Aerodynamic Optimization of Adaptive Wing Configurations With Different Leading-Edge Shapes – Application to the UAS-S45
Notice bibliographique
Résumé
The adjoint method is efficient for computing derivatives, enabling gradient-based optimization to manage systems with many design variables. Therefore, this paper aims to investigate the aerodynamic optimization design of morphing wings with different leading-edge shapes. The wing shapes include a clean UAS-S45 wing and different tubercle-based wing shapes. This study emphasizes optimizing the various shapes in the leading edge to delay stall and increase the aerodynamic performance of the wing. Firstly, baseline wing design studies were carried out, followed by experimental wind tunnel validation to ensure accuracy and methodology validation. After establishing the baseline, optimization was conducted using a multidisciplinary design optimization (MDO) approach with DAFoam, a Reynolds-averaged Navier–Stokes solver. The optimization process employs a Free Form Deformation approach to produce different variants of the leading-edge shapes. Numerical investigations of flow characteristics, performed using computational fluid dynamics (CFD) computations, validate the numerical scheme against experimental data. The optimization strategy combines the Interior Point OPTimizer (IPOPT) within the adjoint solver framework with ICEM to generate high-quality numerical meshes. The experimental and numerical results showed the advantages of tubercles in maintaining aerodynamic effectiveness, particularly at high angles of attack. The study confirms that tubercle-profiled leading edges improve post-stall aerodynamic behavior by mitigating abrupt flow separation and facilitating smoother transitions during stall. For optimized tubercle-based leading edges, the peaks and valleys generate alternating regions of high and low vorticity, forming counter-rotating vortices that enhance mixing, improving aerodynamic performance. The peak configuration, in particular, exhibits smooth airflow acceleration over the crest of the tubercle, creating higher velocity regions along the leading edge and downstream, demonstrating enhanced flow attachment. While conventional bio-inspired designs already offer significant performance benefits at high angles of attack, further optimization of tubercle shapes for morphing leading edges has demonstrated additional improvements in aerodynamic efficiency at low angles of attack. However, achieving convergence during optimization remains challenging due to mesh deformation and movement complexities in these geometries. Future work will aim to expand the dataset, refine the optimization process, and enable more detailed analyses to unlock the full potential of tubercle-based designs.
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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 ».