Uçuşa elverişlilik için derin öğrenme yöntemi ile pist yüzeyi çatlak tespiti yaklaşımı
Deep learning based runway surface crack detection approach for airworthiness
- Tez No: 811866
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sivil Havacılık, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Civil Aviation, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Uçuşa elverişlilik, pist yüzey denetimi, derin öğrenme, evrişimli sinir ağları, Airworthiness, runway surface control, deep learning, convolutional neural network
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uçuş emniyeti, günümüz havacılık endüstrisinde en çok önem verilen temel konular arasındadır. Pist yüzey şartlarının denetim ve kontrolleri, güvenli bir uçuş için büyük önem taşır. Pist yüzey şartlarında kontrol edilecek hususlardan biri pist üzerindeki zemin hasarı, kaba veya kırık yüzeylerdir (çatlama, kırılma, kopma, açılma vb.). Bunun kontrolü, ilgili alanda eğitim almış personeller tarafından yapılır ancak bu tarz bir kontrol zaman alıcı bir süreçtir. Derin öğrenme, son yıllarda oldukça popüler hale gelmiş bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Temel olarak verinin temsilinden öğrenmeye dayalıdır. Bir görüntü için temsil denildiğinde; piksel başına yoğunluk değerlerinin bir vektörü veya kenar kümeleri, özel şekiller gibi özellikler anlaşılabilir. Bu özellikleri gerekli keşif yeterli düzeyde yapılabildiğinde veriyi daha iyi temsil etmektedir. Bu aşamada yine bir avantaj olarak, derin öğrenme yöntemleri, elle çıkarılan özellikler (handcrafted features) yerine veriyi en iyi temsil eden hiyerarşik özellik çıkarımı için etkin işlevlere sahiptirler. Bu tez çalışmasında, farklı bir yaklaşım olarak pist yüzeyindeki çatlakların tespiti için iki farklı derin öğrenme modeli sunulmuştur. İlk modelde evrişimli sinir ağı sıfırdan eğitilmiş, ikinci modelde ise önceden eğitilmiş AlexNet mimarisi ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Modeller, veriler üzerinde test edilmiş ve elde ettikleri başarı oranları tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Flight safety is one of the most important fundamental issues in today's aviation industry. The monitoring and control of runway surface conditions is of great importance for a safe flight. Runway surface conditions include checking for damage to the runway surface and rough or broken surfaces (cracks, breaks, tears, openings, etc.). These inspections are carried out by trained personnel, but this type of inspection is a time-consuming process. Deep learning has become a very popular machine learning technique in recent years. It focuses mainly on learning data representations. A vector of intensity values per pixel, or features such as edge clusters and user-defined shapes, can be taken into account when considering a representation for an image. These features better represent the data if the necessary discovery can be made at an appropriate level. Deep learning techniques now have an advantage over traditional methods in that they use effective hierarchical feature extraction algorithms that best reflect the data. This thesis proposes two different deep learning models as an alternative approach to crack detection on runway surfaces. The first approach is to train convolutional neural networks from scratch for classification, while the second approach is to fine-tune the pre-trained AlexNet architecture. The models were tested on the data and their success rates were determined.
Benzer Tezler
- Uçuşa elverişliliğin zaman serilerinde kisa vadeli kestirimiçin modellenmesi
Short-term prediction model of airworthiness in time series
ALİ TATLI
Doktora
Türkçe
2022
Eskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Damage detection in aircraft engine borescope inspection using deep learning
Uçak motorlarının baroskopik incelemesinde derin öğrenme kullanılarak hasar tespiti
İSMAİL UZUN
Doktora
İngilizce
2023
Aksaray ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Uçuşa elverişliliğin meteorolojik açıdan incelenmesi ve kısa vadeli kestirim modeli için zaman serilerinde yapay sinir ağları yaklaşımı: Hasan Polatkan Havaalanı örneği
Investigation of airworthiness in terms of meteorology and artificial neural networks approach in time series for short-term forecasting model: Case of Hasan Polatkan Airport
ALİ TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Anadolu ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Elektrikli dikey kalkış ve inişli hava araçlarının sertifikasyon süreçlerinin uçuşa elverişlilik yönünden incelenmesi: FAA ve EASA uygulamalarının karşılaştırılması
Investigation of certification processes of electric vertical take-off and landing aircraft in terms of ai̇rworthiness: Comparison of FAA and EASA applications
MEHMET BULUT
- Proposition to improve the test facilities for airworthiness applications in Türkiye
Türkiye'de uçuşa elverişlilik uygulamalarına yönelik test tesislerinin iyileştirilmesine yönelik öneri
MERT ÇELİKTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Ankara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...