Calibração e análise de simuladores de dinâmicas de helicópteros por Bred Vector

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Ivana Yoshie Sumida
• Orientador(a): Haroldo Fraga de Campos Velho
• Banca de defesa: Sandra Aparecida Sandri, Stephan Stephany, Luiz Carlos Sandoval Góes, Thiago Gamboa Ritto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: The aerospace industry is strongly connected to several computing areas, such as computer aerodynamics, computerized control of aircraft, ground segment software, and flight simulators. Flight simulators are being largely used to increase the safety of operations. In order that the simulators have a good adherence to reality, they need to be calibrated, that is, identify the parameters that make the simulation as close as possible to the real dynamic. After these parameters are identified, the simulator is ready to be used to evaluate rockets and aircraft, as well as in pilot training. Determining these parameters, which characterizes the aerodynamic behavior of the aircraft, can be formulated as an optimization problem. One of the goals of this work is to calibrate the simulator of a helicopter dynamics using a new meta-heuristic named MPCA (Multiple Particle Collision Algorithm). The results were compared to the ones found using a genetic algorithm. However, an analysis of the flight dynamics is also relevant so that the simulator can represent the response of the aircraft. The second goal of this work is to predict the flight dynamics of a simulator. At this stage, the problem of predictability was formulated as a classification problem. A bred vector based technique was employed to evaluate a non-linear dynamic system, and neuro-fuzzy classifiers were used to identify predictability classes. The application of bred vectors methodology focused on the dynamics of the rotor of a helicopter.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.07.14.25

O setor aeroespacial é fortemente ligado a diversas áreas da computação. São exemplos bem conhecidos: aerodinâmica computacional, controle computadorizado de aeronaves, softwares do segmento de solo e simuladores de voo. Há um uso crescente de simuladores de voo com o objetivo de aumentar a segurança das operações. Para que os simuladores tenham uma boa aderência com a realidade é preciso calibrá-los, ou seja, identificar os parâmetros que tornem a simulação o mais próximo possível da dinâmica real. Após determinar tais parâmetros, o simulador estará pronto para ser usado na avaliação de foguetes, aeronaves e no treinamento de pilotos. A identificação de parâmetros, que caracteriza o comportamento aerodinâmico da aeronave, pode ser formulada como um problema de otimização. Um dos objetivos desse trabalho é realizar a calibração de um simulador da dinâmica de helicóptero através da meta-heurística: algoritmo de colisão de múltiplas partículas (MPCA: Multiple Particle Collision Algorithm). Os resultados foram comparados com os encontrados pelo algoritmo genético. Entretanto, uma análise da dinâmica também é relevante para que o simulador possa bem representar a resposta da aeronave. O segundo objetivo deste trabalho é realizar a previsibilidade da dinâmica. Nessa etapa, o problema da previsibilidade é formulado como um problema de classificação. Uma técnica baseada em ${''}$bred vectors${''}$ é empregada para avaliar um sistema dinâmico não linear e classificadores neuro-difusos são utilizados para identificação das classes de previsibilidade. Neste trabalho, a aplicação da metodologia de ${''}$bred vectors${''}$ tem foco na dinâmica do rotor de um helicóptero.