Aerodynamic and structural optimization a male class unmanned aerial vehicle wing with genetic algorithm
Bir male sınıfı insansız hava aracı kanadının genetik algoritma ile aerodinamik ve yapısal optimizasyonu
- Tez No: 783903
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAAN YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu tezde, 1500-2000 kg sınıfı ANKA benzeri sabit kanatlı keşif amaçlı MALE (Orta İrtifa Uzun Havada Kalış) tipi İHA (İnsansız Hava Aracı) için genetik algoritma tabanlı bir kanat profili, planform ve kanat yapısı tasarımı optimizasyonu yapılmıştır. Bu İHA'lar görev tanımları gereği genellikle uzun menzilli ve yüksek havada kalış süresine sahip olacak şekilde tasarlanırlar. Bu nedenlerle, gözlem amaçlı tasarlanacak bir hava aracının, menzili ve havada kalış süresini en üst düzeye çıkarmak için yüksek aerodinamik verime ve yüksek yakıt yükü oranlarına (düşük boş kütle) sahip olması gereklidir. Aerodinamik verimi yüksek tutmak için bu uçakların kanat açıklığı oranları yüksek olarak seçilir ve bu uçakların kanatları özel olarak tasarlanmış kanat profilleri içerir. Bu kanat profilleri genellikle yüksek taşıma-sürükleme oranlarına sahip olacak şekilde tasarlanır. Öte yandan, yüksek kanat açıklıklı uçakların uzun kanat yapıları nedeniyle, bu tür uçakların kanatları, uçuş sırasında, özellikle manevralar sırasında yüksek eğilme momentine maruz kalır. Bu nedenle, bu tür uçakların kanat profillerinin tasarımı, kanat için ideal hafif ve sağlam iç iskeleti sığdırma ve ideal aerodinamik sağlama arasında bir uzlaşmaya sahip olmalıdır. Bu sebeplerden dolayı genellikle kanat kökünde yer alan kanat profili, aynı kanadın uçlarında kullanılan profilden daha kalın seçilmektedir. Kök kısmında kalın kanat profillerinin seçilmesindeki diğer neden ise kök kısmının maruz kalacağı etkin hücum açısının aynı kanadın uç kısmına göre daha fazla olmasıdır. Kalın kanat profilleri genel olarak tutunma kaybına ince kanat profillerine göre daha yüksek hücum açılarında maruz kalır. Kanat profillerinin kalınlık seçimlerindeki başka bir etken de kanatlarda taşınan yakıt miktarının yüksek tutulmasıdır. Genetik algoritma, matematik olarak modellenmesi zor olan problemlerin süratli bir biçimde çözülmesini amaçlayan bir algoritma biçimidir. Bu optimizasyon algoritması türü, bir problemin çözümü için Charles Darwin'in biyolojik evrimi açıklamak için ortaya koyduğu en uygun olanın hayatta kalması kuramını kullanır. Bu algoritmada ilk olarak çözüm alanı içinde rastgele çözüm girdileri üretilir. Bu çözüm girdileri optimizasyonu sağlanacak fonksiyonun girdisi olacak ilk nesli oluşturur. İlk nesildeki girdilerden en iyi sonuçları veren girdiler seçilir ve kendilerinden mutasyonla türetilen yeni girdilerle birlikte yeni nesle eklenir. Bu nesil yine ilk nesil gibi elemeden geçirilir ve yeni nesil için yeni nüfus oluşturulur. Nesiller arası medyan sonuçlar birbirine çok yaklaşırsa veya maksimum nesil sayısına ulaşılırsa program durdurulur ve son nesildeki en iyi girdi kazanan örnek olarak seçilir. Bezier eğrileri, düzgün bir eğri ile bir dizi veri noktasını temsil etmek için kullanılan parametrik eğrilerdir. Bu tür eğriler, bilgisayar grafiklerinin tasarımı, TrueType yazı tiplerinin oluşturulması ve robot hareketlerinin düzenlenmesi gibi birçok uygulamada kullanılır. Bu eğri türü, eğrinin oluşturulması için yerleştirilen kontrol noktalarının parametrik toplamı olarak tanımlanır. Bu eğri türünün bir diğer özelliği ise eğrinin başlangıç noktasındaki eğim vektörünün ilk ve ikinci kontrol noktasının oluşturduğu doğru parçasına paralel olmasıdır. Aynı özellik eğrinin son noktasında sonuncu ve sondan ikinci kontrol noktalarının oluşturduğu doğru parçası için de geçerlidir. Kanat profillerinin tasarım sürecini basitleştirmek adına her kanat profili, sırayla kanat profillerinin kamburluk çizgisini ve kalınlık dağılımını oluşturan iki ayrı Bezier eğrisinden yapılmıştır. Bezier eğrilerinin kontrol noktaları, genetik algoritma programının ilk aşamasının girdilerindendir. Kontrol noktası kümelerinden kanat profilleri oluşturulur. Daha sonra MATLAB'ta yapılan fonksiyon arayüzü ile kanat profilleri XFoil'de analiz edilmiştir. Kanat profillerinin analizinden sonra, bu kök ve uç kanat profillerini kullanan bir planform, seyir irtifası, seyir hızı ve seyir gücü için yeterince yüksek taşıma ve yeterince düşük sürükleme açısından test edilir. Daha sonra, temel gereksinimleri karşılayan kanat profili-planform kombinasyonları, maksimum kaldırma/sürükleme oranlarına göre sıralanır. Yeni nesli oluşturmak için daha yüksek maksimum kaldırma-sürükleme oranlarına sahip profil-planform kombinasyonları seçilir ve döngü devam eder. Maksimum nesil sayısına ulaşıldığında, son neslin en iyi kanat profili-planform kombinasyonu kazanan olarak seçilir. Bu ilk aşamanın uygunluk kriteri, kanat profili-planform kombinasyonunun kaldırma/sürükleme oranıdır. Kazanan profil-planform kombinasyonu oluşturulduktan sonra kanat için iç yapı optimizasyon süreci başlar. Planformun iç yapısı, tezin yazıldığı sırada mevcut olan en güçlü ticari alüminyum alaşımı olan 7068 alüminyum alaşımından yapılmış dört nervür (rib) ve ikiz kutu kiriş (spar) yapısından oluşur. Her bir kanat bölümünün taşıma kuvveti ve burulma momenti, kanadın nervürleri tarafından kirişe aktarılır. Kirişin enine kesiti, dört stifner ve sekiz flanş destekli iki kapalı hücreden oluşur. Dikey duvarlar 2,5 mm, alt ve üst duvarlar ise 1,5 mm kalınlıktadır. Flanşlar 400 mm2 kesit değerine sahip olup, dikey duvarların alt ve üst uçlarına ayarlanarak her bir hücrenin köşelerini doldurmaktadır. Stifnerler 200 mm2 kesit değerine sahip olup, dikey duvarlar arasında üst ve alt duvarların ortasına yerleştirilmiştir. Stifnerler ve flanşlar çekme ve basma yüklerini taşırken, duvarlar büyük ölçüde kesme yüklerini taşır. Yapısal analizin basitleştirmesi için birkaç varsayım yapılmıştır. Ana kiriş, sabit enine kesitlere sahip daha küçük direk bölümlerinin seri bir kombinasyonu olarak kabul edilir. Kesitler üzerindeki gerilmeler yapısal idealizasyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Kesit, idealize edilmiş kesme kuvveti taşıyan paneller ve bomlar olarak adlandırılan normal kuvvet taşıyan alan elemanlarının koleksiyonları olarak kabul edilir. İlk olarak, bomların konumlarındaki etkin alanlar, duvar bölümlerinin etkin bom alanı gerçek stifner veya flanş alanlarına eklenerek bulunur. Her bomun etkili alanları ve konumlarından alan atalet momentleri ve eğilme momenti merkezi bulunur. Kesitin alan atalet momentlerinden ve uygulanan eğilme momentinden, her bir bomun basma ve çekme kuvvetleri hesaplanır. Çekme ve basma kuvvetlerinin hesaplanmasından sonra, her bir hücrenin alanı ve duvar kalınlıkları, kesite uygulanan burulma momenti ve her bir bomun basma ve çekme kuvvetleri kullanılarak duvarlardaki kesme kuvvetleri hesaplanır. Her bir kesit için gerilme hesapları yapıldıktan sonra, her bir kanat nervürü üzerindeki enine kesitlerdeki gerilmeleri kontrol etmek için bir seçim işlemi yapılır. Kanat üzerindeki herhangi bir noktadaki gerilmeler güvenli limitlerden büyükse, kiriş başarısız numune olarak kabul edilir. Aksi takdirde, kirişin uygunluk değeri diğer başarılı örneklerle karşılaştırılır ve yeni örnekler oluşturmak için her nesil için en uygun örnek seçilir. Kirişin ağırlığı, ikinci aşama için uygunluk değeridir. İkinci aşama sonunda ideale yakın bir yapısal kesit elde edilir ve bu genetik optimizasyon programının çalışması sona erer.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a genetic algorithm based airfoil, planform and wing structure design is utilized for a 1500-2000 kg class fixed wing reconnaissance MALE (Medium Altitude Long Endurance) type UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Due to their mission descriptions, these UAV are generally designed to have long range and high loiter time. For these reasons, an aircraft to be designed for observation purposes must have high aerodynamic efficiency and high fuel load ratios (low empty mass) to maximize the range and loiter time. To achieve high aerodynamic efficiency, these aircraft have high wing span ratios, and their wings contain specially designed airfoils. These airfoils are generally designed to have high lift-to-drag ratios. On the other hand, due to long wing structures of high-span aircraft, the wings of such aircraft have high bending forces especially during maneuvers. Therefore, design of airfoils of such aircraft have a compromise between fitting the ideal lightweight inner skeleton for the wing and providing ideal aerodynamics. For these reasons, the wing profile located at the root of the wing is generally chosen to be thicker than the profile used at the tips of the same wing. To simplify the design process, each airfoil are constructed from two Bezier curves that create centreline and thickness distribution of airfoils. Control points of the Bezier curves are the most of the input parameters of the genetic algorithm program. From sets of control points, the airfoils are created. Then, the airfoils are analysed in XFoil by the interface of the function made in MATLAB. After analysis of airfoils, a planform that uses these root-tip airfoils is tested for having sufficiently high lift and low drag for the cruise altitude, cruise speed and cruise power. Then the airfoilplanform combination that pass the basic requirements are sorted by their maximum lift-to-drag ratios. The airfoil-planform combinations with higher maximum lift-todrag ratios are selected for creating the next generation, and the cycle continues. When the maximum number of generations are achieved, the best airfoil-planform combination of the last generation is selected as the best candidate. The fitness criterion of this first phase is the lift-to-drag ratio of the airfoil-planform combination. After the winner airfoil-planform combination is created, inner structure optimization process for the wing begins. Inner structure of the planform consists of four ribs and a twin-box spar structure made of 7068 aluminium alloy, the strongest commercial aluminium alloy available. The lift force and torsion moment of each wing segment is transferred to the spar by the ribs of the wing. The cross section of the spar consists of two closed cells with the support of four stiffeners and eight flanges. Vertical walls have thickness of 2.5 mm, while upper and lower walls have thickness of 1.5 mm. The flanges have cross section value of 400 mm2 , and are set to the upper and lower ends of vertical walls, filling the corners of each cells. The stiffeners have cross section value of 200 mm2 , and are set to the middle of the upper and lower walls, in between the vertical walls. While the stiffeners and flanges carry the tensile and compressive loads, the walls primarily carry the shear loads. To simplify the structural analysis, several assumptions are made. The main spar is assumed as a serial combination of smaller spar sections with constant cross sections. The stresses on cross sections are analysed with structural idealization method. The cross section is assumed as collections of idealized shear force carrying panels and normal force carrying area members called booms. At first, the effective areas at the positions of booms are found by adding effective boom area of wall sections to the actual stiffener or flange areas. From the effective areas and positions of each boom, area moments of inertia and bending moment centre are found. From area moments of inertia of the section and applied bending moment, the compressive and tensile forces of each boom are calculated. After the calculation of tensile and compressive forces, shear forces on the walls are calculated from the area and wall thicknesses of each cell, torsion moment inflicted on section, and compressive and tensile forces of each boom. After the stress calculations are made for each section, a selection process is carried out to control the stresses on the cross sections on each wing rib. If the stresses on the wing at any point is larger than safe limits, the spar is considered as infeasible specimen. Otherwise the fitness value for the spar is compared to the other successful specimens and the fittest specimen is chosen for each generation to create new specimens. The weight of the spar is the fitness value for the second phase. At the end of the process, the ideal cross section is obtained and the program finishes working.
Benzer Tezler
- Reliability based structural and aeroelastic optimization of wing models with high fidelity solvers
Kanat modellerinin yüksek doğruluklu çözücülerle güvenilirlik tabanlı yapısal ve aeroelastik eniyileştirmesi
MUHAMMET NASIF KURU
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİKE NİKBAY
- Uçak kanadı tasarımının uygun dikgen ayrıklaştırma ve tümevarımsal tasarım araştırma yöntemi kullanılarak belirsizlik altında disiplinlerarası optimizasyonu
Multi-disciplinary optimization of aircraft wing design with using proper orthogonal decomposition and inductive design exploration method under uncertainty
GÖRKEM DEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Havacılık MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECEP MUHAMMET GÖRGÜLÜARSLAN
PROF. DR. SELİN ARADAĞ ÇELEBİOĞLU
- Küçük ölçekli kompozit rüzgâr türbin kanadının aerodinamik-yapısal bütünleşik tasarımı
Aerodynamic-structural integrated design of small-scale composite wind turbine blade
RAMAZAN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2021
EnerjiErciyes ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR GENÇ
- Aero-structural design and analysis of a joined-wing kit
Birleşik kanat kitinin aerodinamik-yapısal tasarım ve analizi
BERKAN ALANBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİN ŞAHİN