Intelligent reconfigurable control system for aircraft flight control

Terrell, Kevin; Zein-Sabatto, Saleh

doi:10.1109/secon.2017.7925309

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bir diğer çalışmada, uçağın inişi sırasında oluşan dikey hız probleminin çözümü için, hem ANFIS hem de YSA kullanılmıştır [5]. Terrell ve Zein-Sabatto' nun çalışmasında ise, ticari uçaklarda önceden tahmin edilen veya edilemeyen uçuş koşullarında, uçuş kontrol yüzeylerinden elevator hücum açısını korumak ve ayarlamak için, ANFIS modeli kullanılmıştır [6]. Liu ve ekibi tarafından yapılan çalışmada ise, uçuş esnasında alınan otopilotlu iniş verileri kullanılarak, uçağın yörünge takibinin ANFIS ile modellemesi yapılmıştır [7].…”

Section: Introductionunclassified

Uçağin Tri̇m Parametresi̇ni̇n Anfis Kullanilarak Tahmi̇n Edi̇lmesi̇

Dalkıran¹,

Yildirim²

2020

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Uçaklar, hızlı, güvenli ve konforlu olmalarından dolayı ulaşım sektöründe önemli bir yere sahiptir. Uçaklar, en çok kalkış ve iniş esnasında, uçuş konfor ve güvenliğini etkileyen hava olaylarına ve dış etmenlere maruz kalmaktadır. Bu etmenlerin meydana getirdiği sarsıntı ve salınımları önlemek, uçağın denge ve kararlılığını korumak için yatay stabilize ile trim verilir. Bu trim değerinin belirlenmesi, uçuş konforu için önemlidir. Bu çalışmada uçağın trim değerinin uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, ANFIS) ile tahmini üzerinde durulmuştur. Oluşturulan ANFIS modellerinde 4 farklı üyelik fonksiyonu kullanılarak, eğitim ve test işlemleri yapılmıştır. Bu eğitim ve test işlemlerinde, Airbus A319 uçağının kara kutusundan alınan gerçek uçuş verileri kullanılmıştır. Bu çalışmada ANFIS kullanılarak yapılan modellemelerin, gerçek trim değerinin tahmininde başarılı olduğu görülmüştür.Aircrafts have an important role in transportation because they are fast, safe and comfortable. Aircrafts are mostly exposed to weather conditions and external cases affecting flight comfort and safety during take-off and landing. To prevent shocks and oscillations caused by these cases and to maintain the balance and stability of an aircraft, horizontal stabilization is adjusted using trim value. Determination of suitable trim value is important for flight comfort. In this study, the prediction of the trim value of an Airbus A319 using the Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) is emphasized. Different ANFIS models are trained and tested using four different membership functions. Actual flight data taken from black box of an Airbus A319 are used in these training and test procedures. In this study, it is shown that the models designed using ANFIS have been successful to predict real trim values.

show abstract

Section: Introductionunclassified