Elektrikli hava aracı itki sistemleri için yapay zeka destekli akıllı algılama
Artificial intelligence based smart sensing for electric aircraft propulsion
Yazar: BAHADIR CİNOĞLU
Danışman: PROF. DR. TAHİR HİKMET KARAKOÇ ; PROF. DR. UMUT DURAK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Uçak Mühendisliği = Aeronautical Engineering
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Günümüzde hava araçlarının geleneksellikten uzaklaşarak alternatif yakıtlara yöneliyor olması, bu hava araçlarında kullanılan elektrikli itki sistemlerinin de artmasına ve araştırmacıların da bu konu üzerine yönelmesine neden olmuştur. 
	Çalışmada, İnsansız Hava Araçlarında (İHA) tabanlı metodolojilerin daha büyük, daha karmaşık sistemlere de uyarlanabileceği ve uygulanabileceği göz önüne alınarak, İHA'lar ile elektrikli hava araçları arasında köprü görevi görmek amaçlanmıştır. Bu doğrultuda yapılan çalışmalar ile ileri diagnostik tekniklerinin elektrikli uçak sistemlerinde uygulanabilmesine yönelik yapay zeka tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur.  Bu bağlamda, Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MBSE) ve Sistem Modelleme Dili (SysML) kullanılarak açık kaynaklı olacak şekilde kapsamlı bir İHA mimarisi geliştirilmiştir. Referans mimaride bulunan alt sistemlerden itki sistemi esas alınarak pervane hasarlarının algılanması için makine öğrenmesi ile bir akustik diyagnostik çalışması yapılmıştır. Sonrasında pervane hasarlarının titreşim verileri ile teşhis edilmesine yönelinmiş ve yapay sinir ağı kullanılarak titreşime bağlı diagnostik çalışma gerçekleştirilmiştir. Son adımda ise akustik ve titreşim verilerinin birlikte değerlendirildiği topluluk öğrenmesi metodolojisi kullanılarak model doğruluğunun arttırılması hedeflenmiş ve bir akıllı algılama methodu geliştirilmiştir. 	
	Çalışma, ileri tip diagnostik yöntemlerin elektrik uçak itki sistemlerine entegre edilmesi ile daha verimli, güvenilir ve emniyetli elektrikli uçakların geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Abstract:
Lately, the preference of alternative fuels for aircrafts by diverging from traditionality has caused an increased percentage of electrified propulsion systems, encouraging scientific studies to target this research topic in particular.
	The purpose of this study is to bridge the gap between Unmanned Aerial Vehicles and electric aircrafts, taking into consideration the applicability and adaptability of UAV-based methodologies to more complicated systems. Studies done in this context provided an artificial intelligence-based approach for applicable advanced diagnostic techniques in electric aircraft. Concordantly, a comprehensive open-sourced UAV architecture was developed by using Model-Based Systems Engineering (MBSE) and System Modelling Language (SysML). A propulsion system that is found in the sub-systems of reference architecture allowed an acoustics diagnostics study for detecting propeller damage through machine learning. Following that; damaged propellers were identified via vibration data and a vibration-based diagnostic study was conducted by implementing an artificial neural network. The final part involved increasing the model accuracy by utilizing an ensemble learning methodology that is evaluating the acoustic and vibration data holistically and developing and smart sensing method.
	One of the aims of this study is to contribute to the manufacturing more optimized, more secure and safe electric aircraft through the integration of advanced diagnostic methods into propulsion systems.