CFD based aerodynamic design optimization using Bayesian inference and kriging surrogate model


Creative Commons License

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Havacılık Ve Uzay Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: YUNUS EMRE SUNAY

Danışman: Nilay Sezer Uzol

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bilgisayar donanım teknolojisinin gelişimi, karmaşık ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümünü gerektiren mühendislik problemlerinin çözümüne önemli ölçüde katkı sağlamıştır. Bu analizlerin gerçeğe uygunluğu, hesaplama sistemlerinin yeteneklerine yakından bağlıdır ve hesaplama gücündeki gelişmelerle birlikte gelişmektedir. Ancak, yüksek doğruluklu sayısal simülatörlerle bir çözüm elde etmek bile zaman alıcı olmaktadır ve genellikle saatler mertebesinde sürmektedir. Bu çalışmada, yüksek doğruluklu analitik araçların tasarım döngüsüne entegre edilmesi ve bilgisayar hesaplama gücü kullanarak tasarım sürecinin toplam süresinin azaltılması amaçlanmaktadır. Optimum tasarımı bulmak amacıyla Bayesian çıkarım sürecine dayalı bir optimizasyon aracı geliştirilmiştir. Bu çalışmada, deterministik sayısal simülasyonlar kullanarak girdi/çıktı arasındaki stokastik ilişkiyi temsil eden Kriging ikame model oluşturulmuştur. Pahalı yüksek doğruluğa sahip hesaplama yöntemi olan Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği, Bayesian optimizasyonunda Kriging ikame modeli ile modellenmiştir. Rastgelelik ve homojenliğe sahip Latin Hiperküp Örneklemesi, tasarım uzayındaki ilk örneklemeleri oluşturmak için kullanılmaktır; ancak iteratif döngülerde örnek sayısını artırmak mümkün değildir. Ayrıca bu çalışma, rastgelelik ve Latin Hiperküp Örneklemesinin homojen dağılımını kullanan paralel artan örnekleme için hibrit bir metodolojiyi araştırmaktadır. Bu yöntem herhangi bir ilk örnek sayısından istenilen hedef örnek sayılarına uygulanabilmektedir. Örnekleme için hibrit paralel örnekleme algoritmaları içeren optimizasyon aracı, optimizasyon test fonksiyonu Rosenbrock fonksiyonuyla test edilmiş ve çözüm ağsız CFD kullanarak delta kanat şekil optimizasyonuna uygulanmıştır.