Rapid lift and drag prediction tool with multi-layer perceptron model for supercritical airfoils

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: CANER ATLI

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Özgür Uğraş Baran

Eş Danışman: Hande Alemdar

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Uçak tasarımının ilk aşamalarında, kanat ve kuyruk gibi parçaların şeklini seçmek zaman alıcı olabilir. Tipik olarak, ön tasarım aşamasının süresini azaltmak için bu aşamalarda aerodinamik katsayıların hızlı tahminlerini sağlayabilen araçlar kullanılır. Ancak mevcut araçlar ve araştırmalar, transonik ve tamamen türbülanslı akışlarda doğru ve güvenilir çözümler sağlayamaz. Makine öğrenimi metodolojileri kullanılarak sürükleme, kaldırma, maksimum kaldırma ve ıraksama Mach sayısı gibi aerodinamik katsayıları sağlamak için yeni bir araç geliştirildi. Bu araç, Sınıf Şekil Fonksiyon Dönüşümüne dayalı olarak kanat kesit şekli için güvenilir bir şekil tanımlayıcısından oluşur. Daha sonra, yüksek doğruluklu CFD çözüm veritabanı ve kanat şekli dönüşümleri kullanılarak bir Çok Katmanlı Perceptron makine öğrenimi yöntemi geliştirildi. Ardından, transonik ve türbülanslı akış rejiminde tutarlı ve doğru bir şekilde yeni kanat kesit şekilleri ve aerodinamik veriler üretildi. Sonunda, bu aracı kullanarak R^2 puanı 0,9935 olan bir çözüm doğruluğu elde ettik. Öngörülen aerodinamik katsayılar, sürükleme katsayısı, kaldırma katsayısı ve ıraksama Mach sayısıdır. Araç, saniyeler içinde 27000 vaka sunabilir ve -2° ila 8° hücum açısı aralığında çözümler sunabilir.