Flight Altitude Optimization Using Genetic Algorithms Considering Climb and Descent Costs in Cruise with Flight Plan Information
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.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Flight trajectory optimization algorithms reduce flight cost and fuel consumption, thereby reducing the polluting emissions released to the atmosphere. Ground teams and avionics equipment such as the Flight Management System evaluate different routes to minimize flight costs. The optimal trajectory represents the flight plan given to the crew. The resulting flight plan contains waypoints and weather information such as the wind speed and direction and the temperature for each waypoint. The flight plan is normally introduced manually into the Flight Management System.</div><div class="htmlview paragraph">In this paper, genetic algorithms were applied to the waypoints available in a flight plan to find the altitudes that minimize total fuel consumption, taking into account the cruise-climb and cruise-descent steps' costs.</div><div class="htmlview paragraph">The genetic algorithms emulate the evolution process through a predefined number of generations. Here, an individual is defined as a set of altitudes, whose fitness depends on its ability to improve the flight cost. The most-fitted individuals are selected to reproduce and create a new generation of individuals. As new generations are created, the fitness of the individuals improves and an optimal set of altitudes to reduce the flight cost is found.</div><div class="htmlview paragraph">Aircraft fuel consumption in this algorithm was computed using a Performance Database, which was developed and validated by our industrial partner using experimental flight data. This approach differs from the Equations of Motion commonly used in the field and in the literature.</div><div class="htmlview paragraph">Preliminary results showed that the set of altitudes provided by the genetic algorithm reduces the flight cost. This fuel reduction has a direct impact on the level of polluting emissions.</div></div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle