Design optimization of an s-shaped subsonic intake using Bayesian approach and Bezier curves

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: METE ATASOY

Danışman: YUSUF ÖZYÖRÜK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Motor, seyir füze sistemleri için önemli bölümdür. Motor performansının güvenilir ve verimli olması önemli ölçüde ön yüzüne gelen havanın kalitesine bağlıdır. Bu tezde, açık kaynaklı çoklu görev tabanlı Bayes optimizasyonu ile bir ses altı hava alığının aerodinamik performansı iyileştirilmiştir. Bayes yaklaşımının diğer optimizasyon yöntemlerinden temel farkı, belirsizlik değeri ile birlikte tasarım uzayındaki tüm hedef değerleri hakkında bilgi sahibi olmasıdır. Bayes yaklaşımındaki öğrenme süreci, iki farklı sayısal yöntemin korelasyonu kullanılarak geliştirilmiştir. Ayrıca, çoklu görevle birleştirilmiş makine öğrenimi tabanlı optimizasyon, hava alığı tasarımı için öncü bir çalışmadır. Hesaplamalı Akışkan Dinamiği çözücüsü ANSYS Fluent hava-alığının akış performans parametrelerini hesaplamak için kullanılmıştır. Motorun ön yüz düzlemindeki (AIP) bir akışın performansı, akış homojenliği ve toplam basınç kaybı seviyesinden oluşur. Çok görevli Bayes özyineleme algoritmaları pahalı ve ucuz çözümlerle Gauss Süreçlerini uygulayarak modellemeye çalışır. Ayrıca, edinme işlemi vekil modelin sistem çıktısını puanlar. Ek olarak, her iki doğruluk seviyesi için türbülans modeli seçim çalışması yapılmıştır. Hedef fonksiyonu bozuntu katsayısı(DC60), basınç geri kazanımı (PR) ve model ağırlığının boyutsuzlaştırılmasıyla oluşturulmuştur ve eşit ağırlıklandırma ile tanımlanmıştır. Başlangıç eleman sayılarının özyineleme yönelimi üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çoklu görev yaklaşımı toplam tasarım süresi bakımından tekli görev yaklaşımı ile kıyaslanmıştır. Ayrıca hedef fonksiyonun içerisindeki parametreler arasındaki ilişkiler çoklu pareto grafikleri ile incelenmiştir.