Bir helikopter yatay dengeleyicisi için yapay sinir ağı tabanlı tasarım aracı

Helikopter tasarlamak oldukça zor ve karmaşıktır. Ön tasarım aşamasında verilen her karar, helikopter projesinin sonraki tasarım aşamalarını ciddi şekilde etkiler. Bu nedenle tasarım için başlangıçta doğru ve mantıklı kararların verilmesi hayati önem taşımaktadır. El hesaplamaları, sonlu eleman analizleri ve yapısal testler kavramsal tasarım parametrelerinin belirlenmesinde faydalıdır. Ancak, sonlu elemanlar analizleri yapmak ve el hesabı yapmak oldukça fazla zaman alır. Ayrıca, erken tasarım aşamalarında farklı yapı tiplerini test etmek çok maliyetli olabilir. Bu zaman alıcı ve pahalı süreçler, her farklı projenin yapısal tasarım aşamasında tekrarlanır. Bu nedenle, bu sorunu çözmek için etkili bir çözüme ihtiyaç vardır. Yapay sinir ağları, bu sorunu aşmak ve ilk tasarım aşamasında harcanan emek ve zamanı azaltmak için kullanılabilecek güçlü modellerdir. Bu tez çalışmasında, bir helikopterin yatay stabilizatörünün statik yapısal özelliklerini belirlemek için yapay sinir ağı tabanlı bir tasarım aracı geliştirilmiştir. Bir yapay sinir ağı modelinin eğitimi için gerekli olan veri tabanı, yatay dengeleyicinin sonlu elemanlar analizlerinden yararlanılarak oluşturulmuştur. Bu analizler, farklı tasarım değişkenleri için aerodinamik yük altında gerçekleştirilmiştir. Bu verilerle eğitilen sinir ağı modeli Python'da Keras kütüphanesi kullanılarak oluşturulmuştur. Model çıktıları daha sonra sonlu elemanlar analizi sonuçları ile karşılaştırılmış ve model performansı sunulmuştur. Son olarak, Hammersley örnekleme metodolojisi kullanılarak veri tabanı azaltılmış ve ağ modelini besleyen veri sayısını azaltmanın etkisi değerlendirilmiştir.