Perfección de la hélice: optimización con JMP para una experimentación eficienteEl diseño eficiente de las hélices es crucial para la industria de los aviones eléctricos de despegue y aterrizaje verticales (eVTOL), que se prevé que alcance un valor de mercado de 15.800 millones de dólares en 2030, según un informe de Market Research Future. Las hélices desempeñan un papel fundamental a la hora de optimizar el rendimiento, reducir el consumo de energía y mejorar la estabilidad de vuelo en los aviones eVTOL, que están diseñados para revolucionar la movilidad aérea urbana. Para lograr estos objetivos, el uso de un diseño que llena el espacio (un tipo de diseño de experimentos o DOE) ayuda a explorar la compleja relación entre las variables de diseño, lo que garantiza las configuraciones más eficientes. Para este proyecto, se empleó la teoría de elementos de pala para modelar la aerodinámica de la hélice, mientras que la integración con el software MATLAB y JMP proporcionó una potente plataforma para realizar el análisis y optimizar el diseño. A través de este enfoque, se puede comprender y refinar mejor el impacto de las diferentes variables en el rendimiento de las hélices para la creciente industria de los eVTOL.
Automatización y scriptingRe: Perfección de la hélice: optimización mediante JMP para una experimentación eficiente¡Buena presentación!
Lo que sería realmente genial sería poder tomar los parámetros del Profiler y alimentarlos directamente a un modelo paramétrico en Fusion 360 para que los modelos pudieran validarse físicamente.
Re: Perfección de la hélice: optimización mediante JMP para una experimentación eficienteNo tuve la oportunidad de revisar todos los archivos adjuntos, por lo que es posible que desees ignorar mis comentarios.
Corrígeme si me equivoco, ¿los "experimentos" se realizaron en un software de simulación? No entiendo por qué haces esto. El modelo ya se conoce en el software de simulación. ¿Estás tratando de descubrir ese modelo? ¿Cómo se introdujo el error? ¿Cómo se desarrolló ese modelo (por ejemplo, completamente teórico o el resultado de la experimentación)? ¿En qué espacio de inferencia se desarrolló el modelo? ¿Cómo se simuló el ruido?
En mi humilde opinión, lo que sugiere Byron es mucho más importante: validar físicamente el modelo en el software de simulación.
Re: Perfección de la hélice: optimización mediante JMP para una experimentación eficiente@statman ¡Gracias por mirar y comentar!
El modelo utilizado se llama Teoría de Elementos de Cuchilla. Hay muchas maneras de implementar este modelo, para este experimento introdujimos variables que normalmente se supone que son lineales en la Teoría de Elementos de Cuchilla, lo que significa que el modelo aún no se conoce.
El modelo fue desarrollado en 1878 y ha sido validado experimentalmente, es el modelo analítico más utilizado para simular el rendimiento de la hélice.
Limitamos el experimento a 6 variables de entrada y pusimos restricciones a cada una de ellas en función del conocimiento teórico y las limitaciones físicas.
Por ejemplo, un ángulo de inclinación de la punta superior a 17 grados provocaría que los cinco perfiles aerodinámicos estuvieran en su región de pérdida.
Dado que este experimento es puramente analítico, los resultados serán los mismos sin importar cuántas veces lo ejecute, lo que significa que no es necesario simular ruido ni introducir errores.
La experimentación adicional incluiría validación física o herramientas de simulación de alta fidelidad; el propósito de este proyecto es demostrar la capacidad de JMP para descubrir resultados que de otro modo quedarían inexplorados y demostrar un caso de uso de integración de JMP y MATLAB.
Re: Perfección de la hélice: optimización mediante JMP para una experimentación eficienteGracias por tu respuesta. Sigo sin entender, así que por favor ayúdame a entender. En realidad no estás haciendo ningún experimento físico, ¿correcto? Debes estar usando modelos teóricos en tu software. Cuando ingresas un valor para una variable, si esa variable no está en el modelo teórico, entonces no tendrá efecto en las variables de respuesta, ¿correcto? Para que haya un cambio en la respuesta en la simulación, la variable debe estar en el modelo. Si solo hay un término lineal en el software de simulación, el software no puede mostrar un efecto no lineal, correcto. El modelo es conocido.
Tras haber trabajado durante años en el sector aeroespacial y, por desgracia, en el V-22 (Osprey), puedo asegurarle la importancia del ruido para comprender cómo "perfeccionar" el rendimiento de la hélice. Es imposible fabricar dos palas iguales (estas son palas de fibra de carbono tratadas en autoclave). Las suposiciones de su software son que sus datos de entrada son exactamente los mismos sin variación... esto no es posible en la realidad.
Entiendo que, tal vez, no quieras entender realmente qué factores afectan el rendimiento de una cuchilla giratoria, sino que deseas mostrar el poder de usar JMP y Matlab.
Por cierto, ¿tienes alguna evidencia física de que cuando todas las palas tienen un ángulo de ataque >17º hay pérdida de sustentación? En el enlace adjunto se indica que " el ángulo crítico de ataque suele ser de unos 15°, pero puede variar significativamente según el fluido , la lámina (incluida su forma, tamaño y acabado) y el número de Reynolds ".
