Lateral Navigation Optimization Considering Winds and Temperatures for Fixed Altitude Cruise Using Dijsktra’s Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the flight trajectory is a goal that will minimize fuel consumption and time related costs. Lateral Navigation (LNAV) has been investigated as part of identifying optimal trajectories. Winds and temperature have an important influence in the cost of a flight. Tail winds and low temperatures are desired, as both reduce flight costs. Implementing algorithms to locate where these favorable conditions exist close to the defined trajectory of a given flight will help to achieve optimal flight trajectories. These algorithms are to be implemented in an FMS using an aircraft model which is normally given in the form of a Performance Database (PDB). The approach given in this paper uses Dijsktra’s algorithm. This method is part of the graph-search techniques. The search area is defined by discretizing the cruise trajectory and defining adjacent waypoints, forming a grid where the possible trajectories are created. The algorithm requires the aircraft’s gross weight at the top of climb (TOC), the location of the top of descent (TOD), and the desired cruise speed and altitude. The related costs are calculated using the PDB’s model for two different commercial aircraft at a constant altitude and at a constant indicated mach. To minimize the costs, the algorithm considers the fuel burned, the flight time and the cost index (CI). The temperature and winds in the trajectory are obtained from the Canadian weather forecast (Environment Canada). Wind influence is taken into account by adding it to the ground speed, based on its direction regarding the aircraft’s trajectory heading. The effect of temperature is considered in the PDB. Generated trajectories are compared against the geodesic (or great circle) route.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».