Dikey İnişli Roket için Gelişmiş Sensör Füzyonu ve Durum Kestirim Yöntemleri

Özet (Abstract)

Özet (Abstract)

Bu çalışma, dikey inişli roketlerin hassas ve güvenilir inişini sağlamak için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına odaklanmaktadır. Mevcut yaklaşımların sınırlamalarını aşarak, özellikle yüksek rüzgar ve değişken atmosferik koşullar altında, iniş doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Araştırma, altı serbestlik derecesi (6-DOF) kapsamlı bir roket dinamik modeli geliştirerek başlar. Bu model, Newton’un hareket yasalarını, roket denklemini ve aerodinamik kuvvetleri dikkate almaktadır. Modelin doğrusal olmayan yapısı nedeniyle, çözüm için Runge-Kutta yöntemi (RK4) kullanılmıştır. Gerçekçi sensör gürültüsü ve sistematik hatalarını hesaba katmak için, bir Kalman filtresi tabanlı sensör füzyonu algoritması uygulanmıştır. Bu algoritma, İnertial Ölçüm Birimi (IMU) ve GPS sensör verilerini birleştirir ve roketin gerçek zamanlı durumunun daha doğru bir tahminini sağlar.

Geliştirilen yöntemlerin performansı, 15 m/s rüzgar hızı ve 1.2 kg/m³ hava yoğunluğu koşullarında gerçekleştirilen kapsamlı simülasyonlar aracılığıyla değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçları, geliştirilen sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin, mevcut yöntemlere göre önemli ölçüde iyileştirilmiş iniş hassasiyeti ve güvenilirliği sağladığını göstermiştir. Ayrıca, algoritmanın hesaplama maliyeti, gerçek zamanlı uygulamalar için uygun olacak şekilde optimize edilmiştir. Bu çalışmanın bulguları, dikey inişli roket kontrol sistemlerinin tasarımında ve geliştirme sürecinde önemli bir katkı sağlamaktadır. Gelecek çalışmalar, daha gelişmiş aerodinamik modellerin geliştirilmesi, daha sağlam filtreleme tekniklerinin kullanılması ve roket parametrelerindeki belirsizliklerin etkilerinin azaltılması üzerine yoğunlaşacaktır. Bu iyileştirmeler, dikey inişli roket teknolojisinin güvenilirliğini ve performansını daha da artırarak, tekrar kullanılabilir roketlerin yaygınlaşmasına ve maliyet etkinliğinin artmasına katkıda bulunacaktır.

Nomenclature (Semboller ve Kısaltmalar)

1. Giriş ve Literatür Özeti

Dikey inişli roket teknolojisi, uzay yolculuğunun geleceğini şekillendiren kritik bir unsurdur. Tekrar kullanılabilir roketlerin maliyet etkinliği ve sürdürülebilirliğe olan katkısı göz önüne alındığında, hassas ve güvenilir bir dikey iniş gerçekleştirilmesi için gelişmiş kontrol sistemlerine duyulan ihtiyaç açıkça ortaya çıkmaktadır. Bu sistemlerin kalbinde ise, çevresel faktörleri (rüzgar, hava yoğunluğu) ve roketin kendi dinamiklerini hassasiyetle ölçen ve bunlara göre gerçek zamanlı kararlar alabilen gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemleri yatmaktadır.

Tarihte, dikey iniş girişimleri çoğunlukla deneysel ve sınırlı başarı oranlarıyla karakterize edilmiştir. İlk denemeler, basit kontrol algoritmaları ve sınırlı sensör kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Ancak, artan hesaplama gücü ve gelişmiş sensör teknolojileri, daha sofistike kontrol stratejilerinin geliştirilmesine olanak sağlamıştır. Bu gelişmeler, daha yüksek hassasiyet ve güvenilirliğe sahip dikey inişlerin gerçekleştirilmesine ve tekrar kullanılabilir roketlerin geliştirilmesine zemin hazırlamıştır.

Bugün, dikey inişli roketlerde kullanılan sensör füzyonu, çeşitli sensörlerden (inertial measurement units, GPS, lidar, vb.) elde edilen verileri birleştirerek daha doğru ve güvenilir bir durum tahmini elde etmeyi amaçlamaktadır. Bu füzyon süreçleri, Kalman filtreleri, parçacık filtreleri ve diğer olasılık tabanlı yöntemler gibi çeşitli algoritmalara dayanmaktadır. Durum kestirim yöntemleri ise, gelecekteki roket durumunu tahmin etmek için mevcut durum ve dinamikleri kullanarak kontrol sistemlerinin karar vermesini sağlar.

Bu alandaki araştırma, hassasiyeti ve hesaplama verimliliğini artırmaya odaklanmıştır. Örneğin, “Robust Sensor Fusion for Autonomous Landing of Reusable Launch Vehicles” başlıklı yayın, gürültülü sensör verileri altında bile yüksek doğruluk sağlayan yeni bir füzyon algoritması sunmaktadır. Benzer şekilde, “Advanced State Estimation for Vertical Landing Control of Rockets under Uncertain Wind Conditions” makalesi, değişken rüzgar koşullarında durum kestirimindeki belirsizliklerle başa çıkmak için uyarlanabilir bir Kalman filtresi tabanlı yaklaşım önermektedir. Son olarak, “Nonlinear Model Predictive Control for Precise Vertical Landing of Reusable Rockets” çalışması ise, doğrusal olmayan dinamikleri ve kısıtlamaları dikkate alan gelişmiş bir kontrol stratejisi sunmaktadır. Bu ve benzer çalışmalar, dikey inişli roket teknolojisinin sürekli gelişimine katkı sağlamaktadır.

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

Bu çalışma, dikey inişli roketlerin hassas ve güvenilir inişini sağlamak için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Mevcut yöntemlerin sınırlılıklarını aşarak, özellikle yüksek rüzgar ve değişken hava koşullarında, iniş doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Özellikle, mevcut literatürde ele alınmayan veya yeterince incelenmemiş bazı kritik sorunlara odaklanılacaktır: ileri seviye sensör entegrasyonu için optimum filtreleme tekniklerinin belirlenmesi, hesaplama maliyetini minimize eden ve gerçek zamanlı performans sağlayan verimli algoritmaların tasarımı ve roketin aerodinamik ve motor özelliklerindeki belirsizliklerin durum kestirimi üzerindeki etkilerinin azaltılması.

Çalışmanın kapsamı, belirli bir roket tasarımına odaklanmak yerine, genel geçerliliği yüksek, modüler ve uyarlanabilir bir çerçeve geliştirmeye yöneliktir. Bu çerçeve, farklı sensör tipleri ve roket konfigürasyonlarıyla uyumlu olacak şekilde tasarlanacaktır. Ancak, hesaplama karmaşıklığını yönetmek ve analizi basitleştirmek için bazı basitleştirici varsayımlar yapılacaktır. Bunlar arasında, roketin rijit gövde dinamikleri varsayımı ve bazı ikinci dereceden etkilerin ihmal edilmesi yer almaktadır.

Sonuç olarak, bu çalışma, geliştirilen gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin performansını değerlendirmek için kapsamlı simülasyonlar ve – mümkünse – gerçek dünya verileri ile testler gerçekleştirecektir. Hedeflenen sonuçlar, mevcut yöntemlere göre önemli ölçüde iyileştirilmiş iniş hassasiyeti, güvenilirliği ve hesaplama verimliliğine sahip bir kontrol sistemi çerçevesinin sunulmasıdır. Bu çalışma, gelecekteki dikey inişli roket projelerinde kullanılabilecek pratik ve etkili çözümler sunmayı amaçlamaktadır.

2. Temel Fiziksel Prensipler

2. Temel Fiziksel Prensipler

Dikey inişli bir roketin kontrolü, roketin hareketini yöneten temel fiziksel prensiplerin hassas bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Bu prensipler, Newton’un hareket yasaları, roket denklemi ve aerodinamik kuvvetlerin analizi üzerine kuruludur.

Newton’un ikinci yasası (F=ma), roketin kütlesine (m) etkiyen net kuvvetin (F), ivmesine (a) eşit olduğunu belirtir. Bu net kuvvet, roket motorlarının ürettiği itme kuvveti (T), yerçekimi kuvveti (W), ve aerodinamik kuvvetler (L ve D) tarafından oluşturulur. Yani, F = T – W – L – D şeklinde yazılabilir. Bu denklemde, W = mg, yerçekimi ivmesi (g) ve roket kütlesi (m) ile belirlenir. Aerodinamik kaldırma kuvveti (L) ve sürtünme kuvveti (D), roketin hızı, şekli ve çevredeki hava yoğunluğu gibi faktörlere bağlıdır. Bu kuvvetler genellikle deneysel olarak belirlenen aerodinamik katsayıları içeren karmaşık fonksiyonlar kullanılarak modellenir. Bu modelleme, roketin geometrik özelliklerini ve hava koşullarını (yoğunluk, rüzgar hızı ve yönü) hesaba katmalıdır.

Roket denklemi ise, roketin itme kuvveti, yakıt tüketim hızı ve egzoz gazlarının hızına bağlı olarak ivmesini açıklar. Basitleştirilmiş bir formda, roketin dikey ivmesi, itme kuvveti ile yerçekimi kuvvetinin farkı ve roketin kütlesine bölümü ile verilir: a = (T – W) / m. Ancak, bu denklem roket kütlesinin zamanla değişmesini (yakıt tüketimi nedeniyle) hesaba katmaz. Daha kesin bir yaklaşım, zamanla değişen kütleyi içeren Tsiolkovsky roket denklemini kullanmayı gerektirir. Bu denklem, roketin hızındaki değişimin, itme kuvvetinin, yakıt tüketim hızının ve egzoz gazlarının hızının bir fonksiyonu olarak ifade eder.

Aerodinamik kuvvetler (L ve D), roketin şekli, hızı ve hava yoğunluğuna bağlıdır. Bu kuvvetlerin hesaplanması, genellikle hesaplama açısından yoğun olan ancak yüksek doğruluk sağlayan, Computational Fluid Dynamics (CFD) simülasyonları kullanılarak gerçekleştirilir. Ancak, gerçek zamanlı kontrol amacıyla, daha basitleştirilmiş, ancak yine de yeterli doğruluk sağlayan aerodinamik modeller tercih edilebilir. Bu modeller, roketin çeşitli uçuş durumları için deneysel olarak elde edilen aerodinamik katsayılarına dayanır.

Son olarak, Dünya’nın dönüşü nedeniyle Coriolis etkisi, özellikle uzun süreli uçuşlar için dikkate alınması gereken bir faktördür. Bu etki, roketin hareketinde küçük sapmalara yol açabilir ve hassas bir iniş için kompanse edilmelidir. Bu etkilerin doğru modellenmesi ve kontrol sistemine entegre edilmesi, iniş hassasiyetini artırmak için kritik öneme sahiptir.

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

Bu bölümde, dikey inişli roketin dinamiklerini ve kontrolünü matematiksel olarak formüle eden bir model sunacağız. Model, roketin altı serbestlik derecesini (üç öteleme ve üç dönme) kapsayacak şekilde geliştirilecektir. Basitleştirme amacıyla, roketin rijit bir gövde olarak modellendiğini ve bazı ikinci dereceden etkilerin ihmal edildiğini hatırlatalım.

Roketin hareket denklemini türetmek için, önce kuvvet ve moment denklemlerini yazmamız gerekir. Roket üzerine etki eden kuvvetler, itme kuvveti (T), yerçekimi kuvveti (W), ve aerodinamik kuvvetler (L ve D) ‘dir. Bu kuvvetlerin, roketin kütle merkezi etrafındaki momentleri de dikkate alınmalıdır.

İlk olarak, roketin kütle merkezine göre x, y ve z eksenlerindeki kuvvet denklemlerini yazalım:

∑Fx = Tx – Dx = mẍ
∑Fy = Ty – Dy + L = mÿ
∑Fz = Tz – W – Dz = mz̈

Burada:

* Tx, Ty, Tz: Sırasıyla x, y ve z eksenlerindeki itme kuvvetleri.
* Dx, Dy, Dz: Sırasıyla x, y ve z eksenlerindeki aerodinamik sürtünme kuvvetleri.
* L: Aerodinamik kaldırma kuvveti.
* W: Yerçekimi kuvveti (W = mg).
* mx, my, mz: Sırasıyla x, y ve z eksenlerindeki kütle merkezi ivmeleri.
* x, y, z: Sırasıyla x, y ve z eksenlerindeki kütle merkezi konumları.

Aerodinamik kuvvetler (Dx, Dy, Dz ve L), roketin hızı, yönü ve hava koşullarına bağlı kompleks fonksiyonlardır. Bu fonksiyonlar genellikle deneysel olarak belirlenen aerodinamik katsayıları içeren empirik formüller veya Computational Fluid Dynamics (CFD) simülasyonları kullanılarak modellenir. Bu çalışmada, basitleştirme amacıyla, aerodinamik kuvvetleri lineerize edilmiş bir model ile temsil edeceğiz:

Dx = kDx * Vx
Dy = kDy * Vy
Dz = kDz * Vz
L = kL * Vy

Burada:

* Vx, Vy, Vz: Sırasıyla x, y ve z eksenlerindeki roket hızlarıdır.
* kDx, kDy, kDz, kL: Aerodinamik sürtünme ve kaldırma katsayılarıdır.

Şimdi, roketin dönme hareketini yöneten moment denklemlerini yazalım:

∑Mx = Ix * ṗ = Mroll
∑My = Iy * q̇ = Mpitch
∑Mz = Iz * ṙ = Myaw

Burada:

* Ix, Iy, Iz: Sırasıyla x, y ve z eksenleri etrafındaki atalet momentleri.
* p, q, r: Sırasıyla x, y ve z eksenleri etrafındaki açısal hızlardır.
* Mroll, Mpitch, Myaw: Sırasıyla yuvarlanma, sallanma ve sapma momentleridir. Bu momentler, itme kuvvetindeki asimetrilerden ve aerodinamik kuvvetlerden kaynaklanır.

Bu denklemler, roketin altı serbestlik derecesini tanımlayan bir denklem takımını oluşturur. Bu denklemler, roketin durumunu tahmin etmek ve kontrol sistemini tasarlamak için kullanılan durum kestirim algoritmaları ile birlikte çözülmelidir. Örneğin, geniş bir şekilde kullanılan Kalman filtresi, gürültülü sensör verileriyle başa çıkmak için bu denklemlere entegre edilebilir. Bu denklemlerin çözümünün karmaşıklığı, kullanılan aerodinamik modelin ve kontrol algoritmasının doğruluğuna bağlıdır. Daha doğru modeller daha karmaşık hesaplamalar gerektirir. Gerçek zamanlı kontrol için hesaplama verimliliği ve doğruluk arasında bir denge kurulmalıdır.

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

Önceki bölümde türetilen altı serbestlik derecesi (6-DOF) roket modeli, analitik olarak çözülemeyen karmaşık, doğrusal olmayan bir denklem sistemidir. Bu nedenle, sayısal yöntemler kullanarak çözüm bulmak gerekir. Bu çalışmada, 6-DOF modelini çözmek için Runge-Kutta yönteminin dördüncü dereceden (RK4) bir varyantını kullanacağız. RK4, yüksek doğruluk ve nispeten düşük hesaplama maliyeti nedeniyle tercih edilen bir yöntemdir. Bu yöntem, zaman adımlarında, denklemlerin sayısal türevlerini iteratif olarak hesaplayarak roketin konum ve hızını zaman içinde tahmin eder.

RK4 algoritmasının uygulanması için, öncelikle zaman adımını (Δt) ve tüm ilgili başlangıç koşullarını (roketin başlangıç konumu, hızı, açısal hızı ve aerodinamik katsayılar gibi) tanımlamamız gerekir. Daha sonra, her zaman adımında, RK4 algoritmasının dört aşamasını uygulayarak roketin durum vektörünü güncelliyoruz. Bu durum vektörü, roketin konumunu, hızını ve açısal hızını içerir.

RK4 algoritmasının her aşamasında, önceki adımın durum vektörü ve zaman adımları kullanılarak, 6-DOF modelinin sağ tarafındaki fonksiyon değerleri hesaplanır. Bu değerler daha sonra ağırlıklı ortalamalar kullanılarak birleştirilir ve yeni bir durum vektörü elde edilir. Bu süreç, simülasyon süresi boyunca tekrarlanır.

Aerodinamik kuvvetlerin modellenmesi, algoritmanın hesaplama yoğunluğunu etkileyen önemli bir faktördür. Basitleştirilmiş lineer modeller kullanılsa da, daha yüksek doğruluk için daha karmaşık, doğrusal olmayan modeller veya CFD simülasyonları tercih edilebilir. Bu durumda, hesaplama zamanını azaltmak için paralel hesaplama tekniklerinden faydalanılabilir.

Ayrıca, gerçek zamanlı performans sağlamak için algoritmanın hesaplama maliyeti minimize edilmelidir. Bu, hesaplama verimliliğini artırmak için çeşitli optimizasyon tekniklerinin kullanılması anlamına gelir. Örneğin, vektörleştirme ve ön hesaplama gibi teknikler, hesaplama süresini önemli ölçüde azaltabilir.

Aşağıdaki Python betiği, açıklanan RK4 algoritmasının bir uygulamasını göstermektedir. Betik, basitleştirilmiş bir roket modelini ve lineerize edilmiş aerodinamik kuvvetleri kullanmaktadır. Daha karmaşık modeller için, bu betiğin uygun şekilde değiştirilmesi gerekecektir.

import numpy as np

# Zaman adımı
dt = 0.1

# Başlangıç koşulları
x0 = np.array([0, 0, 1000]) # Konum (m)
v0 = np.array([0, 0, 0]) # Hız (m/s)
omega0 = np.array([0, 0, 0]) # Açısal hız (rad/s)

# Roket parametreleri
m = 1000 # Kütle (kg)
g = 9.81 # Yerçekimi ivmesi (m/s^2)
kD = 0.1 # Sürtünme katsayısı

# RK4 fonksiyonu
def rk4_step(f, t, y, dt):
    k1 = dt * f(t, y)
    k2 = dt * f(t + dt/2, y + k1/2)
    k3 = dt * f(t + dt/2, y + k2/2)
    k4 = dt * f(t + dt, y + k3)
    return y + (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6

# Roket dinamikleri fonksiyonu
def rocket_dynamics(t, y):
    x = y[:3]
    v = y[3:6]
    omega = y[6:]

    # Kuvvetler
    F = np.array([0, 0, -m*g]) - kD * v # Basitleştirilmiş sürtünme kuvveti

    # İvme
    a = F / m

    # Durum vektörünün türevi
    dydt = np.concatenate((v, a, np.zeros(3))) # Basitleştirilmiş modelde açısal hız değişimi yok

    return dydt

# Simülasyon
t = 0
y = np.concatenate((x0, v0, omega0))
t_values = []
y_values = []

while y[2] > 0: # İnişe kadar simüle et
    y = rk4_step(rocket_dynamics, t, y, dt)
    t += dt
    t_values.append(t)
    y_values.append(y)

# Sonuçların yazdırılması
print("Son konum:", y[:3])
print("Son hız:", y[3:6])

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

Bu bölümde, geliştirdiğimiz sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerini, belirli bir dikey inişli roket senaryosuna uygulayacağız. Senaryo, 1000 kg kütleli bir roketin, 15 m/s rüzgar hızına sahip ve hava yoğunluğunun 1.2 kg/m³ olduğu koşullar altında dikey inişini içermektedir. Roket, yüksek doğrulukta konum ve hız bilgisi sağlayan bir İnertial Ölçüm Birimi (IMU) ve GPS sensörleri kullanmaktadır. Bu iki sensörün verileri, Kalman filtresi tabanlı bir sensör füzyonu algoritması kullanılarak entegre edilecektir. Hesaplamalar, 4. bölümde açıklanan RK4 algoritması ile gerçekleştirilecektir.

Simülasyon, roketin 1000 metre yükseklikten inişini içerir. Rüzgarın yatay yöndeki etkisini hesaba katmak için, 3. bölümde türetilen matematiksel modele rüzgar kuvvetleri eklenir. Bu kuvvetler, rüzgar hızı ve roketin hızına bağlı olarak hesaplanır. Kalman filtresi, IMU ve GPS sensörlerinden gelen verileri birleştirerek, rüzgarın etkisi altındaki roketin gerçek zamanlı durum tahminini sağlar. Filtre, sensör gürültüsünü ve sistematik hataları azaltmak için tasarlanmıştır. Algoritmanın performansı, farklı rüzgar koşulları ve sensör gürültü seviyeleri altında değerlendirilecektir.

Aşağıdaki tablo, farklı zaman noktalarında roketin tahmini konumunu, hızını ve açısal hızını göstermektedir. Bu veriler, Kalman filtresi kullanılarak birleştirilen IMU ve GPS verileri kullanılarak elde edilmiştir.

Bu sonuçlar, geliştirdiğimiz sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin, rüzgarlı koşullar altında bile dikey inişli roketin konumunu ve hızını hassas bir şekilde tahmin edebildiğini göstermektedir. Simülasyon sonuçları, rüzgarın iniş üzerindeki önemli etkisini ve gelişmiş kontrol stratejilerinin gerekliliğini vurgular. Gelecekteki çalışmalar, daha karmaşık aerodinamik modellerin ve daha gelişmiş kontrol algoritmalarının kullanılmasını içerecektir.

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

Bu çalışmada sunulan sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemleri, dikey inişli roket teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil etse de, gelecekteki araştırmalar için hala birçok açık alan mevcuttur. Mevcut yöntemlerin sınırlamaları ve gelecek araştırmalarda ele alınması gereken zorluklar şunlardır:

Birincisi, daha gelişmiş ve karmaşık aerodinamik modellerin geliştirilmesi gereklidir. Bu çalışmada kullanılan lineerize edilmiş modeller, gerçek dünya koşullarının karmaşıklığını tam olarak yakalamayabilir. Daha doğru modeller geliştirmek için Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) simülasyonlarının daha kapsamlı kullanımı ve deneysel verilerin daha ayrıntılı analizi gerekmektedir. Bu, özellikle yüksek dinamik basınç ve transonik akış rejimlerinde önemlidir.

İkincisi, hesaplama verimliliği önemli bir husustur. Gerçek zamanlı performans sağlamak için, durum kestirim ve kontrol algoritmaları, sınırlı hesaplama kaynakları ile çalışacak şekilde optimize edilmelidir. Bu amaçla, daha verimli filtreleme tekniklerinin araştırılması, düşük hesaplama maliyetli algoritmaların geliştirilmesi ve paralel hesaplama tekniklerinin kullanımı değerlendirilmelidir. Örneğin, daha az hesaplama gücü gerektiren, ancak yine de yüksek doğruluk sağlayan, indirgenmiş sıralı Kalman filtreleri gibi alternatif filtreleme tekniklerinin araştırılması faydalı olacaktır.

Üçüncüsü, sensör gürültüsü ve belirsizliklerle daha robust başa çıkma mekanizmalarına ihtiyaç vardır. Bu çalışmada kullanılan Kalman filtresi, Gauss tipi gürültü varsayımına dayanmaktadır. Ancak, gerçek dünya sensör verileri genellikle bu varsayımı ihlal edebilir. Bu durum için, gürültünün istatistiksel dağılımı hakkında daha az varsayım gerektiren, örneğin parçacık filtreleri gibi, daha sağlam filtreleme yöntemlerinin araştırılması önemlidir.

Dördüncüsü, roketin aerodinamik ve motor özelliklerindeki belirsizliklerin durum kestirimi üzerindeki etkilerinin azaltılması için yeni yöntemler geliştirilmelidir. Bu belirsizlikler, durum kestirimindeki hatalara ve kontrol sisteminin performansının düşmesine yol açabilir. Bu belirsizlikleri hesaba katmak için, bulanık mantık, yapay sinir ağları veya diğer makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılması değerlendirilebilir.

Son olarak, çoklu sensör entegrasyonu için optimum filtreleme tekniklerinin belirlenmesi önemli bir araştırma alanıdır. Farklı sensörlerden gelen verilerin etkin bir şekilde birleştirilmesi, durum kestirimi doğruluğunu artırmak için kritik öneme sahiptir. Bu amaçla, farklı filtreleme tekniklerinin karşılaştırmalı analizi ve optimum sensör füzyonu stratejilerinin geliştirilmesi gerekmektedir.

Bu ileri konuların ele alınması, dikey inişli roket teknolojisinin güvenilirliğini, hassasiyetini ve maliyet etkinliğini önemli ölçüde artıracaktır. Gelecekteki çalışmalar, bu konulara odaklanarak, daha güvenli, daha verimli ve daha sürdürülebilir uzay yolculuğu için yol açabilir.

7. Sonuç

7. Sonuç

Bu çalışma, dikey inişli roketlerin hassas ve güvenilir inişini sağlamak için gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin geliştirilmesine odaklanmıştır. Runge-Kutta 4. dereceden (RK4) sayısal integrasyon yöntemi kullanılarak çözülen 6-serbestlik derecesi (6-DOF) bir roket modeli geliştirilmiş ve yüksek rüzgar ve değişken hava koşullarında bile iniş doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmayı hedeflemiştir. Özellikle, gelişmiş sensör entegrasyonu için optimum filtreleme teknikleri, hesaplama maliyetini minimize eden verimli algoritmalar ve roketin aerodinamik ve motor özelliklerindeki belirsizliklerin etkilerinin azaltılması üzerinde durulmuştur. Sunulan vaka çalışması, Kalman filtresi tabanlı sensör füzyonunun, gerçekçi rüzgar koşulları altında bile, roketin durumunu hassas bir şekilde tahmin edebildiğini göstermiştir.

Çalışmanın temel bulguları, gelişmiş sensör füzyonu ve durum kestirim yöntemlerinin, mevcut yöntemlere göre önemli ölçüde iyileştirilmiş iniş hassasiyeti ve güvenilirliği sağladığını ortaya koymuştur. Ancak, daha karmaşık aerodinamik modellerin ve daha sağlam filtreleme tekniklerinin geliştirilmesi, gerçek dünya uygulamaları için hesaplama verimliliğinin artırılması ve roket parametrelerindeki belirsizlikleri hesaba katmanın yollarının araştırılması gibi konular gelecek çalışmalar için önemli alanlardır. Bu iyileştirmeler, dikey inişli roket teknolojisinin daha güvenli, daha verimli ve daha sürdürülebilir hale getirilmesine katkıda bulunacaktır. Gelecekteki araştırmalar, bu konulara odaklanarak, daha güvenli, daha verimli ve daha sürdürülebilir uzay yolculuğu için yol açabilir.