Logo
Wydrukuj tę stronę

Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniu do modelowania fazy wznoszenia samolotu

W ostatnich latach na świecie, a także w Polsce zaobserwować można wzmożone zainteresowanie transportem lotniczym. Zainteresowanie to widać nie tylko u pasażerów, ale przede wszystkim u stale rosnącej liczby członków personelu lotniczego. Przykładowo na koniec 2006 r., stan aktywnych licencji wynosił 3717 pilotów liniowych, zawodowych oraz turystycznych, samolotowych i śmigłowcowych. Przez kolejne 4 lata liczba personelu wzrosła o 376 pilotów, natomiast na koniec 2011 r.
ważnych licencji było już 4717. Jak więc można zaobserwować liczba ta w ostatnim roku wzrosła dwukrotnie w stosunku do poprzednich 4 lat [1].
Wraz ze stale rosnącą liczbą pilotów zwiększyło się natężenie ruchu lotniczego a także liczba nowo zarejestrowanych typów statków powietrznych. Ponadto wraz z rozwijającą się technologią transportu lotniczego wzrastają wymogi dotyczące bezpieczeństwa oraz ekonomiki transportu, którym należy sprostać.
Reasumując, istotnym staje się odwzorowanie (o wysokim stopniu dokładności) rzeczywistych lotów przez model matematyczny. Jedną z metod pozwalających osiągnąć tak duża dokładność jest wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych W przeprowadzonych badaniach, w celu otrzymania bardzo dobrej dokładności odwzorowania rzeczywistego lotu, zostały wykorzystane wyniki analiz przeprowadzonych na rzeczywistych danych, których źródłem był pokładowy rejestrator lotów
2. DANE Z POKŁADOWYCH REJESTRATORÓW LOTU
Dane wykorzystywane do modelowania pochodziły z zapisów „czarnych skrzynek” samolotu Embrear
170. Jest to samolot pasażerski, odrzutowy produkowany przez brazylijską firmę Empresa Brasileira de
Aeronautica S.A. od 19 lutego 2002 roku. W Polsce użytkowany jest od marca 2004 roku, głównie przez
PLL LOT, który dysponuje dziesięcioma egzemplarzami EMB 170. Cztery z nich są w wersji 170ST, a pozostałe sześć w wersji 170LR. (...)
© 2000-2023 Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny