MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164383
■00520250211152955
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384042402
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31631195
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005605
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.1
■1001  ▼aPacini,  Bernardo.
■24510▼aAerodynamic,  Aeroacoustic,  and  Aerostructural  Design  Optimization  for  Propeller-Driven  Aircraft
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a206  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Duraisamy,  Karthik;Martins,  Joaquim  R.  R.  A.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2024.
■520    ▼aAdvanced  air  mobility  is  an  emerging  aerospace  transportation  sector  aimed  at  efficient  transit  in  urban  and  regional  environments  with  a  new  class  of  aerial  vehicles.  These  vehicles,  designed  specifically  for  urban  and  regional  air  mobility,  have  changed  the  landscape  of  the  typical  aircraft  designs  seen  for  transport  applications.  The  novel  configurations  have  largely  come  about  as  complex  rotorcraft  with  sets  of  propellers  mounted  on  wings  and  vehicle  appendages.  The  vehicles  are  enabled  by  key  advancements  in  electric  propulsion  and  autonomy,  and  incorporate  years  of  technical  developments  in  aerospace  related  fields  such  as  materials  science,  computer  science,  and  electrical  engineering.  The  embedded  systems  in  these  designs  are  tightly  coupled  and  must  be  designed  in  unison  to  extract  all  of  the  potential  benefits  available  to  this  new  class  of  vehicles.Numerical  optimization  has  been  used  for  aerospace  applications  for  decades,  spanning  aerodynamic  design  optimization,  structural  optimization,  and  mission  and  trajectory  optimization.  Gradient-based  optimization  is  particularly  helpful  for  these  types  of  problems  because  gradient-free  optimization  scales  poorly  with  problem  size.  Aerospace  design  optimization  problems  typically  feature  hundreds  or  thousands  of  design  variables  and  constraints  that  must  be  jointly  optimized  to  arrive  at  an  optimal  design.  Advancements  in  model  couplings  and  derivative  computation  have  made  large  multidisciplinary  design  optimization  problems  possible.  This  work  uses  the  OpenMDAO  framework  to  perform  efficient,  gradient-based  design  optimization  using  the  modular  analysis  and  unified  derivatives  architecture  with  the  unified  derivatives  equation.  With  this  architecture,  I  apply  gradient-based  design  optimization  to  a  set  of  emerging  advanced  air  mobility  design  optimization  problems.This  work  explores  aerodynamic,  aeroacoustic,  and  aerostructural  design  optimization  problems  for  emerging  advanced  air  mobility  vehicle  design.  I  begin  by  showing  that  existing  work  on  aerodynamic  wing  optimization  considering  propeller-wing  interaction  has  reached  a  plateau  where  additional  disciplines  and  models  must  be  considered  to  leverage  the  benefit  of  multidisciplinary  design  optimization.  I  then  expand  propeller-wing  aerodynamic  optimization  by  simultaneously  optimizing  a  wing  and  propeller  together,  showing  that  coupled  optimization  results  in  fundamentally  different  propeller  designs  that  help  decrease  wing  drag  at  the  expense  of  propeller  efficiency.  Next,  I  investigate  aeroacoustic  optimization,  assembling  a  framework  for  efficient,  coupled  aerodynamic  and  aeroacoustic  optimization.  Using  this  framework,  we  show  the  design  trades  that  arise  when  including  acoustic  constraints.  To  incorporate  structural  considerations  of  propeller-wing  vehicle  optimization,  I  then  extend  conventional  aerostructural  optimization  to  include  propeller  effects  and  optimize  a  full  vehicle  configuration  considering  hover,  cruise,  and  maneuver  mission  segments.  These  optimization  studies  are  intended  to  provide  a  foundation  for  future  work  on  advanced  air  mobility  vehicle  design  optimization.Advanced  air  mobility  vehicles  are  complex  and  must  be  carefully  designed  and  optimized  to  be  safe,  quiet,  and  efficient.  The  work  presented  in  this  dissertation  outlines  studies  into  vehicle  design  optimization  including  aerodynamic,  acoustic,  and  structural  considerations.  These  studies  not  only  improve  existing  propeller,  wing,  and  full  configuration  designs,  but  highlight  several  advanced  air  mobility  design  optimization  trends  that  can  be  used  to  improve  the  next  generation  of  aerial  vehicles. 
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aMechanical  engineering
■650  4▼aTransportation
■653    ▼aAircraft  design
■653    ▼aMultidisciplinary  design  optimization
■653    ▼aAerodynamics
■653    ▼aAeroacoustics
■653    ▼aAerostructures
■653    ▼aAdvanced  air  mobility
■690    ▼a0538
■690    ▼a0548
■690    ▼a0709
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03A.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164383▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서