CFD based aerodynamic design optimization using Bayesian inference and kriging surrogate model
Had tabanlı aerodinamik tasarım optimizasyonda Bayesıan çıkarım ve Kriging ikame model kullanılması
- Tez No: 854859
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİLAY SEZER UZOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Bilgisayar donanım teknolojisinin gelişimi, karmaşık ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümünü gerektiren mühendislik problemlerinin çözümüne önemli ölçüde katkı sağlamıştır. Bu analizlerin gerçeğe uygunluğu, hesaplama sistemlerinin yeteneklerine yakından bağlıdır ve hesaplama gücündeki gelişmelerle birlikte gelişmektedir. Ancak, yüksek doğruluklu sayısal simülatörlerle bir çözüm elde etmek bile zaman alıcı olmaktadır ve genellikle saatler mertebesinde sürmektedir. Bu çalışmada, yüksek doğruluklu analitik araçların tasarım döngüsüne entegre edilmesi ve bilgisayar hesaplama gücü kullanarak tasarım sürecinin toplam süresinin azaltılması amaçlanmaktadır. Optimum tasarımı bulmak amacıyla Bayesian çıkarım sürecine dayalı bir optimizasyon aracı geliştirilmiştir. Bu çalışmada, deterministik sayısal simülasyonlar kullanarak girdi/çıktı arasındaki stokastik ilişkiyi temsil eden Kriging ikame model oluşturulmuştur. Pahalı yüksek doğruluğa sahip hesaplama yöntemi olan Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği, Bayesian optimizasyonunda Kriging ikame modeli ile modellenmiştir. Rastgelelik ve homojenliğe sahip Latin Hiperküp Örneklemesi, tasarım uzayındaki ilk örneklemeleri oluşturmak için kullanılmaktır; ancak iteratif döngülerde örnek sayısını artırmak mümkün değildir. Ayrıca bu çalışma, rastgelelik ve Latin Hiperküp Örneklemesinin homojen dağılımını kullanan paralel artan örnekleme için hibrit bir metodolojiyi araştırmaktadır. Bu yöntem herhangi bir ilk örnek sayısından istenilen hedef örnek sayılarına uygulanabilmektedir. Örnekleme için hibrit paralel örnekleme algoritmaları içeren optimizasyon aracı, optimizasyon test fonksiyonu Rosenbrock fonksiyonuyla test edilmiş ve çözüm ağsız CFD kullanarak delta kanat şekil optimizasyonuna uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The advancement of computer hardware technology significantly contributes to resolving complex engineering challenges that require solution of complex, highly nonlinear equations. The fidelity of these analyses is closely tied to the capabilities of computing systems and improves with advancements in computing power. However, even with high-fidelity numerical simulators, obtaining a solution can be time-consuming, often requiring several hours. This study aims to integrate high-fidelity analytical tools into the design cycle and thereby to reduce the overall duration of the design process through enhanced computational power. An optimization tool based on Bayesian inference process is developed to find the optimum design. In this study, deterministic numerical simulations are employed to construct a Kriging surrogate model, which represents a stochastic relationship between inputs and outputs, independent of the underlying physics of the simulations. Computational Fluid Dynamics, an expensive high-fidelity tool, is replaced by the Kriging surrogate model in Bayesian optimization. Latin Hypercube Sampling, which has randomness and homogeneity, is used to initialize the samples in the design space; however, it is not possible to increase the number of samples for iterative processes. Furthermore, this study investigates a hybrid methodology for parallel incremental sampling, which uses randomness and even distribution of LHS. This method is applicable for any initial quantity of samples to target number of samples. The optimization tool, which contains hybrid parallel algorithms for sampling, is tested with well-known Rosenbrock function and applied for shape optimization of delta wing using meshless CFD.
Benzer Tezler
- Design optimization of an s-shaped subsonic intake using Bayesian approach and Bezier curves
Bayes yaklaşımı ve Bezier eğrileri kullanarak s-şekilli ses-altı hava-alığının tasarım optimizasyonu
METE ATASOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ÖZYÖRÜK
- A fast 3d flow field prediction around bluff bodies using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak küt cisimler etrafındaki 3 boyutlu akış alanının tahmini
FARHAD NEMATI TAHER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDUSSAMET SUBAŞI
- Bir eğitim uçağı kanadının çok disiplinli tasarım eniyilemesi
Multi-disciplinary design optimization of a training aircraft wing
MERVE KENTER AHRAZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM ACAR
- Improving the aerodynamic characteristics of the gap between the cabin and trailer of heavy-duty commercial vehicles
Ağır ticari araçların kabin-treyler arasındaki boşluğun aerodinamik açıdan iyileştirilmesi
UTKU ÇİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI
- C-tipi kanat konfigurasyonunun aerodinamik analizleri ve dizayn optimizasyonu
Aerodynamic analyses and design optimization of aC- shaped wing
HÜLYA SUKAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY