Geri Dön

Elektrikli hava aracı itki sistemleri için yapay zeka destekli akıllı algılama

Artificial intelligence based smart sensing for electric aircraft propulsion

  1. Tez No: 888040
  2. Yazar: BAHADIR CİNOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAHİR HİKMET KARAKOÇ, PROF. DR. UMUT DURAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 266

Özet

Günümüzde hava araçlarının geleneksellikten uzaklaşarak alternatif yakıtlara yöneliyor olması, bu hava araçlarında kullanılan elektrikli itki sistemlerinin de artmasına ve araştırmacıların da bu konu üzerine yönelmesine neden olmuştur. Çalışmada, İnsansız Hava Araçlarında (İHA) tabanlı metodolojilerin daha büyük, daha karmaşık sistemlere de uyarlanabileceği ve uygulanabileceği göz önüne alınarak, İHA'lar ile elektrikli hava araçları arasında köprü görevi görmek amaçlanmıştır. Bu doğrultuda yapılan çalışmalar ile ileri diagnostik tekniklerinin elektrikli uçak sistemlerinde uygulanabilmesine yönelik yapay zeka tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Bu bağlamda, Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MBSE) ve Sistem Modelleme Dili (SysML) kullanılarak açık kaynaklı olacak şekilde kapsamlı bir İHA mimarisi geliştirilmiştir. Referans mimaride bulunan alt sistemlerden itki sistemi esas alınarak pervane hasarlarının algılanması için makine öğrenmesi ile bir akustik diyagnostik çalışması yapılmıştır. Sonrasında pervane hasarlarının titreşim verileri ile teşhis edilmesine yönelinmiş ve yapay sinir ağı kullanılarak titreşime bağlı diagnostik çalışma gerçekleştirilmiştir. Son adımda ise akustik ve titreşim verilerinin birlikte değerlendirildiği topluluk öğrenmesi metodolojisi kullanılarak model doğruluğunun arttırılması hedeflenmiş ve bir akıllı algılama methodu geliştirilmiştir. Çalışma, ileri tip diagnostik yöntemlerin elektrik uçak itki sistemlerine entegre edilmesi ile daha verimli, güvenilir ve emniyetli elektrikli uçakların geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Lately, the preference of alternative fuels for aircrafts by diverging from traditionality has caused an increased percentage of electrified propulsion systems, encouraging scientific studies to target this research topic in particular. The purpose of this study is to bridge the gap between Unmanned Aerial Vehicles and electric aircrafts, taking into consideration the applicability and adaptability of UAV-based methodologies to more complicated systems. Studies done in this context provided an artificial intelligence-based approach for applicable advanced diagnostic techniques in electric aircraft. Concordantly, a comprehensive open-sourced UAV architecture was developed by using Model-Based Systems Engineering (MBSE) and System Modelling Language (SysML). A propulsion system that is found in the sub-systems of reference architecture allowed an acoustics diagnostics study for detecting propeller damage through machine learning. Following that; damaged propellers were identified via vibration data and a vibration-based diagnostic study was conducted by implementing an artificial neural network. The final part involved increasing the model accuracy by utilizing an ensemble learning methodology that is evaluating the acoustic and vibration data holistically and developing and smart sensing method. One of the aims of this study is to contribute to the manufacturing more optimized, more secure and safe electric aircraft through the integration of advanced diagnostic methods into propulsion systems.

Benzer Tezler

  1. A refined methodology tor model-based FPGA hardware design: An example of quadrotor dynamical model implementation

    Model tabanlı FPGA donanımı tasarımında iyileştirilmiş bir yöntem sistemi: Bir dört rotorlu için dinamik model gerçekleme örneği

    SEZER MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  2. Intelligent control system design and deployment for fuel cell air supply systems

    Yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması

    FATİH KENDİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. Güneş enerjili uçaklarda farklı uçuş durumları için elektrik sisteminin performans analizi

    Performance analysis of electrical system for different flight situations in solar aircraft

    ÜMİT AK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER USTA

  4. Design and control of an autonomous blimp

    Otonom hava aracı (Zeplin) tasarımı ve kontrolü

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  5. Kanal ile çevrelenmiş pervanede kanal profili ve diğer geometrik parametrelerin verime etkisi

    Effects of duct geometric and other parameters on ducted propeller performance

    SERDAR YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Disiplinlerarası Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DUYGU ERDEM

    PROF. DR. MEHMET ŞERİF KAVSAOĞLU