Güneş-Elektrikli İHA'lar için Yüksek Doğruluklu Güneş Enerjisi Geliri Modellemesi: Geliştirme ve Uçuş Testi Doğrulaması

1 Giriş

Bu teknik rapor, İnsansız Hava Araçları (İHA'lar) için güneş enerjisi modelleri üzerine yapılan önceki çalışmaları genişletmektedir. Rapor, 81 saatlik kesintisiz bir uçuşla dünya rekoru kıran ETH Zürih'in AtlantikSolar İHA'sının geliştirilmesi ve uçuş testleri ile birlikte yayınlanmıştır. Doğru güneş enerjisi modelleri, hem kavramsal tasarım aşamasında—uçuş dayanıklılığı ($T_{endur}$) ve fazla süre ($T_{exc}$) gibi performans metriklerini tahmin etmek için—hem de operasyonel aşamada performans değerlendirmesi için kritik öneme sahiptir. Güneş enerjisi modelinin kalitesi, bu tahminlerin güvenilirliğini doğrudan belirler.

1.1 Temel bir güneş enerjisi modeli

Güneş enerjili İHA'lar üzerine mevcut literatür genellikle basitleştirilmiş modeller kullanır. Anlık toplanan güneş enerjisi için yaygın bir model şudur:

$P^{nom}_{solar} = I_{solar}(\phi_{lat}, h, \delta, t, \vec{n}_{sm}) \cdot A_{sm} \cdot \eta_{sm} \cdot \eta_{mppt}$

Burada $I_{solar}$ güneş radyasyonudur (enlem $\phi_{lat}$, irtifa $h$, yılın günü $\delta$, zaman $t$ ve modül normal vektörü $\vec{n}_{sm}$'nin bir fonksiyonu), $A_{sm}$ modül alanı, $\eta_{sm}$ modül verimliliği (bir kanat eğriliği azaltma faktörü dahil) ve $\eta_{mppt}$ maksimum güç noktası izleyici verimliliğidir. Erken tasarım aşamaları için uygun olsa da, bu model, uçuş testleri sırasında detaylı analiz ve sorun giderme için gereken doğruluğa sahip değildir.

1.2 Bu raporun katkıları

Bu rapor, daha yüksek doğruluklu modellere olan ihtiyacı şu şekilde ele almaktadır: 1) Kesin uçak duruşunu, geometrisini ve fiziksel etkileri (sıcaklık, geliş açısı) hesaba katan kapsamlı bir model sunarak. 2) İlk tasarım aşamalarına uygun basitleştirilmiş modeller türeterek. 3) Tüm modelleri, 28 saatlik kesintisiz gündüz/gece güneş enerjili bir uçuştan alınan gerçek uçuş verileriyle doğrulayarak.

2 Yüksek Doğruluklu Güneş Enerjisi Modeli

Önerilen yüksek doğruluklu model, temel formülasyonu önemli ölçüde genişletmektedir. Temel geliştirmeler şunları içerir:

• Dinamik Duruş Entegrasyonu: Model, güneş panellerinin güneşe göre kesin yönelimini hesaplamak için İHA'nın gerçek zamanlı yuvarlanma ($\phi$), yunuslama ($\theta$) ve sapma ($\psi$) açılarını dahil eder, böylece yatay bir yüzey varsayımının ötesine geçer.
• Geometrik Doğruluk: Uçağın kanatları ve gövdesi üzerindeki güneş hücrelerinin gerçek 3B geometrisini ve yerleşimini hesaba katar, onları tek bir düz plaka olarak ele almaz.
• Fiziksel Etki Modellemesi: Hücre sıcaklığı (verimliliği $\eta_{sm}$ etkiler) ve daha basit modellerde genellikle ihmal edilen dik olmayan güneş geliş açılarından kaynaklanan kosinüs kaybı gibi faktörleri entegre eder.

Çekirdek güç hesaplaması, her biri kendi yönelimi ve yerel koşullarına sahip tüm bireysel güneş hücreleri veya panelleri üzerinden bir toplam haline gelir: $P_{solar}^{HF} = \sum_{i} I_{solar, i} \cdot A_{i} \cdot \eta_{sm,i}(T) \cdot \cos(\theta_{inc,i}) \cdot \eta_{mppt}$, burada $\theta_{inc,i}$, panel $i$ için geliş açısıdır.

3 Kavramsal Tasarım için Model Basitleştirmesi

Erken tasarım sırasında detaylı duruş ve geometri verilerinin mevcut olmadığını kabul eden rapor, yüksek doğruluklu temel modelden basitleştirilmiş modeller türetir. Bu modeller, azaltılmış girdi setleri kullanır, örneğin:

• Zaman Ortalamalı Model: Bir gün boyunca ortalama güneş ışınımını kullanır, çok kabaca boyutlandırma için uygundur.
• Günlük Döngü Modeli: Gün boyunca güneş enerjisinin sinüzoidal değişimini içerir, uçuş yolu detayları gerektirmeden dayanıklılık tahmini için daha iyi doğruluk sağlar.

Bu modeller net bir ödünleşim kurar: daha düşük tahmin doğruluğu için azaltılmış girdi karmaşıklığı, tasarımcıları proje aşamasına göre model seçiminde yönlendirir.

4 Uçuş Testi Doğrulaması

Modeller, AtlantikSolar İHA'sının rekor kıran görevlerinden alınan uçuş verileri kullanılarak titizlikle test edilmiştir. Özel bir 28 saatlik kesintisiz uçuş, tam bir gündüz/gece döngüsü verisi sağlamıştır, bunlar:

• İHA'nın güç sisteminden ölçülen güneş enerjisi geliri.
• Ataletsel ölçüm biriminden (IMU) alınan yüksek hassasiyetli duruş verileri (yuvarlanma, yunuslama, sapma).
• GPS konumu, irtifa ve zaman verileri.
• Mevcut olduğunda çevresel veriler (sıcaklık).

Bu veri seti, çeşitli modellerden tahmin edilen güneş enerjisi ile gerçek ölçülen değerler arasında doğrudan bir karşılaştırma yapılmasına olanak tanımıştır.

5 Sonuçlar ve Tartışma

Doğrulama, net, nicelendirilebilir sonuçlar vermiştir:

Yüksek doğruluklu modelin üstün doğruluğu, detaylı duruş, geometri ve fiziksel etkilerin dahil edilmesinin önemli etkisini göstermektedir. Önceki modellerin ~%18'lik hatası, güneş paneli dizisini küçük boyutlandırma veya sürekli uçuş kabiliyetini fazla tahmin etme gibi hatalı tasarım kararlarına yol açacak kadar önemlidir.

6 Temel İçgörü ve Analist Perspektifi

Temel İçgörü: Güneş enerjili İHA endüstrisi, yaklaşık %20 hata getiren aşırı basitleştirilmiş güç modellerine güvenerek kör uçuş yapmaktadır. Bu rapor sadece artımsal bir iyileştirme değil; güneş enerjili İHA tasarımını tahminlerden mühendislik hassasiyetine kaydıran temel bir düzeltmedir. %5'in altındaki doğruluk kriteri, alanın sınırını tanımlayan güvenilir, çok günlük dayanıklılık uçuşlarını doğrudan mümkün kılan yeni bir standart belirlemektedir.

Mantıksal Akış: Yazarlar sorunu parlak bir şekilde çözümlemektedir. Önce eski modellerdeki kritik kusuru—statik, geometriye duyarsız doğalarını—ortaya koyarak başlarlar. Daha sonra, uçak sallantısı ve kanat eğriliği gibi gerçek dünya değişkenlerini dinamik olarak hesaba katan, fizik temelli, yüksek doğruluklu bir model inşa ederler. Son olarak, pratik kullanıcıları geride bırakmazlar; farklı tasarım aşamaları için bir "doğruluk merdiveni" oluşturan basitleştirilmiş modellerden oluşan net bir yol sunarlar. Bir dünya rekoru platformuna (AtlantikSolar) karşı yapılan uçuş testi doğrulaması, ustaca bir hamledir ve reddedilemez, gerçek dünya kanıtı sağlar.

Güçlü ve Zayıf Yönler: Güçlü yönü tartışmasızdır: büyük bir bilgi boşluğunu kapatan titiz, doğrulanmış bir çerçeve. Metodoloji örnek teşkil eder, simülasyondan gerçeğe aktarımın titizlikle test edildiği Robotics: Science and Systems konferansındakiler gibi, robotik ve ML makalelerinde görülen doğrulama etiğini yansıtır. Ancak, zayıf yön kapsamla ilgilidir. Model, kanatlarına panel monte edilmiş sabit kanatlı İHA'lar için ağırlıklı olarak ayarlanmıştır. Duruş değişimlerinin daha şiddetli ve hızlı olduğu döner kanatlı veya şekil değiştiren kanatlı hava araçlarına geçiş önemsiz değildir ve ele alınmamıştır. Ayrıca, ultra düşük maliyetli platformlarda mevcut olmayabilecek yüksek kaliteli duruş algılaması varsayar.

Uygulanabilir İçgörüler: İHA geliştiricileri için: Detaylı tasarım ve uçuş testi analizi için bu yüksek doğruluklu modeli derhal benimseyin. İlk boyutlandırma için basitleştirilmiş modelleri kullanın, ancak taşıdıkları ~%18 belirsizlik için her zaman bütçe ayırın. Araştırmacılar için: Bir sonraki sınır, gerçek zamanlı, uyarlanabilir modellemedir. Bunu model öngörücü kontrol (MPC) algoritmalarıyla entegre edin—modern otonom sistemlerin planlama için algılama modellerini nasıl kullandığına benzer şekilde—İHA'ların güneş gelirini maksimize etmek için uçuş yolunu aktif olarak ayarlamasına izin vererek, gerçekten enerji farkında otonom sistemler yaratın. Bu çalışma ayrıca, endüstri çapında ilerlemeyi hızlandırmak için, ETH Zürih'in Otonom Sistemler Laboratuvarı veya MIT'in Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) gibi kurumların sürdürdüğü model depolarına benzer şekilde, açık kaynaklı, doğrulanmış enerji modellerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır.

7 Teknik Detaylar ve Matematiksel Formülasyon

Yüksek doğruluklu modelin matematiksel çekirdeği, koordinat dönüşümlerini ve verimlilik düzeltmelerini içerir.

1. Güneş Vektörü Dönüşümü: Güneşin ataletsel çerçevedeki konum vektörü ($\vec{s}_{ECEF}$), duruş dönüş matrisi $R_{B}^{I}$ kullanılarak uçağın gövde çerçevesine ($\vec{s}_{B}$) dönüştürülür: $\vec{s}_{B} = R_{B}^{I} \cdot \vec{s}_{ECEF}$.

2. Geliş Açısı: Gövde çerçevesinde birim normal vektörü $\vec{n}_{panel}$ olan bir güneş paneli için geliş açısı şudur: $\theta_{inc} = \arccos(\vec{s}_{B} \cdot \vec{n}_{panel})$. Etkin ışınım daha sonra $\cos(\theta_{inc})$ ile ölçeklenir (Lambert'in kosinüs yasası).

3. Sıcaklığa Bağlı Verimlilik: Güneş hücresi verimliliği sıcaklıkla azalır. Yaygın bir doğrusal model kullanılır: $\eta_{sm}(T) = \eta_{STC} \cdot [1 - \beta_{T} \cdot (T_{cell} - T_{STC})]$, burada $\eta_{STC}$ Standart Test Koşullarındaki (STC) verimlilik, $\beta_{T}$ sıcaklık katsayısıdır (silikon için tipik olarak ~0.004/°C), $T_{cell}$ hücre sıcaklığı ve $T_{STC}=25°C$'dir.

4. Toplam Güç Hesaplaması: Toplam güç, tüm $N$ panel/hücre üzerinden bir toplamdır: $P_{total} = \eta_{mppt} \cdot \sum_{i=1}^{N} \left( I_{solar} \cdot \cos(\theta_{inc,i}) \cdot A_{i} \cdot \eta_{sm,i}(T) \right)$.

8 Deneysel Sonuçlar ve Grafik Açıklaması

Uçuş testi sonuçları en iyi şekilde bir zaman serisi karşılaştırma grafiği ile görselleştirilir (kavramsal olarak açıklanmıştır):

Grafik Başlığı: "28 Saatlik Uçuş Sırasında Ölçülen ve Tahmin Edilen Güneş Enerjisi"

Eksenler: X-ekseni: Günün Saati (28 saatlik bir süre boyunca, iki gün doğumu gösterir). Y-ekseni: Güneş Enerjisi (Watt).

Çizgiler:

• Düz Mavi Çizgi: Ölçülen Güç. İHA tarafından toplanan gerçek güneş enerjisini gösterir; öğle saatlerinde karakteristik sinüzoidal zirveler, gece sıfır ve bulut örtüsü veya uçak manevraları nedeniyle küçük dalgalanmalar görülür.
• Kesikli Kırmızı Çizgi: Yüksek Doğruluklu Model Tahmini. Bu çizgi, Düz Mavi Çizgi'yi yakından takip eder, zirveler ve vadiler neredeyse üst üste biner. Aralarındaki, <%5 hata olarak nicelendirilen küçük boşluk, grafik ölçeğinde zar zor fark edilir.
• Noktalı Yeşil Çizgi: Temel/Önceki Model Tahmini. Bu çizgi de sinüzoidal bir şekil gösterir ancak özellikle sabah ve öğleden sonra ölçülen güç zirvesinin sürekli altında kalır. Bu çizgi ile Ölçülen Güç çizgisi arasındaki alan, ~%18'lik ortalama düşük tahmini temsil eder. Uçağın yatışlı duruşu kanatları güneşe daha uygun şekilde sunduğunda daha yüksek güç gelirini yakalayamaz.

Grafikten Temel Çıkarım: Görsel, özellikle duruş etkilerinin en belirgin olduğu öğle dışı saatlerde, yüksek doğruluklu modelin üstün takip yeteneğini açıkça gösterirken, daha basit modelin tutarlı yanlışlığını vurgular.

9 Analiz Çerçevesi: Bir Vaka Çalışması

Senaryo: Bir güneş enerjili İHA ekibi, açık gökyüzüne rağmen uçağın gün batımından 2 saat önce pili tükettiği hayal kırıklığı yaratan bir uçuş testini analiz etmektedir.

Adım 1 – Temel Model ile Problem Tanımı: Eski modeli ($P^{nom}_{solar}$) kullanarak, ortalama ışınım, yatay panel alanı ve nominal verimliliği girdi olarak verirler. Model yeterli gücü tahmin eder. Kök neden sunmaz, sadece genel bir "performans eksikliği" olduğunu gösterir.

Adım 2 – Yüksek Doğruluklu Çerçeve ile İnceleme:

1. Veri Alımı: Uçuş kayıtlarını içe aktarın: GPS, IMU (duruş), güç sistemi verileri ve uçak CAD modeli (panel normalleri için).
2. Model Çalıştırma: Yüksek doğruluklu modeli geriye dönük olarak çalıştırın. Model beklenen gücü dakika dakika yeniden oluşturur.
3. Karşılaştırmalı Analiz: Yazılım, karşılaştırma grafiğini oluşturur (Bölüm 8'deki gibi). Ekip, yüksek doğruluklu modelden tahmin edilen gücün de, iyimser temel modelin aksine, düşük ölçülen değerlerle eşleştiğini gözlemler.
4. Kök Neden İzolasyonu: Modelin modülerliğini kullanarak, belirli etkileri devre dışı bırakırlar:
   • Duruş düzeltmesini devre dışı bırakmak sadece küçük bir değişikliğe neden olur.
   • Sıcaklığa bağlı verimlilik düzeltmesini ($\eta_{sm}(T)$) devre dışı bırakmak, tahminin ölçümün önemli ölçüde üzerine çıkmasına neden olur.
5. Sonuç: Analiz, aşırı güneş hücresi ısınmasını birincil suçlu olarak tespit eder. Zayıf termal yönetime sahip koyu renkli kompozit bir kanada monte edilen hücreler, varsayılan 45°C yerine 70°C'de çalışıyordu, bu da ~%10'luk bir verimlilik düşüşüne neden oldu. Sıcaklığa kör olan temel model bunu tamamen kaçırdı.

Sonuç: Ekip, daha iyi ısı dağılımı için panel montajını yeniden tasarlar ve sonraki başarılı uçuşlara yol açar. Bu vaka, çerçevenin sadece bir tahminci değil, aynı zamanda bir teşhis aracı olarak değerini göstermektedir.

10 Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler

Yüksek doğruluklu güneş modellemesinin etkileri sabit kanatlı İHA'ların ötesine uzanır:

• Döner Kanatlı ve VTOL İHA'lar: Modelin karmaşık, zamanla değişen geometrilere sahip drone'lar için uyarlanması önemli bir zorluktur. Bu, havada asılı kalma, geçiş ve ileri uçuş sırasında panel maruziyetinin dinamik haritalanmasını gerektirir.
• Enerji Farkında Yol Planlama: Modeli, gerçek zamanlı, optimal yol planlama için uçuş kontrol algoritmalarına entegre edin. İHA, güneş kazancını maksimize etmek için başlığını ve yatış açısını otonom olarak ayarlayabilir, tıpkı yelkenlilerin rüzgarı kullanmak için orsa seyri yapması gibi.
• Sürü ve Kalıcı Ağlar: İletişim düğümleri olarak hareket eden güneş enerjili İHA sürüleri için, ağ ömrünü tahmin etmek ve röle programlarını optimize etmek için doğru bireysel güç modelleri esastır.
• Gezegen Keşfi: Bu modelleme yaklaşımı, ince atmosferlerde ve farklı güneş sabitleriyle güneş gelirini anlamanın kritik olduğu Mars veya Venüs hava araçlarına (ör. NASA'nın Mars Helikopteri "Ingenuity") doğrudan uygulanabilir.
• Dijital İkiz Entegrasyonu: Model, bir İHA'nın "dijital ikizinin" çekirdek bileşenini oluşturur, yapay zeka pilotlarını eğitmek, görev planlarını test etmek ve öngörücü bakım için yüksek doğruluklu simülasyon sağlar.
• Standardizasyon ve Açık Kaynak: Alan, robotikte ROS'a benzer şekilde, bu modelleri (Python veya MATLAB'da) uygulayan açık kaynaklı bir kütüphaneden faydalanacaktır, bu da topluluk doğrulamasına ve genişletilmesine olanak tanır.

11 Kaynaklar

1. Oettershagen, P. ve diğerleri. (2016). [Güneş enerjisi modelleri üzerine önceki çalışma].
2. Oettershagen, P. ve diğerleri. (2017). Sürekli uçuş için küçük ölçekli güneş enerjili bir insansız hava aracı tasarımı: AtlantikSolar İHA. Journal of Field Robotics.
3. Duffie, J. A., & Beckman, W. A. (2006). Solar Engineering of Thermal Processes. Wiley.
4. Stein, J. S. (2012). Photovoltaic Power Systems. Sandia National Laboratories Report.
5. Noth, A. (2008). Design of Solar Powered Airplanes for Continuous Flight. ETH Zürih.
6. Klesh, A. T., & Kabamba, P. T. (2009). Solar-powered aircraft: Energy-optimal path planning and perpetual endurance. Journal of Guidance, Control, and Dynamics.
7. Zhu, J., ve diğerleri. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN). IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). [Uygulamalı makine öğrenimi ile ilgili bir alanda titiz, etkili bir metodoloji makalesi örneği olarak alıntılanmıştır].
8. Autonomous Systems Lab, ETH Zurich. (t.y.). Resmi Web Sitesi ve Yayınlar. [Robotik ve İHA araştırmaları için yetkili bir kaynak olarak alıntılanmıştır].