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Reverse Engineering of Passenger Jets - Classified Design Parameters

De Grave, Emiel January 2017 (has links) (PDF)
This thesis explains how the classified design parameters of existing passenger jets can be determined. The classified design parameters are; the maximum lift coefficient for landing and take-off, the maximum aerodynamic efficiency and the specific fuel consumption. The entire concept is based on the preliminary sizing of jet powered civil aeroplanes. This preliminary sizing is explained in detail because it is the foundation of the final result. The preliminary sizing is combined using reverse engineering which is not a strict method. Therefore, only the basics are explained. By applying reverse engineering on the preliminary sizing and aiming for the classified design parameters as output, formulas are derived to calculate the maximum lift coefficients, the maximum aerodynamic efficiency and the specific fuel consumption. The goal is to calculate these parameters, using only aircraft specifications that are made public by the manufacturer. The calculations are complex with mutual relations, iterative processes and optimizations. Therefore, it is interesting to integrate everything in a tool. The tool is built in Microsoft Excel and explained in detail adding operating instructions. The program is executed for miscellaneous aeroplanes, supported with the necessary comments. Investigated aeroplanes are: Caravelle 10B (Sud-Aviation), Boeing 707-320C, BAe 146-200 (British Aerospance), A320-200 (Airbus), "The Rebel" (based on A320), Boeing SUGAR High, Boeing 747-400, Blended Wing Body VELA 2 (VELA) and Dassault Falcon 8X.
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Fallbeispiele zum Reverse Engineering im Passagierflugzeugentwurf

Cheema, John Singh January 2019 (has links) (PDF)
Zweck - In dieser Bachelorarbeit werden die öffentlich nicht zugänglichen Technologieparameter von Passagierflugzeugen näherungsweise bestimmt. Das sind maximaler Auftriebsbeiwert bei Start und Landung, maximale Gleitzahl und spezifischer Kraftstoffverbrauch im Reiseflug. Folgende Flugzeuge werden paarweise untersucht und verglichen: A340-300 und IL-96-300, Boeing 727-200 Advanced und TU-154M, Fokker 100 und MD-82, A319-100 und An-72. --- Methodik - Die Berechnung erfolgt mit dem Excel-basierten Werkzeug "Passenger Jet Reverse Engineering" (PJRE). Grundlage der Berechnung ist die aus dem Flugzeugentwurf bekannte Dimensionierung mit dem Entwurfsdiagramm. Für die ausgewählten Passagierflugzeuge werden die erforderlichen Eingangsparameter recherchiert. Die zunächst unbekannten Technologieparameter werden dann mit PRJE sowohl ermittelt als auch verifiziert. --- Ergebnisse - Die Ergebnisse aus dem Reverse Engineering stimmen recht gut überein mit den Werten aus der Verifikation. Lediglich die Werte der maximalen Gleitzahl im Reiseflug sind berechnet aus der Verifikation oft deutlich höher als berechnet aus dem Reverse Engineering. Der spezifische Kraftstoffverbrauch im Reiseflug hat sich über die Jahrzehnte der Flugzeugentwicklung stark verringert. --- Bedeutung für die Praxis - Durch die Konkurrenzsituation der Flugzeughersteller können viele Flugzeugparameter nicht öffentlich zur Verfügung gestellt werden. Die Anwendung von PJRE zeigt, wie diese Parameter trotzdem näherungsweise ermittelt werden können. --- Soziale Bedeutung - Eine detaillierte Diskussion über Flugkosten, Ticketpreise und die Umweltverträglichkeit des Flugverkehrs setzt detaillierte Kenntnisse über die Flugzeuge voraus. Durch ein Reverse Engineering können Verbraucher diese Diskussion mit der Industrie auf Augenhöhe führen. --- Originalität / Wert - Nach der Entwicklung von PJRE wird die Methode hier zum ersten Mal angewandt.
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Dynamic Cabin Air Contamination Calculation Theory

Lakies, Marcel January 2019 (has links) (PDF)
In this report an equation is derived to calculate the dynamic effect of primary and secondary aircraft cabin air contamination. The equation is applied in order to understand implications and hazards. Primary contamination is from an outside source in form of normal low level contamination or high level contamination in a failure case. Secondary contamination originates from deposited material released into the cabin by a trigger event. The dynamic effect is described as an initial value problem (IVP) of a system governed by a nonhomogeneous linear first order ordinary differential equation (ODE). More complicated excitations are treated as a sequence of IVPs. The ODE is solved from first principles. Spreadsheets are provided with sample calculations that can be adapted to user needs. The method is not limited to a particular principle of the environmental control system (ECS) or contamination substance. The report considers cabin air recirculation and several locations of contamination sources, filters, and deposit points (where contaminants can accumulate and from where they can be released). This is a level of detail so far not considered in the cabin air literature. Various primary and secondary cabin contamination scenarios are calculated with plausible input parameters taken from popular passenger aircraft. A large cabin volume, high air exchange rate, large filtered air recirculation rate, and high absorption rates at deposit points lead to low contamination concentration at given source strength. Especially high contamination concentrations would result if large deposits of contaminants are released in a short time. The accuracy of the results depends on the accuracy of the input parameters. Five different approaches to reduce the contaminant concentration in the aircraft cabin are discussed and evaluated. More effective solutions involve higher implementation efforts. The method and the spreadsheets allow predicting cabin air contamination concentrations independent of confidential industrial input parameters.

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