Machine learning modelling of stall on airfoils
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 841465
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Imperıal College London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Research and developments have been growing for wind power industry in the form of onshore and offshore wind turbines as they provide cost-effective, clean, and sustainable energy. The increase in the need of clean and sustainable energy source and competition in renewable energy has created a need of a more efficient design for wind turbines that is capable of withstanding high loads while avoiding stability problems of the blades like stall. CFD analysis require many simulations and are mostly time consuming when the design space of possible airfoil geometries is considered. On the other hand, the recent growth of data driven methods and applications has led to advances in many scientific fields. Therefore, machine learning applications can be used together with a data set from a highfidelity data from CFD to build a surrogate model. However, more conventional methods require large data set to make the machine learning model learn the pattern and usually struggles to foresee the results for the unseen data. This project aims to combine the methods on CFD simulations with machine learning applications to create a predictive model that determines the stall of an airfoil by using novel machine learning techniques. In this technique, physically lower-fidelity solutions are being injected into the machine learning model to make the most efficient output from the model predictions with a given amount of data. To provide the data set of different airfoil geometries covering corresponding stall angles, a CFD solver has been utilised. Artificial neural networks were trained, and physics guidance is provided by a vortex panel method. It has been shown that when the neural networks are constrained by physics input, data is used more efficiently, and predictions are more accurate to the physical situations in addition to the fact that the models identify the pattern using data, making the concept of finding the stall quicker which would otherwise take quite long times when solely CFD simulations were performed. Therefore, it is more reliable to depend on the predictions from physics guided neural networks which provided stall predictions up to 5% error whereas pure neural networks model provides 15% error when both models have the same structure.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Adana ili Ceyhan ilçesi Tatlıkuyu köyünün mekanizasyon varlığı ve işletme maliyetlerinin saptanması üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KABASAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KURTULUŞ TUNCER
- Studies on the cuttability of rocks at O.A.L. Çayırhan district by laboratory cutting tests
Başlık çevirisi yok
KÜRŞAD CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ BÖLÜKBAŞI
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN
- Kam yapma aparatı
Cam milling attachment
ORHAN UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Yerli yapım çekiçli yem değirmenleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
HASAN YUMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUMAN SUNGUR