Le modèle simule la rigidité variable des volets pour la meilleure portance

Les chercheurs se sont demandé s’ils pouvaient modéliser un volet sur un profil aérodynamique, ou une aile, avec des rigidités variables au fil du temps, un peu comme un oiseau peut tendre ou raidir la musculature et les tendons reliés aux plumes cachées.

“Nous savons par des études antérieures que le fait d’avoir un volet avec une certaine rigidité pourrait aider à augmenter la portance dans le régime de décrochage”, a déclaré Andres Goza, professeur au Département de génie aérospatial de l’UIUC. “Donc, cela posait la question : et si vous pouviez régler la rigidité ? Quel avantage y aurait-il ?”

Les résultats de l’étude ont montré un grand avantage. “Notre lambeau avec une rigidité variable était meilleur que l’absence de lambeau de 136 % et 85 % mieux que le meilleur lambeau à rigidité unique possible d’une étude antérieure que nous avons menée.”

Goza et son étudiant Nirmal Nair ont modélisé un actionneur à rigidité variable sur un volet articulé à un profil aérodynamique via un ressort de torsion pour créer un contrôleur hybride qui modifie la rigidité au fil du temps. Le rabat lui-même ne peut pas s’effondrer ou se plier de quelque façon que ce soit. La rigidité fait référence à la force avec laquelle le ressort de torsion retient le volet.

“Dans la simulation, nous avons formé un contrôleur qui a déterminé une valeur spécifique sur le spectre de très rigide à très lâche. Le contrôleur a été construit à l’aide de l’apprentissage par renforcement et formé pour sélectionner une rigidité pour améliorer la portance sur le profil aérodynamique”, a déclaré Goza.

“Avec les actionneurs à raideur variable, nous obtenons l’évolution des valeurs de raideur du ressort. Le ressort est un modèle simplifié. En pratique, cette fonctionnalité peut être implémentée à l’aide d’actionneurs à raideur variable, bien qu’il s’agisse d’une étape non triviale qui nécessiterait un nouvel effort de recherche, au-delà de la portée de ce que nous avons examiné. Les résultats de notre paradigme de rigidité réglable ont été comparés au meilleur cas de rigidité unique possible, obtenu en construisant une carte de performances pour plusieurs simulations différentes correspondant chacune à une seule valeur de rigidité.

Goza a déclaré que les améliorations de la portance sont obtenues grâce aux oscillations des volets de grande amplitude, la rigidité variant sur quatre ordres de grandeur.

“Pour les neuf premières unités de temps, le contrôleur a essayé différentes rigidités et a appris ce qui s’est passé”, a déclaré Goza. “Ensuite, nous l’avons lâché pour le reste de la simulation : à un instant donné, il décide de modifier la rigidité et de s’adapter activement au fil du temps en fonction de ce que fait le flux pour augmenter la portance.”

Goza a déclaré qu’il est compliqué de développer une stratégie de contrôle comme celle-ci.

“Au fur et à mesure que la rigidité change, le volet se déplace. Ensuite, le mouvement du volet modifie le flux d’air autour de lui, il y a donc un couplage complexe en cours”, a déclaré Goza. “Maintenant, le volet répondra différemment au changement du champ d’écoulement autour de lui et à mesure que le champ d’écoulement change, la réponse du volet changera à nouveau. La simulation de ce couplage bidirectionnel est une source de complexité.

“Une force de notre travail est que nous modélisons tout cela. Nous tenons pleinement compte du couplage bidirectionnel entre le mouvement structurel et la réponse. Et c’est la clé du développement d’un contrôleur précis. Nous devons être en mesure de dire, quand je changez la rigidité, voici l’interaction qui se produira et exploitez-la pour lui donner une meilleure portance.”

Goza a déclaré que le plus souvent, lorsque les gens pensent au contrôle, il s’agit de rétroaction. Nous recevons des informations sur un système, puis utilisons ces informations pour prendre une décision. Il y a des conséquences, et vous continuez à corriger automatiquement.

“Ce contrôleur hybride règle la rigidité, mais nous l’appelons hybride parce que nous ne contrôlons pas directement le mouvement des volets. Nous disons simplement que le volet a une rigidité spécifique, et je vais l’actionner et modifier la rigidité. Tout ce qui arrive ensuite est basé sur la physique de cette rigidité. Le volet sentira ce qui se passe dans le flux et commencera à se déployer de lui-même. Et il va commencer à induire ces autres dynamiques.

Goza a déclaré que l’application la plus naturelle de cette recherche est les véhicules inoccupés équipés d’ordinateurs de bord.

“Pour ces avions plus petits, les rafales peuvent avoir un impact beaucoup plus important”, a déclaré Goza. “Ils doivent être plus maniables, par exemple lors de catastrophes naturelles, il peut être nécessaire d’atteindre un endroit où les humains ne peuvent pas facilement se déplacer.”

Il a ajouté que le calcul a une utilité “parce que vous pouvez autoriser le contrôleur à faire varier la rigidité sur 4 ordres de grandeur, et quel que soit le nombre résultant, il est simplement utilisé dans la simulation. Vous n’êtes pas limité par des limitations physiques. Cela nous permet d’explorer le paramètre espaces que nous ne connaîtrions pas autrement, et l’utiliser comme tremplin pour motiver les expérimentateurs intelligents à réaliser ces plages de paramètres.

“À ce stade de la recherche, les conceptions structurelles qui subissent les changements de rigidité requis n’existent pas. Ainsi, de cette manière, le calcul peut inspirer les scientifiques des matériaux à développer de nouveaux matériaux/paradigmes de conception structurelle qui peuvent le faire”, a déclaré Goza.