New strategies for the aerodynamic design optimization of aeronautical configurations through soft-computing techniques
- Autores: Esther Andrés Pérez
- Directores de la Tesis: Sancho Salcedo Sanz (dir. tes.) , Carlos Lozano Rodríguez (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2012
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Eusebio Valero Sánchez (presid.) , José Antonio Portilla Figueras (secret.) , Lucas Cuadra Rodriguez (voc.) , Pedro Antonio Gutiérrez Peña (voc.) , Mauricio M. O. Naudi (voc.)
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- Resumen
- español
Esta tesis tiene como objetivo introducir mejoras en el proceso de optimización del diseño aerodinámico de configuraciones aeronáuticas. En la actualidad, este tema ha adquirido una gran importancia, con el propósito de permitir que la industria aeronáutica europea pueda reducir sus costes de desarrollo y operatividad, acortar el tiempo de lanzamiento al mercado de nuevos aviones, mejorar la calidad de sus productos y, por tanto, mantener su competitividad.
En particular, según los datos recogidos en el informe "Aeronáutica Europea: Una visión para el 2020", publicado por la Comisión Europea, se espera que en los próximos quince años, el tráfico aéreo en el mundo se duplique. En este aumento en el tráfico aéreo se debe considerar, además, su impacto ambiental, ya que, actualmente, la aviación contribuye significativamente a la emisión de dióxido de carbono a la atmósfera. En vista de esta situación, ACARE (Consejo Asesor para la Investigación Aeronáutica en Europa) ha establecido varios objetivos para el año 2020, como por ejemplo, el 50 % de reducción en las emisiones de dióxido de carbono, el consumo de combustible, el ruido percibido y el tiempo de desarrollo, así como el 80 % de reducción de las emisiones de óxido de nitrógeno.
La consecución de estos retos implica un progreso tecnológico sin precedentes, puesto que los ambiciosos objetivos propuestos no podrían alcanzarse mediante pequeños cambios en las configuraciones tradicionales de aeronaves, y, por tanto, resulta necesario explorar nuevos conceptos y formas no convencionales. Con este fin, resulta necesaria la mejora de la aerodinámica y la introducción de aspectos multidisciplinares en la fase de diseño, contribuciones que apoyarán el proceso de transición desde la configuración actual hasta el avión del futuro.
En este trabajo, se ha realizado un análisis del estado del arte de las herramientas de optimización aerodinámica que se utilizan actualmente, y se proponen varias contribuciones a diferentes niveles:
• Uno de los principales inconvenientes para una completa aplicación industrial de las herramientas de optimización aerodinámica es la fuerte demanda de recursos computacionales.
En problemas de optimización aerodinámica, los campos de flujo son simulados utilizando resolvedores basados en técnicas de Dinámica de Fluidos Computacional (en inglés, CFD).
Estos códigos de simulación numérica han demostrado ser métodos fiables y relativamente baratos en comparación con los métodos experimentales. Pero son muy costosos computacionalmente, exigentes en memoria, y requieren mucho tiempo de cálculo. Por ejemplo, la simulación de una configuración de avión completa, incluso si se realiza con modelos como las ecuaciones "Reynolds-Averaged Navier-Stokes" (RANS), requiere, en el caso estacionario, aproximadamente medio día si se utiliza un cluster de 24 procesadores. Este inconveniente se acentúa cuando los códigos de análisis se utilizan en un ciclo de diseño aerodinámico, ya que se requiere una cantidad considerable de simulaciones. En la práctica, en problemas de optimización, al menos 100 variables de diseño deben ser consideradas, y, por tanto, si se utilizaran los enfoques tradicionales, se necesitaría más de un año para obtener un avión optimizado (lo cual resulta totalmente inviable). Por esta razón, una de las contribuciones de este trabajo se centra en la reducción del coste computacional mediante el uso de diferentes técnicas como los metamodelos, la teoría de control, así como otras técnicas más relacionadas con el software, como la optimización de código y la paralelización, todo ello con el objetivo de mejorar la eficiencia computacional del proceso de diseño aerodinámico.
• Otra contribución se centra en considerar el proceso de diseño como un problema de optimización global y utilizar algoritmos evolutivos para realizar una amplia exploración preliminar del espacio de diseño. En esta etapa, los algoritmos evolutivos se acoplan con metamodelos (o modelos de sustitución), a fin de sustituir las costosas simulaciones CFD. En esta tesis se propone un novedoso enfoque consistente en hibridizar un algoritmo de optimización global basado en programación evolutiva con un metamodelo basado en la técnica de las Máquinas de Vectores Soporte (SVM). Se analizan cuestiones específicas como la precisión, el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, la sensibilidad de la parametrización geometrica, y se evalúa el potencial del enfoque propuesto para lograr formas innovadoras que no podrían obtenerse utilizando los métodos tradicionales.
• Después de una amplia exploración del espacio de diseño, el proceso de optimización continua con la utilización de técnicas de optimización local basadas en gradientes, con el objetivo de obtener una mejora más na de la geometría resultante. En esta fase, se presenta una herramienta de optimización automática para problemas de diseño aerodinámico. Los aspectos clave de esta herramienta incluyen el uso de la metodología adjunta, que posibilita la independecia del coste computacional con respecto del número de variables de diseño, y una parametrización de la geometría utilizando "Non-Uniform Rational B-Splines" (NURBS), lo que proporciona gran flexibilidad para manejar configuraciones complejas.
El enfoque mencionado se ha aplicado a la optimización de varios casos de prueba, analizando las mejoras obtenidas de las contribuciones propuestas, así como la capacidad de la estrategia para obtener nuevas formas eficientes.
- English
This thesis deals with the improvement of the optimization process in the aerodynamic design of aeronautical configurations. Nowadays, this topic is of great importance in order to allow the European aeronautical industry to reduce their development and operational costs, decrease the time-to-market for new aircraft, improve the quality of their products and therefore maintain their competitiveness.
In particular, according to data collected in the report "European Aeronautics: A vision for 2020" published by the European Commission, it is expected that, in the next fifteen years, air traffic over the world will double. This increase in air traffic must be considered in addition to its foreseen environmental impact, since, currently, the aviation contributes significantly to the emission of carbon dioxide to the atmosphere. In view of this situation, the ACARE (Advisory Council for Aerospace Research in Europe) has established several targets for 2020, as for example, 50% reduction in carbon dioxide emissions, fuel consumption, perceived noise and development time, as well as 80% reduction in emissions of nitrogen oxides.
The achievement of these challenges involves an unprecedented technological progress, not being able to fulfil the objectives through small changes in the traditional aircraft configurations and, therefore, making necessary to explore other unconventional settings and novel concepts that have not been considered so far. To this end, improved aerodynamic and multidisciplinary design phases will support the transition from the current aircraft conguration into the future aircraft.
Within this work, a study of the state-of-the-art of the aerodynamic optimization tools has been performed, and several contributions have been proposed at different levels:
• One of the main drawbacks for a fully industrial application of aerodynamic optimization tools is the huge requirement of computational resources. In aerodynamic design optimization problems, the flow fields are simulated using flow solvers based on Computational Fluid Dynamics (CFD) techniques. These high-fidelity numerical simulation codes have proved to be reliable and relatively cheap compared with experimental methods. But they are computationally expensive, highly memory demanding, and time consuming. For example, the simulation of a complete aircraft configuration, even if built on simplified models like the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations, requires, in the steady flow case, approximately half a day for each simulation point using a high performance cluster of 24 processors. These drawbacks of analysis codes become more severe when they are utilized in the field of shape optimization since it requires rather more computations. For practical optimization problems, in which at least 100 design variables are to be considered, current methodological approaches applied in industry would need more than a year to obtain an optimized aircraft (this is completely impractical for the aeronautical industry). For this reason, one proposed contribution of this work is focused on reducing the computational cost by the use of different techniques as surrogate modeling, control theory, as well as other more software-related techniques as code optimization and proper domain parallelization, all with the goal of decreasing the cost of the aerodynamic design process.
• Other contribution is related to the consideration of the design process as a global optimization problem, and, more specifically, the use of evolutionary algorithms (EAs) to perform a preliminary broad exploration of the design space, due to their ability to obtain global optima. Regarding this, EAs have been hybridized with metamodels (or surrogate models), in order to substitute expensive CFD simulations. In this thesis, an innovative approach for the global aerodynamic optimization of aeronautical congurations is proposed, consisting of an Evolutionary Programming algorithm hybridized with a Support Vector regression algorithm (SVMr) as a metamodel. Specific issues as precision, dataset training size, geometry parameterization sensitivity and techniques for design of experiments are discussed and the potential of the proposed approach to achieve innovative shapes that would not be achieved with traditional methods is assessed.
• Then, after a broad exploration of the design space, the optimization process is continued with local gradient-based optimization techniques for a finer improvement of the geometry. Here, an automated optimization framework is presented to address aerodynamic shape design problems. Key aspects of this framework include the use of the adjoint methodology to make the computational requirements independent of the number of design variables, and Computer Aided Design (CAD)-based shape parameterization, which uses the flexibility of Non-Uniform Rational B-Splines (NURBS) to handle complex configurations.
The mentioned approach is applied to the optimization of several test cases and the improvements of the proposed strategy and its ability to achieve efficient shapes will complete this study.
- español
