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Enregistrement W3104448829 · doi:10.1109/dasc50938.2020.9256672

Path Steering Error & Turn Analysis of Multiple Aircraft in the Current ECAC Fleet

2020· article· en· W3104448829 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutopilotAerospace engineeringAeronauticsTrajectoryRange (aeronautics)Computer scienceSimulationEngineeringAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EUROCONTROL, the Technical University of Berlin and Lufthansa Aviation Training conducted a series of flight tests in the frame of Horizon 2020 SESAR PJ.14-1.1 “CNS Environment Evolution” using CS-FSTD Level D certified Full Motion Flight Simulators to analyse the Path Steering Error (PSE) and budget allocation for this error in the computation of the navigation Total System Error. Additionally, the performance and behavior of aircraft while executing turns in the trajectory was analysed. To make the analysis as broad as possible with an optimal coverage of investigated navigation and flight guidance-systems used in ECAC, the tests were performed in a range of different aircraft types including Airbus A319, Airbus A340-300, Airbus A220-300, Boeing 737-300, Boeing 777-200, Boeing 747-400, Embraer E190, De Havilland Canada DHC-8-Q400, Embraer E145 and Bombardier CRJ-200. In each aircraft, two different trajectories were flown under known operating conditions using both the autopilot and manual flight using Flight Director. Recorded data was used to deduct the resulting Path Steering Error and turn performance indicators (bank angle and turn radius). The generated data provides valuable information about the actual navigation performance of modern aircraft, in contrast to the assumed PSE values and turn performance requirements in the current standards (MOPS DO-283B & MASPS DO-236C). A lower assumed PSE could allow using less accurate navigation sensors for certain PBN applications while maintaining the same overall TSE. For example, if the adjusted PSE is low enough, ground based DME-DME sensor combination could be used to serve Performance Based Navigation (PBN) operations with a Required Navigation Performance of 0.3NM. The demonstrated PSE was in the order of magnitude of 0.1NM for both the trajectories flown using autopilot and manual flight with Flight Director, which is a reduction compared to the values from DO-283B. A wide spread of tracks was observed in the turns, which were all executed as “fly-by” turns. Depending on the track change and aircraft type, applied bank angles ranged from 5 to 30 degrees, with resulting turn radii ranging from 38 to 1 NM. All the tracks were within the fly-by transition area defined in DO-236C. The huge spread of tracks in the turns makes revision of the conservative definitions of the fly-by transition area challenging but not impossible.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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