Multidisciplinary Optimization for Weight Saving in a Variable Tapered Span-Morphing Wing Using Composite Materials—Application to the UAS-S4
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a follow-up to earlier work on applying multidisciplinary numerical optimization to develop a morphing variable span of a tapered wing (MVSTW) to reduce its weight by using composite materials. This study creates a numerical environment of multidisciplinary optimization by integrating material selection, structural sizing, and topological optimization following aerodynamic optimization results with the aim to assess whether morphing wing optimization is feasible. This sophisticated technology is suggested for developing MVSTWs. As a first step, a problem-specific optimization approach is described for specifying the weight-saving structure of wing components using composite materials. The optimization was performed using several approaches; for example, aerodynamic optimization was performed with CFD and XFLR5 codes, the material selection was conducted using MATLAB code, and sizing and topology optimization was carried out using Altair’s OptiStruct and SolidThinking Inspire solvers. The goal of this research is to achieve the MVSTW’s structural rigidity standards by minimizing wing components’ weight while maximizing stiffness. According to the results of this optimization, the weight of the MVSTW was reduced significantly to 5.5 kg in comparison to the original UAS-S4 wing weight of 6.5kg. The optimization and Finite Element Method results also indicate that the developedmorphing variable span of a tapered wing can complete specified flight missions perfectly and without any mechanical breakdown.
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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) | 0,001 | 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 ».