Metropoliten kent çeperindeki yerleşimlerde yapısal dinamikler-İstanbul metropoliten kent çeperi örneği
Structural dynamics in the settlements around metropolitan periphery-The case of İstanbul city periphery
Yazar: ÖZLEM GÜNGÖR ÖZÇEVİK
Danışman: PROF. DR. MESTURE AYSAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Doktora, 1999
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Kent çeperi = Urban edge ; Kentsel yapı = Urban structure ; Metropoliten kent = Metropolitan city ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Bu tez çalışmasında, yüksek performanslı uçaklar için zeki sistemler yaklaşımı ile uçuş kontrol sistemleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla hızlı öğrenmeye dayanan yapay sinir ağlan (YSA) ve bulanık sistemler (BS) kullanılarak doğrusal olmayan F-16 modelinin dinamik ve aerodinamik davranışının modellenmesi ve kontrolü gerçekleştirilmiştir. Ayrıca zeki iniş kontrol sistemleri geliştirilerek rüzgar bozucuları ve model belirsizlikleri durumunda performansları incelenmiştir. Uçak dinamik ve aerodinamik davranışı incelenip, referans eksen takımları tanımlanarak, hareket denklemleri analiz edilmiştir. Benzetim çalışmalarında kullanılan 6 serbestlik dereceli doğrusal olmayan uçak modeli tanımlanmıştır. Geliştirilen tasarımlara temel oluşturması amacıyla, uçuş kontrol sistemlerinin kısaca tarihsel gelişimi gözden geçirilip, temel yapılan verilmiştir. Gerçekleştirilen tasarımların temel bileşenleri olan YSA'lan ve BS'lerin gelişme süreçleri gözden geçirilerek temel özellikleri, öğrenme yöntemleri, kontrol ve modelleme yapılan verilmiştir. YSA'lan ve BS'ler ile geliştirilen uygulamaların en önemli aşamalarından birisim öğrenme oluşturmaktadır. YSA'lan ve BS'lerin eğitilmesi sınırlamasız optimizasyon problemidir. Yaygın olarak kullanılan geriye yayılma algoritması gibi birinci dereceden optimizasyon yöntemlerinin yavaşlığı YSA'lan ve BS'lerin uygulama alanlarını sınırlamaktadır. Bu nedenle ikinci dereceden bir optimizasyon yöntemi olan Levenberg-Marquardt (LM) algoritması güvenli bölge yaklaşımı ile YSA'lanmn ağırlıklarının ve BS'lerin parametrelerinin ayarlanması için uyarlanmıştır. Böylece on line öğrenmeye olanak tanıyan, hızlı, kullanımı kolay ve yakınsaması garanti bir eğitme yöntemi elde edilmiştir. YSA'lan ve BS'ler ile geliştirilen modelleme ve kontrol yapılan üç aşamada ele alınmıştır. Birinci aşamada YSA'lan ve BS'ler ile uçağın aerodinamik davranışının modellenmesi amaçlanmıştır. Uçuş esnasında uçak üzerine etkiyen aerodinamik kuvvet ve momentler boyutsuz aerodinamik katsayılar ile tanımlanırlar. Aerodinamik katsayılar irtifa, mak sayısı, aerodinamik açılar ve kontrol yüzeyi sapmalan gibi çeşitli değişkenlerin fonksiyonlan olarak çok boyutlu tablolarda gösterilirler. Bu çalışmada doğrusal olmayan F-16 uçak modeline ait aerodinamik katsayıların kestirimi için YSA'lan ve BS'ler kullanımı önerilmiştir. Bu amaçla aerodinamik katsayıların herbiri için bir YSA ve bir BS eğitilmiştir. Eğitme güvenli bölge yaklaşımı ile gerçeklenen LM algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Eğitilen YSA'lan ve BS'ler ile yapılan kestirimlerin xıvhassasiyetini belirlemek amacıyla ortalama bağıl hata tanımlanarak her bir katsayı için hesaplanmıştır. Ayrıca kestirenlerin geçerliliğini göstermek amacı ile YSA'lan ve BS'ler uçak modeli ile entegre edilerek 6 serbestlik dereceli doğrusal olmayan benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamada YSA'lan ve BS'ler ile uçağın dinamik davranışının modellenmesi amaçlanmıştır. YSA'lann ve BS'lerin, doğrusal olmayan fonksiyonları benzeştirme özellikleri ve seri-paralel sistem tanıma yapısı kullanılarak emulator olarak da adlandırılan dinamik bir tanıma yapısı elde edümiştir. Uçağın uç açısal hız değişkeni için hem YSA'lan ve hemde BS'ler kullanılarak tanıma modelleri geliştirilmiştir. Başlangıçta tanıma modellerinin eğitimi off-line olarak sistem hakkındaki ön bilgiler kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Tanıma performansını artırmak ve sistemde meydana gelen değişimlere uyarlanmak amacıyla on-line eğitme önerilmiştir. Bu amaçla belli bir süre geçmişe ait verilerinde kullanımına olanak sağlayan bir yiğit kullanılmıştır. Yiğit ilk giren ilk çıkar mantığı ile çalışmaktadır. Her yeni ölçümde yiğit elemanlan bir kaydırılarak, ölçüm yığılın ilk birimine yerleştirilmekte, yığıtın son birimindeki ölçüm yığıttan ayrılmaktadır. Böylece sistem de meydana gelen değişmeler model tarafından öğrenebilmektedir. Bundan başka sistemin genel bir modeli olarak off-line olarak önceden eğitilmiş BS'ler ile sistemde meydana gelebilecek değişimleri algılamak amacıyla on-line olarak eğitilen bir YSA'ı paralel olarak kullanılarak nöro- bulanık bir tanıma modeli elde edilmiştir. Böylece sistem hakkındaki hem sözel hem de nümerik bilgilerin kullanımına olanak sağlayan etkin bir tanıma yapısı elde edilmiştir. Eğitme işlemi güvenli bölge yaklaşımı ile gerçeklenen LM algoritması ile yapılmıştır. Geliştirilen on-line öğrenmeli tanıma modelleri, dinamiği doğrusal olmayan ve belirsizliklere sahip olan uçak için uygundur. Aynca bu şekilde off-line öğrenmeli yapıya göre YSA'lan için daha az nöron BS'ler için daha az kural ile modelleme gerçekleştirilebilmektedir. Üçüncü aşamada zeki uçuş kontrol sistemleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla hem YSA'lan temelli hemde BS'ler temelli uyarlamah PID kontrol yapılan geliştirilmiştir. Bu yaklaşımda YSA'lan ve BS'lerin öğrenme ve uyarlanma yetenekleri PID kontrolörlerin gürbüzlüğü ile birleştirilmiştir. Geliştirilen öğrenme ve uyarlanma özelliklerine sahip PID kontrol yapısı: kestirimci, emulator ve PID kontrolör olmak üzere üç kısımdan oluşmaktadır. Emulator sistemin ileri modeli olarak eğitilmekte ve kestirimcinin eğitimi için gerekli olan sistem Jacobianını hesaplamakta kullanılmaktadır. Başlangıçta off-line olarak eğitilen emulator yiğit kullanılarak on-line olarak da eğitilebilmektedir. Kestirimcinin görevi on-line olarak PID kontrolörün kazançlarım belirlemektir. Eğitme LM algoritması ile gerçekleştirilmektedir. Hem kestirimci hemde emulator on-line olarak eğitildiğinden uçak dinamiğindeki değişimlere duyarlı uyarlamah bir kontrol yapısı elde edilmiştir. Bu şekilde elde edilen kontrol yapısı üç açısal hızın kontrolünde kullanılmıştır. Yapılan 6 serbestlik dereceli doğrusal olmayan benzetim çahşmalarryla geliştirilen uyarlamah PID kontrol yapısının performansı belirlenmiştir. Aynca YSA'lan ve BS'ler temelli uyarlamah PID kontrolörler ile zeki iniş kontrol sistemleri geliştirilmiştir. Doğrusal bir uçak modeli kullanılarak gerçekleştirilen benzetim çahşmalan ile rüzgar bozucularının ve model beürsizliklerinin kontrolör performansına etkisi belirlenmiştir. Klasik kontrolör ile yapılan karşılaştırmalı çalışmalar ile kontrolörlerin performansı test edilmiştir. XVTasarlanan kontrol sistemlerinin kararlılığı parametrelerin çok geniş bir aralıkta değiştirildiği benzetim çalışmaları ile test edilmiştir. Benzetim çalışmalarında zeki sistem yaklaşımı ile klasik yapılardan daha iyi performans elde edilmiştir. Geliştirilen YSA'lan ve BS'ler temelli yapıların tipik uçuş kontrol sistemleri ile karşılaştırıldıklarında en önemli avantajlarından birisi çok sayıda kazancın interpolasyonuna ve saklanmasına gereksinim duymamalarıdır. Ayrıca on-line öğrenmeli uyarlamalı yapılan sayesinde uçak konfigurasyonunda meydana gelen değişikliklere dinamik olarak uyarlanabilmektedir. Sonuç olarak zeki sistemler yaklaşımı ile uçuş kontrolüne esnek, gürbüz alternatifler getirilebileceği gösterilmiştir. xvı

Abstract:
The objective of this thesis is to develop flight control systems for high performance aircrafts using intelligent systems approach. Neural networks (NN) and fuzzy systems (FS) with fast learning algorithms are used to control and model dynamics and aerodynamic behavior of the nonlinear F-16 model. Intelligent landing control systems are also developed and tested by simulations using an aircraft model subjected to wind disturbances. The equations of motion of the aircraft are analyzed by examining dynamic and aerodynamic characteristics of the aircraft. The nonlinear six degrees of freedom (6- DOF) aircraft simulation model is used. The historical background of the flight control systems is reviewed and basic flight control system structures are given. NNs and FSs which are basic components of the developed applications are reviewed and their basic features, learning methods, control and modeling structures are given. One of the most important phase of NNs and FSs based designs are learning. The training of NNs and FSs is an unconstrained optimization problem. The slow convergence rate of the first order optimization methods such as well known backpropagation algorithm limits their application areas. Therefore the Levenberg- Marquardt (LM) optimization method with a trust region approach is adapted to train NNs and FSs. Thus a fast, easy to apply learning method whose convergence is guaranteed is obtained. The developed NNs and FSs based control and modeling structures are studied in three phases. The objective of the first phase is to model the aerodynamic behavior of the F-16 aircraft using NNs and FSs. The aerodynamic forces and moments acting on the aircraft are defined in terms of dimensionless aerodynamic coefficients. The aerodynamic coefficient values are presented in multidimensional lookup tables as the functions of various variables such as altitude, mach number, aerodynamic angles and control surface deflections. In this study a novel approach is taken. The aerodynamic coefficients of the nonlinear F-16 model are estimated by NNs and FSs. An individual NN and FS are trained for each aerodynamic coefficient. They are trained using LM method with the trust region approach. A criteria called mean relative error is defined to determine the accuracy of the estimations. Also six degrees of freedom nonlinear simulations are performed to validate the estimations by the NNs and FSs. The second phase considers modeling of aircraft dynamic behavior by NNs and FSs. A dynamic identification model called emulator is developed using serial-parallel xviiidentification structure and nonlinear function approximation ability of the NNs and FSs. The identification model is developed for three angular rate variables using both NNs and FSs. Initially, they are trained off-line using priori knowledge about the system. An on-line training procedure is proposed to improve identification accuracy and adapt to the changes in the system dynamics. So, a first in first out stack is used to store a certain history of input-output data for on-line training. It accepts a new pattern from the system and discards oldest pattern from the stack at each time steps. A batch learning is performed for all patterns in the stack at each time step. Moreover a neural-fuzzy identification model is developed using an off-line trained FSs model and an on-line trained NN model. Thus a very effective identification structure which can use both heuristic and numerical knowledge is obtained. The LM method with the trust region approach is used to train identification models. The developed identification models are suitable for aircrafts dynamics having nonlinearity and uncertainity. Moreover the on-line trained models reduce the required neurons and rules which in turn reduce complex calculation process in NNs and FSs. The objective of the third phase is to develop intelligent flight control systems. Therefore NNs and FSs based adaptive PID controllers are developed. In this approach, the learning and adaptation abilities of NNs and FSs are combined with robust performance of the PID controllers. The control system is composed of an emulator, an estimator and a discrete time PID controller. The emulator is trained as forward models of the controlled variables. It is used to calculate the system Jacobian. The emulator is trained off-line using priori knowledge and then it is trained on-line using the stack mentioned above. The estimator is used to adjust the PID gains. The LM method is used to train the NNs and FSs.. The control systems have learning and adaptation abilities. So they can adapt themselves to the changes in flight conditions and system parameters. They are used to control three angular rates. The performance of the developed adaptive PID controllers are tested by performing 6-DOF nonlinear simulations. Moreover the NNs and FSs based adaptive PID controllers are used to develop intelligent landing control system. The effects of the wind disturbances and the model uncertainties on the control system are tested. The performance of the intelligent landing controllers are compared with that of classical controllers. The stability considerations are examined by varying the parameters in a wide range. The intelligent system approach is shown to provide an alternative to the classical control strategies in the simulation studies. One of the most important aspect of the NNs and FSs based designs compared with a typical flight control system is that they avoid the storing and interpolation requirements of large number of feedback gains. They can also adapt to the changes in the aircraft configurations. In conclusion, it is possible to develop flexible and robust flight control systems with intelligent system approach. xvui