Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uçak ve Uzay Mühendisliği Anabilim Dalı / Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı

Network resiliency maximization in air transportation against delay propagation using epidemic spreading model

Epidemik yayılım modeli kullanılarak uçuşlardaki gecikme yayılımına karşı hava trafik ağının esnekliğinin maksimize edilmesi

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 553982 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

The air transportation is a enormously growing and developing industry, that takes a vital place in everyday life. There are technical market and present situation reports, which are prepared each and every year by the aircraft manufacturers such as Boeing, Airbus, airlines such as Turkish Airlines, Lufthansa. and related organizations such that International Air Transport Association, International Civil Aviation Organization, to be able to understand and measure the importance of its role. That growth can be realized by even looking at the current aircraft production numbers or the amount of operating airlines in a day. Yet, such a huge development also brings bottlenecks with itself. Increase in the amount of manufactured aircraft and the number of flying operators brought bigger and more complex traffic structure which is hard to accommodate in the current system that basically consists of airports and airspaces. There are new airport constructions ongoing and planned to facilitate that increment in the traffic but it is not enough to cover. Therefore, an efficient air traffic management concept is introduced to handle that new air traffic by using the airports and airspaces efficiently. Decision support systems, that are being developed, become very important tools to ensure the term efficiency in aviation. Thus, in this thesis, current air traffic network system is modeled as a meta-population spreading model to understand how the delay propagation over the air traffic is facilitated and to see its nature under disruptive events. The purpose of this research is to obtain a control strategy to maximize the network resiliency or terminate the delay spreading in the network as soon as possible within the constructed novel delay propagation model by utilizing data-driven epidemic spreading process. Data-driven epidemic process model is constructed in order to understand the dynamics and the behavior of the delay propagation over an air transportation network. Real flight data of the European network is utilized for the air traffic network model construction and analysis are conducted for certain days that involves certain disturbances. Afterwards, an optimization problem scheme for maximization of network resiliency in other words, minimization of the extinction time of the infection over network is presented. Moreover, solution strategy by using geometric programming for the considered optimization scheme and proper comparisons within the constructed system are given. Finally, the proposed methodology is validated under disruptive events.

Summary:

Hava taşımacılığı endüstrisi, sınır tanımayan gelişimiyle beraber gündelik hayatın en önemli parçalarından birisi haline gelmiştir. Havacılık sektörünün paydaşlarını oluşturan uçak üretici firmalar (Boeing, Airbus vb.), havayolu şirketleri (Türk Hava Yolları, Lufthansa vb.) ve havacılık sektörünü denetleyip düzenleyen kuruluşlar (Uluslararası Hava Taşımacılığı Birliği, Uluslararası Sivil Havacılık Örgütü vb.), her yıl kendi perspektiflerinden bu büyümenin nasıl gerçekleştiğini ve bu gelişimin nereye doğru evrildiğini anlatan raporlar yayınlamaktadırlar. Bu raporlara dayanarak, yaklaşık yirmi yıl içinde toplam ticari uçuş sayısının iki katına çıkması, toplam uçulan yolcu-kilometre sayısının üç katına çıkması, toplam yolcu sayısının iki katına çıkması ve toplam mevcut uçak filolarının iki katına çıkması gibi sonuçlar beklenmektedir. Bu araştırmalardan bağımsız olarak, mevcut gelişim yalnızca son senelerdeki üretilen uçak miktarının veya bir gün içindeki havayolu şirketlerinin faaliyetlerinin artışına bakılarak da kolayca anlaşılabilir. Fakat böyle bir büyüme beraberinde belirli kısıtlar getirmektedir. Örneğin, raporların çıktılarının gerçekleştiğini varsayarsak, mevcut hava trafik ağının, mevcut havalimanı ve hava sahası altyapılarının, oluşması muhtemel ve oldukça karmaşık olan bu trafiğe uyum sağlaması mümkün değildir. Buna ek olarak, halihazırda kapasitesinin arttırılması planlanan, yapılan veya yapılması planlanan havalimanlarının bile böyle bir trafiği karşılamak için yeterli kapasiteleri yoktur. Hava sahalarının kapasitelerinin tamamı zaten kullanıldığı için, hava sahalarında fiziksel kapasite arttırımı zaten mümkün değildir. Bütün bu bilgilerin ışığında, mevcut sistemin kapasitesi yeterli seviyelere çıkartılamadığı için, eldeki kaynakların en etkili şekilde kullanılması fikri ön plana çıkmaktadır. Başka bir deyişle, hava trafik kontrolü terimi kendini havalimanlarının ve hava sahalarının etkili bir şekilde kullanıldığı bir hava trafik yönetimi konseptine bırakmaktadır. Bundan dolayı, hava trafik yönetimi sisteminin operasyonel bir dönüşüm geçirmesi şarttır. Avrupa'da ve Amerika'da, bu operasyonel değişimin gerçekleşebilmesi ve mevcut hava trafik ağının daha etkili bir şekilde kullanılabilmesi için çeşitli projeler geliştirilmektedir. Bu projeler kapsamında, genel olarak, teknolojik ve operasyonel çözümlerle mevcut hava trafik ağının performansı arttırılmaya çalışılmaktadır. Bahsedilen projelerin ortak hedefi olan, etkili bir hava trafik yönetim konseptinin tanımlanması ve geliştirilmesi için günümüzdeki hava trafik ağı sistemi, performans parametreleri ve prosedürleri yeniden tasarlanmaktadır. Bu hedefin gerçekleşmesinde, özellikle stratejik ve taktiksel kararlar verirken, hava trafik ağına bağlı ve bu ağı oluşturan parçaların performanslarının incelenmesi ve bu parçaların birbirleriyle olan etkileşiminin belirlenmesi oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Örnek vermek gerekirse, ağır hava koşulları, hava trafik kontrolörlerinin veya havalimanı çalışanlarının grev yapması, siber saldırılar gibi kargaşaya yol açabilecek olayların yaşanması durumunda, havalimanlarındaki kapasite kullanımının ne seviyede devam etmesi gerektiğiyle ilgili karar vermek, buna bağlı olarak, olası kapasite düşümünün ardından kalan faal kapasitenin trafiğe göre nasıl paylaştırılması gerektiği ve geriye kalan uçuşların havadaki mevcut trafiği aksatmadan veya olabildiğince az seviyede aksatacak şekilde nasıl yönlendirilmesi gerektiğiyle ilgili kararlar vermek kolay bir karar verme süreci değildir. Bun nedenle, hava trafik yönetimi için karar destek sistemleri bu tip ölçüsüz olaylar karşısında karar verecek olan kişilerin, o anki sistemle ilgili faydalı bilgiler sağlayarak, iş yükünü azaltmaktadır. Bu tip karar destek sistemleri için artan hava sahası karmaşıklığı ve havalimanlarındaki iş yükü durumu dikkate alınması gereken önemli parametrelerdir. Bahsedilen amaca hizmet eden bir karar destek sistemi geliştirmek adına, mevcut hava trafik ağı, havalimanı tabanlı metapopülasyon yayılım modeli kullanılarak modellendi. Bu sayede, hava trafik sistemi üzerindeki gecikme yayılımının dinamikleri modellenmiş ve hava trafik ağında yer alan havalimanlarının birbirlerine olan bağlılıkları anlaşılmış oldu. Model kurgulanırken, öncelikle, hangi zaman aralıklarında simülasyon yapılacağına karar vermek için uçuşlar arasında istatistiksel analiz yapıldı. Bu analiz sonucunda, Avrupa'da ile ilgili uçuşların yaklaşık \%80'i 2.5 saatten daha az, yaklaşık \%90'ı ise 3.5 saatten daha az sürmektedir. Bununla birlikte Avrupa'daki ortalama uçuş süresi 116 dakika olarak belirlenmiştir. Zaman aralığının belirlenmesiyle birlikte, sistemde yer alan herhangi bir havalimanından dikkate alınan havalimanına gerçekleştirilmiş uçuş sayısının, dikkate alınan havalimanına gelen toplam uçuş sayısına oranı ile yayılma oranları hesaplandı. Sonrasında, epidemik model sistem denklemi için gerekli olan, havalimanlarının 'hastalıklı' (infected) olma yani uçuşlarının gecikmeye maruz kalma olasılığı ile belirlenen simülasyon zamanı sonrasında havalimanlarının hastalıklı olma olasılığı uçulmuş veri setinden elde edildi ve sistem denklemi kullanılarak, havalimanlarının iyileşme oranlarına ulaşıldı. Elde edilen iyileşme oranları ve planlanan uçuş veri setiyle tekrar elde edilmiş yayılma oranları kullanılarak havalimanlarındaki uçuşların gecikmeye maruz kalma olasılığının zamana bağlı değişimi elde edildi. Daha sonrasında, sistemin hesaplanan parametreler ile kararlı olmadığı gözlendi. Bundan dolayı hava trafik ağı için bir kontrol stratejisi sunuldu. Bu stratejiye göre, temel olarak gecikme yayılımının bitme süresi minimize edilirse sistem daha esnek yani daha kararlı bir hale getirilebilir. Gecikme yayılımına müdahale ise bazı uçuşların iptal edilmesi, bazı uçakların yerde bekletilmesi, uçuşların seyir esnasında daha hızlı ilerlemeleri gibi çeşitli aksiyonlarla sağlanabilir. Bu bahsedilenlere göre modellenen hava trafik ağı sistemi kararlı hale getirildi. Bundan dolayı, bu çalışmada güncel hava trafik ağı sistemi, havalimanı tabanlı metapopülasyon yayılım modeli kullanılarak modellendi. Trafik ağının böyle modellenmesindeki amaç, hava trafiğindeki akışta gecikmenin sistem üstünde nasıl yayıldığını ve bu yayılımın havalimanları ve uçuşlar üzerinde ne gibi etkileri olduğunu görmektir. Ek olarak, hava trafik sisteminin aksatıcı olaylar karşısındaki doğasının, davranışının incelenmesi hedeflenmiştir. Bu tezdeki temel amaç ise, gerçek uçuş datasına bağlı olarak kurulmuş olan epidemik yayılım modelini kullanarak hava trafik ağındaki çalışma esnekliğini arttırabilecek ve trafikteki gecikme yayılımlarının tümünü bitirebilecek bir kontrol stratejisi geliştirmektir. Dataya bağlı olarak oluşturulan epidemik model, önceden de belirtildiği gibi, gecikme yayılımının dinamiklerinin ve davranışının anlaşılması için kurgulanmıştır. Trafik modellemesi aşamasında Avrupa trafiğinde yer alan uçusların verisi kullanılmıştır. Yapılan analizler belirli bozuntuların yaşandığı belirli zaman dilimlerinde yürütülmüştür. Modelleme süreci tamamlandıktan sonra, hava trafik ağının esnekliğinin maksimizasyonunu sağlayan, başka bir deyişle, gecikme yayılımının bitme süresini minimize edecek bir optimizasyon problemi tanımlanmıştır. Daha sonrasında, geometrik programlama kullanılarak tanımlanan optimizasyon problemi çözülmüştür ve çözümün geçerliliğini ve işlevini sorgulamak adına önceden oluşturulmuş bahsedilen model üzerinde gerekli karşılaştırmalar yapılmıştır. Sonuç olarak, önerilen metodoloji, hava trafiğindeki normal iş akışını bozan olaylar karşısında test edilmiştir ve metodolojinin geçerliliği sınanmıştır.