Выбор аэродинамических характеристик и параметров двигателя маневренного самолёта в условиях эпистемической неопределённости
- Авторы: Вересников Г.С.1, Огородников О.В.1
-
Учреждения:
- Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
- Выпуск: Том 23, № 3 (2024)
- Страницы: 7-17
- Раздел: АВИАЦИОННАЯ И РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА
- URL: https://journal-vniispk.ru/2542-0453/article/view/311473
- DOI: https://doi.org/10.18287/2541-7533-2024-23-3-7-17
- ID: 311473
Цитировать
Полный текст
Аннотация
На этапе предварительного проектирования летательных аппаратов обычно приходится решать проблему недостаточности исходных данных для применения традиционных детерминированных моделей математического программирования. Актуальной является разработка алгоритмов, позволяющих повысить надёжность проектных решений в условиях эпистемической неопределённости, возникающей, когда к формированию исходных данных привлекаются эксперты. В работе рассматривается задача выбора аэродинамических характеристик и параметров двигателя маневренного самолёта в условиях неопределённости, связанной с неточностью экспертной информации. Предлагаются алгоритмы, в которых теория неопределённости применяется с моделями «чёрного ящика», реализующими методику оптимизационных расчётов из инженерной практики предварительного проектирования летательных аппаратов. Используя эти алгоритмы, эксперты получают возможность задавать неопределённые параметры, в которых недостаток знаний учитывается функциями распределения неопределённости. В случае монотонности целевых функций по неопределённым параметрам применение теории неопределённости позволяет при оптимизационных расчётах значительно сократить вычислительные затраты по сравнению с методом статистического моделирования. Приводятся результаты расчётных исследований разработанных алгоритмов. Для различных уровней уверенности получены Парето-фронты, позволяющие выбрать проектные решения, включающие значения аэродинамических характеристик и параметров двигателя маневренного самолёта.
Об авторах
Г. С. Вересников
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: veresnikov@mail.ru
доктор технических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории «Системы поддержки принятия решений»
РоссияО. В. Огородников
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
Email: o.v.ogorodnikov@gmail.com
научный сотрудник лаборатории «Системы поддержки принятия решений»
РоссияСписок литературы
- Маленков А.А. Выбор проектных решений при проектировании системы беспилотных летательных аппаратов в условиях многоцелевой неопределённости // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25, № 2. С. 7-15.
- Балык В.М., Калуцкий Н.С. Статистический синтез устойчивых проектных решений при проектировании летательного аппарата в условиях многофакторной неопределённости // Вестник Московского авиационного института. 2008. Т. 15, № 1. С. 29-36.
- Jaeger L., Gogu C., Segonds S., Bes C. Aircraft multidisciplinary design optimization under both model and design variables uncertainty // Journal of Aircraft. 2013. V. 50, Iss. 2. P. 528-538. doi: 10.2514/1.C031914
- Gori G., Le Maître O., Congedo P.M. A confidence-based aerospace design approach robust to structural turbulence closure uncertainty // Computers and Fluids. 2022. V. 246. doi: 10.1016/j.compfluid.2022.105614
- Dawei Z., Jinyu Z., Chunqiu L., Zhiling W. A short review of reliability-based design optimization // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1043. doi: 10.1088/1757-899X/1043/3/032041
- Rubinstein R.Y., Dirk P.K. Simulation and the Monte Carlo method. New York: Wiley, 2016. 432 p.
- Rahman S., Xu H. A univariate dimension-reduction method for multi-dimensional integration in stochastic mechanics // Probabilistic Engineering Mechanics. 2004. V. 19, Iss. 4. P. 393-408. doi: 10.1016/j.probengmech.2004.04.003
- Chun J. Reliability-based design optimization of structures using the second-order reliability method and complex-step derivative approximation // Applied Sciences. 2021. V. 11, Iss. 11. doi: 10.3390/app11115312
- Du Z., Wan Z., Yang Ch. Robust aeroelastic design optimization of hypersonic wings considering uncertainty in heat flux // Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences. 2017. V. 60, Iss. 3. P. 152-163. doi: 10.2322/tjsass.60.152
- Zhu J., Qiu Z. Interval analysis for uncertain aerodynamic loads with uncertain-but-bounded parameters // Journal of Fluids and Structures. 2018. V. 81. P. 418-436. doi: 10.1016/J.JFLUIDSTRUCTS.2018.05.009
- Neufeld D., Nguyen N.-V., Lee J.-W., Kim S. A multidisciplinary possibilistic approach to light aircraft conceptual design // Proceeding of 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference (April, 23-26, 2012, Honolulu, Hawaii). 2012. doi: 10.2514/6.2012-1434
- Winyangkul S., Sleesongsom S., Bureerat S. Reliability-based design of an aircraft wing using a fuzzy-based metaheuristic // Applied Sciences. 2021. V. 11, Iss. 14. doi: 10.3390/app11146463
- Altab H., Rahman A., Hossen J., Iqbal A.P. Prediction of aerodynamic characteristics of an aircraft model with and without winglet using fuzzy logic technique // Aerospace Science and Technology. 2011. V. 15, Iss. 8. P. 595-605. doi: 10.1016/j.ast.2010.12.003
- Никулин В.С., Хижняков Ю.Н., Сторожев С.А. Виртуальный адаптивный векторно-матричный измеритель окислителя камеры сгорания газотурбинного двигателя // Труды МАИ. 2021. № 121. doi: 10.34759/trd-2021-121-21
- Chang R.C. Fuzzy logic-based aerodynamic modeling with continuous differentiability // Mathematical Problems in Engineering. 2013. V. 2013. doi: 10.1155/2013/609769
- Bashkirov I.G., Chernyshev S.L., Veresnikov G.S. Parametric synthesis optimization models for high speed transport aerodynamic design to comply with flight safety and low environmental impact requirements // Acta Astronautica. 2023. V. 204. P. 720-727. doi: 10.1016/j.actaastro.2022.10.023
- Veresnikov G.S., Bashkirov I.G. Synthesis of design solutions for preliminary aerodynamic design of an advanced supersonic transport under parametric epistemic uncertainty // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2022. V. 1226. doi: 10.1088/1757-899X/1226/1/012099
- Liu B. Uncertainty theory. Berlin: Springer, 2015. 487 p. doi: 10.1007/978-3-662-44354-5
- Авиация: энциклопедия / под ред. Г.П. Свищева. М.: Большая российская энциклопедия, 1994. 736 с.
- Аэродинамика, устойчивость и управляемость сверхзвуковых самолётов / под ред. Г.С. Бюшгенса. М.: Физматлит, 1998. 816 с.
Дополнительные файлы
