Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,899

ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ И ПОИСК РАЦИОНАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ НА РАННИХ СТАДИЯХ И ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАГИСТРАЛЬНОГО ВОЗДУШНОГО СУДНА

Горбунов А.А. 1 Припадчев А.Д. 1 Кондров Я.В. 1 Магдин А.Г. 1
1 ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
В представленной статье предложена методика определения точных значений исследуемых параметров на ранних стадиях и этапах проектирования магистрального воздушного судна (ВС). Традиционный процесс проектирования ВС предполагает проведение декомпозиции на конструктивные элементы и фунекциональные блоки, что позволяет решать задачи малой размерности для несуществующего объекта на ранних стадиях проектирования. Проектирование ВС и его составных элементов необходимо вести в контексте комплексного многопараметрического подхода с применением синергетических методов, реализованных посредством программного обеспечения. Под синергетическими методами в контексте работы понимается объединение аэродинамических явлений и результатов численных моделирований, характеристик жесткости и прочности конструкции с обликовыми параметрами, и т.д. для ВС и его элементов. А под машинной обработкой понимается способность исследовать и устанавливать связи между параметрами, снижать размерность и генерировать новый вариант проектной альтернативы. Создание прикладного программного обеспечения, реализующего в себе многопараметрический подход и единственность решения на этапах предварительного и эскизного проектирований, позволит совершенствовать процесс проектирования ВС, а представленная методика позволит обеспечить связь с валидационным базисом (эталонными решениями).
воздушное судно
выбор параметров
поиск рациональных решений
этапы проектирования
проектная альтернатива
1. Арепьев А.Н. Определение параметров самолета и его частей: учеб. пособие. М.: Издательство МАИ, 2012. 476 с.
2. Международная энциклопедия CALS. Авиационно-космическое машиностроение / гл. ред. А.Г. Братухин. М.: ОАО «НИЦ АСК», 2015. 608 с.
3. Горбунов А.А., Припадчев А.Д., Чепасов В.И. Идентификация базовых параметров крыла воздушного судна // СТИН. 2017. № 18. С. 36–40.
4. Бурнаев Е.В., Зайцев А.А. Суррогатное моделирование разноточных данных в случае выборок большого размера // Информационные процессы. 2015. Т. 15. № 1. С. 97–109.
5. Барковский А.Ф., Савельевских Е.П., Стрелец Д.Ю., Корнев А.В. и др. Реализация концепции «Виртуальный самолет-двигатель» при решении связанных и мультидисциплинарных задач // Научно-технический отчет № НТО-СКТ-01SU-12A. М.: ОАК «ОКБ Сухого», 2012. 827 с.

Согласно классической методике на этапе предварительного проектирования ВС используются весовые формулы. В основе таких формул, как правило, используются упрощенные математические модели, основанные на описании физических объектов и процессов с учетом статистических параметров области существования проектируемого или подлежащего оптимизации ВС [1, 2].

При таком подходе необходимо анализировать большое число статистических данных, выделяя при этом доверительную область величин параметров. Выявить наиболее значимые параметры неавтоматизированным способом практичекски невозможно. Для проведения анализа рационально разработать прикладное ПО, позволяющеее анализировать данные в заданных ограничениях и формировать на их основе, с учетом выбранных критериев эффективности, новые проектные альтернативы.

Также необхлодимо обеспечить ПО возможностью параллельного учета как новых технических решений, так и результаты НИР и ОКР. Результат работы такого ПО – сужение области возможных решений в заданных ограничениях, на основе которой возможно сформировать облик ВС и его элементов в первом приближении в виде эскиза (рис. 1) [3].

Представление ВС виде взаимосвязанных элементов различной степени сложности и детализации на подсистемы, агрегаты, функциональные блоки, конструктивные элементы и детали обеспечивает выявление связей и определение структуры процесса проектирования. В основе принципа выделения в структуре ВС различных элементов лежит принцип декомпозиции, позволяющий выявить отдельные уровни связанности геометрических параметров элемента с его физическими свойствами [4, 5]. На рис. 2 представлены стадии и этапы проектирования, на которых возможно осуществить выбор оптимального вектора проектных решений, формализовать новые технические решения и провести валидацию полученных проектных альтернатив.

Для установления новых зависимостей между проектными переменными и методиками проектирования необходимо применять синергетические методы, позволяющие осуществлять анализ и синтез данных на некоторой модели, базирующейся на статистической информации и результатах НИР и ОКР. Резюмируя вышесказанное, для совместного проектирования элементов ВС необходимы:

– многопараметрический подход к анализу и синтезу варианта проектного решения;

– модель, объединяющая различные методики и методы проектирования;

– формализованный процесс, позволяющий реализовывать единственность решения для отдельных элементов ВС на этапах предварительного и эскизного проектирований;

– система автоматизированного проектирования, позволяющая реализовывать процесс автоматизированного синтеза проектных и конструкторских параметров в единой информационной среде.

gorbun1.tif

Рис. 1. Блочно-иерархическая структура синтеза элементов магистрального ВС

Цель исследования: разработка научно-методического обеспечения, включающего методики, модели, прогнозирование, совершенствующее принципы проектирования магистрального ВС, обеспечивающие повышение точности и снижение временных затрат на ранних стадиях и этапах проектирования.

Материалы и методы исследования

В связи с тем, что одним из факторов инновационного развития является переход к технологиям проектирования на основе применения средств вычислительной техники и большого объема математического моделирования, в том числе и имитационного моделирования, процесс проектирования магистрального ВС и его элементов на этапах предварительного и эскизного проектирований необходимо вести в контексте комплексного многопараметрического подхода к варианту проектной альтернативы и применением синергетических методов с машинной обработкой, т.е. ПО.

Под синергетическими методами в контексте работы понимается объединение аэродинамических явлений и результатов численных моделирований, характеристик жесткости и прочности конструкции с обликовыми параметрами, и т.д. для ВС и его элементов.

Предлагаемый подход позволит:

1. Реализовывать единственность решения для отдельных элементов ВС, на этапах предварительного и эскизного проектирований.

2. Осуществлять многопараметрический подход к анализу и синтезу варианта проектного решения.

Формализовать многопараметрический подход к анализу и выбору состава проектно-конструкторских параметров возможно путем представления магистрального ВС в целом и его составных элементов в частности в виде набора формальных моделей (статистической, имитационной, аэродинамической и т.д.). Объединяющим фактором для совокупности моделей является набор параметров в заданной области существования и заданными ограничениями, а сочетание параметров позволяет получать проектное решение с заданным набором характеристик.

Математический аппарат процесса предварительного и эскизного проектирования для составных элементов ВС формируется на основе концептуальной модели в соответствии с блочно-иерархической структурой синтеза элементов магистрального ВС (рис. 1). На рис. 3 представленна структурная схема концептуальной модели выбора проектных альтернатив ВС [3].

gorbun2.tif

Рис. 2. Укрупненный процесс проектирования ВС

gorbun3.tif

Рис. 3. Структура концептуальной модели

gorbun4.tif

Рис. 4. Структура построчного файла «sled»

Рассмотрим определение точных значений исследуемых параметров для элементов магистрального воздушного судна в программе «Многомерный анализ параметров магистральных ВС с построением регрессионных моделей». Исходными данными будут:

– построчный файл, построчная структура которого представлена на рис. 4;

– ограничениями по параметрам исследования будут максимальные значения параметров в столбиках матрицы исследования в файле, например, для первого столбика, соответствующего наблюдаемому параметру «Удлинение крыла, λ» минимальное значение параметра равно 5,91, а максимальное 11,37, для параметра «Скорость полета, M» минимальное значение параметра равно 0,75, а максимальное 0,89 и т.д.

Для проведения прогноза необходимо в файле задать требуемые значения для базовых параметров (табл. 1) в пределах заданных ограничений. Задавать базовые параметры возможно по всем строчкам наблюдения одновременно или по одной из строк матрицы исследования.

В случае если базовые параметры заданы вне диапазона ограничений, это приведет к снижению точности прогноза или вовсе неправильному результату счета, так как полиномиальная модель построена в диапазоне ограничений. Расширить область ограничений возможно внесением в исходную матрицу файла большее количество строчек наблюдения.

В табл. 2 представлены сгруппированные прогнозируемые значения параметров для первой строчки наблюдения исходной матрицы (рис. 3). Проведенный прогноз по шести базовым параметрам позволил с высокой степенью точности определить значения параметров, средняя ошибка прогноза составила 4,72 %.

Таблица 1

Базовые параметры выборки среднемагистральных ВС

Номер

Название параметра

Значение

1

Удлинение крыла, λ

9,7

2

Сужение крыла, η

4,73

4

Относительная толщина профиля крыла, gorb01.wmf

0,23

6

Площадь крыла, занятая фюзеляжем, Sк.п.ф.

25,94

14

Скорость полета, M

0,8

18

Аэродинамическое качество, К

21,99

 

Таблица 2

Прогнозируемые значения первой строчки наблюдения исходной матрицы

Обозначение параметра

Исходное значение параметров

Прогнозируемое значение параметра

1

2

3

1. Удлинение крыла, λ

9,43

9,7

2. Сужение крыла, η

4,73

4,72

3. Угол стреловидности, χ

25,01

26,6564

4. Относительная толщина профиля крыла, gorb02.wmf

0,23

0,23

5. Площадь крыла, Sк

122,64

128,9297

6. Площадь крыла, занятая фюзеляжем, Sк.п.ф.

25,94

25,94

7. Площадь крыла под пилонами двигателя, Sк.п.д

2,81

3,3707

8. Размах крыла, l

34,01

36,9754

9. Корневая хорда крыла, b0

7,01

7,3501

10. Концевая хорда крыла, bк

1,48

1,554

11. Поперечный угол крыла при виде спереди, φ

5,33

5,8946

12. Взлетная масса, m0

68000

72464,0547

13. Крейсерская высота полета, H

12000

12381,0723

14. Скорость полета, M

0,78

0,8

15. Удельная нагрузка на крыло, p0

554

588,4413

16. Эффективное удлинение крыла, λэф

9,24

9,2432

17. Угол отвала поляры, А

0,034

0,0299

18. Аэродинамическое качество, К

21,99

21,99

 

Результаты исследования и их обсуждение

С применением разработанного прикладного ПО последовательно проведен прогноз на выборки среднемагистральных ВС. В первом варианте счета в качестве варьируемой величины выбираем параметр № 1 «Удлинение крыла, λ», изменяя величину параметра от исходного значения, представленного в табл. 2, в большую или меньшую сторону, табл. 3, получаем прогнозируемые значения для остальных 17 исследуемых параметров.

Таблица 3

Значения величин варьируемых параметров

Параметр

Значение

(1. Удлинение крыла, λ)

9

9,2

9,43

9,6

9,8

 

gorbun5.tif

Рис. 5. Прогнозируемые значения для параметра № 1 «λ»

gorbun6.tif

Рис. 6. Прогнозируемые значения для параметра № 2 «η»

Таблица 5

Значения величин варьируемых параметров

Параметр

Значение

(1. Удлинение крыла, λ)

9,2

9,4

9,43

9,6

9,8

(4. Относительная толщина профиля крыла, gorb04.wmf)

0,16

0,18

0,23

0,19

0,2

 

gorbun7.tif

Рис. 7. Прогнозируемые значения для параметра № 4 «gorb05.wmf»

Геометрическое решение оптимизационной задачи на прогнозируемых параметрах представлено в виде поверхности отклика (рис. 5).

Во втором варианте счета в качестве варьируемой величины выбираем параметр № 2 «Сужение крыла, η», изменяя величину параметра от исходного значения, в большую или меньшую сторону, табл. 4, получаем прогнозируемые значения для остальных 17 исследуемых параметров.

Таблица 4

Значения величин варьируемых параметров

Параметр

Значение

(2. Сужение крыла, η)

4,3

4,5

4,73

4,9

5,1

 

Геометрическое решение оптимизационной задачи на прогнозируемых параметрах представлено в виде поверхности отклика (рис. 6).

В третьем варианте счета в качестве варьируемой величины выбираем сочетание параметров № 1 «Удлинение крыла, λ» и № 4 «Относительная толщина профиля крыла, gorb03.wmf», изменяя величину параметров от исходного значения, табл. 5, получаем прогнозируемые значения для остальных 16 исследуемых параметров.

Геометрическое решение оптимизационной задачи на прогнозируемых параметрах представлено в виде поверхности отклика (рис. 7).

Заключение

Представлена методика определения точных значений исследуемых параметров с применением разработанного прикладного ПО на примере элементов магистрального ВС и решены оптимизационные задачи по определению рациональных параметров элементов при заданных критериях эффективности и ограничениях. Результаты приняты в АО Государственная корпорация «Ростех», «РТ-Техприемка».

Работа выполнена в рамках стипендии Президента РФ № СП-3606.2018.1 от 29.12.2017 г., для молодых ученых и аспирантов на выполнение научного исследования по теме «Методология автоматизированного синтеза проектных и конструкторских параметров транспортной техники нового поколения».


Библиографическая ссылка

Горбунов А.А., Припадчев А.Д., Кондров Я.В., Магдин А.Г. ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ И ПОИСК РАЦИОНАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ НА РАННИХ СТАДИЯХ И ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАГИСТРАЛЬНОГО ВОЗДУШНОГО СУДНА // Современные наукоемкие технологии. – 2019. – № 10-2. – С. 239-245;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=37730 (дата обращения: 21.10.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074