In der vorliegenden Arbeit werden nichtlineare Modellreduktionsverfahren basierend auf Neuro-Fuzzy-Ansätzen entwickelt, um bewegungsinduzierte instationäre aerodynamische Lasten effizient vorherzusagen. Die Zeitbereichsmodelle reproduzieren die wesentliche Dynamik des zugrundeliegenden CFD-Systems und sind in der Lage, das Flugverhalten bei unterschiedlichen Anströmbedingungen, ausgeprägten Stoßwanderungen und Strukturschwingungen zu modellieren. Dadurch wird eine erhebliche Effizienzsteigerung für multidisziplinäre Analysen erreicht.
«In der vorliegenden Arbeit werden nichtlineare Modellreduktionsverfahren basierend auf Neuro-Fuzzy-Ansätzen entwickelt, um bewegungsinduzierte instationäre aerodynamische Lasten effizient vorherzusagen. Die Zeitbereichsmodelle reproduzieren die wesentliche Dynamik des zugrundeliegenden CFD-Systems und sind in der Lage, das Flugverhalten bei unterschiedlichen Anströmbedingungen, ausgeprägten Stoßwanderungen und Strukturschwingungen zu modellieren. Dadurch wird eine erhebliche Effizienzsteigerung...
»