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: 114
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
- On the drag of a warhead fragment flying at different orientation angles
Farklı yönelme açılarında uçan bir harp başlığı parçacığının sürüklenmesi
MAHİ BİLGE BİLGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KAYA
- Rapid lift and drag prediction tool with multi-layer perceptron model for supercritical airfoils
Çok katmanlı algılayıcı ile eğitilmiş süperkritik kanatlar için hızlı tasarım aracı
CANER ATLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR UĞRAŞ BARAN
DOÇ. DR. HANDE ALEMDAR
- Sdbd (surface dıelektrıc barrıer dıscharge) plazma teknolojisinin hava aracı aerodinamiğine olan etkilerinin analiz edilmesi
Analysis of the effects of sdbd (surface dielectric barrier discharge) plasma technology on aircraft aerodynamics
NESİJ ÜNAL
Doktora
Türkçe
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiErciyes ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRUL OKTAY
- Eş zamanlı öğrenme kontrol tekniği ile dört pervaneli bir insansız hava aracının aerodinamik kuvvetlerinin araştırılması
Investigation of aerodynamic forces of a quadcopter unmanned aerial vehicle with a concurrent learning based adaptive control techniques
BURAK DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Uçak MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER ÖZGÖREN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT OBUZ
- Makine öğrenimi tabanlı kanat profili üzerindeki aerodinamik kuvvetlerin tahmini ve şekil optimizasyonu modelinin geliştirilmesi
Machine learning based prediction of aerodynamic forces on wing profile and development of shape optimization model
ABDULSAMET EKŞİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK SEVGEN