Resumen:
|
[ES] El interés en reducir el peso y resistencia aerodinámica de vehículos y en desarrollar fuentes de energía renovables se ha incrementado debido a la compleja situación ambiental y los requerimientos legales para reducir ...[+]
[ES] El interés en reducir el peso y resistencia aerodinámica de vehículos y en desarrollar fuentes de energía renovables se ha incrementado debido a la compleja situación ambiental y los requerimientos legales para reducir las emisiones de contaminantes y el consumo de combustibles. La industria aeronáutica ha propuesto nuevos diseños que integren conceptos como alas de alto alargamiento y materiales con elevada resistencia específica, como los materiales compuestos. Por su parte, conceptos similares se emplean en la generación de energía eólica. El radio de las palas de las turbinas eólicas se incrementa paulatinamente, siendo un ejemplo muy claro las grandes instalaciones off-shore. El uso de estructuras más alargadas y ligeras provoca mayor deformación debida a las cargas aerodinámicas. Este fenómeno se conoce como aeroelasticidad y combina los efectos de las cargas aerodinámicas, los efectos inerciales y las tensiones internas de la estructura. La combinación de las cargas anteriores provoca fenómenos de amortiguamiento de las vibraciones, o por el contrario, inestabilidades aeroelásticas.
Diferentes metodologías pueden ser empleadas para simular los fenómenos aeroelásticos. La metodología más extendida para la simulación de las ecuaciones elásticas del sólido es la conocida como análisis de elementos finitos. Respecto a las ecuaciones de conservación del fluido, la mecánica de fluidos computacional es la herramienta de resolución para un problema arbitrario. La combinación de las metodologías anteriores puede ser empleada para el cálculo de fenómenos aeroelásticos. Sin embargo, el coste computacional de estas simulaciones es inasumible en la mayoría de casos de aplicación. Se requiere una metodología nueva capaz de reducir el coste de cálculo.
Este trabajo se centra en el desarrollo de modelos de orden reducido que permitan resolver el problema acoplado sin pérdidas sustanciales de precisión. En primer lugar, la estructura tridimensional se reduce a una sección equivalente que reproduzca la física del sólido original. La sección equivalente se acopla con dos modelos aerodinámicos: simulaciones de mecánica de fluidos computacional y un modelo reducido basado en redes neuronales. Ambos modelos presentan elevada precisión respecto a las simulaciones tridimensionales. Sin embargo, algunos efectos como los efectos aerodinámicos tridimensionales, las distribuciones de carga aerodinámica, la presencia de materiales ortotrópicos y los acoplamientos estructurales no pueden ser simulados.
Con el objetivo de resolver los limitantes del modelo anterior, se propone un segundo modelo de orden reducido. En este caso se trata de un algoritmo basado en elementos de viga. El algoritmo se diseña para ser capaz de incluir el cálculo de materiales ortotrópicos y diferentes tipos de problemas aeroelásticos. Inicialmente, se emplea el software para determinar su precisión en el cálculo de una viga de material compuesto y sección rectangular. Estos resultados se validan con las simulaciones tridimensionales. De este modo se demuestra la capacidad de la herramienta computacional para predecir las inestabilidades y los efectos de acoplamiento estructural provocados por la orientación de las fibras. Posteriormente, el algoritmo se emplea en la simulación de turbinas eólicas, mejorando los rangos de operación de las palas sin que ello suponga una penalización desde el punto de vista del peso de la misma. Finalmente, un ala basada en una estructura de membrana resistente es simulada. El cálculo obtiene una gran precisión en la predicción de la velocidad de flameo respecto a la simulación acoplada, siendo la única limitación del modelo la predicción de la distorsión de la membrana.
El trabajo presente un conjunto de modelos de orden reducido que permiten disminuir el coste computacional de las simulaciones aeroelásticas en órdenes de magnitud. También, se proporcionan directrices para la selección del modelo reducido apropiado para los casos de interés.
[-]
[CA] L'interès a reduir el pes i la resistència aerodinàmica dels vehicles i a desenvolupar fonts d'energia renovables s'ha incrementat a causa de la complexa situació ambiental i els requeriments legals per a reduir les ...[+]
[CA] L'interès a reduir el pes i la resistència aerodinàmica dels vehicles i a desenvolupar fonts d'energia renovables s'ha incrementat a causa de la complexa situació ambiental i els requeriments legals per a reduir les emissions de contaminants i el consum de combustibles. La indústria aeronàutica ha proposat nous dissenys que integren conceptes com ales d'alt allargament i materials amb elevada resistència específica, com ara els materials compostos. Per la seua banda, conceptes similars es fan servir en la generació d'energia eòlica. El radi de les pales de les turbines eòliques s'incrementa progresivament, sent un exemple molt clar les grans instal·lacions off-shore. L'ús d'estructures més allargades i lleugeres provoca més deformació deguda a les càrregues aerodinàmiques. Aquest fenomen es coneix com a aeroelasticitat i combina els efectes de les càrregues aerodinàmiques, els efectes inercials i les tensions internes de l'estructura. La combinació de les càrregues anteriors provoca fenòmens d'esmorteïment de les vibracions, o per contra, inestabilitats aeroelàstiques.
Diferents metodologies poden ser emprades per simular els fenòmens aeroelàstics. La metodologia més estesa per a la simulació de les equacions elàstiques del sòlid és la coneguda com a anàlisi d'elements finits. Pel que fa a les equacions de conservació del fluid, la mecànica de fluids computacional és l'eina de resolució per a un problema arbitrari. La combinació de les metodologies anteriors pot ser emprada per al càlcul de fenòmens aeroelàstics. Tot i això, el cost computacional d'aquestes simulacions és inassumible en la majoria de casos d'aplicació. Cal una metodologia nova capaç de reduir el cost de càlcul.
Aquest treball se centra en el desenvolupament de models d'ordre reduït que permeten resoldre el problema acoblat sense pèrdues substancials de precisió. En primer lloc, l'estructura tridimensional es reduix a una secció equivalent que reproduixca la física del sòlid original. La secció equivalent s'acobla amb dos models aerodinàmics. El primer empra les forces aerodinàmiques obtingudes mitjançant simulacions de mecànica de fluids computacional. Posteriorment es fa servir un model reduït basat en xarxes neuronals. Tots dos models presenten elevada precisió respecte a les simulacions tridimensionals. No obstant això, alguns efectes com ara els efectes aerodinàmics tridimensionals, les distribucions de càrrega aerodinàmica, la presència de materials ortotròpics i els acoblaments estructurals no poden ser simulats.
Amb l'objectiu de resoldre els limitants del model anterior, es proposa un segon model dordre reduït. En aquest cas és un algorisme basat en elements de biga. L'algorisme es dissenya per ser capaç d'incloure el càlcul de materials ortotròpics i diferents tipus de problemes aeroelàstics. Inicialment, s'empra el programari per determinar-ne la precisió en el càlcul d'una biga de material compost i secció rectangular. Aquests resultats es validen amb les simulacions tridimensionals. D'aquesta manera, es demostra la capacitat de l'eina computacional per predir les inestabilitats i els efectes d'acoblament estructural provocats per l'orientació de les fibres. Posteriorment, l'algorisme s'empra en la simulació de turbines eòliques, millorant els rangs d'operació de les pales sense que això suposi una penalització des del punt de vista del pes. Finalment, una ala basada en una estructura de membrana resistent és simulada. El càlcul obté una gran precisió en la predicció de la velocitat de flameig respecte a la simulació acoblada, i l'única limitació del model és la predicció de la distorsió de la membrana.
El treball presenta un conjunt de models reduïts que permeten disminuir el cost computacional de les simulacions aeroelàstiques en ordres de magnitud. També es proporcionen directrius per a la selecció del model reduït adequat per als casos d'interès.
[-]
[EN] The complex environmental situation and the legal requirements for decreasing pollutant emissions and fuel consumption have increased the interest in reducing the empty weight and drag of vehicles and developing ...[+]
[EN] The complex environmental situation and the legal requirements for decreasing pollutant emissions and fuel consumption have increased the interest in reducing the empty weight and drag of vehicles and developing renewable energy sources. Due to the former, the aviation industry has proposed new designs integrating high strength-to-weight ratios, such as composite materials and higher aspect ratio wings. These increases in aspect ratio have also been applied to wind energy generation. The rotors of wind turbines are increasing their diameters in recent years: a clear example is the massive off-shore facilities. Using larger and lightweight structures increases the effects of the aerodynamic loads on structural deformation. Structural dynamics are strongly connected to the air-structure interaction. This phenomenon, called aeroelasticity, combines the effect of the external aerodynamic loads, the inertial forces, and the internal elastic stress of the structure. The complex combination of all the previous effects may damp the vibrations of the structure, or on the contrary, they could increase their amplitude, resulting in an unstable phenomenon.
The simulation of the aeroelastic phenomena can be performed using different approaches. The well-known finite element analysis is the most extended methodology for solving solid elastic equations. Regarding fluid conservation equations, computational fluid dynamics is the principal tool for resolving general aerodynamic problems. The aeroelastic simulations can be calculated by combining the previous algorithms. Nevertheless, the computational cost of these methodologies is excessive for a general engineering case. Therefore, new methodologies are required.
This work focuses on developing aeroelastic reduced-order models that compute the coupled phenomena without substantial accuracy losses. Initially, the complete three-dimensional structure is reduced to an equivalent section that reproduces the structure. The equivalent structural section is coupled with two aerodynamic models. The first one uses the forces calculated with aeroelastic computational fluid dynamics. Then, a surrogate model based on artificial neural networks is combined with the equivalent section. Both models show accurate agreement compared to the complete three-dimensional simulations in predicting unstable velocity. However, the three-dimensional aerodynamic effects, load distribution, orthotropic materials, and structural couplings cannot be considered.
In order to solve the previous limitations, a reduced-order model based on a beam element solver is proposed. The algorithm is designed to consider a general orthotropic material and different typologies of aeroelastic problems. Initially, the software is proven to simulate accurately a squared cross-section composite material beam. The results are validated with the complete three-dimensional simulations, demonstrating the capabilities of the tool for predicting the instabilities and the effects of the fiber orientations. Then, the algorithm is used for simulating a wind turbine blade, and the algorithm results are used to improve the operation range of the blades without weight penalties. Finally, a resistant membrane wing is simulated, obtaining high accuracy in the prediction of the flutter velocity compared with the complete coupled simulation. In addition, the only limitation of the model is the prediction of the membrane distortion.
The work presents a set of reduced-order models that allow for reducing the computational cost of the aeroelastic simulations by orders of magnitude. In addition, a decision pattern is provided for selecting the appropriate algorithm for the interest problem.
[-]
|