Investigation of multi-fidelity data fusion techniques to obtain an aerodynamic database for a generic fighter aircraft
Jenerik savaş uçağı için aerodinamik veri tabanı elde etmek amacıyla çoklu doğruluklu veri birleştirme tekniklerinin incelenmesi
- Tez No: 879736
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAŞAR OSTOVAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Aerodinamik veri setleri bir hava aracının uçuş performansı, uçuş dinamiğinin belirlenmesinde kulanılan önemli bir kaynaktır. Aerodinamik veri setleri farklı uçuş koşullarına karşılık gelen aerodinamik katsayıları içerir ve bu katsayılar farklı kaynaklardan farklı doğruluk değerlerinde elde edilebilmektedir. En doğru değerler uçuş testlerinden alınmakta olup, sonrasında büyük ve küçük ölçekli rüzgar testleri, hesaplamalı akışkanlar dinamiği simülasyonları ve nümerik çözücüler farklı doğrulukta aerodinamik veri elde edilmesinde kullanılır. Yüksek doğruluklu veri, hava aracına ait parametrelerin yorumunda doğru sonuçlar vermektedir ancak yüksek doğruluklu verilerin elde edilmesi iş gücü olarak maliyetli ve zaman alıcıdır. Çoklu doğruluklu veri birleştirme yöntemlerinin varlığı ile yüksek ve düşük doğruluklu verilerin kullanılması mümkün olmuştur. Böylece yüksek doğruluklu veriye ihtiyaç azalmış ve daha verimli, iş gücü ve zamandan tasarruf edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan jenerik savaş uçağınden elde edilen düşük ve yüksek doğruluklu veriler co-Kriging, çoklu-doğruluklu Gauss Süreç Regresyonu ve çoklu doğruluklu sinir ağları yöntemleri ile kullanılmıştır. Verilerin elde edilmesinde iki farklı veri kaynağı kullanılmıştır. Düşük doğruluklu veriler OpenVSP programında Vortex-Lattice metodu ve yüksek doğruluklu veriler ANSYS Fluent programında k-ω SST çözücü kullanılarak elde edilmiştir.Her iki kaynaktan -15 ile +15 derece hücum açısı aralığında kaldırma, sürükleme ve pitch moment katsayıları alınmıştır. Her iki veri kaynağından alınan veriler farklı miktarlarda kullanılarak test-caseler oluşturulmuş ve her üç yöntemin performansları incelenmiştir. Her üç yönteminde yüksek doğruluklu veri sayısının artmasıyla yönteme ait tahminlerinin yüksek doğruluklu veriler ile örtüştüğü belirtilmiştir. Co-Kriging yönteminde veri noktalarının yerinin değiştirilmesiyle tahmin performansının değiştiği bu yüzden co-Kriging yönteminin diğer yöntemlere göre daha hassas olduğu gözlemlenmiştir. MF-GPR yönteminin diğer yöntemler arasında en iyi tahmin sonuçlarını verdiği ve MF-NN modelinin eğitilmesinde düze yakın eğimlerde iyi tahmin yeteneğine sahipken, eğimi fazla durumda daha fazla yüksek doğruluklu noktaya ihtiyacı olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Aerodynamic data sets are an important source for determining the flight performance, stability and control, and flight dynamics of an aircraft. Aerodynamic data sets contain aerodynamic coefficients corresponding to different flight conditions. These aerodynamic coefficients can be obtained from different sources with different fidelity values. The most accurate values are obtained from flight tests, followed by large and small scale wind tests, computational fluid dynamics simulations and numerical solvers to obtain aerodynamic data of different fidelity. High-fidelity data provides accurate results for the interpretation of aircraft parameters, but obtaining high-fidelity data is labor costly and time consuming. With the availability of multi-fidelity data fusion methods, it is possible to use high and low fidelity data. This reduces the need for only high fidelity data and is more efficient, labor and time saving. The data obtained with the data fusion method is ensured to be high fidelity data. In this study, different data fusion methods were used using low and high fidelity data obtained from the generic fighter jet. These methods are co-Kriging, multi-fidelity Gaussian Process Regression and multi-fidelity neural networks. Two different data sources were used to obtain the data. Two different data sources were used to obtain the data. Low fidelity data were obtained using Vortex-Lattice method in OpenVSP program and high fidelity data were obtained using k-ω SST solver in ANSYS Fluent program. Lift, drag and pitch moment coefficients were obtained from both sources in the range of -15 to +15 degrees angle of attack. Test-cases were created using different amounts of data from both data sources and the performances of all three methods were analyzed. It is stated that the predictions of all three methods match with the high fidelity data as the number of high fidelity data increases In the co-Kriging method, it was observed that the prediction performance changed when the locations of the data points were changed, so the co-Kriging method was more sensitive than the other methods. It was determined that the MF-GPR method gives the best prediction results among the other methods, and while the MF-NN model has good prediction ability on flat and near flat slopes, but it needs more high fidelity data points in the data line with high curvature slope.
Benzer Tezler
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Öğretmenlerin matematik dersi öğretim programını uyarlama sürecinin incelenmesi
Investigation of the teachers' adaptation process of the mathematics curricula
ÜMRAN YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLAY BÜMEN
- Kuyu içi (VSP) sismik verilerinin konvansiyonel olmayan yöntemlerle kömür aramacılığına yönelik entegre analizi
Integrated analysis of wellbore seismic data by unconventional methods for coal exploration
ALİ CANKURTARANLAR
Doktora
Türkçe
2024
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ
- Propulsion-airframe integration for low-boom supersonic aircraft
Düşük gürültülü sesüstü hava araçlarında itki-gövde entegrasyonu
RUMED İMRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Investigation of vortex ring state for multi-rotor evtol using viscous vortex particle method
Çok rotorlu dikine iniş kalkış yapan elektrikli hava aracında girdap halkası durumunun vizkoz girdap parçaçık metodu kullanarak incelenmei
MURAT ŞENİPEK
Doktora
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN TEKİNALP