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Título: Desenvolvimento de uma metodologia de otimização de aerofólios e asas empregando algoritmos genéticos e métodos de painéis
Autor(es): Fernandes, Gustavo Weffort
Orientador(es): Barcelos Júnior, Manuel Nascimento Dias
Assunto: Algoritmos
Algoritmos genéticos
Aerofólio
Asas (aeronáutica)
Data de apresentação: 6-Mai-2022
Data de publicação: 14-Fev-2023
Referência: FERNANDES, Gustavo Weffort. Desenvolvimento de uma metodologia de otimização de aerofólios e asas empregando algoritmos genéticos e métodos de painéis. 2022. 219 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Neste trabalho é apresentada uma metodologia de otimização de aerofólios e asas utilizando algoritmos genéticos. A proposta foi desenvolver algoritmos acessíveis e abrangentes, escritos em Octave/MATLAB e Python, que podem ser configurados e adaptados de acordo com as preferências do usuário. Os algoritmos permitem a configuração das funções objetivo e restrições em termos de quatro coeficientes aerodinâmicos distintos (coeficiente de sustentação, coeficiente de arrasto, razão𝐿/𝐷e coeficiente de momento de arfagem),em várias combinações possíveis, e utilizam duas parametrizações geométricas para os aerofólios: a série NACA 4 dígitos e o método CST. No total há seis tipos de algoritmos distintos - três para aerofólios e três para asas e seus aerofólios. A avaliação dos aerofólios é realizada utilizando o XFOIL (solucionador em método de painéis para aerofólios), e a avaliação das asas é realizada com o APAME (solucionador em método de painéis para corpos tridimensionais), primariamente, e com o VSPAERO (solucionador em método de painéis e VLM para corpos tridimensionais), como uma opção secundária. Após testes de validação do algoritmo genético em si, testes dos parâmetros de configuração, e testes de replicação com bibliografia anterior, foram estabelecidos cinco estudos de caso, utilizando múltiplas configurações distintas (funções objetivo, condições de voo, entre outros) para fornecer exemplos de como os algoritmos poderiam ser aplicados. Todos os testes foram bem sucedidos dentro dos objetivos estipulados. Os códigos desenvolvidos foram postados no GitHub. Assim, o presente trabalho teve o propósito de demonstrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia adotada, de modo que os algoritmos desenvolvidos possam ser utilizados por outrem com ou sem modificações.
Abstract: This work presents a methodology of optimzation of airfoils and wings through genetic algorithms. The plan was to develop accessible and in-depth algorithms which may be configured and adapted according to the user’s preference. The optimization algorithms allow for the configuration of the objective functions and constraints in terms of four distinct aerodynamic coefficients (lift coefficient, drag coefficient,𝐿/𝐷ratio and pitch momento coefficient), in various possible combinations, and they employ two geometric parametrizations for the airfoils: the NACA 4-digit series and the CST. In total there are six different types of algorithms - three for airfoils and three for wings and their airfoils.The evaluation of the airfoils is done with XFOIL (panel method solver for airfoils), and the evaluation of the wings is done with APAME (panel method solver for three dimen-sional bodies), primarily, and with VSPAERO (panel method and VLM solver for three dimensional bodies), as a secondary option. After performing validation tests on the ge-netic algorithm itself, configuration parameters tests, and replicatino tests with previous bibliography, five case studies were defined, using multiple distinct configurations (objective functions, flight conditions, and others) to provide examples on how the algorithms could be utilized. All tests were successful within the stipulated objectives. The code developed was posted to GitHub2. Therefore, the purpose of the present work was to demonstrate the eficiency and the applicability of the adopted methodology, so that the developed algorithms may be used by others with or without modifications.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2022.
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