SIMPLIFIED MATHEMATICAL MODEL OF SMALL SIZED UNMANNED AIRCRAFT VEHICLE LAYOUT
Civil Aviation High TECHNOLOGIES
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
SIMPLIFIED MATHEMATICAL MODEL OF SMALL SIZED UNMANNED AIRCRAFT VEHICLE LAYOUT
УПРОЩЕННАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОМПОНОВКИ МАЛОРАЗМЕРНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА |
|
| Creator |
Виктор Вышинский Викторович; ЦАГИ
Артем Кисловский Олегович Сергей Колчев Алексеевич; МФТИ |
|
| Subject |
математическая модель; компоновка летательного аппарата; малоразмерный летатель- ный аппарат; искусственная нейронная сеть; численные методы аэродинамического расчета
|
|
| Description |
Strong reduction of new aircraft design period using new technology based on artificial intelligence is the key problem mentioned in forecasts of leading aerospace industry research centers. This article covers the approach to devel- opment of quick aerodynamic design methods based on artificial intelligence neural system. The problem is being solved for the classical scheme of small sized unmanned aircraft vehicle (UAV). The principal parts of the method are the mathe- matical model of layout, layout generator of this type of aircraft is built on aircraft neural networks, automatic selection module for cleaning variety of layouts generated in automatic mode, robust direct computational fluid dynamics method, aerodynamic characteristics approximators on artificial neural networks.Methods based on artificial neural networks have intermediate position between computational fluid dynamics methods or experiments and simplified engineering approaches. The use of ANN for estimating aerodynamic characteris-tics put limitations on input data. For this task the layout must be presented as a vector with dimension not exceeding sev-eral hundred. Vector components must include all main parameters conventionally used for layouts description and com- pletely replicate the most important aerodynamics and structural properties.The first stage of the work is presented in the paper. Simplified mathematical model of small sized UAV was developed. To estimate the range of geometrical parameters of layouts the review of existing vehicle was done. The result of the work is the algorithm and computer software for generating the layouts based on ANN technolo-gy. 10000 samples were generated and the dataset containig geometrical and aerodynamic characteristics of layoutwas created.
В фундаментальных прогнозах ведущих научных центров аэрокосмической индустрии поставлена задача существенно сократить время разработки новых летательных аппаратов за счет создания нового поколения средств проектирования с привлечением систем искусственного интеллекта. В данной статье рассматривается подход к раз- витию быстрых методов аэродинамического проектирования, основанных на применении технологии искусственных нейронных сетей. Решается задача создания быстрого интерполяционного метода аэродинамического расчета компо- новки малого летательного аппарата самолетной схемы. Составными частями метода являются математическая мо- дель компоновки, генератор компоновок данного класса на базе репликативных искусственных нейронных сетей, автоматизированный алгоритм выбраковки неудачных компоновок, созданных в автоматическом режиме, робастный прямой метод аэродинамического расчета компоновок, аппроксиматоры на базе искусственных нейронных сетей.Методы, основанные на применении искусственных нейронных сетей, занимают некоторое промежуточное место между методами решения краевых задач вычислительной аэродинамики или экспериментом и упрощенными (инженерными) методами. Использование искусственных нейронных сетей для оценки аэродинамических характери-стик накладывает определенные ограничения на представление входной информации. При использовании искус-ственных нейронных сетей в качестве аппроксиматора аэродинамических характеристик размерность входного век- тора, описывающего компоновку, не должна превышать нескольких сотен. При этом компоненты входного вектора должны включать в себя все основные параметры, традиционно используемые для описания компоновок рассматри- ваемого класса и полностью отражающие наиболее существенные аэродинамические и конструктивные свойства.В статье приведены результаты первого этапа работ. Предложена обобщенная математическая модель компоновок малоразмерных беспилотных летательных аппаратов. Для определения диапазона изменения геомет- рических параметров компоновки сделан обзор аппаратов данного класса. Результатом работы является алгоритм и компьютерная программа на базе искусственных нейронных сетей для генерации компоновок данного класса. Сге- нерировано 10000 компоновок, выбраковка неудачных позволила создать набор данных. Выбран, тестирован и подготовлен к проведению численных экспериментов прямой метод для выполнения аэродинамического расчета. |
|
| Publisher |
Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)
|
|
| Date |
2017-01-13
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://avia.mstuca.ru/jour/article/view/989
|
|
| Source |
Civil Aviation High TECHNOLOGIES; Том 19, № 6 (2016); 86-94
Научный вестник МГТУ ГА; Том 19, № 6 (2016); 86-94 2079-0619 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://avia.mstuca.ru/jour/article/view/989/868
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). |
|