Краудсорсинг поможет NASA ускорить гидродинамические вычисления
Управление исследовательских проектов в области аэронавтики NASA запустило краудсорсинговые кампании, направленные на существенное ускорение гидродинамических вычислений для перспективных летательных аппаратов. Кампании открыты на площадках Topcoder и HeroX. Их планируется закрыть 29 июня 2017 года. Победитель или несколько победителей получат приз в размере 55 тысяч долларов.
При проектировании летательных аппаратов сегодня широко используются различные методы вычислительной гидродинамики. С помощью этих методов можно рассчитывать аэродинамические формы различных объектов самолетов или вертолетов, моделировать их поведение в полете и рассчитывать воздушные потоки. Результаты таких вычислений затем проверяются в аэродинамических трубах и на летных испытаниях.
Для гидродинамических вычислений NASA использует программное обеспечение FUN3D, однако многие алгоритмы, используемые им настолько сложны, что между введением данных и получением результатов может занимать по меньшей мере неделю. Программный комплекс FUN3D работает на суперкомпьютере NASA Pleiades.
Целью краудсорсинговых кампаний является доработка программного обеспечения FUN3D или используемых им алгоритмов таким образом, чтобы гидродинамические вычисления производились на суперкомпьютере быстрее от десяти до десяти тысяч раз. Идеальным результатом будет считаться, если между введением данных и получением расчетов будет проходить не больше суток.
В апреле прошлого года Исследовательский центр Эймса NASA провел при помощи программного комплекса вычислительной гидродинамики LAVA расчет шумности открытого винтовентилятора перспективного турбоэлектрического авиационного двигателя. Для расчетов шумности впервые был использован метод погруженной границы.
В ходе вычислений в программном обеспечении было проведено моделирование работы двигателя с открытым винтовентилятором на низких и высоких оборотах. Общая продолжительность моделирования составила три недели. Расчеты проводились для 350 миллионов узловых точек сетки на петафлопсном суперкомпьютере Pleiades, имеющем 211872 вычислительных ядра.
Василий Сычёв
Гексакоптер оснащен двумя взлетно-посадочными платформами для квадрокоптеров
Инженеры из Сколтеха разработали гибридный гексакоптер MorphoLander, который выступает в роли передвижного аэродрома для дронов меньшего размера. MorphoLander не только летает, но и может ходить по неровной поверхности при помощи четырех ног. В верхней части корпуса расположены две взлетно-посадочные платформы для микродонов. Дрон может пригодиться для инспекции объектов и поиска пострадавших во время стихийных бедствий, говорится в препринте на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дроны отлично подходят для выполнения задач поиска, инспекции и мониторинга, но потребляют много энергии и не могут долго находиться в полете. Одним из способов преодолеть это ограничение стала разработка дронов гибридной конструкции, которые могут не только летать, но и передвигаться по земле, например, с помощью колес или ног. Несмотря на то, что такой подход позволяет продлить время работы за счет менее энергозатратного способа передвижения по поверхности, продолжительность полета гибрида и его эффективность часто снижается из-за дополнительного веса. Инженеры под руководством Дмитрия Тетерюкова (Dzmitry Tsetserukou) из Сколтеха предложили использовать громоздкий дрон в качестве носителя для дронов поменьше. Тогда большой дрон выступает в роли передвижного «улья», который в нужный момент выпускает рой маленьких дронов, способных более эффективно выполнить задачу на большой территории за счет совместной работы. Разработанный прототип под названием MorphoLander представляет собой гексакоптер с четырьмя ногами, каждая из которых имеет три степени свободы. С их помощью дрон может передвигаться по неровной поверхности. Масса гибрида немного больше 10 килограмм. Встроенного аккумулятора хватает на 12 минут полета. Сверху на корпусе закреплены две посадочные платформы диаметром 20 сантиметров, на которые могут садиться микродроны. Чтобы микродронам (инженеры использовали Crazyflie 2.1 массой 27 грамм) было проще садиться на MorphoLander, материнский дрон с помощью алгоритма стабилизации старается удерживать горизонтальное положение платформ, подстраивая высоту ног под неровности поверхности. Посадка микродронов происходит под управлением алгоритма машинного обучения, его обучение с подкреплением проходило в симуляторе на платформе игрового движка Unity, который позволяет имитировать физику, с использованием пакета машинного обучения Unity ML Agents. Обученный алгоритм посадки затем испытали в трех сценариях с участием реальных дронов. В первом два микродрона должны были взлетать с расстояния полутора метров от MorphoLander и затем садиться на его платформы. Среднее значение отклонения от центра платформы в этом сценарии составило всего около 5,5 миллиметра. Во втором сценарии микродроны должны были садиться на материнский дрон, стоящий на неровной поверхности. В этом случае ошибка возросла и составила 25 миллиметров. Третий сценарий имитировал реальное применение: микродроны взлетали с платформ, в то время как MorphoLander отходил от места взлета на некоторое расстояние, после чего микродроны должны были сесть обратно. Среднее значение отклонения от центра 20-сантиметровой платформы составило 35 миллиметров. В будущем инженеры планируют увеличить точность и устойчивость алгоритма управления микродронами за счет контроля тяги отдельных винтов. https://www.youtube.com/watch?v=fV8_Ejy81s8&t=1s Совместная работа помогает роботам справляться с более трудными задачами. К примеру японские инженеры разработали систему из работающих в паре дрона и наземного робота. Они соединены друг с другом тросом, что позволяет наземного дрону взбираться на более крутые подъемы. Для этого дрон закрепляет трос на вершине, после чего наземный робот натягивает его с помощью лебедки и поднимается наверх.