Year 2017, Volume 21 , Issue 1, Pages 63 - 68 2017-02-01

A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient
En uygun gövde sürükleme katsayısı hesabı için yeni bir öğrenme algoritması

Tuğrul Oktay [1] , Harun Çelik [2] , Metin Uzun [3]


In this study, a novel algorithm to estimate the optimum value of the fuselage drag coefficient is designed by integrating the artificial neural network (ANN) which is an artificial intelligent method into the algorithm of simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) which is a fast method. SPSA converges to the optimum value for solution very fast. However using SPSA alone requires a function of problem to estimate the optimum solution. On the other hand, ANN is able to estimate the solutions for the problem without need of its any objective function. However ANN needs a certain data set to be effectively trained. Also, the best ANN architecture which accomplish with different data sets of problem may alter. Thus, ANN architecture alone is not adequate for estimating the best result for each different data set. The main target of this study is making SPSA able to be applicable for the problem that has not any objective function by using training capability of ANN. For this purpose, initially, ANN is trained by the data of fuselage drag coefficient obtained by previous experimental results conducted in wind tunnel and varies depending on the geometry of fuselage. Thus, ANN becomes capable to estimate the fuselage drag coefficient for each parameter values of the fuselage shape. Therefore, ANN estimates the fuselage drag coefficient with respect to inputs without the requirement of any experimental computations. Note that ANN does not estimate the optimum value as output but estimates the output regarding to the inputs. The ANN is integrated into the SPSA to fulfill the need of cost function for SPSA. More clearly, the new algorithm evaluates ANN to estimate the fuselage drag coefficient with respect to inputs while evaluates SPSA to estimate the optimum inputs for the optimum fuselage drag coefficient. Through integrating the trained ANN into the SPSA, an effective and novel algorithm estimates the fuselage drag coefficient fast and accurately without defining an objective function is improved.

 Bu çalışmada gövde sürükleme katsayısının en uygun değerini hesaplamak için yapay zeki bir yöntem olan Yapay Sinir Ağları (YSA), hızlı bir yöntem olan Eşzamanlı Dağılım Rassal Yaklaşım (EDRY) algoritması içerisine yerleştirilerek yeni bir algoritma tasarlanmıştır. EDRY en iyi çözüme oldukça hızlı bir şekilde yakınsayabilmektedir. Ancak tek başına EDRY çözümü bulabilmek için problemin bir fonksiyonuna ihtiyaç duymaktadır. YSA ise problemin bir fonksiyonu olmaksızın da çözümü bulabilmektedir. Ancak YSA’nın iyi eğitilebilmesi için belirli bir veri kümesine ihtiyaç vardır. Ayrıca problemin değişen her veri kümesi için en iyi sonucu veren uygun ağ yapısı ve parametreleri de değişebilmektedir. Bu nedenle YSA yalnız başına kullanılarak tek bir ağ yapısı ile her farklı veri kümesi için en iyi sonuca ulaşmak mümkün değildir. Bu çalışmanın temel amacı YSA’nın öğrenme kabiliyetinden faydalanarak EDRY’yi bir amaç fonksiyonu olmayan problemler için de kullanılabilir hale getirmektir. Bu amaçla, öncelikle daha önce rüzgâr tünelinde yapılmış deneysel çalışmalar neticesinde elde edilen gövde şekillerine göre gövde sürükleme katsayısının değişimi verileri ile YSA eğitilmiştir. Böylece YSA şekil değerlerine göre gövde sürükleme katsayısını kendisi tahmin edebilecek yeteneğe gelmiştir. YSA artık herhangi bir deneysel hesaplamaya ihtiyaç duymadan giriş değerlerine göre gövde sürükleme katsayısını tahmin edebilmektedir. Fakat burada YSA ile en uygun değer değil, her giriş değeri için bir çıkış değeri bulunmaktadır. EDRY’nin her adımda hesaplamaya ihtiyaç duyduğu maliyet fonksiyonu bu şekilde YSA, EDRY’ye gömülerek giderilmiştir. Yani burada tasarlanan yeni algoritma YSA’yı hangi durumlarda gövde sürükleme katsayısının ne olacağını bulmak için kullanırken EDRY’yi de en iyi katsayının oluşması için en uygun durumların ne olduğunu bulmak için kullanmaktadır. Bu şekilde eğitilen YSA, EDRY’ye gömülerek, gövde sürükleme katsayısını bir bağıntıya ihtiyaç olmaksızın hızlı ve doğru bir şekilde hesaplayan, başarılı ve yeni bir algoritma geliştirilmiştir.

  • [1] Z. Tang and J. Périaux, “Uncertainty based robust optimization method for drag minimization problems in aerodynamics,” Computer Methods in Applied Mechanics and Eng., vol. 217, pp. 12-24, 2012.
  • [2] S. Sarada, M. Shivashankar, and G. Rudresh, “Numerical Simulation of Viscous, Incompressible Flow around NACA 64618 Subsonic Airfoil Using Computational Fluid Dynamics,” Advances in Mechanical Engineering, vol. 256, 2010.
  • [3] J. C. Spall, “Multivariate stochastic approximation using a simultaneous perturbation gradient approximation,” IEEE Trans. Autom. Control, vol. 37, no. 3, pp. 332–341, 1992.
  • [4] J. L. Maryak and D. C. Chin, “Global random optimization by simultaneous perturbation stochastic approximation,” American Control Conference, IEEE Proceedings of the 2001, vol. 2, 2001.
  • [5] I. J. Wang and J. C. Spall, “Stochastic optimization with inequality constraints using simultaneous perturbations and penalty functions,” 42nd IEEE Conf. on Decision and Control, Proceedings of the 2003, vol. 4, pp. 3808-3813, 2003.
  • [6] S. Haykin, “Neural networks: A Comprehensive Foundation,” New York: Macmillan College Publishing Company, 1994.
  • [7] T. Rajkumar and J. Bardina, “Prediction of Aerodynamic Coefficients Using Neural Network for Sparse Data,” Proc. of FLAIRS, Florida, USA, 2002.
  • [8] M. C. dos Santos, B. S. de Mattos, and R. da Mota Girardi, “Aerodynamic Coefficient Prediction of Aircraft Using Neural Network,” 19th International Congress of Mechanical Engineering, November 5-9, Brasília, DF, 2007.
  • [9] Q. Song, J. C. Spall, Y. C. Soh, and J. Ni, “Robust neural network tracking controller using simultaneous perturbation stochastic approximation,” Neural Networks, IEEE Trans. on, vol. 19, no. 5, pp. 817-835, 2008.
Subjects Computer Science, Information System
Published Date February 2017
Journal Section Research Articles
Authors

Author: Tuğrul Oktay

Author: Harun Çelik

Author: Metin Uzun

Dates

Application Date : October 27, 2016
Acceptance Date : January 12, 2017
Publication Date : February 1, 2017

Bibtex @research article { saufenbilder290738, journal = {Sakarya University Journal of Science}, issn = {1301-4048}, eissn = {2147-835X}, address = {}, publisher = {Sakarya University}, year = {2017}, volume = {21}, pages = {63 - 68}, doi = {10.16984/saufenbilder.290738}, title = {A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient}, key = {cite}, author = {Oktay, Tuğrul and Çelik, Harun and Uzun, Metin} }
APA Oktay, T , Çelik, H , Uzun, M . (2017). A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient. Sakarya University Journal of Science , 21 (1) , 63-68 . DOI: 10.16984/saufenbilder.290738
MLA Oktay, T , Çelik, H , Uzun, M . "A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient". Sakarya University Journal of Science 21 (2017 ): 63-68 <http://www.saujs.sakarya.edu.tr/en/issue/26833/290738>
Chicago Oktay, T , Çelik, H , Uzun, M . "A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient". Sakarya University Journal of Science 21 (2017 ): 63-68
RIS TY - JOUR T1 - A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient AU - Tuğrul Oktay , Harun Çelik , Metin Uzun Y1 - 2017 PY - 2017 N1 - doi: 10.16984/saufenbilder.290738 DO - 10.16984/saufenbilder.290738 T2 - Sakarya University Journal of Science JF - Journal JO - JOR SP - 63 EP - 68 VL - 21 IS - 1 SN - 1301-4048-2147-835X M3 - doi: 10.16984/saufenbilder.290738 UR - https://doi.org/10.16984/saufenbilder.290738 Y2 - 2017 ER -
EndNote %0 Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient %A Tuğrul Oktay , Harun Çelik , Metin Uzun %T A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient %D 2017 %J Sakarya University Journal of Science %P 1301-4048-2147-835X %V 21 %N 1 %R doi: 10.16984/saufenbilder.290738 %U 10.16984/saufenbilder.290738
ISNAD Oktay, Tuğrul , Çelik, Harun , Uzun, Metin . "A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient". Sakarya University Journal of Science 21 / 1 (February 2017): 63-68 . https://doi.org/10.16984/saufenbilder.290738
AMA Oktay T , Çelik H , Uzun M . A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient. SAUJS. 2017; 21(1): 63-68.
Vancouver Oktay T , Çelik H , Uzun M . A novel learning algorithm to estimate the optimum fuselage drag coefficient. Sakarya University Journal of Science. 2017; 21(1): 68-63.