Nouvelle méthode d’optimisation du coût d’un vol par l’utilisation d’un système de gestion de vol et sa validation sur un avion Lockheed L-1011 TriStar
Notice bibliographique
Résumé
Ordinairement, la planification et l’optimisation des vols commerciaux s’exécutent au sol, plusieurs heures, voir plusieurs jours à priori de ce dernier. Toutefois, ces tâches ne sont pas toujours possibles, ou certains événements imprévisibles pourraient forcer le pilote à modifier la trajectoire. En de telles circonstances, le pilote ne peut se référer qu’à des chartes ou à son système de gestion de vol (FMS), afin de maintenir un vol économique. Néanmoins, certains FMS font usage de ces mêmes chartes qui ne peuvent prendre en considération avec précision différents paramètres tels que l'indice de coût, la durée du vol ou les facteurs météorologiques. De plus, alors que certains FMS incluent dans leurs calculs les conditions météorologiques, les données pourraient s’avérer insuffisantes lorsque, par exemple, elles doivent être manuellement entrées pour chacun des jalons du vol. \n \nAfin de pallier à ces différents problèmes, le programme qui a été développé a pour fonction de déterminer le profil de vol optimal pour un aéronef, ou plus précisément, au coût global le plus bas, considérant une masse au décollage et les conditions météorologiques. Le coût total est basé à la fois sur la valeur du temps de même que le prix du carburant, ce qui entraîne l'utilisation d'un ratio appelé l'indice du coût. Cet indice permet à la fois de hiérarchiser le temps ou la consommation de carburant en fonction des coûts liés à un vol spécifique et/ou une ligne aérienne. Ainsi, à partir d'un poids, des conditions météorologiques (vents, températures, pressions), et l'indice du coût, le programme va calculer à l’aide de la " Performance Database " (PDB) d'un avion spécifique un profil de vol optimal sur une distance donnée. L'algorithme est basé sur des interpolations linéaires dans les tableaux des performances en utilisant la méthode de Lagrange. \n \nPar ailleurs, afin d'optimiser pleinement le vol, le programme peut, selon la date de départ et les coordonnées, télécharger les dernières prévisions disponibles en format GRIB2 auprès d'Environnement Canada et calculer le vol optimum en conséquence. Parce que toutes les données sont tabulées et non calculées, la puissance d’exécution requise demeure faible, entraînant un temps de résolution court.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».