Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hakan ÜNSAL
Danışman: Mesut Düzgün
Özet:
Bu çalışma, İnsansız Hava Araçları (İHA) için kullanılan pervanelerin aerodinamik performansının belirlenmesinde yapay sinir ağları (YSA) temelli bir yöntemi ele almaktadır. Çalışmanın odak noktası, yapay sinir ağları kullanarak simülasyon test verileri ile rüzgar tüneli test verilerinin entegrasyonu ve karşılaştırılmasıdır. İlk olarak, Python programlama dili kullanılarak, İHA pervaneleri için simülasyon test verileri belirli bir formata dönüştürülmüş ve bu veriler üzerinde yapay sinir ağları kullanılarak modellemeler yapılmıştır. Bu modeller yardımıyla rüzgar tüneli test verilerine karşılık gelen simülasyon sonuçları çıkarılmıştır. Ardından, gerçek verileri simüle etmek amacıyla rüzgar tüneli testlerinden elde edilen verilerle simülasyon için yapılan yapay sinir ağlarıyla oluşturulan model sonuçları karşılaştırılmıştır. Daha sonra rüzgar tüneli karşılığı olan simülasyon verileri ile rüzgar tüneli test verileri birlikte tekrar yapay sinir ağları kullanılarak modellenmiştir. Model performanslarına bakıldığında rüzgar tüneli modelleri ortalama olarak %99,81 oranda rüzgar tüneli verilerini doğru şekilde tahmin edebilmektedir. Elde edilen yapay sinir ağları modelleri ile rüzgar tüneli testine gitmeden, farklı pervane tiplerinin aerodinamik performansı hakkında önemli bilgiler elde edilmiştir. Bununla birlikte, Uluslararası Standart Atmosfer (ISA) koşullarına göre ISA formüllerinin eklenmesiyle, pervane verilerinin irtifaya göre değişen performansı da çıkarılmıştır. Bu sayede, farklı irtifa koşullarında pervanelerin itki ve güç gereksinimleri belirlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma İHA pervanelerinin aerodinamik performansının daha hassas bir şekilde analiz edilmesine ve tasarımının optimize edilmesine olanak sağlamaktadır. Bu yaklaşım ile İHA pervanelerinin aerodinamik performansının çok doğruluklu bir şekilde modellenmesi sağlanmıştır. Rüzgar tüneli test verisi olmayan pervanelerin performansının belirlenmesi için önemli bir adım atılmıştır. Elde edilen veriler, İHA'ların tasarımı ve performansını optimize etmek için değerli bir kaynak oluşturmaktadır.
Anahtar Kelimeler : İnsansız hava araçları (İHA), pervane, İHA motorları, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları (YSA), rüzgar tüneli, simülasyon, itki sistemi