Yapay sinir ağları temelinde uçağın yanlamasına ve uzunlamasına hareket kontrolu
Lateral and longitudinal control of aircraft based on a neural network
- Tez No: 152159
- Danışmanlar: DOÇ.DR. ŞAKİR KOCABAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
ÖZET YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELİNDE UÇAĞININ YANLAMASINA VE UZUNLAMASINA HAREKET KONTROLÜ Maaliyet ve zaman artarken Teknolojini bir numaralı hedefi“en hızlı, en iyi, en ucuz”olmaya başladı. NASA başta olmakla birçok araştırma merkezleri bu yönde araştırmalar yapmaya başladı. NASA bir uzay aracında bol fiziksel sistemlerin analitik sistemlerin geçmesini araşatıran projelere destek vermeye başlamıştı. Sensor başarısız olduğu zaman bulma, tanımlama ve çözümleme sistemi olarak Yapay Sinir Ağları ile Yunuslama, Yuvarlanma ve Sapma açılarını tahmin edebilecekti. Gyro sensor başarısız olduğu zaman Mantıksal şema yadımı ile bulma, tanımlama tahmin edilebilirdi. Ek olarak bu sistem sensor başarısız olduktan sonra başarısız olmuş sensorun yerine tahmin ederek geçebilir. Böyle bir sistem düşünülmüş, modellenmiş ve Simulink programlama platformunda test edilmiştir. Çeşitli sensor başarısız olduğu zaman bu zaman sistem zeki şekilde doğru ve zamanında hatayı bulacak, tanımlayacak, ve çözümleyebilecek. Akıllı Uçuş Kontrol Sisteminin hedefi öyle bir uçuş kontrol sistemi geliştirmektir ki Yapay Sini ağları kullanarak etkili şekilde uçak stabilitesini ve kontrol parametrelerini tanımlayabilmelidir. Bu bilgi koşullar başarısız olduğunda uçak performansını optimize etmekte yararlanılacaktır. Bu çalışmada önce geleneksel kontrol yöntemleri ile uçağın ölçülebilir parametreler ile kontrolü yapılmış daha sonra ölçüm yapılmadığı sensorların başarısızlığı durumunda eğitilmiş kontrolörün uçağın azami kontrolünü başarılı şekilde sürdürebileceği gösterilmiştir. Bu amaçla MATLAB simulasyon paketi kullanılarak bu kontrolü simule edilerek grafiklerin sonuçları değerlendirilimiştir. ıx
Özet (Çeviri)
SUMMARY LATERAL AND LONGITUDINAL CONTROL OF AIRCRAFT BASED ON A NEURAL NETWORK Its“faster, better, cheaper”initiative to increase the number of missions while decreasing mission cost and time. Accordingly, NASA began supporting research efforts to replace physically redundant systems on board spacecraft with analytically redundant systems. The sensor failure, detection, identification and accommodation (SFDIA) system eliminates physical redundancy by supplying neural network estimations for the pitch, roll, and yaw rate gyros. A Boolean logic scheme utilizes the estimations to detect and identify gyro sensor failures. Additionally, the SFDIA replaces a faulty sensor with its estimate to ensure nominal flight conditions after a sensor failure. The SFDIA was written, modeled and tested in the Simulink programming environment. Various sensor failures were artificially injected into each parameter. In each case, the SFDIA accurately and timely detected, identified, and accommodated the faulty sensor.
Benzer Tezler
- Bir uçak kanadının sağladığı toplam taşıma değerinin ortam ve uçuş şartlarına bağlı olarak değişiminin yapay sinir ağları metodu ile programlanması
Programming of the total lift value variation on an airfoil, depending on flight environment and conditions, using neural network tool
ALİ UÇARLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CAHİT KURBANOĞLU
- Digital-twin flight modelling through machine learning for trajectory error estimation and recovery
Rota hesaplamalarında makine öğrenmesi tabanlı dijital ikiz uçuş modeli
MEVLÜT UZUN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN
- İki boyutlu yapısal olmayan ağların adaptasyonu
Adaptive remeshing on two dimensional unstructured meshes
SERDAR DİLAVER
- Metal sektöründe risklerin derecelendirmesi ve denetim karar destek sistemi
Evaluation of the risks in metal sector and inspection decision support system
CEMAL CAN AYANOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
KazalarGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KURT
- Yapay sinir ağları metodu ile kalıp işlerinde bir verimlilik ve adam-saat tahmini modeli
Efficiency and man-hour analysis model in formwork operations by using artificial neural networks method
MURAT SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Kültür Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN