C-130H kargo uçağı performans parametrelerinin yapay zeka teknikleri ile incelenmesi
Analysis of performance parameters of C-130H cargo aircraft using artificial intelligence techniques
Yazar: BAYRAM TAŞDELEN
Danışman: DOÇ. DR. HAMDİ ERCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı / Sivil Havacılık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering

Özet:
Bu çalışmada, C-130H askeri nakliye uçağının tırmanma hızını tahmin etmek için Makine Öğrenimi ve Yapay Sinir Ağı modellerinin uygulanması ve değerlendirilmesi ele alınmıştır. Geleneksel grafik okuma ve enterpolasyon yöntemlerinin kısıtlamalarının üstesinden gelmek için Rastgele Orman, Yapay Sinir Ağı ve Ensemble modelleri geliştirilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Modeller toplam ağırlık, basınç irtifası, sürüklenme indeksi, sıcaklık sapması ve motor verimliliği gibi faktörler dikkate alınarak uçuş el kitabından elde edilen veriler üzerinde eğitilmiştir. Sonuçlar, Random Forest ve Ensemble modellerinin en yüksek doğruluğu sağladığını göstermiştir (R² ≈ 0,43). Bu modeller geleneksel Young Yönteminden (R² = -1.2673) önemli ölçüde daha iyi performans göstermiştir. Bu çalışmada geliştirilen topluluk yaklaşımının C-130H uçağının tırmanma hızını tahmin etmede daha güvenilir ve doğru sonuçlar sağladığı gösterilmiştir. Ayrıca, bu yaklaşım tek bir modele güvenmenin getirdiği riskleri azaltmakta ve tahminin güvenilirliğini artırmaktadır. Uçuş öncesi hazırlık süreçlerinin iyileştirilmesi, iş yükünün azaltılması ve uçuş güvenliğinin artırılması için olanaklar sunan bu araştırma, makine öğrenimi tekniklerinin uçak performans tahminindeki potansiyelini vurgulamıştır. Bu bulguların havacılık endüstrisine etkileri ve gelecekteki araştırma yönleri tartışılmıştır.

Abstract:
In this study, the application and evaluation of Machine Learning and Artificial Neural Network models for predicting the climb speed of the C-130H military transport aircraft have been addressed. To overcome the limitations of traditional chart reading and interpolation methods, Random Forest, Neural Network, and Ensemble models were developed and their performances were compared. The models were trained on data derived from the flight manual, considering factors such as gross weight, pressure altitude, drag index, temperature deviation, and engine efficiency. Results demonstrated that Random Forest and Ensemble models provided the highest accuracy (R² ≈ 0.43). These models significantly outperformed the traditional Young Method (R² = -1.2673). The ensemble approach developed in this study has been shown to provide more reliable and accurate results in predicting the climb speed of the C-130H aircraft. Furthermore, this approach reduces the risks associated with relying on a single model and improves the reliability of prediction. The potential of Machine Learning techniques in aircraft performance prediction has been highlighted by this research, offering possibilities for improving pre-flight preparation processes, reducing workload, and enhancing flight safety. The implications of these findings for the aviation industry and future research directions have been discussed.