Bir uçağın dikey kuyruk kesitinin genetik algoritma ile optimizasyonu
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, tek turboprop motora sahip, iki kişilik bir eğitim uçağının dikey kuyruk bölümünün yapısal tasarımı, yapısal analizi ve genetik algoritma (GA) metodu ile yapısal optimizasyonu ele alınmıştır. Uçak yapılarında ağırlığın azaltılması, hem uçağın performansını (örn. irtifa ve manevra kabiliyetlerini) artırdığı, hem de maliyetleri düşürdüğü için oldukça önemlidir. Bu nedenle, çalışmaya ait optimizasyon probleminde esas alınan hedef fonksiyon, yapının toplam ağırlığıdır. Dikey kuyruk sonlu elemanlar modeli, MSC/PATRAN programı kullanılarak tasarlanmış, bu program ön ve son işlemci olarak, sonuçları gözlemleyebilmek için kullanılmıştır. Sonlu elemanlar modeli bölümlere ayrılarak her bölümdeki yapısal elemanlara etkiyen yükler belirlenmiş ve modele girilmiştir. Yaygın analiz yaklaşımlarına dayalı formüller, Microsoft Excel programına girilerek her bir elemanın mukavemeti, ilk ve son değerler için kontrol edilmiştir. GA ile optimizasyon için MATLAB programlama dili ile yazılan kod kullanılmıştır. İlk ve son değerler için sonlu elemanlar analizi, MSC/NASTRAN programı kullanılarak yapılmış ve bu sayede sonuçların tekrar kontrol edilmesi sağlanmıştır. In this study, structural design, structural analysis and structural optimization by genetic algorithm (GA) method are studied for vertical tail section of a two seated trainer aircraft with single turboprop engine. Weight minimization in aircraft structures is very important for both increasing aircraft performance (for ins. altitude and manoeuvre capabilities) and reducing costs. Therefore, the objective function considered in the optimization problem of study is the total weight of the structure. Finite element model of vertical tail is designed using MSC/PATRAN program and this program is used as pre and postprocessor to observe the results. After separating finite element model to sections, loads which effect to structural members in each section are determined and entered to model. Formulas based on common analysis approaches are entered to Microsoft Excel program and strength of each member are checked for initial and final values. Code written by MATLAB are used for GA optimization. Finite element analysis for initial and final values are implemented by using MSC/NASTRAN program and thus the results are rechecked.
Collections