ES2356788B1

ES2356788B1 - Método y sistema para un cálculo rápido de las fuerzas aerodinámicas en una aeronave.

Info

Publication number: ES2356788B1
Application number: ES200703349A
Authority: ES
Inventors: Ángel Gerardo Velázquez López; José Manuel Vega de Prada; Luis Santiago Lorente Manzanares; Diego Alonso Fernández
Original assignee: Universidad Politecnica de Madrid; Airbus Espana SL; Airbus Operations SL
Current assignee: Airbus Operations SL
Priority date: 2007-12-18
Filing date: 2007-12-18
Publication date: 2012-02-22
Anticipated expiration: 2027-12-18
Also published as: WO2009077576A3; ES2356788A1; US20090157364A1; US7987081B2; BRPI0821159A2; CA2709642A1; WO2009077576A2; EP2243096A2

Abstract

Método y sistema para un cálculo rápido de las fuerzas aerodinámicas en una aeronave para, estando implementado en ordenador, servir de ayuda en el diseño de una aeronave proporcionando las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento y otros valores relevantes que comprende los siguientes pasos: a) Seleccionar un conjunto de parámetros de dicha aeronave, siendo dichas fuerzas aerodinámicas y otros valores relevantes dependientes de dichos parámetros; b) Realizar cálculos CFD RANS del campo fluido para un número N1 de combinaciones diferentes de valores de dichos parámetros; c) Obtener dichas fuerzas aerodinámicas y otros valores relevantes mediante un modelo de orden reducido, generado calculando los modos POD de las variables de flujo, desarrollando las variables de flujo usando dichos modos POD y obteniendo los coeficientes POD de dichas variables de flujo desarrolladas utilizando un algoritmo genético que minimiza el error asociado al desarrollo de las ecuaciones de Navier-Stokes.

Description

Método y sistema para un calculo rápido de las fuerzas aerodinámicas en una aeronave.

Campo de la invención

La presente invención se reﬁere a métodos y sistemas de ayuda para el diseño de aeronaves haciendo predicciones analíticas de las fuerzas aerodinámicas experimentadas por la aeronave entera o por un componente de la aeronave siendo dichas fuerzas dependientes de un número signiﬁcativo de parámetros.

Antecedentes de la invención

Una situación habitual en aplicaciones prácticas industriales relacionadas con el desarrollo de productos es la necesidad de llevar a cabo análisis rápidos en un espacio de parámetros de estado. En sectores industriales maduros y muy competitivos como el sector aeroespacial, esta necesidad está motivada por el objetivo de generar productos con un buen funcionamiento técnico en ciclos de diseño tan cortos como sea posible. Esto es, el tiempo es un factor clave en la competitividad aeroespacial porque el acortamiento del tiempo de comercialización puede aportar una ventaja económica de primera magnitud durante el ciclo de vida del producto.

En el caso especíﬁco de la industria aeronáutica, la predicción de las fuerzas aerodinámicas, y mas generalmente las distribuciones de valores en la superﬁcie de la piel, experimentadas por una aeronave es un elemento importante de cara a un diseño óptimo de sus componentes estructurales de manera que el peso de la estructura sea el mínimo posible, siendo capaz al mismo de tiempo de resistir la fuerzas aerodinámicas esperadas.

Gracias al incremento del uso de las capacidades de la Simulación de Fluidos en Ordenador la determinación de las fuerzas aerodinámicas en una aeronave se hace habitualmente hoy en día resolviendo numéricamente las ecuaciones promediadas de Reynolds de Navier-Stokes (ecuaciones RANS en adelante) que modelizan el movimiento del ﬂujo alrededor de la aeronave, usando modelos de elementos ﬁnitos discretos o de volúmenes ﬁnitos. Con la demanda de exactitud requerida en la industria aeronáutica, cada uno de esos cálculos requiere importantes recursos computacionales.

Las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento no son conocidas a priori y como la magnitud global de las fuerzas puede depender de muchos parámetros de vuelo diferentes como ángulo de ataque, ángulo de deslizamiento, número Mach, ángulo de deﬂexión de la superﬁcie de control, ha sido necesario llevar a cabo largos y costosos cálculos para predecir apropiadamente las fuerzas aerodinámicas máximas experimentadas por los diferentes componentes de una aeronave o por la aeronave entera.

De cara a reducir el número global de estos largos cálculos se han desarrollado en el pasado técnicas de modelizaciones matemáticas aproximadas como la Descomposición en Valores Singulares (SVD) como un medio para llevar a cabo interpolaciones inteligentes, o la más exacta Descomposición Ortogonal de la Covarianza (POD en adelante) que tiene en cuenta la física del problema mediante el uso de una proyección de Galerkin de las ecuaciones de Navier-Stokes.

La idea de estas técnicas es deﬁnir la nueva solución analítica como una combinación de la información obtenida anteriormente. POD deﬁne varios modos que incluyen la solución obtenida por Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) y usa seguidamente esos modos para reproducir soluciones no obtenidas mediante CFD. Cuantos más modos se usen mejor, con la limitación de que el máximo número de modos es el número de casos.

No obstante, es bien conocido en la técnica que estos métodos POD basados en las ecuaciones Galerkin, siendo muy atractivos, necesitan esquemas de estabilización para producir resultados aceptables y siempre con el riesgo de obtener un estado erróneo del modelo de ecuaciones de orden reducido POD después de un largo tiempo aun en el caso de que se establezca el estado correcto para iniciar la simulación. Este problema de estabilidad de los métodos POD basados en la proyección Galerkin ha impedido su uso desde un punto de vista industrial.

La presente invención está orientada a la solución de este inconveniente.

Sumario de la invención

Es un objeto de la presente invención proporcionar métodos y sistemas para hacer predicciones analíticas de las fuerzas aerodinámicas experimentadas por una aeronave entera o por un componente de la aeronave, siendo dichas fuerzas dependientes de un número signiﬁcativo de parámetros.

Es otro objeto de la presente invención proporcionar métodos y sistemas que permiten un cálculo rápido de las fuerzas aerodinámicas experimentadas por una aeronave entera o por un componente de la aeronave, siendo dichas fuerzas dependientes de un número signiﬁcativo de parámetros.

En un aspecto, esos y otros objetos se consiguen mediante un método asistido por ordenador apropiado para servir de ayuda en el diseño de una aeronave proporcionando las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, los valores en la piel o la distribución de valores alrededor de la aeronave entera o de un componente de la aeronave, comprendiendo los siguientes pasos:

-: Seleccionar un conjunto de parámetros de dicha aeronave entera o dicho componente de aeronave, siendo dichas fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, valores en la piel ó distribución de valores dependientes de dichos parámetros.

-: Realizar cálculos CFD RANS del campo ﬂuido para un número N1 de combinaciones diferentes de valores de dichos parámetros.

-: Obtener dichas fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, valores en la piel o distribución de valores para cualquier combinación de valores de dichos parámetros mediante un modelo de orden reducido generado calculando los modos POD de las variables de ﬂujo, desarrollando las variables de ﬂujo usando dichos modos POD y obteniendo los coeﬁcientes POD de dichas variables de ﬂujo desarrolladas utilizando un algoritmo genético que minimiza el error asociado al desarrollo de las ecuaciones de Navier-Stokes.

En otro aspecto, esos y otros objetos se consiguen mediante un sistema para servir de ayuda en el diseño de una aeronave proporcionando las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, los valores en la piel o la distribución de valores alrededor de la aeronave entera o de un componente de la aeronave que son dependientes de un número signiﬁcativo de parámetros, que comprende:

-: Un modelo discreto implementado en ordenador de dicha aeronave entera o dicho componente de aeronave y del campo de ﬂujo del ﬂuido circundante.

-: Un modulo CFD RANS implementado en ordenador para calcular y almacenar dichas fuerzas aerodinámicas, valores en la piel ó distribución de valores en una muestra de casos con diferentes combinaciones de valores de dichos parámetros.

-: Un modulo implementado en ordenador de Descomposición en Valores Singulares de Orden Alto (HOSVD) capaz de determinar los modos POD del campo ﬂuido.

-: Un modulo implementado en ordenador con un modelo de orden reducido para llevar a cabo cálculos rápidos y almacenamientos de valores de variables del campo ﬂuido para cualquier combinación de dichos parámetros, que se obtienen modelizando las variables por medio de desarrollos en serie basados en los modos POD del campo ﬂuido, habiendo obtenido los coeﬁcientes POD utilizando un algoritmo genético que minimiza el error asociado a la implementación de dicho desarrollo en las ecuaciones de Navier-Stokes.

El método y sistema mencionados son aplicables al diseño de una aeronave clásica o de un componente de aeronave formado por un fuselaje cilíndrico, unas alas en el centro del fuselaje, en su región media, delantera ó trasera, una cola convencional ó una cola de forma cruciforme o una cola en forma de T, V, H,Uode canard y unos motores en las alas

o la parte trasera del fuselaje, así como en el diseño de una aeronave de una conﬁguración no convencional como la de un cuerpo ala indiferenciada (BWB) o un ala volante.

Dicho conjunto de parámetros puede ser, en particular, cualquier combinación de los siguientes (si son aplicables a la aeronave o componente de aeronave objeto de diseño): el ángulo de ataque, el ángulo de deslizamiento, el número Mach, el ángulo de deﬂexión de un alerón de ala, la deﬂexión de aerofrenos, la deﬂexión de dispositivos de gran sustentación, la deﬂexión de un canard, el status de deﬂexión de un tren de aterrizaje, el ángulo de las puertas de un tren de aterrizaje, el ángulo de apertura en un oriﬁcio de entrada APU, el ángulo de deﬂexión de un timón de un estabilizador vertical de cola, el ángulo de deﬂexión de un elevador de un estabilizador horizontal de cola y el ángulo de posicionamiento de un estabilizador horizontal de cola. El rango de validez de dichos parámetros es el de una envolvente típica de vuelo de la aeronave.

Dichas fuerzas aerodinámicas incluyen en particular la fuerza de sustentación, la fuerza de resistencia, la fuerza lateral, el momento de cabeceo, el momento de alabeo, el momento de guiñada de la aeronave o componente de aeronave objeto de diseño.

Dichos valores en la superﬁcie de la piel incluyen en particular la presión estática, la fricción en la piel, la temperatura de la piel y cualquier combinación de los mismos. Dichas distribuciones de valores pueden ser en particular, la fuerza total por sección (que puede ser un corte, una línea, una superﬁcie del cuerpo), la transferencia de calor, la fricción total y en general cualquier integral de los valores de la piel o su combinación.

El método que se describe puede ser utilizado también para reducir las necesidades de almacenamiento de información en el diseño de aeronaves, almacenando únicamente los modos obtenidos para reducir las demandas de almacenamiento informático.

Otras características y ventajas de la presente invención se harán evidentes de la siguiente descripción detallada de las realizaciones, ilustrativas de su objeto, junto con las ﬁguras adjuntas.

Descripción de las ﬁguras

La Figura 1 muestra un diagrama de bloques de un método según la presente invención.

La Figura 2 muestra esquemáticamente un perﬁl aerodinámico, que puede ser objeto de un método según la presente invención y alguno de sus parámetros relevantes.

La Figura 3 muestra esquemáticamente una representación gráﬁca de los resultados del cálculo de una variable de ﬂujo alrededor del perﬁl aerodinámico en cuatro casos iniciales.

Descripción detallada de la invención

Describiremos ahora siguiendo la Figura 1 una realización de un método y un sistema según la presente invención para calcular las fuerzas aerodinámicas en un perﬁl aerodinámico 11 moviéndose en el aire dependientes de los siguientes parámetros:

-: El ángulo de ataque α, variando en un rango entre -3º y 3º.

-: El número Mach M (velocidad del objeto dividida por la velocidad del sonido), variando en un rango entre 0.4 y

0.8. -El ángulo de deﬂexión δ de un elevador variando en un rango entre -5º y 5º. En el paso 21 se selecciona un número N1 de casos iniciales con diferentes combinaciones de valores de los pa

rámetros α, δ y M. Tres ejemplos de casos iniciales se muestran seguidamente. El usuario ﬁnal puede seleccionar el número de casos iniciales. El usuario debe cuidar que el número inicial de casos cubra todas las principales características del movimiento de la aeronave o del componente de la aeronave (un perﬁl aerodinámico en este caso) a través del ﬂuido.

Ejemplo 1

1053 casos combinando los siguientes valores de los parámetros:

-: α (13 valores): -3.00, -2.50, -2.00, -1.50, -1.00, -0.50, 0.00, +0.50, +1.00, +1.50, +2.00, +2.50, +3.00

-: M (9 valores): 0.40, 0.45, 0.50, 0.55, 0.60, 0.65, 0.70, 0.75, 0.80

-: δ (9 valores): -5.00, -3.00, -2.00, -1.00, 0.00, +1.00, +2.00, +3.00, +5.00. Ejemplo 2

378 casos combinando los siguientes valores de los parámetros:

α (9 valores): -3.00, -2.50, -1.50, -1.00, 0.00, +1.00, +1.50, +2.50, +3.00

M (6 valores): 0.40, 0.55, 0.65, 0.70, 0.75, 0.80

δ (7 valores): -5.00, -3.00, -2.00, 0.00, +2.00, +3.00, +5.00. Ejemplo 3

100 casos combinando los siguientes valores de los parámetros:

α (5 valores): -3.00, -1.50, 0.00, +1.50, +3.00

M (4 valores): 0.40, 0.55, 0.70, 0.80

δ (5 valores): -5.00, -3.00, 0.00, +3.00, +5.00.

En el paso 23 se calcula, para cada caso seleccionado, el coeﬁciente de sustentación 13, el coeﬁciente de resistencia 15, el momento de cabeceo 17 y la presión superﬁcial en el perﬁl aerodinámico 11 mediante un programa de ordenador de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD RANS).

Como se muestra en la Figura 3 hay grandes diferencias en la naturaleza del campo ﬂuido en los cuatro casos mostrados con diferentes valores de los parámetros α, δ y M que causan fuerzas aerodinámicas muy diferentes en el perﬁl aerodinámico 11.

En el paso 25 se almacenan los resultados de dichos cálculos en una base de datos, no solo los coeﬁcientes globales de las fuerzas y la distribución de presiones sino la solución completa del campo de ﬂujo para las diferentes variables en los puntos de la malla discreta.

En el paso 27, usando dichos resultados, se calculan los modos POD de las variables de ﬂujo: U (velocidad in la dirección x), W (velocidad en la dirección z), T (temperatura estática del aire) y ρ (densidad del aire) haciendo una primera Descomposición en Valores Singulares de Orden Alto (HOSVD) de las soluciones que tenga en cuenta la existencia de posibles ondas de choque en el campo ﬂuido. Esta corrección se gestiona en tres sub-pasos: a) identiﬁcar la estructura de ondas de choque (posición e intensidad de salto) y descomponer la estructura en un salto inclinado y un perﬁl suave; b) aplicación del HOSVD a las dos partes de la estructura, y c) interpolar y recomponer las dos partes de la estructura para reconstruir la estructura completa de la onda de choque.

Adicionalmente, para ayudar a la resolución de las ecuaciones POD, se consideran dos variables más: las densidades de ﬂujo en la direcciónXyenla dirección Z. Como el perﬁl aerodinámico considerado en esta realización es un perﬁl aerodinámico en dos dimensiones, los modos POD para la velocidad x Ui(x,z), velocidad z Wi(x,z), temperatura Ti(x,z), densidad i(x,z), densidad de ﬂujo a lo largo de x Xi(x,z) y densidad de ﬂujo a lo largo de y Zi(x,z) son modos espaciales 2D.

En el paso 29 se desarrollan las variables de ﬂujo asumiendo un conjunto de funciones básicas derivadas de los correspondientes modos POD calculados en el paso 27. El número de modos necesario para describir cada variable puede ser diferente dependiendo del grado de cambios de los valores de la variable con el número de parámetros: cuanto menos cambie el valor de la variable alrededor del perﬁl aerodinámico es menor el número de modos necesario para el desarrollo de esa variable especíﬁca. El número de modos necesario para cada variable se calcula también en el paso 29. Para hacer esto, el usuario especiﬁca el margen de error requerido. Seguidamente se selecciona automáticamente, para cada variable, el mínimo número de modos necesario para satisfacer la condición de que una deﬁnición analítica de error, basada en los valores propios de la llamada matriz de covarianza formada por los coeﬁcientes de ponderación de los desarrollos en serie de cada modo, sea menor que el margen de error requerido. Este método para determinar el error está basado en la normalización de Frobenius.

El desarrollo en modos, para la realización especíﬁca de un perﬁl aerodinámico 2D es la siguiente:

Donde u es la velocidad x (usando para la reconstrucción modos Ui de la velocidad x), w es la velocidad z (usando para la reconstrucción modos Wi de la velocidad z), ρ es la densidad (usando para la reconstrucción modos i de la densidad), T es la temperatura (usando para la reconstrucción modos Ti de la temperatura, Cx yCz son densidades de ﬂujoalolargo dexyz (usando para la reconstrucción modos Xi yZi de densidades de ﬂujo).

Los coeﬁcientes ai,bi,ci,di,ei yfi son incógnitas a determinar.

En el paso 31, para cualquier caso 41 a ser calculado con una combinación dada de parámetros α, δ yM,se obtienen los coeﬁcientes ai,bi,ci,di,ei yfi minimizando el error global asociado a la implementación del desarrollo de las ecuaciones de gobierno de Navier-Stokes y las condiciones de borde que describen el movimiento de ﬂujo alrededor del perﬁl aerodinámico.

Las ecuaciones de Navier-Stokes que describen el movimiento del ﬂujo alrededor del perﬁl aerodinámico 2D que estamos considerando son las siguientes (donde γ es el ratio de capacidad caloríﬁca):

Las condiciones de borde son las siguientes (donde el suﬁjo ∞ signiﬁca condiciones del ﬂujo incidente y AoA es el ángulo de ataque):

En este caso, la velocidad está adimensionalizada en relación a la velocidad del sonido.

La Función de Aptitud, cuyo mínimo debe ser encontrado, se obtiene reemplazando las variables desarrolladas del paso 29 por las ecuaciones de Navier-Stokes que describen el movimiento del ﬂujo alrededor del perﬁl aerodinámico 2D que estamos considerando y forzando que la suma de los valores cuadrados de la parte izquierda de cada ecuación, integrados sobre el dominio ﬂuido y añadidos a los cuadrados de la condición de borde, sea mínima (idealmente sería cero).

La evaluación de la Función de Aptitud resultante F es la siguiente (donde Ω signiﬁca todo el dominio volumétrico de interés,xyzson la direcciones del sistema de coordenadas y δΩ son los bordes del dominio):

Como ya puede verse en la expresión de la Función de Aptitud, se usan directamente los valores de Cx y Cz de cara a mantener la no-linealidad del problema como cuadrática en lugar de cúbica.

Un ejemplo de la forma de uno de los términos de la función de aptitud y de cómo depende de los coeﬁcientes ai, bi,ci,di,ei yfi después de haber implementado el desarrollo, es el siguiente:

La minimización de la función objetivo se hace usando un método de Algoritmo Genético (GA), que encuentra, para cada especíﬁco de combinación de parámetros que se considera en el paso 41, la combinación de valores de los coeﬁcientes ai,bi,ci,di,ei yfi que minimiza la Función de Aptitud. En principio puede parecer que con este método la convergencia será lenta. Sin embargo, debe tenerse en cuenta el hecho de que ya se dispone de una buena aproximación a la solución porque los modos globales POD están disponibles en el paso 27. Así pues se lleva a cabo una interpolación spline estándar entre parámetros usando la técnica previa HOSVD para tener una primera estimación de la solución. A continuación esta estimación se usa como semilla dentro de la población inicial del GA. De esta manera se obtienen tiempos de convergencia GA que son típicamente del orden del 2% al 5% del tiempo necesario para la convergencia de un cálculo completo CFD RANS.

En el paso 33, se lleva a cabo el cálculo de los coeﬁcientes de las fuerzas aerodinámicas globales y de las presiones superﬁciales a lo largo del perﬁl aerodinámico 11 para el caso seleccionado 41 usando el modelo de orden reducido del Algoritmo Genético basado en los modos POD obtenido en los pasos previos 27, 29, 31 (en adelante GAPOD). Para ello se usan los coeﬁcientes ai,bi,ci,di,ei yfi obtenidos en el paso 31 y se aplican al desarrollo del paso 29 generando un campo ﬂuido para trabajar posteriormente con él.

La Tabla 2 muestra los resultados obtenidos para el Coeﬁciente de Sustentación CL y el Momento de Cabeceo Cm para dos ángulos de ataque y un número Mach de 0.4 usando un método clásico CFD RANS y el método GAPOD según la presente invención para un número diferente de casos iniciales. La clave de cada uno de ellos, según el número de casos iniciales, se muestra en la Tabla 1. La primera columna de la Tabla 1 en el número de la muestra. La segunda columna es el ángulo de ataque usado en el cálculo tanto en método CFD RANS como en el método GAPOD. La tercera columna se reﬁere a los casos iniciales que son usados en cada muestra (el número N1 de casos iniciales dependiente de las combinaciones de parámetros).

TABLA 1

TABLA 2

La Tabla 2 muestra que considerando un mayor número N1 de casos iniciales se incrementa la exactitud del método.

Esta tabla también muestra que los resultados obtenidos con el método de la presente invención son suﬁcientemente exactos incluso para el menor número de casos iniciales.

La principal ventaja del método es que los resultados se obtienen en menos de una décima del tiempo necesario utilizando un método clásico CFD RANS.

La aplicación del método en el diseño de una aeronave puede ser resumida como sigue. La aeronave se diseña en los bordes de la envolvente de vuelo (deﬁnida por el número Mach y la altitud) y en el punto de diseño (algunos componentes pueden ser diseñados fuera de la envolvente como casos altamente críticos) se obtienen varios puntos seleccionados siguiendo el paso 21 y se calculan en CFD en el paso 23 almacenándolos (paso 25) hasta que se terminan todos ellos. Una vez que se han llevado a cabo los suﬁcientes cálculos, en el paso 27 se hace una POD según el método. En el paso 29 se deﬁnen las soluciones reconstruidas para cada cálculo requerido para un caso crítico como en los pasos 41, 33 obteniéndose los coeﬁcientes según el paso 31.

Una vez que se realizan todos los cálculos CFD y no se necesitan más cálculos extra, se puede liberar el espacio de almacenamiento del paso 25 y almacenarlos en el paso 27 vía modos HOSVD.

Se pueden introducir en la realización preferida que hemos descrito aquellas modiﬁcaciones que estén comprendidas en el ámbito de las reivindicaciones siguientes.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método asistido por ordenador apropiado para servir de ayuda en el diseño de una aeronave proporcionando las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, los valores en la piel o la distribución de valores alrededor de la aeronave entera o de un componente de la aeronave, caracterizado porque comprende los siguientes pasos:

a) Seleccionar un conjunto de parámetros de dicha aeronave entera o dicho componente de aeronave, siendo dichas fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, valores en la piel ó distribución de valores dependientes de dichos parámetros;

b) Realizar cálculos CFD RANS del campo ﬂuido para un número N1 de combinaciones diferentes de valores de dichos parámetros;

c) Obtener dichas fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, valores en la piel o distribución de valores para cualquier combinación de valores de dichos parámetros mediante un modelo de orden reducido generado calculando los modos POD de las variables de ﬂujo, desarrollando las variables de ﬂujo usando dichos modos POD y obteniendo los coeﬁcientes POD de dichas variables de ﬂujo desarrolladas utilizando un algoritmo genético que encuentra, para cada conjunto de parámetros de la etapa a), los coeﬁcientes POD que minimizan la Función de Aptitud, la cual se obtiene reemplazando las variables de ﬂujo por las ecuaciones de Navier-Stokes, que describen el movimiento del ﬂujo alrededor del perﬁl de la aeronave que se está considerando, forzando que la suma de los valores cuadrados de la parte izquierda de cada ecuación, integrados sobre el dominio ﬂuido y añadidos a los cuadrados de la condición de borde, sea mínima.
2.

Un método asistido por ordenador según la reivindicación 1, caracterizado porque dicho conjunto de parámetros incluye al menos el ángulo de ataque.
3.

Un método asistido por ordenador según cualquiera de las reivindicaciones 1-2, caracterizado porque dicho conjunto de parámetros incluye al menos el número Mach.
4.

Un método asistido por ordenador según cualquiera de las reivindicaciones 1-3, caracterizado porque dichos modos POD se obtienen usando una técnica de Descomposición en Valores Singulares de Orden Alto (HOSVD) teniendo en cuenta una corrección para existencia de posibles ondas de choque en el campo ﬂuido tal que dicha corrección se gestiona en tres sub-pasos: a) identiﬁcar la estructura de ondas de choque (posición e intensidad de salto) y descomponer la estructura en un salto inclinado y un perﬁl suave; b) aplicación del HOSVD a las dos partes de la estructura, y c) interpolar y recomponer las dos partes de la estructura para reconstruir la estructura completa de la onda de choque.
5.

Un sistema para servir de ayuda en el diseño de una aeronave proporcionando las fuerzas aerodinámicas de dimensionamiento, los valores en la piel o la distribución de valores alrededor de la aeronave entera o de un componente de la aeronave que son dependientes de un número signiﬁcativo de parámetros, caracterizado porque comprende:

a) Un modelo discreto implementado en ordenador de dicha aeronave entera o dicho componente de aeronave y del campo de ﬂujo del ﬂuido circundante;

b) Un modulo CFD RANS implementado en ordenador para calcular y almacenar dichas fuerzas aerodinámicas, valores en la piel ó distribución de valores en una muestra de casos con diferentes combinaciones de valores de dichos parámetros;

c) Un modulo implementado en ordenador de Descomposición en Valores Singulares de Orden Alto (HOSVD) capaz de determinar los modos POD del campo ﬂuido;

d) Un modulo implementado en ordenador con un modelo de orden reducido para llevar a cabo cálculos rápidos y almacenamientos de valores de variables del campo ﬂuido para cualquier combinación de dichos parámetros, que se obtienen modelizando las variables por medio de desarrollos en serie basados en los modos POD del campo ﬂuido, habiendo obtenido los coeﬁcientes POD de dichas variables utilizando un algoritmo genético que encuentra, para cada conjunto de parámetros, los coeﬁcientes POD que minimizan la Función de Aptitud, la cual se obtiene reemplazando las variables del campo ﬂuido por las ecuaciones de Navier-Stokes, que describen el movimiento del ﬂujo alrededor del perﬁl de la aeronave que se está considerando, forzando que la suma de los valores cuadrados de la parte izquierda de cada ecuación, integrados sobre el dominio ﬂuido y añadidos a los cuadrados de la condición de borde, sea mínima.

OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS

N.º solicitud: 200703349

ESPAÑA

Fecha de presentación de la solicitud: 18.12.2007

Fecha de prioridad:

INFORME SOBRE EL ESTADO DE LA TECNICA

51 Int. Cl. : G06F17/50 (2006.01) G01M9/08 (2006.01)

DOCUMENTOS RELEVANTES

Categoría

Documentos citados Reivindicaciones afectadas

A

JOUHAUD et al.: “A surrogate-model based multidisciplinary shape optimization method with application to a 2D subsonic airfoil” en Computers & Fluids, Elsevier, yol. 36, nº 3, páginas 520-529, ISSN 0045-7930. 06.12.2006 1-5

A

LUCIA et al.: “Reduced-order modeling: New approaches for computational physics” en Progress in Aerospace Sciences, Elsevier, yol. 40, nº 1-2, páginas 51-117. ISSN 0376-0421. 01.02.2004 1-5

A

RAMBO et al.: “Reduced-order modeling of turbulent forced convection with parametric conditions” en International Journal of Heat and Mass Transfer, Elsevier, yol. 50, nº 3-4, páginas 539-551. ISSN 0017-9310. 13.12.2006 1-5

A

LI et al.: “Optimizing thermal design of data center cabinets with a new multi-objective genetic algorithm” en Distributed and Parallel Databases, Kluwer Academic Publishers, yol. 21, nº 2-3, páginas 167-192. ISSN 1573-7578. 13.03.2007 1-5

A

WILLCOX et al.: “Balanced model reduction via the proper orthogonal decomposition en AIAA Journal, vol. 40, nº 11, páginas 2323-2330. ISSN 0001-1460. 01.11.2002 1-5

A

HALL et al.: “Proper orthogonal decomposition technique for transonic unsteady aerodynamic flows” en AIAA Journal, vol. 38, nº 10, páginas 1853-1862. ISSN 0001-1452. 01.10.2000 1-5

Categoría de los documentos citados X: de particular relevancia Y: de particular relevancia combinado con otro/s de la misma categoría A: refleja el estado de la técnica O: referido a divulgación no escrita P: publicado entre la fecha de prioridad y la de presentación de la solicitud E: documento anterior, pero publicado después de la fecha de presentación de la solicitud

El presente informe ha sido realizado • para todas las reivindicaciones • para las reivindicaciones nº:

Fecha de realización del informe 31.03.2011

Examinador Javier Olalde Página 1/4

INFORME DEL ESTADO DE LA TÉCNICA

Nº de solicitud: 200703349

Documentación mínima buscada (sistema de clasificación seguido de los símbolos de clasificación) G06F, G01M Bases de datos electrónicas consultadas durante la búsqueda (nombre de la base de datos y, si es posible, términos de

búsqueda utilizados) INVENES, EPODOC, COMPENDEX

Informe del Estado de la Técnica Página 2/4

OPINIÓN ESCRITA

Nº de solicitud: 200703349

Fecha de Realización de la Opinión Escrita: 31.03.2011

Declaración

Novedad (Art. 6.1 LP 11/1986)

Reivindicaciones Reivindicaciones 1-5 SI NO

Actividad inventiva (Art. 8.1 LP11/1986)

Reivindicaciones Reivindicaciones 1-5 SI NO

Se considera que la solicitud cumple con el requisito de aplicación industrial. Este requisito fue evaluado durante la fase de examen formal y técnico de la solicitud (Artículo 31.2 Ley 11/1986).

Base de la Opinión.-

La presente opinión se ha realizado sobre la base de la solicitud de patente tal y como se publica.

Informe del Estado de la Técnica Página 3/4

OPINIÓN ESCRITA

Nº de solicitud: 200703349

1. Documentos considerados.-

A continuación se relacionan los documentos pertenecientes al estado de la técnica tomados en consideración para la realización de esta opinión.

Documento

Número Publicación o Identificación Fecha Publicación

D01

“A surrogate-model based multidisciplinary shape optimization method with application to a2D subsonic airfoil” 06.12.2006

D02

“Reduced-order modeling: New approaches for computational physics” 01.02.2004

D03

“Reduced-order modeling of turbulent forced convection with parametric conditions” 13.12.2006

D04

“Optimizing thermal design of data center cabinets with a new multi-objective genetic algorithm” 13.03.2007

D05

“Balanced model reduction via the proper orthogonal decomposition” 01.11.2002

D06

“Proper orthogonal decomposition technique for transonic unsteady aerodynamic flows” 01.10.2000
2. Declaración motivada según los artículos 29.6 y 29.7 del Reglamento de ejecución de la Ley 11/1986, de 20 de marzo, de Patentes sobre la novedad y la actividad inventiva; citas y explicaciones en apoyo de esta declaración

De acuerdo con el artículo 29.6 del Reglamento de ejecución de la Ley 11/86 de Patentes se considera que los objetos definidos por las reivindicación 1-5 parecen ser nuevos en el sentido del artículo 6.1 de la Ley 11/86 de Patentes, y parecen implicar actividad inventiva en el sentido del artículo 8.1, en relación con el estado de la técnica establecido por el artículo 6.2 de dicha Ley. En concreto,

Los documentos citados reflejan el estado de la técnica en cuanto la utilización de CFD (D01-D06), POD (D02-D06), RANS (D01-D04) y algoritmos genéticos (D01,D04) en la modelización y resolución de flujos de aire (D01-D06) en torno a estructuras de aeronaves (D01, D02, D06). No obstante, ninguno indica la utilización (páginas 11, 12) de un algoritmo genético para encontrar, para cada conjunto de parámetros, los coeficientes POD que minimizan Ia función de aptitud obtenida reemplazando las variables de flujo por las ecuaciones de Navier-Stokes, forzando que la suma de los valores cuadrados de la parte Izquierda de cada ecuación, integrados sobre el dominio fluido y añadidos a los cuadrados de Ia condición de borde, sea mínima.

Por tanto, el objeto (método) definido por la reivindicación 1, principal de procedimiento, 1 parece ser nuevo frente al estado de la técnica.

El problema a resolver por la presente invención puede, consecuentemente, ser definido como obtener una disminución de los tiempos de cálculo y errores del proceso.

No se considera que el algoritmo utilizado (páginas 11, 12), basado en POD y que minimiza el error mediante la utilización del algoritmo genético, resulte evidente para un experto en la materia, por lo tanto, el objeto definido por la reivindicación 1 también parece implicar actividad inventiva.

Por consiguiente, los objetos definidos por las reivindicaciones dependientes (2-4) parecen, así mismo, implicar actividad inventiva.

Las consideraciones realizadas con relación a la reivindicación 1 son aplicables, mutatis mutandis, a la reivindicación 5, principal y única de sistema, por lo que también el objeto definido por ella parece ser nuevo y con actividad inventiva.

Informe del Estado de la Técnica Página 4/4