İnsansız hava aracı (İHA) pervanelerin aerodinamik olarak performansının çok doğruluklu yöntem ile modellenmesi
Aerodynamic performance modeling of unmanned aerial vehicle (UAV) propellers using a multifidelity method
Yazar: HAKAN ÜNSAL
Danışman: PROF. DR. MESUT DÜZGÜN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering
Dizin: Motorlar = Motors ; Pervaneler = Fans ; Rüzgar tüneli = Wind tunnel ; Simülasyon =   ; Uçak motorları = Aircraft engines ; Uçak performansı = Aircraft performance ; Uçaklar = Airplanes ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle ; İtme kuvveti = Thrust

Özet:
Bu çalışma, İnsansız Hava Araçları (İHA) için kullanılan pervanelerin aerodinamik 
performansının belirlenmesinde yapay sinir ağları (YSA) temelli bir yöntemi ele 
almaktadır. Çalışmanın odak noktası, yapay sinir ağları (YSA) kullanarak simülasyon test 
verileri ile rüzgar tüneli test verilerinin entegrasyonu ve karşılaştırılmasıdır. İlk olarak, 
Python programlama dili kullanılarak, İHA pervaneleri için simülasyon test verileri belirli 
bir formata dönüştürülmüş ve bu veriler üzerinde yapay sinir ağları kullanılarak 
modellemeler yapılmıştır. Bu modeller yardımıyla rüzgar tüneli test verilerine karşılık 
gelen simülasyon sonuçları çıkarılmıştır. Ardından, gerçek verileri simüle etmek amacıyla 
rüzgar tüneli testlerinden elde edilen verilerle simülasyon için yapılan yapay sinir ağlarıyla 
oluşturulan model sonuçları karşılaştırılmıştır. Daha sonra rüzgar tüneli karşılığı olan 
simülasyon verileri ile rüzgar tüneli test verileri birlikte tekrar yapay sinir ağları (YSA) 
kullanılarak modellenmiştir. Model performanslarına bakıldığında rüzgar tüneli modelleri 
ortalama olarak %99,81 oranda rüzgar tüneli verilerini doğru şekilde tahmin 
edebilmektedir. Elde edilen yapay sinir ağları (YSA) modelleri ile rüzgar tüneli testine 
gitmeden, farklı pervane tiplerinin aerodinamik performansı hakkında önemli bilgiler elde 
edilmiştir. Bununla birlikte, ISA (Uluslararası Standart Atmosfer) koşullarına göre ISA 
formüllerinin eklenmesiyle, pervane verilerinin irtifaya göre değişen performansı da 
çıkarılmıştır. Bu sayede, farklı irtifa koşullarında pervanelerin itki ve güç gereksinimleri 
belirlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma İHA pervanelerinin aerodinamik performansının 
daha hassas bir şekilde analiz edilmesine ve tasarımının optimize edilmesine olanak 
sağlamaktadır. Bu yaklaşım İHA pervanelerinin aerodinamik performansının çok 
doğruluklu bir şekilde modellemesini sağlamış ve rüzgar tüneli test verisi olmayan 
pervanelerin performansını belirlemek için önemli bir adım atmıştır. Elde edilen veriler, 
İHA'ların tasarımı ve performansını optimize etmek için değerli bir kaynak 
oluşturmaktadır.

Abstract:
This study focuses on a method based on artificial neural networks (ANN) for determining 
the aerodynamic performance of propellers used in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). 
The core of the study is the integration and comparison of simulation test data with wind 
tunnel test data using artificial neural networks (ANN). First, simulation test data for UAV 
propellers were converted into a specific format using the Python programming language, 
and modeling was conducted using artificial neural networks. With the help of these 
models, simulation results corresponding to the wind tunnel test data were derived. Then, 
to simulate real-world data, the results from the models created with artificial neural 
networks were compared with data obtained from wind tunnel tests. Following that, the 
simulated data corresponding to the wind tunnel tests were combined with the wind tunnel 
test data and modeled again using artificial neural networks (ANN). The performance of 
the models showed that wind tunnel models could predict wind tunnel data with an 
accuracy of 99.81%. With the ANN models developed, it became possible to obtain 
significant insights into the aerodynamic performance of different propeller types without 
conducting wind tunnel tests. Additionally, by incorporating ISA (International Standard 
Atmosphere) formulas, the performance of propellers under varying altitude conditions 
was determined, reflecting changes in thrust and power requirements. As a result, this 
study allows for more precise analysis of the aerodynamic performance of UAV propellers 
and optimization of their design. This approach provides highly accurate modeling of the 
aerodynamic performance of UAV propellers and marks a significant step in determining 
the performance of propellers without wind tunnel test data. The data obtained offer 
valuable insights for optimizing the design and performance of UAVs.