Desenvolvimento e avaliação de abordagens de otimização multidisciplinar e sua aplicação em projeto de foguetes de sondagem

• Main Author: Alexandre Nogueira Barbosa
• Other Authors: Lamartine Nogueira Frutuoso Guimarães
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2013
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/03.11.19.44

A otimização multidisciplinar é uma metodologia com promissora aplicabilidade em projetos de engenharia, em particular, no setor aeroespacial, através da qual intensifica-se a sinergia entre as disciplinas consideradas nesse contexto, promovendo ganhos expressivos no desempenho geral dos produtos ao mesmo tempo que torna o processo de seu desenvolvimento mais eficiente. Nesse contexto, os produtos são sistemas complexos, governados pela interação entre diversos fenômenos físicos. Os foguetes de sondagem brasileiros enquadram-se nessa categoria, pois seu projeto requer mais e mais interações com múltiplas disciplinas. Motivado pela busca por versões melhoradas destes projetos, este trabalho teve por objetivo estudar e ampliar abordagens de otimização multidisciplinar. Primeiro, combinou-se o algoritmo genético multiobjetivo não-geracional com o algoritmo multiobjetivo da otimização extrema generalizada, dois métodos inspirados em princípios diferentes, nunca antes combinados, tal que juntos fornecessem resultados melhores do que o emprego de cada um sem o auxílio do outro. Segundo, desenvolveu-se um procedimento para avaliar e comparar a eficiência da rede perceptron de múltiplas camadas e da rede de função de base radial, usadas como modelos substitutos de funções objetivo, quando computacionalmente custosas. Terceiro, desenvolveu-se uma abordagem, baseada nos mapas auto-organizáveis, no método k-médias e no teorema de Bayes, para explorar as soluções de Pareto, quando representadas em espaços multidimensionais, e auxiliar na sumarização dos compromissos entre as variáveis e os objetivos conflitantes. As duas primeiras abordagens foram propostas para reduzir o custo computacional da otimização, enquanto a terceira foi para auxiliar na análise dos resultados. A ideia de propor essas abordagens surgiu da análise do estudo de otimização das empenas do foguete brasileiro VS-40, onde foram considerados os cálculos de aerodinâmica e trajetória na avaliação da função objetivo. Para realizar essa otimização, desenvolveu-se o programa MDO- SONDA (\textit{multidisciplinary design optimization of sounding rockets}). Este executa os programas de aerodinâmica e trajetória, em modo batch, calcula as propriedades de massa e inércia do foguete, processa a otimização, e gerencia possíveis falhas na execução desses códigos durante esse processo. Aplicando esta ferramenta, reduziu-se o arrasto causado pelas empenas sem aumentar a probabilidade de efeitos adversos que levassem o foguete a apresentar comportamentos instáveis. Finalmente, traçaram-se os contornos para aprimoramento do MDO-SONDA em trabalhos futuros: a incorporação de programas de mais disciplinas, tais como propulsão e estruturas, a definição de problemas mais complexos envolvendo dois ou mais subsistemas do foguete e a incorporação das abordagens desenvolvidas neste trabalho. === Multidisciplinary design optimization is a promising methodology with applicability in engineering projects, particularly in the aerospace sector, through which intensifies the synergy between disciplines considered in this context, providing significant gains in the overall performance of products while making its development more efficient. In this context, the products are complex systems, governed by the interaction between different physical phenomena. The Brazilian sounding rockets fall into this category because their design requires more and more interactions with multiple disciplines. Motivated by the pursuit of improved versions of these projects, this work was to study and extend multidisciplinary optimization approaches. First, it was combined the non- generational multi-objective genetic algorithm with the multi-objective generalized extreme optimization algorithm, two methods inspired by different principles, never before combined, such that together provide better results than employing one without the assistance of the other. Second, it was developed a procedure to evaluate and compare the efficiency of the multilayer perceptron network and the radial basis function network, both used as surrogate models of computationally expensive objective functions. Third, it was developed an approach, which was based on self-organizing maps, the k-means method and the Bayes´ theorem, to explore Pareto-optimal solutions, when represented in multidimensional spaces, and to assist in summarizing the trade- offs between the variables and conflicting objectives. The first two approaches were proposed to reduce the computational cost of the optimization, while the third approach was to assist in the analysis of results. The idea of proposing these approaches arose from the analysis of the fins optimization of the Brazilian rocket VS-40, where the aerodynamics and trajectory calculations were considered in the evaluation of the objective function. To perform this optimization, it was developed the program MDO- SONDA (multidisciplinary design optimization of sounding rockets). This software executes the aerodynamics and trajectory programs in batch mode, calculates the properties of mass and inertia of the rocket, process the optimization, and manages possible failures in the execution of these programs during this process. Using this tool, the drag caused by the fins was reduced without increasing the chances of adverse effects that could lead the rocket to present unstable behaviors. Finally, the contours for the MDO-SONDA improvement in future works were traced: incorporation of programs of more disciplines, such as propulsion and structures, the definition of more complex problems involving two or more subsystems of the rocket, and the incorporation of the approaches that were developed in this work.