ACTIVE CONTROL OF AIRCRAFT WING VIBRATION

Abstract

ABSTRACT

Aeroelastic instability resulting from vibration and harmful energy can significantly impact an aircraft's performance, stability, and safety, potentially leading to catastrophic failure. The annoyance caused by noise and the fatigue experienced by passengers due to vibration further highlights the importance of addressing this issue. This study applied an active management approach using the PID-PSO technique to mitigate vibration in a UAV's wing. Based on the NACA 2416 type, the wing was fabricated using a 3D printer with PLA material. Experimental tests were conducted at three speeds: 10, 15, and 20 m/s, and airspeed data was collected for each speed. These studies highlight the integration of modeling and control techniques to mitigate vibration in the UAV's wing. By accurately modeling the wing's behavior and applying the optimized control system, the mean squared error and vibration reduction ratio improved, leading to enhanced performance, increased safety, and a significant reduction in vibration levels. The wing's behavior was modeled using the neural network's method known as NN-NARX. The modeling process aimed to capture the wing's response and predict the vibration accurately. The mean squared error (MSE) was calculated to evaluate the accuracy of the model, and the best MSE achieved for the modeling system was 0.0028 at 10 m/s, 0.000035217 at 15 m/s, and 0.00064992 at 20 m/s. Additionally, the active control process, implemented with the PID-PSO technique, effectively reduced vibration and improved performance. The control system's MSE was used to assess its effectiveness in minimizing vibration, with the best MSE achieved being 0.0092 at 10 m/s, 0.0668 at 15 m/s, and 0.0013 at 20 m/s. Moreover, the vibration reduction ratio was calculated to quantify the extent of vibration reduction achieved by the control system. The vibration reduction ratios obtained were 47.995% at 10 m/s, 44.837% at 15 m/s, and 44.812% at 20 m/s.

ÖZET

Titreşim ve zararlı enerjiden kaynaklanan aeroelastik kararsızlık, bir uçağın performansını, stabilitesini ve güvenliğini ciddi şekilde etkileyebilir ve felaketle sonuçlanabilir. Titreşimden kaynaklanan rahatsızlık ve yolcuların yaşadığı yorgunluk, bu sorunun ele alınmasının önemini vurgular. Bu çalışmada, bir İHA'nın kanadında titreşimi azaltmak için PID-PSO tekniği kullanılarak aktif bir yönetim yaklaşımı benimsendi. NACA 2416 tipine dayanarak kanat, PLA malzemesi kullanılarak 3D yazıcı ile üretildi. Deneyler, 10, 15 ve 20 m/s olmak üzere üç farklı hızda gerçekleştirildi ve her hız için hava hızı verileri toplandı. Bu çalışmalar, modelleme ve kontrol tekniklerinin entegrasyonunu vurgulayarak UAV kanadındaki titreşimi azaltmayı hedeflemektedir. Kanadın davranışını doğru bir şekilde modellemek ve optimize edilmiş kontrol sistemi uygulamak suretiyle ortalama karesel hata ve titreşim azaltma oranı iyileştirildi, bu da performansın artmasına, güvenliğin artmasına ve titreşim seviyelerinin önemli ölçüde azalmasına yol açtı.Kanadın davranışı, NN-NARX olarak bilinen yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak modellendi. Modelleme süreci, kanadın tepkisini yakalamayı ve titreşimi doğru bir şekilde tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Modelin doğruluğunu değerlendirmek için ortalama karesel hata (MSE) hesaplandı ve modelleme sistemi için en iyi MSE değerleri, sırasıyla 10 m/s'de 0.0028, 15 m/s'de 0.000035217 ve 20 m/s'de 0.00064992 olarak elde edildi. Ayrıca, PID-PSO tekniği ile uygulanan aktif kontrol süreci, titreşimi etkin bir şekilde azalttı ve performansı iyileştirdi. Kontrol sisteminin MSE değeri, titreşimi en aza indirmedeki etkinliğini değerlendirmek için kullanıldı ve en iyi MSE değerleri sırasıyla 10 m/s'de 0.0092, 15 m/s'de 0.0668 ve 20 m/s'de 0.0013 olarak elde edildi. Ayrıca, kontrol sisteminin başardığı titreşim azaltma oranını belirlemek için titreşim azaltma oranı hesaplandı. Elde edilen titreşim azaltma oranları sırasıyla 10 m/s'de %47.995, 15 m/s'de %44.837 ve 20 m/s.