Geographical area selection and construction of a corresponding routing grid used for in-flight management system flight trajectory optimization
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
This paper proposes a new method for selecting an ellipse-shaped geographical area and constructing a routing grid that circumscribes the contour of the designated area. The resulting grid describes the set of points used by the flight trajectory optimization algorithms to determine an aircraft’s optimal flight trajectory as a function of given particular atmospheric conditions. This method was developed with the intent of its employment in the context of Flight Management System trajectory optimization algorithms, but can be used in Air Traffic Management environments as well. The routing grid limits the trajectory’s maximal total ground distance (between the departure and destination airports), maximizes the geographical area (for a better consideration of the wind conditions) and minimizes the number of grid nodes. The novelty of the proposed method resides in the fact that it allows a distinct and independent parameterization and control of the ellipse’s total surface, and the required size of the take-off/landing procedure maneuvering areas at the departure/destination airports. The ellipse contour constructed using this method is, therefore, well adapted to the particular configuration of the trajectory for which the optimization is performed. Each design variables’ influence is presented, as well as a set of routing grids generated for trajectories corresponding to different total flight distances, and were further compared with real flight trajectory data retrieved using the website Flight Aware.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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