Sabit kanatlı insansız hava araçlarına ait kanat profillerinin aerodinamik özelliklerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of aerodynamic properties of wing profiles of fixed wing unmanned aerial vehicles with artificial neural networks
Yazar: MEHMET ARİF SALTAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM TİMUÇİN İNCE
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Enerji = Energy ; Havacılık Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu çalışmada, azami kalkış ağırlıkları referans alınarak örneklem alınan sabit kanatlı İHA'larda kullanılan LA2573A, NACA 4415, NASA LRN 1015 ve SD7037 kanat geometrilerinin aerodinamik performans parametreleri deneysel olarak belirlenmiş ve elde edilen sonuçlar için bir Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli oluşturulmuştur. Kanat geometrileri Solidworks yazılımı kullanılarak tasarlanmıştır. Tasarım yapıldıktan sonra Fortus 250 mc 3D yazıcı kullanılarak üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretimi yapılan modellerin 305 x 305 x 600 mm. kontrol hacmine sahip ses altı rüzgâr tünelinde çeşitli hücum açıları ve hızlarda deneysel analizleri gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar neticesinde kanat geometrilerine ait CL, CD, CM ve CL/CD aerodinamik performans parametreleri elde edilmiştir. Veriler incelendiğinde, diğer kanat profillerine göre negatif hücum açılarında ve tüm hız değerleri için en uygun sonucu NASA LRN 1015 modelinin verdiği belirlenmiştir. Pozitif hücum açıları ve düşük hız değerleri için en uygun modelin ise NACA 4415 olduğu görülmektedir. Pozitif hücum açıları ve yüksek hız değerleri için tüm kanat profillerinin özdeş performans karakteristiği sergilediği açık bir şekilde görülmektedir. Her bir model için elde edilen YSA modeli incelendiğinde gelecek çalışmalarda kullanılmak üzere, farklı rüzgâr hızlarında hücum açısı kontrolü gerçekleştirerek en optimum sonuçlar için kendini gerçek zamanlı olarak karakterize edebilen bir kanat ortaya konulabilir.

Abstract:
In this study, the aerodynamic performance parameters of LA2573A, NACA 4415, NASA LRN 1015 and SD7037 airfoil geometries used in fixed-wing UAVs sampled with reference to their maximum take-off weights were determined experimentally and an Artificial Neural Network (ANN) model was created with the results obtained. Airfoil geometries were designed using SolidWorks software. After the design was made, airfoils were produced using a Fortus 250 mc brand 3D printer. Experimental analyzes of the produced models were carried out at various attack angles and speeds in the subsonic wind tunnel which has a control volume of 305 x 305 x 600 mm. As a result of the experimental studies, CL, CD, CM and CL/CD aerodynamic performance parameters of the airfoil geometries were obtained. When the data were examined, it was determined that the NASA LRN 1015 model gave the most suitable result for negative attack angles and all speed values compared to other wing profiles. It is seen that the most suitable model for positive angles of attack and low speed values is NACA 4415. It is clearly seen that all airfoils exhibit identical performance characteristics for positive angles of attack and high speed values. When the ANN model obtained for each model is examined, a airfoil geometry that can characterize itself in real time for the most optimum results by controlling the angle of attack at different wind speeds can be revealed for use in future studies.