Investigation of perpendicular blade-vortex interaction using computational fluid dynamics and machine learning
Dik kanat-girdap etkileşiminin hesaplamalı akışkanlar dinamiği ve makine öğrenmesi kullanılarak incelenmesi
- Tez No: 1001884
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HARİKA SENEM KAHVECİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanat–girdap etkileşimi (KGE) gibi karmaşık akışların benzetimi, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) kapsamında yüksek doğruluklu yaklaşımlar gerektirmektedir. HAD, karmaşık akış özelliklerini yakalayabilmesine rağmen, özellikle girdap–aerodinamik yüzey etkileşimlerinde yeterli çözünürlüğün sağlanması, oldukça ince hesaplama ağları gerektirmektedir. Bu durum, özellikle üç boyutlu benzetimlerde yüksek hesaplama maliyetlerine yol açmaktadır. Bu sorunu çözmeye yönelik olarak bu tezde, detaylı HAD verileriyle eğitilen bir Grafik Sinir Ağı (GSA) modeli kullanılarak yüksek doğruluklu zamandan bağımsız Reynolds-ortalamalı Navier–Stokes (RANS) çözümlerini tahmin etmeyi amaçlayan bir yöntem önerilmektedir. Yöntem, bir kanat profili üzerindeki dik kanat–girdap etkileşimi örneği üzerinden gösterilmektedir. Etkileşim olgusu, yüksek doğruluklu benzetimler kullanılarak incelenmekte ve elde edilen veriler GSA modelini eğitmek için kullanılmaktadır. Sonuçlar, kanat yüzeyi üzerinde makul akış tahminlerinin daha düşük hesaplama maliyetiyle elde edilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Simulation of complex flow phenomena, such as blade-vortex interaction (BVI), demands high-fidelity approaches in Computational Fluid Dynamics (CFD). Although CFD can capture intricate flow features, achieving sufficient resolution requires highly refined grids, especially for vortex interactions with aerodynamic surfaces. This leads to high computational costs, particularly in three-dimensional simulations. To address this challenge, a methodology is proposed in this thesis to predict high fidelity steady Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) solutions using a Graph Neural Network (GNN) algorithm trained on detailed CFD data. The approach is demonstrated through the case study of a perpendicular blade–vortex interaction over an airfoil. The interaction phenomenon is investigated using high-fidelity simulations, and the resulting data are used to train the GNN model. Results show that plausible flow predictions can be obtained on the blade surface at reduced computational expense.
Benzer Tezler
- Kademeli ve düz kiriş yapılarının termal etki altındaki titreşim davranışının incelenmesi
Investigation of the vibrational behavior of stepped and straight beam structures under thermal effect
FURKAN ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Değişken malzemeli ve noktasal kütle taşıyan kirişlerin termal etki altındaki titreşim davranışının incelenmesi
Investigation of the vibrational behavior of variable material beam structures under point-mass and thermal effect
İBRAHİM KIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Airfoil tip kanatlı çapraz akışlı ısı değiştiricisinde akış ve ısı transferinin deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of flow and heat transfer in airfoil type finned cross flow heat exchanger
OKAN KAAN AKSUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSAK KOTCİOĞLU
- Su altı akıntı türbinlerinin hesaplamalı akışkanlar dinamiği modelinin kurulması ve farklı kanat tasarımlarının performanslarının incelenmesi
CFD modelling of marine current turbines blades and performance analysis of different blades geometries and pitch angles
MUSTAFA GÖKHAN ŞANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SEDAT KABDAŞLI