Bu çalışma, aerodinamik şekil optimizasyonunu kullanarak pasif kontrol uygulamalarının etkisini araştırmayı amaçlamaktadır. Girdap üreteçleri (VG) ve aerodinamik şekil optimizasyonu ile akış kontrol analizlerinin sunulduğu bu çalışma, literatürde az sayıda bulunan çalışmalar arasındadır. Bu çalışmada, Eppler 193 kanat profili seçilerek, analizler hem VG ile hem de VG olmadan yapılmıştır. Aerodinamik analizleri gerçekleştirmek için Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) yöntemi kullanılmıştır. Doğrulama çalışması, literatürde var olan deneysel bir çalışma ile karşılaştırılarak gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, HAD çözümleri ile deneysel sonuçların uyum içinde olduğunu göstermiştir. VG'lerin optimum tasarım parametrelerini bulmak için Çok Amaçlı Genetik Algoritma (MOGA) kullanılmıştır. VG'nin uzunluğu ve yüksekliği, hücum kenarına göre konumu, konumlandırma açısı ve VG'ler arasındaki boşluk tasarım parametreleri olarak belirlenirken, sürükleme (CD) ve taşıma (CL) katsayıları çıktı parametreleri olarak seçilmiştir. Sonuçlar, VG uygulamasının akışkana momentum kazandırdığını ve kanat profilinin üst yüzeyinde yeniden akışın yüzeye tutunduğunu göstermiştir. Optimizasyon sonuçları CL/CD oranının, optimize edilmemiş VG’ li kanat profiline kıyasla yaklaşık %6.07'ye kadar iyileştiğini göstermiştir. VG'siz kanat profili (temel kanat profili geometrisi) ile karşılaştırıldığında ise toplam iyileşmenin yaklaşık %17.11 oranında elde edildiği sonucuna varılmıştır.
Akış kontrolü Girdap üretici CFD Genetik optimizasyon Taşıma-Sürükleme oranı.
This study aims to investigate the influence of passive control applications by employing aerodynamic shape optimization. Hence, the study, which is rare in the literature, presents flow control analyses with vortex generators (VG) and aerodynamic shape optimization. In this study, Eppler 193 airfoil was selected to perform aerodynamic analysis using Computational Fluid Dynamics (CFD) method for a wing with and without VGs. The validation study was carried out by comparing it with an experimental study reported in the literature. The results showed that CFD solutions were in good agreement with experimental results. Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) was used to find optimal design parameters of VGs. The length and height of VG, its position concerning the leading edge, its positioning angle, and spacing between VGs were determined as design parameters, while drag (CD) and lift (CL) coefficients were selected output parameters. The results showed that the application of VG at wake region gained momentum and provided reattached flow on the upper surface of the wing. Eventually, the optimization results showed that the CL/CD ratio improved to about 6.07% compared to the wing with baseline VG geometry. It was concluded that total improvement was obtained by about 17.11% when comparing wing without VG (baseline wing geometry).
Flow control Vortex generator CFD Genetic optimization Lift to Drag ratio.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Makine Mühendisliği (Diğer) |
Bölüm | Makine Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 3 Eylül 2025 |
Gönderilme Tarihi | 20 Mart 2025 |
Kabul Tarihi | 17 Temmuz 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 28 Sayı: 3 |