Uçak itki sistemlerinin tasarım ve performansının sezgisel yöntemlerle optimizasyonu
Optimization of aircraft propulsion system design and performance by means of metaherustic methods
Yazar: ALTUĞ PİŞKİN
Danışman: PROF. DR. ÖNDER TURAN ; DOÇ. DR. TOLGA BAKLACIOĞLU
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uçak Gövde Motor Bakım Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Turbo jet motoru = Turbojet engine

Özet:
Bu tez kapsamında; Karınca kolonisi ve Parçacık sürü optimizasyon algoritmalarından faydalanılarak çok boyutlu ve çok hedefli hibrit bir optimizasyon algoritması ACOPSO (Ant Colony Optimization – Particle Swarm Optimization) geliştirilmiştir. Bu algoritma ile özellikle havacılıkta kullanılan itki sistemlerinin tasarım ve optimizasyonunda ihtiyaç 
duyulan doğrusal olmayan ve birçok yerel çözüme sahip zorlayıcı problemlerin çözülebilmesi amaçlanmıştır. İkinci aşamada bu kod kullanılarak turbojet, turboşaft, turboprop ve turbofan motorların performans optimizasyonu yapılmıştır. Özellikle gaz türbinli motorların tasarım dışı noktalardaki uyumluluk ve performans tasarımının iyileştirilebilmesine yönelik problemler çözülmüştür. Tasarım çalışmasına örnek olarak; ticari olarak yaygın bir kullanıma sahip olan turboprop motorunun, serbest türbinli ve ayrık akışlı turbofan varyantlarının modellenmesi ve hesaplamaları yapılmıştır. Öncelikle tek şaftlı bir turboprop motorun kalkış, seyir ve dolanma noktalarında tasarım dışı hesaplamaları ACOPSO ile gerçekleştirilmiştir. Ardından, bu motor serbest türbinli turboşaft konfigürasyona dönüştürülmüştür. Daha sonra bu serbest 
türbinli motorun ayrık akışlı bir turbofan motora dönüştürülmesi ile elde edilecek maksimum itki bulunmuştur. Literatürden bulunan bir fan haritası bu optimum fan basınç oranı, by-pass oranı ve hava debisine göre ölçeklenmiş ve tasarım dışı noktalarda fan performansı hesaplanmıştır.

Abstract:
Within the scope of this thesis; a novel multi-dimensional and multi-objective hybrid optimization algorithm ACOPSO (Ant Colony Optimization – Particle Swarm Optimization) has been developed by utilizing the Ant Colony and Particle Swarm Optimization algorithms. With this algorithm, it is targeted to solve non-linear, multi-modal challenging 
optimization problems, especially encountered in the aerospace propulsion system design and optimization. In the second phase, performance optimiza-tion of turbojet, turboshaft, turboprop and turbofan engines is performed using this code. Particularly, problems related to the gas turbine engine off-design matching and performance improvement have been 
investigated. As an example to the design study; a well known commercial turboprop engine and its turboshaft and turbofan variants have been modeled and their performance calculations have been performed. At first, single shaft turboprop engine off-design calculations at take-off, cruise and loiter conditions have been realized with ACOPSO. Next, this engine has 
been converted to the free turbine turboshaft configuration. Afterwards, the maximum thrust that can be obtained by converting this turboshaft engine into an unmixed flow turbofan engine is achieved. A fan performance map obtained from the literature and scaled using the optimum fan pressure ratio, by-pass ratio and air mass flow rates, and off-design 
operating conditions of the turbofan engine have been calculated.