Development of conflict-free air traffic routes through modeling and testing in a simulator center, taking into account airlines' commercial indicators and air traffic controllers' skill levels

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In this article, the authors analyze the route network of air traffic sectors in the Moscow Zone, taking into account the introduced areas, where flights of civil and experimental aircraft are prohibited without a special permit from the Ministry of Defense. This fact has led to an increased traffic intensity in the Penza 123 (P123) sector of the district control center, which increases the burden on radar control and procedural control controllers. In order to maintain flight safety indicators at an acceptable level, an analysis of the workload of the Penza 1 (P1), Penza 2 (P2) and Penza 3 (P3) sectors was performed separately, a model of the air situation of the Ministry of Health was developed, changes in the commercial efficiency of aircraft operation were calculated and tested with the involvement of existing air traffic services specialists. To obtain more reliable results, all air traffic controllers were divided into groups according to their level of training. The criteria for selecting candidates were such parameters as position, work experience, employee class, presence or absence of aviation incidents and accidents in the work history. In addition, the authors drew conclusions about the effectiveness of the proposed measures. The theoretical significance of the research lies in the development of a methodology for constructing conflict-free routes that takes into account the criteria of flight safety, economic efficiency and is aimed at reducing the burden on air traffic controllers, contributing to the development of the theoretical foundations of the airspace optimization.

Авторлар туралы

M. Darmograev

Moscow State Technical University of Civil Aviation; Branch of the State Corporation for Air Traffic Management Moscow Center for Automated Air Traffic Control

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: darmograev2014@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-2746-9602
Postgraduate Student Moscow; Moscow

V. Nechaev

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: v.nechaev@mstuca.ru
ORCID iD: 0009-0005-9610-9397
Candidate of Historical Sciences, Associate Professor Moscow

Y. Karchevsky

Moscow State Technical University of Civil Aviation

Email: yu.karchevskiy@mstuca.ru
ORCID iD: 0009-0003-6457-9816
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Дармограев М. С. Внедрение системы предупредительной сигнализации о возможных опасных сближениях воздушных судов в систему управления воздушным движением / М. С. Дармограев, Р. А. Чернобровкин, И. А. Чехов // Современные тенденции использования воздушного пространства и перспективные системы обеспечения полетов: Сборник трудов научно-практической конференции преподавателей, слушателей и курсантов. М.: Ай Арт Медиа, 2021. С. 52-53.
  2. Воробьев В. В. Алгоритм системы предтактического планирования воздушного движения / В. В. Воробьев, А. С. Харламов // Научный вестник МГТУ ГА. 2015. No 218 (8). С. 135-141.
  3. Гаракоев А. М. Алгоритмы управления движением воздушных судов для бортовой аэрогеофизической съемки / А. М. Гаракоев, А. И. Гладышев // Проблемы управления. 2023. No 4. С. 38-47. doi: 10.25728/cs.2023.4.4.
  4. Горбенко В. М. Методика проектирования автоматизированной системы управления в районе ОВД / В. М. Горбенко. М.: Госкорпорация по ОрВД, 2008. 9 с.
  5. Крётов А. С. Концептуальная оценка топливной эффективности пассажирского самолета с переходом на композитное крыло / А. С. Крётов, Д. В. Тиняков, П. А. Шатаев // Научный вестник МГТУ ГА. 2023. Т. 26, No 2. С. 72-90.
  6. Левшонков Н. В. Алгоритм агрегирования изображения при групповом применении беспилотных летательных аппаратов / Н. В. Левшонков, И. М. Нафиков, Я. В. Ларюхина // Научный вестник МГТУ ГА. 2024. Т. 27, No 2. С. 69-79.
  7. Максимова С. Е. Риск-ориентированное геоинформационное моделирование воздушного пространства для построения оптимальных маршрутов беспилотных гражданских воздушных судов / С. Е. Максимова // Научный вестник МГТУ ГА. 2025. Т. 28, No 1. С. 39-52.
  8. Нгуен Т. Л. Ф. Разработка методики выявления и разрешения конфликтных ситуаций при оперативном планировании четырехмерной траектории полета / Т. Л. Ф. Нгуен, Е. С. Неретин, Н. М. Нгуен // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2024. No 2. С. 77-95. doi: 10.51955/2312-1327_2024_2_77.
  9. Седиков Т. О. Проблемы развития CNS/ATM / Т. О. Седиков, Д. М. Комарова, В. Н. Нечаев // Труды Международной научно-технической конференции, посвященной 100-летию гражданской авиации России. 2023. С. 469-470.
  10. Спрыськов В. Б. О необходимости гармонизации Федеральных правил использования воздушного пространства Российской Федерации с международными правилами процедурного эшелонирования воздушных судов / В. Б. Спрыськов, А. А. Тараканов // Научный вестник ГосНИИГА. 2015. No 7 (318). С. 81-85.
  11. Субботин Р. А. К вопросу об упражнениях на диспетчерском тренажере при подготовке специалистов по организации воздушного движения в образовательных организациях гражданской авиации / Р. А. Субботин // Научный вестник МГТУ ГА. 2025. Т. 28, No 1. С. 67-77.
  12. Хоанг Куан Н. Н. Предложения по проектированию воздушного пространства секторов ОВД Районного диспетчерского центра г. Хошимин с целью увеличения его пропускной способности / Н. Н. Хоанг Куан, В. Н. Нечаев // Научный вестник МГТУ ГА. 2024. Т. 27, No 3. С. 50-66. doi: 10.26467/2079-0619-2024-27-3-50-66.
  13. Agaev N. B. Modelling of non-scheduled air transportation time series based on ARIMA / N. B. Agaev, D. S. Nazarli // Civil Aviation High Technologies. 2024. Vol. 27, No 6. P. 8-20.
  14. Kostin A. S. Research of models and methods of routing and practical implementation of autonomous movement by unmanned transport systems for cargo delivery / A. S. Kostin, N. N. Mayorov // Bulletin of the Admiral S.O. Makarov State University of the Marine and River Fleet. 2023. Vol. 15, No 3. P. 524-536. doi: 10.21821/2309-5180-2023-15-3-524-536.
  15. Neretin E. S. Using a data-based approach in four-dimensional trajectory forecasting: comparing learning-based models / E. S. Neretin, T. L. F. Nguyen, M. Nguyen // Proceedings of the 10th International Conference on Recent Developments in Civil Aviation. 2022. P. 125-133. doi: 10.1007/978-981-19-3788-0_11.
  16. Vardanyan G. B. Experimental studies of the impact of fluid sloshing in the tank on the dynamic characteristics of the "wing model - fuel tank" system / G. B. Vardanyan, A. S. Kochetov, Y. V. Petrov // Civil Aviation High Technologies. 2024. Vol. 27, No 2. P. 60-68. doi: 10.26467/2079-0619-2024-27-2-60-68.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».