Optimization of boundary-layer transition predictions using statistical methods
Sınır tabakası geçişi tahminlerinin istatiksel metotlar kullanılarak optimizasyonu
- Tez No: 1001901
- 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: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türbülans seviyesi yüksek akışlarda, akış düzensizliğinin tetiklediği sınır tabakası geçiş olayının doğru bir şekilde modellenebilmesi amacıyla, türbülans modelleri sıkça kullanılmaktadır. Türbülans modellerinin kullanımında, akış fiziğinin doğru şekilde modellenebilmesi için, model katsayılarının uygun bir setinin seçilmesi gerekir. Bu problemi çözmek için uygulanan genel yaklaşım, deneysel verilerden ve veri güdümlü metotlarını kullanmak olmuştur. Bu çalışmada, Geçiş Kayma Stresi Taşınması , bir diğer adıyla 𝛾−𝑅𝑒𝜃 Modeli için uygun katsayıları seçebilmek üzere bir veri güdümlü model eğitilmiştir. Analizlerde kullanılan veri, modelde kullanılan çeşitli katsayıların farklı kombinasyonları ile gerçekleştirilen Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) koşuları ile üretilmiştir. Analiz için, basınç değişimi olmayan düz plaka akışı modellenmiştir. Katsayıların türbülans modelindeki tanımlı aralıkları içerisinde değiştirildiği hesaplamalarla çok sayıda data kümesi oluşturulmuş, ardından bu katsayıların farklı durumlar için optimizasyonu yapılmıştır. Optimizasyon kullanılmasıyla, geçiş tahmininde fark edilebilir bir düzelme ortaya konmuştur. Optimize edilmiş katsayılar aynı test düzeneğinde uygulanan farklı akış şartlarında da test edilmiş ve yine varsayılan değerlerle edilen sonuçlardan daha iyi sonuçlar vermiştir. Bu durum, seçilen katsayı setinin test edilen düzenek için uygun olduğu çıkarımına yol açmıştır. Optimizasyon algoritması yüzey pürüzlerinin etkileri için de ayrıca denenmiş, model katsayılarının, üzerinde çalışılan deney düzeneği ve akış şartlarına göre ayarlanması durumunda elverişli sonuçlar elde edilebileceğine işaret etmiştir.
Özet (Çeviri)
Turbulence models are widely used in modeling of fluid flow problems to capture the phenomenon of boundary layer transition which may occur in a variety of flow conditions such as flow separation and high levels of turbulence or due to flow instabilities. With the use of turbulence models, a proper set of model coefficients needs to be selected for modeling flow physics accurately. To accomplish this task, the general approach has been to utilize experimental data and data-driven methods. In this study, a data-driven model is trained to select proper coefficients for the Transition Shear Stress Transport (SST) model also known as the 𝛾−𝑅𝑒𝜃 model. The data used in the analyses is generated via Computational Fluid Dynamics (CFD) runs that are performed with different combinations of various coefficients used in the model. For the analysis, a flat plate test case with zero-pressure gradient is simulated. Several data sets are generated via computations where the coefficients are varied within their defined intervals in the turbulence model; afterwards those coefficients are optimized for different cases. Observable improvement in prediction of transition is demonstrated with optimization. Optimized coefficients are also tested in different flow conditions applied in the same experimental setup and they also produced better results than their default values, suggesting that the selected set of coefficients is suitable for the setup tested. The optimization algorithm is further tested for roughness effects as well, suggesting satisfactory results could be achieved if the coefficients are tuned according to the test case and flow conditions studied.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki havalimanlarında düşük görüş mesafesinin istatistiksel ve meteorolojik analizi ile makine öğrenmesi tabanlı tahmini
Statistical and meteorological analysis, and machine learning-based prediction of low visibility at airports in Türkiye
İBRAHİM AKBAYIR
Doktora
Türkçe
2025
Sivil Havacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ DEMİRHAN
- Experimental and numerical investigation of boundarylayer transition on airfoils
Kanat profilleri üzerinde sinir tabakasi geçişinindeneysel ve sayisal incelenmesi
AHMET ÇAĞDAŞ KALAYCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ UZOL
- Hangar kenar modifikasyonu ile basitleştirilmiş fırkateyn modeli hava izinin iyileştirilmesi
Improvement of ship airwake of a simplified frigate model with hangar edge modification
TUNAHAN ŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ORAL ÜNAL
- Yarı dalgıç bir askeri platform tasarımı ve bu platformun hidrodinamik özelliklerinin incelenmesi
Design and hydrodynamic analysis of a semi-submersible naval platform
UTKU CEM KARABULUT
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BARLAS
- Katmanlı imalat süreçlerinde plastik malzemelerin ısı altındaki davranışı ve üretime etkisi
Thermal behavior of plastics during additive manufacturing process and impact of production parameters
BÜRYAN TURAN
Doktora
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR KIRKKÖPRÜ