Research on the Combination Optimization Method of Aircraft Climb Parameters Considering the Influence of Pollution Emissions
Notice bibliographique
Résumé
In order to find the optimum climb parameters for decreasing aircraft pollution emissions, we establish a calculation model of aircraft pollutant emissions to thoroughly examine the economy of aircraft operation and its impact on the environment, based on the International Civil Aviation Organization reference emission data and Boeing Method 2 which can calculate pollutant emissions in different flight phases by correcting the ICAO emission data. Firstly, we propose the concept of integrated flight cost considering the effect of emissions and establish its calculation model. Secondly, we establish the climb speed optimization models based on the traditional flight cost and integrated flight cost. Then, we analyze the effect of climb performance on the integrated flight cost. Next, we establish a combined optimization model of indicated airspeed and thrust using the genetic algorithm. The model simulation and result analysis are carried out using a wide-body aircraft. Finally, we analyze the effect of the optimization parameters and the sensitivity of the pollution index. The results show that the decrease in the flight speed and thrust effectively reduces the cost of pollutant emission during flight. The combination of (Vc, Tr) with the smallest integrated flight cost reduces the integrated flight cost by 1.28% and emission cost by 4.56%.
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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 | 0,001 | 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 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 ».