Estimating instrumentation data acquired during flight test from a helicopter engine using predictor models

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği A.B.D, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BARIŞ COŞKUN

Danışman: Burkay Genç

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Helikopter tasarım sürecinin en tehlikeli kısmı uçuş test aşamasıdır. Testler sırasında yapılacak en ufak hata veya yanlış hesaplamalar ciddi kazalara sebep olabilir. Bu sebeple uçuş testleri sırasında helikopterin sağlık durumunun takip edilebilmesi için özellikle kritik bölgeler olmak üzere helikopterin çoğu parçası algılayıcılarla enstrümante edilir. Algılayıcılardan toplanan veriler anlık olarak yer istasyonuna iletilip alanlarında uzman ki¸siler tarafından yorumlanarak beklenmedik bir durumun önceden fark edilmesi sağlanır. Ancak algılayıcı veya veri toplama ünitelerinde oluşacak bir arıza sonucunda toplanan verinin güvenilirliği kalmaz. Bu gibi durumlarda veri analiz ekipleri tarafından gelen veri yanlış yorumlanarak gereksiz yere testin kesilmesine veya öngörülebilecek bir kazanın fark edilmemesi gibi ciddi sonuçlara yol açabilir. Bu tez kapsamında oluşturulan hibrit sistemde Karar Ağacı modeli kullanılarak verideki bozulma miktarı ve Yapay Sinir Ağı kullanılarak da olması gereken verinin tahmini gerçekleştirilmektedir. Oluşturulan bu sistem TUSAŞ envanterinde bulunan bir helikopterin uçuş testleri sırasında motorundan toplanan sıcaklık verileri üstünde eğitilip test edilmiştir.