Uçaklarda uçuş esnasında meydana gelebilecek buzlanma risk derecesinin ysa kullanılarak tahmin edilmesi
Estimation of the degree of icing that may occur during flight in airplanes using ann
Yazar: SERHAT FENAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HAMDİ ERCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Sivil Havacılık = Civil Aviation

Özet:
Uçaklar değişken hava şartları nedeniyle sürekli buzlanma riski altında bulunmaktadırlar. Ortam sıcaklığı ve havadaki sıvı su miktarı faktörleriyle uçaklarda meydana gelen buzlanma, uçakların uçuş güvenliğini, performansını ve verimini etkileyen bir unsurdur. 

Buz algılama sistemleri buzlanma başlangıcını tespit edip, uçuş ekibini buzlanmanın zararlı etkilerine karşı uyarmak ve buzlanma önleme sistemlerini çalıştırmak için gerekli bir sistemdir. Buz algılama sistemlerinin buz algılayıp kokpitte gösteren veya buz koruma sistemini otomatik etkinleştiren gibi çeşitli türleri bulunmaktadır. Buzu algılayıp kokpitte gösteren sistemler, buz giderme sisteminin çalıştırılması sorumluluğunu pilota yüklemektedir. Bu durumda insan faktörü devreye girmekte ve buz giderme sistemlerin çalıştırılmaması veya çalıştırmak için geç kalınması gibi olumsuz durumlar meydana gelebilmektedir. Buzu algılayıp otomatik etkinleştiren sistemler ise buzlanma şiddetini tahmin edemediklerinden fazla çalışıp uçak performansını ve verimini düşürebilmektedirler.

Bu tez çalışmasında, uçaklarda meydana gelebilecek buzlanma risk derecesini YSA (Yapay Sinir Ağları) kullanarak tahmin etme amaçlanmıştır. Bu kapsamda, literatürde uçaklarda meydana gelen buzlanma, buzlanma tespiti ve giderilmesi üzerine yapılan çalışmalar incelenmiş ve YSA'na dayanan bir yöntem sunulmuştur. Hangi ortam sıcaklığı ve havadaki su miktarında hangi tip ve derecede buzlanma meydana geldiğine ilişkin parametreler bulunup YSA ile eğitilmiştir. İnsan beyninin bilgi işleme yöntemine benzeyen YSA, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Tüm bu nedenlerden dolayı çalışmamız da YSA tercih edilmiştir. Farklı ağ yapıları denenerek, optimum sonuçlar için grafikler verilmiştir. Benzetim sonuçları, önerilen sinir ağı metodunun uçuşta meydana gelebilecek buzlanma risk derecesini tahmin etmede önerilen bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Planes, due to the changing weather conditions, are at a constant risk of icing. Ambient temperature and icing occurring in aircraft with airborne liquid water content factor, aircraft flight safety is a factor that affects the performance and efficiency.
Ice detection system for detecting the onset of icing, icing the flight crew to warn against the harmful effects and is required to run the icing prevention system. The ice detection system to detect ice, or ice protection system in the cockpit, indicating there are various types such as automatically activates. System showing the cockpit detect ice, the operation of the de-icing system imposes the responsibility of the pilot. In this case, adverse conditions, such as the human factor into play and de-icing systems running late or not to run may occur. The system activates automatically detect ice, can reduce the severity of icing much work they can not predict the aircraft's performance and efficiency.
In this study, icing can occur in the air, the degree of risk Artificial Neural Networks (ANN) is intended to estimate using. In this context, aircraft icing occurring in the literature, ice detection and removal, and examined studies on ANN based method is presented. Which at ambient temperature and atmospheric water content, which type and degree of frost that occurred on the availability parameters are trained ANN. ANN similar to information processing in the human brain, is widely used in the solution of nonlinear problems. For all these reasons, our study also ANN is preferred. Trying out different network structures, graphs are given for optimum results. Simulation results of the proposed neural network method to estimate the icing on the flight degree of risk that may occur, can used as a method.