Propulsores paralelos (strap-on boosters) são geralmente utilizados com a finalidade de obter uma maior capacidade de satelização em veículos lançadores de satélites. Devido aos vínculos geométricos e estruturais, os boosters são geralmente posicionados, simetricamente ou não, em torno de um corpo central (estágio principal). Após seu fim de queima, estes boosters são simultaneamente separados. Para assegurar uma separação limpa, a realização de várias simulações é necessária a fim de estabelecer os parâmetros ótimos para o evento. Como resultado das simulações obtém-se a energia necessária do sistema de separação, bem como as perturbações induzidas pelo sistema durante a ocorrência do evento. Critérios e requisitos de separação foram estabelecidos a fim de assegurar a ocorrência de uma separação limpa e, por outro lado, limitar as perturbações resultantes no estágio principal. O presente trabalho contém a formulação e solução das equações do movimento (6 GDL) que descrevem a posição e a atitude dos corpos (boosters e corpo central) e seus movimentos relativos em função do tempo; análise do comportamento dinâmico do estágio principal considerando a ocorrência do evento sob a influência de perturbações.

A fase do vôo do conjunto superior (último estágio + satélite) está entre as mais critícas nas missôes de veículos satelizadores, porque é estabilizada por rotação e compreende vários eventos, tais como: fim de basculamento; indução de rotação; separação de estágio ou baía de equipamentos; ignição do último estágio. Na efetivação destes eventos e no decorrer desta fase do vôo, diversas perturbações podem atuar sobre o conjunto superior e comprometer o objetivo da missão. Por isso, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um modelo matemático para implementação em computador, para realizar um estudo paramétrico da dispersão da atitude no instante que antecede à separação do satálite, considerando todos os eventos e perturbações inerentes a esta fase de vôo. Os resultados obtidos com o programa de computador desenvolvido são comparados com resultados obtidos através de método analítico simplificado para validação.

Airplane-Pilot Coupling (APC) is the current denomination of unwanted dynamic couplings between the airplane an pilot that can occur in specific circunstance, leading to instability an otherwise stable system. APC events can be non-oscillatory but the most common are oscillatory, commonly called Pilot-Involved Oscillations (PIO). Most of the previous and on going researches have tried to understand, predict and avoid APC events. Understanding is based in many studies that include analyses of real cases of APC, interpretation of pilot plus airplane as a closed-loop system and classification of APC events according to characteristics like degree of nonlinearity or frequency and amplitude of the oscillations. Prediction is based in analytical criteria; many of them are currently under development. Such criteria are intended to be applied during airplane design in order to decide whether determined configuration is (or is not) susceptible to APC events. Avoidance is based in the combination of concepts resulting from correct understanding of the APC phenomenon with application of appropriated prediction criteria. This combination should make it possible to develop a good design. But this is not sufficient to guarantee a very low possibility of an APC event occur during the airplane operacional life. Therefore, to complement the avoidance process it is necessary to plan and to perform a specific flight test program. This text is an effort that attempts to cover the most import APC related points, named undestanding, prediction and avoidance. However, the focus of the present text is in the third point. More specifically, the main goal of text is to propose a methodology - including specialized maneuvers - to conduct a flight test program dedicated to APC. This is done in a way that a methodology constituted by three phases is proposed. In the first phase only low bandwidth handling qualities* at safe concitions, are tested. This phase can be understood as a "familiarization" testing. In the second phase the high bandwidth handling qualities* are tested, always using tracking manueuvers, that require the evaluation pilot to drive the airplane to track an specific signal as aggressively and assiduously as possible. In the third phase pilots must conduct evaluation of the airplane handling qualities during situations. Complementing the maneuvers performed during the flight test program above mentioned, it is necessary to apply suitable tools in order to "measure" the APC susceptibility of the tested airplane. In this text the current main tools are described. They are basically pilot comments, rating scales (that are based pilot opinion) and frequency domain data analyses (that are based in the obtainment of the frequency response from test data).

Optimization has been playing a very important role in the orbit and attitude control, and structural design of spacecraft since the advent of the space era. It is well known that weight, space, energy, and time are among the most important constraints that guide the space missions planning. the optimization has a wide field of applications even if only the space area is considered. In this work the focus is on the structural and control optimization of Large Space Structures (LSS). the structural and the control optimization are separete disciplines that have had application in space missions since the early days of the space era. However the integrated problem is recent. The terminology "Integrated" here stands for an optimization process that takes into account simultaneously aspects of both areas: Structures and Control. The main goal of this new field in space sciences is to obtain an optimal integrated system under the point of view of the Structure and Control disciplines. In this sense this approach creates a necessary bridge between structural and control groups for they have been working separately and facing integration problems during the whole history of the space conquest mainly when the spacecraft is large and has a complex structural configuration. In the case treated here the optimization aims to obtain the minimum weight of a structure while satisfying constraints involving frequencies, control damping and weight of structural appendages. The control is designed together with the structure to damp the structural vibration and pitch motion (attitude control). the gravity-gradient is considered as a source of external torque, characterizing the space environment. One of the strongest challenges to solve the integrated structural/control optimization problem is that of software integration. If computer codes are to be developed they must have structural and control optimization capabilities and which may be by itself a separate problem. The idea that has guided this work is the use of existing software. In this way no computational packages have to be built. However the difficulty of integrating existing software must be considered before embarking in such a comprehensive task. In this research the ORACLS (Optimal Regulator Algorithms for the Control of Linear Systems) software was chosen from the control side. From the structural area the NEWSUMT-A (New Sequential Unconstrained Minimization Technique) and OPT (OPTmization) computer programs were chosen. MATLAB (MATrix LABoratory) software has also been used for the control of the transient phase. The linear quadratic regulator (LQR) technique was used to solve the vibration and control problem while the sequential unconstrained minimization techniques (SUMT) were used to attack the structural part of the problem. This means that the SUMT and the LQR (Linear Quadratic Regulator) were used simultaneously through two integrated computer programs to solve the structural and control problem. The Generalized Reduced Gradient method (GRG) has also been used in conjunction with the LQR to solve a more simplified version of the Large Space Structure treated here. In this research the integrated structural/control method is used to optimally design a Large Space Structural system with and without articulation subject to the gravity-gradient. The result demonstrates that it is possible that the control area consideration may impose some restrictions on the structural design if integrated software can work to solve the problem. The improvements in the weight an control efforts are significant as compared with the original (non-optimal) design. However, the computer cost to solve problems with large numbers of design variables and constraints must be balanced; otherwise the problem solution may become prohibitive under cost aspects. That is, an optimal integrated system under the structural and control consideration may have a solution cost which is not et all optimal.

Esta dissertação considera a aplicação da teoria de controle ótimo a um avião que está voando através de "wind-shear"; para reduzir o efeito da força desaceleradora aplicada pela massa de ar que pode ser da mesma ordem de magnitude que o arrasto total da aeronave o índice de desempenho escolhido é a minimização dos desvios da trajetória atual em relação a uma trajetória nominal. O cenário do problema e o modelamento matemático são bastante realistas, tendo sido utilizado para a aeronave um modelo de corpo rígido. Foi com sucesso tanto pelo método "exato" (estrutura de contato) como por um método aproximedo uma limitação de ângulo de ataque. Para resolver o problema matemático resultante (sistema de equações diferenciais ordinárias com múltiplas condições de contorno) foram utilizados, conjuntamente, o método dos múltiplos tiros e um método de homotopia modificado. Desta forma, foram obtidas várias trajetórias ótimas, onde se nota que a estratégia básica de controle é a manutenção da velocidade em relação ao solo. Algumas leis de controle simplificadas foram analisadas; as leis de atitude longitudinal constante, de realimentação do ângulo da trajetória e de realimentação da aceleração na direção da trajetória apresentaram um desempenho semelhante, ligeiramente inferior ao ótimo. Possivelmente, uma lei de controle mais elaborada conseguiria reproduzir, com boa aproximação, as trajetórias ótimas.

Este trabalho apresenta uma formulação matemática para a modelagem de aeronaves de grande flexibilidade. Uma ferramenta computacional foi implementada e utilizada para analisar como a flexibilidade afeta as características de dinâmica de voo. Um modelo de viga não linear, ou seja considerando grandes deslocamentos, foi aplicado para a dinâmica de estruturas. Para os cálculos aerodinâmicos, utilizou-se a teoria das faixas incluindo três modelos bi-dimensionais: quase estacionário, quase estacionário com massa aparente e não estacionário.Uma asa voadora de grande alongamento foi considerada como caso de estudo. Uma investigação de sensibilidade foi desempenhada para verificar como os modelos aerodinâmicos empregados e a discretização da dinâmica estrutural afetam os resultados da ferramenta computacional. As equações elásticas do movimento foram linearizadas, permitindo estudo de estabilidade aeroelástica. Os resultados obtidos baseados no modelo de aeronave proposto mostraram que a instabilidade aeroelástica é fortemente afetada pelos graus de liberdade de corpo rígido, bem como pelas grandes deflexões estruturais da asa em equilíbrio.

Os simuladores de vôo têm sido uma importante ferramenta para treinamento de pilotos e análise de vôo sem ter que se desembolsar grandes quantias monetárias, economizando combustível e evitando acidentes. Conseqüentemente, a demanda por simuladores de vôo tem aumentado tanto na indústria quanto na pesquisa. Com o intuito de futuramente construir um simulador de vôo, foi desenvolvido um projeto para elaboração de um software capaz de simular uma aeronave em vôo, do ponto de vista de dinâmica de vôo. O software SIMAERO foi desenvolvido na linguagem de programação C++ e simula a dinâmica de vôo de uma aeronave. Esta simulação consiste em resolver as equações de movimento da aeronave, utilizando o modelo matemático de equações diferenciais ordinárias proposto por ETKIN & REID, et al (1996). O modelo matemático é solucionado através do método de integração numérica Runge-Kutta de 4ª ordem conforme apresentado em CONTE (1977). Como parâmetros de entrada são informadas as seguintes características da aeronave: dados geométricos, dados aerodinâmicos e derivadas de estabilidade. Os resultados das simulações são apresentados em gráficos cartesianos e gravados em arquivos. Os gráficos são úteis para que possa ser feita uma posterior análise do comportamento da aeronave. Os arquivos gravados com os resultados das simulações podem ser utilizados em alguma aplicação futura, como sinas de entrada para uma plataforma de simulação, por exemplo. Neste trabalho será descrito como o SIMAERO foi desenvolvido e ao final serão apresentados alguns resultados obtidos. / Flight simulators have been an important tool for pilots training and for flight analyses, without having to spend a high quantity of money, saving gas and prevent accidents. Because of this, the demand for flight simulators has increased both in industry and in research centers. With the objective of in future build a flight simulator, a project to develop a software that is able to simulate the dynamics of flight of a flying aircraft was developed. The SIMAERO software was developed using C++ and its principal functionality is to simulate the dynamics of flight of an aircraft. This simulation basically is the solution of the system of motion equations of the aircraft, using the mathematical model described by ETKIN & REID, et al (1996). The mathematical model is solved using the 4th order Runge-Kutta numeric integration method, as presented in CONTE (1977). For the simulation, the geometric data, the aerodynamic data, and the dimensional derivates are passed to the software as input arguments. The results of the simulations are displayed as cartesians graphics and recorded as data files. The graphics are useful for visual analyses of the aircraft behavior, and the file, with the results of the simulation, can be used as input data for ground based simulator, for example. In this work, the development of the software SIMAERO will be presented, and then some results of the simulation of one aircraft will be shown.

A área de dinâmica de aeronaves atingiu um alto nível de desenvolvimento e devido à crescente disponibilidade de computadores cada vez mais rápidos e com maior capacidade de processamento; a aplicação de técnicas numéricas de identificação nesta área também teve grande avanço. Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de respostas de aeronaves dentro de envelopes de vôo pré-estabelecidos usando redes neurais recorrentes e uma metodologia para estimação das suas derivadas aerodinâmicas usando redes neurais feedforward. Para obter os conjuntos de dados para treinar as redes neurais, foi implementado um modelo não linear de dinâmica de vôo e simulado o comportamento de uma aeronave de combate em nove pontos de um envelope de vôo. Foram usadas as respostas simuladas correspondentes a quatro pontos para treinar a rede neural e depois disto, esta capturou satisfatoriamente a dinâmica da aeronave, identificando com grande sucesso as respostas do movimento longitudinal da aeronave por todo o envelope de vôo considerado. Após a simulação e identificação das respostas da aeronave dentro do envelope de vôo, é apresentada a resolução do problema inverso, ou seja, usando velocidades escalares e angulares da aeronave juntamente com seus dados geométricos como entradas para a rede neural feedforward, é obtido um modelo neural estimador de derivadas aerodinâmicas. Para mostrar a capacidade deste modelo neural estimador, este é aplicado na estimação das derivadas da aeronave simulada e também aplicado na estimação das derivadas aerodinâmicas da aeronave militar a jato Xavante AT-26 da Força Aérea Brasileira. Estas metodologias propostas reduzem custo de obtenção das derivadas aerodinâmicas e mostram a eficácia das redes neurais em estimar as respostas de aeronaves dentre de um envelope de vôo pré-definido. / The area of aircraft dynamics has reached a high level of development and due to the increasing availability of computers continuously faster and with bigger processing capacity, the application of numerical identification techniques in this area also had great advance. This work presents two methodologies, one for prediction of aircraft responses within a pre-established flight envelope using recurrent neural networks and another one for estimation of its aerodynamic derivatives using feedforward neural networks. To get data sets to train the neural networks, a combat aircraft flight dynamics non-linear model was implemented and simulated in nine points of the flight envelope to obtain its behavior. The simulated responses corresponding to a four points of the flight envelope were used to train the neural network and after that, it was possible to verify that this net satisfactorily captured the dynamics of the aircraft, identifying with great success the longitudinal motion responses of the aircraft at all the considered flight envelope positions. After the simulation and identification of the aircraft responses inside the flight envelope, the solution of the inverse problem is presented, i.e., using scalar and angular aircraft velocities together with its geometric data as input to the feedforward neural network, a neural estimator model of aerodynamic derivatives is obtained. In order to show the capacity of this neural estimator model, this model is applied to the estimation of the derivatives of the simulated aircraft as well as to the estimation of the aerodynamic derivatives of a brazilian air force military jet aircraft, the Xavante AT-26. These proposed methodologies reduce the cost of obtaining the aerodynamic derivatives and show the estimation effectiveness of the neural networks to estimate the responses of an aircraft inside a pre-defined flight envelope.

Os simuladores de vôo têm sido uma importante ferramenta para treinamento de pilotos e análise de vôo sem ter que se desembolsar grandes quantias monetárias, economizando combustível e evitando acidentes. Conseqüentemente, a demanda por simuladores de vôo tem aumentado tanto na indústria quanto na pesquisa. Com o intuito de futuramente construir um simulador de vôo, foi desenvolvido um projeto para elaboração de um software capaz de simular uma aeronave em vôo, do ponto de vista de dinâmica de vôo. O software SIMAERO foi desenvolvido na linguagem de programação C++ e simula a dinâmica de vôo de uma aeronave. Esta simulação consiste em resolver as equações de movimento da aeronave, utilizando o modelo matemático de equações diferenciais ordinárias proposto por ETKIN & REID, et al (1996). O modelo matemático é solucionado através do método de integração numérica Runge-Kutta de 4ª ordem conforme apresentado em CONTE (1977). Como parâmetros de entrada são informadas as seguintes características da aeronave: dados geométricos, dados aerodinâmicos e derivadas de estabilidade. Os resultados das simulações são apresentados em gráficos cartesianos e gravados em arquivos. Os gráficos são úteis para que possa ser feita uma posterior análise do comportamento da aeronave. Os arquivos gravados com os resultados das simulações podem ser utilizados em alguma aplicação futura, como sinas de entrada para uma plataforma de simulação, por exemplo. Neste trabalho será descrito como o SIMAERO foi desenvolvido e ao final serão apresentados alguns resultados obtidos. / Flight simulators have been an important tool for pilots training and for flight analyses, without having to spend a high quantity of money, saving gas and prevent accidents. Because of this, the demand for flight simulators has increased both in industry and in research centers. With the objective of in future build a flight simulator, a project to develop a software that is able to simulate the dynamics of flight of a flying aircraft was developed. The SIMAERO software was developed using C++ and its principal functionality is to simulate the dynamics of flight of an aircraft. This simulation basically is the solution of the system of motion equations of the aircraft, using the mathematical model described by ETKIN & REID, et al (1996). The mathematical model is solved using the 4th order Runge-Kutta numeric integration method, as presented in CONTE (1977). For the simulation, the geometric data, the aerodynamic data, and the dimensional derivates are passed to the software as input arguments. The results of the simulations are displayed as cartesians graphics and recorded as data files. The graphics are useful for visual analyses of the aircraft behavior, and the file, with the results of the simulation, can be used as input data for ground based simulator, for example. In this work, the development of the software SIMAERO will be presented, and then some results of the simulation of one aircraft will be shown.

A área de dinâmica de aeronaves atingiu um alto nível de desenvolvimento e devido à crescente disponibilidade de computadores cada vez mais rápidos e com maior capacidade de processamento; a aplicação de técnicas numéricas de identificação nesta área também teve grande avanço. Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de respostas de aeronaves dentro de envelopes de vôo pré-estabelecidos usando redes neurais recorrentes e uma metodologia para estimação das suas derivadas aerodinâmicas usando redes neurais feedforward. Para obter os conjuntos de dados para treinar as redes neurais, foi implementado um modelo não linear de dinâmica de vôo e simulado o comportamento de uma aeronave de combate em nove pontos de um envelope de vôo. Foram usadas as respostas simuladas correspondentes a quatro pontos para treinar a rede neural e depois disto, esta capturou satisfatoriamente a dinâmica da aeronave, identificando com grande sucesso as respostas do movimento longitudinal da aeronave por todo o envelope de vôo considerado. Após a simulação e identificação das respostas da aeronave dentro do envelope de vôo, é apresentada a resolução do problema inverso, ou seja, usando velocidades escalares e angulares da aeronave juntamente com seus dados geométricos como entradas para a rede neural feedforward, é obtido um modelo neural estimador de derivadas aerodinâmicas. Para mostrar a capacidade deste modelo neural estimador, este é aplicado na estimação das derivadas da aeronave simulada e também aplicado na estimação das derivadas aerodinâmicas da aeronave militar a jato Xavante AT-26 da Força Aérea Brasileira. Estas metodologias propostas reduzem custo de obtenção das derivadas aerodinâmicas e mostram a eficácia das redes neurais em estimar as respostas de aeronaves dentre de um envelope de vôo pré-definido. / The area of aircraft dynamics has reached a high level of development and due to the increasing availability of computers continuously faster and with bigger processing capacity, the application of numerical identification techniques in this area also had great advance. This work presents two methodologies, one for prediction of aircraft responses within a pre-established flight envelope using recurrent neural networks and another one for estimation of its aerodynamic derivatives using feedforward neural networks. To get data sets to train the neural networks, a combat aircraft flight dynamics non-linear model was implemented and simulated in nine points of the flight envelope to obtain its behavior. The simulated responses corresponding to a four points of the flight envelope were used to train the neural network and after that, it was possible to verify that this net satisfactorily captured the dynamics of the aircraft, identifying with great success the longitudinal motion responses of the aircraft at all the considered flight envelope positions. After the simulation and identification of the aircraft responses inside the flight envelope, the solution of the inverse problem is presented, i.e., using scalar and angular aircraft velocities together with its geometric data as input to the feedforward neural network, a neural estimator model of aerodynamic derivatives is obtained. In order to show the capacity of this neural estimator model, this model is applied to the estimation of the derivatives of the simulated aircraft as well as to the estimation of the aerodynamic derivatives of a brazilian air force military jet aircraft, the Xavante AT-26. These proposed methodologies reduce the cost of obtaining the aerodynamic derivatives and show the estimation effectiveness of the neural networks to estimate the responses of an aircraft inside a pre-defined flight envelope.