LEE- Uçak ve Uzay Mühendisliği-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 82
-
ÖgeOne dimensional case studies with picfoam solver(Graduate School, 2024-01-05)Since the electrical field can produce a rocket thrust idea was given by pioneers, electrical propulsion became widely used in space missions. As humanity's interest in exploring space increased, the idea of developing efficient and relatively affordable spacecraft contributed to the development of electric propulsion thrusters. Hall thrusters which produce thrust by ionization of the plasma gases with electric field and magnetic field have become one of the interesting and attractive thrusters means of space propulsion; since, they are promising devices that can be used in deep space exploration, space mining satellite systems, etc. On the other hand, to be used efficiently and provide deeper distance in space, it needs to be studied for some problems regarding the event in the discharge chamber. More specifically, E ⃗×B ⃗ drift instability or anomalous electron transport is one of the most important and still needs more clarification and explanations about the physical phenomena inside the Hall thruster. To achieve this, it is needed that new codes or solvers that can model those physical problems more accurately and less costly. Although there are fluid or hybrid approaches that solve the simulation relatively cost-efficiently, to obtain a more comprehensive understanding of those physical problems, fully kinetic codes are needed. Therefore, in this thesis, an attempt was made to implement the new picFoam solver which is developed as a fully kinetic and electrostatic solver based on OpenFoam. Two benchmark cases which are capacitively coupled benchmarks for the low-pressure plasma and the other one is one-dimensional azimuthal particles in cell simulation were chosen. In the first case, some collision models which include elastic scattering, excitation, and ionization were implemented. The results from the first benchmark case show that the picFoam solver can simulate collisions in a plasma environment, emphasizing circuit design parameters for more accurate modeling, and improvement of some collision model applied in the picFoam solver is needed to implement both excitation states at the same time, more study is required to better accomplish. In the second benchmark case, a one-dimensional azimuthal E ⃗×B ⃗ drift case which includes the main problems in the Hall thruster physics, namely the E ⃗×B ⃗ drift instability and anomalous electron transport, was applied. However, instead of going deeper into those physical phenomena, an attempt was made to implement the picfoam solver for the specified benchmark case 2. Following tests, a simulation can produce similar results; however, it does not have same solutions. Therefore, this work will be continued for better outcomes.
-
ÖgeDamage classification of cnt/cnc-reinforced pu foam-cored sandwich panels through acoustic emission testing(Graduate School, 2024-01-23)Aerospace companies are making significant attempts to design highly-efficient lightweight aircraft while satisfying the required mechanical properties and allowing increased volume for the payload. Composite structures, specifically sandwich composites, have widespread use in the aviation industry owing to their high strength-to-weight ratio when compared to standard metal-aluminum construction materials. Although honeycomb sandwich composites have high impact resistance, they have disadvantages such as moisture absorption, water accumulation, and debonding due to the open-cell structure of the honeycombs. Accordingly, rigid polymeric foams with a closed-cell core structure are capable of overcoming these disadvantages and replacing honeycombs in future applications. Closed-cell and rigid polyurethane (PU) foams are valuable since they have an easy manufacturing process, multifunctionality, and capacity for reinforcement studies. Carbon nanotubes (CNTs) frequently serve as reinforcement materials in PU foams owing to their superior strength and light weight. However, when the concentration of CNT reinforcement is relatively high, disadvantages such as agglomeration and nonuniform dispersion may occur in the foam structure, leading to poor mechanical properties of the materials. Therefore, reinforcing CNTs into PU foams by hybridizing them with auxiliary materials such as cellulose nanocrystals (CNCs) might be an efficient alternative approach to the dispersion problem. The hybridization with CNCs can prevent the formation of strong Van der Waals bonds between CNTs. Ensuring passenger safety in aircraft requires prompt detection of any potential damage. Despite several benefits of foam-filled sandwich composites, they also have particular damage mechanisms that may occur under high loadings. The non-destructive testing method called acoustic emission (AE) testing allows real-time identification of transient elastic waves that are released from the defect source by sensors and classification of these failure mechanisms. Unlike other non-destructive testing techniques such as electromagnetic, radiographic, and ultrasonic, AE analyzes the failure tendency and prevents potentially irreversible damage by using data released directly from the defect source. Nevertheless, it is necessary to use a clustering method to categorize AE data into appropriate clusters that are each associated with a possible damage mechanism. Among manual clustering, signal processing, supervised clustering and unsupervised clustering; unsupervised clustering arises due to their great performance in first-time analysis of AE hits without having a historic data of the experiment. The performance of the k-means algorithm, which is one of the most efficient unsupervised clustering methods, heavily depends on the first cluster centers, and it often gets stuck at local minima. Hence, the k-means genetic algorithm can resolve this challenge through improved searching capacity that can provide an optimum solution in a reasonable amount of time. Previous research in the literature mainly studied the AE analysis of sandwich composites with honeycomb and foam cores, but there is a lack of research on sandwich composites with nanomaterial reinforcement of core materials. The thesis investigated the impact of reinforcement studies on the damage mechanisms of CNT/CNC-reinforced foam-cored sandwich composites through the AE test system. Damage mechanisms were classified using peak frequency, amplitude, and cumulative energy of AE data by the k-means genetic algorithm. In addition, as a subsection, the bending properties of CNT-reinforced PU foam-filled 3D woven I-beam composites were studied. Thus, a preliminary study was performed for CNT reinforcement studies on PU foam and its combination with sandwich composites. Furthermore, this preliminary study was beneficial for understanding the influence of PU foams on sustaining structural integrity and avoiding damage mechanisms in composite structures.
-
ÖgeHierarchical reinforcement learning in complex wargame environments(Graduate School, 2024-01-23)In recent times, Reinforcement Learning (RL) agents have achieved remarkable success in tackling difficult games, sometimes outperforming human players. This suggests that RL methods are well-suited for wargames, which are characterized by long decision-making periods, infrequent rewards, and extensive sets of possible actions. However, wargames are highly complex, and even with RL, convergence to a near-optimum solution requires an immense amount of experience and makes the solution sample inefficient. To address this inefficiency, we propose dividing the game into simpler sub-games, each focusing on a specific core skill of the overall game. These sub-games have shorter decision horizons and smaller action sets compared to the main game. To guide the learning process, we adopt a curriculum learning approach, employing a hierarchical control structure where the curriculum comprises these simpler sub-games. For my experimentation, we select StarCraft II as the test environment, as it shares common characteristics with wargames and has been extensively used in such scenarios. Through empirical evaluation, we demonstrate that our hierarchical architecture can successfully solve the complex wargame environment based on StarCraft II, whereas a non-hierarchical agent fails to do so. Additionally we plan to conduct an ablation study to investigate the impact of action frequency on training quality, which we believe to be a crucial factor. Since Starcraft II is a real-time strategy game, and not a turn-based strategy game, it is possible to take actions in different time intervals. we believe that taking actions rarely, as well as too frequently, will hinder the training quality. The recent achievements of Reinforcement Learning (RL) methods have garnered widespread attention across various domains. Among the notable applications, wargames stand out, encompassing a diverse array of games like board games such as chess and Go, as well as strategy games like StarCraft and MicroRTS. Despite the broad spectrum within wargames, they share common features that distinguish them from other domains. These include large action spaces, whether discrete or hybrid, branching actions, adversarial opponent dynamics, and notably sparse reward functions. Additionally, wargames exhibit a characteristic where decisions made by an agent have a delayed impact on the game dynamics, posing challenges for optimization. To tackle these obstacles, several methods have been proposed, including Hierarchical Reinforcement Learning (HRL), forward planning, and curriculum learning. In this study, we primarily employ curriculum learning and a straightforward HRL approach in the real-time strategy game StarCraft II, comparing these techniques with a non-hierarchical agent. Also, although Reinforcement Learning (RL) has exhibited remarkable success across various applications, yet the significance of selecting what we term "decision frequency" in constructing Markov Decision Processes (MDPs) remains underappreciated in real-world scenarios. This thesis sheds light on the crucial role of decision frequency and its impact on RL training through a thorough analysis of a toy experiment, followed by the application of this knowledge to solve a complex StarCraft 2 environment. Our findings underscore that finely tuning decision frequency can be pivotal in determining the success or failure of RL training. To illustrate our insights, we propose an intuitive method for decision frequency tuning, showcasing its effectiveness in both a controlled toy experiment and within the context of StarCraft 2 minigames, known as core skills. Utilizing these core skills, we employ a hierarchical approach to train a model for one of the most challenging types of StarCraft 2 games. Benchmarking results highlight the superiority of our method over similar approaches, achieving competitive scores with approximately 30 days of real-time experience, compared to the approximately 30 years required by comparable methods to achieve similar results. In this study, our initial focus involves the dissection of the primary task into sub-tasks, with each sub-task representing a fundamental skill that can be independently addressed by a non-hierarchical agent and is crucial for mastering the primary task. Our contribution encompasses two key aspects: Firstly, we demonstrate that the proposed hierarchical approach effectively resolves complex challenges presented in wargame environments, challenges that remain insurmountable for a non-hierarchical agent. Additionally, our findings reveal that optimizing dedicated agents for each individual sub-task and combining their policies within a hierarchical framework yields commendable performance scores in the StarCraft II environment, even in the absence of optimization for the hierarchical controller. Secondly, we observe that expanding the set of sub-tasks beyond the core-skill set does not yield a substantial improvement in performance. We introduce a curriculum setting and implement hierarchical control for the sub-policies trained in their respective sub-tasks. The overarching objective of the main task is partitioned into a more manageable yet still comprehensive set of sub-tasks. Each sub-task involves an objective function that is simpler to achieve in terms of the required sample size. Despite uniform game mechanics across all sub-tasks, variations in opponent behaviors lead to differences in the transition distribution and the initial state distributio within the Markov Decision Process (MDP) of each sub-task. Owing to distinct objective functions, each sub-task is associated with a unique reward setand a discount factor. To address this complexity, we independently train an agent for each sub-task, with a corresponding policy, subsequently merging them using a hierarchical control structure within the main task. Our experimentation is conducted within the StarCraft II Learning Environments (SC2LE). StarCraft II, operating as a real-time strategy game, features complex military dynamics, presenting an extensive observation space and a diverse set of actions. It has been widely utilized in reinforcement learning (RL) research due to its inherent challenges. Moreover, StarCraft II is recognized as one of the most realistic environments in terms of military dynamics, offering the flexibility of creating custom game scenarios and objectives across a varied selection of maps. In our experiments, we utilize both the provided environments from SC2LE and construct our own custom environments using the game's map editor. We've introduced a Core Skill Decomposition algorithm, a form of Hierarchical Reinforcement Learning. This algorithm learns individual sub-policies for each sub-task and a manager policy that selects among these sub-policies to create a hierarchical agent. Our approach involves decomposing a complex wargame environment into sub-tasks that can be solved by a non-hierarchical A2C algorithm, while retaining the core aspects of the environment. We evaluate our method in three challenging StarCraft II environments and demonstrate that, when these environments are decomposed into sub-tasks, our hierarchical architecture successfully solves the environment, whereas a non-hierarchical agent fails to do so. Additionally, we observe that expanding the core set of skills only results in a marginal increase in performance. This thesis also addresses the often underestimated yet pivotal factor of decision frequency in the construction of Markov Decision Processes (MDPs) in Reinforcement Learning (RL). Our investigation has unveiled that the careful adjustment of decision frequency holds substantial sway over the efficacy of RL training, presenting potential implications across a diverse array of applications.
-
ÖgeCase study on selecting optimal main central cone of low earth orbit satellite(Graduate School, 2023)In this thesis, determination and selection of the most optimum central cone design concept for low orbit satellites of 1000 kg and above from large class satellites is explained. The designs of the cone and cone assembly parts in the study were made with Siemens NX, and the analyzes (modal analysis, static structural analysis, buckling analysis) applied for comparisons were made with Simcenter 3D. The study consists of two stages, in the first stage, a total of 6 cones, 3 different design concepts (semi-monocoque, grid, sandwich) from 2 different materials, Aluminum and CFRP, were compared and two cones were selected after the return-lump study. In the second stage, after the iterations on these two cones, the most optimum central cone design was decided by repeating the return-lump study. In comparisons, mass, stiffness, static strength and buckling strength were determined as criteria.
-
ÖgeDaralan kesitli katmanlı kompozit kirişlerin serbest titreşim analizi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023)Kompozit malzemeler fiziksel veya kimyasal olarak birbirinden büyük farklılıkları ve birbirlerine göre farklı avantajları olan, iki veya daha fazla malzemenin makro seviyede fiziksel olarak bir araya gelmesiyle oluşturulan malzemelerdir. Günümüzde özellikle havacılık alanındaki mevcut olan rekabet mühendisleri hafif ve yüksek dayanımlı malzemeler üretmeye yönlendirmiştir. Bu doğrultuda kompozit malzemelerin kullanımı her geçen gün daha yaygınlaşmaktadır. Titreşim, bir denge noktası veya sabit bir referans ekseni etrafında cismin yaptığı mekanik salınımdır. Titreşim bazı durumlarda istenilen bir şey olsa da özellikle mekanik yapılarda hasara, enerji kayıplarına ve gürültüye neden olabileceğinden dolayı istenmemektedir. Bu sebepten ötürü sistem tasarımlarında ve mühendislik hesaplamalarında sistemin titreşim karakteristiğin bilinmesi büyük önem teşkil etmektedir Uzunluğu diğer boyutlarına göre çok daha büyük olan ve uzunlamasına eksenine gelen dik kuvvetler altında çalışan yapılar kiriş olarak adlandırılmaktadır. Kiriş boyunun, kiriş kalınlığına oranına narinlik oranı denilmektedir. Narinlik oranı 10'dan büyük olan tüm yapılar narin yapılar olarak nitelendirilir. Kirişler, geçmişten günümüze kadar havacılık alanında kritik rol oynamıştır. Tek motorlu uçakların kafes-kiriş gövdesinde kullanıldığı gibi günümüzde de yarı-monokok gövdeli uçaklarda ana yük taşıyıcısı olarak kullanılmaktadır. Destek elemanı olarak kullanılan bu elemanların kontrolsüz titreşimleri sonucunda sistemin hasar görmemesi için sistemin titreşim karakteristiğinin belirlenmesi ve bu doğrultuda sönümleme elemanlarının seçilmesi büyük önem arz etmektedir. Havacılık gibi yüksek riskli bir alanında kritik rol oynayan yapıların davranışlarının belirlenmesi kuşkusuz ki tasarım aşamasında büyük öneme sahiptir. Bu sebepten dolayı geçmişten günümüze bu konuda pek çok çalışma yapılmış ve yöntemler geliştirilmiştir. Günümüzde kirişlerin karakteristik davranışlarını analiz etmek için yüksek doğruluk ve hassasiyete sahip paket programlar kullanılıyor olsa da bu programların temelini oluşturan birçok kiriş teorisi bulunmaktadır. Kiriş teorileri, sonlu elemanlar analizlerine geçilmeden önce henüz tasarım aşamasındayken hızlı ve doğru sonuçlar veren yöntemlerdir. Günümüzde kirişlerin analizleri için birçok kiriş teorisi bulunmaktadır. Bu kiriş teorilerinden en yaygın kullanıma sahip olanları ise Euler-Bernoulli, Rayleigh, Kayma ve Timoshenko kiriş teorileridir. Bu teorilerde, kiriş davranışlarını yöneten hareket denklemleri kısmi diferansiyel denklemler olarak ifade edilerek sınır ve başlangıç koşullarında çözülmektedir. Bu doğrultuda literatürde farklı yöntemlerle yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Bunlardan bazılarında kiriş modeli olarak Euler-Bernoulli Kiriş modeli kullanılırken, bir kısmında Timoshenko kiriş modeli kullanılarak metalik, katmanlı kompozit ve sandviç yapılı kompozitler üzerinde çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalar arasında daralan kesitli dönen kirişleri konu alan bir çalışmada, dönme hareketinin kirişe sağladığı rijitlik ve daralan kesidin sebep olduğu zayıflık incelenmiştir [1]. Bir başka çalışmada viskoelastik çekirdekli sandviç kompozitler incelenmiş ve çekirdek kalınlığının doğal frekansa etkisi gösterilmiştir [2]. Transfer matrisi yöntemi kullanılan bir çalışmada ise narinlik oranının ve kiriş genişliğinin doğal frekansa olan etkileri incelenmiştir [3]. Katmanlı kompozit kirişleri konu alan bir diğer çalışmada ise Euler-Bernoulli kiriş teorisi kabulüyle sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak serbest titreşim analizi yapılmış ve katman sayısının, yerleştirme açısının serbest titreşime olan etkileri okuyucuya sunulmuştur. Kompozit kirişlerin serbest ve zorlanmış titreşimlerinin Laplace alanında analiz edildiği bir çalışmada ise Timoshenko kiriş teorisi temel alınmış ve paket programlardan %80 daha hızlı bir yöntem geliştirilmiştir [4]. Literatür taramasının ardından özellikle daralan kesitli, katmanlı kompozit kirişlerin analizinde sonlu elemanlar yönteminin kullanıldığı tespit edilmiş ve bu tez çalışması kapsamında bu yöntem ile aynı hassasiyet ve doğruluğa sahip, daha hızlı bir yöntem geliştirilmesi amacıyla çalışmalar yapılmıştır. Euler-Bernoulli yaklaşımı sayesinde hızlı bir şekilde gerilme-gerinim dağılımı elde edilebildiğinden ve yükleme hakkında bilgi sahibi olunabildiğinden dolayı ilk hesaplamalarda bu yaklaşım oldukça kullanışlıdır. Detay analizlerde kiriş yapısı daha da detaylandırılarak farklı kiriş modelleri ile sistem tekrar çözülür. İlk yaklaşım olan Euler-Bernoulli sonuçları ile arada büyük fark olması durumunda kullanılan yeni yaklaşımın sınır şartları ve kabulleri kontrol edilerek sistem tekrar çözülür. Bu genel yaklaşımın geliştirilecek olan yönteme temel olması amacıyla, bu çalışma kapsamında Euler-Bernoulli kiriş teorisi temel alınarak farklı malzeme tipi ve geometrik özelliklere sahip kirişlerin serbest titreşim analizi için bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem ile metalik ve katmanlı kompozitten oluşan, uniform ve daralan kesitli kirişler incelenmiş ve geliştirilen metodun doğruluğu referanslar ile doğrulanmıştır. Geliştirilen yöntemin doğruluğu kanıtlandıktan sonra sınır şartlarının, geometrik özelliklerin doğal frekanslar üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma kapsamında öncelikle uniform kesitli metalik kirişler ele alınmıştır. Oluşturulan modeller, bir ucu ankastre mesnetli diğer ucu serbest, basit mesnetli ve iki ucu ankastre mesnetli sınır şartlarında Diferansiyel Dönüşüm Metodu (DTM) kullanılarak Mathematica programında yazılan kod ile ve ANSYS paket programı ile sonlu elemanlar yöntemi kullanılarak çözülmüş ve elde edilen sonuçlar analitik olarak elde edilen sonuçlarla ve referanslarla karşılaştırılmıştır. Daha sonrasında daralan kesitli metalik kirişler incelenmiş ve uniform kesitli kirişlerde olduğu gibi Mathematica programında yazılan DTM kodu ile elde edilen ve ANSYS programından elde edilen sonuçlar referanslar ile karşılaştırılmıştır. Denklemlerin çözüm yöntemi olarak kullanılan DTM kodunun doğruluğu metalik kiriş çalışmalarıyla kanıtlandıktan sonra öncelikle uniform kesitli katmanlı kompozitten oluşan kirişlerin serbest titreşim analizinin hızlı bir şekilde yapılabilmesi için ortotropik özelliklere sahip olan kirişlerin farklı yerleşim açıları ve kalınlıkları göz önünde bulundurularak eş değer elastisite modülleri bulunmuş ve bu sayede o kirişe karşılık gelen isotropik kiriş modellenmiştir. Daha sonrasında ise daralan kesitli katmanlı kompozit kirişlerin modellenmesi için bir yöntem geliştirilerek daralma oranları eş değer elastisite modülünün hesabına dahil edilmiştir. Geliştirilen yöntemde daralan kesitli kompozit kiriş, küçük elemanlara bölünerek her bir eleman için eş değer elastisite modülü hesaplanmış ve bu küçük parçalardan yola çıkarak incelenen kirişin eş değer elastisite modülü bulunmuştur. Farklı sayıda elamanlara bölerek ideal eleman sayısı bulunmuş ve elde edilen eş değer elastisite modülleri kullanılarak farklı katman yapılarına ve geometrik özelliklere sahip kirişler analiz edilmiş elde edilen sonuçların doğruluğu referanslar ile karşılaştırılarak gösterilmiştir. Sonuçların doğruluğu ispatlandıktan sonra sınır şartlarının, narin oranının, daralma oranının, genişlik-kalınlık oranının ve yerleştirme açılarının doğal frekans üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışma sonunda, geliştirilen yöntem için optimum eleman sayısı belirlenmiş, sınır şartlarındaki kısıtların doğal frekans üzerindeki etkisi gösterilmiş, daralma oranı, narinlik oranı ve genişlik kalınlık oranının ve yerleştirme açılarının serbest titreşimde doğal frekansa etkisi tespit edilmiştir. Literatürde kullanılan yöntemlerden elde edilen sonuçlara son derece yakın sonuçlar veren çok hızlı bir yöntem geliştirilmiştir.