Learning drag coefficient of ballistic targets using gaussian process modeling
Balistik hedeflerin sürtünme katsayısının gaussian süreç modeliyle öğrenilmesi
- Tez No: 595312
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Balistik obje takibi, obje dinamiğini doğrudan etkileyen balistik katsayının kestirimini içermektedir. Çoğu çalışmada, bu balistik katsayı obje uçuşu boyunca sabit kabul edilmektedir. Gerçekte, balistik katsayı obje süratinin bir fonksiyonudur ve objenin aerodinamik özelliklerine bağlıdır. Literatürde düşme noktası öngörümü, balistik obje havadayken objenin satıh ile buluşacağı konumun öngörüm problemidir. Öngörüm doğruluğu, balistik katsayının öngörüm modelinde nasıl ele alındığına bağlıdır. Bu tezde, obje sürati ve balistik katsayı arasındaki ilişkiyi tanımlayan fonksiyonu gözlemlere dayalı olarak öğrenmek için bir metot önerilmektedir. Bu öğrenilen fonksiyon daha sonra düşme noktası öngörümü boyunca kullanılır. Bilinmeyen bu fonksiyon Bayesçi yaklaşım altında Gauss süreci vasıtasıyla öğrenilmektedir. Önerilen yöntem ve geleneksel metotlar gerçekçi bir benzetim ortamında karşılaştırmalı olarak çalışılmıştır. Önerilen yöntemi karakterize etmek amacıyla geniş çaplı analizler yürütülmüş, yöntemin karekök ortalama hata ölçütü açısından geleneksel metotlardan daha iyi bir düşme noktası öngörüm performansı olduğu gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Ballistic object tracking involves estimating an unknown ballistic coefficient which directly affects the dynamics of the object. In most studies, the ballistic coefficient is assumed to be constant throughout the object's flight. In reality, the ballistic coefficient is a function of the speed of the object and depends on the object's aerodynamic properties. In the literature, the impact point prediction is defined as predicting the position that the object is expected to hit on the ground while the object is still on the fly. The accuracy of the impact point prediction highly depends on the treatment of the ballistic coefficient in the prediction model. In this thesis, we propose a method to learn the unknown function that describes the relationship between the speed and the ballistic coefficient of the object from the observations. Then, the function is used to predict the impact point of the ballistic object. The unknown function is learned via Gaussian process in the Bayesian framework. The proposed and conventional methods are comparatively studied in a realistic simulation environment. Extensive simulation studies are conducted to characterize the performance of the proposed method and it is shown that the method has a better impact point prediction performance than the conventional ones in terms of the root mean square error.
Benzer Tezler
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Sivas ili cumhuriyet üniversitesi tip fakültesi numune ve sosyal sigortalari kurumu hastanelerinde çalişan hemşirelerin intra venöz (damar içi) sivi tedavisine ilişkin bilgi ve uygulamalari
The knowledge and practice related to the intravenous fluid theraph of the nurses working at the hospital of the medical faculty in cumhuriyet university, numune hastanesi and sosyal sigortalar kurumu hastanesi in sivas
İLKAY KALELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
