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Airfoil Design Software

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Il problema della progettazione di un nuovo profilo ottimizzato per più di una condizione di lavoro e che lavori soddisfacentemente anche fuori progetto non è in generale semplice. Le caratteristiche aerodinamiche ad un dato punto di progetto (e cioè ad un dato numero di Reynolds e di Mach) di una sezione alare dipendono fortemente dalla sua forma attraverso una serie di parametri geometrici, che sono tra gli altri: il raggio del naso, la linea di curvatura media, la distribuzione di spessore, lo spessore relativo. La sensibilità di questa dipendenza è forte e da questo deriva le difficoltà di combinare quei parametri al fine di ottenere una forma ottimale. Inoltre, un'ala deve rispondere a requisiti molto esigenti e spesso conflittuali. Vale a dire che il tentativo di ottimizzare una sezione alare di solito significa cercare il miglior compromesso tra diverse esigenze.

L'approccio classico

Un modo consolidato per affrontare questa sfida è quella di prendere un paio di profili da un database di quelli noti, le cui caratteristiche aerodinamiche potrebbe andar bene per un punto di progetto e poi scegliere quella più promettente per un'ulteriore ottimizzazione, ad esempio mediante il metodo del gradiente. Un tale modo di procedere oltre ad essere dispendioso in termini di tempo, richiede di avere la possibilità di accedere a un database di sezioni alari, non garantendo alla fine di condurre ad una soluzione ottima globalmente, ma piuttosto ad un ottimo locale.

La strategia evolutiva

Evolution Designs usa invece un approccio evolutivo per il problema della ricerca della soluzione ottima.
Un algoritmo genetico multi-obiettivo, EDGAR (Real-coded Evolution Design Genetic Algorithm, real-coded) è stato scritto, testato e adattato esplicitamente per la progettazione di profili alari.

Gli algoritmi genetici (GA) offrono un approccio alternativo molto valido alla ricerca di una soluzione ottimale imitando il meccanismo naturale di evoluzione. I vantaggi di tale approccio su quelle più classiche, per esempio il metodo del gradiente, sono molteplici:

Robustezza

I GA funzionano bene in spazi di ricerca non-smooth caratterizzata da diversi massimi locali e tendono di regola ad un massimo globale.

Efficacia della ricerca

In EDGAR una tecnica di "fitness sharing" è state implementata al fine di rafforzare la capacità naturale dei GA di cercare il massimo a livello globale nello spazio di ricerca. Oltre a ciò, una tecnica di archiviazione spinge la popolazione verso una "fitness" superiore a quella delle generazioni passate.

ottimizzazione multi-obiettivo

Molto spesso capita che gli obiettivi di progettazione siano in conflitto tra di loro. Il vero potenziale EDGAR risiede nella sua capacità di affrontare problemi di ottimizzazione multi-obiettivo. Attraverso le generazioni la popolazione di soluzioni evolverà delineando un «Fronte di Pareto», sul quale il "trade-off" tra le diverse soluzioni ottimali può essere facilmente valutata dal tecnico già dopo un solo run di ottimizzazione./p>

Partenza da zero

Non è necessario alcun database di profili dal quale preselezionare delle soluzioni per iniziare un run di ottimizzazione.

Tempo di sviluppo

Infine, ma non meno importante, il tempo necessario ad ottenere un intero fronte di soluzioni è infinitamente più breve del tempo necessario per progettare un profilo nel modo classico.

L'attenta progettazione di un profilo alare è un fattore chiave per il successo del progetto di una superficie aerodinamica. Evolution Designs offre la propria competenza per aiutare nello sviluppo di sezioni di alta qualità adatti a diverse applicazioni, come profili per le alte velocità, fowler e flaps incernierati, sezioni alari per alianti ad alte prestazioni, profili per very-light aviation,aliscafi derive di barche a vela da competizione, e pale per generatori eolici.

Evolution Designs sarà felice di essere il vostro partner nello sviluppo di un nuovo progetto altamente ottimizzato.

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