Турбулентность представляет серьезную угрозу безопасности полетов, особенно на фоне растущего влияния изменения климата и расширения авиационной отрасли. В этих условиях эффективный мониторинг и стратегии по снижению рисков, связанных с турбулентностью, становятся как никогда актуальными.
Традиционно для оценки турбулентности в авиации используется показатель скорости диссипации энергии вихрей (EDR). Однако новое исследование, опубликованное в журнале Advances in Atmospheric Sciences, предлагает инновационный подход с применением символьной классификации на основе генетического программирования. Цель этого метода - обнаруживать аномалии турбулентности напрямую по данным бортовых устройств быстрого доступа (QAR).
QAR - это бортовые регистраторы полетных данных, фиксирующие параметры окружающей среды, оборудования и операций на протяжении всего полета. Эти данные дают ценную информацию об условиях полета.
По словам Хунъин Чжан из Университета гражданской авиации Китая, автора исследования, поскольку QAR являются стандартным оборудованием современных самолетов, предлагаемый метод устраняет необходимость в прямом расчете EDR. Это делает подход универсальным и легко реализуемым в масштабах всей авиационной отрасли.
Интеграция символьных классификаторов в системы мониторинга турбулентности имеет большой потенциал для повышения безопасности гражданской авиации в условиях растущих экологических и эксплуатационных вызовов. Пак-Вай Чан из Гонконгской обсерватории, соавтор исследования, отмечает, что такой подход упрощает процесс обнаружения и повышает точность идентификации аномалий турбулентности.
Полученные результаты дают авиакомпаниям и авиационным властям надежный и эффективный инструмент для выявления турбулентности с использованием существующих источников данных и передовых методов классификации. Это позволит повысить комфорт пассажиров и предотвратить потенциальные убытки, связанные с инцидентами из-за турбулентности.
Хотя текущий метод фокусируется на обнаружении наличия или отсутствия аномалий турбулентности, дальнейшие исследования будут направлены на разработку мультиклассификаторов для определения уровней турбулентности и регрессионных моделей для оценки ее интенсивности. Это еще больше повысит безопасность и эффективность воздушных перевозок в будущем.
Источник:
DOI: 10.1007/s00376-024-3195-x
-------------------------------------
Поддержите наш проект: подпишитесь на канал, поставьте лайк или напишите комментарий, а также подписывайтесь на наши страницы на других площадках, в том числе на сервисе поддержки авторов Бусти. Ссылки найдёте в описании канала. Заранее спасибо!
