Bir eğitim uçağı kanadının çok disiplinli tasarım eniyilemesi
Multi-disciplinary design optimization of a training aircraft wing
Yazar: MERVE KENTER AHRAZOĞLU
Danışman: PROF. DR. ERDEM ACAR
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Günümüz dünyasında,simülasyon teknolojisi oldukça gelişmiş olup aynı zamanda yük-
sek güvenilirlik sağlayan, ancak fazla zaman alan bir teknolojidir. Vekil model tabanlı
optimizasyon (ing.surrogate-basedoptimization),bir optimizasyon süreci için vekil mo-
del (ing.meta-model) geliştirir. Etkin sonuçlar veren bu metamodeller yardımıyla çeşitli
optimizasyon yöntemleri zamanla geliştirilmiştir. Birvekil model benzetimlerin mate-
matiksel modelinin oluşturulmasını sağlamaktadır. Bu sayede sayısal bir analiz biçimi
olarak metamodeller, matematiksel bir denkleme ihtiyaç olmaksızın mühendislik sis-
temlerini optimize etmenin pratik bir yolu olmuşlardır. Bu tez çalışmasında temel mo-
tivasyon, parametrelendirilmiş kanat geometrisinin analiz çıktılarını, vekil model yardı-
mıyla geliştirilen algoritmaya entegre ederek çok disiplinli bir optimizasyon metoduge-
liştirmektir. Bu çalışmada başlangıç tasarımı aşamasında olan kanat modelinin, aerodi-
namik performansını yükseltme koşuluyla, frekans kısıtlamalarını dikkate alırken kütle
minimizasyonuna odaklanarak sonlu elemanlar modeli ile uyumlu sonuçlar elde edil-
miştir. Veri toplama metodu olarak adaptif veri toplama yöntemi olan iç dolgulu nu-
mune kriteri kullanılmıştır. Kesin olarak en iyi adaylar olmasa da, klasik optimizasyon
metodlarından olan sıralı karesel programlama metodu ile kıyaslandığında umut verici
sonuçlar elde edilmiştir. Bu bağlamda, optimizasyon yönteminin efektifliği, geleneksel
veri toplama yöntemini kullanarak sırasıyla yapılan; sıralı karesel programlama ile vekil
model tabanlı optimizasyon sonuçlarının karşılaştırılmasıyla gösterilmiştir. Bu karşılaş-
tırma, çok sayıda değişkene sahip modeller için adaptif veri toplama yönteminin daha
uygun olduğunu ortaya koymuş kanat geometrisi oluşturulmuştur. Eniyilenmiş tasarı-
mın kütlesinde %14,2 düşüş meydana geldiği görülmüştür. Optimum kanat tasarımı adı
altında aerodinamik ve yapısal açıdan analizlere tabi tutularak elde edilen sonuçlarla, başlangıç tasarımına ait aerodinamik ve yapısal analiz sonuçları kıyaslanmıştır. Aero-
dinamik açıdan performans kriterlerinin yüksek, güvenilir, hafif bir yapısal elde edildiği
görülmüştür.

Abstract:
In the contemporary era, the reliability of simulation technology is high, but often time consuming. This poses a challenge in studies with limited schedule, where long simulation durations become a serious issue. Surrogate-based optimization (SBO) enhances
a meta-model within an optimization framework, estimating objective and constraint
functions by strategically placing various design experiment points. Over the past two
decades, optimization techniques have evolved to reach optimal results. For achieving
the most effective solutions, the meta-model is refined with a sufficient number of design experiment samples. A surrogate model improves to derive a mathematical representation of simulations. As an analytical tool, the meta-model serves as an effective
means for optimizing structural components. SBO offers a potential approach to optimizing a range of simulation data, simulations in engineering. This study expands a CFD
setup into a 3D wing model, incorporating a realistic structural model. Aerodynamic design parameters are identified through literature review. Following the CFD analysis, the
pressure distribution of the defined a wing is integrated into the structural finite element
model, with initial results being assessed. The study then successfully validates the optimization algorithm using a speed reducer test case. It is applied surrogate-based model
in tandem with a parameterized geometry, focusing on mass optimization while adhering to frequency and lift to drag ratio, and lift force constraints. The effectiveness of
this optimization method is further corroborated by comparing it with one of established
optimization techniques