Elektrikli hava aracı itki sistemleri için yapay zeka destekli akıllı algılama

Günümüzde hava araçlarının geleneksellikten uzaklaşarak alternatif yakıtlara yöneliyor olması, bu hava araçlarında kullanılan elektrikli itki sistemlerinin de artmasına ve araştırmacıların da bu konu üzerine yönelmesine neden olmuştur. Çalışmada, İnsansız Hava Araçlarında (İHA) tabanlı metodolojilerin daha büyük, daha karmaşık sistemlere de uyarlanabileceği ve uygulanabileceği göz önüne alınarak, İHA'lar ile elektrikli hava araçları arasında köprü görevi görmek amaçlanmıştır. Bu doğrultuda yapılan çalışmalar ile ileri diagnostik tekniklerinin elektrikli uçak sistemlerinde uygulanabilmesine yönelik yapay zeka tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Bu bağlamda, Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MBSE) ve Sistem Modelleme Dili (SysML) kullanılarak açık kaynaklı olacak şekilde kapsamlı bir İHA mimarisi geliştirilmiştir. Referans mimaride bulunan alt sistemlerden itki sistemi esas alınarak pervane hasarlarının algılanması için makine öğrenmesi ile bir akustik diyagnostik çalışması yapılmıştır. Sonrasında pervane hasarlarının titreşim verileri ile teşhis edilmesine yönelinmiş ve yapay sinir ağı kullanılarak titreşime bağlı diagnostik çalışma gerçekleştirilmiştir. Son adımda ise akustik ve titreşim verilerinin birlikte değerlendirildiği topluluk öğrenmesi metodolojisi kullanılarak model doğruluğunun arttırılması hedeflenmiş ve bir akıllı algılama methodu geliştirilmiştir. Çalışma, ileri tip diagnostik yöntemlerin elektrik uçak itki sistemlerine entegre edilmesi ile daha verimli, güvenilir ve emniyetli elektrikli uçakların geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır.