Optimizing Airport Runway Performance by Managing Pavement Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The research described herein is composed of four major areas of practice. It examines the overall performance of runways and provides tools designed to improve current runway operations and management with particular emphasis on contaminated surfaces. \n \nPresented in this thesis is an overview of how to design airport pavements in order to achieve optimal friction by specifically focusing on material selection and construction techniques for rigid and flexible pavements. Rubber buildup and the impact rubber accumulation has on decreasing runway friction, particularly in a range of climatic conditions, is discussed. Four commonly used rubber removal techniques are presented and evaluated. Through this research, an analytical hierarchy process (AHP) decision making protocol was developed for incorporation into airport pavement management systems (APMS). \n \nRunway surface condition reporting practices used at the Region of Waterloo International Airport are evaluated and recommendations for improving current practices are identified. Runway surface condition reporting can be improved by removing subjectivity, reporting conditions to pilots in real time, standardizing terminology and measurement techniques, and including runway pictures or sketches to identify contaminant locations where possible. Reports should be incorporated and stored in the APMS. \n \nAircraft braking systems and their effects on landing distances under contaminated conditions are discussed. This thesis presents a proposed solution for monitoring and measuring contaminated runway surfaces and identifying the risks associated with aircraft landing through using the Braking Availability Tester (BAT). Also proposed in this thesis is a testing framework for validating the Braking Availability Tester. The proposed BAT measures interaction between aircraft antiskid braking systems and runway contaminants to determine landing distances more accurately. \n \nFinally, this thesis includes a discussion explaining how pavement design, contaminant removal, results from friction tests, and results from the BAT can be incorporated into airport pavement management systems. APMS data can be analyzed to economically optimize and prioritize scheduling of pavement maintenance, preservation and rehabilitation treatments to maintain a high level of service, thereby contributing to runway safety and optimization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».