MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2493833218 · doi:10.1017/s0001924000008459

New altitude optimisation algorithm for the flight management system CMA-9000 improvement on the A310 and L-1011 aircraft

2013· article· en· W2493833218 sur OpenAlexaff
Roberto Salvador Félix Patrón, Ruxandra Mihaela Botez, Dominique Labour

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensPhilips (Canada)École de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsElectronicsTrajectoryFlight simulatorSoftwareAerospace engineeringAlgorithmAltitude (triangle)Computer scienceSimulationEngineeringMathematicsElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current flight management system (FMS), CMA-9000, from CMC Electronics-Esterline, only optimises the vertical flight profile in terms of the speed of the aircraft. This article defines a methodology that optimises the speeds and altitudes for the vertical profile, obtaining a trajectory that reduces the global flight cost. The performance database (PDB) provided by CMC Electronics-Esterline is presently used on aircraft such as the Lockheed L-1011, the Airbus A310 and the Sukhoi Superjet 100 Russian regional jet. The PDB is used as the reference to design different trajectory optimisation algorithms to obtain the altitude where the aircraft fuel efficiency is the best. These algorithms are compared with the part-task trainer (PTT), simulator that represents the FMS CMA-9000, supplied by CMC Electronics-Esterline as well. To validate the results, the FlightSIM® software is used, which considers a complete aircraft aerodynamic model for its simulations, giving accurate results and very close to reality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Aeronautical JournalMême sujetAir Traffic Management and OptimizationTravaux en français237 207