Araştırma gündemi.

Uçak sensör ağları nadiren baştan sona bütüncül olarak tasarlanır; zamanla birikerek oluşur: her alt sistemin sorumlusu ihtiyaç duyduğu sensörleri ekler, her yeni kuşak birkaç tane daha ekler. Sonuçta ağ, bazı yerlerde teşhise hiçbir katkı sağlamayan gereksiz sensörlerle dolar, bazı yerlerde ise hiçbir sensörün görmediği arıza türlerine karşı kör kalır.

Tez, sensör seçimini belirsizlik altında çok amaçlı bir karar olarak ele alıyor: amaçlar, kısıtlar ve arama yöntemi açıkça tanımlanıyor; sonuç, içinden seçim yapılacak bir Pareto cephesi oluyor.

Multi-Objective Sensor Optimisation Framework (çok amaçlı sensör optimizasyonu çerçevesi), sensör seçimini, her aday sensörün sete ya dâhil edildiği ya da dışarıda bırakıldığı kısıtlı bir arama problemi olarak kurgular. Teşhis performansını maliyet, güvenilirlik ve paydaşa özgü ölçütlerle dengeler. Arama motoru NSGA-II ailesinden çok amaçlı bir genetik algoritmadır ve savunulabilir seçeneklerden oluşan bir Pareto cephesi döndürür.

Normalised Diagnostic Contribution Index (normalize edilmiş teşhis katkı indeksi), her aday sensörün sistem düzeyindeki teşhis yeteneğine yaptığı katkıyı karşılaştırılabilir bir puanla ifade eder. Üç bileşeni vardır: arıza altında okumanın sağlıklı durumdan ne kadar uzaklaştığını gösteren ayırma gücü (SP), tepkinin arıza şiddetini ne kadar iyi izlediğini gösteren şiddet duyarlılığı (S) ve tepkinin diğer sensörlerden ne kadar farklı olduğunu gösteren özgünlük (U). Her bileşen [0, 1] aralığına normalize edilir: NDCI_i = (S_i + U_i + SP_i)/3.

2025 makalesinde çerçeve, Cranfield’in SESAC simülasyon platformundaki Boeing 737-800 çevre kontrol sistemi üzerinde sınandı: azami teşhis kapsamının en az %95’i hedeflendiğinde NDCI üç, mRMR altı sensör seçti.

2026 makalesi değerlendirmeyi, motor, yakıt, elektrik güç ve çevre kontrol sistemlerini birlikte modelleyen yüksek doğruluklu sanal bir uçağa genişletti. İç içe çapraz doğrulamada NDCI, motor alt sisteminde %88,6’ya karşı %69,0, çevre kontrol sisteminde %67,7’ye karşı %52,0 doğruluk verdi; yakıt alt sisteminde ise mRMR biraz önde kaldı. Teşhis performansı, maliyet, güvenilirlik ve fayda-maliyet oranını birlikte ele alan havayolu senaryosunda diz noktası 12–14 sensörde oluştu. Tezdeki 12 sensörlük set 96 aday arasından seçildi ve yaklaşık 0,69 normalize edilmiş performans, yaklaşık 36 bin ABD doları maliyet ve yaklaşık 145 bin saat MTBF sağlıyor.

Sonuçların tümü simülasyondan gelir; hiçbiri hizmetteki bir uçakta doğrulanmış değildir. Çerçeve, tanımlanan arıza listesine göre çalışır ve listede olmayan bir arıza için sensör öneremez. Aday sensörlerin maliyet ve güvenilirlik verileri tedarikçiden gelir ve değişkendir; seçilen diz noktasının bu verilerdeki değişimlere ne kadar dayanıklı olduğu hâlâ açık bir soru ve iyi bir öğrenci projesi konusu.