Flugzeugentwicklungsbibliothek IAEO

Einführung

Schön, Sie kennenzulernen, ich bin Muratatatsuro, ein neuer Ingenieur im ersten Jahr. Es ist ein oder zwei Jahre her (wahrscheinlich), um eine Flugzeugentwicklungsbibliothek (ich möchte OSS sein) von einem Mann aufzubauen, der Flugzeuge liebt, sich nach Elektrifizierung sehnt, von autonomem und automatisiertem Fahren besessen ist und in Python und Optimierung versunken ist. Dies ist der Beginn des Kampfrekords (ich denke, es kann in ungefähr getan werden). Lernen oder sterben !!

Wie ich mich dazu entschlossen habe

Während meiner Studienzeit forschte ich an der Konzeption und Optimierung von elektrisch angetriebenen Flugzeugen, die als elektrifizierte Flugzeuge bezeichnet werden. Bis zu den Schulabschlüssen wurde das integrierte Design jedoch nur mit Triebwerksoptimierung durchgeführt, was nur ein Name ist. Daher haben wir Optimierungs- und Designtools einschließlich Flugzeugen und eine Umgebung entwickelt, in der andere Personen das Flugzeug, das die neue Ära anführen wird, leicht berühren können. Ich wollte, dass du baust und interessiert bist. Darüber hinaus interessiere ich mich für autonomes und automatisches Fahren, erlebe die optimale Straßensuche auf Simulationsebene für das tatsächlich entworfene Flugzeug (insbesondere für kleine Flugzeuge) und schließe den Prozess vom Entwurf bis zur Betriebssimulation ab Ich dachte, es wäre interessant, wenn es eine konzeptionelle Designumgebung für gäbe.

Bibliotheksübersicht

** IAEA ** (Integrate Analytical Environment for Aircraft) ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie Flugzeuge und Triebwerke auf integrierte Weise konzeptionell entwerfen können (obwohl sie noch nicht fertiggestellt wurde). Neben dem integrierten Design des Flugzeugs und des Triebwerks umfasst das Optimierungsframework das Evolutionsberechnungssystem und das Optimierungsberechnungs-Verifizierungsframework sowie 2D einschließlich der Unterstützung für autonomes Fahren, die SLAM und tiefes Verstärkungslernen kombiniert. Es wird ein ausgezeichnetes (?) Ausgestattet mit einem Flugsimulator.

Die erstellte Bibliothek wird auf dem folgenden Github veröffentlicht (um genau zu sein, wird sie veröffentlicht). Dies wird sicherlich in einem Jahr wunderbar sein.

Es tut mir leid, der Pfad zum Repository war falsch, also habe ich ihn korrigiert. (2020 5/16) 　IAEA Github repository Die einzigen benötigten Bibliotheken sind Numpy, Matplotlib und Pandas, drei Arten von heiligen Schätzen des maschinellen Lernens (sollten es sein). Mit dieser Flugzeugbibliothek können Sie ein solches Flugzeug herstellen und dessen Leistung, Konzeptdiagramm und sogar Wirtschaftlichkeit bewerten! !!

Normal

Blended Wing Body

BWB

Air Taxi(Drone)

Hyper Sonic

Hyper Sonic

Flugzeug- und Triebwerksform

Die in dieser Bibliothek behandelten Flugzeuge und Triebwerke werden erläutert. Ich bin seltsamerweise mit Flugzeugtriebwerken vertraut, weil mein Labor in der Graduiertenschule ein Strahltriebwerkssystem war.

--Flugzeug

Normaler Typ
Schmale Karosseriemaschine
Cessna Maschine
[Tsubasa Integrated Aircraft (BWB)](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%87%E3 % 83% 83% E3% 83% 89% E3% 82% A6% E3% 82% A3% E3% 83% B3% E3% 82% B0% E3% 83% 9C% E3% 83% 87% E3% 82 % A3)
[Hyper Sonic](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E9%9F%B3%E9%80%9F%E8%BC%B8%E9% 80% 81% E6% A9% 9F)
Drohne (UAV) / Fliegendes Auto (Lufttaxi)
Propellermaschine --Motor
[Turbo Jet Engine](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9C%E3%82%B8%E3%82%A7% E3% 83% 83% E3% 83% 88% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 83% B3)
[Turbo Fan Engine](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9C%E3%83%95%E3%82%A1% E3% 83% B3% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 83% B3)
[Turbo Prop Engine](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9C%E3%83%97%E3%83%AD% E3% 83% 83% E3% 83% 97% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 83% B3)
[Getriebene Turbo-Lüfter-Engine](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AE%E3%83%A4%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%BF % E3% 83% BC% E3% 83% 9C% E3% 83% 95% E3% 82% A1% E3% 83% B3% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3 % 83% B3) --Elektrolüfter
Turbo-Elektromotor (TeDP)
Teilelektromotor
Alles elektrisch
Wasserstoffbrennstoff --Solarbatterie
Teilweise Hybridmotor
Hybridmotor
Paralleler Hybridmotor

In dieser Bibliothek nicht nur konventionelle Flugzeuge, sondern auch ** fliegende Autos **, ** Flügelkörper-integrierte Flugzeuge **, ** Überschallflugzeuge ** und eine breite Palette von Triebwerken, nur Turbomotoren Stattdessen werden die Spezifikationen so festgelegt, dass die Leistung auf der Ebene des Konzeptentwurfs berechnet werden kann, einschließlich derer, die mit ** Batterien **, ** Wasserstoffbrennstoff ** und ** Solarbatterien ** ausgestattet sind. (Fast der gesamte Teil wurde während der Recherche implementiert.) Ich möchte die Details der einzelnen Teile erläutern, wenn sie implementiert werden.

Modul Übersicht

Es gibt sieben Hauptmodule. Weitere Informationen zu den Spezifikationen finden Sie unter specation.py.

Berechnung der Flugzeugleistung

Aerodynamische Leistung (Hubwiderstandsverhältnis) --Gewicht --Gestalten

Berechnung der Motorleistung

Kraftstofffähigkeit / Schub --Gewicht --Gestalten

Optimierung (Evolutionsberechnung)

Evolutionsberechnung (Mehrzweckoptimierung)
- NSGA2(Non-dominated Sort Genetic Algorithm 2)
- PSO(Partial Swarm Optimization)
- CMAES(Covariance Matrix Adaptive Evolution Strategy)

Unterstützung für maschinelles Lernen (neuronales Netzwerk)
Analyse der Optimierungsergebnisse

Visualisierung der evolutionären Bevölkerung
Kostenberechnung (Wirtschaft)
Heatmap des Optimierungsergebnisses
Flugzeug- / Triebwerksvisualisierung
Selbstorganisierte Karte

Flugsimulationsumgebung (Ich denke momentan über 2D nach, aber wenn ich die technischen Fähigkeiten habe, mache ich es 3D)
Automatische Fahrunterstützung (SLAM und tiefes Verstärkungslernen)

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)
DeepRL(Deep Reinforcement Learning)

Obwohl es theoretisch verdächtig ist, ist Rauschen auch ein enges Forschungsthema, daher möchte ich das Feld ** Rauschen ** (Umweltverträglichkeit) in die Analyse der Optimierungsergebnisse einbeziehen. (Wunsch) Auch beim Erstellen einer Flugzeugdatenbank muss ich Parameter eingeben, aber ich möchte Werte aus der Bildsegmentierung mit ** Mask-RCNN ** extrahieren und automatisieren, aber ich kann nicht, weil ich keine GPU habe (ich kann nicht) Weinen)

Implementierungsablauf

Ich möchte es unterteilen und den Implementierungsablauf einschließlich mathematischer Formeln und Theorien zeigen. Im Moment denke ich

Was sind Flugzeuge und Triebwerke?
Was sind Entwurfsvariablen und Zielfunktionen bei der integrierten Flugzeug- / Triebwerkskonstruktion?
Zeichnen wir das Flugzeug!
Lassen Sie uns tatsächlich den Motor zeichnen!
Visualisieren wir den Fluss, bis die Zielfunktion erreicht ist!
Berechnung der Motorleistung (Zyklusanalyse)
Was ist das Gewichtsmodell des Motors?
Wie wollen Sie die aerodynamische Leistung eines Flugzeugs?
Was ist das Gewichtsmodell eines Flugzeugs?
Lassen Sie uns Flugzeugberechnung und Triebwerksberechnung integrieren!
Evolutionsberechnung und Mehrzweckoptimierung
Optimieren wir die integrierte Umgebung für mehrere Zwecke!
Lassen Sie uns das Ergebnis der Optimierung visualisieren!
Wie ist die Wirtschaftlichkeit eines Flugzeugs?
Vereinfachung und Beschleunigung der integrierten Umgebung (neuronales Netzwerk)
Erstellen wir eine 2D-Hindernisumgebung!
Was ist SLAM?
Lernprogramm zur Tiefenstärkung
Autonomes Fahren mit SLAM
Finden des optimalen Weges durch tiefes Lernen

Fühlen Sie sich wie es! Wenn Sie sich nicht auf der Ebene der Veröffentlichung von 2 Posts pro Monat entwickeln, wird es nicht enden ... Es ist lang, aber wenn Sie interessiert sind, lesen Sie es bitte ~~

Bewertungsmethoden

Ich habe es mit viel Aufwand entwickelt, aber es macht keinen Sinn, wenn es erheblich abweicht, oder? Ich denke du kannst die Stimme hören. Ich möchte eine Leistungsberechnung und -optimierung für eine tatsächliche Flugzeug- und Triebwerkskombination durchführen (eine Kombination aus einer Schmalkörpermaschine und einem Turbolüftertriebwerk ist in der heutigen Zeit üblich) und die veröffentlichten Daten mit dem tatsächlichen Optimierungsergebnis vergleichen. Überlegen. Wenn es zu viel abfällt, werde ich das Modell abstimmen!

Entwicklungsfortschritt

Es scheint, dass die grundlegenden Spezifikationen für das Modul zur Berechnung der Flugzeug- und Triebwerksleistung, das Optimierungsmethodenmodul, das Optimierungsergebnisvisualisierungsmodul (außer Flugzeug- und Triebwerksvisualisierung) und das Unterstützungsmodul für maschinelles Lernen abgeschlossen wurden. Ich werde diesen Bereich ordentlich umschreiben.

Derzeit erstellen wir eine Zeichenklasse für das Flugzeug. Ein Beispiel wird gezeigt.

Drone 1

Drone2

Normal

BWB !

** Wasserstoff / Hyperschall **

Der runde ist der Motor, und die Form der Flügel und des Körpers wird reproduziert. Wir werden von hier aus weiter upgraden. Details werden im Kapitel über Flugzeugzeichnungen ~~ erklärt.

Schließlich

Wenn Sie möchten, versuchen Sie bitte, gemeinsam ein Programm zu erstellen. Grundsätzlich möchte ich in dieser Bibliotheksimplementierung fortfahren, ohne fortgeschrittene Mathematik wie Differenzierung und Integration zu verwenden. Darüber hinaus wird der Teil zur Leistungsberechnung zu einem Engpass (insbesondere die Triebwerksleistungsberechnung und der Teil, der die Flugzeugform schätzt), also für diesen Teil Cython nach der Implementierung des Optimierungsmoduls. Es kann durch en / latest /) oder C ++ neu implementiert werden. Für diejenigen, die Python zusammen lernen, ist die Vorbereitungsbeziehung wie folgt.

Python3-Installationsartikel (Mac OS), [Python3-Installationsartikel (Windows10)](https://www.python.jp/install /windows/install_py3.html) -Installation von numpy, matplotlib
PyCharm, [Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code /), Anaconda Installation
Jupyter notebook

Verweise

Wikipedia Airbus A320 NASA Langley Research Center Homepage [Joby Aviation mit dem Ziel, ein Taxiunternehmen zu fliegen, bringt auf Initiative von Toyota 65 Milliarden Yen ein](https://jp.techcrunch.com/2020/01/16/2020-01-15-joby-aviation-raises-590-million -led-by-Toyota-to-Launch-ein-elektrisches-Luft-Taxi-Service /) JAXA Aerospace Technology Division

Beginn der Erstellung der Python-Flugzeugentwicklungsbibliothek IAEA. -Kapitel 1-