Development of Condition-Aware Operational Strategies for Unmanned Aerial Vehicles Based on Component Health
Masterthesis, Advanced Design Project (ADP)
Die zunehmende Verbreitung autonomer Systeme in der Luftfahrt verdeutlicht den Bedarf an robusten Sicherheits- und Zuverlässigkeitsmaßnahmen. Ein Schlüsselelement zur Erreichung dieses Ziels ist die kontinuierliche Bewertung des Zustands kritischer Komponenten in unbemannten Luftfahrtsystemen (unmanned aircraft systems, UAS). Für das institutseigene Hybridflugzeug SciHunter steht eine Python-basierte Simulationsumgebung zur Verfügung, die sowohl die Betriebseigenschaften des Flugzeugs als auch die Auswirkungen verschiedener Degradationsphänomene auf die Systemzuverlässigkeit modelliert.
In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie adaptive Betriebsstrategien, die auf den Gesundheitszustand der Komponenten an Bord abgestimmt sind, die Erfolgsquote von Missionen erhöhen können. Zu den Strategien könnte die dynamische Anpassung von Flugparametern (z. B. Flugmodus oder Reisegeschwindigkeit) als Reaktion auf verschleißbedingte Leistungseinschränkungen gehören.
Inhalt der Arbeit:
- Recherche zu Einflussfaktoren auf die Zuverlässigkeit unbemannter Luftfahrtmissionen
- Ausarbeitung alternativer Betriebsstrategien in Abhängigkeit vom Zustand der Komponenten
- Simulative Untersuchung des Missionsverhaltens bei unterschiedlichen Betreibervorgaben
- Evaluation des Strategieeinflusses auf den Missionserfolg
- Diskussion, Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Organisatorisches:
Ab sofort zu vergeben
