İnsansız hava araçları iniş sıralamasının bulanık mantık modellemesi

Abstract

Hava trafik yönetim sisteminin birincil amacı her ne kadar emniyetli bir hava sahası yaratmak olsa da havacılığın başlangıcından itibaren havacılıkta kaza kavramı güncelliğini daima koruyan gelen bir konudur. Boeing firması tarafından ve 2004 – 2013 yılları arasında dünya genelinde meydana gelen ölümcül hava aracı kazaları üzerinde yapılan araştırmada; kazaların %58'inin yaklaşma ve iniş safhasında meydana geldiği belirtilmiştir. Hava aracı sayısında meydana gelen artışla beraber hava trafik yönetiminde de karar verici olan hava trafik kontrolörlerinin kararlarına destek olması amacıyla karar destek sistemleri geliştirilmiştir. Hava trafik kontrolörleri insansız hava araçlarından kendilerine dolaylı ya da direkt olarak farklı kanallardan gelen bilgileri birleştirerek karar verirler ve bu kararı gerekli yerlere aktarırlar. Ancak karar verme süreci ve modeli basit ve matematiksel olarak formüle dönüştüremeyecek ya da eşitliklerle açıklanamayacak kadar belirsizlik ve bulanıklık içermektedir. Bu sebeple bu çalışmada hava trafik kontrolörünün karar vermesini kolaylaştırmak amacıyla bulanık mantık tabanlı bir sistem kurulmuş ve insansız hava araçlarının iniş sıralamasının belirlenmesi amaçlanmıştır.Bu çalışmada, insansız hava araçları iniş sıralaması için önerilen bulanık mantık modellemesinin tasarım aşamasında MATLAB/FIS (Fuzzy Inference System – Bulanık Mantık Arayüzü) editörü kullanılmıştır. Bulanıklaştırma arayüzünde üyelik fonksiyonu seçim aşamasında, iniş sıralamasına etki eden altı adet parametreye ait sayısal değerlere ait üyelik fonksiyonları için üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları kullanılmıştır. Bunun yanı sıra belirlenen üyelik fonksiyonları normal, monoton ve simetriktir. Çıkarım motorunda Min-Max ya da diğer bir ifade ile Mamdani Yöntemi, durulama arayüzünde ise Ağırlık Merkezi Yöntemi kullanılmıştır.Bulanık mantık tabanlı modellemenin oluşturulmasından sonra hava trafik kontrolörlerinin insansız hava araçlarına ait verileri işleyerek daha hızlı ve kolay bir şekilde sonuca ulaşmalarını sağlayacak altı adet insansız hava aracı bilgilerinin girilebildiği kullanıcı dostu bir arayüz MATLAB/GUI yardımıyla tasarlanmıştır.

The basic method for sequencing and planning of arriving aircraft on a single runway is utilizing the First-Come-First-Served (FCFS) approach which allocates scheduled arriving time to each aircraft based upon the sequence implied by the earliest time that the aircraft can land. But unfortunately, it has been found that FCFS is rarely the best sequencing order in terms of maximum mission efficiency, minimum fuel consumption and delay reduction.Basically for sequencing and separating the aerial vehicles there are some inputs like speed, altitude, distance, rate of descend, endurance etc. On the other hand universal rules for sequencing and separating cannot be omitted. But finally we have only one output: `Who will be the number one for landing?` In that point, we propose a new model via fuzzy logic.The determination of conflicts between aircraft can be regarded as a very complex problem, yet air traffic controllers have the capacity to perform the undertaking with high rates of accomplishment under demanding circumstances. Much of the expertise of the air traffic controller appears to lie in the capacity to choose the suitable methodology for the issue.Fuzzy logic is a superset of ordinary (Boolean) logic that has been reached out to handle the idea of partial truth - truth values between `completely true` and `completely false`. The importance of fuzzy logic derives from the way that most modes of human thinking and particularly practical judgment skills thinking are inexact in nature.In this paper, we present an analytic approach for UAV landing sequencing modelling with in the dynamic airspace including different mission types or applications for both military and civilian vehicles. For modelling, we utilize the MATLAB Fuzzy FIS (Fuzzy Inference System) with realistic data and create the user friendly interface with MATLAB/GUI. The simulation results show that the proposed model is a robust alternative for maximum mission efficiency, minimum fuel consumption and delay reduction.