AEROTRAFIC
20, June 2014

TITLU PROIECT: AEROTRAFIC – Algoritmi genetici aplicaţi în proiectarea traiectoriilor aeronavelor

Coordonator: ROSA – Agenţia Spaţială Română

Parteneri:

  • CSA INCAS 
  • UPB – CCAS

Durata: Ianuarie 2009 – septembrie 2010 

Director de proiect:

Descriere:

Scopul proiectului este propunerea unei soluţii viabile pentru optimizarea simultană a managementului zborului şi a traficului aerian. Obiectivul principal îl reprezintă automatizarea managementului şi controlului traficului aerian pentru mărirea capacităţii de trafic şi a siguranţei şi pentru reducerea consumului de carburant şi a impactului negativ asupra mediului. Abordarea se bazează pe optimizarea multidisciplinară a problemelor complexe cu algoritmi genetici, într-un nou concept în care aeronavele nu mai sunt considerate sisteme independente, ci componente ale unui sistem de transport.

Astfel, în cadrul proiectului se vor formula soluţii la problemele actuale ale navigaţiei aeriene şi anume: automatizarea managementului şi controlului traficului aerian, mărirea capacităţii de trafic aerian prin reducerea minimelor de separaţie pe baza unui model avansat de siaj, precum şi optimizarea traiectoriilor 4D ale aeronavelor de transport pentru economia de combustibil şi reducerea impactului negativ al aeronavelor asupra mediului.

Soluţia propusă ar minimiza costurile şi riscurile pentru toate aeronavele participante la trafic în spaţiu aerian controlat, reprezentând în acelaşi timp şi o metodă eficientă de automatizare a controlului de trafic aerian (controlorul de trafic ar deveni manager de trafic în acelaşi mod în care piloţii, o dată avioanele echipate cu FMS, au devenit manageri de zbor).

Problema de optimizare în managementul traficului aerian se poate formula astfel: găsirea acelor traiectorii individuale ale aeronavelor care să asigure în fiecare moment separaţiile de siguranţă dintre aeronave, atât în plan vertical (1000 ft) cât şi orizontal (3-5 NM). Separaţiile necesare pot fi mai mari în cazul siajului produs de aeronavele grele, dar în absenţa acestuia ar putea fi mai mici, fapt care constituie singura resursă rămasă pentru creşterea capacităţii de trafic aerian. Rezolvarea acestei probleme presupune alterarea traiectoriilor optime găsite la problema precedentă, mai ales în situaţiile de trafic aglomerat.

Prezentul proiect avansează ideea rezolvării simultane a celor două probleme, pe baza utilizării algoritmilor genetici, care permit optimizarea unor probleme neliniare de mare complexitate.

Proiectul urmăreşte găsirea şi eventual brevetarea unei soluţii tehnologice alternative la metoda actuală de navigaţie aeriană şi de management al traficului aerian. Nouă soluţie este deja conturată într-o serie de lucrări ale directorului de proiect şi ale colaboratorilor săi, dar pentru punerea ei la punct la nivel de brevet de invenţie este necesară o cercetare amplă, aşa cum se propune în prezentul proiect. Prezentul proiect îşi propune racordarea cercetătorilor din domeniu din România la obiectivele ŞESAR, prin propunerea unei tehnologii noi, concrete şi viabile de rezolvare a acestor probleme complexe. Se pot obţine economii de combustibil şi reducerea poluării aeronavelor cu până la 5% faţă de situaţia actuală, la un trafic echivalent.

Obiectivele proiectului:

Activităţi:

Etapa I. Sinteză şi documentare

  • Sinteză şi documentare siaj
  • Sinteză şi documentare algoritmi genetici
  • Integrarea funcţiei obiectiv
  • Studiul tehnologiilor ATM existente

Etapa II. Modelare numerică

  • Implementarea modelului geodezic
  • Studiul tehnologiilor ATM existente

Etapa III. Simulare numerică

  • Simulări numerice siaj
  • Sinteză şi documentare modele dinamice
  • Modelarea algoritmilor genetici

Etapa IV. Elaborare şi implementare modele

  • Reducţia dimensională
  • Implementare model dinamic
  • Implementări şi verificări preliminare algoritmi genetici
  • Studiul tehnologiilor ATM existente
  • Diseminarea rezultatelor

Etapa V. Implementare algoritmi; Verificări modele

  • Elaborare modele siaj
  • Implementare model dinamic
  • Implementarea modelului meteo
  • Verificarea funcţiei obiectiv
  • Integrarea algoritmilor de optimizare în managementul traficului aerian

Etapa VI. Verificări şi optimizări numerice

  • Verificare siaj
  • Verificare model dinamic
  • Implementări pe maşini paralele
  • Verificări algoritmi genetici
  • Diseminarea rezultatelor

Etapa VII. Integrarea modulelor; Diseminarea rezultatelor

  • Optimizări numerice ale traiectoriei de navigaţie
  • Integrarea algoritmilor de optimizare în managementul traficului aerian
  • Diseminarea rezultatelor

Publicații:

Pagina proiectului: AEROTRAFIC