Helikopter motorundan toplanan uçuş test enstrumantasyon verilerinin öngörücü modellerle tahmin edilmesi

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.