Özet:

Helikopter rotor pallerindeki aerodinamik yüklerin doğru bir şekilde tahmin edilmesi için Reynolds Ortalamalı Navier-Stokes (RANS) denklemlerinin çözülmesi esastır. Bu, özellikle Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) çözücüleri kullanılarak çok sayıda RANS çözümünün elde edildiği pal şekli optimizasyonu durumunda son derece zaman alıcı bir süreçtir. Hesaplama süresini azaltmak için son zamanlardaki bir yaklaşım, makine öğrenmesi teknikleri gibi metamodeller kullanmaktır. İyi kurulmuş bir metamodelin HAD çözümlerini başarılı bir şekilde taklit etmesi beklenmektedir. Bu çalışmada, bir dizi HAD çözümüne dayanan Destek Vektör Regresyonu (SVR) yöntemi metamodel olarak kullanılmıştır. HAD çözümleri, NUMECA International tarafından sunulan ticari çözücü FINE/Turbo kullanılarak hesaplanmıştır. Destek vektör regresyon modeli, açıklık yönündeki burulma (twist) ile üretilen itki (thrust) ve tork arasında işlevsel bir ilişki verecek şekilde oluşturulmuştur. Burulmanın düzgün değişimi, 3 düğümlü (knot) bir kübik eğri (cubic spline) kullanılarak tanımlanmıştır. Eğri tanımı için toplam 5 parametre girdi olarak dikkate alınmıştır. Optimum burulma dağılımı, referans bir pal olan Caradonna-Tung helikopter rotor paline göre belirlenmiştir. Şu optimizasyon durumları incelenmiştir: deneysel tork değerinde maksimum itki ve deneysel itki değerinde minimum tork. SVR analitik bir model sağladığı için optimum durumlar kolayca elde edilmiştir. Sonuçlar, pal şeklinin tam bir geometri optimizasyonu yapılmadan açıklık yönündeki burulmanın yeniden dağıtılmasıyla pal performansını artırmanın mümkün olduğunu göstermektedir. Ayrıca, her iki durum için de burulma dağılımının açıklık ortasından (midspan) uca (tip) kadar benzer bir davranış gösterdiği, kökten (root) açıklık ortasına kadar olan dağılımın ise her iki durum için tamamen zıt olduğu gözlemlenmiştir.