Revista de Ingeniería Aeronáutica y Aeroespacial

Revista de Ingeniería Aeronáutica y Aeroespacial
Acceso abierto

ISSN: 2168-9792

abstracto

Marco genérico para la optimización multidisciplinaria de la trayectoria de los sistemas integrados de aeronaves y centrales eléctricas

Rukshan Navaratne*, Marco Tessaro, Weiqun Gu, Vishal Sethi, Pericles Pilidis, Roberto Sabatini, David Zammit-Mangion

Las mejoras de ingeniería, las mejoras tecnológicas y las operaciones avanzadas tienen un papel importante que desempeñar en la reducción del consumo de combustible de aviación y las emisiones ambientales. Actualmente varias organizaciones a nivel mundial están enfocando sus esfuerzos hacia grandes proyectos colaborativos cuyo principal objetivo es identificar las mejores tecnologías o rutas para reducir el impacto ambiental y la eficiencia de combustible de las operaciones de las aeronaves. El documento describe la capacidad de un marco de optimización multidisciplinario denominado GATAC (Trayectorias de Aeronaves Verdes bajo Restricciones ATM) desarrollado como parte del proyecto Clean Sky para identificar las posibles trayectorias de aeronaves más limpias y silenciosas.

El objetivo principal del marco es integrar un conjunto de modelos específicos y realizar una optimización multiobjetivo de las trayectorias de vuelo de acuerdo con restricciones ambientales y operativas predeterminadas. Los modelos considerados para este estudio incluyen el modelo de desempeño de la aeronave, el modelo de simulación del desempeño del motor y el modelo de emisiones gaseosas. El documento analiza además los resultados de un caso de prueba para demostrar las ventajas y desventajas entre el consumo de combustible, el tiempo de vuelo y las emisiones de NOx que la actividad de optimización de la trayectoria logra en un nivel primario. Por lo tanto, forma la base de una trayectoria de línea de base de referencia completa que se utilizará para determinar ganancias ambientales más precisas que se pueden esperar a través de la optimización con la integración de más modelos dentro del marco en el futuro.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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