Publicação: Aerodynamic Modeling and Simulation of a Reduced-Scale Generic Future Fighter Using Neuro-Fuzzy with Differential Evolution
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA AEROESPACIAL::DINAMICA DE VOO::ESTABILIDADE E CONTROLE
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Krus, Petter
Resumo
A busca por modelos aerodinâmicos precisos em engenharia aeronáutica tem levado à exploração de técnicas computacionais avançadas. Esta pesquisa explora a aplicação do Neuro-Fuzzy hibridizado com a Evolução Diferencial (NF-ED) como ferramenta para alcançar um modelo e simulação aerodinâmica com elevada fidelidade para um modelo em escala reduzida de um caça conhecido como Generic Future Fighter (GFF). O objetivo principal é desenvolver uma metodologia de identificação de sistema através de teste em voo para adquirir modelos aerodinâmicos detalhados e não estacionários, especialmente para esta aeronave, combinando a interpretabilidade de Sistemas de Baseados em Regras Fuzzy (SBRF) com a adaptatbilidade das Redes Neurais Artificiais (RNA). Esta pesquisa apresenta uma comparação entre o NF-ED e outros métodos de otimização, e também outro método de inferência fuzzy. Após a obtenção do modelo aerodinâmico não estacionários com base nas aproximações das séries de Taylor para cada coeficiente de força e momento, é construída uma simulação de 6 graus de liberdade no ambiente Simulink do Matlab.
Abstract
The pursuit of accurate aerodynamic modeling in aeronautical engineering has driven the exploration of advanced computational techniques. This research applies Neuro-Fuzzy Hybridized with Differential Evolution (NF-DE) to develop a high-fidelity aerodynamic model and simulation for the Generic Future Fighter (GFF), a reduced-scale aircraft. The primary objective is to create a system identification methodology through flight testing for detailed and unsteady aerodynamic models. The methodology combines the interpretability of Fuzzy Inference Systems (FIS) with the adaptability of Artificial Neural Networks (ANN). The study includes a comparison between NF-DE and alternative optimization and fuzzy inference methods. After developing unsteady aerodynamic models based on first Taylor series equations for each force and moment
coefficient, a 6-degrees-of-freedom (DOF) simulation is designed in Matlab’s Simulink environment.
Palavras-chave
Modelagem Aerodinâmica, Neuro-Fuzzy, Identificação de Sistemas, Teste em voo, Evolução Diferencial, Aerodynamic Modeling, Differential Evolution, Neuro-Fuzzy, System Identification, Flight Testing
Citação
SANT'ANA, Vitor Taha. Aerodynamic Modeling and Simulation of a Reduced-Scale Generic Future Fighter Using Neuro-Fuzzy with Differential Evolution. 2023. 120 f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.6006