Análisis CFD de UAV Subsónico

Avance de Protocolo - Análisis CFD de UAV Subsónico

1. Propuesta del tema de investigación

Análisis CFD de un UAV subsónico

1. Definición del problema a resolver

Los análisis aerodinámicos por medio de simulaciones computacionales son de vital importancia a la hora de querer saber cómo es que las fuerzas y momentos aerodinámicos se van a comportar sobre la estructura de nuestra aeronave [1] y con esto poder realizar mejoras en diseño, pero después de la realización de varios análisis CFD previos, nos hemos percatado que en muchas ocasiones los análisis requieren de muchos recursos y tiempo para poder converger en un resultado útil para los ingenieros e investigadores, y muchas veces estos resultados no terminan de ser del todo útiles [2], por ello a lo largo de este trabajo se buscara acoplar a nuestro análisis un conjunto de algoritmos genéticos adaptativos como herramienta para lograr una reducción significativa en el tiempo y poder de computo necesario para poder realizar estos análisis aerodinámicos por medio de CFD, manteniendo la certeza de poder obtener resultados precisos y confiables para los cálculos requeridos.

1. Hipótesis

Agregar un algoritmo genético como parte del proceso de análisis CFD, nos permite obtener los resultados deseados de manera precisa, pero con un tiempo y poder de computo mucho menor en comparación a un análisis CFD tradicional.

1. Objetivos

• Desarrollar un algoritmo genético capaz de acoplarse con nuestro software CFD, permitiéndonos optimizar el análisis.
• Realizar el análisis aerodinámico de un UAV por medio de análisis CFD.

• Comparar los resultados obtenidos en el método FVM tradicional y con el uso de algoritmos genéticos.
• Comparar los tiempos de cálculo requeridos en con el método FVM tradicional y con el uso de algoritmos genéticos.
• Comparar la cantidad de iteraciones necesarias para converger mediante el método FVM tradicional y con el uso de algoritmos genéticos.

1. Justificación

Actualmente en el mercado diversas empresas ofrecen opciones para realizar este tipo de análisis CFD, existen programas muy populares como SolidWorks con Flow Simulation y ANSYS con Fluent, pero todos estos, actualmente, necesitan de una gran cantidad de cómputo y tiempo para poder realizar estos cálculos.

Viendo los recientes avances en tecnologías de redes neuronales, algoritmos predictivos y de optimización, se busca un algoritmo neuronal es cual nos permita reducir los cálculos a realizar y con esto obtener una reducción considerable en tiempo y recursos necesarios a la hora de realizar nuestro análisis aerodinámico, en este caso para una aeronave UAV subsónica, siempre buscando que no se pierda la precisión y confiabilidad de los datos obtenidos.

Considero que de poder realizar una simbiosis efectiva y poder generar  esta nueva técnica de análisis CFD nos permitiría poder explotar de mucho mejor manera esa herramienta sobre todo en áreas educativas, ya que nos permitiría profundizar sin necesidad de grandes inversiones en recursos y tiempo, así como en la industria, disminuyendo en gran medida los tiempos y con esto los costos.

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