
تعداد نشریات | 34 |
تعداد شمارهها | 1,289 |
تعداد مقالات | 9,294 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,799,322 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 5,339,176 |
طراحی بهینه چندموضوعی پیکربندی یک کپسول فضایی زیستی زیرمداری | ||
مکانیک هوافضا | ||
مقاله 5، دوره 21، شماره 1 - شماره پیاپی 79، خرداد 1404، صفحه 75-95 | ||
نوع مقاله: گرایش دینامیک، ارتعاشات و کنترل | ||
نویسندگان | ||
حسن ناصح1؛ حدیثه کریمایی* 2؛ محمد لسانی فدافن3 | ||
1استادیار، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، تهران، ایران | ||
2نویسنده مسئول: استادیار، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، تهران، ایران | ||
3دانشجو دکتری، پژوهشگاه هوافضا، وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، تهران، ایران | ||
تاریخ دریافت: 26 آبان 1403، تاریخ بازنگری: 24 آذر 1403، تاریخ پذیرش: 06 دی 1403 | ||
چکیده | ||
در این مقاله، طراحی بهینه چندموضوعی پیکربندی یک کپسول زیستی بازگشتی انجام میشود. در این فرآیند، کلیه موضوعات طراحی مرتبط با پیکربندی و اهداف سازهای نظیر کمینهسازی تغییرشکل سازه، بیشینهسازی فرکانس طبیعی اول سازه و بیشینهسازی ضریب بار کمانشی سازه، مدنظر گرفته میشوند؛ بنابراین، موضوعات طراحی شامل هندسه، آیرودینامیک، مسیر، گرمایش و سازه انتخاب میشوند. در این راستا، با توجه به فضای طراحی تعریفشده توسط حدود مجاز متغیرهای هندسی کپسول زیستی، مدلهای جایگزین با استفاده از روش ترکیبی کریگینگ-سطح پاسخ (RSM) استخراج میشود. پس از مدلسازی موضوعات طراحی و تهیه مدلهای جایگزین، نقطه طراحی بهینه به کمک الگوریتم ژنتیک (GA) شناسایی میشود. برای حل این مسئله از چارچوب چندموضوعی همه در یک مرحله (AAO) استفاده میشود. رویکردهای بهینهسازی مسئله شامل کمینهسازی جرم، بیشینهسازی پارامتر پسای فاز برگشت (CDA)، بیشینهسازی راندمان حجمی، کمینهسازی ضریب بالستیک، بیشینهسازی پایداری استاتیک طولی، کمینهسازی تغییرشکل سازهای، بیشینهسازی حجم داخلی، بیشینهسازی فرکانس طبیعی اول سازه و بیشینهسازی ضریب بار کمانشی سازه میباشند. نتایج نشان داد که استفاده از روش مدل جایگزین ترکیبی، دقت مدلهای جایگزین در فرآیند بهینهسازی را به میزان قابلتوجهی (دقت به بیش از 90 درصد میرسد) بهبود میبخشد. در پایان، نتایج پیکربندیهای مختلف حاصل از روش حاضر با نتایج تست پروازی پیکربندی کپسول زیستی بومی مقایسه شد که مطابقت مطلوبی در کلیت پارامترهای مسیر پروازی کپسولها را نشان داد. | ||
تازه های تحقیق | ||
| ||
کلیدواژهها | ||
مدل جایگزین ترکیبی کریجینگ-سطح پاسخ؛ کپسول زیستی بازگشتی؛ طراحی بهینه چندموضوعی؛ الگوریتم ژنتیک | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Multi-Disciplinary Design Optimization of a Space Re-entry Bio-Capsule Configuration | ||
نویسندگان [English] | ||
Hassan Naseh1؛ Hadiseh Karimaei2؛ Mohammad Lesani Fadafan3 | ||
1Assistant Professor, Aerospace Research Institute, Ministry of Science, Research and Technology, Tehran, Iran | ||
2Corresponding author: Assistant Professor, Aerospace Research Institute, Ministry of Science, Research and Technology, Tehran, Iran | ||
3Ph.D. Student, Aerospace Research Institute, Ministry of Science, Research and Technology, Tehran, Iran | ||
چکیده [English] | ||
In this paper, the multi-disciplinary design optimization of a re-entry bio-capsule configuration is performed. In this process, all design disciplines related to the configuration and structural objectives, such as minimizing the structure's deformation, maximizing the structure's first natural frequency, and maximizing the buckling load multiplier of the structure, are considered. Therefore, the design disciplines selected include geometry, aerodynamics, trajectory, heating, and structure. In this regard, considering the design space defined by the allowable limits of the geometric variables of the bio-capsule, surrogate models are extracted using the combinatorial Kriging-Response Surface Method (RSM). After modeling the design disciplines and preparing the surrogate models, the optimal design point is identified using the Genetic Algorithm (GA). To solve this problem, the multi-objective All-At-Once (AAO) framework is used. The optimization approaches of the problem include mass minimization, CDA parameter maximization, volumetric efficiency maximization, ballistic coefficient minimization, static longitudinal stability maximization, structural deformation minimization, internal volume maximization, first natural frequency maximization, and buckling load multiplier maximization. The results showed that using the combinatorial surrogate model method significantly improves the accuracy of the surrogate models in the optimization process (accuracy reaches more than 90%). Finally, the different configurations obtained by the present method were compared with the flight test results of the native bio-capsule configuration, which showed a favorable match in all flight path parameters of the capsules. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Combinatorial kriging-RSM, Re-entry capsule, MDO, Genetic algorithm | ||
مراجع | ||
[1] Tang W, Orlowski M, Longo JM, Giese P. Aerodynamic optimization of re-entry capsules. Aerospace science and technology. 2001;5(1):15-25. DOI: https://doi.org/10.1016/S1270-9638(00)01085-3 [2] Tava M, Suzuki S. Multidisciplinary design optimization of the shape and trajectory of a reentry vehicle. Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences. 2002;45(147):10-9 DOI: https://doi.org/10.2322/tjsass.45.10 [3] Arora R, Kumar P. Aerodynamic shape optimization of a re-entry capsule. InAIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit 2003 (p. 5394). DOI: https://doi.org/10.2514/6.2003-5394 [4] Theisinger J, Braun R, Clark I. Aerothermodynamic Shape Optimization of Hypersonic Entry Aeroshells. In13th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis Optimization Conference 2010 (p. 9200). DOI: https://doi.org/10.2514/6.2010-9200 [5] Nosratollahi M, Mortazavi M, Adami A, Hosseini M. Multidisciplinary design optimization of a reentry vehicle using genetic algorithm. Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 2010;82(3):194-203. DOI: https://doi.org/10.1108/00022661011075928 [6] Adami A, Nosratollahi M, Mortazavi M, Hosseini M. Multidisciplinary design optimization of a manned reentry mission considering trajectory and aerodynamic configuration. In Proceedings of 5th International Conference on Recent Advances in Space Technologies-RAST2011 2011 (pp. 598-603). IEEE. DOI: 10.1109/RAST.2011.5966908 [7] Bunescu I, Pricop MV, Stoican MG, Dina AG. Aerothermodynamic Shape Optimization for Re-entry Capsule Using Genetic Algorithms. INCAS Bulletin. 2019;11(4):71-9. DOI: 10.13111/2066-8201.2019.11.4.7 [8] Brchnelova M, Mooij E. Re-entry Shape Optimization Using the Axisymmetric Analogue Method with Modified Newtonian Technique Resolved Inviscid Flow field. In AIAA Scitech 2021 Forum 2021 (p. 0171). DOI: https://doi.org/10.2514/6.2021-0171 [9] He X, Zuo X, Li Q, Xu M, Li J. Surrogate-based entire trajectory optimization for full space mission from launch to reentry. Acta Astronautica. 2022;190:83-97. DOI: https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.09.030 [10] Naseh H, Karimaei H, Lesani M. Two-Objective Structural Optimization of Space Capsule with Thin-Walled Cylindrical Approximation. Space Science, Technology and Applications. 2023;2(2):158-70. DOI: https://doi.org/10.22034/jssta.2023.374805.1101 [11] Kabganian M, Hashemi SM, Roshanian J. Multidisciplinary Design Optimization of a Re-Entry Spacecraft via Radau Pseudospectral Method. Applied Mechanics. 2022;3(4):1176-89. DOI: https://doi.org/10.3390/applmech3040067 [12] Iuspa L, Aprovitola A, Pezzella G, Cristillo V, Viviani A. Multi-disciplinary optimization of a space re-entry vehicle using skeleton-based integral soft objects. Aerospace Science and Technology. 2022;131:107996. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2022.107996 [13] Zhu H, Sun J, Guo H, Xu D, Cai G. Research on aerodynamic shape optimization of reentry vehicle based on hybrid scale multi-fidelity neural network model. Aerospace Science and Technology. 2023;142:108619. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2023.108619 [14] Sun J, Zhu H, Xu D, Cai G. Aerodynamic thermal simulation and heat flux distribution study of mechanical expansion reentry vehicle. Aerospace. 2023;10(3):310. DOI: https://doi.org/10.3390/aerospace10030310 [15] Zentner JM. A design space exploration process for large scale, multi-objective computer simulations. Georgia Institute of Technology; 2006. [16] de Weck O, Agte J, Sobieszczanski-Sobieski J, Arendsen P, Morris A, Spieck M. State-of-the-art and future trends in multidisciplinary design optimization. In48th Aiaa/Asme/Asce/Ahs/Asc Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference 2007 (p. 1905). DOI: https://doi.org/10.2514/6.2007-1905 [17] Balesdent M, Bérend N, Dépincé P, Chriette A. A survey of multidisciplinary design optimization methods in launch vehicle design. Structural and Multidisciplinary optimization. 2012;45(5):619-42. DOI: https://doi.org/10.1007/s00158-011-0701-4 [18] Dirkx D, Mooij E. Conceptual shape optimization of entry vehicles. Springer.; 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46055-0 [19] Sooy TJ, Schmidt RZ. Aerodynamic predictions, comparisons, and validations using missile datcom (97) and aeroprediction 98 (ap98). Journal of spacecraft and rockets. 2005;42(2):257-65. DOI: https://doi.org/10.2514/1.7814 [20] Mehta RC. Computational Fluid Dynamics Analysis over a Reentry Capsule at Mach 6. In AIAA Scitech 2023 Forum 2023 (p. 2114). DOI: https://doi.org/10.2514/6.2023-2114 [21] Karl S, Bykerk T. Sustainable space technologies—Strategies toward a predictive aerothermal design of re-useable space transportation systems. Review of Scientific Instruments. 2024;95(2). DOI: https://doi.org/10.1063/5.0177075 [22] Cantou T, Merlinge N, Wuilbercq R. 3DoF simulation model and specific aerodynamic control capabilities for a SpaceX's starship-like atmospheric reentry vehicle. In EUCASS 2019. [23] Aprovitola A, Montella N, Iuspa L, Pezzella G, Viviani A. An optimal heat-flux targeting procedure for LEO re-entry of reusable vehicles. Aerospace Science and Technology. 2021;112:106608. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2021.106608 [24] Seli H, Awang M, Ismail AI, Rachman E, Ahmad ZA. Evaluation of properties and FEM model of the friction welded mild steel-Al6061-alumina. Materials Research. 2013;16:453-67. DOI: https://doi.org/10.1590/S1516-14392012005000178 [25] Martins JR, Lambe AB. Multidisciplinary design optimization: a survey of architectures. AIAA journal. 2013;51(9):2049-75. DOI: https://doi.org/10.2514/1.J051895 [26] Keane A, Nair P. Computational approaches for aerospace design: the pursuit of excellence. John Wiley & Sons; 2005. DOI:10.1002/0470855487. [27] Simpson T, Mistree F, Korte J, Mauery T. Comparison of response surface and kriging models for multidisciplinary design optimization. In7th AIAA/USAF/NASA/ISSMO symposium on multidisciplinary analysis and optimization 1998 (p. 4755). DOI: https://doi.org/10.2514/6.1998-4755 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 133 |