B-spline ve genetik algoritma ile helikopter pal tasarım ve optimizasyonu
Helicopter blade design and optimization with b-spline, genetic algorithm and blade elements momentum theory
Yazar: TUANNA DEMİR ATILGAN
Danışman: PROF. DR. TAHİR YAVUZ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: B-spline eğrileri = B-spline curves ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Rotor kanadı = Rotor blade

Özet:
Verimliliği artırmak, enerji tüketimini azaltmak, daha iyi uçuş performansı elde etmek ve helikopter operasyonlarının etkinliğini artırmak için helikopter kanadı optimizasyonuna ihtiyaç duyulmaktadır. Rotor kanadı, bir helikopterin verimliliğini ve kontrolü, performansı, manevra kabiliyetini arttıran, optimum uçuş özelliklerinin ve operasyonel yeteneklerin elde edilmesini büyük ölçüde etkileyen helikopter tasarımının hayati bir bileşenidir. Bu yüksek lisans tezi, B-spline modellemesi için Python tabanlı kodların oluşturulması, kanat elemanları momentum teorisiyle entegrasyonu ve optimizasyon için genetik algoritmanın uygulanması gibi konuları sistemli bir şekilde ele almaktadır. B-spline, kanat elemanı-momentum teorisi ve genetik algoritma metotları kullanılarak Pyton yazılımı ile helikopter pal tasarım ve optimizasyon aracı geliştirilmiştir. Beslenen noktalardan B-spline ile kanat kesit eğrisi oluşturularak genetik algoritma ile farklı geometrilere sahip iki boyutlu helikopter pal kesitleri oluşturulmaktadır. Elde edilen kesitler XFOIL akış çözücüsüne konularak aerodinamik parametreler elde edilmiş ve pal elemanları momentum teorisi ile belirlenen maliyet fonksiyonu genetik algoritma kullanılarak minimize edilmektedir. Helikopter palleri; B-spline ile kanat kesit eğrileri, dönme hızı, pal sayısı, veter uzunluğu, boyu, burkulma açısı ve sivrilme oranına göre optimize edilerek maksimum itkiyi sağlayacak pal kesit eğrisi ve pale ait geometrik parametreler belirlenmektedir. Oluşturulan kod deneysel çalışma sonuçları ile kıyaslanarak doğrulanmış olup geliştirilen algoritmaya beslenen parametre ve sınır koşullarına bağlı olarak itki (C_T) katsayısının %20, toplam itki kuvvetinin %48,  toplam tork ve gücün ise %44 oranında arttığı anlaşılmıştır.

Abstract:
Helicopter wing optimization is needed to increase efficiency, reduce energy consumption, achieve better flight performance and increase the overall effectiveness of helicopter operations. The rotor blade is a critical component that generates lift and provides maneuverability to ensure efficiency and control, improve performance and enhance cost efficiency of a helicopter. It is a vital component of helicopter design that greatly influences the achievement of optimal flight characteristics and operational capabilities. In this study helicopter blade design and optimization tool has been developed via Python software by using B-spline, Blade Element-Momentum Theory and Genetic Algorithm methods. Rotor blade cross section curves are created from the points on the two-dimensional axis with the B-spline method. Helicopter blade sections with different geometries are generated from these points with genetic algorithm. The aerodynamic parameters are obtained by putting the previously created airfoil sections in the flow solver via XFOIL and the objective function determined by the blade elements momentum theory is minimized by using genetic algorithm. Helicopter blades are optimized according to airfoil shapes obtained from B-spline, rotational speed, number of blades, chord length, span, twist angle and taper ratio and blade section curves that will provide maximum thrust and related geometric parameters of the blade are determined. The created code was verified by comparing it with the experimental study results, and it was understood that the thrust (C_T) coefficient increased by 30%, the total thrust force by 48%, and the total torque and power by 44%, depending on the parameters and boundary conditions fed into the developed algorithm.