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Airfoil Design Software

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Die Entwicklung eines neuen Profils, das optimiert für mehr als eins Betriebskondition ist,  ist üblicherweise keine einfache Aufgabe.
Die aerodynamischen Eigenschaften eines Tragflächenprofils sind bei einem gewissen Auslegungspunkt (das heißt bei vorgegeben Reynolds und Mach Zahlen) von seiner Gestalt durch mehrere geometrische Parameter nachhaltig beeinflusst. Diese Parameter sind typisch: der Radius der Eintrittskante, die Krümmung der Mittellinie, die Verteilung der Profilsdicke, die relative Dicke usw. Die Empfindlichkeit dieser Abhängigkeit ist ziemlich stark und daher entsteht die Komplexität beim Versuchen, die richtige Kombination dieser Parameter zu finden, um die optimale Gestalt zu erreichen.
Außerdem muss ein Profil strengen und sich oft widersprechenden Anforderungen genügen. In diesem Fall heißt Optimieren, den Besten Kompromiss (Trade-off) zwischen den verschiedenen Anforderungen zu finden.

Der Klassische Ansatz

Ein Konsolidierter Weg sich dieser Herausforderung zu stellen, ist ein Tragflächenprofil, dessen Eigenschaften gut zu einem Auslegungspunkt passen, aus einer Datenbank von bekannten Profilen auszuwählen, und es,zum Beispiel mittels der Methode der Gradienten, zu optimieren.
Nebst übermäßig langen Bearbeitungszeiten und die Notwendigkeit eines Zugriffs auf die Profildatenbank, führt dieses Vorgehen zu einem lokal optimalen Punkt innerhalb des Suchraumes, anstatt eine globale optimale Lösung hervorzubringen

Die evolutionäre Strategie

Bei Evolution Designs wird ein evolutionärer Ansatz für das Suches- und optimierungs- Problem  angewendet.
Einen Mehrziel Genetischen Algorithmus Computerprogramm,, EDGAR (Evolution Design's Genetic Algorithm, real-coded), wurde entwickelt, überprüft und zur Auslegung und Optimierung von Tragflächenprofilen und Landeklappen zugeschnitten.

Durch die Nachahnung des normalen Evolutionsvorgangs in der Natur bieten die Genetischen Algorithmen (GAs) eine wertvolle alternative Methode zur Suche nach der optimalen Lösung.
Die Vorteile dieses Ansatzes in Verhältnis zu den klassischen sind die folgenden:

Die Robustheit

GAs funktionieren gut in einem nicht glatten Sucheraum, der sich durch mehrere lokale Höchstwerte auszeichnet

Suchewirsamkeit

In EDGAR ein "fitness sharing" Verfahren wurde implementiert, um die angeborene GAs Fähigkeit zu erhöhen, den allgemeinen höchstwert im Suchsraum aufzuspüren. Dabei ein Archivierungsverfahren fordert den Bestand zu Fitnesswerten die höher sind, als die eine während der vergangenen Generationen geschafft.

Mehrziel Optimierung

Sehr häufig kommen die verschiedenen Auslegungsziele widersprechend vor. Das wirkliche Potential eines GA liegt in seiner Fähigkeit mit Mehrziel Optimierungsproblemen umzugehen, denn sie behandeln gleichzeitig  eine Reihe von möglichen Lösungen (die so genannte «Bevolkerung»). Hinüber die darauf folgenden Generationen entwickelt die so genannte «Front von Pareto» sich. Dadurch kann die Gegenleistung unten den verschiedenen optimalen Lösungen in Bezug auf die verschiedenen Auslegungsziele sehr schnell geschätzt werden.

Beginn vom null

Keine bevorstehende Profilsdatenbank ist notwendig um ein neues Profil zu entwickeln.

Zeit

Die Zeit um einen Front von Lösungen zu erhalten ist äusserst kürzer als die benötigt um einen Profil durch den klassischen Ansatz zu erarbeiten.

Der sorgfältige Entwurf eines Tragflächenprofils ist ein Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Entwicklung eines aerodynamischen Entwurfs. Evolution Designs bietet ihre Kompetenz an, um Ihnen beim Entwurf von hoch Qualität Lösungen zu helfen, die sich für verschiedene Anwendungen eigenen: hoch Geschwindigkeit Tragflächenprofile, Optimierte Fowler und Schlitzflügel Klappe, Tragflächenprofile für hoch Leistung Segelflugzeuge, Tragflächenprofile fürUltraleichtflieger, Hydrofoile für Kiel und Ruder eines Rennsegelschiffs.

Evolution Design ist stolz, Ihr Partner bei einem neuen und erfolgreichen Entwurf zu werden.

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