Titreşimli genetik algoritma ile hızlandırılmış kanat profili optimizasyonu

Transonik kanat profili optimizasyonu, kanat profili üzerinde oluşan şok dalgası yok edilerek, sürüklemenin azaltılması amacıyla yapılır. Bu çalışmada, yeni bir genetik algoritma (GA) yaklaşımı olan Titreşimli Genetik Algoritma (TGA) yönteminin, transonik kanat profili optimizasyonuna uygulaması yapılmıştır. Reel kodlu genetik algoritmalar için önerilen titreşim kavramının arkasında yatan temel fikir, genetik algoritmanın arama/bulma etkinliğinin arttırılması için, popülasyonun periyodik olarak çözüm uzayına yayılmasıdır. Böylece GA 'nın daha az işlem yaparak hedefe ulaşması amaçlanmaktadır. Bu çalışmadaki TGA 'da, titreşim kavramının mutasyon işlemi için uygulanmasıyla elde edilen, Titreşimli Mutasyon tekniği kullanılmıştır. Yöntemin, vizkoz, transonik akış şartlarında kanat profili optimizasyonunda etkinliği ve Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği hesabı sayısını önemli ölçüde azalttığı gösterilmiştir.

Accelerated airfoil optimization via vibrational genetic algorithm

Transonic airfoil optimization is made for drag minimisation through shock wave reduction. In this study, a new approach to genetic algorithms, called Vibrational Genetic Algorithm (VGA), is used for transonic airfoil optimization. Vibration concept, proposed for real coded genetic algorithm, is based on the idea that the population is spread out over the design space periodically to make exploration/exploitation of the genetic algorithm more effective. Therefore, G A makes less function evaluation to get the target solution. Vibrational Mutation technique resulting from Vibration concept, and the method of Vibrational Genetic Algorithm, which uses this technique, are detailed. The method is shown to be effective in airfoil optimization for transonic viscous flow conditions and considerably decreased the CFD calculations.

___

  • [1] Falco, I. D., Cioppa, A. D., Balio R. D. and Tarantino, E., “Breeder Genetic Algorithms for Airfoil Design Optimisation”, IEEE Int. Conf. On Evolutionary Computing, Nagoya, Japan, 1996.
  • [2] Mühlenbein, H. and Schlierkamp -Voosen, D., “Predictive Models for the Breeder Genetic Algorithm I. Continuous Parameter Optimization”, Evolutionary Computation 1, pp. 25-49, 1993.
  • [3] Falco, I. D., Cioppa, A. D., Lazzetta A. and Tarantino, E., “Mijn Mutation Operator for Airfoil Design Optimisation”, Soft Computing in Engineering Design and Manufacturing, Springer Verlag, pp. 211- 220, 1998.
  • [4] Vicini, A. and Quagliarella, D., “Airfoil and Wing Design Through Hybrid Optimization Strategies”, AIAA Journal, Vol. 37, No. 5, 1999.
  • [5] Tse, D.C.M., and Chan, L.Y.Y., “Application of Micro Genetic Algorithms and Neural Networks for Airfoil Design Optimization”, RTO MP-035 RTO-MP-035 Aerodynamic Design and Optimisation of Flight Vehicles in a Concurrent Multi-Disciplinary Environment, 1999.
  • [6] Hacıoğlu, A. and Özkol, I., “Vibrational Genetic Algorithm as a New Concept in Aerodynamic Design”, Aircraft Engineering and Aerospace Technology, Vol. 74, No. 3, pp. 228-236, 2002.
  • [7] Hacıoğlu, A. and Özkol, I., “Modified BLX-a : Double Directional Alpha Method”, Proceedings of the Sixteenth International Symposium On Computer And Information Sciences (ISCIS XVI), 5-7 November, 2001.
  • [8] Obayashi, S., Takanashi, S. and Takeguchi, Y., “Niching and Elitist Model for MOGAs”, Paralel Problem Solving from Nature-PPSN V, Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 260-269, 1999.
  • [9] Eshelman, L.J. and Schaffer, J. D., “Real Coded Genetic Algorithms and Interval Schemata”, Foundations of Genetic Algorithms 2, Morgan Kaufmann Publishers, pp. 187-202, 1993.
  • [10] Baker, J. E., “Reducing Bias and Inefficiency in the Selection Algorithm”, Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann Publishers, pp.14-21, 1987.
  • [11] Hacıoglu, A., “Interactive Solution Procedure for Full Potential and Boundary Layer Equations”, Havacilik Mühendisligi Yüksek Lisans Tezi, ODTÜ, 1997.
  • [12] Cebeci, T.and Bradshaw, P., “Physical and Computational Aspect of Convective Heat Transfer”, Springer-Verlag, New York, 1994.
  • [13] Ermis, M., Ülengin, F. and Hacıoğlu, A., “Vibrational Genetic Algorithm (VGA) For Solving Continuous Covering Location Problems”, Lecture Notes in Computer Science, Volume 2457, pp 293-302, 2002.