OPTIMASI AIRFOIL MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM DENGAN PARAMETERISASI CST (CLASS SHAPE TRANSFORMATION)

Airfoil merupakan profil penampang yang diaplikasikan pada sarana transportasi maupun pembangkit energi sebagai penampang sudu turbin. Airfoil yang dirancang diharapkan menghasilkan gaya angkat (lift) maksimal namun gaya hambat (drag) seminimal mungkin. Tujuan penelitian 1) Validasi aerodinamika metode panel dengan Interaksi Viskos-Tak Viskos; 2) Analisis aerodinamika airfoil untuk menentukan koefisien lift dan drag; 3) Menerapkan metode optimasi Particle Swarm Optimization untuk mendapatkan geometri airfoil dengan rasio koefisien lift dan drag maksimum (CL/CD maks). Tahap pertama menentukan profil airfoil Class Shape Transformation (CST). Airfoil akan dianalisis menggunakan metoda panel selanjutnya diterapkan model aliran singularitas source dan doublet. Solusi yang diperoleh dari metode panel merupakan kondisi aliran yang dianggap tak viskos. Apabila sudut serang cukup tinggi solusi yang diperoleh dengan pendekatan tersebut sudah tidak akurat lagi. Untuk memperbaiki hasil maka diterapkan metode interaksi viskos-tak viskos kuasi simultan. Proses ini diulang sampai konvergensi dan diperoleh koefisien lift, dan drag. Dengan menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) akan didapat profil airfoil dengan  koefisien lift dan drag maksimum. Namun apabila prosedur optimasi belum optimal, akan dilakukan update geometri, sampai didapat konvergensi. Kesimpulan penelitian :1) Metode panel dengan interaksi viskos tak viskos memberikan hasil yang cukup baik dan akurat, dengan rata-rata kesalahan dibawah 9.5%;  2) Semakin besar bilangan Reynold maka nilai CL/CD maksimum akan semakin tinggi; 3) Ketebalan (thickness) dan camber maksimum cenderung meningkat dengan peningkatan bilangan Reynold; 4) Untuk airfoil CST optimasi dengan PSO memberikan hasil yang lebih baik

OPTIMASI AIRFOIL MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM DENGAN PARAMETERISASI CST (CLASS SHAPE TRANSFORMATION)

Airfoil merupakan profil penampang yang diaplikasikan pada sarana transportasi maupun pembangkit energi sebagai penampang sudu turbin. Airfoil yang dirancang diharapkan menghasilkan gaya angkat (lift) maksimal namun gaya hambat (drag) seminimal mungkin. Tujuan penelitian 1) Validasi aerodinamika metode panel dengan Interaksi Viskos-Tak Viskos; 2) Analisis aerodinamika airfoil untuk menentukan koefisien lift dan drag; 3) Menerapkan metode optimasi Particle Swarm Optimization untuk mendapatkan geometri airfoil dengan rasio koefisien lift dan drag maksimum (CL/CD maks). Tahap pertama menentukan profil airfoil Class Shape Transformation (CST). Airfoil akan dianalisis menggunakan metoda panel selanjutnya diterapkan model aliran singularitas source dan doublet. Solusi yang diperoleh dari metode panel merupakan kondisi aliran yang dianggap tak viskos. Apabila sudut serang cukup tinggi solusi yang diperoleh dengan pendekatan tersebut sudah tidak akurat lagi. Untuk memperbaiki hasil maka diterapkan metode interaksi viskos-tak viskos kuasi simultan. Proses ini diulang sampai konvergensi dan diperoleh koefisien lift, dan drag. Dengan menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) akan didapat profil airfoil dengan  koefisien lift dan drag maksimum. Namun apabila prosedur optimasi belum optimal, akan dilakukan update geometri, sampai didapat konvergensi. Kesimpulan penelitian :1) Metode panel dengan interaksi viskos tak viskos memberikan hasil yang cukup baik dan akurat, dengan rata-rata kesalahan dibawah 9.5%;  2) Semakin besar bilangan Reynold maka nilai CL/CD maksimum akan semakin tinggi; 3) Ketebalan (thickness) dan camber maksimum cenderung meningkat dengan peningkatan bilangan Reynold; 4) Untuk airfoil CST optimasi dengan PSO memberikan hasil yang lebih baik

Multidisciplinary optimization model of special purpose aeronautical systems

У оквиру истраживања докторске тезе је развијен мултидисциплинарни оптимизациони модел ваздухопловних система посебне намене специјализованих ваздухопловних система који представљају најнапредније системе који садрже иновативна и технолошки најмодернија решења у поређењу са другим летелицама. Специјализовани ваздухопловни системи - ваздухопловни системи посебне намене могу се разматрати у ширем и ужем смислу тог појма, при чему је предмет истраживања тезе ограничен на ужи смисао овог појма односно на посебно прилагођене ваздухопловне платформе и њихове системе које имају за циљ остваривање одговарајуће атипичне функционалности при задатим - специфичним условима експлоатације. Проблем и предмет истраживања представља формирање оптимизационог модела који је по својој природи мултидисциплинаран и који је ограничен не само на технолошке аспекте пројектовања већ узима у обзир параметре и факторе од значаја за производњу, експлоатацију, одржавање, укупне трошкове, односно заокружују животни век сложених ваздухопловних система посебне намене.The scope of the research presented in this theses was focused on the multidisciplinary optimization model suitable for the advanced special purpose aeronautical systems development containing innovative and most contemporary solutions with the respect to the other aircraft. Specialized aeronautical systems, can be considered in the broader or narrower sense of the term, while the subject of this research has been focused on specially adopted aircraft platforms and systems with the specific task of achieving atypical functionality for given - specific operating conditions. Problem and subject of this research is focused on the optimization model forming that is by its nature multidisciplinary and which is not limited only on technological aspects of the design but contains other parameters and factors important for manufacturing, exploitation, maintenance, total expenses value, encircling lifetime of the complex special purpose aeronautical systems

Swarm algorithm with adaptive mutation for airfoil aerodynamic design

The Particle Swarm Optimization (PSO) method is sensitive to convergence at a sub-optimum solution for complex aerospace design problems. An Adaptive Mutation-Particle Swarm Optimization (AM-PSO) method is developed to address this challenge. A Gaussian-based operator is implemented to induce particle search diversity with probability through mutation. The extent of mutation during the optimization phase is governed by the collective search patterns of the swarm. Accordingly the proposed approach is shown to mitigate convergence at a sub-optimum design while concurrently limiting the computational resources required during the optimization cycle. The swarm algorithm developed is successfully validated on benchmark test functions with results favorably compared against several off-the-shelf methods. The AM-PSO is then used for airfoil re-design at flight envelopes encompassing low-to-high Mach numbers. The drag performances of the optimum airfoils are lower than the baseline shapes with the design effort requiring minimal computational resources relative to the optimization method documented in the literature