Geri Dön

Uçaklarda uçuş esnasında meydana gelebilecek buzlanma risk derecesinin ysa kullanılarak tahmin edilmesi

Estimation of the degree of icing that may occur during flight in airplanes using ann

  1. Tez No: 450525
  2. Yazar: SERHAT FENAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAMDİ ERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sivil Havacılık, Civil Aviation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Uçaklar değişken hava şartları nedeniyle sürekli buzlanma riski altında bulunmaktadırlar. Ortam sıcaklığı ve havadaki sıvı su miktarı faktörleriyle uçaklarda meydana gelen buzlanma, uçakların uçuş güvenliğini, performansını ve verimini etkileyen bir unsurdur. Buz algılama sistemleri buzlanma başlangıcını tespit edip, uçuş ekibini buzlanmanın zararlı etkilerine karşı uyarmak ve buzlanma önleme sistemlerini çalıştırmak için gerekli bir sistemdir. Buz algılama sistemlerinin buz algılayıp kokpitte gösteren veya buz koruma sistemini otomatik etkinleştiren gibi çeşitli türleri bulunmaktadır. Buzu algılayıp kokpitte gösteren sistemler, buz giderme sisteminin çalıştırılması sorumluluğunu pilota yüklemektedir. Bu durumda insan faktörü devreye girmekte ve buz giderme sistemlerin çalıştırılmaması veya çalıştırmak için geç kalınması gibi olumsuz durumlar meydana gelebilmektedir. Buzu algılayıp otomatik etkinleştiren sistemler ise buzlanma şiddetini tahmin edemediklerinden fazla çalışıp uçak performansını ve verimini düşürebilmektedirler. Bu tez çalışmasında, uçaklarda meydana gelebilecek buzlanma risk derecesini YSA (Yapay Sinir Ağları) kullanarak tahmin etme amaçlanmıştır. Bu kapsamda, literatürde uçaklarda meydana gelen buzlanma, buzlanma tespiti ve giderilmesi üzerine yapılan çalışmalar incelenmiş ve YSA'na dayanan bir yöntem sunulmuştur. Hangi ortam sıcaklığı ve havadaki su miktarında hangi tip ve derecede buzlanma meydana geldiğine ilişkin parametreler bulunup YSA ile eğitilmiştir. İnsan beyninin bilgi işleme yöntemine benzeyen YSA, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Tüm bu nedenlerden dolayı çalışmamız da YSA tercih edilmiştir. Farklı ağ yapıları denenerek, optimum sonuçlar için grafikler verilmiştir. Benzetim sonuçları, önerilen sinir ağı metodunun uçuşta meydana gelebilecek buzlanma risk derecesini tahmin etmede önerilen bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Planes, due to the changing weather conditions, are at a constant risk of icing. Ambient temperature and icing occurring in aircraft with airborne liquid water content factor, aircraft flight safety is a factor that affects the performance and efficiency. Ice detection system for detecting the onset of icing, icing the flight crew to warn against the harmful effects and is required to run the icing prevention system. The ice detection system to detect ice, or ice protection system in the cockpit, indicating there are various types such as automatically activates. System showing the cockpit detect ice, the operation of the de-icing system imposes the responsibility of the pilot. In this case, adverse conditions, such as the human factor into play and de-icing systems running late or not to run may occur. The system activates automatically detect ice, can reduce the severity of icing much work they can not predict the aircraft's performance and efficiency. In this study, icing can occur in the air, the degree of risk Artificial Neural Networks (ANN) is intended to estimate using. In this context, aircraft icing occurring in the literature, ice detection and removal, and examined studies on ANN based method is presented. Which at ambient temperature and atmospheric water content, which type and degree of frost that occurred on the availability parameters are trained ANN. ANN similar to information processing in the human brain, is widely used in the solution of nonlinear problems. For all these reasons, our study also ANN is preferred. Trying out different network structures, graphs are given for optimum results. Simulation results of the proposed neural network method to estimate the icing on the flight degree of risk that may occur, can used as a method.

Benzer Tezler

  1. Uçak elektrik dağıtım sistemlerinde yük dengeleme ve arızaların analizi

    Load balancing and faults analysis in aircraft electric distribution systems

    YILMAZ KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  2. Metropoliten kent çeperindeki yerleşimlerde yapısal dinamikler-İstanbul metropoliten kent çeperi örneği

    Structural dynamics in the settlements around metropolitan periphery-The case of İstanbul city periphery

    ÖZLEM GÜNGÖR ÖZÇEVİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MESTURE AYSAN

  3. Hava soğutmalı yağ soğutucusu dizaynı

    Design of air cooled oil cooler

    ATİLLA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. TEMEL KOTİL

  4. İnsansız hava araçlarında kullanılan kanatçıkların sayısal incelenmesi

    Numerical analysis of winglets used for unmanned aerial vehicles

    AHMET BUĞRA ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNVER KAYNAK

  5. Numerical simulation of aircraft icing with an adaptive thermodynamic model considering ice accretion

    Buz birikimini göz önüne alarak uyarlanmış bir termodinamik model ile uçakta buzlanmanın sayısal benzetimi

    HADI SIYAHI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ