Yapay sinir ağı ile güçlendirilmiş genetik algoritma ve tersten kanat profili dizaynı

Bu çalışmada, yapay sinir ağı ile güçlendirilmiş bir genetik algoritma önerilerek, tersten kanat profili dizaynına uygulaması yapılmıştır. Yapay sinir ağı ve genetik algoritma melez bir yapı içerisinde, yeni bir yaklaşımla birleştirilerek hızlı bir dizayn algoritması elde edilmiştir. Bu yeni yaklaşımda yapay sinir ağı, amaç fonksiyonunun yaklaşık olarak hesaplanması yerine, doğrudan hedef çözümün tahmin edilmesi için kullanılmıştır. Yapay sinir ağı, genetik sürecin her adımında, mevcut popülasyon kullanılarak eğitilmiştir. Yapay sinir ağı tarafından üretilen bir bireyin, her adımda, genetik işlemlerle oluşturulmuş olan yeni popülasyona dahil edilmesiyle dizayn sürecinin hızlandırılması amaçlanmıştır. Saf genetik algoritmalar kadar gürbüz olan bu yeni yöntemin tersten kanat profili dizaynına uygulanması ile dizayn sürecinin çok büyük oranda hızlandığı, işlem sayısının oldukça azaldığı görülmüştür.

Augmented genetic algorithm with neural network and implementation to inverse airfoil

In this study, an augmented genetic algorithm via artificial neural network has been introduced, and its implementation to the inverse airfoil design problem is demonstrated. Neural network and a real coded genetic algorithm are hybridized in a new way with the purpose of getting a faster algorithm. In this approximation, instead of predicting computational fluid dynamics calculations of a candidate airfoil, neural network is used for predicting candidate itself. This powerful method is tested for an inverse airfoil design problem in transonic flow cases. The computational efficiency of this implemented algorithm is tremendously high, and due to still being genetic algorithm based technique, this new method is also as robust as the pure genetic algorithms.

PDF

___

[1] Vicini, A. ve Quagliarella, D., Airfoil and Wing Design Through Hybrid Optimization Strategies," AIAA Journal, Vol. 37, No. 5,1999.
[2] Hoist, T. L. ve Pulliam, T. H., "Aerodynamic Shape Optimization Using a Real-Encoded Genetic Algorithm," AIAA 2001-2473, 2001.
[3] Obayashi, S. ve Tsukahara, T., "Comparision of Optimization Algorithms for Aerodynamic Shape Design," AIAA Journal, Vol. 35, 1997.
[4] Qualiarella, D. ve Vicini, A., "GAs for Aerodynamic Shape Design I: General Issues, Shape Parameterization Problems and Hybridization Techniques," GAs for Optimization in Aeronautics and Turbomachinery, von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2000-07.
[5] Giannakoglou, K. C., "Acceleration GAs Using ANN- Theoretical Background," GAs for Optimization in Aeronautics and Turbomachinery, von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2000-07.
[6] De Falco, I, Cioppa, A. D., Balio, R. D. ve Tarantino, E., "Breeder Genetic Algorithms for Airfoil Design Optimisation," Proceedings of IEEE International Conference On Evolutionary Computing, Nagoya, Japan, 1996, pp. 71-75.
[7] De Falco, I., Cioppa, A. D., Lazzetta, A. ve Tarantino E., "Mijn Mutation Operator for Airfoil Design Optimisation," Soft Computing in Engineering Design and Manufacturing, Springer Verlag, 1998, pp.211-220.
[8] Hacıoğlu, A. ve Özkol, İ., "Transonic Airfoil Design And Optimisation By Using Vibrational Genetic Algorithm," Aircraft Engineering and Aerospace Technology, Vol. 75, No 4, 2003.
[9] Jones, B. R., Crossly, W. A. ve Lyrintzis, A. S., "Aerodynamic and Aeroacoustic Optimization of Airfoils via a Parallel Genetic Algorithm," Journal of Aircraft, Vol. 37, No. 6, 2000.
[10] Doorly, D. J. ve Peiro, L., "Supervised Parallel Genetic Algorithms in Aerodynamic Optimisation," AIAA 97-1852, 1997.
[11] Tse, D.C.M. ve Chan, L.Y.Y., "Application of Micro Genetic Algorithms and Neural Networks for Airfoil Design Optimization," RTO MP-035 Aerodynamic Design and Optimisation of Flight Vehicles in a Concurrent Multi-Disciplinary Environment, 1999.
[12] Hacıoğlu, A., "Aerodinamik Dizayn ve Optimizasyonda Genetik Algoritma Kullanımı," Uçak Mühendisliği Programı Doktora Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2003.
[13] Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., ve Williams, R. J., "Learning Representations By Back Propagating Errors," Nature, 323,1986, pp. 533-536.
[14] Hacıoğlu, A., "Interactive Solution Procedure for Full Potential and Boundary Layer Equations", Havacılık Mühendisliği Yüksek Lisans Tezi, ODTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, 1997.
[15] Baker, J. E., "Reducing Bias and Inefficiency in the Selection Algorithm, " Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms, Morgan Kaufmann Publishers, 1987, pp. 14-21.
[16] Eshelman, L.J. ve Schaffer, J. D., "Real Coded Genetic Algorithms and Interval Schemata," Foundations of Genetic Algorithms 2, Morgan Kaufmann Publishers, 1993, pp. 187-202.