FBE- Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Yazar "Acar, Pınar" ile FBE- Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeKanat/dış Yük Konfigürasyonlarının Kararlı Aeroelastik Optimizasyon Uygulamaları İçin Flutter Analizi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 08.02.2012) Acar, Pınar ; Nikbay, Melike ; 423252 ; Uçak ve Uzay Mühendisliği ; Aerospace EngineeringBu tezde, iki ve üç boyut kanat ve kanat/dış yük konfigürasyonları için deterministik ve olasılıksal aeroelastik analizlerin yanı sıra deterministik ve kararlı optimizasyon çalışmaları başarıyla tamamlanmıştır. İki boyutlu modelleme, aeroelastik kararsızlık hızlarını belirleyen stabilite analizine dayanmaktadır. Üç boyutlu flutter çözümü, yapısal yer değiştirmelerin varsayılan mod tekniği ile ifade edildiği enerji terimleri ile Lagrange denklemlerini kullanmaktadır ve Theodorsen fonksiyonu aerodinamik yüklerin hesaplanmasını sağlamaktadır. Sivrilik oranı, ok açısı ve malzeme özellikleri gibi tasarım değişkenleri parametrik olarak tanımlanarak bir flutter kodu geliştirilmiş, Goland ve AGARD 445.6 kanatlarının mevcut deneysel verileri kullanılarak doğrulanmıştır. Analizler deterministik ve olasılıksal yaklaşımlarla gerçekleştirilirken belirsizliklerin yapısal, geometrik ve aerodinamik parametrelerde olduğu varsayılmıştır. Ardından, flutter kodu AGARD 445.6 kanadının deterministik optimizasyonunu gerçekleştirmek amacıyla optimizasyon yazılımı ile birleştirilmiştir ve dış kütlelerin flutter kriteri üzerindeki yapısal etkilerinin dahil edildiği kanat/dış yük konfigürasyonlarının daha ileri flutter analizi ve optimizasyonu uygulamalarında kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Son olarak güvenilir kanat profili, kanat ve kanat/dış yük modelleri tasarlamak amacıyla kararlı aeroelastik optimizasyon gerçekleştirilmiştir. Rastgele değişkenler; aerodinamik parametreler, elastisite ve kayma modülleri gibi malzeme özellikleri, dış yüklerin açıklık boyu yerleşimi gibi geometrik özellikler olarak belirlenmiştir. Belirsizliklerin dağılımı Monte Carlo Simülasyonu (MCS) ile sağlanırken; hesaplamalı zamanı azaltmak amacıyla 2. mertebeden Polynomial Chaos Expansion (PCE) yöntemi, MCS üzerinden kullanılmıştır.