Multıdıscıplınary Desıgn Optımızatıon Of Aerospace Structures Wıth Statıc Aeroelastıc Crıterıa

thumbnail.default.placeholder
Tarih
Yazarlar
Öncü, Levent
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Bu tez çalışmasında aeroelastik optimizasyon, AGARD 445.6 elastik kanat konfigürasyonundan yola çıkılarak basit bir kanat için en yüksek taşıma/sürükleme oranı ve en düşük kütle amaç fonksiyonlarına ulaşmak için yapılmıştır. Tasarım kısıtı olarak bir statik aerolastik kriter olan en yüksek uç yer değiştirmesi verilmiştir. Kanadın çeyrek veterdeki ok açısı ve sivrilme oranı tasarım parametreleri olarak atanmıştır. Optimizasyon algoritması olarak bir genetik algoritma olan NSGA—II algoritması kullanılmıştır. Optimizasyon çalışmasında çok amaçlı tasarım ortamı (mode)FRONTIER 4.0 optimizasyon yazılımı kullanılmıştır. Bu çalışmayı yapmak için çeşitli betikler yazılmıştır: ABAQUS 6.7-1 sonlu eleman çözücüsü betiği yapısal modeli hazırlamak için, FLUENT 6.3.26 ve GAMBIT 2.2.30 betikleri akışkan modelini hazırlamak için ve çözüm ağı tabanlı paralel kod eşleme arayüzü MpCCI 3.0.6 ise gevşek bağlaşımlı aeroelastik analizleri yürütmek için kullanılmıştır. Aeroelastik analizler bir sıralı “staggered” algoritma kullanılarak çözülmüştür. Aerodinamik yüzey yükleri düğüm bazlı kuvvetlere çevrilerek yapısal çözücüye aktarılmakta, bu yükler altında yapılan statik analiz sonucunda oluşan yer değiştirmeler ise akışkan koduna çözüm ağı hareketi olarak gönderilmektedir. Yapısal, akışkan ve aeroelastik analizler sonunda alınan sonuçlar AGARD 445.6 kanadı üstüne yapılmış önceki sayısal ve rüzgar tüneli verileri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmadan sonra geçerliliği onaylanan kanat kullanılarak aeroelastik optimizasyon çalışması yapılmıştır. Aeroelastik optimizasyon sonunda en uygun çözümü seçebilmek için pareto kümesi oluşturulmuştur. Tasarım değişkenlerinin amaç fonksiyonları üzerindeki etkileri ve aralarında ilişki modeFRONTIER 4.0 yazılımının sonuç değerlendirme araçları kullanılarak yapılmıştır.
In this thesis aeroelastic optimization is performed on a basic experimental wing model based on AGARD 445.6 elastic wing configuration to obtain the objectives maximum lift/drag ratio and minimum weight of the wing. A static aeroelastic criteria is given as a design constraint to satisfy the maximum tip deflection. Sweep angle at the quarter chord and the taper ratio of the wing are used as design parameters. Moreover, a genetic algorithm NSGA-II is used to control the optimization process. The optimization study is done by using the Multi-Objective Design Environment (mode)FRONTIER 4.0 optimization software with the written: ABAQUS 6.7-1 finite element solver script to prepare the CSD model, FLUENT 6.3.26 and GAMBIT 2.2.30 scripts to prepare the CFD model and Mesh based Parallel Code Coupling Interface-MpCCI 3.0.6 script to perform loosely coupled aeroelastic analysis. Aeroelastic analysis is done by using a staggered algorithm. Aerodynamic surface pressures converted to nodal forces and transferred to the CSD code, then under these forces static analysis is performed and nodal displacements are transfered to CFD code as mesh movements. The results from the structural, fluid and aeroelastic fields are used to compare the results with the numerical and the wind tunnel data of the AGARD 445.6 wing. Once the wing is validated the aeroelastic optimization study is performed. The pareto set for the optimum designs are obtained at the end of the aeroelastic optimization study to choose the best design configuration. The effect of the design variables on objective functions and their relationship are examined.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008
Anahtar kelimeler
Aeroelastisite, MDO, Çok Disiplinli, Optimizasyon, Aeroelastik Optimizasyon, MpCCI, modeFRONTIER, AGARD 445.6, Çok Amaçlı Optimizasyon, Çok Disiplinli Optimizasyon, Genetik Algoritma, Aeroelasticity, MDO, Multi-Disciplinary, Optimization, Aeroelastic Optimization, MpCCI, modeFRONTIER, AGARD 445.6, Multiobjective Optimization, Multidisciplinary Optimization, Genetic Algorithm
Alıntı