Efficient Design and Analysis of Multi-Fidelity Experiments for High Dimensional Aerodynamic Data Space

Yondo Mine, Guy Raoul (2018). Efficient Design and Analysis of Multi-Fidelity Experiments for High Dimensional Aerodynamic Data Space. Thesis (Doctoral), E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.52989.

Description

Title: Efficient Design and Analysis of Multi-Fidelity Experiments for High Dimensional Aerodynamic Data Space
Author/s:
  • Yondo Mine, Guy Raoul
Contributor/s:
  • Andrés Pérez, Esther
  • Valero Sánchez, Eusebio
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 28 September 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM)
Department: Matemática Aplicada a la Ingeniería Aeroespacial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El impacto critico de los fenómenos aerodinámicos en el diseño y el rendimiento de las aeronaves modernas de transporte requiere de predicciones numéricas precisas. Hasta aparición de los métodos numéricos y los equipos informáticos, se utilizaron principalmente mediciones de túnel de viento y métodos empíricos, lo que condujo a predicciones bastante razonables, excepto en el régimen de vuelo transónico; un régimen de vuelo critico para el alto rendimiento, caracterizado por grandes cambios en las ondas de choque pequeñas variaciones en el número de Mach. Uno de los requisitos más importantes para las aplicaciones aeronáuticas de los métodos de dinámica de fluidos computacional es la capacidad de predecir el flujo constante en una configuración, por tanto, es importante poder calcular soluciones de flujos aerodinámicos en régimen transónico, donde la formación de ondas de choque conducen al aumento de la resistencia y a un deterioro drástico de la sustentación a medida que nos acercamos al estallido sónico. Mientras que solucionadoreslas herramientas software de dinámica de fluidos computacionales han imitado con precisión las tendencias de los modelos aerodinámicos de un avión completo en todos los regímenes de vuelo, el alto presupuesto computacional asociado ha impedido que los diseñadores conceptuales los integren completamente sus procesos de diseño. El desarrollo simultáneo de métodos numéricos y algoritmos informáticos de alto rendimiento ha sugerido el uso de alternativas rápidas y baratas para evaluar mediante aproximaciones, modelos de orden reducido, capaces de conservar la dinámica y las características del comportamiento original del modelo completo en el espacio de parámetros, mientras se desprecian las características irrelevantes. Los avances en este campo han despertado el interés de los ingenieros aerodinámicos debido a la posibilidad de realizar numerosos análisis pero también combinar diferentes fuentes con distinto nivel de fiabilidad y coste asociado (CFD, túnel de viento y pruebas de vuelo, métodos empíricos, etc.), con la idea de lograr grandes reducciones del tiempo mientras se mantienen un nivel aceptable de precisión. El objetivo principal de esta investigación es construir un framework híbrido de modelos surrogados de múltiple fidelidad, que serian eficientes cuando se aplican a problemas de aerodinámica no lineal y alta dimensión. En esta tesis se implementan dos modelos de orden reducido basados en POD de fidelidad simple y dos de fidelidad múltiple. Otras contribuciones incluyen la evaluación de dos enfoques de generación de modelos de baja fidelidad y el problema planteado por la adaptación ROM. Para ilustrar el uso de varios algoritmos, se presentan casos de validación para el perfil 2D NACA64A010 y el modelo de investigación común 3D de la NASA con dos y un parámetros de diseño respectivamente. Los resultados demuestran que la elección de las matrices/conjuntos de muestras (tamaño y ubicaciones), las ’perturbaciones’ en las instantáneas (en simulaciones de CFD parcialmente convergentes cuando se fusionan datos de diferente fidelidad) influyen en las funciones básicas de POD y contribuyen al error en el rendimiento de las predicciones de ROM basadas en POD (calidad / precisión del modelo). Además, la tesis subraya la necesidad de controlar la convergencia del procedimiento y detectar automáticamente el nivel de correlación entre los modelos completo y los modelos de orden reducido para un mejor rendimiento de los ROM. ----------ABSTRACT---------- The critical impact of aerodynamic phenomena on the design and performance of modern transport aircrafts calls for their accurate numerical predictions. Until the advent of numerical methods and computing facilities, mainly wind-tunnel measurements and empirical methods were used, leading to fairly reasonable predictions, except in the transonic flight regime; a flight regime critical for high performance, known to encompass one of the most efficient regimes of flight and charaterized by large shock motion for small Mach number variations. One of the most important requirement for aeronautical applications of computational methods in fluid dynamics being the capability to predict the steady flow past a configuration, it is therefore important to be able to calculate steady solutions of aerodynamic flows in transonic regime, where the formation of shock waves lead to the onset of drag rise and a drastic deterioration of the lift to drag ratio as we approach the sonic boom. While computational fluid dynamics solvers have accurately mimic the trends of the full-order aerodynamic models of a complete aircraft in all flight regimes, the associated high computational budget has prevented conceptual designers to fully integrate them into routine analysis loops. The simultaneous development of numerical methods and high performance computing algorithms has then suggested the use of alternative fast and cheap to evaluate approximations, reduced-order models, capable of retaining the dynamics and characteristics of the original full-order model behavior over the parameter space, while neglecting irrelevant features. Progresses in the field have triggered the interest of aircraft aerodynamicists because of the possibility to achieve numerous query analyses but also to combine different sources (CFD, wind tunnel and flight tests, empirical methods, etc), the idea being to achieve large speedups while maintaining an acceptable level of accuracy. The primary aim of this research is to build hybrid surrogate model frameworks, combining multi-fidelity and projection-based surrogates, that would be efficient when applied to high dimensional nonlinear ’target’ aerodynamics problems. Two single-fidelity and two multifidelity POD-based reduced order models are implemented in this thesis. Other contributions include the evaluation of two approaches of low-fidelity models generation and the problem posed by the ROM adaptation. To illustrate the use of the various algorithms, applications to the 2D NACA64A010 airfoil and 3D NASA Common Research Model are presented respectively for two and one design parameters. The results demonstrate that the choice of the snapshot matrices/sets (size and locations), the ’perturbations’ in the snapshots (in partially converged CFD simulations when fusing data from different fidelity) influence the POD basis functions and therefore contribute to the error in the performance of the POD-based ROMs predictions (model quality/accuracy). Moreover, the thesis underlines the necessity to monitor the convergence of the greedy procedure and to automatically detect the level of correlation between the full order models and the low models for a better performance of the ROMs.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
FP7608087AIRUPUNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRIDAIRBUS-UPM European Industrial Doctorate in mathematical methods applied to aircraft design

More information

Item ID: 52989
DC Identifier: http://oa.upm.es/52989/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52989
DOI: 10.20868/UPM.thesis.52989
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 14 Nov 2018 09:50
Last Modified: 13 May 2019 22:30
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