A procedure for reduced-order model based robust aeroelastic control

Brüderlin, Manuel Pedro; Behr, Marek; Schröder, Kai-Uwe

doi:HT020046070

A procedure for reduced-order model based robust aeroelastic control = Ein Verfahren zur robusten aeroelastischen Regelung mit Modellen reduzierter Ordnung

Brüderlin, Manuel Pedro^RWTH*

2019

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Manuel Pedro Brüderlin

ImpressumAachen 2019

Umfang1 Online-Ressource (xxii, 125 Seiten) : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2019

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Behr, Marek (Thesis advisor)^RWTH* ; Schröder, Kai-Uwe (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-01-31

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2019-04131
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/760339/files/760339.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Computergestützte Analyse technischer Systeme (416010)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Reduced-Order Model (frei) ; aeroelasticity (frei) ; fluid-structure interaction (frei) ; robust control (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Aufgrund der heute verfügbaren Rechenleistung sind gekoppelte CFD-CSM-Verfahren (Computational Fluid Dynamics - Computational Structural Mechanics) für die aeroelastische Berechnung von Flugzeugen Stand der Technik. Ein solches Verfahren ermöglicht eine sehr genaue Vorhersage aeroelastischer Phänomene. Aufgrund der Komplexität und des Rechenaufwandes ist es jedoch für die Reglerauslegung nicht geeignet. Dafür ist ein vereinfachtes Modell des aeroelastischen Systems erforderlich, das jedoch das wesentliche Systemverhalten erfasst. In der vorliegenden Arbeit wird daher ein aus der CFD-CSM-Simulation abgeleitetes Reduced-Order Model (ROM) verwendet. Basierend auf dem Input-Output-Verhalten der CFD-CSM-Simulation wird mittels Systemidentifikation ein ROM bestimmt. Mathematisch betrachtet ist das ROM eine Linearisierung der CFD-CSM-Simulation um das stationäre Gleichgewicht. Die Linearisierung ermöglicht die Verwendung gängiger Verfahren zum Reglerentwurf. Ziel des Reglerentwurfs ist Robustheit in sub- und transsonischer Strömung. Daher werden mehrere ROMs, die den gewünschten Bereich abdecken, zum Entwurf verwendet. Für jedes ROM wird mit dem Parameterraum-Verfahren der Stabilitätsbereich des Reglers ermittelt. Die Schnittmenge aller ist dann der Bereich der robusten Stabilität. Aus diesem Bereich wird mit einem Optimierungsansatz ein Satz von Reglerparametern bestimmt. Dabei werden alle ROMs in der Kostenfunktion berücksichtigt. Ziel dieser Optimierung ist es, die Schwingungsdämpfung des aeroelastischen Systems zu erhöhen. Für die Implementierung des ROMs, sowie für den Reglerentwurf wird Matlab verwendet. Der daraus resultierende Regler wird dann von Matlab in die CFD-CSM-Umgebung exportiert und validiert. Das Verfahren wird erfolgreich an drei Testfällen in sub- und transsonischer Strömung verifiziert: einem 2D-Profil, einem elastisch gelagerten Winglet und einer Flügelkonfiguration. Der Schwerpunkt des ersten Testfalls liegt auf der Flatterkontrolle, während die übrigen Fälle sich auf die Verbesserung des dynamischen Verhaltens konzentrieren. Die Regelerstruktur ist so gewählt, dass die drei Regelparameter mit der Verformung, Geschwindigkeit und Beschleunigung korrelieren. Deren Einfluss kann sich mit der Machzahl signifikant ändern. Am wirksamsten ist in allen Testfällen der Geschwindigkeitsparameter. Für die bestmögliche Reglerperformance sind jedoch alle drei Parameter notwendig. Der Vergleich zwischen ROM und CFD-CSM zeigt für alle Testfälle eine sehr gute Übereinstimmung, trotz Nichtlinearitäten aufgrund von Stößen und Strömungsablösung. Dies zeigt auch die Validität des ROM-basierten Reglerentwurfs.

Due to the increase in computer performance coupled CFD-CSM (Computational Fluid Dynamics - Computational Structural Mechanics) tools are state of the art for aeroelastic simulation of aircraft. Such a coupled CFD-CSM tool allows very accurate computations of aeroelastic phenomena. However, due to its complexity and computational expense, it is not suited for control law design. Suitable control parameters can only be determined with computationally expensive trial and error attempts. For designing a control system, a simplified model of the aeroelastic system, which still captures the essential system behavior, is required. Therefore, in the present work a Reduced-Order Model (ROM) derived from the CFD-CSM simulation environment is used. Based on the CFD-CSM input-output relation, system identification methods are used to identify a ROM. Mathematically the ROM is a linearization of the CFD-CSM simulation around the steady state equilibrium. The linearization enables using common control design methods. The designed controller should be robust across a range of sub- and transonic flow conditions. Therefore a collection of ROMs, which span the desired operational envelope, is considered. For each condition the stability region for a three-term controller is determined with the parameter space approach. The intersection area of all conditions is the area of robust stability. Out of this area, a set of control parameters is computed with an optimization approach, where all ROMs conditions contribute to the cost function. The objective of this optimization is to increase the damping of the aeroelastic system and thus accelerate the vibration decay. For the implementation of the ROM as well as for control design Matlab is used. The resulting controller is then exported from Matlab to the CFD-CSM environment and validated. The procedure is successfully applied to three test cases in sub- to transonic flow: an airfoil section, an elastically suspended winglet, and a complete wing configuration. The focus of the first test case is flutter control while the remaining cases focus on tailoring the dynamic response. The control structure is chosen in such a way that the three control parameters correlate with displacement, velocity, and acceleration. The impact of each can change significantly with the Mach number. Most effective in all test cases is the velocity parameter. However, for a maximum gain, all three parameters are necessary. For all test cases, the comparison between ROM and CFD-CSM revealed that the linear ROM is able to predict the response very accurately, despite nonlinearities due to shocks and flow separation. This justifies the ROM based control design.

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