Optymalizacja trajektorii lotu samolotu w stanach awaryjnych przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych

• Autorzy: Radosław Kołodziejczyk

Warianty tytułu

Optimization of the Aircraft Trajectory in Emergency Situation using Genetic Algorithms

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Praca przedstawia metodę wyznaczania i optymalizacji trajektorii lotu obiektu latającego w sytuacjach awaryjnych i niebezpiecznych. Optymalizacja została przeprowadzona przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych oraz porównana z inną metodą optymalizacji. Podejście do problemu wyznaczenia i optymalizacji trajektorii lotu przedstawione w niniejszej pracy może być z powodzeniem stosowane w różnych scenariuszach sytuacji awaryjnych. Wynika to z faktu, że algorytmy genetyczne są bardzo uniwersalne. Stosunkowo duża szybkość działania takich algorytmów pozwala na zaimplementowanie ich jako elementu pokładowego systemu wspomagania zarządzania lotem. Dzięki temu można w znacznym stopniu polepszyć bezpieczeństwo wykonywanych lotów i w sytuacjach stresujących odciążyć pilota samolotu, bądź operatora obiektu bezzałogowego. Ponadto na optymalizowaną trajektorie można nałożyć ograniczenia, które pozwolą na omijanie dużych skupisk ludzkich, dzięki czemu można minimalizować ryzyko jakie stanowi taki obiekt dla osób postronnych.(abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents a method for determining and optimizing the trajectory of a flying object in emergencies and dangerous. Optimization was performed using genetic algorithms, and compared with another method of optimization. The approach to problem determination and optimization of trajectory presented in this work can be successfully applied in various scenarios of emergency. This is due to the fact that genetic algorithms are extremely versatile. The relatively high speed of such algorithms allows to implement them as part of the on board flight management support system. This allows to greatly improve the safety of the flight and relieve pilot or operator in stressful situations. In addition to the optimized trajectories restrictions can be imposed that allow for avoiding large population centers, so you can minimize the risk posed by the flying object to the public.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Optymalizacja; Lotnictwo; Samoloty; Algorytmy genetyczne

EN

Optimalization; Aviation; Planes; Genetic algorithms

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Numer: nr 4, CD 2
• Strony: 7667-7676

Twórcy

autor

Radosław Kołodziejczyk

• Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• 1. Abdallah L., Haddou M., Khardi S.: Optimization of Operational aircraft parameters reducing noise emission, Applied Math. Sc. , 4:1, 515-535, 2010.
• 2. Bellman R.,: The theory of dynamic programing. The Rand Corporation. Santa Monica, California1954.
• 3. Borgoń J., Jaźwiński J.: Niezawodność eksploatacyjna i bezpieczeństwo lotów, WKiŁ, Warszawa 1989.
• 4. Bryson, A. E., Jr., and Ho, Y. C., "Applied Optimal Control", Blaisdell Publishing Company, MA, (1969).
• 5. Holland, J., "Adaptation and Natural and Artificial System", Univ. of Michigan Press, Ann Arbor, MI, 1975.
• 6. Khan S.: Flight Trajectories Optimization, ICAS 2002 Congress, Toronto, Canada 2002.
• 7. Khardi S.: Aircraft Flight Path Optimization, The Hamilton-Jacobi-Bellman Considerations, Applied Mathematical Sciences, Vol. 6, no. 25, 1221 - 1249, 2012.
• 8. Majka A., Kołodziejczyk R., Kształtowanie trajektorii lotu samolotu w stanach awaryjnych. OW Politechniki Warszawskiej. z.104 s.43-55. Warszawa 2014.
• 9. Pontryagin L., Boltyansky V., Gamkrelidze V, Mischenko E.: Mathematical Theory of Optimal Processes, Wiley-Interscience, New York 1962.
• 10. Prats X., Puig V., Quevedo J., Nejjari F.,: Optimal departure aircraft trajectories minimising population annoyance, 3rd International Conference on Research in Air Transportation, Fairfax, USA 2008.
• 11. Prats X., Quevedo J., Puig V,: Trajectory Management for Aircraft Noise Mitigation, ENRI International Workshop on ATM/CNS, Tokyo, Japan 2009.
• 12. Wijnen R.A.A., Visser H.G.,: Optimal departure trajectories with respect to sleep disturbance, 7th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference, Maastricht, The Netherlands 2001.
• 13. Yokoyama N., Flight trajectory optimization using Genetic Algorithm combined with Gradient Method. Information Technology for Economics & Managment. 2001. ISSN 1643-8949