Development of Efficient Surrogate-Assisted Methods to Support Robust Design of Transonic Wings

Kurzfassung

Mit dem kontinuierlichen Anstieg der Anzahl kommerzieller Flüge sind ökologische und ökonomische Bedenken die Hauptantriebskräfte für die Reduzierung der Betriebskosten und der Emission von Treibhausgasen. Der Einsatz der aerodynamischen Formoptimierung spielt dabei eine Schlüsselrolle, um den Luftwiderstand und den gesamten CO2-Fußabdrucks von Flugzeugen zu reduzieren. Sie wurde bisher regelmäßig auf deterministische Weise durchgeführt und vernachlässigte Unsicherheiten. Die Sensitivität einer optimierten Konfiguration gegenüber betrieblichen, umweltbedingten und geometrischen Unsicherheiten kann jedoch die tatsächliche Leistung eines Flugzeugs beeinflussen. Die Suche nach einer robusten Konfiguration, die weniger empfindlich auf solche zufälligen Änderungen reagiert, ist in der Praxis ein attraktiveres Ziel. Aktuelle robuste Entwurfsansätze leiden aber unter einem großen Rechenaufwand, wenn es um aerodynamische Probleme im industriellen Maßstab geht und wurden hauptsächlich an akademischen und vereinfachten Testfällen demonstriert. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung von effizienten robusten Entwurfsmethoden und deren Anwendung auf die robuste aerodynamische Formoptimierung von Tragflächen und Flügeln unter realistischen Unsicherheiten. Die erste Methodik führt eine robuste Entwurfsformulierung mit zwei Ebenen ein, die auf Gaussian Prozessen basiert. Die Kombination eines ersatzmodellbasierten Optimierungsalgorithmus mit einem ersatzmodellbasierten Ansatz zur Quantifizierung von Unsicherheiten macht die Methode unter einer geringen bis moderaten Anzahl von Entwurfsparametern und Unsicherheiten effektiv. Die zweite Methode etabliert ein effizientes gradientenbasiertes Ansatz für den robusten Entwurf, der unempfindlich gegenüber der Anzahl der Entwurfsparameter ist, indem eine adjungierte Formulierung verwendet wird. Der dritte Ansatz beinhaltet eine Bayes'sche Formulierung für robustes Design, die unempfindlich gegenüber der Anzahl der Unsicherheiten ist. Diese Methoden werden erfolgreich mit analytischen Testfunktionen und 2D-Problemen zur Tragflächenoptimierung validiert. In allen Fällen übertreffen die robust optimierten Konfigurationen diejenigen, die auf deterministische Weise optimiert wurden, wenn sie Unsicherheiten ausgesetzt sind. Die erste industrietaugliche Anwendung konzentriert sich auf den robusten Entwurf einer 3D-Anordnung von Stoßbeulen, die für ein modernes Transportflugzeug nachgerüstet werden können. Realistische Unsicherheiten in Machzahl, Auftriebsbeiwert und Flughöhe werden aus Flugbetriebsdaten extrahiert. Die robuste Konfiguration übertrifft nicht nur die mit traditionellen Einpunkt- und Mehrpunkt-Optimierungsverfahren erhaltenen Konfigurationen, sondern demonstriert auch das Potenzial des robusten Entwurfs nachrüstbarer Stoßbeulen. Die zweite Anwendung beschäftigt sich mit dem robusten Entwurf von 2.5D Flügeln mit natürlicher laminarer Strömung für eine Kurzstrecken-Zivilflugzeugkonfiguration unter Umwelt- und Betriebsunsicherheiten. Es wird gezeigt, dass die robusten Konfigurationen unter Verwendung der robusten Entwurfsformulierung mit zwei Ebenen in der Lage sind, die Laminarität unter Strömungsstörungen besser aufrechtzuerhalten und den Entwurfsbereich in Bezug auf Machzahl, Auftriebsbeiwert und kritische N-Faktoren zu erweitern. Die Berücksichtigung von Unsicherheiten im Optimierungsprozess erweist sich als äußerst vorteilhaft in Bezug auf Robustheit und Leistungsverbesserung beim Entwurf von transsonischen Profilen und Flügeln. Die in dieser Arbeit entwickelten, maßgeschneiderten Methoden sind die Voraussetzung für die Berücksichtigung von Unsicherheiten in die aerodynamische Formoptimierung und ermöglichen den Übergang von einer deterministischen zu einer probabilistischen Formulierung.