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Enregistrement W2920681383 · doi:10.1177/0954410019832127

Flight phase and altitude-dependent geometrical vertical flight plan optimization minimizing the total number of vertical plan segments

2019· article· en· W2920681383 sur OpenAlexaff
Bogdan Dumitru Dancila, Benoit Beulze, Ruxandra Mihaela Botez

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlight planComputationWaypointComputer scienceAdjacency listPhase (matter)GeometrySimulationMathematicsAlgorithmReal-time computingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new method for the geometrical construction of an optimal vertical flight plan associated to a provided lateral flight plan defined as a succession of waypoints characterized by their along-the-track distance relative to the first waypoint and their constraints. The principal objective of the proposed method is the minimization of the total number of vertical flight plan segments, whose slope values closest match the values set for their corresponding flight phase and altitude. The main advantage of the proposed method is that it constructs the optimized vertical flight plan employing faster—and less-intensive computations than methods based solely on aircraft performance models. Also, the proposed algorithm has the advantage of generating ground-fixed predicted vertical flight plans which, when flown, are less sensitive to varying wind conditions, thus, smaller trajectory deviations than those computed using solely the model-based algorithms. Two implementations corresponding to different trade-offs between conflicting preferred gradient and minimal segment length constraints were compared. The results show that a vertical flight path segment’s construction and resulting configuration is dependent on the configuration of the vertical flight plan segments that precede it. The results also show that for a majority of the test cases, the resulting flight plans computed using the two implementations were identical. Moreover, even when the flight plans were not completely identical, many of the corresponding segments were identical.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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