Bir mikro hava aracının çok disiplinli tasarım optimizasyonu
Multidisciplinary design optimization of a micro air vehicle
Yazar: N. YEŞİM FIRAT
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN TOLUN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 2000
Konu: Uçak Mühendisliği = Aircraft Engineering
Dizin: Hava aracı = Air vehicle ; Optimizasyon = Optimization ; Tasarım = Design

Özet:
BİR MIKRO HAVA ARACININ ÇOK DİSİPLİNLİ TASARIM OPTİMİZASYONU ÖZET Bu çalışmada genel olarak çok disiplinli tasarım optimizasyonu ve bir mikro hava aracının bu yöntemle tasarımı incelenmiştir. Bu konuyu daha net bir şekilde anlamaya yardımcı olmak amacıyla konvansiyonel ve optimum tasarım prosesi hakkında bigi verilmiştir. Ayrıca son bölümde bir optimizasyon yazılımı olan ADS (Automated Design Syntesis) incelenmiştir. Çok disiplinli tasarım optimizasyonu yöntemi bir tasarımda birbiri ile etkileşim içerisinde olan birden fazla disiplinin entegrasyonunu sağlayarak, optimum tasarımı mümkün kılan bir yöntemdir. Bu entegrasyon sonucunda, aşağıda yer alan standart optimizasyon formülasyonu elde edilir. f{X) (Minirnizasyon fonksiyonu) Amaç fonksiyonu gj(X) < 0 j =1 'den M 'e kadar Kısıtlar X/ < Xi < Xiu i =1 'den N'e kadar X = (Xı, X2,, XN)T Tasarım değişkenleri (1) Bundan sonra, çeşitli optimizasyon yöntemlerinden, formülasyona göre en uygun olanını kullanarak, tasarım değlşkerılerinin ve buna bağlı olarak da amaç fonksiyonunun optimum sayısal değerine ulaşmak gerekmektedir. Uçak tasarımı aerodinamik, yapı, stabilite ve kontrol ve tahrik sistemi gibi bir kaç disiplinin entegrasyonunu gerektiren bir çalışmadır. Bu yüzden uçak tasannu, çok disiplinli tasarım optimizasyonu yöntemi açısından çok uygun bir örnek teşkil etmektedir. Bu açıdan, bu çalışmada 1997 yılında Uluslararası Yapısal ve Çok Disiplinli Tasarım Optimizasyonu Komitesi'nin (ISSMO) açmış olduğu Mîkro Hava Aracı (MAV) Tasarımı konulu yarışmada en iyi MDO uygulaması seçilen, Mississippi State Üniversitesi' nin bir çalışması aktarılmıştır. Dördüncü bölümde, çok disiplinli tasarım işlem safhaları tamamlanıp yukarıda bahsedilen optimizasyon formülasyonu elde edildiğinde, bu formülasyonu çözmek için kullanılacak optimizasyon yazılımı ADS tanıtılmıştır. Yine bu bölümde basit rxoptimizasyon formülasyonlannı çözmek için kullanılan grafik yöntemiyle çözülen bir optimizasyon problemi, ADS yazılımı ile de çözürülerek sonuçlar kıyaslanmıştır. Son bölümde ise anlatılan MAV tasannu baz alınarak hazırlanmış çeşitli optimizasyon formülasyonlan ADS'de çözülmüştür.

Abstract:
MULTIDISCIPLINARY DESIGN OPTIMIZATION OF A MICRO AIR VEHICLE SUMMARY In this study, general multidisciplinary design optimization and a design of a micro air vehicle using this process was investigated. For clear explanation of this subject, some information about conventional and optimum design process was given. Additional in last chapter ADS (Automated Design Syntesis) which is an optimization software, was examined in detail. Multidisciplinary design optimization methodology makes possible to obtain the optimum design by integration more than one discipline of a system. As a result of this integration, the standart optimization formulas stated below was obtained. f(X) Objective function gj(X) < 0 for j =1 to M Contraints X/^XiSX" for i=ltoN X = (Xi, X2,, XN)T Design variables (1) Following this, by choosing the one method which matches to this design formula between different optimization processes; need to arrives design variables and with related to them the optimum numerical value of the objective function. Air vehicle design is a study which requires integration of some disciplines like aerodynamic, structure, stability and control and propulsuion. By considering this point of view air vehicle design is a perfect sample for the multidisciplinary design optimizaion methodology. Regarding to this, a study done by Missisippi State University which was choosen the best MDO in a competition about micro air vehicle (MAV) design established by International Society of Structural and Multidisciplinary Optimization ( ISSMO) in 1997, was introduced. At the fourth chapter, after terminating the design process steps and reciving the optimization formulation stated above, an optimum software ADS was introduced for integration these formulas. xiAt the last chapter, the optimization formulation prepared according to the MAV design, was solved with ADS. Xll