The Maximization of the UAV Engine Performance and Flight Time by BSA based ANN model

GAO Algoritma tabanlı YSA modeliyle İHA motorunun performansının ve uçuş süresinin maksimizasyonu

Abstract

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are aircraft that designed to carry out the desired tasks. In the design of these aircraft, the maximization of engine performance and flight time is very important. In this study, the maximization of the UAV's brushless motor performance and flight time are discussed. For this purpose, a model based on Artificial Neural Networks (ANN) depending on BackTracking Search Optimization (BSO) algorithm is proposed. In the proposed model, four parameters including the signal of electronic speed control (ESC) unit that adjusts the brushless engine speed, the number of rotations of the brushless motor (RPM) per minute, the propeller size, and the propeller pitch were selected as input parameters. The required thrust, flight time and engine efficiency were selected as output parameters. Thus, a model with 4 inputs and 3 outputs was formed. To use the in the training process of the proposed model, data was obtained from the brushless motor with the help of RCBenchmark's 1580 model dynamometer. By using these produced data, the parameters of the optimum ANN structure were determined by BSO algorithm. The ANN structure that optimally determined was integrated with the BSO algorithm to achieve the objective function. With this integration, the model based on the BSO algorithm provided the values of input parameters for maximum engine performance and maximum flight time. That is, the BSO algorithm was used both to optimize the ANN structure and to obtain the parameters required for maximization of brushless engine performance and flight time. The results of the study were presented by tables and figures. The results obtained in the simulation process with the BSO Algorithm based ANN model showed that the proposed method will be facilitated the UAV design for designers.

Özet

İnsansız hava araçları (İHA), istenen görevleri yerine getirebilme kabiliyetine sahip olarak tasarlanmış hava araçlarıdır. Bu havaaraçlarının tasarımında, motor performansı ve uçuş süresinin maksimizasyonu büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, İHA’nınfırçasız motorunun performansının ve uçuş süresinin maksimizasyonu ele alınmıştır. Bu amaçla, Geri-İzleme Arama Optimizasyon(GAO) algoritması tabanlı Yapay Sinir Ağlarına (YSA) dayanan bir model önerilmiştir. Önerilen modelde, fırçasız motor hızınıayarlayan elektronik hız kontrol (EHK) ünitesi sinyali, fırçasız motorun dakikadaki dönüş sayısı (DDS), pervanenin çapı ve hatvesigiriş parametreleri olarak belirlenmiş; gerekli itki kuvveti, uçuş süresi ve motor verimliliği çıkış parametreleri olarak belirlenmiştir.Böylece, 4 giriş 3 çıkışa sahip bir model oluşturulmuştur. Önerilen modelin eğitim işleminde kullanmak için, fırçasız motordanRCbenchmark firmasının 1580 modeli dinamometresi yardımıyla, farklı değer aralıklarında veriler üretilmiştir. Üretilen bu verilerkullanılarak optimum YSA yapısına ait parametreler GAO algoritması ile belirlenmiştir. Optimum olarak belirlenen bu YSA yapısıamaç fonksiyonunu gerçekleştirmek üzere GAO algoritması ile entegre edilmiştir. Bu entegrasyonla birlikte GAO algoritmasınadayanan model ile maksimum motor performansı ve uçuş süresi için giriş parametre değerlerinin elde edilmesi sağlanmıştır. Yani,GAO algoritması hem YSA yapısının optimizasyonu hem de fırçasız motor performansı ve uçuş süresinin maksimizasyonu içingerekli parametrelerin elde edilmesi için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda elde edilen sonuçlar tablolar ve şekiller vasıtasıylasunulmuştur. GAO algoritması tabanlı YSA modeli ile yapılan simülasyon çalışmalarında elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin İHAtasarımcıları için kolaylık sağlayacağını göstermiştir.