Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) ile bir insansız hava aracı için uçuş kontrolü
Flight control of an unmanned aircraft by adapti̇ve neuro-fuzzy inference system (ANFIS)
- Tez No: 432790
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMRE KIYAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Havacılık Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Bu çalışmada, insansız bir hava aracı olan Telemaster uçağının, DATCOM yazılımı yardımıyla kararlılık türevleri bulunmuştur. Bu kararlılık türevleri ile hava aracının matematiksel bir modeli MATLAB Simulink ortamında oluşturulmuştur. Belirlenmiş performans kriterlerini sağlayacak şekilde hız, yükseklik ve sapma açısı PID denetleyicileri tasarlanmıştır. Tasarlanan PID denetleyicileri ile eğitilen sinir ağları yardımıyla, bir bulanık mantık denetleyicilerinin parametreleri bulunmuştur. Önceden belirlenmiş, rüzgârlı hava koşullarını içeren bazı senaryolarda PID ve ANFIS denetleyicilerinin performansları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, the stability derivatives of Telemaster unmanned aircraft are found by DATCOM software. Using this data, the mathematical model of the aircraft is created in the MATLAB Simulink environment. According to some predetermined performance constraints, speed, altitude and yaw angle PID controllers are designed. The parameters of ANFIS controllers are determined by trained neural networks with the designed PID controllers. The performances of ANFIS and PID controllers are tested in some scenarios which consists of windy conditions.
Benzer Tezler
- Tiroid nodüllerinin genetik algoritma ile eğitilen anfıs yöntemi kullanılarak iyi huylu ve kötü huylu olarak ayrıştırılması ile yeni bir bilgisayar destekli tanı temelli risk sınıflandırma sistemi önerilmesi
Differentiation of benign and malignant thyroid nodules with anfis by using genetic algorithm and proposing a novel cad-based risk stratification system of thyroid nodules
AHMET CANKAT ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Power allocation for cooperative NOMA systems based on adaptive-neuro fuzzy inference system
Uyarlanabilir nöro bulanık çıkarım sistemine dayalı işbirlikli NOMA sistemleri için güç tahsisi
MELİKE NUR ÜÇBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Yağış-akış ilişkisinin yapay zeka yöntemleri ile modellenmesi
Modeling the rainfall-runoff relationship with artificial intelligence methods
YUNUS YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiDicle ÜniversitesiHidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ÖNEN
- Flow coefficient modeling using the fuzzy SMRGT method compared with anfis and ANN methods: An example of the Aksu River basin
Bulanık SMRGT yöntemi kullanarak akış katsayısını modelleme ve anfis ve ANN yöntemleriyle karşılaştırılması: Aksu Nehri havzası örneği
RUYA MEHDI ZAINALABDEEN ZAINALABDEEN
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE YETER GÜNAL
- Hizmet sektörü için bir tepkisel çizelgeleme sistem önerisi-Acil servis kontrol sistemi
Proposal of a reactive scheduling system for service sector-Emergency room control system
ŞAFAK KIRIŞ
Doktora
Türkçe
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAT YÜZÜGÜLLÜ