Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/4683
Title: Kanat/dış Yük Konfigürasyonlarının Kararlı Aeroelastik Optimizasyon Uygulamaları İçin Flutter Analizi
Other Titles: Flutter Analysis Of Wing/store Configurations With Applications To Robust Aeroelastic Optimization
Authors: Nikbay, Melike
Acar, Pınar
423252
Uçak ve Uzay Mühendisliği
Aerospace Engineering
Keywords: Aeroelastisite
Flutter
Optimizasyon
Kararlı Optimizasyon
Belirsizlik Analizi
Aeroelasticity, Flutter, Optimization, Robust Optimization, Uncertainty Analysis
Issue Date:  8
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu 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.
In this thesis, deterministic and probabilistic aeroelastic analyses as well as deterministic and robust optimization studies are accomplished for two and three-dimensional wing and wing/store models. Two-dimensional modeling is based on a stability analysis to determine aeroelastic instabilities. Three dimensional flutter solution uses Lagrange equations with energy terms where structural displacements are represented by assumed mode technique and Theodorsen function provides aerodynamic load calculation. An in-house flutter code is developed parametrically in terms of design variables such as taper ratio, sweep angle and material properties and validated by using available experimental data for Goland and AGARD 445.6 wing models. Analyses are performed with deterministic and probabilistic approaches while uncertainties are considered in structural, geometric and aerodynamic parameters. Next, the flutter code is coupled with an optimization software to perform deterministic design optimization of AGARD 445.6 clean wing and then further developed to enable flutter analysis and optimization of wing/store configurations by including structural effects of external store loads on flutter criteria. Finally, robust aeroelastic optimization is implemented so as to design reliable airfoils, wings and wing/store configurations in the presence of uncertainties. Random parameters related to aerodynamics, material properties such as elasticity and shear modulus of the wing and geometrical properties such as external store placement along the span are used. Uncertainties are propagated by Monte Carlo Simulation (MCS) while 2nd order Polynomial Chaos Expansion (PCE) is used through MCS to reduce the computational time.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2012
URI: http://hdl.handle.net/11527/4683
Appears in Collections:Uçak ve Uzay Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
12265.pdf2.32 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.