GAO Algoritma tabanlı YSA modeliyle İHA motorunun performansının ve uçuş süresinin maksimizasyonu
The Maximization of the UAV Engine Performance and Flight Time by BSA based ANN model
Yazar: Konar, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 15, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; UAV,Backtracking search optimization algorithm,Flight time,Optimization,Artificial neural networks ; Geri-izleme arama optimizasyon algoritması,Uçuş süresi,Optimizasyon,Yapay sinir ağları,İHA,Yapay sinir ağları

İnsansız hava araçları (İHA),istenen görevleri yerine getirebilme kabiliyetine sahip olarak tasarlanmış havaaraçlarıdır. Bu hava araçlarının tasarımında, motor performansı ve uçuşsüresinin maksimizasyonu büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, İHA’nınfırçasız motorunun performansının ve uçuş süresinin maksimizasyonu elealınmıştır. Bu amaçla, Geri-İzleme Arama Optimizasyon (GAO) algoritması tabanlıYapay Sinir Ağlarına (YSA) dayanan bir model önerilmiştir. Önerilen modelde,fırçasız motor hızını ayarlayan elektronik hız kontrol (EHK) ünitesi sinyali,fırçasız motorun dakikadaki dönüş sayısı (DDS), pervanenin çapı ve hatvesi girişparametreleri olarak belirlenmiş; gerekli itki kuvveti, uçuş süresi ve motorverimliliği çıkış parametreleri olarak belirlenmiştir. Böylece, 4 giriş 3çıkışa sahip bir model oluşturulmuştur. Önerilen modelin eğitim işlemindekullanmak için, fırçasız motordan RCbenchmark firmasının 1580 modelidinamometresi yardımıyla, farklı değer aralıklarında veriler üretilmiştir.Üretilen bu veriler kullanılarak optimum YSA yapısına ait parametreler GAOalgoritması ile belirlenmiştir. Optimum olarak belirlenen bu YSA yapısı amaçfonksiyonunu gerçekleştirmek üzere GAO algoritması ile entegre edilmiştir. Buentegrasyonla birlikte GAO algoritmasına dayanan model ile maksimum motorperformansı ve uçuş süresi için giriş parametre değerlerinin elde edilmesisağlanmıştır. Yani, GAO algoritması hem YSA yapısının optimizasyonu hem defırçasız motor performansı ve uçuş süresinin maksimizasyonu için gerekliparametrelerin elde edilmesi için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda elde edilensonuçlar tablolar ve şekiller vasıtasıyla sunulmuştur. GAO algoritması tabanlıYSA modeli ile yapılan simülasyon çalışmalarında elde edilen sonuçlar, önerilenyöntemin İHA tasarımcıları için kolaylık sağlayacağını göstermiştir.

Unmanned aerial vehicles(UAVs) are aircraft that designed to carry out the desired tasks. In the designof these aircraft, the maximization of engine performance and flight time isvery important. In this study, the maximization of the UAV's brushless motorperformance and flight time are discussed. For this purpose, a model based onArtificial Neural Networks (ANN) depending on Back-Tracking Search Optimization(BSO) algorithm is proposed. In the proposed model, four parameters includingthe signal of electronic speed control (ESC) unit that adjusts the brushlessengine speed, the number of rotations of the brushless motor (RPM) per minute,the propeller size, and the propeller pitch were selected as input parameters.The required thrust, flight time and engine efficiency were selected as outputparameters. Thus, a model with 4 inputs and 3 outputs was formed. To use the inthe training process of the proposed model, data was obtained from thebrushless motor with the help of RCBenchmark's 1580 model dynamometer. By usingthese produced data, the parameters of the optimum ANN structure weredetermined by BSO algorithm. The ANN structure that optimally determined wasintegrated with the BSO algorithm to achieve the objective function. With thisintegration, the model based on the BSO algorithm provided the values of inputparameters for maximum engine performance and maximum flight time. That is, theBSO algorithm was used both to optimize the ANN structure and to obtain theparameters required for maximization of brushless engine performance and flighttime. The results of the study were presented by tables and figures. Theresults obtained in the simulation process with the BSO Algorithm based ANNmodel showed that the proposed method will be facilitated the UAV design for designers.