Diese Arbeit stellt eine Anwendung und Erweiterung evolutionärer Methoden auf die aerodynamische Optimierung dar. Durch die Implementation der natürlichen Anpassungsmethode der Evolution in einen Computeralgorithmus kann diese Methode auch für die Aerodynamik nutzbar gemacht werden. Im Mittelpunkt steht die Geometriedefinition, deren Qualität für die Aerodynamik durch die evolutionären Methoden beurteilt werden kann. Zu diesem Zweck werden die evolutionären Methoden, die genetischen Algorithmen und die evolutionäre Strategie für die notwendigen Optimierungsmaßnahmen verwendet. Die Funktionalität und Wirkungsweise wird ausführlich innerhalb der ersten Kapitel vorgestellt. Den evolutionären Methoden wird eine effiziente Geometriedefinition aerodynamischer Konfigurationen zur Seite gestellt. Diese stützt sich ausschließlich auf analytisch definierte Kurven und Formen. Dadurch kann der Parameterraum klein gehalten und für die evlutionären Optimierungsmethoden nutzbar gemacht werde! n. Bewußt wird hier auf Studien zur Steigerung der evolutionären Konvergenzgeschwindigkeit verzichtet. Der Verlauf der optimierten Geometriparameter entlang einer Paretofront gibt wichtige Hinweise auf die grundsätzlich benötigte Gestaltungfreiheit von Konfigurationen im Bereich optimaler aerodynamischer Effizienz. Somit kann die Arbeit mit genetischen Algorithmen wesentlich zur Erweiterung der praktischen Wissensbasis beitragen. In dieser Arbeit wird eine einzige Zahl, das Verhältnis von Auftrieb zu Widerstand (L/D), optimiert. Bei Strömungsrechungen mit dem Euler-Verfahren wird nur der reibungsfreie (induzierter und Wellen-) Widerstand berücksichtigt. In verfeinerten Untersuchungen unter Nutzung von Navier-Stokes-Verfahren wird zusätzlich auch der Reibungsanteil des Widerstandes minimiert. Die durchgeführten Untersuchungen beziehen sich auf Profile und Tragflügel für Unter- und Überschallströmungen. In zukünfitgen Arbeiten legt es die aerodynamsiche Wissensbasis nahe, auch den Verlauf der Druckverteilungen entlang von Profilen und Flügelschnitten vorzuschreiben, um günstige Resultate für die Reibungseinflüsse zu erhalten. Diese inverse Komponenten der Optimierung (weitgehende Vorgabe des Resultates der Umströmung und Auffinden einer mit dieser Strömung kompatiblen Geometrie) bildet eine attraktive Erweiterung des Anwendungsbereichs der hier vorgestellten Rechnungen mit genetischen Algorithmen. Die Optimierung mit Hilfe evolutionärer Methoden ist sehr rechenintensiv. Aus diesem Grunde verbreitert sich das Anwendungsspektrum dieser Methoden parallel zu Rechnerentwicklung. Da die Computertechnologie innerhalb kürzester Zeit enorme Fortschritte macht, ist mit einer verstärkten Anwendung auch innerhalb der Strömungsmechnik in absehbarer Zeit zu rechnen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-goettingen.de/oai:ediss.uni-goettingen.de:11858/00-1735-0000-0022-5D56-8 |
| Date | 20 June 2000 |
| Creators | Klein, Michael |
| Contributors | Eckelmann, Helmut Prof. Dr. |
| Source Sets | Georg-August-Universität Göttingen |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis |
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