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Automatizando el diseño de aviones con PanAir

Un nuevo sistema optimiza los procesos de PanAir para un análisis de aeronaves más eficiente.

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El diseño de aeronaves es un proceso complicado que a menudo implica repetir tareas para estimar cómo se comportará el avión en el aire. Esto incluye entender factores como la resistencia (que ralentiza el avión) y el ascenso (que ayuda a que suba). Para facilitar esto, se ha desarrollado una herramienta llamada PanAir. PanAir utiliza un método basado en el flujo de aire alrededor del avión para predecir cómo se comportará tanto en condiciones subsónicas (más lentas que el sonido) como supersónicas (más rápidas que el sonido).

El desafío de usar PanAir es que necesita información en un formato específico, y muchas herramientas de diseño comunes ya no ofrecen datos en ese formato. Esto significa que los diseñadores pasan mucho tiempo preparando manualmente los datos y luego tratando de visualizar los resultados después de realizar un análisis. El objetivo de este trabajo es automatizar estos procesos para que los ingenieros puedan trabajar de manera más eficiente.

La necesidad de automatización en el diseño de aeronaves

El campo aeroespacial se está moviendo hacia una forma más integrada de diseñar aeronaves. Este nuevo enfoque combina varias herramientas, facilitando el análisis de cómo un diseño se comporta aerodinámicamente. Tener una interfaz amigable permite a los ingenieros ejecutar simulaciones rápidamente y ver los resultados, lo cual es vital para tomar decisiones informadas durante el proceso de diseño. Desafortunadamente, el enfoque existente con PanAir requiere demasiado esfuerzo manual.

Visión general de PanAir

PanAir es una herramienta de software que calcula características aerodinámicas importantes de las aeronaves. Lo hace resolviendo ecuaciones que describen cómo fluye el aire alrededor de un avión. Esto incluye predecir el ascenso, que es crítico para el vuelo, y la resistencia, que debe minimizarse para un rendimiento eficiente. PanAir también puede analizar diferentes configuraciones de aeronaves, ayudando a los ingenieros a ver cómo los cambios podrían afectar el rendimiento.

Sin embargo, aunque PanAir es una herramienta invaluable en la industria, tiene limitaciones. Primero, tiene requisitos específicos sobre cómo deben formatearse los datos geométricos. Segundo, una vez que se completa el análisis, los datos de salida de PanAir no se pueden visualizar fácilmente porque no están en un formato comúnmente usado.

Desafíos actuales en el uso de PanAir

Al usar PanAir, el proceso se puede dividir en dos pasos principales: preprocesamiento y posprocesamiento. El preprocesamiento implica preparar los datos geométricos y establecer las condiciones de flujo, mientras que el posprocesamiento implica interpretar los resultados.

  1. Preprocesamiento:

    • Para preparar los datos geométricos, los diseñadores a menudo utilizan una herramienta integrada llamada MakeWGS, que descompone la superficie del avión en paneles. Sin embargo, esta herramienta no puede manejar bien las formas complejas, obligando a los ingenieros a depender de otro software. Esto puede llevar a errores si las conexiones entre diferentes paneles no se hacen correctamente.
    • Después de obtener la geometría en el formato correcto, los diseñadores tienen que crear un archivo detallado que le diga a PanAir cómo analizar el avión.
  2. Posprocesamiento:

    • Una vez que PanAir ha terminado su análisis, los archivos de salida generados no son fácilmente interpretables. Los diseñadores deben nuevamente manipular manualmente estos archivos para visualizar los resultados usando diferentes programas. Este proceso puede ser tedioso y llevar mucho tiempo.

Debido a estos muchos pasos, usar PanAir puede llevar mucho tiempo. Puede abarcar desde días hasta semanas para pasar del diseño inicial a resultados procesables.

El entorno automatizado propuesto

Para abordar estos desafíos, se propone un nuevo sistema automatizado. Este nuevo entorno agiliza el proceso de preparación y análisis de datos con PanAir, reduciendo significativamente el tiempo que los ingenieros pasan en tareas manuales.

Cómo funciona el nuevo entorno

  1. Datos de simulación de entrada:

    • El sistema propuesto acepta datos de geometría generados desde software como OpenVSP, lo que facilita manejar Geometrías complejas. La geometría se organiza automáticamente en un formato que PanAir puede leer.
  2. Manejo automático de datos:

    • El entorno ordena automáticamente los datos de geometría y asegura que todo esté conectado correctamente; esto es importante porque si los paneles no están conectados, el flujo sobre el avión puede calcularse incorrectamente.
  3. Ejecutando el análisis:

    • Una vez que todo está configurado, el entorno puede llamar a PanAir automáticamente para ejecutar el análisis con los datos preparados. Esto significa que no se necesita entrada manual, y los resultados se pueden obtener en minutos en lugar de semanas.
  4. Visualización:

    • Después del análisis, los resultados pueden convertirse automáticamente en un formato adecuado para software de visualización como Tecplot. Esto significa que los ingenieros pueden ver fácilmente cómo se está desempeñando el avión sin complicarse con pasos adicionales.

Ventajas del sistema propuesto

Las ventajas del nuevo entorno automatizado son significativas:

  • Ahorro de tiempo: Al automatizar el manejo de datos y los procesos de conversión, el tiempo necesario para ejecutar un análisis se reduce drásticamente. Tareas que antes tomaban días o semanas ahora solo requieren minutos.
  • Mejora de la precisión: Las conexiones y el manejo de datos automáticos reducen el riesgo de error humano, asegurando que el análisis sea más confiable.
  • Amigable: Los ingenieros pueden enfocarse más en el diseño e innovación en lugar de verse atrapados en las complejidades de la preparación de datos.
  • Integración fluida: El entorno se integra sin problemas con herramientas de diseño existentes, facilitando su adopción por parte de los ingenieros.

Pruebas y validación

Para demostrar que este nuevo entorno funciona de manera efectiva, se seleccionó un modelo de avión conocido para pruebas. Se analizó el Cessna 210, que utiliza un perfil de ala modificado que promueve el flujo de aire natural. Se utilizó el sistema automatizado para verificar el rendimiento del avión bajo condiciones de vuelo específicas.

Pasos para la prueba

  • Entrada de geometría: El diseño se creó usando OpenVSP, que proporcionó el archivo de malla necesario.
  • Ejecutando el análisis: La malla se importó al entorno, y en minutos aparecieron los resultados del análisis.
  • Comparando resultados con datos de túnel de viento: Los resultados del entorno automatizado se compararon con pruebas de túneles de viento en el mundo real para ver cuán precisos eran.

Hallazgos

El análisis mostró una excelente coincidencia con los resultados del túnel de viento, especialmente en ángulos de ataque bajos. Aunque hubo algunas discrepancias en ángulos de ataque más altos debido a limitaciones en PanAir respecto al flujo no lineal, los resultados generales validaron la efectividad del entorno automatizado.

Conclusión

El entorno automatizado propuesto representa un avance significativo en la simplificación del uso de PanAir para el análisis de aeronaves. Al agilizar la preparación de datos, ejecutar el análisis y visualizar resultados, los ingenieros pueden trabajar de manera mucho más eficiente. El sistema no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la precisión, beneficiando el proceso de diseño de aeronaves en general.

Con la continua evolución del campo aeroespacial, integrar herramientas automatizadas como esta es crucial para enfrentar los desafíos del diseño moderno. Este trabajo sienta las bases para futuras mejoras y adaptaciones en el análisis del rendimiento de aeronaves, contribuyendo a avances en aerodinámica y metodología de diseño.

Los desarrollos descritos aquí muestran un potencial prometedor para facilitar el diseño de aeronaves más rápido y confiable, llevando eventualmente a mejores aeronaves en el cielo.

Fuente original

Título: An Automated and Efficient Aerodynamic Design and Analysis Framework Integrated to PANAIR

Resumen: Aircraft design is an iterative process that requires an estimation of aerodynamic characteristics including drag and lift coefficients, stall behavior, velocity, and pressure profiles repeatedly, especially in the conceptual design phase. PanAir is a high-order aerodynamic panel method-based algorithm developed as a part of the Public Domain Aeronautical Software program mostly with NASA sponsorship. It is based upon potential flow theory and is used to numerically compute lift, induced drag, and moment coefficients of the aircraft in both subsonic and supersonic flight regimes. Quoting from developers it is the most versatile and accurate of all the linear theory panel codes. PanAir is a classical software that requires geometric data as an input in the form of a PanAir-compatible format; however, commonly used Computer-Aided Design Software packages no longer conform to the PanAir input format. Likewise, PanAir produces its output in a PanAir-specific output file which is not compatible with commonly used visualization software. The input geometry required by PanAir and its output, therefore, involves significant manual preand post-processing using intermediary software. The work proposed here is an automated pre and post-processor to be used together with PanAir. With the environment proposed in this work, manipulation of input and output data using several intermediary software to and from PanAir is bypassed successfully. The proposed environment is validated over a Cessna 210 aircraft geometry with a modified NLF (1)-0414 airfoil. The aircraft is numerically analyzed using PanAir together

Autores: Tahura Shahid, Ceren Gürkan

Última actualización: 2023-09-05 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.07923

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.07923

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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