Investigation of different system identification methods for launch vehicles
Fırlatma araçları için farklı sistem tanılama yöntemlerinin incelenmesi
- Tez No: 849188
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Aerodinamik katsayılar, Sistem tanıma, Yapay sinir ağları, Aerodynamic coefficients, System identification, Artificial neural networks
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, özellikle fırlatma araçları için, araçların aerodinamik kararlılık ve kontrol türevlerini tanılama üzerine odaklanmaktadır. Bu tür araçların dinamikleri ve kontrol sistemleri, ataletsel ve aerodinamik parametrelerde hızlı ve büyük değişiklikler, ayrıca düşük ve yüksek frekanslı modların etkileşimi gibi olağandışı özellikler sergilemektedir. Ek olarak, belirli manevralarla uçuş testi yapma imkanı sıkı güvenlik ve finansal sınırlamalar nedeniyle kısıtlıdır. Pegasus fırlatma aracının aerodinamik veri tabanı ve ilk uçuş test verileri, sistem tanımlama yöntemlerinin verimliliğini değerlendirmek için bir örnek çalışma olarak kullanılmıştır. Öncelikle, üç serbestlik dereceli bir modelin sonuçları ile en küçük kareler tahmin yöntemi kullanılarak aerodinamik türevler tahmin edilmiştir. Ayrıca, toplam aerodinamik kuvvet ve moment katsayılarını tahmin etmek için ileri beslemeli sinir ağı yaklaşımı kullanılmış ve sinir modelinin çıktılarından aerodinamik türevleri tahmin etmek için en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. Öte yandan aerodinamik türev katsayılarını elde etmek için farklı bir method olarak çıktı hatası yaklaşımı geliştirilmiştir. Son olarak, bu üç teknik ile parametrelerin tahmin edilebilirliği, ortalama hataların kareleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis focuses on identifying the aerodynamic stability and control derivatives of vehicles, specifically launch vehicles. Such vehicles' dynamics and control exhibit unusual characteristics, including as quick and large changes in inertial and aerodynamic parameters, as well as interactions between low and high-frequency modes. Additionally, accurate vehicle modeling is difficult since, for example, dedicated flight testing with specific maneuvers are disallowed due to stringent safety and financial constraints. The Pegasus launch vehicle's aerodynamic database and first flight test data were used as a case study to evaluate the effectiveness of system identification methods. First, outcomes of a three degree-of-freedom model were used in the least square estimation method to predict aerodynamic derivatives. Furthermore, feed-forward neural network approach was used to predict total aerodynamic force and moment coefficients, and the least square method was used to estimate aerodynamic derivatives from the outputs of the neural model. On the other hand, the output error approach has been developed as a different method to obtain aerodynamic derivative coefficients. Lastly, the predictability of the parameters for these three techniques was compared by using mean-squared errors.
Benzer Tezler
- Doğrudan pozitif kan kültür şişelerinden matriks aracılı lazer dezorpsiyon iyonizasyon uçuş zamanı kütle spektrometresi (MALDI-TOF MS) ile hızlı mikrobiyal tanımlamada farklı yöntemlerin araştırılması
Investigation of different methods in rapid microbial identification from directly positive blood culture bottles by matrix assisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS)
DİLAN KARADAĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
MikrobiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT CEM ERGON
- Mandibular premolar bölge KIBT görüntüleri üzerinde lineer ve alan ölçüm yöntemlerinin yaş tayini için uygulanabilirliğinin araştırılması
Investigation of applicability of linear and area measurement methods for age estimation on mandibular premolar region at CBCT images
MEHMET BARBAROS ÖZEL
Doktora
Türkçe
2022
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RANA NALÇACI
- Klinik örneklerden izole edilen aspergillus spp. türlerinin tanımlanmasında konvansiyonel yöntemler maldı-tof ms ve dizi analizi yöntemlerinin araştırılması
Investigation of conventional methods, maldi-tof ms and sequence analysis methods for determination of aspergillus spp. species isolated from clinical samples
ESMA AKKOYUN BİLGİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Mikrobiyolojiİstanbul ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ KİRAZ
- Klebsiella pneumoniae izolatlarında kolistin direncinin farklı yöntemlerle belirlenerek MCR direnç genlerinin araştırılması
Investigation of MCR resistance genes by determining colistin resistance in Klebsiella pneumoniae isolats by different methods
KÜBRA NUR TUTAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
MikrobiyolojiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET PARLAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖZKAÇMAZ
- An advanced decision-support system for the selection of wind farm sites: The case of djibouti
Rüzgar enerjisi santrali yer seçimi için bir karar destek modeli: cibuti örneği
AYAN PIERRE ABDI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA DAMCI