• Ana Sayfa

Foilsim verileri ile eğitilmiş sinir ağı destekli yapay arı kolonisi algoritması ile kanat profil optimizasyonu

Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yozgat Bozok Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞEYMA DOĞAN

Danışman: Cemil Altın

Özet:

Bu çalışmada hesaplanması ve belirlenmesi zor olan kanat profilinin FoilSim verileri ve optimizasyon algoritmaları yardımıyla eniyilenmesi üzerine çalışılmıştır. NASA (National Aeronautics Space Administration) tarafından sunulan ve birçok araştırmacının özellikle model uçak geliştirmekte kullandığı FoilSim verilerinin uçak kanat profil şekli optimizasyonunda kullanılması sağlanmıştır. FoilSim, web ortamında çalışmakta olan tasarımcılara uçak kanadına ait parametrelere göre kaldırma (L) ve sürüklenme(D) miktarları hakkında bilgi veren bir web yazılımıdır. Optimizasyon süreçlerinde kullanılabilmesi için FoilSim web sayfasından açı, kamburluk, kalınlık ve kaldırma katsayısı (CL) değerlerine sahip 8000 örnekten oluşan özgün veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti, üç girişli (açı, kamburluk, kalınlık) ve bir çıkışlı (CL: Kaldırma katsayısı) İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağı (YSA) ile MATLAB programında eğitilmiştir. Yapay sinir ağının eğitilmesinde 5-katlamalı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Vekil ağa ait doğruluk oranı %99,9 olarak tespit edilmiştir. Vekil ağ için bulunan doğruluk oranı kaldırma denkleminde yer alan kaldırma değeri için de geçerlidir. Tez çalışmasının ikinci bölümünde YSA ile eğitilen bu ağ, Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritmasının kullanılması için optimizasyon sürecinde farklı açı, kamburluk ve kalınlık değerleri için kaldırma katsayısı üretmektedir. Böylece tasarımcının istediği kaldırma kuvveti için en uygun açı, kamburluk ve kalınlık değerleri bulunmaktadır. Bulunan bu ideal değerler FoilSim III Elementary Version 1.1.c programında test edilmiş ve yeterli doğrulukta çalıştığı saptanmıştır. Kısacası bu tez çalışmasında FoilSim verileri ile optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Tasarımcının istediği kaldırma kuvveti değerini karşılayan kanada ait belirlenmesi ve hesaplanması zor olan en uygun açı, kamburluk ve kalınlık değerlerinin belirlenmesi konusunda destek olunmuştur. Böylece tasarım ve karar verme sürecine yardımcı olunarak verimli hava araçları üretimine katkı sağlanmıştır.