Análise e otimização multidisciplinar de desempenho de um VANT utilizando algoritmo genético multiobjetivo - Prudencio, Arthur Chabole Oliveira [UNESP] (2024)
O trabalho aborda a análise e otimização multidisciplinar do desempenho de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) por meio da integração de diversas disciplinas e do uso de algoritmos genéticos multiobjetivo. A metodologia adotada consiste em duas partes: o desenvolvimento de uma biblioteca em Python para a previsão de desempenho de VANTs e o acoplamento dessa biblioteca com o software Dakota para a otimização da geometria da asa, levando em consideração parâmetros de desempenho. A primeira parte do trabalho envolve a criação de uma biblioteca orientada a objetos em Python, utilizando as bibliotecas Numpy, scipy e pandas, seguindo boas práticas de programação. Essa biblioteca é capaz de calcular o desempenho de um VANT com propulsão a hélice, contribuindo para uma análise mais detalhada e precisa das funcionalidades e arquitetura geral da aeronave. Já a segunda parte do trabalho foca na otimização da geometria da asa do VANT, considerando múltiplos critérios de desempenho simultaneamente. O uso do algoritmo genético multiobjetivo permite encontrar soluções não dominadas que equilibram diferentes objetivos de projeto, como eficiência, segurança e desempenho global. Essa abordagem multidisciplinar é fundamental para o desenvolvimento de projetos aeronáuticos mais avançados e eficazes.