Uçak kara kutusundan alınan veriler kullanılarak hücum açısı ve mach sayısının ysa ve anfıs ile tahmini
Estimation of the angle of attack and mach number with ann and anfis using aircraft black box data
Yazar: RAMAZAN TEMEL
Danışman: DOÇ. DR. İLKE TÜRKMEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Mach sayısı ve Hücum açısı (Angle of Attack, AOA) hava araçlarının performanslarının belirlenmesinde kullanılan önemli iki parametredir. AOA hava aracına etki eden aerodinamik kuvvetlerin belirlenebilmesi için çok önemlidir. Uçakların kritik performans karakteristiklerinin çoğu AOA ile yakından ilişkilidir. Pek çok nakliye tipi uçakta, özellikle de transonik hızlarda kanatlar tarafından üretilen kaldırma kuvveti aynı zamanda Mach sayısına da bağlıdır. Bu öneminden dolayı, bu parametreler, uçuş boyunca kokpitte gösterilmekte olup, uçuş ekibinin uçağın performans limitlerinde kalıp kalmadığını belirlemesinde katkı sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, AOA ve Mach sayısının hesaplanması konusunda literatürde mevcut olan çalışmaların incelenmesi ve geleneksel hesaplama sistemlerinde bir arıza oluşması durumunda bu parametreleri hesaplamada kullanılabilecek yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemine (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems, ANFIS) dayalı alternatif yöntemlerin ortaya konulması amaçlanmıştır.
Bu kapsamda, literatürde Mach sayısı ve AOA parametrelerini hesaplamak için gerçekleştirilen çalışmalar incelenmiştir. Bu çalışmalara alternatif olarak, belirtilen parametrelerin hesaplanmasında YSA ve ANFIS'in kullanıldığı bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen YSA ve ANFIS modellerini eğitmek, Mach sayısı ve AOA parametrelerini hesaplamak için Boeing 757 uçağına ait uçuş veri kaydedicisi (Flight Data Recorder, FDR) ile elde edilen eğitim veri kümesi kullanılmıştır. YSA ve ANFIS için farklı ağ yapıları denenerek tablo halinde sunulmuş ve en iyi sonuç veren ağ yapıları için grafikler verilmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen YSA ve ANFIS modellerinin geleneksel hesaplama sistemlerinde bir arıza olması durumunda AOA ve Mach sayısının hesaplamak için alternatif bir yöntem olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
The mach number and Angle of Attack (AOA) are two important parameters for understanding airplane performance and handling. The AOA is a very important parameter in finding the aerodynamic forces that act on the vehicle. Most of the airplane's critical performance characteristics are closely connected to the AOA. On most transport category airplanes, the lift produced by wing is also a function of Mach number, particularly as the airplane approaches transonic speeds typical of cruise flight. Because of this importance, these parameters are indicated on the flight deck during flight to improve flight crew awareness of airplane state relative to performance limits. The aim of this thesis is that to examine the studies about computation of the AOA and Mach number in the literature and to propose an alternative method to calculate these parameters using artificial neural networks (ANNs) and Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) when traditional computing systems are failed. 
In this context, the studies about computation of the mach number and AOA in the literature were examined. As an alternative to these studies, a method based on ANN and ANFIS was presented. The data set used to train presented ANN and ANFIS models was obtained from Flight Data Recorder (FDR) of a commercial Boeing 757 type aircraft. The different network structures have been formed and the results of them have been given in tabular form and the graphs for optimum results have been obtained. Simulation results indicate that the proposed neural and ANFIS models can be used as an alternative method for computation of the Mach number and AOA method when traditional computing systems are failed.