Improving the BADA 3 aerodynamic database for trajectory optimization
Notice bibliographique
Résumé
Although commercial aviation has developed strongly during recent years, the optimization of trajectories is still a challenge due to security, environmental and procedural restrictions. In order optimize an aircraft trajectory, and therefore, to model it, first of all, it is required to study the aircraft performance. The aircraft performance model is given by the basic kinematic and dynamic equations, although it is also necessary to know the aircraft aerodynamic model, i.e. its aerodynamic coefficients. Aware of this challenge, EUROCONTROL has developed an aircraft performance model called BADA (Base of Aircraft Data) that contains the aircraft performance model for a large percentage of today's commercial aircraft. This tool has been designed by EUROCONTROL for their own research projects but has finally made available for the R& D collective. The BADA model consists on a set of theoretical concepts in the form of generic polynomials used to calculate the aircraft performance. It also comes with a set of individual data sets for each plane to particularize these polynomials. But still, it remains a generic model, and therefore, it is not really accurate for what the trajectory optimization processes require. This thesis proposes a methodology based on the kinetic approximation of the aircraft performance model and an improvement of BADA by using a software called United States Air Force and Stability Control Digital DATCOM. DATCOM is a software that implements calculation methods of aerodynamic stability and control developed in 1960 by the US Air Force. After developing the model of two common long-haul aircraft, it will be compared with BADA model and a model developed by Ms. Caroline Dietrich, master student who worked as a researcher at Ecole Polytechnique de Montreal. This comparison is performed by modeling the trajectory of a Boeing 767-300ER flight from Toronto to Los Angeles.
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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) | 0,000 | 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 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 ».