Ottimizzazione fluido-struttura di velivoli industriali: il caso del P180 Avanti EVO - RINA Italy

Ottimizzazione fluido-struttura di velivoli industriali: il caso del P180 Avanti EVO

03 gen 2019

Estratto dell'articolo tratto dalla rivista Analisi e Calcolo n.89

Ottimizzazione fluido-struttura di velivoli industriali: il caso del p180 avanti evo

Questo articolo presenta l’ottimizzazione di forma del velivolo P180 Avanti EVO progettato e costruito dalla Piaggio Aerospace. Dopo esser state generate, le varianti di forma vengono successivamente analizzate in maniera automatica tramite una soluzione numerica high fidelity che tiene conto dell’interazione fluido struttura. Lo studio è stato effettuato nell’ambito dell’Esperimento 906 del progetto Europeo Fortissimo, che ha consentito di rendere disponibile su cloud la piattaforma di calcolo del progetto RBF4AERO. Mediante il metodo delle radial basis functions (RBF), la piattaforma RBF4AERO consente di parametrizzare rispetto alla forma e per vari solutori, sia modelli fluidodinamici (CFD++, ANSYS Fluent, SU2) che strutturali (Nastran, ANSYS APDL), ed è altresì in grado di valutare le prestazione globali considerando l’accoppiamento fra fluido e struttura (FSI).

Il progetto RBF4AERO è stato finanziato durante il settimo programma quadro con l’obbiettivo di sviluppare, e mettere alla prova, una piattaforma software in grado di rispondere alle esigenze di simulazione numerica ad alte prestazioni necessarie per la progettazione e l’ottimizzazione aeronautica.

Dopo aver completato il progetto RBF4AERO, alcuni dei partner con il supporto della Piaggio Aerospace [4] hanno concordato di proporre la piattaforma nella Call del progetto Fortissimo 2 [5], ottenendo il finanziamento per uno specifico esperimento mirato all’uso della piattaforma RBF4AERO attraverso il Marketplace di Fortissimo.

La piattaforma integra i seguenti strumenti di calcolo: il Morpher Tool (MT), versione Stand Alone del software RBF Morph; l’Optimization Manager (OM) per la gestione di ottimizzazioni ad obbiettivo singolo o multiplo (SOO o MOO) basata sugli Evolutionary Algorithms (EA) e guidata da metamodelli; una versione in-house del solutore aggiunto (Adjoint) per OpenFOAM.

Il funzionamento integrato della piattaforma avviene grazie ad una tecnica meshless di mesh morphing basata sulle RBF che consente di trattare i seguenti scenari di analisi:

  • Ottimizzazione EA vincolate (SOO o MOO) anche nel caso di analisi FSI accoppiate;
  • Formazione di ghiaccio;
  • Ottimizzazione basata sull’accoppiamento di solutore aggiunto e mesh morphing.


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