Sezgisel yöntemler kullanılarak alçak irtifa uzun menzil (LALE) solar insansız hava aracı tasarımı ve uygulaması
Low altitude long endurance (LALE) solar unmanned aerial vehicle design and ımplementation using heuristic methods
- Tez No: 987601
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KONAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sivil Havacılık, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Civil Aviation, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Sezgisel algoritmalar, Yapay arı kolonisi algoritması, Yarı iletken güneş pili, İnsansız hava aracı, Genetic algorithms, Heuristic algorithms, Artificial bee colony algorithm, Semiconductor solar cell, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sivil Havacılık Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, alçak irtifa uzun menzil sınıfı güneş enerjili bir insansız hava aracının (İHA) tasarımı, optimizasyonu, prototip üretimi ve ilk test uçuşu gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak, kanat açıklığı, kütle ve en-boy oranı (AR) tasarım parametreleri, güç gereksiniminin minimize edilmesi amacıyla yapay arı kolonisi algoritması ile optimize edilmiştir. Sonraki aşamada, enerji üretim–tüketim dengesini sağlayacak konfigürasyonu belirlemek amacıyla parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması uygulanmıştır. PSO algoritmasının giriş parametreleri, kanat açıklığı (b), batarya kapasitesi (E_bat), uçuş hızı (V) ve toplam kütle (m_total) olarak belirlenmiş, çıkış parametreleri ise uygunluk fonksiyonu açısından minimize edilmesi hedeflenen performans ölçütleri olan gerekli güç (P_req), batarya kapasitesi (E_bat), toplam elektrik gücü (P_(elec tot)) ve günlük enerji tüketimi (E_(elec tot)) olmuştur. PSO algoritması, iterasyonlar boyunca her parçacığın konum ve hızını güncelleyerek güç dengesi ve batarya doluluk oranı kriterlerini sağlamıştır. Belirlenen optimum parametreler doğrultusunda prototip üretilmiş, solar hücreler ve batarya sistemi entegre edildikten sonra yer testleri ve başarılı uçuş testleri gerçekleştirilmiştir. Bulgular, geliştirilen sistemin uygun meteorolojik koşullar altında uzun süreli uçuş potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, the design, optimization, prototype production, and initial flight testing of a low-altitude long-endurance (LALE) class solar-powered unmanned aerial vehicle (UAV) were carried out. In the first stage, the design parameters of wingspan, mass, and aspect ratio (AR) were optimized using the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm with the objective of minimizing power requirements. In the subsequent stage, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was applied to determine the configuration that would ensure the energy production–consumption balance. The input parameters of the PSO algorithm were defined as wingspan (b), battery capacity (E_bat), flight velocity (V), and total mass (m_total), while the output parameters were the performance metrics targeted to be minimized in terms of the fitness function: required power (P_req), battery capacity (E_bat), total electrical power (P_(elec tot)), and daily electrical energy consumption (E_(elec tot)). The PSO algorithm updated the position and velocity of each particle throughout the iterations to satisfy the criteria for power balance and battery state of charge. Based on the determined optimum parameters, a prototype was produced, and after the integration of solar cells and the battery system, ground tests and successful flight tests were conducted. The findings indicate that the developed system has the potential for long-endurance flights under suitable meteorological conditions.
Benzer Tezler
- Karasal, hava ve uzay tabanlı haberleşme sistemleri arasındaki girişimin minimizasyonu
Minimization of the interference between terrestrial, air and space based communication systems
CİHAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Özellik seçimi için güncel meta sezgisel optimizasyonları kullanılarak yeni ikili optimizasyon algoritması geliştirilmesi
Development of new binary optimization algorithm using current meta heuristic optimizations for feature selection
ABDULLAH ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Single machine scheduling with modern heuristic techniques
Modern sezgisel yöntemler ile tek makine çizelgelemesi
GÜZİN KAVRUKKOCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LATİF SALUM
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Çok seviyeli görüntü eşikleme problemi için meta sezgisel optimizasyon algoritması tasarımı
Design of a metaheuristic optimization algorithm for the multilevel image thresholding problem
SAMOUA ALSAMOUA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASUMAN GÜNAY YILMAZ