Melin ŞAHİN
(Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye)
Erdem ACAR
(Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye)
Nima PEDRAMASI
(Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye)
Proje Grubu: TÜBİTAK MAG ProjeSayfa Sayısı: 138Proje No: 112M845Proje Bitiş Tarihi: 15.04.2015Türkçe

0 0
Uçak yapılarının modal analizlerinde kullanılacak algılayıcı ve uyarıcıların tip, adet ve konumlarının genetik algoritma ile optimizasyonu
Uçak yapıları gerçek çalışma koşulları altında yüksek dinamik yüklere maruz kalmakta ve bu nedenle tasarımlarının yapılabilmesi için dinamik özelliklerinin belirlenmesi gerekmektedir. Yapının dinamik özellikleri sonlu elemanlar yöntemi gibi benzetim tabanlı yöntemler kullanılarak tahmin edilebileceği gibi, deneysel modal analizi (DMA) teknikleri uygulanarak da belirlenebilir. Bir DMA sisteminin yapının dinamik performansı üzerinde olumsuz etkisinin olmaması için, bu sistemin hafif ve güvenilir olması gerekmektedir. Ayrıca, yapının dinamik karakteristiklerinin en doğru şekilde belirlenebilmesi için, sistemdeki algılayıcıların ve uyarıcının yapıya optimum şekilde yerleştirilmiş olması da gerekmektedir. Literatürde DMA sistemlerindeki algılayıcıların yapıya optimum şekilde yerleştirilmesi üzerine birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalarda çoğunlukla algılayıcı/uyarıcı verilerindeki hataların en küçültülmesi amaçlanmış olup, çoğunlukla algılayıcı tipleri önceden belirlenerek adetleri ve konumları optimize edilmiştir. Ancak, proje yöneticisinin ve araştırmacısının bilgisi dahilinde, bir DMA sistemindeki algılayıcıların tiplerinin, adetlerinin ve konumlarının eşzamanlı olarak belirlenmesi üzerine bir çalışma bulunmamaktadır. Bu projede, DMA sistemlerindeki algılayıcıların tiplerinin, adetlerinin ve konumlarının eşzamanlı optimizasyonu gerçekleştirilerek, literatürdeki kritik bir boşluk dolduracaktır. Ayrıca, literatürdeki çalışmalarda, optimizasyon problemindeki amaç fonksiyonu algılayıcı/uyarıcı verilerindeki hatayı karakterize eden bir metrik olup, bu hata metriğinin en küçüklenmesi amaçlanmıştır. Bu projede, amaç fonksiyonu olarak hem algılayıcı/uyarıcı verilerindeki hata hem de algılayıcı/uyarıcı maliyeti kullanılmak üzere Pareto eniyi tasarımlar elde edilerek literatüre katkıda bulunulacaktır. Projede karmaşıklık derecesi giderek artan uçak yapıları ele alınacak, bu yapıların dinamik özelliklerinin belirlenmesinde kullanılan DMA sistemindeki algılayıcıların/uyarıcıların adetleri, tipleri ve konumları eşzamanlı olarak optimizasyon yöntemleriyle belirlenecektir. Yapının dinamik özellikleri MSC/Nastran sonlu elemanlar programı ile belirlenecektir. Optimizasyon probleminin çözümünde MATLAB Global Optimizasyon Araç kutusu içindeki çok-amaçlı genetik algoritma MOGA çözücüsü kullanılacaktır. Elde edilen optimizasyon sonuçları deneysel modal analiz yapılarak da doğrulanacaktır.
  • [1] Aral M., Guan J., ve Maslia M. 2008. “A multi-objective optimization algorithm for sensor placement in water distribution systems”, World Environmental and Water.
  • [2] Bogard F.,Debray K., ve Guo Y. Q. 2002. “Determination of sensor positions for predictive maintenance of revolving machines” Int. J. Solids Struct., 39, 3159–3173.
  • [3] Chen W. C., Buehler M., Parker G., ve Bettig B. 2004. “Optimal sensor design and control of piezoelectric laminate beams” IEEE Trans. Control Syst. Technol., 12(1), 148–155.
  • [4] Cherng P. 2003. “Optimal Sensor Placement for Modal Parameter Identification Using Signal Subspace Correlation Techniques” Mech. Syst. Signal Process, 17(2), 361–378.
  • [5] Imamovic N. ve Imamovic N. 1998. “Validation of large structural dynamics models using modal test data”
  • [6] Kanner D. C. 1990. “Sensor Placement for On-Orbit Modal Identification and Correlation of Large Space Structures”,Am. Control Conf.,14, 251–259.
  • [7] Kirkegaard P. H. ve Brincker R. 1994. “On the optimal location of sensors for parametric identification of linear structural systems” Mech. Syst. Signal Process, 8, 639–647.
  • [8] Langenhove T. V. ve Brughmans M. 1999. “Using MSC/Nastran and LMS/Pretest to find an optimal sensor placement for modal identification and correlation of aerospace structures”,LMS International Belgium.
  • [9] Li D. S., Li H. N., ve Fritzen C. P. 2007. “The connection between effective independence and modal kinetic energy methods for sensor placement”, J. Sound Vib.,305, 945–955.
  • [10] Liu C. ve Tasker F. A. 1996. “Sensor placement for time-domain modal parameter estimation”,J. Guid. Control. Dyn.,19, 1349–1356.
  • [11] Metallidis P., Verros G., Natsiavas S., ve Papadimitriou C. 2003. “Fault Detection and Optimal Sensor Location in Vehicle Suspensions”,J. Vib. Control, 9, 337–359.
  • [12] Papadimitriou C., Beck J. L. ve Au S. K. 2000. “Entropy-Based Optimal Sensor Location for Structural Model Updating”, J. Vib. Control, 6(5), 781–800.
  • [13] Papadimitriou C. ve Lombaert G. 2012. “The effect of prediction error correlation on optimal sensor placement in structural dynamics”,Mech. Syst. Signal Process.,28,105–127.
  • [14] Papadopoulos M. ve Garcia, E. 1998. “Sensor placement methodologies for dynamic testing” AIAA J., vol. 36, no. 2, 256–263.
  • [15] Peck I. T. J. 2004. “A DMAP Program for the selection of accelerometer locations in MSC/ NASTRAN”,Proceedings of the 45th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures.
  • [16] Penny, J. E. T., Friswell, M. I. ve Garvey, S. D. 1994. “Automatic choice of measurement locations for dynamic testing” AIAA J., vol. 32, 407–414.
  • [17] Prosser, W. H. 2003. “Sensor Technology for Integrated Vehicle Health Management of Aerospace Vehicles” AIP Conf. Proc., vol. 657, 1582–1589.
  • [18] Qin B. Y. ve Lin, X. K. 2011. “Optimal Sensor Placement Based on Particle Swarm Optimization” Adv. Mater. Res., vol. 271–273, 1108–1113.
  • [19] Qu, Z.-Q. 2004.”Model Order Reduction Techniques with Applications in Finite Element Analysis”, 151–162.
  • [20] Qu, Z.-Q. 2004. “Model Order Reduction Techniques with Applications in Finite Element Analysis”, 47–50.
  • [21] Rao R. M. ve Anandakumar, G. 2007. “Optimal placement of sensors for structural system identification and health monitoring using a hybrid swarm intelligence technique” Smart Mater. Struct., vol. 16, no. 6, 2658–2672.
  • [22] Shah P. C. ve Udwadia, F. E. 1978. “A Methodology for Optimal Sensor Locations for Identification of Dynamic Systems” J. Appl. Mech., vol. 45, 188.
  • [23] Tozan A. 2007. “Algılayıcı Yerleştirme Probleminin Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Çözümü” Gebze İleri Teknoloji Enstitüsü.
  • [24] Udwadia, F. E. 1994. “Methodology for Optimum Sensor Locations for Parameter Identification in Dynamic Systems” J. Eng. Mech., vol. 120, no. 2, 368–390.
  • [25] Yao L., Sethares W. a., ve Kammer D. C. 1992. “Sensor placement for on-orbit modal identification of large space structure via a genetic algorithm” [Proceedings 1992] IEEE Int. Conf. Syst. Eng. vol. 31, 1922–1928.

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © 2019 Tüm Hakları Saklıdır.