BAÜN akademisyenlerinden Dr. Öğr. Üyesi Bülent Kurt tarafından gerçekleştirilen "Data-driven Detection of Aircraft Engine Performance Degradation via Nitrogen Oxide Emissions: An Anomaly Detection Approach" başlıklı araştırma, uluslararası dergi sıralamalarında en üst dilimlerden olan SCI-Q2 ölçeğindeki Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering” dergisinde yayımlandı.

Dr. Öğr. Üyesi Bülent Kurt: “Uçak motorlarındaki performans kayıpları yapay zeka ile erken aşamada tespit edilebiliyor”

Çalışma hakkında bilgi veren Dr. Öğr. Üyesi Bülent Kurt, araştırmada uçak motorlarında meydana gelen performans bozulmalarının, motorlardan yayılan azot oksit (NOx) emisyonları üzerinden yapay zeka tabanlı makine öğrenmesi yöntemleriyle erken aşamada tespit edilmesine yönelik yenilikçi bir yaklaşım geliştirildiğini belirtti.

Araştırmada, Uluslararası Sivil Havacılık Örgütü (ICAO) tarafından yayımlanan 2024 Aircraft Engine Emissions Databank (EEDB) verileri kullanılarak 730 farklı uçak motoruna ait sertifikasyon verilerinin analiz edildiğini ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Bülent Kurt, farklı makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının karşılaştırıldığını söyledi. Çalışmada geliştirilen modelin, uçak motorlarında meydana gelebilecek performans bozulmalarını bakım ihtiyacı oluşmadan önce yüksek doğrulukla belirleyebildiğini ve bu yönüyle bakım planlamasına önemli katkılar sunduğunu vurguladı.

TÜBİTAK tarafından desteklenen araştırmada kullanılan Rational Quadratic Gaussian Process Regression (RQGPR) modelinin 0,99640 korelasyon katsayısı (R) ve 0,99272 determinasyon katsayısı (R²) değerlerine ulaşarak yüksek tahmin başarısı gösterdiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Bülent Kurt, elde edilen sonuçların geliştirilen yöntemin güvenilirliğini ortaya koyduğunu ifade etti.

(Balıkesir Üniversitesi)