Geri Dön

Multi-fidelity bayesian optimization of unsteady cavity flow

Daimi olmayan kavite akışının çok doğruluklu bayes optimizasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 1011248
  2. Yazar: RAMAZAN KABA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELİKE NİKBAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, transonik uçuş koşullarında faaliyet gösteren askeri uçakların mühimmat bölmelerini temsil eden kavite konfigürasyonlarında oluşan aeroakustik gürültünün azaltılmasına yönelik, sistematik ve hesaplama maliyeti etkin bir optimizasyon metodolojisinin geliştirilmesini konu almaktadır. Kavite akışı; zamana bağlı, sıkıştırılabilir ve türbülans etkilerinin baskın olduğu karmaşık bir akış problemi olup, akışkan dinamiği ile akustik alan arasında güçlü bir geri besleme mekanizması içermektedir. Bu geri besleme mekanizması, belirli frekanslarda baskın tonal bileşenlerin oluşmasına ve geniş bantlı gürültü seviyelerinin artmasına neden olmakta, özellikle mühimmat bölmeleri gibi kapalı veya yarı kapalı geometrilerde önemli aeroakustik sorunlar doğurmaktadır. Bu bağlamda tezde, hem söz konusu gürültü mekanizmalarının güvenilir biçimde tahmin edilmesi hem de pasif geometrik iyileştirmeler yoluyla gürültü seviyelerinin azaltılması hedeflenmiştir. Kavite aeroakustiği problemlerinde karşılaşılan temel zorluklardan biri, yüksek doğruluklu ve zamana bağlı üç boyutlu sayısal simülasyonların son derece yüksek hesaplama maliyetine sahip olmasıdır. Akustik metriklerin güvenilir biçimde elde edilebilmesi için uzun süreli zamansal çözüm, yüksek uzaysal çözünürlük ve istatistiksel yakınsama gerekmektedir. Bu gereksinimler, doğrudan yüksek doğruluklu modellere dayalı bir optimizasyon sürecini pratik olmaktan çıkarmaktadır. Bu tezde, söz konusu kısıtı aşmak amacıyla farklı doğruluk seviyelerine sahip sayısal modelleri bir arada kullanan Bayes tabanlı bir optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir. Bu yaklaşımda, hesaplama maliyeti düşük modeller tasarım uzayının geniş ölçekte taranması için kullanılırken, daha yüksek doğruluk sunan modeller yalnızca kritik tasarım noktalarında devreye alınarak fiziksel doğruluk güvence altına alınmıştır. Tez kapsamında öncelikle, kavite akışının zamana bağlı aeroakustik karakterinin doğru biçimde yakalanabilmesi için kullanılan hesaplamalı akışkanlar dinamiği yöntemleri ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Türbülans modellemesi, uzaysal ve zamansal ayrıklaştırma stratejileri ile ağ çözünürlüğünün akustik sonuçlar üzerindeki etkileri sistematik biçimde incelenmiştir. Özellikle duvar yakınındaki hücre boyutlarının basınç dalgalanmalarının doğru tahmin edilmesinde kritik rol oynadığı gösterilmiş; aşırı ince ağların hesaplama maliyetini artırmasına rağmen akustik doğruluk açısından sınırlı kazanç sağladığı ortaya konmuştur. Bu doğrultuda, hem doğruluğu hem de hesaplama verimliliğini gözeten bir ağ oluşturma yaklaşımı benimsenmiştir. Geliştirilen optimizasyon metodolojisi, literatürde deneysel referans verileri bulunan genel bir kavite geometrisi olan M219 üzerinde doğrulanmıştır. Optimizasyon süreci, belirlenen geometrik tasarım parametreleri üzerinden yürütülmüş ve çok sayıda tasarım iterasyonu boyunca akustik performans değerlendirmesi yapılmıştır. Bu süreçte, yalnızca düşük maliyetli modellere dayalı bir optimizasyon yaklaşımı ile farklı doğruluk seviyelerini birleştiren daha gelişmiş bir optimizasyon stratejisi karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, sabit bir hesaplama bütçesi altında farklı doğruluk seviyelerini birleştiren yaklaşımın daha güvenilir ve daha yüksek akustik kazanım sağlayan çözümler ürettiğini açıkça göstermiştir. Optimizasyon sonuçları, kavite içerisinde ölçülen ortalama akustik seviyelerde belirgin bir azalma elde edildiğini ortaya koymuştur. Elde edilen optimum geometrilerde, baskın rezonans frekanslarında gürültü seviyelerinin düşürüldüğü ve aynı zamanda geniş bir frekans aralığında genel bir iyileşme sağlandığı gözlemlenmiştir. Ayrıca bu iyileşmenin yalnızca belirli ölçüm noktalarıyla sınırlı kalmadığı, kavite tabanı boyunca tutarlı bir gürültü azaltımı sağlandığı tespit edilmiştir. Bu durum, geliştirilen metodolojinin yerel değil, bütüncül bir aeroakustik iyileştirme sağladığını göstermektedir. Optimum tasarım geometrilerinin ayrıntılı incelenmesi, farklı doğruluk seviyeleriyle yürütülen optimizasyonların birbirine oldukça yakın çözümlere yakınsadığını ortaya koymuştur. Bu sonuç, kavite aeroakustiğini belirleyen temel fiziksel mekanizmaların tasarım uzayını güçlü biçimde sınırladığını göstermektedir. Optimum çözümler genel olarak, kavite ön kenarında nispeten küçük bir geometrik değişiklik ile kavite arka duvarında belirgin bir eğimin birlikte uygulanmasıyla karakterize edilmektedir. Akış alanı analizleri, bu düzenlemenin kayma tabakasının gelişimini değiştirdiğini, arka duvarda meydana gelen çarpma ve yeniden yapışma süreçlerini zayıflattığını ve bunun sonucunda akustik geri besleme mekanizmasının etkinliğini azalttığını göstermiştir. Buna ek olarak, optimizasyon stratejisi hem tek doğruluklu (Single-Fidelity, SF) hem de çok doğruluklu (Multi-Fidelity, MF) Bayes optimizasyon çerçeveleri kullanılarak uygulanmış ve performansları sistematik olarak karşılaştırılmıştır. Her iki yaklaşımda da tasarım uzayındaki yanıtın temsil edilmesi ve adaptif örneklemenin yönlendirilmesi amacıyla Gauss Süreci (Gaussian Process) tabanlı temsili (surrogate) modeller kullanılmıştır. SF çerçevesi yalnızca hesaplama maliyeti yüksek olan yüksek doğruluklu (HF) simülasyonlara dayanırken, MF yaklaşımı düşük doğruluklu (LF) ve yüksek doğruluklu (HF) modelleri istatistiksel olarak birleştirerek örnekleme verimliliğini artırmaktadır. Doğruluk seviyeleri arasındaki korelasyondan yararlanılması ve maliyet-duyarlı edinim stratejilerinin kullanılması sayesinde, MF yaklaşımı sabit bir hesaplama bütçesi altında daha hızlı yakınsama sağlamaktadır. Karşılaştırmalı sonuçlar, MF çerçevesinin daha az sayıda HF değerlendirmesi ile daha yüksek tasarım kalitesi elde ettiğini ve yüksek maliyetli zamana bağlı aeroakustik simülasyonlar için SF stratejisine kıyasla belirgin bir hesaplama avantajı sunduğunu göstermektedir. Bu tezde ayrıca, ağ üretiminin aeroakustik doğruluk ve optimizasyon sürecinin kararlılığı üzerindeki kritik rolü ayrıntılı biçimde ortaya konmuştur. Parametrik geometri değişimleri, hücre kalitesini olumsuz etkileyebilecek keskin kenarlar ve yüksek çarpıklık bölgeleri oluşturabildiğinden, ağ kalitesinin korunması ciddi bir mühendislik problemi haline gelmektedir. Bu sorunu aşmak amacıyla, parametrik geometri tanımı ile otomatik ağ üretimini birleştiren bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, çok sayıda tasarım iterasyonu boyunca tutarlı, tekrar edilebilir ve çözüm açısından kararlı ağların üretilmesini mümkün kılmıştır. Bu çalışmanın en önemli kazanımlarından biri, geliştirilen çok doğruluklu Bayes optimizasyon metodolojisinin yalnızca kavite aeroakustiği problemi ile sınırlı olmamasıdır. Ortaya konan yaklaşım; aerodinamik performans, aeroelastisite, yapısal mukavemet ve uçuş performansı gibi farklı mühendislik disiplinlerine ve kanat, mühimmat, kontrol sistemleri, yakıt sistemleri, menteşe hatları ve benzeri uçak bileşenlerine doğrudan uygulanabilecek genel ve ölçeklenebilir bir tasarım çerçevesi sunmaktadır. Bu yönüyle tez, karmaşık ve zamana bağlı akış problemlerinin sistematik, güvenilir ve hesaplama maliyeti etkin biçimde optimize edilmesine yönelik genellenebilir bir mühendislik yöntemi ortaya koymaktadır. Sonuç olarak bu tez, hem kavite aeroakustiği alanında somut gürültü azaltımı sağlayan tasarım çözümleri sunmakta hem de farklı doğruluk seviyelerine sahip sayısal modellerin birlikte kullanıldığı, otomatik ağ üretimi ile desteklenen ve disiplinler arası problemlere genişletilebilir bir optimizasyon metodolojisi önermektedir. Elde edilen bulgular, gelecekte daha büyük ölçekli, daha karmaşık ve çok disiplinli havacılık ve uzay problemlerinin çözümünde kullanılabilecek sağlam bir temel oluşturmaktadır.

Özet (Çeviri)

This dissertation presents a computationally efficient optimization methodology for reducing aeroacoustic noise generated by unsteady cavity flows representative of internal weapon-bay configurations operating under transonic conditions. The cavity flow is treated as a time-dependent, compressible, and turbulence-dominated problem, where accurate prediction of both tonal and broadband noise components requires advanced numerical modeling techniques. A key challenge in high-accuracy aeroacoustic optimization is the prohibitive computational cost associated with fully unsteady three-dimensional simulations. To address this challenge, a multi-fidelity Bayesian optimization framework combining numerical models of different accuracy levels is developed. Lower-cost simulations are employed to enable efficient exploration of the design space, while higher-accuracy simulations are selectively used to ensure physically reliable evaluation of promising designs. This strategy allows effective optimization to be performed under a fixed computational budget. In addition, the optimization strategy is implemented using both single-fidelity (SF) and multi-fidelity (MF) Bayesian optimization frameworks, and their performance is systematically compared. In both approaches, Gaussian Process-based surrogate models are employed to represent the underlying design response and guide adaptive sampling. In the SF framework, the optimization process is performed using only LF simulations, while HF analyses are employed solely for validation of the optimal designs. In contrast, the MF framework incorporates both LF and HF models within the optimization loop, enabling a more accurate and efficient exploration of the design space. By exploiting the correlation between fidelity levels and incorporating cost-aware acquisition strategies, the MF approach enables faster convergence under a fixed computational budget. Comparative results show that the MF framework achieves improved design quality with fewer HF evaluations, demonstrating a clear computational advantage over the SF strategy for high-cost unsteady aeroacoustic simulations. The proposed methodology is validated using a generic cavity geometry for which experimental reference data are available. Optimization results demonstrate that the framework achieves significant reductions in cavity-generated noise across a wide frequency range, including the dominant resonance components. Analysis of the optimized configurations shows that the achieved noise reduction is associated with modifications to the shear-layer development and a weakening of the acoustic feedback mechanism at the cavity aft wall. In addition to improving aeroacoustic performance, the study highlights the critical role of numerical discretization and mesh quality in unsteady noise prediction. An automated, parametric mesh-generation approach is introduced to ensure consistent and repeatable simulations throughout the optimization process. This capability is essential for maintaining numerical stability and reliability when evaluating a large number of geometrically varying designs. Beyond the specific cavity application, the methodology developed in this dissertation constitutes a general and transferable MF Bayesian optimization framework. The proposed approach can be readily extended to other unsteady flow problems in aerospace engineering, including applications involving aerodynamics, aeroelasticity, structural considerations, and flight-performance analysis. As such, the work provides a scalable and practical design strategy for the optimization of complex aerospace systems subject to stringent computational constraints.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1019168

    Düşük akıntı hızlarında düşey eksenli hidrokinetik türbinlerin çok sadakatli vekil model ile optimizasyonu

    Optimization of vertical axis hydrokinetic turbines at low speeds via multi-fidelity surrogate model

    OĞUZ SUSAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER GÖREN

  2. Tez No

    831728

    Preference-based human-in-the-loop optimization to improve the perceived realism of haptic rendering

    Dokunsal geri bildirimde algılanan gerçekliği arttırmak için insanın döngü içinde olduğu tercih tabanlı optimizasyon

    BİLAL ÇATKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN PATOĞLU

  3. Tez No

    969517

    A single actuator modular miniature robot capable of maneuverable multi-legged locomotion through anisotropically arranged soft backbones

    Anizotropik olarak yerleştirilmiş yumuşak omurgalar sayesinde manevra kabiliyeti yüksek çok ayaklı hareket yapabilen tek aktuatörlü modüler minyatür robot

    BURAK ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR ÖZCAN

  4. Tez No

    1018567

    Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti

    Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection

    RAUF YASİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI

  5. Tez No

    1010324

    Parçacık filtresi ile işbirlikçi arazi tabanlı navigasyon

    Cooperative terrain based navigation with particle filter

    ZİYA UYGAR YENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

Geri Dön