<![CDATA[Prediction of an aerodynamic load acting on a wing or usually called wing loading becomes an important stage for structural analysis. Several methods have been used in estimating the wing loading. Schrenk approximation method is commonly used to achieve the fast estimation of lift distribution along wingspan, but in order to achieve a high level accuracy of aerodynamic prediction, computational fluid dynamics (CFD) with Navier Stokes-based equation can be used. LAPAN Surveillance UAV (LSU series) has been chosen to represent an aerodynamics analysis on generic small unmanned aircraft with twinboom vertical stabilizer configuration. This study was focused to verify the Schrenk approximation method using high accuracy numerical simulation (CFD). The goal of this study was to determine the lift distribution along wingspan and a number of errors between Schrenk approximation and CFD method. In this study, Schrenk approximation result showed similarity with the CFX simulation. So the two results have been verified in analysis of wing loading. ABSTRAKPrediksi dari beban aerodinamika yang terjadi pada sayap menjadi salah satu tahap yang penting dalam analisis struktur perancangan pesawat. Beberapa metode telah digunakan untuk mengestimasi besarnya beban aerodinamika pada sayap. Metode Schrenk umum digunakan untuk estimasi cepat perhitungan besar distribusi gaya angkat di sepanjang sayap. Guna mencapai tingkat akurasi yang tinggi dari prediksi aerodinamika, simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) dengan berbasis persamaan Navier-Stokes dapat digunakan. Pesawat nirawak LSU dipilih untuk merepresentasikan analisis aerodinamika pada pesawat nirawak dengan konfigurasi twin-tailboom pusher. Fokus dari studi yang dilakukan adalah untuk memverifikasi dari metode pendekatan dari Schrenk dengan menggunakan metode yang memiliki akurasi tinggi seperti simulasi CFD. Tujuan dari studi adalah untuk menghitung distribusi gaya angkat sepanjang sayap dan menentukan seberapa besar error dari kedua metode.]]>
Copyrights © 2017
