Gerenciamiento y optimización de un banco de ensayos de propulsión híbrido-electrónica para aeronaves

Mas del 2 % de la emisión de gases de efecto invernadero provienen al sector de la aviación, un nivel substancialmente inferior que las cifras que dejan otros sectores, pero se centra especial atención en esta área, ya que se le proyecta un gran crecimiento en los próximos años. Para cumplir con est...

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Detaylı Bibliyografya
Yazar: Gallo Muñoz, Josselyn Esther (author)
Diğer Yazarlar: Endara Vélez, Iván, Director (author)
Materyal Türü: bachelorThesis
Baskı/Yayın Bilgisi: 2020
Konular:
Online Erişim:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57270
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Özet:Mas del 2 % de la emisión de gases de efecto invernadero provienen al sector de la aviación, un nivel substancialmente inferior que las cifras que dejan otros sectores, pero se centra especial atención en esta área, ya que se le proyecta un gran crecimiento en los próximos años. Para cumplir con estos objetivos ambientales se han estudiado nuevas formas de propulsión para aeronaves. Los Sistemas de Propulsión Híbridos-Eléctricos (HEPS) aprovechan las ventajas inherentes de por lo menos dos fuentes de propulsión, donde una de ellas es de tipo eléctrica; por lo general se emplea un Motor de Combustión Interna (ICE) con un Motor Eléctrico (EM). Los HEPS presentan un mayor rendimiento y seguridad operativa en comparación con los sistemas convencionales, que emplean únicamente un ICE. La mejor forma de aprovechar estos sistemas es con la optimización de la gestión energética, es decir, el uso adecuado de estrategias que buscan durante todo el vuelo, la mejor operación para la aeronave, seleccionando de manera acertada la operación de cada fuente de propulsión. El presente trabajo se centra en el estudio de un prototipo de aeronave de la UFJF-Brasil, en etapa de desarrollo. Se emplean modelos detallados de los subsistemas y dado un perfil de vuelo se realiza una optimización que emplea técnicas de Evolución Diferencial (DE) y de Enjambre de Partículas (PSO), a fin de obtener una solución óptima que reduzca el tiempo de procesamiento computacional.