Geri Dön

Planör insansız hava aracının uçuş verilerinin elde edilmesi

Acquisition of flight data for a glider unmanned aerial vehicle

  1. Tez No: 994644
  2. Yazar: MUSTAFACAN TAŞANLIGİL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ARIK HATİPOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sivil havacılık, Civil aviation
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Planörler, havadaki termal yükselme ile rüzgâr akımlarını kullanarak süzülerek uçabilen hava araçlarıdır. Uçuş sırasında yerçekiminin etkisiyle inişe geçerken, atmosferdeki hava akımlarından aldığı destek sayesinde uzun süreler boyunca ve geniş mesafelerde havada kalabilmekte ve daha uzak mesafelere süzülebilmektedir. Aerodinamik yapıları, enerjiyi verimli kullanmalarına ve sessiz, kontrollü bir uçuş gerçekleştirmelerine olanak sağlamaktadır. İnsanoğlunun tarih boyunca gökyüzüne duyduğu ilgi, günümüzde İnsansız Hava Araçlarının (İHA) geliştirilmesinde önemli bir ilham kaynağı olmuştur. Özellikle planör tipi İHA'lar, klasik planörlerin süzülme ve aerodinamik özelliklerini temel alarak tasarlanmakta; böylece motor kullanımını minimize ederken uzun süreli ve stabil uçuş performansı elde edilebilmektedir. Modern İHA'lar, sahip oldukları enerji üniteleri sayesinde askeri, sivil, hobi ve eğlence amaçlı geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir. Bu araçların performans ve tasarım özellikleri ise büyük ölçüde uçuş verilerinin doğruluğu ve bu verilerin analizi ile doğrudan ilişkilidir. Bu tez çalışmasında, planör tipi bir İHA'nın uçuş verileri toplanmış ve bu veriler ışığında, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan yapay sinir ağlarından Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM) yöntemi kullanılarak uçuş performansının tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ayrıca, elde edilen verilerin detaylı analizi yapılmış, veri uygunluğu incelenmiş ve elde edilen bulgular gelecekteki araştırmalar için sağlam bir temel oluşturacak şekilde sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Gliders are aerial vehicles capable of soaring by utilizing thermal updrafts and wind currents. While descending under the influence of gravity during flight, they can remain airborne for extended periods and cover long distances by taking advantage of atmospheric airflows. Their aerodynamic design allows them to use energy efficiently and achieve quiet, controlled flight. Human fascination with the sky throughout history has served as a significant source of inspiration for the development of UAVs today. In particular, glider-type UAVs are designed based on the gliding and aerodynamic characteristics of conventional gliders; thus, they achieve long-duration and stable flight performance while minimizing motor usage. Modern UAVs, equipped with advanced power units, have a wide range of applications in military, civilian, hobby, and recreational fields. The performance and design characteristics of these vehicles are largely dependent on the accuracy of flight data and the analysis of this data. In this thesis study, flight data from a glider-type UAV were collected, and based on these data, flight performance was predicted using the Long Short-Term Memory (LSTM), a method from artificial neural networks within the field of machine learning. Additionally, a detailed analysis of the obtained data was conducted, data suitability was examined, and the findings were presented in a manner that provides a solid foundation for future research.

Benzer Tezler

  1. Modeling, simulation, and test flight validation of a fixed-wing unmanned aircraft system

    Sabit kanatlı bir insansız hava aracının modellenmesi simülasyonu ve test uçuşlarıyla doğrulanması

    ERTUĞRUL BARIŞ ÖNDEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT

  2. Multibeam batimetri ve insansız hava aracı tabanlı sayısal yükseklik modelinin karşılaştırmalı analizi ve bentik habitat haritalandırılması

    Comparative analysis of multibeam bathymetry and unmanned aerial vehicle based digital elevation model and benthic habitat mapping

    TUĞBA KILIÇ KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN

  3. Development of inertial navigation system with applications to airborne collision avoidance

    Ataletsel seyrüsefer sistemi geliştirilmesi ve hava aracı çarpışma önleme uygulamalarında kullanımı

    MEHMET HASANZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  4. Dört rotorlu insansız hava aracının görsel geri beslemeli birleştirilmiş EEG ve EMG biyolojik sinyalleri ile kontrolü

    Control of four rotor unmanned aerial vehicle with visual feedback via combined EEG and EMG biological signals

    CEMİL ALTIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mekatronik MühendisliğiBozok Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER

  5. İnsansız hava araçları için otonom uçuş algoritması geliştirme ve simülasyonu

    Autonomous flight algorithms development and simulation for unmanned aerial vehicles

    KAZIM ÇANTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA SELCEN NAVRUZ