Using Artificial Intelligence in Nozzle Design
Journal Name:
- Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Key Words:
Keywords (Original Language):
| Author Name |
|---|
Abstract (2. Language):
In this study, nozzle shape development problem is investigated. Nozzle flow analysis is performed by using
quasi one dimensional Euler equations, which are solved by using finite volume technique and Roe flux splitting
scheme. Nozzle geometry is constructed to get desired flow by utilizing an augmented genetic algorithm with
artificial neural networks. In this algorithm, a properly trained neural network is used for predicting the nozzle
shape instead of predicting its computational fluid dynamics calculation. At each step of the genetic process, by
using the target flow solution as an input the trained neural network produces a nozzle shape, which is a
candidate solution of the problem. Adding this candidate to the population improves the exploration power of
the genetic process. The results indicate that the nozzle design can be performed successfully and quickly by
using the implemented algorithm.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Bu çalışmada, belli bir akış şartını sağlayan lüle geometrisinin tasarlanması problemi ele alınmıştır. Lüle
içerisindeki transonik ve sesüstü akış için sanki bir boyutlu Euler denklemlerinin, sonlu hacim ve Roe akı ayırma
yöntemleri kullanılarak çözümleri yapılmıştır. İstenilen akış şartlarını sağlayan lüle geometrisinin elde edilmesi
için yapay zeka yöntemi olarak, yapay sinir ağı ile güçlendirilmiş bir genetik algoritma kullanılmıştır. Bu
teknikte yapay sinir ağı, genetik sürecin her adımında, lüle geometrisini tahmin etmek için kullanılmış ve bu
şekilde genetik işlemlerle üretilen popülasyon güçlendirilmiştir. Süpersonik akış koşullarında yapılan
uygulamalar, kullanılan algoritmanın hedeflenen lüle geometrisini çabuklukla elde etmede başarılı olduğunu
göstermiştir.
FULL TEXT (PDF):
- 1