Atmosferik korona deşarj iticisi tasarımı, imalatı ve performans karakteristiklerinin incelenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu doktora tezinde, atmosferik koşullarda çalışan elektrohidrodinamik (EHD) itkici sistemlerin tasarımı, imalatı ve performans analizi yapılmıştır. Çalışmanın odak noktası, korona deşarjı ile oluşturulan iyonik rüzgarın Lorentz kuvvetleri ile desteklenerek sistem verimliliğinin artırılmasıdır. Öncelikle EHD sistemlerin tarihsel gelişimi, mekanizmaları ve teorik modelleri incelenmiştir. Ardından çok iğneli–silindir elektrot konfigürasyonuna sahip hibrit bir EHD itkici sistem tasarlanıp üretilmiş; solenoid bobin entegre edilerek manyetik alanın iyon hareketine ve akış hızına etkileri araştırılmıştır. Ayrıca, elektrik ve manyetik alanlardan bağımsız çalışan lazer–fotodiyot temelli özgün bir ölçüm cihazı geliştirilmiş ve iyonik rüzgarın yüksek doğrulukla ölçülmesi sağlanmıştır. Deneysel bulgular, manyetik alanın EHD akışa katkı sağladığını, iyonik rüzgar hızının ve itki performansının belirgin şekilde arttığını göstermiştir. Elde edilen veriler, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), K-Nearest Neighbors (KNN) ve topluluk öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilmiştir. Karşılaştırmalar, özellikle SVR ve GB'nin en yüksek doğruluğu sunduğunu ortaya koymuştur. Böylece, makine öğrenmesi yaklaşımlarının klasik modellere kıyasla sistem performansını öngörmede daha başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Tezin özgün katkıları; hibrit EHD itkici sistemin geliştirilmesi, Lorentz kuvvetlerinin atmosferik koşullarda deneysel doğrulanması, bağımsız hassas bir ölçüm cihazının tasarlanması ve EHD performansının yapay zekâ ile modellenmesi olarak özetlenebilir. Sonuç olarak çalışma, elektrohidrodinamik akışların hibrit elektro–manyetik yöntemlerle iyileştirilebileceğini göstermekte; mikro ölçekli soğutma sistemlerinden uzay itki teknolojilerine kadar geniş uygulamalarda kullanılabilecek yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.
This doctoral dissertation presents the design, fabrication, and performance evaluation of electrohydrodynamic (EHD) thrusters operating under atmospheric conditions. The study aims to enhance efficiency by reinforcing the ionic wind produced via corona discharge with Lorentz forces. After reviewing the historical development, physical mechanisms, and theoretical models of EHD systems, a hybrid thruster with a multi-needle-to-cylinder electrode configuration was designed and constructed. A solenoid coil was integrated to examine the influence of magnetic fields on ion dynamics and flow velocity. In addition, a novel laser–photodiode–based device, immune to external electric and magnetic fields, was developed to achieve high-precision flow measurements. Experimental findings verified that magnetic fields significantly improved EHD performance, leading to increased ionic wind velocity and thrust. The experimental data were analyzed using Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), K-Nearest Neighbors (KNN), and ensemble learning methods. Among these, SVR and GB provided the most accurate predictions, demonstrating that machine learning techniques can outperform conventional theoretical models in forecasting system behavior. The main contributions of this study include: development of a hybrid EHD thruster, experimental validation of Lorentz force effects under atmospheric conditions, design of a high-accuracy flow measurement system, and application of artificial intelligence to model and optimize EHD performance. In conclusion, the research shows that EHD flows can be effectively enhanced through hybrid electro–magnetic approaches, offering a promising foundation for applications ranging from micro-scale cooling systems to space propulsion technologies.
This doctoral dissertation presents the design, fabrication, and performance evaluation of electrohydrodynamic (EHD) thrusters operating under atmospheric conditions. The study aims to enhance efficiency by reinforcing the ionic wind produced via corona discharge with Lorentz forces. After reviewing the historical development, physical mechanisms, and theoretical models of EHD systems, a hybrid thruster with a multi-needle-to-cylinder electrode configuration was designed and constructed. A solenoid coil was integrated to examine the influence of magnetic fields on ion dynamics and flow velocity. In addition, a novel laser–photodiode–based device, immune to external electric and magnetic fields, was developed to achieve high-precision flow measurements. Experimental findings verified that magnetic fields significantly improved EHD performance, leading to increased ionic wind velocity and thrust. The experimental data were analyzed using Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), K-Nearest Neighbors (KNN), and ensemble learning methods. Among these, SVR and GB provided the most accurate predictions, demonstrating that machine learning techniques can outperform conventional theoretical models in forecasting system behavior. The main contributions of this study include: development of a hybrid EHD thruster, experimental validation of Lorentz force effects under atmospheric conditions, design of a high-accuracy flow measurement system, and application of artificial intelligence to model and optimize EHD performance. In conclusion, the research shows that EHD flows can be effectively enhanced through hybrid electro–magnetic approaches, offering a promising foundation for applications ranging from micro-scale cooling systems to space propulsion technologies.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
