Çırpan kanatlarda esnekliğin yüzme performansına etkileri
Effects of flexibility on swimming performance of flapping foils
Yazar: ERDEM KAYA
Danışman: DOÇ. DR. UTKU ŞENTÜRK
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Akışkanlar mekaniği = Fluid mechanics ; Sayısal akışkanlar dinamiği = Computational fluids dynamic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İnsansız su altı aracı = Remotely operated vehicle

Özet:
Bu tez çalışmasında su altına daldırılmış çırpan kanatlarda esnekliğin yüzme performansına etkileri araştırılmıştır. Doğal yüzücülerin yüzme şekil-lerinden çıkarılan kinematik hareketlerdeki esneklik katsayılarının itki, güç ve yüzme verimi ölçütlerine olan etkisi sistematik olarak sayısal modellerle analiz edilmiştir. Yüzme performansı, hem rijit hem esnek kanatlar için değişken yüzme rejimlerinde nicel olarak elde edilmiş olup, kanat çevresindeki su altı yüzmesine özgü akış yapıları görselleştirilmiştir.
Değişkenlerin ve kanat etrafındaki akışın karmaşıklığı sebebiyle özünde bir optimizasyon problemi olan bu araştıma makina öğrenmesi yöntemleriyle derinleştirilmiştir. Sayısal analizlerde elde edilen veriler derin öğrenme regresyonu için kullanılarak yüzücü plakalarda esneklik etkilerinin en geniş kapsamda ele alınması sağlanmıştır. 
Modern yapay sinir ağları teknikleri ile ulaşılan en iyi parametre setlerinin oluşturduğu yüzme kinematikleri gerçek balık vücutları için analiz edilerek, doğadaki yüzme formlarıyla kıyaslanmıştır.
Su altı yüzmesinin temele indirgendiği, farklı yüzme kinematiklerinin ve bunların arasındaki geçisin ele alındığı, esneklik parametrelerinin tüm yüzme rejimlerini kapsadığı bu çalışma, yüzmenin temellerini anlamadaki eksiklikleri doldurmuş ve araştırmaları doğanın ulaştığından öteye taşımaya katkı sağlamıştır.

Abstract:
In this thesis, the effects of flexibility in submerged flapping foils on swimming performance have been investigated. The impact of flexibility parameters extracted from the kinematic movements of natural swimmers on propulsion, power, and swimming efficiency criteria has been systematically analyzed using numerical models. Swimming performance has been quantitatively obtained for both rigid and flexible wings in various swimming regimes, and flow structures specific to underwater swimming around the foils have been visualized.
Due to the complexity of variables and fluids flow, this research, essentially an optimization problem, has been detailed with machine learning methods. The data obtained from numerical analyses have been used for deep learning regression to ensure the most comprehensive consideration of flexibility effects on swimming plates.
The swimming kinematics generated by the best parameter sets achieved with modern artificial neural network techniques have been analyzed for real fish body shapes and compared with swimming forms found in nature.
Reduced to the fundamentals of underwater swimming, addressing different swimming kinematics and transitions between them, encompassing flexibility parameters in all swimming regimes, this study fills gaps in understanding the fundamentals of swimming and contributes to directing research beyond what nature has achieved.