Geri Dön

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

  1. Tez No: 586527
  2. Yazar: MUHAMMED EMRE BİLEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN NEVZAT ÖZGÜVEN, PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 218

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

  1. MPPT systems simulation and also design micro cube satellite application

    Başlık çevirisi yok

    KHALIFA MOHAMED KHALIFA SHALOUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  4. Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri

    Energy management system for hybrid electric vehicles

    EMRE KURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  5. Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği

    Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye

    MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU