Yapay sinir ağları kullanılarak hava veri bilgisayarı parametrelerinin hesaplanması
The calculations of air data parameters using artificial neural networks
Yazar: SEDA ARIK
Danışman: DOÇ. DR. İLKE TÜRKMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Hava Veri Bilgisayarı (ADC) hava araçları için önemli bir cihaz olup ADC'nin performansı uçuş güvenliğini ve verimini doğrudan etkilemektedir. ADC statik hava basıncı (SAP), dinamik hava basıncı (DAP) ve toplam hava sıcaklığı (TAT) gibi ölçümleri çeşitli sensörler vasıtasıyla alarak irtifa, kalibre edilmiş hava hızı (CAS), Mach sayısı, statik hava sıcaklığı (SAT) gibi hava veri parametrelerini hesaplamaktadır. Bahsedilen bu parametreler uçuş kontrol sistemleri ve navigasyon sistemleri için büyük öneme sahiptir. ADC bu parametreleri hesaplamak için farklı karmaşık doğrusal olmayan eşitlikler kullanmaktadır. Bu nedenle ADC'nin en doğru şekilde ve hassas bir hesaplama yapması önemlidir. Çünkü ADC'de herhangi bir arıza olması halinde hava aracında hava veri parametrelerini hesaplamak için kullanılabilecek herhangi bir alternatif yöntem bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, hava veri parametrelerinin hesaplanması konusunda literatürde mevcut olan çalışmaların incelenmesi ve yapay sinir ağları kullanılarak geleneksel hava veri parametreleri hesaplama yöntemlerine alternatif bir yöntemin ortaya konulması amaçlanmıştır.
Bu kapsamda, literatürde ADC parametrelerini hesaplamak için yapılan çalışmalar incelenmiştir. Bu çalışmalara alternatif olması açısından yapay zekanın bir alt dalı olan Yapay Sinir Ağlarına (YSA) dayanan bir yöntem sunulmuştur. YSA, özel işlem gerektiren hesaplama tekniklerinden farklı olarak kullanıcı tarafından sunulan giriş-çıkış paternlerini "deneyim ile öğrenerek" problemi çözebildiği için son derece karmaşık doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. YSA, beynin bilgi işleme yöntemine benzer şekilde bir öğrenme sürecinden sonra bilgiyi toplama, hücreler arasındaki bağlantı ağırlıkları ile bu bilgiyi saklama ve genelleme yeteneğine sahip paralel dağılmış bir işlemcidir. Genelleme YSA'nın eğitim ya da öğrenme sürecinde karşılaşmadığı girişler için de uygun tepkileri üretmesi olarak tanımlanmaktadır. Bu üstün özellikleri nedeniyle bu tez çalışmasında YSA tercih edilmiştir. Önerilen YSA modelini eğitmek ve ADC parametrelerini hesaplamak için Boeing 737-400 uçağına ait Digital Flight Data Acquisition Unit (DFDAU)'ten elde edilen eğitim veri seti kullanılmıştır. Farklı ağ yapıları denenerek tablo halinde sunulmuş ve optimum sonuç için grafikler verilmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen sinir ağı metodunun ADC arızalarında hava veri parametrelerini hesaplamak için alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Bunun yanında hava veri parametrelerinin hesaplanması için önerilen bu metot geleneksel ADC eşitliklerine göre basit ve yüksek doğrulukta bir hesaplama yöntemi sağlamaktadır.

Abstract:
Air Data Computer (ADC) is an important device for aircraft and the performance of ADC directly affects flight safety and efficiency. The ADC provides accurate information on air data parameters such as altitude, calibrated airspeed (CAS), Mach number, static air temperature (SAT), etc. by using quantities of static air pressure (SAP), dynamic air pressure and total air temperature (TAT) that derived from measurements by sensors connected to probe. These parameters have great importance for flight control systems and navigation systems. The ADC uses different complex nonlinear equations to calculate these parameters. Therefore it is important to make the most accurate and precise calculation of ADC. Because, when ADC is failed there is no way any alternative method to be used to calculate the air data parameters in the aircraft. The aim of this thesis is that to examine the studies about calculations of air data parameters in the literature and to present an alternative way for calculation of air data parameters using artificial neural networks (ANNs).
In this context, the studies about calculations of air data parameters in the literature were examined. As an alternative to these studies, a method based on ANN which is a subfield of artificial intelligence was presented. The behavior of an ANN based system is unlike conventional computing machines that require specific instructions for solving problems. Instead of this, ANN can solve a problem "with experience and learning" the input-output patterns provided by the designer and for this reason ANN is effectively used in the solution of highly complex nonlinear problems. In a similar way to the information processing methods of brain, ANN is a massively parallel distributed processor that has the properties such as collection of information, storing this information with the connection weights between cells and capability to generalize the information after a learning process. Generalization of the ANN is ability to handle unseen or new data. The ANN was preferred in this thesis because of these effective features. The data set used to train proposed ANN model was obtained from Digital Flight Data Acquisition Unit (DFDAU) of a commercial Boeing737-400 type aircraft. The different network structures have been built and the results of them have been presented in tabular form and the graphs for optimum results have been given. Simulation results show that the proposed neural method can be used as an alternative air data computation method when ADC is failed. The proposed method also provides simple and high accuracy method for computation of the air data parameters instead of traditional ADC equations.