Bir İHA'nın üst sezgisel algoritmalarla enerji yönetimi ve eniyilemesi
Energy management and optimization based on meta-heuristic algorithms for a UAV
Yazar: HASAN ÇINAR
Danışman: PROF. DR. İLYAS KANDEMİR
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Enerji = Energy ; Havacılık Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Uçak Mühendisliği = Aircraft Engineering
Dizin: Enerji yönetimi = Energy management ; Optimizasyon = Optimization ; Sezgisel algoritmalar = Heuristic algorithms ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Bu tez çalışmasında öncelikle küçük tipteki insansız hava araçları (İHA) için fosil yakıtlara bağlı motorların (pistonlu veya türbinli) yerine alternatif olarak kullanılabilecek batarya, yakıt hücresi, süperkapasitör ve güneş hücresi gibi enerji elemanları ve bunların İHA'lar bakımından performansları incelenerek literatür araştırması yürütülmüştür. Ayrıca bu enerji bileşenlerinin oluşturduğu hibrit sistemlerin enerji yönetimi ve bunlar üzerine yapılan çalışmalar karşılaştırmalı olarak literatür araştırmasında ele alınmıştır.
Bu çalışmada küçük tipteki İHA'larda kullanılmak üzere yakıt hücresi ve bataryadan oluşan hibrit itki sisteminin kavramsal tasarımı ve boyutlandırılması için enerji tüketim odaklı optimizasyon çalışmaları yürütülmüştür. Bu hibrit itki sistemi ve İHA'nın boyutlandırılması, İHA'nın maksimum uçuş aşamasındaki enerji tüketiminin minimizasyonu esas alınıp üst sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Boyutlandırma için oluşturulan çok değişkenli doğrusal olmayan kısıtlara sahip optimizasyon probleminin çözümünde üst sezgisel algoritmaların klasik optimizasyon yöntemine göre daha makul sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Çalışma sonucunda İHA için kanat yüklemesi, en-boy oranı, uçuş hızı, yakıt hücresi gücü, batarya gücü ve İHA'nın ağırlık oranları belirlenmiştir.
Yakıt hücresi, batarya ve süperkapasitörden oluşan üçlü hibrit sistemde güç akışını kontrol etmek amacıyla üst sezgisel algoritmalara dayalı optimizasyon temelli enerji yönetimi ve kontrolü çalışmaları yürütülmüştür. Bu çalışmalarda uygulanılan üst sezgisel algoritmalar içinde hidrojen tüketimi ve hesaplama süresi bakımından en makul sonucu sinüs kosinüs algoritması (SCA) sağlamıştır. Ayrıca bu çalışmada uygulanan üst sezgisel algoritmalara dayalı optimizasyon temelli enerji yönetim tekniğinin hidrojen tüketimi bakımından bazı kural temelli enerji yönetim tekniklerinden daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Abstract:
In this thesis, firstly, for small-type unmanned aerial vehicles (UAV), energy components such as batteries, fuel cells, supercapacitors, and solar cells that can be used as alternatives to fossil fuel-based engines (piston or turbine) and their performance in terms of UAVs are examined in the literature section. In addition, the energy management of hybrid systems formed by these energy components and the studies on them are discussed comparatively in the literature review.
In this study, energy consumption-based optimization studies are carried out for the conceptual design and sizing of the hybrid propulsion system consisting of fuel cells and batteries for use in small-type UAVs. The sizing of this hybrid propulsion system and the UAV, by using meta-heuristic optimization algorithms has been conducted based on the minimization of the energy consumption of the UAV at the endurance flight stage. In solving the multi-variable optimization problem with nonlinear constraints created for sizing, it has been observed that meta-heuristic algorithms provide more reasonable results than the classical optimization method. As a result of the study, wing loading, aspect ratio, flight speed, fuel cell power, battery power, and weight ratios of the UAV are determined.
The optimization-based energy management and control studies based on meta-heuristic algorithms are carried out to control the power flow in the triple hybrid system consisting of the fuel cell, battery, and supercapacitor. Among the metaheuristic algorithms applied in this study, the sine cosine algorithm (SCA) provides the most reasonable result in terms of hydrogen consumption and computation time. In addition, it has been observed that the optimization-based energy management technique based on meta-heuristic algorithms applied in this study provides better results in terms of hydrogen consumption than some rule-based energy management techniques.