2 resultados para Swarm optimization
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
La tesi presenta un'attività di ottimizzazione per forme di dirigibili non convenzionali al fine di esaltarne alcune prestazioni. Il loop di ottimizzazione implementato comporta il disegno automatico in ambiente CAD del dirigibile, il salvataggio in formato STL, la elaborazione del modello al fine di ridurre il numero di triangoli della mesh, la valutazione delle masse aggiunte della configurazione, la stima approssimata dell'aerodinamica del dirigibile, ed infine il calcolo della prestazione di interesse. Questa tesi presenta inoltre la descrizione di un codice di ottimizzazione euristica (Particle Swarm Optimization) che viene messo in loop con il precedente ciclo di calcolo, e un caso di studio per dimostrare la funzionalità della metodologia.
Resumo:
L’obbiettivo di questo elaborato è descrivere l'implementazione, attraverso l’uso del programma di calcolo Matlab, di un metodo per ottenere una configurazione di un velivolo dell’aviazione generale che sia rispettosa delle specifiche di progetto e presenti un costo orario minimo. Il metodo utilizzato per progettare l’aeromobile preso come caso di studio è basato sui concetti della progettazione robusta. Con questo metodo di progettazione si cerca di rendere l’aereo il più insensibile possibile alle modifiche di alcuni dei parametri di progetto che possono variare in modo casuale; in particolare ci si è concentrati sul costo orario di una missione, andandone a calcolare la media e la sua deviazione standard. Considerando infine il rapporto segnale-rumore introdotto da Taguchi per la progettazione robusta, viene implementato un metodo di ottimizzazione basato su un algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), attraverso il quale si ottengono i valori più idonei dei parametri di progetto necessari per la realizzazione del futuro velivolo. In dettaglio, i parametri fissati in seguito all’applicazione dell’ottimizzatore sono l’allungamento alare, il carico alare e il rapporto potenza massima motori-peso. A conclusione del lavoro svolto, si può dire che l’ottimizzazione robusta può essere utile in tutti i casi in cui alcuni parametri di progetto non sono definiti in modo univoco, ma possono variare in un modo non prevedibile all’inizio della sviluppo del prodotto.