Geri Dön

Aerodynamic topology optimization of a radome using the genetic algorithm

Bir radomun genetik algoritma ile aerodinamik topoloji optimizasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 651760
  2. Yazar: İLHANBERK DAYLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Aircraft Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 157

Özet

Evrimsel algoritmaların en yaygın türü olan genetik algoritma, özellikle aerodinamik performans alanında topoloji optimizasyonunun klasik yollarından biridir. Evrimsel algoritmaların büyük bir kısmı bu yöntemi farklı amaçlarda kullanmaktadır. Örnek olarak Havacılık ve Uzay Mühendisliği'nde, tasarım yöntemlerini bu yöntemle çözmek için birçok uygulama göze çarpmaktadır. Genetik algoritma, karmaşık denklem sistemlerini veya çoklu parametrelere sahip denklemleri çözmek için bir fırsat niteliğindedir ve popülerliğini yitirmiş olmasından sonra artan bilgisayar hızlarıyla yeniden çok fazla araştırmada ve çalışmalarda gündeme gelmiştir. Literatürden elde edinilen bilgilere göre, genetik algoritmanın genel çözüm kullanımı iki boyutlu kanat profilleridir. Bununla birlikte, bu tezde üç boyutlu yarı kubbe yüzeylerini iki ana kesitte optimize edebilmek için başka bir yaklaşıma gidilmiştir. Radomun bölümleri ayrıca üç adet yan kılavuz kesitlerini de içerir. Bunlar üretilen tüm eğrilerden bir yüzeyi oluşturmak için CATIA V5 programına iletilir. Her popülasyon elemanının tüm bu yüzeylerine, Radom denir. Adı temel olarak Ra ve Dome kelimelerinden gelmektedir. Burada Ra, radar ekipmanını temsil ederken, Dome bu ekipmanı veya birimi çevresel etkilere karşı koruyan kompozit kapaktır. Öte yandan, bu iç birim hacmi önemle dikkate alınır ve genetik algoritma kodunda bir sınırlama olarak kullanılmaktadır. Oluşturulan genetik algoritma kodunda sadece iç birimden gelen sınırlamalar değil, aynı zamanda uygunsuz geometrik tespitler ve boyut kısıtlamaları da mevcuttur. Bu sınırlamaları gerçekleştirmek için bazı parametreler sabit veya sıfır olarak kabul edilmektedir. Çünkü bu detayların farklı değerlerde, yüzeyde şerit şeklinde hatalara ve topolojik açıdan problemlere yol açacağı ortadadır. Bu nedenle, bu problemlere sahip yüzeylerin üretilmesinin mümkün olmadığı da bilinmektedir ve bu da problemi çok disiplinli bir noktaya ulaştırır. Bu çalışmada, genetik algoritma kodu, Bernstein Polinomlarını kullanarak farklı şekiller elde etmeyi sağlar. Şekil oluşumu sonrası, populasyon ortaya çıkmış olur ve kod, tanımlanan değerlendirme kriterlerine göre bunların uygunluk değerlerini göstermeyi sağlar. Uygunluk değerlerini bulma işlemi, hesaplamalı akışkanlar dinamiği çözücüsü tarafından elde edilen kaldırma kuvveti ve sürükleme kuvveti değerleri ile sağlanır. Bu nedenle, yazılan kod akış koşulunu anlamalı ve bu kod, standart atmosfer tablosuna ve kullanıcı tarafından verilen girdilere göre Reynolds sayısı, hızları ve yoğunluk bilgileri vb. çözücüye sunmalıdır. CATIA V5 programı üzerinden yapılan işleme benzer bir şekilde, ANSA programı da çoğunlukla piramit şeklindeki ağları ve sınır tabakası tetralarını içeren ağın oluşturulmasına yardımcı olur. Ağ yapısına ait kontroller ve kalitesi uygun olmayan elemanların kontrolü ANSA tarafından yazılan script vasıtasıyla yapılır. Uygun olmayan elemanların silinip, yerine yenisinin düzeltilmiş olarak uygulanması 3 boyuttaki ağ yapısında sağlanır. Nihai durumda ise ağ yapısının son hali msh dosyası olarak çözücü ANSYS Fluent programına otomatik olarak iletilmiş olur. Bunlara ek olarak çözücü, viskoz model ve sınır tabakası ağ özelliklerinin doğrulanması işlemi de bu tezde bir konu olarak belirtilmiştir. Çözücünün tasdiklenmesi prosedürü, farklı hücum açısı değerlerinde iki boyutlu, NACA 63-430 kanat profili ve NACA 63A-015 kanat profili yapılarını, c_L ve c_D değerlerini doğrulama aşamasında gerçekleştirilir ve özellikle yüksek hücum açısındaki kesitleri radomların genel popülasyonunda yer alan elemanları veya buradaki radomlar ile benzer kesit yapısına sahiptir. Tüm analizler yapılmadan önce üç boyutlu çözüm hacmi ve çözüm ağı yakınsaması işlemi gerçekleştirilir, sonuçları bu tez içerisinde ilgili bölümde yer almaktadır. Böylece çözüme ait pek çok parametre belirlenmiş olur. Uygunluk değerlerinin tanımlanmasından sonra, daha önce tanımlanmış ve seçilmiş ebeveynler başına çaprazlama ve mutasyon işlemleri gerçekleştirilir. Bu ebeveynler rastgele mutasyona uğrar ve tümü için çapraz operasyona devam edilir. Eğer bu kısım defalarca yeniden tekrarlanırsa, uygunluk değerleri iterasyonlar üzerinden istenen değere ulaşabilecektir. Böylece nihai sonuçlar, son uygunluk değerlerinin ebeveynlerinden oluşur. Buradaki çalışma kapsamında gerekli parametrelerin değiştirilerek veya modifiye edilerek çaprazlama vasıtasıyla farklı genetik yapıdaki bireylerin oluşturulması sağlanmış olur. Her iterasyon için farklı jenerasyonların en iyi bireylerine aerodinamik analizler ve gerekli geometrik eleme alt işlemleriyle ulaşılması hedeflenmiştir. Globalde ve gerçek anlamda en geniş arama kümesine sahip olmak için uygun mutasyon oranında bir katkı daha gerekli olmaktadır. Bu oranın bulunması için duruma özel denemeler ve tıpkı algoritma tipinin belirlenmesi gibi çeşitli literatür çalışmalarından geniş oranda yararlanma ihtiyacı duyulmuştur. Tüm bu gerekliliklerin, olayın bütünü düşünülerek sağlanması her amaç fonskiyonu kapsamında Python kodu tarafından sağlanmaktadır. Her bir aşamadaki her bireye ait çözümdeki programların açılıp kapatılması ve gerekli bilginin yazılması da yine bu kod yapısı tarafından her aşamada kontrol edilmektedir. Nihai olarak, genetik algoritma verimlilik açısından karşılaştırıldığında, doğru sonucu bulma süresi diğer yöntemlerden daha yavaş olabilir. Günümüzdeki bilgisayarların hızlı oluşu ve daha da hızlı olmasına yönelik eğilimlerin bir sonucu olarak bu yöntemin kullanımının gelecek yıllarda hiç olmadığı kadar çok olacağı beklenmektedir. Günümüzde bu uzun süredeki çözüm arayışına ek olarak bu yönteme eklenen bir özellik ile yöntem, tüm gereksiz popülasyon elemanlarını ve iç birimin hacmiyle kesişen tüm unsurları, tarama özellikleriyle birlikte çözelti kümesinden çıkarmıştır. Bu nedenle, gerçekleştirilen analizlerin sayısı en aza indirilmiş ve analizlerin süresi önemli ölçüde kısaltılmış ve kontrol edilmiştir. Tüm bu değişikliklerle, genetik algoritma kodu diğerlerinden farklı olarak kullanışlı bir kod haline getirilmiş olur. Aynı zamanda, kod genetik algoritma kapsamında birçok parametreyi ortadan kaldırarak çözüm aralığını belirli bir bölümde inceleme fırsatı bulmuş olur ve yine bu kod ANSYS Fluent çözücüsü içerisinde paralel hesaplama seçeneği sunar ki bu da modifiye edilmiş genetik algoritma kod altapısında hızlandırıcı bir etki sağlar. Yapı olarak bir bütün olarak hazırlanan kod sistemi, tüm bu aktarılan işlemlerin sırasıyla gerçekleştirilip uygun ebeveynlerin sağlanmadığı durumda kullanıcıyı uyaracak ve otomatik olarak çözümlerin durmasını sağlayacaktır. Bu aşama sadece genetik algoritmanın ilk iterasyonuna ait olacağı için bu kısımda zaman kaybı açısından kullanıcıya minimum kayıp yaratacak bir örgü oluşturulması hedeflenmiştir. Tüm bu çözüm sistemi iki farklı koşulda denenmiş ve sonuçları bu tez kapsamında aktarılmıştır. İlk koşulda görülmek istenen detay çözüm süreleri (maksimum küme boyutları kaynaklı) ve kullanıcı tarafından sağlanan sınırlı alanın düzgün bir şekilde verimli olarak kullanılıp kullanılmadığının kontrolüdür. Bu koşul kaldırma kuvveti katsayısının sürüklemeye olan oranının maksimum tutulduğu koşuldur. Diğer koşulda ise her iki değerin de minize edilmesi istenecektir. Beklenen şekil ilk koşul için kesiti kanat profilini andıran, yüksek c_L değerine sahip ve düşük c_D değerine sahip yayvan, silindiri oldukça sıkı kapsayan bir geometridir. Diğerinde ise bu şekilde gerçek optimizasyon ihtiyacı ortaya koyulmuş ve her iki koşulun da minimize edilmesi ile hatchback bir arabanın görünüşünü andıran arkası daha keskin ve ani bitişe sahip ilkine göre daha oval yapıdaki bir geometri olacaktır ve nitekim bu geometrilerin elde edilmesi sonuç kımında belirtildiği gibi sağlanmış olur.

Özet (Çeviri)

Genetic algorithm is one of the ideal ways of topology optimization, especially in the aerodynamic performance area, which is an excellent part of the evolutionary algorithms. In Aerospace Engineering, there are many applications to solve design problems with this method. The genetic algorithm can open up an opportunity to solve complex equation systems or equations that have multi parameters. From the literature, the general solution usage of a genetic algorithm is the two-dimensional airfoils. However, in this thesis, there is another approach to be able to optimize three-dimensional semi-dome surfaces with two main sections. The sections of the radome also include three lateral guide sections too. These are transmitted to the CATIA V5 program to handle a surface from all generated splines. All these surfaces of each population element are called as Radome. The name is coming from Ra and Dome. Here, while Ra represents the radar equipment, Dome is the cover composite that protects this equipment or unit against environmental influences. On the other hand, this inside unit volume is regarded carefully and used as a limitation in the genetic algorithm code. Not only the inside unit limitation but also the absurd geometrical detections and size constraints are available in the created custom genetic algorithm code. To perform these limitations, some parameters are accepted as constant or zero. Because they lead to the ribbon and topological errors on the surface. Thus, this is also known that surfaces with these problems are not possible to produce and this makes the problem as multidisciplinary. In this study, the genetic algorithm code drives the Bernstein Polynomials to get different shapes. After that, their dictionaries show the initial population and the code enables them to show fitness values of them with respect to the defined evaluation criteria. The process of finding fitness values is provided by the values of lift and drag force obtained by the computational fluid dynamics solver. Therefore, the solver must understand the flow condition and the code must serve Reynolds number, velocities and density information, etc. according to the standard atmosphere table and given inputs by the user. Like the CATIA V5 operation, the ANSA program helps to build the mesh that mostly includes the pyramids and boundary layer tetras. In addition to them, the validation of the solver, viscous model and the boundary layer mesh properties are mentioned as a subject in this thesis. Solver's validation procedure includes the two dimensional, NACA 63-430 airfoil and NACA 63A-015 airfoil verifications in a different angle of attack values to validate c_L, c_D variables. They have similar sections with the general population elements or Radomes, especially in high angle of attack values. Before all analyses were done, the three-dimensional domain and grid convergence study are performed; their results are given in the related section. Hence, many grid parameters of the solution are fixed. After defining the fitness values, crossover and mutation operations are carried out per previously defined and elected parents. These parents are mutated randomly and the crossover operation has proceeded for all. If this part is regenerated as many times, the fitness values are going to be desired value over iterations. In this way, the final results comprise of the parents of the last fitness values. In conclusion, when the genetic algorithm is compared in terms of efficiency, the time to find the right result can be slower than other methods. But as a feature added to this method, the method has removed all unnecessary population elements and again remove all elements that intersect with the volume of the inside unit from the solution set along with the screening properties. For this reason, the number of analyses performed was minimized and the analyses' time was considerably shortened and controlled. With all these modifications, the genetic algorithm code has been turned into a useful one, unlike other standard genetic algorithm programs. At the same time, the code had the opportunity to examine the solution range in a certain part by eliminating many parameters within the scope of the genetic algorithm and this code offers a parallel computing option with Fluent solver, which provides an additional speed to the modified genetic algorithm code infrastructure.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    785568

    Evolutionary topology optimization of a folding missile wing for stiffness and frequency

    Katlanır bir füze kanadının direngenlik ve frekans için evrimsel topoloji optimizasyonu

    ATA ÜRÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİN ŞAHİN

    DOÇ. DR. ERCAN GÜRSES

  2. Tez No

    856317

    Hava aracı kanatlarında topoloji optimizasyonu ile ağırlık azaltma

    Weight reduction with topology optimization for aircraft wings

    HÜSEYİN CEM KULAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKKI POLAT GÜLKAN

    PROF. DR. HASAN UMUR AKAY

  3. Tez No

    665485

    L6e sınıfı şehir içi elektrikli mikro taşıt tasarımı

    Design of an L6e class urban electric microcar

    MERVE KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MURAT TOPAÇ

  4. Tez No

    285677

    Optimization of vibration characteristics of a radar antenna structure

    Bir radar anten yapısının titreşim özelliklerinin optimizasyonu

    İSMET BARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ENDER CİĞEROĞLU

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN OSMAN ÖZGEN

  5. Tez No

    855254

    Ballistically launchable shape shifting 3D printed multi-rotor unmanned aerial vehicle design and foldable arms analysis

    Balistik olarak fırlatılabilir şekil değiştiren 3B baskılı çok rotorlu insansız hava aracı tasarımı ve katlanabilir kolların analizi

    MEHMET ZEKİ PAŞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ

Geri Dön