Yüksek İrtifa İHA Kanat Tasarımı İçin Artık Öğrenme Tabanlı Hibrit Aerodinamik Optimizasyon Ekosistemi
Teknofest, Temmuz 2026
- Ödülün Kapsamı: Proje Yarışmalarından Alınan Ödül
- Ödül Türü: Sürekli Düzenlenen Bir Yarışmada İlgili Alanda Üçüncülük Ödülü
- Ödül Veren Ülke: Türkiye
- Ödülü Veren Organizasyon: Teknofest
- Araştırma Alanları: Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Bilgisayarda Öğrenme ve Örüntü Tanıma, Sinirsel Ağlar, Makina Mühendisliği, Enerji, Akışkanlar Mekaniği, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Matematik, Optimizasyon, Havacılık Mühendisliği, Uçuş Bilimleri, Aerodinamik, Uçuş Dinamiği-Kararlılık, Performans, Temel Bilimler, Mühendislik ve Teknoloji
- Ödülün Tarihi: Temmuz 2026
-
Açıklama:
Günümüzde yüksek irtifa insansız hava araçları; keşif, gözetleme, sınır güvenliği, haberleşme, elektronik harp ve uzun süre havada kalış gerektiren stratejik görevlerde savunma sanayisinin en kritik platformları arasında yer almaktadır. Bu platformların görev başarısını belirleyen en temel unsurlardan biri ise kanat tasarımıdır. Kanadın aerodinamik performansı; kaldırma kuvveti, sürükleme, enerji tüketimi, menzil, görev süresi, kararlılık ve operasyonel verimlilik üzerinde doğrudan belirleyici rol oynamaktadır.
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi olarak geliştirdiğimiz "Yüksek İrtifa İHA Kanat Tasarımı İçin Artık Öğrenme Tabanlı Hibrit Aerodinamik Optimizasyon Ekosistemi" adlı proje, yüksek irtifa İHA kanatlarının tasarım sürecini daha hızlı, daha güvenilir ve daha düşük hesaplama maliyetiyle gerçekleştirebilecek bütünleşik bir mühendislik yaklaşımı ortaya koymaktadır.
Projede, fizik tabanlı Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) analizleri, Yapay Zekâ tabanlı Residual Learning yaklaşımı, Yanıt Yüzeyi Metodolojisi (RSM), bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri (FAHP-TOPSIS), yerel genetik optimizasyon ve üç boyutlu mühendislik doğrulaması tek bir platform altında birleştirilmiştir. Böylece klasik tasarım süreçlerinde ihtiyaç duyulan çok yüksek sayıda CFD analizinin önemli ölçüde azaltılması hedeflenirken, mühendislik doğruluğundan ödün vermeden yüksek doğrulukta aerodinamik tahminler gerçekleştirilebilmektedir.
Çalışmanın en önemli yeniliklerinden biri, kanadı tek bir yapı olarak değerlendirmek yerine, kök, kök-orta, orta, orta-uç ve uç olmak üzere beş farklı aerodinamik bölgeye ayırarak her bölge için görev odaklı en uygun airfoil geometrisinin belirlenmesidir. Böylece yüksek irtifa görevlerinde karşılaşılan farklı aerodinamik gereksinimler ayrı ayrı değerlendirilmekte ve gerçek görev senaryolarını temsil eden daha verimli kanat tasarımları elde edilebilmektedir.
Geliştirilen hibrit karar destek ekosistemi; yalnızca aerodinamik performansı değil, seyir, loiter ve tırmanış gibi gerçek görev fazlarını birlikte değerlendirerek her kanat bölgesi için optimum profil seçimleri gerçekleştirmektedir. Ardından bu profiller yerel genetik optimizasyon ile iyileştirilmekte ve son aşamada üç boyutlu CFD analizleri ile doğrulanarak gerçek mühendislik koşulları altında test edilmektedir.
Bu yaklaşım yalnızca belirli bir kanat profili öneren bir çalışma değil; gelecekte geliştirilecek yerli yüksek irtifa İHA'larının ön tasarım süreçlerinde kullanılabilecek, yapay zekâ destekli, modüler ve ölçeklenebilir bir mühendislik karar destek altyapısı sunmaktadır. Geliştirilen metodoloji farklı İHA sınıflarına, sabit kanatlı hava araçlarına ve geleceğin hava platformlarına uyarlanabilecek esnek bir mimariye sahiptir.
Proje, Türkiye'nin savunma sanayisinde ihtiyaç duyduğu yerli ve milli tasarım kabiliyetlerinin geliştirilmesine katkı sunmayı, tasarım süreçlerini hızlandırmayı, hesaplama maliyetlerini azaltmayı ve mühendislik kararlarını daha güvenilir hale getirmeyi hedeflemektedir. Yapay zekâ ile fizik tabanlı mühendislik analizlerini aynı platformda buluşturan bu çalışma, yalnızca bugünün ihtiyaçlarına değil, geleceğin savunma teknolojilerine yönelik özgün bir mühendislik vizyonu ortaya koymaktadır.
Bu özgün çalışma ile Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, TEKNOFEST 2026 Üniversite Öğrencileri Araştırma Proje Yarışması Savunma, Uzay ve Havacılık kategorisinde Türkiye üçüncülüğü elde ederek, üniversitenin bilimsel üretim gücünü ve savunma sanayisine yönelik yenilikçi mühendislik yaklaşımını ulusal ölçekte başarıyla temsil etmiştir.