Aircraft design has become increasingly complex since it depends on technological advances and integration between modern engineering systems. These systems are multidisciplinary, i.e., any process or division of any aircraft design produces effects in all others, making the definition of each parameter a significant challenge. In this context, this work presents a general multidisciplinary design optimization method for the conceptual design of general aviation and hybrid-electric aircraft. The framework uses efficient computational methods comprising modules of engineering that include aerodynamics, flight mechanics, structures, and performance, and the integration of all of them. The aerodynamic package relies on a Nonlinear Vortex Lattice Method solver, while the flight mechanics package is based on an analytical procedure with minimal dependence on historical data. Moreover, the structural module adopts an analytical sizing approach using boom idealization, and the performance of the aircraft is computed based on energy and power required to accomplish a specific mission. The objective functions are to minimize the fuel consumption and to minimize the takeoff weight. The Pareto-optimal front encompasses aircraft with different propulsive architectures: turboelectric, hybrid electric, and fully electric. The degrees of hybridization defined by the optimization and the mission requirements chosen in this study directly affect the final weight breakdown of the aircraft, which is related to the sizing of the wings, propulsive system, and horizontal and vertical tails.

飞机设计变得越来越复杂，因为它依赖于技术进步和现代工程系统之间的集成。这些系统是多学科的，即任何飞机设计的任何过程或部门都会对所有其他系统产生影响，这使得每个参数的定义成为一项重大挑战。在此背景下，这项工作提出了通用航空和混合动力飞机概念设计的通用多学科设计优化方法。该框架使用高效的计算方法，包括工程模块，包括空气动力学、飞行力学、结构和性能，以及所有这些的集成。空气动力学包依赖于非线性涡旋晶格方法求解器，而飞行力学包基于分析程序，对历史数据的依赖最小。此外，结构模块采用使用悬臂理想化的分析尺寸方法，根据完成特定任务所需的能量和功率计算飞机的性能。目标函数是最小化燃料消耗和最小化起飞重量。帕累托最优前沿包括具有不同推进结构的飞机：涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。结构模块采用使用悬臂理想化的分析尺寸方法，根据完成特定任务所需的能量和功率计算飞机的性能。目标函数是最小化燃料消耗和最小化起飞重量。帕累托最优前沿包括具有不同推进结构的飞机：涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。结构模块采用使用悬臂理想化的分析尺寸方法，根据完成特定任务所需的能量和功率计算飞机的性能。目标函数是最小化燃料消耗和最小化起飞重量。帕累托最优前沿包括具有不同推进结构的飞机：涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。飞机的性能是根据完成特定任务所需的能量和功率来计算的。目标函数是最小化燃料消耗和最小化起飞重量。帕累托最优前沿包括具有不同推进结构的飞机：涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。飞机的性能是根据完成特定任务所需的能量和功率来计算的。目标函数是最小化燃料消耗和最小化起飞重量。帕累托最优前沿包括具有不同推进结构的飞机：涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。涡轮电动、混合电动和全电动。优化定义的混合程度和本研究中选择的任务要求直接影响飞机的最终重量分解，这与机翼、推进系统以及水平和垂直尾翼的尺寸有关。