Geri Dön

Dalgacık dönüşümü ile akış kontrolü problemlerinin bölgesel modellenmesi ve kontrolü

Regional dynamic modelling and control of flow problems with wavelets

  1. Tez No: 289989
  2. Yazar: TÜRKER NAZMİ ERBİL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. COŞKU KASNAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Akış denetimi, Akış modellemeleri, Akış problemleri, Flow control, Flow modellings, Flow problems
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında dalgacık dönüşümü ile değişik akmazlık koşulları altında geribeslemeli akış kontrolü problemleri için bölgesel dinamik modeller elde edilmesikonusu anlatılmıştır. Öncelikle akışın anlık görüntüleri bu akışı tanımlayanNavier-Stokes denklemlerinin hesaplamalı akışkanlar dinamiği benzetimlerinden eldeedilmiştir. Daha sonra Dalgacık dönüşümü, eşikleme ve geri çatılama ile görüntülerdenoluşturulan katsayılardan sadece yaklaşıklama katsayılarıyla anlık görüntülerin kabuledilebilir derecede iyi oranda temsil edildiği gözlemlenmiştir. Bunun ardındanyaklaşıklama katsayılarının zamana bağlı değişimlerini temsil eden düşük boyutludinamik sistem modeli, alt uzay tanılama yöntemleri ile oluşturulmuştur. Bütünbu yöntem ve uygulamalar karesel alan üzerinde girişin sınır koşullarından sistemietkilediği bir akış örneği üzerinde geliştirilmiş ve istenen derecede başarılı sonuçlarverdiği görülmüştür. Dinamik modele uygun bir denetleyici tasarımı yapılmış ve ilgiliakış alanındaki bir noktanın hızını denetim altına aldığı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, wavelet transform is used to obtain dynamical models describing thebehavior of fluid flow in a local spatial region of interest. First, snapshots of the floware obtained from computational fluid dynamics (CFD) simulations of the governingequations. A wavelet family and decomposition level is selected by assessing thesuccess of reconstruction under the resulting inverse transform. The flow is thenexpanded onto a set of basis vectors which are constructed from the wavelet function.The wavelet coefficients associated with the basis vectors capture the time variation ofthe flow within the spatial region covered by the support of basis vectors. A dynamicalmodel is established for these coefficients by using subspace identification methods.The approach developed is applied to a sample flow configuration on a square domainwhere the input affects the system through the boundary conditions. It is observed thatthere is good agreement between CFD simulation results and the predictions of thedynamical model. A controller is designed based on the dynamical model and is seento be successful in regulating the velocity of a given point within the region of interest.

Benzer Tezler

  1. Günlük akarsu akımlarının farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini

    Forecasting of daily stream flow using various machine learning methods

    ULVİYE ZİYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiAksaray Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ HINIS

  2. Curvelet dönüşümü kullanılarak Snake algoritması ile imgede kenar algılama

    Image edge detection with Snake algorithm by using Curvelet transform

    FATMA SABA AHISHALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMİN ARGUN ORAL

  3. Application of decomposition techniques in turbulent jet plows

    Ayrıklaştırma yöntemlerinin türbülanslı jet akışlarına uygulanması

    TAMER YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ KODAL

  4. Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction

    İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma

    MUSTAFA SEDDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  5. COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti

    Detection of COVID-19 disease using deep learning methods

    HÜSEYİN YAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN