Prediction of aerodynamic heating on high-speed missiles using Gaussian process based surrogate models
Yüksek hızlı füzelerde Gauss süreci tabanlı vekil modeller kullanılarak aerodinamik ısınma tahmini
- Tez No: 919189
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ KARAKUŞ, DR. KAMİL ÖZDEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
Bu tez, yüksek hızlı füzelerde aerodinamik ısınmayı tahmin etmek için gelişmiş vekil modelleme tekniklerinin kullanımına dair detaylı bir çalışma sunmaktadır. Yüksek hızlı hava araçlarının tasarımında kritik bir faktör olan aerodinamik ısınma, termal koruma ve yapısal bütünlüğü sağlamak için hassas ve verimli tahmin yöntemleri gerektirmektedir. Geleneksel Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) simülasyonları, yüksek doğrulukta olmalarına rağmen, iteratif tasarım süreçleri ve gerçek zamanlı uygulamalar için pratik değildir. Hesaplama maliyetlerini düşürmek ve süreci hızlandırmak için yapılan önceki çalışmalarda, yüksek hız koşullarında yüzey ısı transfer oranlarını verimli bir şekilde tahmin etmek için gevşek bağdaşık HAD yöntemleri ve düşük doğruluklu modeller kullanılmıştır. Makine öğrenimindeki son gelişmelerle birlikte, bu araştırma, aerodinamik ısınma problemlerinde bulunan karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için Gauss Süreçleri, sinir ağları ve hibrit modelleri içeren vekil modelleme yaklaşımlarını uygulamaktadır. Bu çalışma özellikle EGP, DGP, DSPP, DNN ve DKL modellerini değerlendirmektedir. Ayrıca tahmin doğruluğunu artırmak ve hesaplama maliyetini düşürmek için yüksek ve düşük doğruluklu modelleri birleştiren bir çoklu-doğruluk modeli incelenmektedir. Metodoloji, bu vekil modelleri veri ön işleme adımlarıyla birlikte uygulamayı içermektedir. Veri seti boyutlarındaki değişimin modelin tahmin yetenekleri üzerindeki etkisi de araştırılmıştır. Sonuçlar bu vekil modellerin, doğrusal olmayan ısı akısı değerlerini tahmin etmede yüksek doğruluk sunduğunu göstermekte ve havacılık mühendisliği ve diğer mühendislik uygulamalarında kullanılma potansiyellerini vurgulamaktadır. Bu araştırma, yüksek hızlı araçların tasarımı ve optimizasyonunda vekil modellerin kullanımına yönelik bir yaklaşım oluşturarak daha verimli tasarım döngülerini mümkün kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a detailed study on the use of advanced surrogate modeling techniques for predicting aerodynamic heating in high-speed missiles. Aerodynamic heating, a critical factor in the design of high-speed aerospace vehicles, requires precise and efficient prediction methods to ensure thermal protection and structural integrity. Traditional Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations, while accurate, are often impractical for iterative design processes and real-time applications. Previous attempts to reduce computational costs and accelerate the process have utilized loosely coupled CFD methods and low-fidelity models to efficiently estimate surface heat transfer rates under high-speed conditions. With recent machine learning advancements, this research applies surrogate models—including Gaussian Processes, neural networks, and hybrid approaches—to model the complex, nonlinear relationships of aerodynamic heating. Specifically, this study evaluates models such as Exact Gaussian Processes (EGP), Deep Gaussian Processes (DGP), Deep Sigma Point Processes (DSPP), Deep Neural Networks (DNN), and Deep Kernel Learning (DKL). A multi-fidelity model combining high- and low-fidelity data is also explored to improve predictive accuracy and reduce computational cost. The methodology involves applying these surrogate models with data preprocessing steps. The impact of varying training data sizes on the models' predictive capabilities is also investigated. The results demonstrate that these surrogate models offer high accuracy in predicting non-linear heat flux values, highlighting their potential for use in aerospace engineering and other engineering applications. This research establishes a framework for using surrogate models in the design and optimization of high-speed vehicles, enabling more efficient design cycles.
Benzer Tezler
- Püskürtmeli kurutucuda trona çözeltisi ile yapılan desülfürizasyon çalışmaları ve CFD simülasyonu
Başlık çevirisi yok
S.CELAL KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLHAYAT NASÜN (SAYGILI)
- Aerodinamik Isınmanın ve Isıl Koruma Sistemlerinin Aerodinamik Isınmaya Bağlı Termo-Kimyasal Aşınmasının İncelenmesi
Investigation of Aerodynamic Heating and Ablation of Thermal Protection Systems
BUĞRA ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2019
Havacılık MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI USLU
- Termal bariyer kaplamalı gaz türbin kanatlarının dinamik şartlarda sıcaklık dağılımının incelenmesi
Investigation and experimental investigation of characteristic behavior of thermal barrier coated surfaces in dynamic conditions
MURAT CİHAN ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL UYSAL
- Gemilerin manevra denklemlerinin bilgisayarla çözümü
The Solutions of equations of ship manoeuvres by the computer
EMİN KORKUT
- Taşıtlara etkileyen kuvvetler ve taşıt titreşimleri
The Forces acting on vehicles and vehicle vibrations
RUHİ ÇELİKKAYA