Small aircraft flight trajectory optimisation using a multidisciplinary approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a competitive market, airlines continually seek solutions that can reduce their operational costs. Flight path optimisation is a commonly pursued approach to this but requires a large amount of data about the flight environment including the weather information, the aircraft performance and the air traffic control (ATC) requirements. Existing programmes require the user to provide this aircraft performance data in advance and are incapable of generating the information on their own. In this study, using a multidisciplinary approach and numerical optimisations, a novel standalone flight path optimiser (SAFPO) solution is proposed and developed to choose the best flight path for a flight between two points in accordance with the cost objectives. SAFPO uses its own performance calculator, predefined ATC routes, and known weather information to find the optimum flight path which minimises fuel consumption and/or flight time. The aerodynamic characteristics of the aircraft are determined using a validated semi-empirical programme called MAPLA, previously developed for light aircraft analysis. Furthermore, the optimisation process consists of a multidisciplinary-feasible (MDF) framework that employs a genetic algorithm (GA) optimiser. The resulting performance characteristics of the aircraft and the optimisation process are compared with the actual information provided within the flight manual of a Beechcraft Baron G58 aircraft. The optimisation results show that SAFPO can be used to make advances in the daily operations of small and local airlines suffering from a lack of aircraft performance data and help them to choose the scenario that best accomplishes their cost objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».