This paper presents a method to extract flutter derivatives of bridge decks based on a combination of the computational fluid dynamics (CFD), system simulations and system identifications. The incompressible solver adopts an Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) formulation with the finite volume discretization in space. The imposed sectional motion in heaving or pitching relies on exponential time series as input, with aerodynamic forces time histories acting on the section evaluated as output. System identifications are carried out to fit coefficients of the inputs and outputs of ARMA models, as to establish discrete-time aerodynamic models. System simulations of the established models are then performed as to obtain the lift and moment exerting on the sections to a sinusoidal displacement. It follows that flutter derivatives are identified. The present approaches are applied to a hexagon thin plate and a real bridge deck. The results are compared to the Theodorsen closed-form solution and those from wind tunnel tests. Satisfactory agreements are observed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.2
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pp.112-124
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2004
A neural network based adaptive reconfigurable flight controller is presented for a class of discrete-time nonlinear flight systems in the presence of variations of aerodynamic coefficients and control effectiveness decrease caused by control surface damage. The proposed adaptive nonlinear controller is developed making use of the backstepping technique for the angle of attack, sideslip angle, and bank angle command following without two time separation assumption. Feedforward multilayer neural networks are implemented to guarantee reconfigurability for control surface damage as well as robustness to the aerodynamic uncertainties. The main feature of the proposed controller is that the adaptive controller is developed under the assumption that all of the nonlinear functions of the discrete-time flight system are not known accurately, whereas most previous works on flight system applications even in continuous time assume that only the nonlinear functions of fast dynamics are unknown. Neural networks learn through the recursive weight update rules that are derived from the discrete-time version of Lyapunov control theory. The boundness of the error states and neural networks weight estimation errors is also investigated by the discrete-time Lyapunov derivatives analysis. To show the effectiveness of the proposed control law, the approach is i]lustrated by applying to the nonlinear dynamic model of the high performance aircraft.
A new method identifies coupled fluid-structure system with a reduced set of state variables is presented. Assuming that the structural model is known a priori either from an analysis or a test and using linear transformations between structural and aeroelastic states, it is possible to deduce aerodynamic information from sampled time histories of the aeroelastic system. More specifically given a finite set of structural modes the method extracts generalized aerodynamic force matrix corresponding to these mode shapes. Once the aerodynamic forces are known, an aeroelastic reduced-order model can be constructed in discrete-time, state-space format by coupling the structural model and the aerodynamic system. The resulting reduced-order model is suitable for constant Mach, varying density analysis.
Kim, Hyoung-Jin;Kim, Chongam;Rho, Oh-Hyun;Lee, Ki Dong
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.3
no.2
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pp.161-171
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1999
Aerodynamic sensitivity analysis codes are developed via the hand-differentiation using a direct differentiation method and an adjoint method respectively from discrete two-dimensional compressible Navier-Stokes equations. Unlike previous other researches, Baldwin-Lomax algebraic turbulence model is also differentiated by hand to obtain design sensitivities with respect to design variables of interest in turbulent flows. Discrete direct sensitivity equations and adjoint equations are efficiently solved by the same time integration scheme adopted in the flow solver routine. The required memory for the adjoint sensitivity code is greatly reduced at the cost of the computational time by allowing the large banded flux jacobian matrix unassembled. Direct sensitivity code results are found to be exactly coincident with sensitivity derivatives obtained by the finite difference. Adjoint code results of a turbulent flow case show slight deviations from the exact results due to the limitation of the algebraic turbulence model in implementing the adjoint formulation. However, current adjoint sensitivity code yields much more accurate sensitivity derivatives than the adjoint code with the turbulence eddy viscosity being kept constant, which is a usual assumption for the prior researches.
An edge tone is the discrete tone or narrow-band sound produced by an oscillating free shear layer impinging on a rigid surface. In this paper we present a two-dimensional edge tone to predict the frequency characteristics of the discrete oscillations of a jet-edge feedback cycle by the finite difference lattice Boltzmann method. We use a new lattice BGK compressible fluid model that has an additional term and allow larger time increment comparing a conventional FDLB model, and also use a boundary fitted coordinates. The jet is chosen long enough in order to guarantee the parabolic velocity profile of the jet at the outlet, and the edge consists of a wedge with an angle of ${\alpha}=23^{\circ}$ . At a stand-off distance ${\omega}$ , the edge is inserted along the centreline of the jet, and a sinuous instability wave with real frequency f is assumed to be created in the vicinity of the nozzle and to propagate towards the downstream. We have succeeded in capturing very small pressure fluctuations result from periodically oscillation of jet around the edge. That pressure fluctuations propagate with the sound speed. Its interaction with the wedge produces an irrotational feedback field which, near the nozzle exit, is a periodic transverse flow producing the singularities at the nozzle lips.
Kim, Chang Sung;Lee, Byoungjoon;Kim, Chongam;Rho, Oh-Hyun
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.2
no.1
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pp.20-27
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2001
Aerodynamic sensitivity analysis is performed for the Navier-Stokes equations coupled with two-equation turbulence models using a discrete adjoint method and a direct differentiation method respectively. Like the mean flow equations, the turbulence model equations are also hand-differentiated to accurately calculate the sensitivity derivatives of flow quantities with respect to design variables in turbulent viscous flows. The sensitivity codes are then compared with the flow solver in terms of solution accuracy, computing time and computer memory requirements. The sensitivity derivatives obtained from the sensitivity codes with different turbulence models are compared with each other. The capability of the present sensitivity codes to treat complex geometry is successfully demonstrated by analyzing the flows over multi-element airfoils on Chimera overlaid grid systems.
This paper presents methods for dynamic stall control utilizing an optimization approach. Unsteady aerodynamic sensitivity code is developed using a direct diffentiation method from a discrete two-dimensional unsteady compressible Navier-Stokes code including a two-equation turbulence model. Dynamic stall control is conducted by minimizing an objective function defined at an instant instead of integrating a response for a period of time. Unsteady sensitivity derivative of the objective function is calculated by the sensitivity code, and optimization is conducted using a linear line search method at every physical time level. Examples of dynamic stall control utilizing airfoils nose radius or maximum thickness variation show very satisfactory results.
CADET is used to analyze the performance of the missile. Miss distance is calculated for a given lateral fin force saturation level due to the aerodynamic characteristics, target acceleration, and glint and fading noises which is assumed as Gaussian noises. As .alpha.-.betha. filter is studied to attenuate the noises, the results are compared with those of without filter. For the easy simulation, the transfer function of a discrete .alpha.-.betha. filter is converted into the continuous model. Simulation results show that the results of CADET simulation is similar to those of Monte-Carlo simulation. Moreover CADET is the better in computing time demand.
A few fluid structure interaction analyses have been developed for turbomachinery blades in comparison with aircraft wings. Also, the existing aeroelastic analyses for turbomachinery blades have been mostly limited to cases with a steady freestream. In reality, however, the inflowing freestream is often pulsating. Therefore, this paper presents stability and forced response analyses of an isolated three-dimensional blade under pulsating freestream conditions. A new three-dimensional unsteady vortex lattice model under a pulsating freestream has been developed in discrete time domain to examine unsteady aerodynamic forces acting on a vibrating blade. The blade's structural behaviors have been analyzed by using a three-dimensional plate model. In the aeroelastic analysis, the flutter onset of a blade under pulsating freestream is predicted by the Floquet analysis. The new time domain method can predict aeroelastic stability as well as time history.
Aerodynamic sensitivity analysis is performed for the Navier-Stokes equations coupled with two-equation turbulence models using a discrete adjoint method and a direct differentiation method respectively. Like the mean flow equations, the turbulence model equations are also hand-differentiated to accurately calculate the sensitivity derivatives of flow quantities with respect to design variables in turbulent viscous flows. Both the direct differentiation code and the adjoint variable code adopt the same time integration scheme with the flow solver to efficiently solve the differentiated equations. The sensitivity codes are then compared with the flow solver in terms of solution accuracy, computing time and computer memory requirements. The sensitivity derivatives obtained from the sensitivity codes with different turbulence models are compared with each other. Using two-equation turbulence models, it is observed that a usual assumption of constant turbulent eddy viscosity in adjoint methods may lead to seriously inaccurate results in highly turbulent flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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