Yapay sinir ağları ile akış kontrolü için sayısal yöntemlerin geliştirilmesi

Zamana bağlı iki boyutlu dairesel silindir üzerinde laminer (Re=100) ve türbülanslı (Re=20000) rejimlerdeki akışlar ile zamana bağlı iki boyutlu sürülmüş kavite akışı uygulamalarının temel alındığı bu çalışma ile Dikgen Ayrıştırma Yöntemi (DAY) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yardımıyla gerçek zamanlı bir akış kontrolü stratejisi oluşturmak için zaman gerektiren ve uygulama maliyetlerinin yüksek olduğu Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) simülasyonlarına gerek duyulmadan, akış alanının düşük mertebeli modellerinden yola çıkılarak, akışın durumunun yeterli düzeyde tahmin edilebileceği sayısal yöntemlerin geliştirilmesi hedeflenmiştir.DAY uygulaması ile bir dizi anlık görüntü sayısından oluşan ve fiziksel akış karakteristiklerini içeren veri topluluğunun zamana ve mekana bağımlı olan yapıları ayrıştırılarak, çözüme en yüksek enerji düzeyinde (frekansta) katkısı olan ve iz bölgesinde devamlı olarak görünüp kaybolan girdaplar incelenerek, veri topluluğunun temel bileşenleri olanak adlandırılan kipler ve bu kiplerin bağıl genlikleri belirlenmiştir.Akış kontrolü için girdap oluşumu ile ilişkilendirilen yapıların zamana bağlı davranışlarının tayini önem taşımaktadır. YSA uygulamasında, silindir yüzeyine yerleştirilen ve en yüksek aktifliğe sahip olan birkaç ayrık noktadan statik basınç değerleri toplayan sensör verileri ile ağ eğitimi için belirlenen spesifik test durumlarının kip genlikleri kullanılarak diğer test durumları için yeni kip genlikleri (girdap oluşumunun temel bileşenlerinin zamana bağlı davranışları) tahmin edilmiştir.Zamana bağlı iki boyutlu sürülmüş kavite akışı uygulamasında, Reynolds sayısının 100, 500, 1000, 5000 ve 10000 olduğu farklı durumlar için iki boyutlu Navier-Stokes denklemlerinin vortisite-akım fonksiyonu yaklaşımı kullanılarak sayısal çözümlemeleri yapılmıştır. Elde edilen verilere iki boyutlu dairesel silindir uygulamasında kullanılan DAY ve YSA yöntemlerinin uygulanmasıyla kavite akış alanındaki girdap oluşumunun temel bileşenlerinin zamana bağlı davranışları tahmin edilmiştir.