Coupled Optimization of Aircraft Design and Fleet Allocation with Uncertain Passenger Demand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The design of future aircraft takes into great consideration the current market requirements and future needs of potential operators. In spite of such efforts, the design of new aircraft and the assignment of these aircraft to a specific route in the operator’s network are loosely coupled. This results in many aircraft operating on routes with significantly lower ranges than the design range of the aircraft and potential operational inefficiencies. In addition, increasing air traffic demand and the resulting climate impact of aircraft are of growing public concern. Reductions in future climate impact from air transportation require not only the design of efficient new individual aircraft, but also consideration of the operations of these aircraft during the design stage. This paper describes a multidisciplinary design optimization approach for the coupled optimization of aircraft and the simultaneous allocation of these aircraft types to routes in an operator’s network with uncertain passenger demand. The uncertainty characteristics of trip–demand for the routes in the network are considered to ensure the efficient utilization of these aircraft in the given network and to explore the effects of future trends in commercial aviation in terms of environmental considerations. The uncertainty characteristics of passenger demand are included in the allocation optimization problem through the use of discrete time simulation of the operations. This paper explores the potential benefits and tradeoffs in terms of environmental and cost considerations of coupling the design of new aircraft with their respective use by operators.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle