Bir taktik insansız hava aracının temsili model temelli optimizasyonu
Surrogate based optimization of a tactical unmanned air vehicle
Yazar: FATİH ZEREN
Danışman: PROF. DR. AYTAÇ ARIKOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Uçak Mühendisliği = Aeronautical Engineering

Özet:
İnsansız hava araçları (İHA'lar), teknolojinin gelişmesiyle birlikte birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır. İHA'ların önemi, keşif, gözetleme, askeri operasyonlar, arama kurtarma, tarım, afet yönetimi gibi birçok alanda ortaya çıkmaktadır. İHA'lar, insansız olarak uçabilme özelliği sayesinde tehlikeli veya erişimi zor bölgelere kolayca ulaşabilir ve bu alanlarda bilgi toplayabilir. Keşif ve gözetleme amaçlarıyla kullanıldıklarında, yüksek çözünürlüklü kameralar ve diğer sensörler sayesinde stratejik bölgeleri izleyebilir, sınırları koruyabilir ve güvenlik operasyonlarını destekleyebilirler. Ayrıca, İHA'lar askeri operasyonlarda da büyük bir avantaj sağlar. İnsan hayatı riski olmadan düşman bölgelerini gözetleyebilir, istihbarat toplayabilir ve hatta hedefleri saldırıya uğratabilirler. İlaveten, afet yönetimi ve arama kurtarma operasyonlarında İHA'lar kullanılarak hasar tespiti yapılabilir, kayıp kişileri bulmak için geniş alanlar taranabilir ve yardım malzemelerinin dağıtımı hızlandırılabilir. İnsansız hava araçları, etkinlik, verimlilik, güvenlik ve kaynak tasarrufu gibi birçok açıdan önemli avantajlar sağladığı için günümüzde hızla yaygınlaşan bir teknolojidir. Yaygın kullanım alanları ve askeri strateji açısından verimli ve üstün özelliklere sahip insansız hava araçlarının tasarlanması ticari ve askeri açıdan stratejik öneme sahiptir.

Günümüzde tasarım süreçleri, sayısal optimizasyon çalışmalarıyla birlikte önemli bir değişim göstermektedir. Tasarımcılar, hedeflere uygun olarak birden çok alternatif tasarımı sayısal olarak test etme imkanına sahiptir. Bu sayede daha etkili ve başarılı hava araçları tasarlanabilmektedir. Ancak optimizasyon çalışmaları, yüksek hesaplama gücü ve zaman alıcı iteratif analiz süreçleri gerektirmektedir. Bununla birlikte, çok disiplinli tasarımlar ve sertifikasyon kısıtlamaları gibi zorluklarla karşılaşan ürünlerin, istenen şartlara uygun bir şekilde tasarlanması için optimizasyon çalışmaları vazgeçilmezdir. Öyle ki, hava araçları tasarım süreci eskiden sadece iyileştirmeler üzerine odaklanırken, şimdi sayısal optimizasyonun getirdiği avantajlarla birlikte daha verimli ve başarılı sonuçlar elde etmek mümkün hale gelmiştir.

Geçmişte mühendislik tasarımları günümüzde standart bir bilgisayarda saniyeler içerisinde sonuç alabildiğimiz analiz yöntemleri ile çok uzun sürelerde gerçekleştirilmekteydi. Ancak bu yöntemler büyük ihmallere dayanmaktaydı. Teknoloji ve hesaplama alanındaki gelişmeler ile birlikte deneysel sonuçlara yakın sonuç veren yüksek doğruluklu analiz programları geliştirilmiştir. Bu hesaplamalı yöntemler ile günümüzdeki kişisel bilgisayarlar ile analiz yapmak mümkün olabilmektedir. Fakat günümüzde kullanılan yüksek doğruluklu analiz programları ile optimizasyon çalışmaları gerçekleştirmek ne yazık ki hesaplama maliyeti ve zamanı açısından uygun olamayabilmektedir.

Hesaplama açısından pahalı hesaplamalı analiz programlarını kullanarak gerçekleştirilen optimizasyon çalışmalarını zaman açısından makul seviyelerde tutmak için farklı yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden biri ve en temeli, temsili modelleme yöntemleridir. Temsili modelleme yöntemleri, farklı tasarım değişkenleri için yapılan analiz sonuçlarını kullanarak, analiz programına çok yakın sonuçlar veren temsili bir model oluşturmayı amaçlar. Bu temsili modeller, optimizasyon çalışmalarında analiz programının yerine kullanılarak sürecin hızlandırılmasını sağlar. 

Literatürde farklı matematiksel altyapıya dayanan temsili modelleme yöntemleri bulunmaktadır. Her temsili modellerin avantajı ve dezavantajları bulunmakta olup, farklı alanlarda farklı temsili modeller ön plana çıkmaktadır. Tez kapsamında ele alınan temsili model temelli optimizasyon çalışmalarında ise tasarım uzayında tahmini hata/varyans tahmininde bulunabilen temsili modeller ön plana çıkmaktadır. Bu temsili modellemelere Kriging, Gauss süreci, random forest temsili modelleme yöntemi örnek verilebilir. Tahmini varyans çıktısı adaptive bir şekilde örnekleme yapabilmek için büyük önem arz etmektedir.

Yüksek lisans tez çalışması kapsamında, özellikle hava aracı tasarım süreçlerinde optimizasyon çalışmasını verimli hale getirmek için temsili model temelli optimizasyon çalışması ele alınmıştır. Tahmini varyans çıktısından dolayı Kriging temsili modelleme yöntemi kullanılarak verimli küresel optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen kod basit analitik denklemler üzerinde denenerek doğrululuğu ve verimliliği test edilmiştir. Ele alınan test probleminde verimli küresel optimizasyon algoritmasının küresel optimum değerini elde edebildiği ve standart optimizasyon yöntemlerinde göre %60 daha verimli olduğu gözlemlenmiştir.


Literatürde optimizasyon çalışması için gereken bilgiler bulunduğu ve erişebildiğimiz için optimizasyon çalışmamızda Shadow-200 taktik insansız hava aracı başlangıç geometrisi olarak ele alınmıştır. Ele alınan geometri 15 tasarım değişkeni ile parametrize edilmiştir. Bu parametreler kanat kesiti, kanat üst görünüşü ve kuyruk parametrizasyonunu içermektedir. Parametrizasyon sürecinde python kodu üzerinden geometrinin güncellenmesi konusunda kolaylık sağladığı için Engineering Sketch PAD (ESP) programı kullanılmıştır. Akış analizi için Standford Üniversitesinde geliştirilen SU2 programındaki Euler çözücüsü kullanılmıştır. Ağırlık tahmini için empirik denklemler kullanılmış olup, literatürde insansız hava araçları için geliştirilmiş çok fazla empirik denklem bulunmamaktadır. Bundan dolayı farklı hava araçları için geliştirilen empirik denklemler insansız hava aracı değerleri için hesaplanarak en uygun empirik denklem seçilmiştir. Uçuş mesafe hesabı için ise Breguet uçuş menzili denklemi kullanılmıştır. Optimizasyon sürecinde ise Surrogate Modelling Toolbox (SMT) kütüphanesindeki Kriging temsili modelleme kütüphanesi kullanılmıştır. SMT kütüphanesinden Kriging temsili modelleme kodu kısıtlamalı beklenen iyileşme edinim fonksiyonu ile entegre edilerek verimli küresel optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. 


Optimizasyon çalışması için otomatik bir şekilde analiz programlarının çalıştırılabiliyor olması gerekir. Bundan dolayı python programlama dili kullanılarak analiz programları otomatik olarak çalıştırılabilecek şekilde kod geliştirilmiştir. Geliştirilen kod kullanılarak başlangıç temsili modeli için 390 farklı tasarım için analiz gerçekleştirilmiştir. Analizi gerçekleştirilen 390 geometrinin tasarım değişkeni ve analiz sonuçları kullanılarak başlangıç temsili modeli kurulmuştur. Kurulan temsili model kullanılarak kısıtlamalı beklenen edinim fonksiyonu aracılığıyla belirlenen tasarım değişkeni veri-setine eklenerek küresel minimum değeri elde edinilmeye çalışılmıştır. Bu süreç 150 iterasyon boyunca devam ettirilmiştir. 150 iterasyon sonucunda toplamda 540 analiz sonucu kullanılarak elde edilen en iyi geometrinin aerodinamik veriminde başlangıç geometrisine göre %50 artış gözlemlenmiştir. Optimizasyon çalışması Euler çözücüsü kullanılarak gerçekleştirilmiş olup, viskoz etkiler ihmal edildiği için elde edilen sonuçlar çok gerçekçi olmamaktadır. Bundan dolayı elde edilen en iyi geometri ve başlangıç geometrisinin RANS analizi yapılarak da sonuçlar irdelenmiştir. RANS analizi sonucunda da optimum geometrinin başlangıç geometrisinden aerodinamik olarak %48 daha iyi performans sergilediği gözlemlenmiştir. Uçuş mesafesi denklemi aerodinamik verime bağlı olmasından dolayı maksimum uçuş menzilinde ise yaklaşık %45 iyileşme gözlemlenmiştir.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles (UAVs) play an important role in many areas with the development of technology. The importance of UAVs emerges in many areas such as reconnaissance, surveillance, military operations, search and rescue, agriculture and disaster management. Owing to its ability to fly without human, UAVs can easily reach dangerous or hard-to-reach areas and collect information in these areas. When used for reconnaissance and surveillance, they can observe strategic areas, guard borders, and support safety operations with high-definition cameras and other sensors. In addition, UAVs provide a great advantage in military operations.
They can spy on denied area, gather intelligence and even attack targets without risking human life. additionally, using UAVs in disaster management and search and rescue operations, the amount or cost of damage can be assessed, wide fields can be scanned to find missing persons, and the distribution of aid materials can be accelerated.
Unmanned air vehicles are a technology that is quickly becoming widespread nowadays, as it provides significant advantages in many aspects such as efficiency, effectivity, safety and resource saving.
Being designed unmanned aerial vehicles with efficient and superior specifications in terms of common usage areas and military strategy has strategic importance with regards to commercial and military.

Today, design processes show a significant alteration with numerical optimization studies. Designers have the opportunity to numerically test multiple alternative designs in accordance with the objectives. By this means, more productive and successful aircraft can be designed. However, optimization studies require high computational power and time-consuming iterative analysis processes. At the same time, optimization studies have been carried out to design products that experience the difficulties such as multi-disciplinary designs and certification restrictions according to the desired conditions.
is indispensable. Such that while the air vehicles design process used to only focus on improvements, now it is possible to achieve more efficient and successful results with the advantages of numerical optimization.

In the past, engineering designs had been carried out for a very long time with analysis methods that we can get results within seconds on a standard computer nowadays. However, these methods were based on gross negligence. With the developments in technology and computation, analysis programs with higher accuracy have been developed for experimental results. With these computational methods, it is possible to analyze with today's personal computers. However, performing optimization studies with high-accuracy analysis programs used today may not be appropriate in terms of computational cost and time.

Different methods have been developed to keep the optimization studies carried out using computationally expensive computational analysis programs at reasonable levels in terms of time. One of these methods and the most basic is the surrogate based modeling methods. Surrogate based modeling methods aim to create a surrogate model that gives results too close to the analysis program, using the results of the analysis for different design variables. These surrogate models are used instead of the analysis program in optimization studies to accelerate the process.

There are surrogate modeling methods based on different mathematical backgrounds in the literature. Each surrogate model has its advantages and disadvantages, and different surrogate models come into prominence in different areas. In the surrogate-based model optimization studies addressed within the scope of the thesis, surrogate models that can calculate the estimated error value in the design space come to the forefront. Kriging, Gaussian Process, Random Forest surrogate modeling method can be given as examples of these representative models. The estimated variance output has great importance to be able to sample adaptively.

In the scope of the master's thesis study, the surrogate-based model optimization study is discussed in order to make the optimization study efficient, especially in the air vehicle design processes. Due to the estimated variance output, an efficient global optimization algorithm is developed using the Kriging surrogate modeling method. The developed code is tested on simple analytical equations and its accuracy and efficiency are tested. It has been observed that the efficient global optimization algorithm can achieve the global optimum value and is 60% more efficient than the standard optimization methods in the test problem considered.

Since the information required for the optimization study is available in the literature and we are able to access to it, the Shadow-200 tactical unmanned aerial vehicle is considered as the initial geometry in our optimization study. The present geometry is parameterized with 15 design variables.
These parameters are used in wing section, wing top view and tail parameterization. In the parameterization process, Engineering Sketch PAD program was used as it provides convenience in updating the geometry through the python code. The Euler solver in the SU2 program developed at Stanford University was used for flow analysis. Empirical equations have been used for weight estimation, and there are not many empirical equations developed for unmanned aerial vehicles in the literature. Hence, the empirical equations developed for different air vehicles were calculated for the values of unmanned air vehicle and the most appropriate empirical equation was selected. For the flight range calculation, the Breguet Range Equation was used. In the optimization process, the Kriging surrogate modeling library in the Surrogate Modeling Toolbox (SMT) library was used. An efficient global optimization algorithm is created by integrating Kriging surrogate modeling code from the SMT library with the constrained Expected Improvement Acquisition Function.

For optimization study, analysis programs must be able to be run automatically. Consequently, the code has been developed in such a way that analysis programs can be run automatically using the python programming language. With using the developed code, 390 different designs were analyzed for the initial surrogate model. An initial surrogate model was established by using the design variables and analysis results of 390 geometries analyzed. By use of the created surrogate model, the design variable determined through the constrained expected acquisition function was added to the dataset to achieve the global minimum value. This process was continued for 150 iterations. As a result of 150 iterations, a 50% increase was observed in the aerodynamic efficiency of the best geometry obtained by using a total of 540 analysis results compared to the initial geometry. The optimization study was conducted using the Euler solver, neglecting viscous effects, which led to less realistic outcomes. To address this issue, a RANS analysis was performed on both the optimized geometry and the initial geometry. The results of the RANS analysis revealed that the optimized geometry exhibited an aerodynamic performance that was 48% superior to that of the initial geometry. Since the flight distance equation is dependent on aerodynamic efficiency, a significant improvement of approximately 45% was observed in the maximum flight range.