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Scientific Reports volume 13、記事番号: 11994 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

Multidisciplinary Design Optimization (MDO) を使用すると、各分野を個別に最適化するよりも優れたソリューションに到達できます。 特にドローンの最適な構造は選択する素材によって異なります。 ここでは、太陽光発電高高度長時間耐久 (HALE) ドローンの \(CO_2\) フットプリントが最適化されており、使用される構造材料は設計変数の 1 つです。 最適化は、OpenMDAO に基づくフレームワークである OpenAeroStruct の修正バージョンを使用して実行されます。 当社の EcoHale フレームワークは、低忠実度のアプローチと比較して高忠実度のコードを使用して構築された MDO コミュニティ (FBhale) の古典的な HALE テストケースで検証されています。 私たちの研究の独創性は、\(CO_2\) の最小化という新しい問題に適応するために 2 つの特定の分野 (エネルギーと環境) を組み込んでいることです。 エコ材料の選択は、個別材料の選択からグローバル MDO ループで実行されます。 これは可変緩和によって実現され、マルチマテリアル トポロジー最適化からインスピレーションを得た連続最適化アルゴリズムの使用を可能にします。 私たちの結果は、電動ドローンという特定のケースでは、\(CO_2\) フットプリントの観点から最適な材料が重量の観点からも最適な材料であることを示しています。 これは、ドローンの \(CO_2\) フットプリントを削減するデジタル マイクロアーキテクチャ材料に関する新しい研究への扉を開きます。

太陽光発電で駆動する高高度耐久性 (HALE) ドローンは、一部のミッションでは衛星の代替となる可能性があります。 太陽電池とバッテリーにより、数年間の飛行が可能であり、高高度 (20 km 以上) に加えて、人工衛星と同様のミッションに適しています1。 HALE ドローンは、軌道上にある人工衛星とは異なり、ある地点を永続的にカバーしたり、再配置したりすることができ、修理も可能です。 高度が低いほど地球観測の解像度は向上しますが、カバー範囲も狭くなります。 最大の利点は衛星に比べてコストが低いことです。 HALE ドローンは、エネルギー消費の高い発射装置を必要としないため、より環境に優しい可能性もあります。 環境への影響に特別な注意を払うと、この利点がさらに高まります。 完全電動の HALE ドローンの場合、この影響のほとんどは、使用される材料とドローンの製造に起因します。 Multidisciplinary Design Analysis and Optimization (MDAO) は MDO に圧縮されることが多く、効率的なアーキテクチャを開発して各分野を個別に最適化するよりも優れたソリューションに到達できます。 最も先進的な数値フレームワークは NASA3 によって開発されました。 MDO は民間航空機のエコデザインに適用され、成功しています4。 ただし、HALE ドローンのミッション要件は民間航空機とは大きく異なります。 前述の機能に加えて、閉じた軌道で飛行するため、飛行速度は要件ではありません。 さらに、十分な太陽光エネルギーを集めるためには、大きな翼表面積が必要です。 これらの要件により、アスペクト比が高く、非常に異なるデザインが必要になります。 HALE ドローンの設計はすでに広範囲に研究されています。 このような航空機の概念設計のための分析手法を使用して、超軽量 3.2 m スパンの太陽光発電ドローンに対してグローバル構成の最適化が行われました5。 別の関連論文では、概念設計からミッションに至るまでの標準的なアプローチを使用した、極端なアスペクト比コンセプト（翼幅500フィート）を備えた「大気衛星」として機能するHALE UAVの分析、設計、最適化のための学際的なツールの開発に焦点を当てています。解析から予備的な航空機設計手法まで6. Montagnier et al.7 では、複合材料を使用して柔軟な翼の質量を最小限に抑えました。 巡航速度と揚力係数の関係図から、翼長 69 m でペイロードが総質量 817 kg の約 4% となる最適なソリューションが明らかになりました。 実験の観点から: 機械的試験 8,9 または空力弾性研究 10,11 のために、スケールサイズのプロトタイプが製造されています。 最近では、多重忠実度設計の車両フレームワークが開発されました12。 Botero et al.13 は、このフレームワークをソーラー UAV 設計に適用し、大型車両に必要なエネルギーが小型車両の約 2 倍であるという事実を強調しました (翼幅は同じ 10 m ですが、ペイロードが異なります)。 車両は目的に合わせて最適化されていません。 オプティマイザーは、主にエネルギー関連の制約を使用して、実行可能な車両を見つけるために使用されます。 より高い忠実度を追求した最適化が実施され 14、設計フレームワークが構築されました 15。 しかし、これらの研究はすべて質量の最適化のみに焦点を当てており、ドローンの環境フットプリントは考慮されていませんでした。 この研究の目的は、再現性のある研究を生み出すために、オープンソース ツールを使用して、忠実度は低いが迅速に環境影響をグローバルに最適化することでこのギャップを埋めることです。