Deep Learning Approaches for Transonic Aerodynamic Buffet Analysis

Zahn, Anne Rebecca Carola

Anne Rebecca Carola Zahn

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Originaltitel:: Deep Learning Approaches for Transonic Aerodynamic Buffet Analysis
Übersetzter Titel:: Deep Learning Methoden für die Analyse von Transsonischem Buffet
Autor:: Zahn, Anne Rebecca Carola
Jahr:: 2024
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: TUM School of Engineering and Design
Institution:: Lehrstuhl für Aerodynamik und Strömungsmechanik (Prof. Adams)
Betreuer:: Breitsamter, Christian W. M. (Prof. Dr.)
Gutachter:: Breitsamter, Christian W. M. (Prof. Dr.); Gauger, Nicolas (Prof. Dr.); Rudnik, Ralf (Prof. Dr.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: MAS Maschinenbau
Stichworte:: Deep Learning; Buffet Aerodynamics
TU-Systematik:: MTA 300; VER 505
Kurzfassung:: At transonic flight conditions, shock oscillations and boundary layer separation can appear. This instability, referred to as buffet, defines a limit of the aircrafts flight envelope. In order to determine the buffet loads on the aircraft, numerical or experimental investigations are necessary, which are time and cost consuming. In order to present a solution for this issue, deep learning methods for an accurate computation of buffet loads are developed and applied in this thesis.
Übersetzte Kurzfassung:: Bei transsonischen Flugbedingungen können Stoßschwingungen und Grenzschichtablösung auftreten. Diese Instabilität, die als Buffet bezeichnet wird, definiert eine Grenze des Flugbereichs des Flugzeugs. Um die Buffetlasten am Flugzeug zu ermitteln, sind numerische oder experimentelle Untersuchungen notwendig, die zeit- und kostenintensiv sind. Um eine Lösung für dieses Problem vorzustellen, werden in dieser Arbeit Deep-Learning Methoden zur Modellierung von Buffetlasten entwickelt und angewendet.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1719360
Eingereicht am:: 25.10.2023
Mündliche Prüfung:: 11.04.2024
Dateigröße:: 52006191 bytes
Seiten:: 220
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240411-1719360-1-7
Letzte Änderung:: 08.08.2024
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