Информационная поддержка экипажа воздушного судна на взлетно-посадочных режимах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

С целью снижения стрессовых нагрузок на экипаж разработаны методы оценивания текущего состояния и прогнозирования критических событий. Методы основаны на энергетическом подходе к управлению полетом. Получены алгоритмы прогнозирования возможности безопасного взлета при наличии высотных препятствий на траектории. Введены алгоритмы коррекции прогноза. На режимах посадки или экстренного торможения на взлете найдены алгоритмы вычисления длины тормозного пути в зависимости от состояния взлетно-посадочной полосы. Предложены способы коррекции результатов прогнозирования, учитывающие последовательность и время работы всех средств торможения. Выполнены модельные испытания алгоритмов во всей области эксплуатационных условий.

Об авторах

А. М Шевченко

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: shev-chik@yandex.ru
Москва

Б. В. Павлов

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: pavlov@ipu.ru
Москва

Г. Н Начинкина

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nach_gala@ipu.ru
Москва

Список литературы

  1. Авиационные происшествия и инциденты в 1-м квартале 2023 г. http://old.aviamettelecom.ru.
  2. Accidents statistics. http://www.planecrashinfo.com/cause
  3. Borodkin S., Volynchuk A., Ganiev Sh., et al. Modern methods of preventing aircraft overrunning the runway // Научный Вестник МГТУ ГА. 2022. Т. 25. № 02. С. 1-12.
  4. Grebenkin A., Burdun I. Landing under extreme conditions: early safety screening by means of the "pilot-automaton-air-craft-operating environment" system dynamics model // SAE 2019 Aviation Technology Forum. 2019.
  5. Гребенкин А.В., Лушников А.А. Учет человеческого фактора в задачах интеграции ручного и автоматического управления в сложных многофакторных условиях посадки магистрального самолета // Сб. науч. ст. по материалам II Всероссийского форума с международным участием "Академические Жуковские чтения", Воронеж: ВУНЦ ВВС "ВВА", 2022. С. 224-231.
  6. Никифоров С.П. Бортовая система контроля разбега - эффективное средство повышения безопасности взлетов транспортных самолетов // ТВФ № 3-4. 2002. С. 47-54.
  7. Shevchenko A. Some Means for Informational Support of Airliner Pilot // 5th Int. Scientific Conf. on Physics and Control (Physcon 2011). Leon, Spain. 2011. P. 1-5.
  8. Kuznetsov A., Shevchenko A., Solonnikov Ju. The Methods of Forecasting Some Events During the Aircraft Takeoff and Landing // 19th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace (АСА2013). Germany. 2013. P. 183-187.
  9. Kurdjukov A., Nachinkina G., Shevtchenko A. Energy approach to flight control // AIAA Conf. Navigation, Guidance and Control. AAIA Paper 98-4211. Boston. 1998.
  10. Lambregts A. Vertical Flight Path and Speed Control Autopilot Design Using Total Energy Principles // AIAA Paper 83-2239CP. 1983. P. 559-569.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».