Análisis aeroelástico de alas con estructura semimonocasco y material ortotrópico mediante modelos de orden reducido

Abstract

[ES] En el presente trabajo se analiza la respuesta aeroel ¿astica de un ala semimonocasco compuesta por materiales ortotr ¿opicos mediante modelos de orden reducido (ROM). Para ello, se realiza diferentes simulaciones mediante una herramienta de c ¿alculo aeroel ¿astico que est ¿a siendo desarrollada por el Instituto CMT - Motores T ¿ermicos. Esta se basa en el c ¿alculo de vigas 1D con secci ¿on de pared delgada y permite realizar simulaciones tanto estacionarias como transitorias aunando los modelos de viga ortotr ¿opica de pared delgada con la teor ¿¿a de la l ¿¿nea sustentadora de Prandtl (LLT) y los coeficientes transitorios de Theodorsen. Los distintos estudios se validan con los resultados obtenidos mediante softwares comerciales que emplean modelos de mayor coste computacional como elementos finitos y CFD. Finalmente, se concluye que los modelos de orden reducido proporcionan resultados muy fiables que permiten estimar ¿ordenes de magnitud haciendo uso de un coste computacional mucho menor al de los modelos de mayor orden.

[EN] In the following report, the aeroelastic response of a semi-monocoque wing made up of orthotropic materials is analysed by means of reduced order models (ROM). In order to study the aeroelastic phenomena, a set of simulations is performed using an aeroelastic beam element solver under development by Instituto CMT - Motores T ¿ermicos. The solver is based on thin wall cross-section 1D beams and allows to perform steady and transient simulations by coupling othotropic thin walled beam models with nonlinear Prandtl¿s lifting line theory (LLT) and Theodorsen¿s transient coefficients. The different studies are validated with the results obtained by higher computational cost commercial softwares such as finite element method and CFD. Finally, the results of the work demonstrate that reduced order models provide highly reliable results which allow to estimate orders of magnitude by means of a lower computational cost than higher order models.