La Presentazione di Gabriella Serafino

AIRCRAFT TRAJECTORY OPTIMIZATION FOR WEATHER AVOIDANCE AND EMISSION REDUCTION APPLICATIONS G. Serafino

SOMMARIO 

Problematiche importati da affrontare in aeronautica: cattive condizioni meteo, consumi ed emissioni



Definizione traiettoria di aerei



Ottimizzazione della traiettoria basata su grafo (Dijkstra)



Modelli utilizzati per la generazione dei grafi delle traiettorie



Risultati per casi d'uso reali



Metodo proposto per diminuire il tempo di calcolo per la generazione del grafo delle traiettorie fattibili



Confronto risultati ottenuti con i diversi metodi



Conclusioni



Esempio spazio aereo attorno a Venezia Tessera

Company General Use

PROBLEMI: EMISSIONI E CATTIVE CONDIZIONI METEO Problemi più rilevanti in ambito aeronautico:  Aumento del traffico aereo aumento delle emissioni (CO2, NOx, Noise,..)  effetto Serra 



Condizioni metereologiche impreviste.

Condizioni meteo significative:  Nebbia

Le Emissioni dipendono da:  Tipo

 Ghiaccio

nelle nuvole

 Neve

di aereo,

 Prestazioni  Condizioni

 Pioggia

pesante

 Grandine  Wind



motore

atmosferiche (pressione, temperatura, umidità, vento, densità dell’aria,.…).

gusts Company General Use

CARATTERISTICHE CUMULONEMBO  8km

x 8km x 12 km

Company General Use

TRAIETTORIE AEREI DI LINEA

Company General Use

APPROCCIO SCELTO PER L’OTTIMIZZAZIONE DELLE TRAIETTORIE DEGLI AEREI  Basato

sull’algoritmo di Dijkstra, per calcolare la traiettoria ottimizzata al fine di ridurre le emissioni, consumare meno ed evitare le cattive condizioni meteo.

 L’approccio

proviene dall’ambito della ricerca operative ed è utilizzato in molti campi per risolvere problemi di ottimizzazione (ex. Navigatore auto)

 Ogni

nodo del grafo rappresenta uno stato dell’aereo ed è identificato dalla posizione corrente dell’aereo nello spazio (latitudine, longitudine, quota) e da 2 componenti che descrivono lo stato dell’aereo (velocità ed heading)

Company General Use

MODELLI USATI I modelli utilizzati per calcolare le emissioni dei velivoli sono:  Il

modello prestazionale degli aerei «BADA model» di EUROCONTROL

 Il

modello emissioni motore (Nox, CO2) dell’ICAO

 La

correzione del modello di emissioni di Nox motore in funzione di quota e pressione della NASA Method2Boeing.

 Il

modello meteorologico del NOAA (file GRIB) che fornisce predizioni atmosferiche, Pressione, temperature, riflettività, velocità e direzione del vento.

 Il

modello del rumore (Doc29, ICAO Annex 16)

Company General Use

METODO USATO PER L’OTTIMIZZAZIONE DI TRAIETTORIA Viene proposto un approccio a grafo (con algoritmi tipo Djikstra, algoritmi genetici e Pareto front) basato su 3 step:  Generazione

di un insieme di traiettorie fattibili (per il velivolo selezionato, nel volume di spazio attorno alla traiettoria scelta, e nel quali si conoscano le condizioni atmosferiche),

 Calcolo

delle emissioni associate alla traiettoria selezionata (con modelli BADA, NASA Method2Boeing, GRIB, ICAO, etc.),

 Ottimizzazione

multi-obiettivo (ridurre emissioni, carburante, tempo di volo, rumore ed evitare il cattivo tempo) con pesi diversi assegnati agli obiettivi in funzione della fase di volo.

Company General Use

COSTRUZIONE DEL GRAFO DELLE TRAIETTORIE FATTIBILI

Company General Use

ESEMPIO AEROVIE ITALIANE SU CUI SI POSSONO COSTRUIRE I GRAFI

Company General Use

LIMITAZIONI DEL GRAFO PER UN A320

Company General Use

TEST EFFETTUATI Per valutare il metodo proposto, sono stati eseguiti i seguenti tipi di test:  Ottimizzazione

della traiettoria mono e multi-oggetto applicata a un volo reale di A320 in condizioni meteorologiche reali in fase di crociera

 Ottimizzazione

della traiettoria mono e multi-oggetto applicata a un volo reale di A320 in condizioni meteorologiche reali in fase di salita

 Valutazione

dell'ottimizzazione della traiettoria multi-obiettivo con diversi pesi delle emissioni del grafico

 Valutazione

dei risultati di ottimizzazione della traiettoria multi-obbietivo utilizzando diversi modelli atmosferici

Per ogni test i risultati delle emissioni sono stati confrontati con le emissioni del volo reale e il tempo di calcolo è stato valutato per verificare se fosse adatto per l'ottimizzazione in tempo reale a bordo.

Company General Use

RESULTATO1/4 A320 CRUISE: DAL 1888

FA CO2 (kg)

4002

Dijkstra's algorithm CO2 NOx 3472 3528

NOx (kg)

23.98

20.32

CPU time (s) (network constr.)

3991

CPU time (s) (optimization algorithm)

0.23

MO 3528

GA MO 3528

19.41

19.4

19.4

0.23

0.23

77.8

Company General Use

RESULTATO 2/4 A320 CLIMB: DAL 1760

Company General Use

RESULTATO 3/4 A320 CLIMB: DAL 1451

Company General Use

 Colonna

1,2,3  peso di CO2, NOX, rumore

 Colonna

4,5,6  emissione di CO2, NOX, rumore

 In

verde soluzioni con minima emissione di CO2,

 In

rosa soluzioni con minima emissione NOx,

 In

azzurro soluzioni con minima emissione di rumore;

 In

verde scuro the soluzioni con minima emissione di CO2, NOX e rumore.

Company General Use

A320 CLIMB CON DIFFERENTI PESI PER LE EMISSIONI: DAL 1451

RISULTATO 4A/4 A320 CRUISE PER DIFFERENTI PESI DELLE EMISSIONI: NKS724

Company General Use

RISULTATI 4B/4 A320 CRUISE USANDO DIFFERENTI MODELLI ATMOSFERICI: NKS724

Company General Use

VALIDAZIONE SISTEMA IN UN SIMULATORE DI VOLO

Dijkstra's algorithm Pareto Front (climb NKS724) CO2 weight

NOx weight

Noise weight

CO2 emission

NOx emission

Noise Emission

0,0

0,0

1,0

10922,48

168,44

39,70

0,0

0,1-1,0

0,9-0,0

6249,07

54,41

45,21

0,1-1,0

0,0-0,4

0,9-0,0

5345,86

107,48

53,89

0,1-0,5

0,1-0,8

0,8-0,0

5364,82

88,10

51,68

0,1

0,6-0,9

0,3-0,0

5425,02

78,24

55,72

Company General Use

METODO PROPOSTO PER RIDURRE IL TEMPO DI CALCOLO DEL GRAFO Generazione di grafi automatizzata, eseguita in modo ricorsivo: 

partendo da un grafo a bassa risoluzione



la risoluzione del grafo viene aumentata fino a quando non sono disponibili soluzioni fattibili.



arresto della generazione di grafi quando viene raggiunta l’accuratezza richiesta e determinata da criteri d’arresto predefiniti.

I criteri di arresto per la generazione del grafo sono: 

DXi (lat o long o alt o vel o heading) ha raggiunto soglie selezionate a seconda della fase di volo;



Il consumo di carburante non aumenta più per 3 fasi consecutive



La media e la moda del DXi massimo e minimo (a seconda della fase di volo) non aumenta per 3 passi consecutivi.

Company General Use

METODO PROPOSTO PER RIDURRE IL TEMPO DI CALCOLO DEL GRAFO

Company General Use

ESEMPIO DI FILE EXEL GENERATO iteraz

numPun minAlt maxAlt deltaAlt tempo_es tiTraiett FuelConsu numPunti numPunti [m] [m] [m] moda vmin vmax deltaV vmedia vmoda ecuzione oria ption Quota Vel phase 1 8000 9000 1000 8000 170 200 30 170 170 1,100173 1 0 2 2 climb 8 10000 11000 1000 10000 200 230 30 200 200 1,107806 1 0 2 2 climb 9 10000 11000 1000 11000 230 260 30 230 230 3,166725 5 705,1259 2 2 climb

Tempo calcolo tabella 10 12 13

11,99471 10000 10500 10500

10500 11000 11000

500 10000 500 11000 500 11000

14 16 17

9,454817 10500 10750 10750

10750 11000 11000

250 10500 245 252,5 250 11000 245 252,5 250 11000 252,5 260

9,560264 18 10750 20 10875 21 10875

10875 11000 11000

125 10750 245 248,8 125 11000 245 248,8 125 11000 248,8 252,5

Tempo calcolo tabella

Tempo calcolo tabella

Tempo calcolo tabella 22 24 25 Tempo calcolo tabella Tempo totale

9,765781 10875 10937,5 10937,5 11000 10937,5 11000

230 230 245

245 245 260

15 245 15 232,14 15 245

deltaX deltaH [gradi] [gradi] 40000 45 40000 45 40000 45

245 1,136146 230 3,756085 245 3,452255

1 0 7 645,7178 7 629,8548

2 2 2

2 climb 2 climb 2 climb

40000 40000 40000

45 45 45

245 1,070742 245 3,63565 252,5 3,68231

1 0 7 619,5282 7 623,3754

2 2 2

2 climb 2 climb 2 climb

40000 40000 40000

45 45 45

3,75 245 245 1,131393 3,75 245 245 3,911589 3,75 248,75 248,75 3,599507

1 0 7 614,3798 7 616,1494

2 2 2

2 climb 2 climb 2 climb

40000 40000 40000

45 45 45

62,5 10875 245 246,9 1,875 245 245 1,085347 62,5 11000 245 246,9 1,875 245 245 3,774565 62,5 11000 246,9 248,8 1,875 246,88 246,88 3,699446

1 0 7 611,8093 7 612,6542

2 2 2

2 climb 2 climb 2 climb

40000 40000 40000

45 45 45

7,5 7,5 7,5

245 245 252,5

9,714397 50,48997 Company General Use

4 A320 (2 in climb, 2 in cruise) aircraft 64000kg

4 CASI DI TEST

Per la generazione del grafo minimo richiesto, si parte da un grafo con pochi nodi e si variano i parametri del grafo (altitudine, velocità, latitudine, longitudine, heading) fino a quando la generazione automatica del grafico incontra i criteri di arresto.

Company General Use

CARATTERIZZAZIONE DEL GRAFO IN CROCIERA E IN SALITA Cruise: 

Velocità e altitudine quasi fisse (1 livello di velocità e altitudine);



Grande cambiamento di distanza Step lat. e long. Passi più fini (es. 9 nodi per passo (Xf + Xi) / 8)

Climb: 

Grande cambiamento di velocità e altitudine (piccoli passi di velocità e altitudine (es. (Vf-Vi) / 8; (Hf-Hi) / 8);



Poco cambiamento di distanza Passo lat. e long. Bassa influenza sul tempo di calcolo (step piu’ grandi in lat e long)

Company General Use

Test Case Delta_X Delta_Z Delta_H Delta_V Atm Model tempo archi tempo Emiss Fuel_MO (Kg) Nox Time Fuel_time (Kg) Nox Time Fuel_NOx (Kg) Nox Time Fuel_Fuel (Kg) Nox Time

Test 3 Test 2 30000 40000 700 1200 45 45 12 30 ISA ISA 163 623 345716 1560512 20 114 703 15,9 731 723 18 645 710 15 731 693 16 692

1377 34 1187 1458 44 1049 1547 33 1488 1355 35 1156

Test 1 30000 500 45 2 ISA 72 219358 9

Test 4 30000 500 45 2 ISA 62 219358 7

1091 51,8 679 1095 59,4 651 1094 50,8 679 1090 51,8 679

421 6,8 666 429 7,4 638 421 6,8 666 421 7 656

RISULTATI DEL GRAFO A DIMENSIONE FISSA  Ottimizzazione

multi-obiettivo rosa,

 Ottimizzazione

del tempo in rosso,

 Ottimizzazione

NOx in verde,

 Ottimizzazione

del carburante in blu.

Company General Use

RESULTATO OTTENUTI COL NUOVO METODO Test case

Arches

Fuel

N

Computation

(kg)

waypoints

Iterations

al time (Sec)

Test case 3 (fixed dim graph)

345716

693

7

Test case 3

332114

693

7

(fixed dim graph

1560512

1355

6

Test case 2

130580

1355

6

(fixed dim graph

219358

1090

7

Test case 1

12500

1090

7

(fixed dim graph

219358

420

5

Test case 4

10200

420

5

163 30

82

Test case 2 623 25

50

Test case 1

72 20

3

Test case 4 62

20 Company General Use

2.8

CONCLUSIONI Il volo degli aerei è fortemente condizionato dalle condizioni metereologiche avverse, dal consumo di carburante e dalle emissioni inquinanti.

Per minimizzare questo problema è stato proposto un metodo di ottimizzazione delle traiettorie basato su grafo.

Visto che la generazione di grafi di traiettorie può diventare molto onerosa dal punto di vista computazionale, si è proposto un metodo per la generazione automatica del grafo minimo, per ottenere una traiettoria ottimizzata con la voluta accuratezza, in tempo reale.

I risultati ottenuti col metodo proposto, sono stati confrontati con i metodi standard, evidenziando la possibilità di ottenere una forte riduzione dei tempi di calcolo (piu’10 volte), che lo renderebbe adatto per applicazioni a bordo su computer poco potenti (ex. tablet, EFB o FMS).

Company General Use

POSSIBILI APPLICAZIONI ALL’AEROPORTO DI VENEZIA TESSERA

Company General Use

GRAZIE DOMANDE?

Company General Use