Optimización robusta en aplicaciones aeronáuticas con la combinación de cálculo estocástico y algoritmos evolutivos

ResumenLas incertidumbres son un problema cotidiano en la ingeniería aeroespacial y en sus aplicaciones. Los métodos de optimización robusta utilizan, normalmente, y para asegurar la robustez de las soluciones, la generación aleatoria de los valores con incertidumbres así como criterios de selección multi-punto para la determinación del óptimo. Desde un punto de vista computacional, la aplicación a problemas de fluido-dinámica (CFD) o interacción fluido-estructura (FSI) puede ser extremadamente cara. Este trabajo presenta el acoplamiento entre el cálculo estocástico y los algoritmos evolutivos para la definición de un procedimiento de optimización robusta. Se propone, en primer lugar, una metodología para el cálculo estocástico, que a continuación se aplica a la solución de problemas de optimización. Estos métodos propuestos se han aplicado a dos tipos de problemas; un problema de CFD y otro de FSI orientados a la reducción de la resistencia aerodinámica y del fenómeno de estabilidad estructural conocido por «flutter», respectivamente.

Uncertainties are a daily issue to deal with in aerospace engineering and applications. Robust optimization methods commonly use a random generation of the inputs and take advantage of multi-point criteria to look for robust solutions accounting with uncertainty definition. From the computational point of view, the application to coupled problems, like fluid-dynamics (CFD) or fluid-structure interaction (FSI), can be extremely expensive. This work presents a coupling between stochastic analysis techniques and evolutionary optimization algorithms for the definition of a stochastic robust optimization procedure. At first, a stochastic procedure is proposed to be applied into optimization problems. The proposed method has been applied to both CFD and FSI problems for the reduction of drag and flutter, respectively.