Aerodynamic Design and Performance Optimization of Camber Adaptive Winglet for the UAS-S45
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-1041.vid Winglets are well-known devices that increase aircraft fuel efficiency by allowing for high lift-to-drag ratios and reduced induced drag. Morphing structures can be implemented in specific parts of the aircraft to improve its flight performance and maneuverability. The present study describes the design optimization of a camber adaptive winglet for the UAS-45 wing using the Modified Akima piecewise cubic Hermite interpolation (Makima) parameterization technique. This design technique is simple and effectively controls the winglet geometry in terms of morphing shape flexibility. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm coupled with the Pattern Search is used in this study for optimizing the winglet. By employing the Vortex Lattice Method (VLM) in MATLAB to calculate the aerodynamic properties of the winglet geometry, and a range of airfoil sections can be created and evaluated under various flight conditions to determine the optimal shapes. These optimizations are performed to minimize the drag for climb flight condition and maximize the endurance for cruise flight conditions respectively, and to determine the impact of different constraints on the accuracy of the optimization. The lift-induced drag was reduced for both the climb and cruise flight conditions by using the optimization framework to define the camber section of a winglet. This research discusses the optimization technique and compares winglet geometries, demonstrating that changing the winglet geometry in flight can enhance aircraft performance while lowering drag, therefore the fuel consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».