Minimizing Direct Operating Cost for Turbojet and \nTurboprop Aircraft in Cruise
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s greenhouse gas emissions increased by 20% between the years 1990 and 2014, and \nthe aviation industry is a large contributor to this increase. The optimization of fuel consumption \nis therefore of paramount importance. This thesis focuses on minimizing the direct operating cost \n(DOC) for a cruising turbojet and turboprop aircraft. The DOC is a trade-off of fuel costs and time \ncosts that are related by the cost index CI . By determining DOC-optimal trajectories, aircraft may \nbalance the need to arrive at their target destination in a timely fashion with the need to keep fuel \nemissions low. The main contribution of this thesis is a two-part approach to determining the DOCoptimal \ntrajectories of a cruising turbojet and turboprop aircraft. For a turbojet, the first part of the \nproposed methodology is the derivation of an analytic expression for the optimal speed in terms of \nposition and optimal initial speed, while the second part derives an analytic implicit definition of \nthe optimal initial speed. For a turboprop, the first part of the proposed methodology is concerned \nwith developing a suboptimal approximation for the DOC-optimal speed presented in terms of the \nweight of the aircraft and the optimal final speed. The second part presents a recursive algorithm \nby which the optimal final speed may be obtained. This thesis assumes that the aircraft cruises \nbelow its drag divergence Mach number at constant altitude. Numerical examples will illustrate the \nproposed methodologies.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».