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Efficient Training Data Generation for Reduced-Order Modeling in a Transonic Flight RegimeGeneración eficiente de datos de entrenamiento para el modelado de orden reducido en un régimen de vuelo transónico

Resumen

En este estudio, se presenta un enfoque de sustitutos dependientes del tiempo para generar los datos de entrenamiento para identificar el modelo de orden reducido de un sistema aerodinámico inestable con la variación del ángulo de ataque medio y el número de Mach en un régimen de vuelo transónico. Para ello, se selecciona un conjunto finito de muestras de vuelo que cubren el rango de vuelo en cuestión en un primer momento. Posteriormente, las salidas aerodinámicas inestables del sistema bajo entradas dadas de ruido blanco gaussiano filtrado en estas muestras de vuelo se simulan mediante la técnica CFD que resuelve las ecuaciones de Euler. Las salidas aerodinámicas inestables, que se consideran una función dependiente del tiempo de los parámetros de vuelo, pueden aproximarse mediante la técnica de Kriging en cada paso de tiempo. De este modo, los datos de entrenamiento para cualquier combinación de parámetros de vuelo en el rango de interés pueden obtenerse sin realizar más simulaciones CFD. Para ilustrar la precisión y la validez de los datos de entrenamiento generados mediante el enfoque propuesto, los datos construidos se utilizan para identificar los modelos aerodinámicos de orden reducido de un perfil aerodinámico NACA 64A010 mediante un algoritmo de identificación de subespacio robusto. Se calculan las respuestas aerodinámicas y aeroelásticas inestables bajo diversas condiciones de vuelo en régimen transónico. Los resultados concuerdan con los obtenidos utilizando los datos de entrenamiento de la técnica CFD.

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