Uçak bakım tahsis sürelerinin belirlenmesine yönelik yeni bir yöntem geliştirilmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Günümüzde bir sivil uçağın dizaynı aşamasında bakım programının oluşturulması, Bakım Yürütme Grubu denilen ve imalatçı, otorite ve havayolu firmalarından müteşşekil bir ekibin oluşturduğu bir metodoloji çerçevesinde ele alınmakla birlikte, bu konu dizayn süreciyle ilgili diğer konulara kıyasla daha fazla tecrübi bilgi gerektirmektedir. Pilot raporlarının, bakım kayıtlarının, arıza bildirimlerinin, imalatçıların tavsiye ve uyarılarının temel kaynaklar olarak ele alındığı bakım dizayn süreci, farklı alandaki uzmanlıklara sahip ekiplerin çalışmaları tarafından şekillendirilmektedir. Bu süreçte hangi sistemlere hangi taskların ne sıklıkta uygulanması gerektiği öncelikli konuların başında gelmektedir. Diğer yandan uygulanmasına ve intervaline karar verilen bakım aksiyonlarının, ne kadar saat süre gerektireceği bu sürecin önemli problemlerinden biridir. Çünkü komponentlerin ya da sistemlerin tamir veya bakım süresi, uçağın yerde kalış süresini, dolayısıyla uçağın kullanılabilirlik oranını ve havayolunun operasyonlarını doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle bakımda uygulanacak taskların süresinin doğru olarak tahsis edilmesi son derece önem arz etmektedir. Ancak uygulanacak bakım task intervallerinin ve bununla dolaylı yoldan ilgili task sürelerinin belirlenmesi, sertifikasyon gereksinimleri ve otoritelerin yayınladığı uçuşaelverişlilik emirleri haricinde çok büyük oranda bakım çalışma grubunun tecrübesine bağlı olup, dizayn ofisinin kontrolü dışındadır. Bu çalışmada, uçak bakım tahsis sürelerinin belirlenmesi için bir yöntem geliştirilerek, tecrübi yönteme bir alternatif oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla, iki aşamalı bir çalışma yapılmış olup, ilk aşamada var olan bir çalışma, farklı bir yöntemle ele alınarak geliştirilmiş ve uçak sistemleri ya da komponentleri ile bakım kartlarının süreleri arasında bir korelasyon oluşturulmuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında, Bakım Yürütme Grubu'nun belirlediği ve günümüzde artık standart kabul edilen temel bakım tasklarının parametreleri detaylı olarak ele alınmış, bu amaçla 1157 adet task incelenerek, kantitatif analizler gerçekleştirilmiş ve toplamda 6 adet ağırlık katsayısı elde edilmiştir. Çalışmanın devamında ise ilk bölümde elde edilen fonksiyonla yeni modüller elde edilmiş ve uçaktaki tüm sistemler ya da komponentler için uygulanabilir bir seviyeye getirilmiştir. Son bölümde ise elde edilen ağırlık katsayıları arasındaki ilişki ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları ile analiz edilerek, uçak sistemlerinin ya da komponentlerinin task süresinin tahmin edilmesi gerçekleştirilmiştir. Development of a civil aircraft maintenance program during early design stage has been carried out by Maintenance Steering Group, which is a team of manufacturer, authority and customers, according to a specified methodology which requires very high experience compare to other design steps. Main sources of maintenance design process are based on pilot reports, maintenance records, failure alerts and manufacturers' recommendations and requirements. During this process, one of the most important topic is task related items such as task types, intervals and durations. Maintenance task durations or repair time are very important for airline companies because availability of an aircraft directly related with this parameter. Aircraft maintainability allocation which is a process to identify the allowable maximum task time for each aircraft component or system is based on mostly experience and out of design office's control. In this study, a new method with two steps has been developed to create an alternative technic for experimental ones. At the first step an existing methodology developed for maintenance allocation has been improved by using a different technic. Improved method shows that newly established correlation between aircraft systems and task times has very high coefficient of determination compare to the existing method. At the second phase of the study several quantitative analysis have been performed by examining 1175 maintenance tasks which are accepted as standard maintenance actions by aviation industry, coming from Maintenance Steering Group methodology and six weight factors have been established for the new method. By using feed forward artificial neural networks for newly identified weight factors, maintenance task allocations has been established. Results shows that newly proposed method can be applicable for any maintenance process during early design stage. However since this study focused on system and component tasks in Maintenance Steering Group, a different perspective is required for structural and zonal tasks allocations.
Collections