Kuş çarpmasına maruz kalan kompozit yapıların analizinde tam bağlantılı sinir ağları kullanılarak tahmin modelinin geliştirilmesi
Development of a prediction model using fully connected neural networks in the analysis of composite structures under bird strike
Yazar: ZEHRA HASILCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM ERDEM BOĞOÇLU ; PROF. DR. AHMET SELİM DALKILIÇ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Konstrüksiyon Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hidrodinamik = Hydrodynamics ; Kompozit sistemler = Composite systems ; Kuş çarpması = Bird strike ; Sinir ağları = Nerve net ; İstifleme = Stacking

Özet:
Kuş çarpması, küresel havacılığın karşı karşıya olduğu en tehlikeli sorunlardan biridir. Bu çalışmada, kuş çarpmasına maruz kalan kompozit yapıların global deformasyonunu pratik ve güvenilir bir şekilde elde etmek için otomatik veri üretimi ve tam bağlantılı sinir ağlarından (FCNNs) yararlanan hibrit bir metodoloji geliştirilmiştir. Önerilen nümerik kuş çarpma modelinin doğruluğu, tavuk ve jelatin çarpma testleri ile ilgili literatürdeki üç farklı kaynaktan elde edilen mevcut
deneysel verilerle rijit plakaya ve uçak komponentlerinden kompozit dikey hücum kenarına karşı çarpma testi ile karşılaştırmalar yapılarak gerçekleştirilir. Üç farklı kuş hızı için, kompozit tasarım yönergelerine uygun olarak, tüm olası istifleme sırası kombinasyonları göz önünde bulundurulduğunda, otomatik veri oluşturucu tarafından 9402 Ls-Dyna girdi dosyası oluşturulur. Kuş çarpmasının neden olduğu tabakalı kompozit yapıların global deformasyonu, oluşturulan tam bağlantılı sinir ağları yöntemi aracılığıyla tahmin edilir. Bu çalışmanın sonuçları, tam bağlantılı sinir ağlarının kullanılmasıyla, tabakalı kompozit yapıların global deformasyonunun güvenilir bir şekilde tahmin edilebileceğini ve kuş çarpmasını içeren doğrusal olmayan sonlu elemanlar analizine kıyasla tabakalı kompozit yapının ön tasarımının çok hızlı gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Sonuç
olarak, tam bağlantılı sinir ağı modeli, optimizasyon sürecinde ilave LS-Dyna simülasyonları için alternatif bir yöntem olarak bulunmuştur. 

Anahtar Kelimeler: Kuş çarpması, pürüzsüz partikül hidrodinamiği, istifleme sırası, kompozit tasarımı, tam bağlantılı sinir ağları yöntemi, derin öğrenme

Abstract:
Bird strike is one of the most hazardous issues facing global aviation. In the present study, a hybrid methodology is developed utilizing, automated data generation and fully connected neural networks (FCNNs) to practically and reliably obtain the global deformation of composite structures subject to bird strike. The validation of the proposed numerical bird strike model is accomplished
by making comparisons with the available experimental data from three different resources in the literature on the chicken and gelatine strike tests to a rigid plate, and strike test against an aircraft composite vertical leading edge. For three different bird velocities, 9402 Ls-Dyna input files are created by an automatic data generator considering all possible stacking sequence combinations in accordance with the composite design guidelines. The global deformation of composite
laminates caused by bird strike is estimated via the fully connected neural networks established. Results of the present study show that with the use of fully connected neural networks, global deformation of the composite laminate can be estimated reliably and preliminary design of the composite laminate can be performed very fast compared to performing non-linear finite element analysis involving bird strike. In conclusion, the fully connected neural network model is found to be an alternative for additional LS-Dyna simulations in the optimization process.

Keywords: Bird strike, composite design, deep learning, fully connected neural networks, smoothed particle hydrodynamics, stacking sequence