Estimating instrumentation data acquired during flight test from a helicopter engine using predictor models
Helikopter motorundan toplanan uçuş test enstrumantasyon verilerinin öngörücü modellerle tahmin edilmesi
- Tez No: 693871
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Helikopter tasarım sürecinin en tehlikeli kısmı uçuş test aşamasıdır. Testler sırasında yapılacak en ufak hata veya yanlış hesaplamalar ciddi kazalara sebep olabilir. Bu sebeple uçuş testleri sırasında helikopterin sağlık durumunun takip edilebilmesi için özellikle kritik bölgeler olmak üzere helikopterin çoğu parçası algılayıcılarla enstrümante edilir. Algılayıcılardan toplanan veriler anlık olarak yer istasyonuna iletilip alanlarında uzman ki¸siler tarafından yorumlanarak beklenmedik bir durumun önceden fark edilmesi sağlanır. Ancak algılayıcı veya veri toplama ünitelerinde oluşacak bir arıza sonucunda toplanan verinin güvenilirliği kalmaz. Bu gibi durumlarda veri analiz ekipleri tarafından gelen veri yanlış yorumlanarak gereksiz yere testin kesilmesine veya öngörülebilecek bir kazanın fark edilmemesi gibi ciddi sonuçlara yol açabilir. Bu tez kapsamında oluşturulan hibrit sistemde Karar Ağacı modeli kullanılarak verideki bozulma miktarı ve Yapay Sinir Ağı kullanılarak da olması gereken verinin tahmini gerçekleştirilmektedir. Oluşturulan bu sistem TUSAŞ envanterinde bulunan bir helikopterin uçuş testleri sırasında motorundan toplanan sıcaklık verileri üstünde eğitilip test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Flight test of a helicopter is the most dangerous phase of its development project. Any minor mistake or miscalculation during a test could lead to a catastrophic accident. In order to protect the health of a helicopter during a test, lots of sensors are placed on critical parts and equipment of the helicopter. Data acquired from these sensors are monitored by the experts from different fields through the test and in any kind of unexpected or out of limit data, these experts interfere with the test procedure. Acquiring miscalibrated sensor data or even losing the sensor completely would increase the potential risk and delay the test although there is no problem on helicopter. Also having miscalibrated or no data from a sensor makes a part of the helicopter invisible for analysis. Due to all these reasons, we propose a hybrid system composed of decision tree that calculates the noise ratio of the sensor readings and neural network that replaces miscalibrated ones with accurate predictions based on the other sensor readings. In this paper, we present the models and how we construct them, test them on semi-synthetic data and show that these models can be used in production and testing systems in real life.
Benzer Tezler
- İki aşamalı en küçük kareler yöntemi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMRA AKSAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞABAN EREN
- İki melez pamuk populasyonunda verim ve verimle ilgili özellikler üzerinde araştırma
Başlık çevirisi yok
MEVLÜT TOS
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatEge ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ HAZIM EMİROĞLU
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER