Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: flight phases

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wstępna analiza wpływu wybranych czynników zewnętrznych i parametrów eksploatacyjnych transportowego samolotu odrzutowego na zużycie paliwa

Sklorz R., Puzio Ł., Brodny J.

Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji

2017

Vol. 6, iss. 6

209--221

Celem wszystkich przedsiębiorstw jest osiągniecie jak najwyższej efektywności ekonomicznej. Dotyczy to także przewoźników lotniczych. Jednym z obszarów, w którym istnieją możliwości poprawy tej efektywności jest zmniejszenie kosztów eksploatacji posiadanych środków technicznych, głównie samolotów. W tym zakresie oczywistym wydaje się zmniejszenie zużycia paliwa przez samoloty. Aby w procesie tym osiągnąć zadowalające wyniki konieczne jest zidentyfikowanie czynników zewnętrznych oraz parametrów eksploatacyjnych mających największy wpływ na to zużycie. W artykule przedstawiono wstępną analizę wpływu tych wielkości na zużycie paliwa transportowego samolotu odrzutowego. W tym celu dokonano analizy poszczególnych faz lotu samolotu z uwzględnieniem czynników mających najistotniejszy wpływ na zużycie paliwa. Przedstawiono także najważniejsze parametry pracy samolotu rejestrowane w czasie jego lotu oraz dokonano wstępnej analizy ich wpływu na zużycie paliwa. Przedstawione opracowanie należy potraktować jako wstępne do bardziej zaawansowanych analiz optymalizacyjnych zużycia paliwa w samolotach odrzutowych.

Every enterprise aims at maximizing economic yield, including air carrier enterprises. Optimization of direct operating costs related to aircraft operation is a key contributor to economic yield. Fuel consumption constitutes the biggest single direct operating cost for all air carriers, therefore its optimization is of utmost importance. Identification of environmental factors and flight data parameters affecting it is crucial. This article presents initial analysis of selected environmental factors and flight data parameters influencing fuel consumption for distinctively selected flight phases. Analysis given below should be treated as preliminary, giving introduction to the more advanced elaborations.

Zastosowanie rozmytego i rozmyto-neuronowego klasyfikatora w zadaniu rozpoznawania faz lotu

Mieszkowicz-Rolka A., Rolka L.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Mechanika

2001

z. 56[186], t.1

79-86

W referacie proponuje się zastosowanie klasyfikatora rozmytego i rozmytego klasyfikatora neuronowego do rozwiązania zadania rozpoznawania faz lotu. Przedstawiona i omówiona została struktura klasyfikatora rozmytego rozwiązującego zadanie rozpoznawania wybranych faz lotu samolotu. Przyjęto, że konstruowanie funkcji przynależności oraz budowa bazy reguł odbywa się w oparciu o wiedzę eksperta, a reguły przyjmuje się w postaci dysjunkcyjno - koniunkcyjnej. Moduł wnioskowania klasyfikatora działa na zasadzie wnioskowania uproszczonego z zastosowaniem operatora implikacji Mamdaniego, zaś funkcje przynależności zbiorów - rozmytych związanych z wyjściem przyjmuje się w postaci singletonów. Tak zbudowany klasyfikator rozmyty stał się punktem wyjścia do konstrukcji rozmytego klasyfikatora neuronowego, który łączy zalety zbiorów rozmytych i zdolność do uczenia jaką posiadają sztuczne sieci neuronowe.

In this paper, application of fuzzy and neuro-fuzzy classifier in flight phases recognition task is proposed. The fuzzy classifier structure applied to recognition of a pIane phases is presented. lt is assumed that the construction of membership functions and the building of the rules base are done using the expert knowledge. The rules have a disjunction-conjunction form. The classifier lnference Module works on simpler inference with Mamdani implication operator. The output membership functions have singletons form. The fuzzy classifier made in this way, is the first step to neuro-fuzzy classifier construction. lt aggregates the advantages of fuzzy sets with artificial neural networks ability to learn.