Determination of firing parameters of a missilelaunched from cold launch platform by artificialneural network
Soğuk atış platformundan fırlatılan bir füzenin atış parametrelerinin yapay sinir ağı yöntemi ile belirlenmesi
- Tez No: 753207
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SUNAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Bilim ve Teknoloji, Mechanical Engineering, Aeronautical Engineering, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Atışlar, Füzeler, Fırlatma, Yapay sinir ağları, Throwings, Missiles, Hurling, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, füze ve mühimmat sistemlerinin karadan veya deniz üstünden (satıh) havaya atışı için kullanılmakta olan atış sistemlerinden Soğuk Atış (İng. Cold Launch) yönteminin ve parametrelerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Füze ve mühimmatların yerden atışı için klasik olarak ve en çok Sert Fırlatma (İng. Hard Launch) sistemi kullanılmaktadır. Sert fırlatmada, füzenin itki sistemi kanister içerisinde ateşlenerek fırlatma sisteminden ayrılması ve hedefe yönelimi sağlanmaktadır. Ancak bu durum itkide kayıplara neden olmakta; personel ve platform güvenliği açısından riskleri barındırmaktadır. Ayrıca kanister içerisinde ateşlemeden kaynaklı oluşacak basınç ve sıcaklık yüklerine karşı füze ve fırlatıcı sistemin dayanıklı ve görev yapabilir bir tasarıma sahip olmasını gerektirir. Bu durumun sonucu olarak maliyet ve ağırlık yükü karşımıza çıkmaktadır. Yukarıda bahsedilen risklerin önüne geçilmesi amacıyla Soğuk Atış Yöntemi çeşitli ülkelerin askeri ürünlerinde kullanılmaktadır. Ancak olayın dinamikliği ve pek çok farklı parametreye bağlı olması nedeniyle klasik sayısal hesaplama yöntemi ile hesaplanması zor olmaktadır. Tez kapsamında, yapılan testlerle eş zamanlı olarak sayısal çözümleme araçları (MSC Adams, Matlab/Simulink, MSC Easy5) kullanılmıştır. Füze fırlatma açısı, füze uzunluğu, ortam sıcaklığı ve piroteknik basınç girdi parametreleri ile füze ivmesi çıktı olarak alınarak çeşitli yapay sinir ağı modelleri de geliştirilmiştir. Modellenen yapay sinir ağlarından dört saklı katmanlı olanın eğitim doğrulaması ve test açılarından bu çalışmada en uygun model olduğu değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this thesis, it is aimed to determine the Cold Launch method and its parameters, which is one of the launching systems used for firing missile and ammunition systems from land or over the sea into the air. Hot Launch systems are used classically and mostly for launching missiles and ammunitions from the ground. In the hot launching, the propulsion system of the missile is fired in the canister, allowing it to separate from the launch system and aim at the target. However, this situation causes losses in thrust; contains risks in terms of personnel and platform security. In addition, it requires that the missile and launcher system have a durable and functional design against the pressure and temperature loads that will arise from firing in the canister. As a result of this situation, cost and weight burdens arise. In order to prevent the above-mentioned risks, the Cold Launching Method is recently used in military products of various countries. However, it is difficult to calculate and predict parameters of the cold launching with the classical numerical calculation methods due to the complex dynamics of the event and interactions of many different parameters. Hence, within the scope of the thesis, numerical analysis tools such as MSC Adams and Easy5, and Matlab/Simulink are used simultaneously with the tests to analyze and predict the firing parameters of the cold launch process. Various artificial neural network models are also developed by taking the missile launch angle and length, the ambient temperature and pyrotechnical pressure as input parameters and the missile acceleration as the output. The artificial neural network model with four hidden layers is found to be the most suitable one based on training verification and testing.
Benzer Tezler
- Tarihi kireç harcı özelliklerine uygun yeni malzemelerin üretimi ve sayısal analiz için malzeme parametrelerinin belirlenmesi
Production of new materials in accordance with historic lime mortars and determination of material parameters used in numerical analysis
SERHAN ULUKAYA
Doktora
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NABİ YÜZER
- Kovan üzerindeki balistik izlerden silah markalarına ulaşılması
Determination of gun brands by examining the marks on cartridge cases
MUSTAFA MERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Adli TıpAnkara ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF.DR. NEVİN VURAL
- Ülkemiz yerli enerji kaynaklarının yeni teknolojilerle değerlendirilmesi sonucunda oluşacak sera gazı azaltım potansiyelinin belirlenmesi ve maliyet analizleri
Determination of greenhouse gas mitigation potential resulting from the utilization of our country's domestic energy resources with new technologies and cost analysis
ECE GİZEM ÇAKMAK
Doktora
Türkçe
2024
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN
- Bazı sıcak iklim çim türlerinin tuzluluğa dayanıklılığının belirlenmesi ve uygulamalar açısından değerlendirilmesi
Determination of salinity tolerance in some warm season turfgrass cultivars and assesment of the results for landscaping practice
NÜKET SARICA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Peyzaj MimarlığıAkdeniz ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN KARAGÜZEL
- Kaolenin; polimer kullanımıyla, uygun fiziksel özellikte seramik hammaddesi haline getirilebilirliğinin araştırılması
An investigation on utilization of a polymer to convert kaolin to a ceramics raw material with appropriate physical properties
MUSTAFA SALİH EYGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNDÜZ ATEŞOK