An optimization method for conceptual design in engineering systems based on high order singular value decomposition

• Autores: Sergio De Lucas Bodas
• Directores de la Tesis: Jose Manuel Vega de Prada (dir. tes.) , Ángel Velázquez López (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2012
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Luis Montañés García (presid.) , José Manuel Perales Perales (secret.) , Ana María Carpio Rodríguez (voc.) , Mario Sánchez Sanz (voc.) , Luis Francisco López Bonilla (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • Se presenta un nuevo método de diseño conceptual en Ingeniería Aeronáutica basado el uso de modelos reducidos, también llamados modelos sustitutos (‘surrogates’). Los ingredientes de la función objetivo se calculan para cada indiviudo mediante la utilización de modelos sustitutos asociados a las distintas disciplinas técnicas que se construyen mediante definiciones de descomposición en valores singulares de alto orden (HOSVD) e interpolaciones unidimensionales. Estos modelos sustitutos se obtienen a partir de un número limitado de cálculos CFD. Los modelos sustitutos pueden combinarse, bien con un método de optimización global de tipo algoritmo genético, o con un método local de tipo gradiente. El método resultate es flexible a la par que mucho más eficiente, computacionalmente hablando, que los modelos convencionales basados en el cálculo directo de la función objetivo, especialmente si aparecen un gran número de parámetros de diseño y/o de modelado. El método se ilustra considerando una versión simplificada del diseño conceptual de un avión. Abstract An optimization method for conceptual design in Aeronautics is presented that is based on the use of surrogate models. The various ingredients in the target function are calculated for each individual using surrogates of the associated technical disciplines that are constructed via high order singular value decomposition and one dimensional interpolation. These surrogates result from a limited number of CFD calculated snapshots. The surrogates are combined with an optimization method, which can be either a global optimization method such as a genetic algorithm or a local optimization method, such as a gradient-like method. The resulting method is both flexible and much more computationally efficient than the conventional method based on direct calculation of the target function, especially if a large number of free design parameters and/or tunablemodeling parameters are present. The method is illustrated considering a simplified version of the conceptual design of an aircraft empennage.