Turbofan motorlarının elitizmli genetik algoritma yöntemiyle optimizasyonu
Optimization of turbofan engines with elitizm-based genetic algorithm
- Tez No: 212971
- Danışmanlar: PROF. DR. HİKMET KARAKOÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Havacılık Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Sivil Havacılık, Aeronautical Engineering, Mechanical Engineering, Civil Aviation
- Anahtar Kelimeler: Elitizm, Genetik Algoritma, Optimizasyon, Uçak tkisi, Yüksek Bypasslı Turbofan, Elitism, Genetic Algorithm, Optimization, Aircraft Propulsion High Bypass Turbofan
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 226
Özet
Bu tezde, yüksek bypasslı turbofan motorlarının farklı uçus kosulları ve tasarım sartlarında özgül yakıt sarfiyatını minimize edecek uçak motor tasarım parametre degerleri elitizmli genetik algoritma yöntemiyle analiz edilmistir. Optimizasyon probleminin çözülmesi için özgül yakıt sarfiyatını minimize edecek iki adet yazılım MATLAB programlama dilinde gelistirilmistir. Optimizasyon yaklasımının ana hattını elitizm tabanlı genetik algoritma ve turbofan motorlarının parametrik çevrim analizleri olusturmustur. Giris degiskenleri olarak fan sıkıstırma oranı (pf), bypass oranı (a) ve kompresör sıkıstırma oranı (pc) alınmıstır. Gelistirilen yazılımların, 1.2£pf £2, 10£ pc £35, 2£a£10 ve uçus Mach sayısı£0.8 degerlerinde optimizasyon problemlerini basarıyla çözebildigi görülmüstür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the values for the engine design parameters were analyzed and optimized for maintaining minimum specific fuel consumption of high bypass turbofan engines under different flight conditions and design criteria. For solving this optimization problem, two different software programs were developed in the MATLAB programming language, while the objective function was determined for minimizing the specific fuel consumption. The backbones of the optimization approach consisted of elitism-based genetic algorithm and parametric cycle analyses of turbofan engines. The input variables included the fan pressure ratio (pf), the bypass ratio (a) and the compressor pressure ratio (pc). It may be concluded that the software programs developed can successfully solve optimization problems at 1.2£pf£2, 10£pc£35 and 2£a£10 with aircraft flight Mach number £0.8.
Benzer Tezler
- High by-pass ratio turbofan engines aerothermodynamic design and optimization
Yüksek by-pass oranlı turbofan motorlarının aerotermodinamik tasarımı ve optimizasyonu
SELÇUK CAN UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. İBRAHİM SİNAN AKMANDOR
- Performanceanalysis of aero-gas turbines and cyclic life consumption assesment
Aero-gaz türbinlerinin performans analizi ve çevrimsel ömür tüketim hesabı
OYGAR DEMİRÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT ERALP
- Gaz türbinli motorlarda yorulma hasarı ve Ti-6Al-4V malzemesinin yüksek sıcaklıktaki sürtünme yorulması davranışının incelenmesi
Fatigue damage in the gas turbine engines and study of meterial of Ti-6Al-4V fatigue behavior under the elevated temperature and fretting
MUSA ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MEHMET EMİN AKAY
- Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak derin öğrenme ağlarında kalan faydalı ömür tahmini
Remaining useful life prediction using meta-heuristic algorithms and deep learning methods
BÜŞRA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SULTAN ZEYBEK
- Digital-twin flight modelling through machine learning for trajectory error estimation and recovery
Rota hesaplamalarında makine öğrenmesi tabanlı dijital ikiz uçuş modeli
MEVLÜT UZUN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN