Dynamic Aeroelastic Performance Optimization of Adaptive Aerospace Structures Using Structural Geometric Nonlinearities
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Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a framework for the design optimization of geometric nonlinearities developed by active elements embedded in prestressable, statically indeterminant, truss-like aerospace structures for the purpose of attenuating their dynamic aeroelastic response under turbulent aerodynamic gust conditions. Dynamic aeroelastic responses are analyzed considering random power spectral density (PSD) gust with a continuous Davenport spectrum (DS) and tuned discrete gust (TDG) with a one-minus-cosine (OMC) wind excitation profiles. A genetic optimization algorithm (GA) is utilized to determine optimal prestress values through active element actuations for the purpose of tuning the geometric stiffness and, therefore, the modal response of the structure when exposed to gust excitations. In addition, a new simplified control metric for comparing active member locations is proposed. A case study is analyzed with this methodology to minimize the pointing error of a simplified antenna structure. Pointing error attenuations of 22.1% and 17.0% were found for the structure under DS mean wind speeds of 889 (349.95) and 2,778 cm/s (1,093.61 in./s), respectively. Using the same two operating cases with the TDG excitation profile resulted in the overall pointing error to be reduced by 36.8% and 37.0%, respectively. The adaptive nature of the presented methodology allows a single actuator layout to mitigate structural response for a variety of load cases, which is a large benefit over many traditionally passive techniques. This paper expands the existing usage of geometric nonlinearities to determine optimal active element location and actuations for given optimization objectives under realistic environmental loading conditions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle