Manyetik anomali yöntemi ile gömülü cisimlerin tespit edilmesi
Detection of buried objects by magnetic anomaly method
Yazar: SALİH SÖYLER
Danışman: DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ ; DOÇ. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı / Elektrik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies

Özet:
Gömülü patlayıcıların tespitinde, birbirinden farklı çok sayıda bilimsel yöntemler kullanılmaktadır.  Gerek patlayıcılardaki farklılıklar gerekse patlayıcıların gömülü olduğu ortamların farklılığı patlayıcı tespitini zorlaştıran faktörlerdir. Günümüzde kara mayınlarının tespit edilmesinde yaygın bir şekilde aktif detektörler kullanılmaktadır. Aktif detektörler ile kara mayınları yüksek bir hassasiyetle tespit edilebilmektedir. Bununla birlikte aktif detektörlerin çalışma şekli hayati derecede önemli bir tehlikeye de yol açmaktadır. Arazide mayın taraması yaparken aktif detektörlerden etrafa gönderilen elektriksel sinyaller kimi zaman mayınların ateşleme mekanizmalarını tetiklemekte ve mayının patlatmasına yol açabilmektedir. Kara mayınlarının ateşleme mekanizmalarını tetiklemeden tespit etmenin yolu ise pasif detektör kullanmaktır. Pasif detektörlerin en büyük handikapı ise aktif detektörler kadar yüksek bir hassasiyetle mayın tespiti yapamamalarıdır. Bu durum pasif detektörlerin en az aktif detektörler kadar tehlikeli sonuçlar doğurmasına yol açmaktadır. Bu çalışmada manyetik anomali ile patlayıcıların tespitinin yapıldığı pasif dedektör tasarlanmış ve pasif detektörlerin handikaplarını ortadan kaldıran çözümler geliştirilmiştir. Bu amaçla; manyetik anomali, mesafe ve toprak tipini esas alan yapay zekâ tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşım sayesinde toprağa gömülü mayınların sadece tespit edilmesi değil aynı zamanda teşhisi de (sınıflandırılması)  yüksek bir hassasiyetle gerçekleştirilebilmektedir. Önerilen yaklaşımı doğrulamak ve test etmek amacıyla deney düzeneği tasarlanmıştır. Farklı şartlar altında ölçülen gerçek veriler kayıt altına alınmıştır. Elde edilen veriler modern ve etkili yapay zekâ teknikleriyle işlenerek alternatif modeller geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları ve meta-sezgisel tabanlı melez sınıflandırma modelleri üzerinden test ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Geliştirilen sistemden elde edilen sonuçlar, kara mayınlarının sadece tespitinin değil, sınıflandırılmasının da yüksek bir hassasiyetle gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.

Abstract:
Numerous different scientific methods are used in the detection of buried explosives. The differences in explosives, the difference in the environments where explosives are buried, are the factors that make explosive detection difficult. At present, active detectors are commonly used when land mines are detected. Landmines, with active detectors can be detected high precision. Nevertheless, the way in which active detectors work is vitally a major danger. When performing mine search in the field; electrical signals sent around active detectors sometimes trigger the firing mechanisms of the mines and can lead to the mine exploding. The way to detect land mines without triggering ignition mechanisms is to use passive detectors. The biggest handicap of passive detectors is; they can not perform mine detection with as high a sensitivity as active detectors. This situation in passive detectors lead to as dangerous results as at least active detectors. In this study, a passive detector designed to detect explosives with magnetic anomaly was designed and solutions were developed to remove the handicaps of passive detectors. For this purpose; a new approach based on artificial intelligence based on magnetic anomaly, distance and soil type is suggested. Thanks to the proposed approach, not only the landmines buried in land but also the diagnosis (classification) can be realized with high precision. The experimental setup is designed to verify and test the proposed approach. Actual data have been measured under different conditions and are recorded. The obtained data were processed with modern and effective artificial intelligence techniques and alternative models were developed. Experimental neural networks and meta-heuristic based hybrid classification models were tested and compared. The results obtained from the developed system show that landmines can be classified with high sensitivity, not just detection.