Havacılık sanayinde kullanılan takım ve aparatların tasarım sürelerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile kestirilmesi

Özellikle büyük ölçekli tasarım projelerinde, tasarım eforunun (süresinin) doğru tahmin edilmesi, bir proje planı oluşturmada önemli bir faktördür. Sadece uzman görüşüne dayanan bu tahminler yanlış ya da yetersiz yapıldığında proje planına büyük zararlar verebilmektedir. Belirtilen problem üzerine, havacılık endüstrisindeki takım tasarım eforunu tahmin edebilen bir makine öğrenmesi modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sayısal değerler içermeyen her bir takımın tasarım gereksinimi girdisi kurumsal veri tabanından uygun sorgular ile elde edilmiştir. İlgili verilerin sayısallaştırılabilmesi için girdi üzerinde çeşitli deneyler yapılarak en verimli kodlama yöntemi seçilmiştir. Sayısallaştırılan girdi verisinden, takım tasarım eforunu tahmin edebilmek için yaygın olarak kullanılan karar ağacı, Destek Vektör Makinesi, Doğrusal Regresyon ve Yapay Sinir Ağı makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde deneyler yapılmıştır. Bu çalışmada; takım tasarım eforunun en iyi şekilde kestirimi için ideal makine öğrenme modelini tespit etmek ve en uygun girdi ve parametre setini oluşturmak hedeflenmiştir. ANAHTAR KELİMELER: takım tasarım, makine öğrenmesi, tasarım eforu kestirimi, havacılık ve savunma