Machine learning based transonic flow computations on aircraft lifting surfaces
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: FAZIL SELÇUK GÖMEÇ
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Özgür Uğraş Baran
Eş Danışman: Hande Alemdar
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, yüksek sadakatli transonik akış simülasyonlarının hesaplama maliyetini, Makine Öğrenimi yöntemlerini kullanarak ampirik araçların düzeyine indirmeyi amaçlamaktadır. Bu sayede, savaş uçağı kanatlarının yüksek sadakatli optimizasyonları ve aeroelastik analizleri kavramsal tasarım aşamasında bile ekonomik hale gelebilir. Kanat yüzeylerindeki basınç dağılımının değişimi araştırılmış ve bu basınç dağılımını modellemek için kodlayıcı-kod çözücü yapısındaki derin sinir ağları oluşturulmuştur. Derin öğrenme eğitimi, Mach 0.9 hızında ve 7 ile 12 derece arasındaki hücum açıları aralığında uygulanmıştır. Kanat planform figürü ve düşük sadakatli veri setleri derin öğrenme algoritmasının girdileridir. Düşük sadakatli veri seti, 2 boyutlu kanat profili basınç dağılımları ile oluşturulmuştur. Kanat açıklık oranı, hücum kenar açısı ve koniklik oran parametreleri kanat planform figüründe temsil edilmiştir. Kanat profili özellikleri, hücum açısı ve uç burulma açısı düşük sadakatli veri setine entegre edilmiştir. Yüksek ve düşük sadakatli veri setleri arasındaki $\Delta C_{p}$ dağılımı derin öğrenme çıktısıdır. $\Delta C_{p}$ tahminleri kullanılarak yüksek sadakatli basınç dağılımlarını üretmek için bir tahminleyici algoritma oluşturulmuştur. Derin öğrenme eğitim setlerinin boyutu, filtre sayısı ve interpolasyon performansı araştırılmıştır. Farklı kanat planformlarının basınç dağılımları üretilmiş ve karşılaştırılmıştır. Tezin çıktısı olarak, kanadın üst ve alt yüzeylerindeki statik basınç alanı, kodlayıcı-kod çözücü yapısındaki derin sinir ağları ile yüksek hassasiyette tahmin edilmiştir.