自動計算・最適化

翼型の自動選定と GA 探索、揚力線理論の比較、飛行経路最適化

自動計算(U) メニュー

・滑空機シム＋最大飛距離　翼型計算…

4 段平面形の各断面に翼型データベースの翼型を割り当て、 XFOIL で各断面のポーラを事前に計算してから、非線形 3DOF で 10 m からの滑空を計算します。

結果は 2 つのグラフで表示されます。

飛行軌跡	水平距離と高度の関係
ピッチ角・合成速度	時間に対するピッチ角と対気速度の変化

Reynolds 数は自動で決まります。 4 段平面形の各断面の翼弦長と、滑空機のシム滑空速度から自動算出されるので、手で指定する必要はありません。

・翼型自動選定＋最大飛距離探索(GA)…

本プログラムの中でもっとも自動化が進んだ機能です。 翼根の翼厚を指定するだけで、あとは全自動で最良の機体を探します。

処理の流れは次のとおりです。

翼型の絞り込み　… 指定した翼根翼厚 ± 許容幅で翼型データベースを検索し、翼厚が近い順に候補を選びます
XFOIL 事前解析　… 候補翼型を、迎角範囲 × Reynolds 数範囲でまとめて解析し、断面ポーラ表を作ります
GA 探索　… 4 段それぞれの翼型・取付角・コード長・上反角を遺伝的アルゴリズムで振りながら、非線形 3DOF の滑空距離を並列で評価します
ランキング　… 飛行距離の大きい順に並べ、autocalc.db へ保存します

パイロットの体重と機体重量は決定済みの固定条件として扱い、翼まわりの諸元だけを変化させて探索します。

探索中も他のモードを使えます。 ウィンドウを閉じても計算はバックグラウンドで走り続けます。進み具合と停止ボタンは画面下のステータスバーに出るので、モードを切り替えてもそこから止められます。

全翼型バッチ解析・GA最適化とは同時に走りません。 どれも CPU のコアを目いっぱい使う並列計算だからです。バッチ解析とぶつかったときは、どちらを続けるか尋ねるダイアログが出ます。 GA最適化が動いているときは「ほかの計算が実行中です」と表示され、開始しません。 → 並列計算について

・揚力線理論群全計算＋比較…

12 種類の揚力線理論を同じ条件でまとめて計算し、翼幅荷重分布を 1 枚のグラフに重ね描きします。手法ごとの違いを見比べたいときに使います。

手法	出典
Schrenk	NACA TM-948
谷の平均値法	谷一郎「主翼の壓力分布を簡單に計算する方法」
Lippisch	Verfahren zur Bestimmung der Auftriebsverteilung längs der Spannweite
Lotz	Berechnung der Auftriebsverteilung beliebig geformter Flügel
Prandtl フーリエ級数	『航空力学の基礎』第3版
Mutterperl	NACA TN-834
Falkner	The Calculation of Aerodynamic Loading on Surfaces of Any Shape
Multhopp	Die Berechnung der Auftriebsverteilung von Tragflügeln
線形 Weissinger	NACA TM 1120
Weissinger-L 法	NACA TM 1120
Sivells–Neely	NACA TN-1269
Wickenheiser・Garcia	Aerodynamic Modeling of Morphing Wings Using an Extended Lifting-Line Analysis

比較を成り立たせるため、零揚力角と揚力傾斜はすべての手法で同じ値を使います。 手法ごとに違う値を使うと、C_L が 2 群に分裂して比べられなくなるためです。

・グラフと表の連動

計算後に手法のチェックを外すと、グラフから対応する曲線が消えます。チェックを戻すとまた表示されます。線が混み合って見づらいときにお使いください。非表示にした手法は、表の行も灰色になります。

最適化(O) メニュー

飛行経路そのものを最適化して、10 m からの飛行距離を最大にする操縦を求めます。

項目	内容
SCGRA2 — 10 m 飛行距離最適化	逐次共役勾配復元法（Sequential Conjugate Gradient-Restoration Algorithm）による最適制御
SCGRA3 — 原田・別府・東 1996 論文モデル	論文のモデルをそのまま実装したもの
DCNLP — 10 m 飛行距離最適化	直接コロケーション非線形計画法（Direct Collocation NLP）
GA最適化 — 滑空距離最大化(NLFS6)	機体データベースの機体を 6 自由度モデルで飛ばし、操縦のしかたを遺伝的アルゴリズムで探します。 → GA最適化

GA＋IVLM・QPSO+IVLM・GA＋αFOIL（GAXQ）は有料版で実装、複合領域最適化は有料版で実装予定です。

・GA最適化 — 滑空距離最大化(NLFS6)…

「最適化(O) → GA最適化 — 滑空距離最大化(NLFS6)…」で開きます。

「翼型自動選定＋最大飛距離探索(GA)」が機体の形を探すのに対し、 GA最適化は決まった機体の飛ばし方を探します。機体データベース（glider.db / hpa.db）から機体を選び、 NLFS6 の 6 自由度モデルで飛ばして、滑空距離が最大になる操縦パラメータを遺伝的アルゴリズムで見つけます。

設定	内容
機体	種別（グライダー／人力プロペラ機）と、データベースに保存した機体
飛行条件	発進高度・打ち切り時間・計算刻み・向かい風
探索する操縦パラメータ	初期姿勢・引き起こしやバンクを始める時刻・目標経路角・自動操縦の PID ゲインなど。「21 個すべて」か「17 個（初期ロール・ヨーとバンク横 PID の I・D を固定）」を選べます
機体データベースに入っている操縦を出発点にする	既定でオン。保存済みの操縦を初期集団に入れるので、結果が出発点より悪くなることはありません
GA の設定	個体数（既定 90）・エリート数（30）・世代数（90）・個体突然変異率（0.05）・遺伝子突然変異率（0.02）・交叉（2 点交叉／一様交叉）・並列プロセス数。既定値は公開されている設定にそろえてあります

「最適化を開始」を押すと、世代ごとの最良飛距離がグラフに、見つかった操縦パラメータが表に出ます。進捗バーは 1 個体を飛ばすごとに進み、経過時間と残り時間の見込みも表示されます。終わったら「この操縦を機体データベースへ保存」で、その機体に操縦パラメータを保存できます。

ウィンドウを閉じても計算は止まりません。 進み具合と停止ボタンは画面下のステータスバーへ引き継がれ、モードを切り替えてもそこから止められます。閉じている間に終わった結果は、もう一度開いたときに表示され、保存できます。
エリート（成績上位でそのまま次の世代へ残る個体）は飛ばし直さないので、既定設定での評価回数は 5,490 回です（開始前にダイアログに表示されます）。

並列計算について

全翼型バッチ解析・GA 探索・GA最適化は、複数の CPU コアを使って並列に計算します。既定の並列数はお使いの PC の CPU から自動で決まり、 GUI と他モードのために全コアは使いません。

この 3 つは同時には 1 つしか動きません。どれもコアを目いっぱい使うので、重ねると互いに遅くなるだけだからです。

動いている計算	始めようとした計算	どうなるか
全翼型バッチ解析	GA 探索	どちらを続けるか尋ねるダイアログが出ます
GA 探索	全翼型バッチ解析	どちらを続けるか尋ねるダイアログが出ます
全翼型バッチ解析 / GA 探索	GA最適化	「ほかの計算が実行中です」と、動いている計算の名前と止め方が表示され、開始しません
GA最適化	全翼型バッチ解析 / GA 探索	「ほかの計算が実行中です」と、動いている計算の名前と止め方が表示され、開始しません

お使いの PC で何並列になるかは、「ヘルプ → αFOIL＋ωSIM について」で確認できます。実際のコア数・スレッド数（論理プロセッサ数）が表示されます。

並列数は開始前のダイアログで変更できます。他の作業をしながら回したいときは少なめに、探索だけに集中したいときは多めにしてください。