Development of a hybrid global optimization algorithm and its application to helicopter rotor structural optimization
Hibrit global optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi ve helikopter rotor yapısal optimizasyonuna uygulanması
- Tez No: 586527
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN NEVZAT ÖZGÜVEN, PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Helikopter, Optimizasyon, Titreşim, Yapı optimizasyonu, Helicopter, Optimization, Vibration, Structural optimization
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Helikopterler yüksek titreşim seviyeleriyle ünlüdürler ve buna ana katkı rotor sistemlerinden gelmektedir. Rotor titreşimleri, titreşim tahminleri için zaman alan yüksek kaliteli çözümler gerektiren rotor yapısını optimize ederek en aza indirilebilir. Uzun çözüm zamanı sorununu çözmek için, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ve Nelder-Mead Optimizasyonu algoritmalarının avantajlı yönlerini birleştirerek Keşfeden-Yerleşen Optimizasyonu algoritması adı verilen etkili ve verimli bir global optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın, en az sayıda objektif fonksiyon çağrısı ile arama alanı keşfi açısından diğer popüler global optimizasyon algoritmalarına kıyasla üstün performans gösterdiği gösterilmiştir. Ayrıca, rotor optimizasyon sürelerini azaltmak için, rotor palası yapısal özellik tahminlerine yönelik ikame modeller uygulanmıştır. Veri dönüştürme teknikleri tahmin hatalarını en aza indirmek için değerlendirilmiş ve uygulanmıştır. Rotor titreşimlerinin azaltılması için, frekans ayırma yaklaşımı (FSA) ve doğrudan titreşim azaltma yaklaşımı (DVRA) olmak üzere iki ana yaklaşım uygulanmaktadır. Titreşim azaltma ile birlikte, her iki yaklaşım da dinamik ve statik kısıtlamaları sağlamaya çalışırken pala kütlesini en aza indirmeyi amaçlar. Ancak, FSA, rezonansları önlemek için rotor palalarının doğal frekanslarını tahrik frekanslarından ayırarak asgari titreşimler elde etmeye çalışırken; DVRA ise doğrudan titreşim genliklerini hedef alır. Dört palalı bir rotor her iki yaklaşım da kullanılarak optimize edilmiştir ve iki yaklaşımın performansları birbirlerine göre kıyaslanmıştır. Sonuçlar, FSA'nın daha hafif rotor bıçakları sağlarken, DVRA'nın rotor titreşimlerini azaltmada daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Helicopters are notorious for their high vibration levels and the rotor system are the main contributors to the problem. The rotor vibrations can be minimized by optimizing the rotor structure, which require time-consuming high-fidelity solution for vibration predictions. To solve this problem, an effective and efficient global search algorithm called Explorer-Settler Optimization algorithm is developed by combining the advantageous aspects of Particle Swarm Optimization and Nelder-Mead Optimization algorithms. It is shown that the developed algorithm performs superior when compared to other popular search algorithms in terms of search space exploration with minimum number of objective function calls. Moreover, to reduce the rotor optimization times, surrogate-based models are implemented for rotor blade structural property predictions. Data transformation techniques are evaluated and applied to minimize prediction errors. For the reduction of rotor vibrations, two main approaches are implemented namely, frequency separation approach (FSA) and direct vibration reduction approach (DVRA). Along with vibration reduction, both approaches aim to minimize rotor blade mass while satisfying various dynamic and static constraints. However, FSA attempts to achieve minimum vibrations by separating the natural frequencies of the rotor blades from excitation frequencies to avoid resonances; whereas, DVRA directly targets vibration amplitudes. A four-bladed rotor is optimized using both approaches and the performances of them are compared against each other. The results indicate that DVRA performs better in vibration reduction while FSA provides lighter rotor blades.
Benzer Tezler
- Yapay sinekkuşu optimizasyon algoritmasının geliştirilmesi ve ileri beslemeli yapay sinir ağlarına uygulanması
Development of the artificial hummingbird optimization algorithm and its application to feedforward neural networks
ESMA ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN
- İnsansız hava araçları için batarya-yakıt hücresi hibrit enerji yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of a battery-fuel cell hybrid energy management system for unmanned aerial vehicles
BARAN KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi
Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm
SELİM DİLMAÇ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Multi-objective optimization of swirl burner with premixed ammonia/hydrogen flame
Ön karışımlı amonyak/hidrojen alevine sahip girdaplı yakıcının çok hedefli optimizasyonu
MEHMET ANIL GÜLŞAN
Doktora
İngilizce
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP ERHAN BÖKE