OMNIS™ CFD SİMÜLASYONU İLE QUADCOPTER DRONE UÇUŞ SÜRESİNİ VE MENZİLİNİ GENİŞLETME

Drone’ların askeri, endüstriyel ve özel tüketici alanlarındaki çok çeşitli uygulamalar için verimli bir çözüm olduğu kanıtlanmıştır. Son on yılda kullanımları hızla arttı ve yıllık büyüme oranlarının %50’yi geçmesi bekleniyor [1].  

İki ana hava uçağı kategorisi vardır: dikey kalkış ve iniş yapabilen rotorlu araçlar (VTOL’ler) ve sabit kanatlı araçlar. Rotorcraft insansız hava araçları, sabit kanatlı sistemlere göre havada asılı kalabilme (sabit bir irtifa sağlama) ve kontrol ve çalıştırmanın daha kolay olması gibi önemli avantajlar sunmaktadır. Bu, onları iç mekan operasyonları, rüzgar türbinlerinde manevra yapma ve şantiye denetimleri gibi benzersiz uygulamalar için özellikle uygun hale getirir.

Ticari İnsansız Hava Aracı veya drone konfigürasyonlarına örnekler [2]

Öte yandan, multikopterlerin de doğuştan gelen eksiklikleri vardır, en önemlisi sınırlı uçuş süreleri ve menzilleridir. Modern ve yenilikçi elektrikli dronların bile uçuş koşullarına bağlı olarak 20-30 dakika civarında sınırlı bir uçuş süresi vardır. Üst sınıftaki çok az sayıda konvansiyonel elektrikli multikopter drone, 1 saate yakın uçuş sürelerine ulaşabiliyor. Bilgisayar Destekli Mühendislik (CAE) tekniklerinin ve özellikle Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiğinin (CFD) uygulanması, dronların verimliliğini önemli ölçüde artırmaya ve uçuş sürelerini ve menzillerini uzatmaya yardımcı olabilir. 

Cadence’in tam entegre multifizik CFD ortamı OMNIS™ , yapılandırılmış ve yapılandırılmamış ağ oluşturma çözümlerini tek bir platformda piyasadaki en hızlı CFD çözücülerle birleştirerek daha hızlı, daha doğru quadcopter simülasyonlarının yolunu açıyor. Doğrusal Olmayan Harmonik modelinin (NLH), geleneksel yöntemlerden iki kat daha hızlı kararsız simülasyonlar için uygun maliyetli bir çözüm olduğu kanıtlanmıştır. 

Bu makalede sunulan vaka çalışması, endüstriyel bir quadcopter drone’nun aerodinamik simülasyonunu ve bu tür drone’nun en enerji yoğun modu olan hover modunda optimizasyonunu göstermektedir.

Geometri 

İncelenen geometri, günümüzde en yaygın kullanılan rotorcraft drone konfigürasyonuna karşılık gelir: quadcopter geometrisi. Burada kullanılan model [4]’ün yazarları tarafından sağlanmıştır. Özel tüketici sektörü için drone üreticileri (amatör video çekimi, yarış dronları, çocuklar için dronlar vb.) ağırlıklı olarak bu tür konfigürasyona güvenmektedir. 

Dikkate alınan drone geometrisi ve boyutları. Drone CAD dosyaları, Batı İngiltere Üniversitesi’nden Bay Monasor ve Dr. Weerasinghe tarafından sağlanmaktadır.

Pervane kanadı, gerekli itme kuvveti dikkate alınarak Cadence parametrik modelleyiciler ile modellenmiştir. Orijinal geometriden çoklu kesitler çıkarıldı ve 3B bıçağı oluşturmak için bir araya getirildi. Parametreli bıçağın orijinal geometriye mümkün olduğunca yakın olduğundan emin olmak için uygun bir büküm dağılımı sağlandı.

Seçilen alan tanımı, herhangi bir zemin etkisini ihmal edecek kadar yüksek bir havada asılı irtifada “serbest hava” simülasyonuna karşılık gelen pratik bir durumu temsil ediyor.

Meshleme

Drone alanının karmaşıklığı nedeniyle, OMNIS™/Hexpress kullanılarak otomatik yapılandırılmamış bir ağ oluşturuldu . OMNIS™/Hexpress, yüksek kavisli alanların ve kenarların yakınında ağı otomatik olarak iyileştirir, böylece kullanıcı etkileşimini ve mühendislik süresini en aza indirir. Bu, bir optimizasyon için kullanılmak üzere yeterince sağlam, yüksek kaliteli bir ağa yol açar. 

Pervanenin bir kanadı, çok bloklu yapılandırılmış ağ oluşturucu OMNIS™/AutoGrid kullanılarak ağlanmıştır . AutoGrid, santrifüj pompalar, eksenel kompresörler, vb. gibi farklı özelliklere sahip çeşitli türbomakine konfigürasyonlarını birleştirmek için sihirbaz tipi bir yaklaşım kullanır. Bu yaklaşım, çoklu ızgara seviyelerine sahip yüksek kaliteli bir yapısal ağ oluşturmayı çok kolay ve hızlı hale getirir. Bıçağa değişken bir uç boşluğu uygulandı. Ayrıca, iki periyodik yüz arasında eşleşen bir periyodik bağlantı otomatik olarak sağlandı ve hesaplandı. Yalnızca bir bıçağın birbirine bağlanması, böyle bir eşleştirme bağlantısıyla birleştiğinde, ilgili simülasyon hızlandırma ile iki kat hücre sayısı azalmasına yol açtı.

Her iki ağ daha sonra bir araya getirildi ve iki alan arasında bir rotor-stator arayüzü kuruldu. OMNIS™’in, yapılandırılmış ağları kullanmanın içsel hız avantajından ve yapılandırılmamış ağların sağlamlığından yararlanarak, kullanıcının yapılandırılmış ve yapılandırılmamış ağları aynı hesaplamada birleştirmesine ve çalıştırmasına izin verdiğini belirtmekte fayda var. Bu aynı zamanda RAM ve disk tüketimini de azaltır. Yaklaşım, herhangi bir çözücü ayarının ayarlanmasını gerektirmez.

Dönen bloklar (gri renkte) ve quadcopter gövde üzerinde yüzey ağı. Görselleştirme amacıyla tam bir drone geometrisini oluşturmak için bir sektöre grafiksel bir yansıtma uygulanır.

Dönen blok (gri renkte) ve quadcopter gövdesinin etrafındaki hacim ağı 

Dönen blok için quadcopter bıçağı ve göbeği üzerinde ağ 

Simülasyon

OMNIS™/Open , hem sabit hem de kararsız Doğrusal Olmayan Harmonik (NLH) [5] simülasyonları yapabilir. Pervane 5.000 RPM’de dönecek şekilde ayarlandı, drone kolu ise sabit. Akıştaki türbülansı tahmin etmek için Spalart-Allmaras modeli kullanıldı. Sabit simülasyon için bir karıştırma düzlemi arayüzü kullanılırken, NLH simülasyonu için Fourier ayrıştırmasına dayalı özel bir işlem uygulandı. Bu, karıştırma düzlemininkine benzer bir hesaplama maliyeti ile bir alan ölçekleme yaklaşımının faydalarını sağlar.

Doğrusal Olmayan Harmonik yöntem, etki alanı ölçekleme ve faz gecikmeli yöntemlerden önemli ölçüde daha az kısıtlama ile kararsız akış sonuçları sağlar. Bu proje için, etki alanındaki kararsız bozulmayı yakalamak için etki alanı başına bir harmonik eklendi.

Kararlı ve durağan olmayan simülasyon çerçevesinde elde edilen sonuçların karşılaştırılması, akış alanında güçlü kararsız özniteliklerin varlığını ortaya çıkarmıştır. Gövde üzerindeki basınç dağılımı, pervanenin anlık konumundan büyük ölçüde etkilenmiştir. Uçağın etrafındaki hız alanı, rotor dönüşüne bağlı güçlü periyodik salınımlara maruz kaldı.

Özet

Simülasyon teknolojileri, drone tasarımının önemli bir unsuru haline geldi. Hızla büyüyen ve son derece rekabetçi pazar, ticari drone üreticilerini verimliliği artırmaya ve uçuş kapsamını ve uygulama yelpazesini genişletmeye yönlendiriyor. Maksimum uçuş süresi ve menzili, multikopter elektrikli dronlar için ele alınması gereken en önemli konulardan biri olmaya devam etmektedir. Cadence’nin merkezinde OMNIS™ bulunan CAE paketi, insansız hava araçlarının simülasyonu ve optimizasyonu için verimli ve uygun maliyetli bir çözüm sunar.

Sunulan vaka çalışması, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış ağ oluşturma teknikleri ve Doğrusal Olmayan Harmonik Yöntem kullanılarak yüksek kaliteli kararsız simülasyonların kombinasyonu gibi bir dizi güçlü yeteneği göstermektedir. Verimli evrimsel algoritmalara, parametreleştirmeye ve biçim değiştirmeye dayalı tam otomatik optimizasyon, hızlı ve sağlam bir iş akışı ve uçuş süresini ve menzili en üst düzeye çıkarmak gibi tanımlanmış hedefler için optimum tasarım sonucu sağlar.

OMNIS™’i daha rekabetçi çözümler tasarlamak için kullanmak isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin!

References

1. Commercial Drone Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Filming & Photography, Inspection & Maintenance), By Product (Fixed-wing, Rotary Blade Hybrid), By End Use, And Segment Forecasts, 2019 – 2025. Jun, 2019. URL: https://www.researchandmarkets.com/reports/4827913/commercial-drone-market-size-share-and-trends. Accessed 10 May 2021

2. Unmanned Aircraft Systems & Advanced Air Mobility. URL: https://aviationplanning.design.blog/unmanned-aircraft-systems/. Accessed 10 May 2021

3. DJI FPV – Specs. URL: https://www.dji.com/be/dji-fpv/specs. Accessed 10 May 2021

4. The quadcopter geometry was described in the paper “Weerasinghe S.R. and Monasor M., Simulation and experimental analysis of hovering and flight of a quadrotor, 13th International Conference on Heat Transfer, Fluid Mechanics and Thermodynamics (HEFAT 2017), Spain 2017” and was kindly provided by its authors. The CAD model was generated by Miguel Monasor Pascual, Mechanical and Aerospace Engineer. Compared to the provided geometry, a new propeller geometry was generated and is retained for the study.

5. Vilmin S., Lorrain E., Hirsch C., Swoboda M., Unsteady Flow Modeling Across The Rotor/Stator Interface Using The Nonlinear Harmonic Method, ASME Paper, GT-2006-90210, 2006

Bu yazı yoruma kapalıdır.