Uçuş veri kaydedicisinden alınan veriler kullanılarak yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle irtifa tahmini


Creative Commons License

Öğr. Gör. SANCAK DEMİRYÜREK

Tez Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Uçak Elektrik Elektronik, Türkiye

Tez Danışmanı: Mustagime Tülin Yıldırım

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İrtifa bilgisi uçaklar için emniyetli uçuşun temel unsurlarından birisidir. Dünyanın her yerinde deniz seviyesi eşit olduğundan Wright kardeşlerin ilk uçuşundan beri temel alet olarak kullanılan altimetre deniz seviyesinden ölçüm yapmaktadır. Bu ölçüm sistemlerinin temel prensipleri günümüz uçaklarına kadar geçerliliğini korumuştur. Yalnızca bazı düzeltme parametreleri otomatik sistemlerce ekleme yapılarak yeni nesil ekranlarla pilotlara iletilmektedir. Durum buyken irtifa ölçen altimetrenin ölçüm yaptığı Pitot-Statik Sistem günümüze kadar aynı prensiple süregeldiğinden aynı sistemin yedeği haricinde alternatif bir çalışma prensibine sahip sistem üretilmemiştir. Günümüze kadar meydana gelen kazalara bakıldığında bu kazaların birçoğunun Pitot-Statik Sistemde oluşan hatalardan meydana geldiği görülmektedir. Bundan dolayı bilim çevresi sistemlerin alternatiflerini aramak ve geliştirmek için yeni yöntemlere başvurmuştur. Bu tez çalışmasının amacı, Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık yönterini kullanarak, doğruluğu kanıtlanmış barometrik sistem üzerinden çalışan altimetreye alternatif olarak irtifa tahmini yapan bir yöntem ve sistem üretmektir. Bu kapsamda Hava Veri Bilgisayarı, Pitot-Statik Sistem ve Uçuş Veri Kaydedicilerden alınan verilerle irtifa bilgisi hesaplama yöntemleri araştırılmıştır. Araştırmaların birçoğunda aynı sistemlerdeki verilerle hesaplama yapmak yerine alternatif bir sistemden gelen verilerin hesaplanması tercih edilmiştir. Bu sistemlerde çalışma prensibi olarak hem farklı birimlerden veri alarak hem de farklı hesaplama yöntemleriyle alternatif üretmesi amaçlanmıştır. Yapay Sinir Ağlarının deneyimleyerek öğrenme ve Bulanık Mantık Sistemlerinin belirsizlikleri ortadan kaldırması özelliğiyle kullanılmış, yeni bir hesaplama yöntemi sunulmuştur. Bu yöntemde Boeing 737-800 tipi uçağın uçuş veri kaydedicisinden alınan barometrik irtifa ve dikey ivmelenme verilerini, Yapay Sinir Ağlarında farklı ağ yapılarını farklı algoritma türlerinde kullanarak, Bulanı Mantık Sisteminde ise farklı üyelik fonksiyonlarını kullanarak irtifa tahmininde bulunulmuştur. Üretilen tahminler gerçek değerlerle karşılaştırılarak doğruluk oranları analiz edilmiştir. Önerilen yöntemlerin havacılıkta güvenle kullanılabileceği ve uygulama kolaylığı analizlerle ispat edilmiştir.