Three dimensional shape optimization of bodies subjected to air flow by heuristic algorithms

Abstract

Bu çalışmada titreşimli genetik algoritma yöntemi, dinamik ağ ve bir Euler akış çözücüsü ile birleştirilmiş ve üç boyutlu kanat modellerinin (Onera M6 kanadı) optimize edilmiştir. Onera M6 kanadı özellikle iki parametresi, kanat kesiti ve sivrilik oranı üzerinde, evrimsel algoritmalar ve paralel hesaplama yöntemleri kullanılarak iyileştirilmiştir. Akış alanlarını çözmek için ACER3D isimli Euler denklemlerini çözen program kullanılmıştır. Optimizasyon işlemleri sırasında elde edilen üç boyutlu modeller için yeni ağ yapıları dinamik ağ yöntemi kullanılarak bulunmuştur. Taşıma ve sürükleme gibi aerodinamik kuvvetler bir sonlu eleman yöntemiyle hesaplanmaktadır. Sonuçlar analiz edildiğinde, optimizasyon işleminin beklendiği şekilde geliştiği gözlemlenmektedir. Sürükleme kuvvetine yaklaşık yüzde 25 azaldığı görülmüştür. Ayrıca bu yapılırken taşıma kuvvetinin ve kalınlık oranının başta belirlenmiş dizayn taşıma kuvveti ve orijinal kalınlık oranına yakın kalması sağlanmıştır. Bu işlem uygunluk fonksiyonu ile ayarlanmaktadır. Program sürükleme kuvvetini minimize etmeye çalışırken sivrilik oranının azaldığı gözlemlenmiştir. Ancak bu azalma çok düşük seviyelere inememekte, belli bir aşamadan sonra hemen hemen sabit kalmaktadır, çünkü programın amacı sadece sürüklemeyi azaltmak değil aynı zamanda taşıma kuvvetini sabit tutmaktadır.Anahtar Kelimeler: Sezgisel Algoritmalar, Dinamik Ağ, Optimizasyon, Ağ Modifikasyonu.

In this study, evolutionary algorithms and dynamic mesh techniques have been combined for the design and optimization of a transonic wing by two parameters, the wing section and the taper ratio by using parallel computing. The Euler flow solver ACER3D has been used to obtain the flow parameters for each member. The unstructured tetrahedral mesh is modified according to the change in wing section and taper ratio by using dynamic mesh technique. Aerodynamic force, lift and drag, calculations have been done by using a finite element method. From the results, it is observed that the optimization process is working as expected. The drag coefficient has been reduced by about 25 percent. While this has been done, its lift coefficient and thickness ratio are tried to be close to the design values determined at the beginning. This is done by arranging the fitness function. The taper ratio is getting smaller while the code is trying to minimize the drag force. But it cannot be reduced to very small values and is kept almost the same at later steps, because the program should not only reduce the drag force but also keep the lift force close to the design value.Keywords: Heuristic Algorithms, Dynamic Mesh, Optimization, Grid Modification