Modelagem Substituta para Avaliação de Parâmetros Aerodinâmicos em Otimização Multidisciplinar - Andrade, Livia C.; Andrade, Maurício M. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2026)
A aplicação de um processo de Otimização Multidisciplinar (MDO) no projeto preliminar de aeronaves exige um grande número de avaliações aerodinâmicas, tornando ferramentas tradicionais (como XFOIL ou CFD) um gargalo devido ao alto custo computacional e falhas de convergência. Este artigo apresenta modelos substitutos de aprendizado de máquina (Superfícies de Resposta Polinomial, Kriging e Redes Neurais Artificiais), como alternativa às simulações convencionais, para prever determinados parâmetros aerodinâmicos relevantes. Os resultados indicam que os modelos substitutos aceleram o tempo de inferência em ordens de grandeza em relação ao XFOIL, mantendo alta precisão preditiva e viabilizando ciclos de otimização mais amplos e robustos.