Geri Dön

Direct adaptive flight envelope protection

Doğrudan adaptif uçuş zarfı koruması

PDF İndir

  1. Tez No: 442176
  2. Yazar: GÖNENÇ GÜRSOY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Havacılık Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Aircraft Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

Bu tezde uçuş zarfı koruması için gerekli olan iki önemli sinyal: limit marjini olarak bilinen zarf limitlerine uzaklık ve kontrol marjini olarak bilinen kontrol limitlerine uzaklık sinyalleri, adaptif sinir ağı tabanlı yaklaşık modeller kullanılarak tahmin edilmiştir. Eş zamanlı öğrenme olarak bilinen ve sinyallerinin sınırlı olduğu garanti edilen bir adaptif öğrenme yöntemi, yapay sinir ağı katsayılarını güncellemek için kullanılmıştır. Anlık veriler ve geçmişte kaydedilen veriler eş zamanlı olarak katsayı güncellemesinde kullanılmıştır. Eş zamanlı öğrenme için gerekli olan veriler, en küçük tekil değeri büyütme yöntemi kullanılarak çevrimiçi kaydedilmiştir. Literatürde bulunan, anlık verileri kullanmaya dayalı öğrenme yöntemlerine göre daha iyi adaptasyon sonuçları elde edilmiştir. Elde edilen çevrimiçi modeller kullanılarak limit ve kontrol marjinleri tahmin edebilecek yeni yöntemler sunulmuştur. Sunulan yeni yöntemler, çevrimiçi iterasyonları ve önceki adaptif yöntemlerde ihtiyaç duyulan çevrimiçi iterasyon tabanlı varsayımları gerektirmemektedir. Geliştirilen yeni yöntemlerin verimliliği, doğrusal olmayan uçak ve helikopter modelleri kullanılarak limit ve kontrol marjinleri tahmininde ve kontrol limitleme yöntemi ile limitlerden kaçınılarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two vital signals to enable flight envelope protection, namely the onset to the flight envelope, i.e. limit margin, and the available control travel to reach the limit boundary, i.e. control margin, are estimated using adaptive neural-network-based approximate models. An adaptive learning method, known as concurrent learning, is used to update the adaptive weights online with guaranteed signal bounds. Current and previously recorded data are used concurrently in the weight update. Minimum singular value maximization method is used to record necessary data online for concurrent learning. Results showed better convergence properties of the network weights compared with results in the literature in which only the current data is used for network weight updates. New methodologies are introduced to calculate limit and control margins from approximate online models. None of the introduced methods require online iterations and therefore remove a previously introduced assumption related to iteration convergence. Nonlinear fixed wing and rotary wing aircraft models are used to show the effectiveness in simulation for estimating limit and control margins and avoiding the limit through artificial control saturation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    595970

    Testing of a flight envelope protection system for fly-by-wire aerial vehicles

    Fly-by-wire hava araçları için uçuş zarfı koruma sisteminin test edilmesi

    BULUT EFE AKMENEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK

  2. Tez No

    285611

    Adaptive control of guided missiles

    Güdümlü füzelerin adaptif kontrolü

    KADRİYE TİRYAKİ KUTLUAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK

  3. Tez No

    764082

    Fault-tolerant gain-scheduling control laws applications to a passenger aircraft

    Hata toleranslı kazanç-ayarlamalı kontrol kurallarının bir yolcu uçağına uygulamaları

    AISHA SIR ELKHATEM ALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Uçak MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF NACİ ENGİN

  4. Tez No

    400652

    Online identification investigation

    Başlık çevirisi yok

    MURAT TÜRE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Havacılık MühendisliğiUniversity of Bath

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. J. K. M. MACCORMAC

  5. Tez No

    911905

    Mühendislik problemlerinin çözümü için yeni bir hiper-sezgisel algoritma tasarımı

    Design of a novel hyper-heuristic algorithm for solving engineering problems

    YUNUS HINISLIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ

Geri Dön