Ausgewählte statistische Betrachtungen im Flugzeugentwurf: Superkritische Profile und Fahrwerk

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Gulla, Duncan: Ausgewählte statistische Betrachtungen im Flugzeugentwurf: Superkritische Profile und Fahrwerk. Projekt. Hamburg : Aircraft Design and Systems Group (AERO), Department of Automotive and Aeronautical Engineering, Hamburg University of Applied Sciences, 2019

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Kenntnisse über Parametereigenschaften und Charakteristiken von Flugzeugkomponenten sind eine wesentliche Grundlage für Methoden des Flugzeugentwurfs. Daher ist Ziel dieser Arbeit, statistische Merkmale und Kenngrößen einer für den Flugzeugbau und Entwurf relevanten Auswahl an Komponenten zu erschließen. Dabei wurden zunächst superkritische Tragflügelprofile hinsichtlich ihrer geometrischen Eigenschaften (relative Profildicke, Wölbung, Dickenrücklage, Wölbungsrücklage und der sogenannte "Leading Edge Sharpness Parameter") untersucht. Diese Eigenschaften wurden mit der Software XFLR5 aus einer Auswahl an superkritischen Profilgeometrien erhoben und mit grafischen und beschreibenden Statistikmethoden ausgewertet. Die Profile wiesen relative Wölbungen von 0 % bis 3,4 % auf, die Mehrzahl entfiel auf Wölbungen von 1 % bis 2 %. Die Wölbungsrücklagen zeigten die für superkritische Profile typische Lage im hinteren Profilbereich zwischen 70 % und 90 % der Profiltiefe. Die Dickenrücklagen verteilten sich um einen Mittelwert von 37 % der Profiltiefe. Eine Betrachtung von Flugzeugreifendimensionen sollte das Verhältnis von Reifenbreite zum Durchmesser w/d charakterisieren. Es wurde ein annähernd lineares Verhalten festgestellt. Die Werte des Parameters w/d umfassten einen Bereich von 0,3 bis 0,4. Durch Regressionsanalysen konnten auch die Abhängigkeiten des Parameters w/d von nur einer bekannten Reifendimension (Breite oder Durchmesser) aufgezeigt werden. Die im Rahmen dieser Arbeit dargestellten Erkenntnisse können als Grundlage weiterführender Untersuchungen genutzt werden.
License of this version: CC BY-NC-SA 4.0
Document Type: book
Publishing status: publishedVersion
Issue Date: 2019
Appears in Collections:Fakultät für Maschinenbau

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