Geri Dön

Metric based mesh adaptation methodology applied to HEMLAB algorithm

Metrik tabanlı ağ uyarlama yönteminin HEMLAB çözücüsüne uygulanması

PDF İndir

  1. Tez No: 947361
  2. Yazar: HÜLYA SUKAS
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ŞAHİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Uçak Mühendisliği, Engineering Sciences, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 235

Özet

Bu doktora tezi, kenar tabanlı sonlu hacimler yöntemini kullanan hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) çözücüsü HEMLAB algoritmasının yüksek kaldırma konfigürasyonlarında kullanılmak üzere geliştirilmesine yönelik kapsamlı bir araştırmayı sunmaktadır. Bu bağlamda, mevcut çözücünün aerodinamik simülasyonlardaki doğruluk ve verimliliğini artırmak amacıyla çeşitli yenilikçi yaklaşımlar geliştirilmiştir. Özellikle AIAA High Lift Prediction Workshop (HLPW) serilerinde ele alınan karmaşık geometriler üzerinde odaklanılarak, metrik tabanlı ağ uyarlama teknikleri, türbülans modeli iyileştirmeleri ve ileri sayısal çözüm yöntemleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Çalışmada geliştirilen yöntemlerin özgün katkıları üç ana başlıkta toplanabilir: (i) Metrik tabanlı ve hibrid sensör destekli adaptif ağ stratejileri, (ii) Gelişmiş sayısal çözüm yöntemleri ile hesaplama verimliliğinde artış, ve (iii) Türbülans modellemesinde sağlanan doğruluk iyileştirmeleri. Günümüz havacılık endüstrisinde operasyonel maliyetlerin azaltılması, yakıt verimliliğinin artırılması ve aerodinamik performansın iyileştirilmesi gibi hedefler, yüksek kaldırma sistemlerinin tasarımını kritik hâle getirmiştir. Bu sistemler, temel kanat yapısına ek olarak slat, flap, fairing gibi bağlantı elemanlarından oluşan oldukça karmaşık geometrilere sahiptir. Bu tasarımsal karmaşıklık, akış alanının doğru şekilde modellenmesini zorlaştırmakta ve geleneksel HAD yöntemlerinin sınırlarını zorlamaktadır. Özellikle sınır tabakası ayrılmaları ve kanat ucu girdaplarının bir arada bulunduğu bu sistemlerde, hesaplamalı ağların optimal dağılımı büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışması, söz konusu zorluklara yönelik HEMLAB algoritmasında gerçekleştirilen iyileştirmeleri HLPW'de sunulan geometriler üzerinden kapsamlı biçimde doğrulamayı amaçlamaktadır. Temel motivasyon, endüstriyel uygulamalarda karşılaşılan yüksek hesaplama maliyetlerini düşürürken, aynı zamanda sonuç doğruluğunu artırmaktır. Tezin en önemli katkılarından biri, hesaplamalı ağların akış özelliklerine göre dinamik olarak yeniden düzenlenmesini sağlayan metrik tabanlı anizotropik ağ uyarlama stratejilerinin geliştirilmesi ve HEMLAB çözücüsüne entegre edilmesidir. Bu kapsamda INRIA tarafından geliştirilen pyAMG ve NASA'nın REFINE algoritmaları başarıyla entegre edilmiştir. Bu entegrasyon sayesinde çözücünün adaptif ağ yeteneklerinde önemli gelişmeler sağlanmıştır. Özellikle sınır tabakaları, şok dalgaları, ayrılma bölgeleri ve kanat ucu girdapları gibi kritik akış yapılarının bulunduğu bölgelerde ağ otomatik olarak iyileştirilirken, diğer bölgelerde daha az ağ elemanı kullanılarak verimli bir dağılım elde edilmiştir. Ağ adaptasyon sürecinde, geometrik karmaşıklığın yüksek olduğu bölgelerde hücre boyutlarının otomatik olarak küçültülmesi ve akışın fiziksel özelliklerine göre ağın yeniden düzenlenmesi gibi işlevler kazandırılmıştır. Mach, entropi, basınç, mesafe gibi çeşitli akış özelliklerine dayalı fonksiyonlarla ağ uyarlaması yapılabilmektedir. Bu süreçte klasik Mach sayısı sensörüne ek olarak geliştirilen hibrid sensör yaklaşımı uygulanmıştır. Bu yöntem, özellikle geometriye yakın bölgelerde daha yoğun bir ağ dağılımı sağlamış ve sınır tabakası çözünürlüğünde kayda değer iyileşmeler elde edilmesini mümkün kılmıştır. Geleneksel yöntemlerde yüksek hız gradyanlarının olduğu bölgelerde ağ yoğunluğu artırılırken, geometriye yakın bölgelerde yeterli çözünürlük sağlanamaması önemli bir sorundu. Hibrid sensör yaklaşımı bu sorunu çözerek hem sınır tabakası içinde hem de serbest akış bölgesinde optimal ağ dağılımı sağlamıştır. Bu bağlamda, geometrik yakınlık ile akış özelliklerini birleştiren yeni bir ağ adaptasyon metriği geliştirilmiştir. Bu metrik, yüzey eğrilikleriyle birlikte akış değişkenlerindeki gradyanları dikkate alarak çok yönlü bir optimizasyon sunmaktadır. Ayrıca ağ kalitesinin adaptasyon sonrası korunması amacıyla hücre şekil bozulmaları minimize edilmiş ve yüzey geometrisine bağlı ağ bozulmalarını engelleyen özel projeksiyon algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar, adaptif ağların fiziksel doğruluğunu korurken, sayısal çözümün kararlılığını da desteklemiştir. Tüm bu geliştirmeler, hem ağ oluşturma süresini azaltmış hem de manuel müdahale ihtiyacını minimuma indirerek kullanıcı bağımsızlığını artırmıştır. Bu sayede HEMLAB, tamamen otomatik çalışan, uçtan uca çözüm sağlayan bir HAD aracı hâline gelmiştir. Bu otomasyon, özellikle endüstriyel projelerde farklı konfigürasyonlara hızlıca adapte olunmasını kolaylaştırmıştır. HEMLAB algoritmasının çözüm verimliliğini artırmak amacıyla PETSc kütüphanesinin Scalable Nonlinear Equations Solvers (SNES) çerçevesi entegre edilmiştir. Bu entegrasyon, doğrusal olmayan denklem sistemlerinin çözümünde önemli avantajlar sağlamıştır. GMRES (Generalized Minimal Residual) ve FGMRES (Flexible GMRES) gibi ileri iteratif çözücülerin kullanımı, yüksek Reynolds sayılı akışlarda kararlı ve hızlı yakınsama sağlamıştır. Bu çözücüler, karmaşık akış yapılarında geleneksel yöntemlere göre daha iyi performans göstermiştir. Çözücü parametrelerinin dinamik olarak ayarlanabilmesi sayesinde farklı akış rejimlerinde otomatik optimizasyon sağlanmıştır. ILU(k), blok Jacobi ve eklemeli Schwarz gibi çeşitli ön koşullandırıcılar karşılaştırılarak problem tipine göre en uygun yöntemler belirlenmiştir. Bu karşılaştırmalar sonucunda yakınsama hızında önemli iyileşmeler ve büyük ölçekli 3B simülasyonlarda ciddi hesaplama süresi kazanımları elde edilmiştir. Ayrıca, Jacobian matrisinin açıkça oluşturulmasından kaynaklanan hesaplama yükünü azaltmak için Jacobian-Free Newton-Krylov (JFNK) yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemde sonlu fark yaklaşımlarıyla bellek tüketimi optimize edilmiştir. Yüksek doğruluk gerektiren durumlar için ise el ile hesaplanan analitik Jacobian matrisleri geliştirilmiş ve bu matrisler sonlu fark yaklaşımı ile karşılaştırılarak doğrulukları test edilmiştir. JFNK yönteminde sonlu fark adım boyutunun dinamik optimizasyonu, yakınsama karakteristiğini önemli ölçüde iyileştirmiştir. HEMLAB'ın ilk versiyonu yalnızca standart Spalart-Allmaras (SA) türbülans modeliyle sınırlıyken, bu tezde önemli modelleme iyileştirmeleri gerçekleştirilmiştir. Ayrılmış akış bölgelerinde negatif türbülans viskozitesini işleyebilen SA-neg modeli, Newton metodunun quadratic yakınsama özelliğini yakalamamıza olanak verdiği için stall bölgesindeki akışlar daha doğru tahmin edilebilmiştir. Geçiş akışlarının modellenmesinde kullanılan $f_{t2}$ fonksiyonu üzerinde yapılan iyileştirmeler, özellikle slat ve flap gibi elemanlar üzerindeki laminer-türbülans geçiş bölgelerindeki çözüm doğruluğunu artırmıştır. Ayrıca, dönel akışlar ve akış çizgisi eğriliklerini dikkate alan SA-QCR-2000 modeli, kanat ucu girdapları gibi karmaşık akış yapılarının simülasyonunda başarılı sonuçlar vermiştir. SA modeline uygulanan ikinci mertebeden ayrıklaştırma şeması, sayısal difüzyonu azaltarak ince sınır tabakalarının çözüm kalitesini artırmıştır. HLPW-3, HLPW-4 ve HLPW-5 test vakaları üzerinde yapılan kapsamlı simülasyonlar, geliştirilen adaptif yöntemlerin aerodinamik yükler üzerindeki olumlu etkisini açıkça ortaya koymuştur. Kaldırma katsayısı $(C_L)$, sürükleme katsayısı $(C_D)$ ve basınç dağılımlarında önemli iyileştirmeler elde edilmiştir. CRM-HL geometrisi için yapılan simülasyonlarda, adaptif ağlar sayesinde geleneksel sabit ağlara kıyasla daha az ağ noktasıyla daha doğru sonuçlara ulaşılmış ve hesaplama maliyetlerinde önemli tasarruf sağlanmıştır. Farklı hücum açılarıyla yapılan testler, özellikle stall bölgelerinde geliştirilen yöntemlerin etkinliğini ortaya koymuştur. Rüzgar tüneli verileriyle yapılan karşılaştırmalar, elde edilen sonuçların deneysel verilerle uyum içinde olduğunu göstermiştir. Ayrıca, JAXA Standard Model (JSM) ve NASA Common Research Model (CRM) geometrileri üzerinde yapılan 2B ve 3B simülasyonlar, adaptif ağ yöntemlerinin farklı konfigürasyonlarda sağladığı başarıyı kanıtlamıştır. Bu testler sayesinde ağ adaptasyonunun ağ eleman sayısından bağımsız çözüme katkısı da gösterilmiş; farklı başlangıç ağlarıyla yapılan analizler sonrasında sonuçların ağdan bağımsız hâle geldiği ortaya konmuştur. CRM-HL Wing-Body konfigürasyonunda farklı türbülans modellerinin karşılaştırılması, önerilen metodolojinin çeşitli geometrilerdeki başarısını desteklemiştir. Bu tez kapsamında geliştirilen metrik tabanlı ağ uyarlama metodolojilerinin HEMLAB çözücüsüne entegre edilmesi, sayısal yöntemlerin iyileştirilmesi ve türbülans modeli seçeneklerinin artırılması sayesinde yüksek kaldırma aerodinamiği simülasyonlarında önemli gelişmeler elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, hem akademik araştırmalar hem de endüstriyel uygulamalar açısından değerli katkılar sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları, yüksek kaldırma sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu süreçlerinde önemli zaman ve maliyet tasarrufu sağlama potansiyeline sahiptir. Gelecek çalışmalar kapsamında, geçiş modelleme tekniklerinin daha da geliştirilmesi, laminer-türbülans geçişinin daha doğru tahmin edilmesini sağlayabilir. Ayrıca paralel hesaplama ve GPU tabanlı çözücü entegrasyonu, büyük ölçekli simülasyonların hızını artırabilir. Yüksek mertebeden ayrıklaştırma şemalarının uygulanması, sayısal difüzyonu azaltarak çözüm doğruluğunu iyileştirebilir. Makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin ağ adaptasyon süreçlerine entegrasyonu ise hesaplama verimliliğini daha da artırma potansiyeline sahiptir. Sonuç olarak, bu çalışma yüksek kaldırma sistemlerinin tasarım ve analiz süreçlerinde HAD yöntemlerinin güvenilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Tezde geliştirilen metodolojiler, yalnızca havacılık değil; otomotiv, enerji ve rüzgar türbini tasarımı gibi alanlarda da uyarlanabilir niteliktedir.

Özet (Çeviri)

This dissertation presents a detailed study on metric-based mesh adaptation methodologies applied to high-lift aerodynamic simulations within the HEMLAB framework. The research integrates advanced computational techniques to enhance the accuracy and efficiency of computational fluid dynamics (CFD) solvers, particularly for high-lift configurations analyzed in the AIAA High Lift Prediction Workshop Series (HLPW). The primary focus is on improving numerical predictions by refining computational meshes dynamically in response to flow characteristics. A key contribution of this research is the development and integration of metric-based anisotropic mesh adaptation strategies. These techniques refine computational grids in regions of high flow gradients, such as boundary layers and wake structures, ensuring improved resolution without excessive computational cost. The numerical studies conducted on HLPW-3, HLPW-4, and HLPW-5 test cases illustrate the impact of these adaptation methods on aerodynamic loads, particularly in improving lift and pressure coefficient distributions. In addition to mesh adaptation, this study incorporates solution methodologies through the integration of the Scalable Nonlinear Equations Solvers (SNES) framework. By utilizing nonlinear Newton-Krylov methods with efficient preconditioners the computational cost of solving nonlinear equations is significantly reduced. The accurate Jacobian evaluation as a preconditiner further enchance solver efficiency. Turbulence modeling is another aspect of this research. The initial version of HEMLAB was limited to the standard Spalart-Allmaras (SA) model. This study extends its turbulence modeling capabilities by incorporating SA-neg, SA-neg-ft2, and SA-QCR-2000 models. These modifications improve the solver's accuracy and convergence in predicting separated flows, transitional effects, and streamline curvature influences. A second-order discretization scheme is also introduced to the SA model, enhancing numerical precision and reducing diffusion errors. Furthermore, this thesis highlights the significance of machine precision in high-fidelity simulations. The methodologies developed in this work contribute to the broader field of CFD by providing improved numerical accuracy, efficiency, and adaptability. Future research directions include refining transition modeling techniques, extending adaptive meshing strategies such as goal based adaptation strategies and improving sensor function and further investigation of cross diffusion effects on highly anisotropic meshes for the aircraft configurations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    557452

    New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks

    RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler

    AHMET ARIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  2. Tez No

    201802

    Prioritized 3D scene reconstruction and rate-distortion efficient representation for video sequences

    Video görüntüleri için önceliklendirilmiş 3B sahne geri çatımı ve hız-bozulum bağlamında verimli gösterimi

    EVREN İMRE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN

  3. Tez No

    768818

    Rastgele yönlendirilmiş karbon nanotüp takviyeli kompozitlerin modellenmesi

    Modelling of randomly oriented carbon nanotube reinforced composites

    EMRE KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  4. Tez No

    467100

    A K-means clustering-based shape retrieval technique for 3D mesh models

    Üç boyutlu çözüm ağları için K-means kümeleme tabanlı şekil araması

    MOHAMMADHASSAN REZAEI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAN GÜNPINAR

  5. Tez No

    215854

    On-line residual capacity estimation for resource allocation in wireless mesh networks

    Kablosuz örgü şebekelerinde kaynak dağıtımı için çevrimiçi arta kalan kapasite tahmini

    YUNUS SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. ÖZGÜR GÜRBÜZ

    YRD. DOÇ. ÖZGÜR ÖRÇETİN

Geri Dön