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Méthodologie
Introduction
Plus de 689 millions de tonnes de CO2 ont été émises
par les avions en 2012, représentant le 2% de la
production mondiale de CO2. Le but est de diminuer
par deux les émissions de 2005 en 2050.
Ce projet consiste à améliorer le système de gestion
de vol (FMS) CMA-9000 de la compagnie CMC
Électronique – Esterline, embarqué sur des avions
comme l’Airbus A310, afin d’optimiser la trajectoire de
vol et donc de réduire la consommation de carburant.
Roberto Félix
Étudiant au Doctorat
Laboratoire de Recherche en Commande Active, Avionique et Aéroservoélasticité
ÉTS, Université du Québec, Génie de la Production Automatisée
1100 rue Notre-Dame Ouest, Montréal, Québec, Canada, H3C-1K3
•Modéliser l’avion Airbus A310 pour
le calcul des trajectoires de vol.
•Modéliser la météo pour analyser
les donnés des vents et
températures pendant le vol.
•Trouver la trajectoire optimale qui
réduit la consommation de
carburant, et ainsi les émissions
polluantes grâce au FMS.
L’algorithme est capable d’optimiser la
consommation de carburant de l’ordre de 8,53%
par rapport à la trajectoire réelle. Ces résultats
permettent d’observer qu’il est possible, grâce à
une meilleure planification des trajectoires de vol,
de réduire significativement la consommation dans
le monde de l’aviation et ainsi de pouvoir réduire la
pollution ambiante due aux avions commerciaux.
Objectifs
Résultats Conclusions
Références
[1]Félix, R., Berrou, Y., Botez, R. 2014. "Climb, Cruise and Descent 3D Trajectory
Optimization Algorithm for the FMS CMA-9000 on the Airbus A310". *Soumis dans la
conférence: AIAA Aviation and Aeronautics Forum and Exposition 2014. Atlanta, GA,
États-Unis. Juin 2014.
LA MÉTÉO: Les données de vents utilisées proviennent d’Environnement
Canada®. Sur une grille de coordonnées, les informations de vitesses
et de directions des vents, ainsi que de la température de l’air
à chaque altitude sont obtenues. Ces donnés sont
modélisées avec Matlab®.
Direction des vents
Vitesse des vents
LA DESCENTE: L’avion descend au
dernier moment possible pour limiter
le bruit près des aéroports. Dans cette
phase, toutes les vitesses disponibles
dans le modèle de l’avion sont calculées
et celles qui réduisent le coût global du
vol sont sélectionnées comme optimales.
LA CROISIÈRE: Une grille 3D est créée pour analyser les différentes
trajectoires possibles. Sur le profil horizontal, deux trajectoires
parallèles sont ajoutées de part et d’autre de la trajectoire
originale du vol, et sont divisées par des waypoints. Sur
le profile vertical, des step climbs de 1000 ou 2000 pi
sont analysées à chaque waypoint. L’influence
des vents et la réduction du poids de l’avion
pendant le vol permettent de diminuer la
consommation du carburant.
LA MONTÉE: Recherche exhaustive de
la vitesse et de l’altitude optimale de
l’avion. Toutes les combinaisons
IAS/Mach/Altitude sont calculées, et celle
qui réduit le coût global du vol défini la
montée optimale du vol.
FLIGHTAWARE®. FlightAware® est un site internet fournissant des données
gratuites et assez précises sur des vols réels. Pour chaque vol, – dont le type
d’avion est communiqué ainsi que la compagnie aérienne –, un tableau
contenant des informations telles que le temps, la position, l’orientation, la
vitesse et l’altitude est consultable.
TEST. Le vol Porto – Toronto du 23 Septembre 2013 a été analysé. L’Airbus
A310 utilisé pour ce vol a décollé à 8h40 UTC.
Distance totale
(nm)
Temps de vol (hr) Coût total (kg)
Vol réel 3167.18 6.63 28031.75
Algorithme 3148.21 6.76 25439.08
Optimisation NA -1.92% 8.53%
L’algorithme optimise le coût global de 8,53% par rapport à la trajectoire
réelle (soit plus de 2500 kg de fuel), malgré une pénalité en terme de temps.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
x 10
4
Distance (nm)
Altitude(ft)
Altitude de crossover
Vitesse IAS constante jusqu’à
l’altitude de crossover
Phase d’accélération
Vitesse IAS constante (250kt)
Mach constante
Altitude optimale et TOC
2780 2800 2820 2840 2860 2880 2900 2920 2940 2960 2980 3000
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
x 10
4
Final descent
First estimated descent
Second estimated descent
Third estimated descent
Fourth estimated descent
Mach constante
TOD
Altitude de crossover
Vitesse IAS constante
Décélération jusqu’à 250kt
Vitesse IAS constante (250kt)

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  • 1. Méthodologie Introduction Plus de 689 millions de tonnes de CO2 ont été émises par les avions en 2012, représentant le 2% de la production mondiale de CO2. Le but est de diminuer par deux les émissions de 2005 en 2050. Ce projet consiste à améliorer le système de gestion de vol (FMS) CMA-9000 de la compagnie CMC Électronique – Esterline, embarqué sur des avions comme l’Airbus A310, afin d’optimiser la trajectoire de vol et donc de réduire la consommation de carburant. Roberto Félix Étudiant au Doctorat Laboratoire de Recherche en Commande Active, Avionique et Aéroservoélasticité ÉTS, Université du Québec, Génie de la Production Automatisée 1100 rue Notre-Dame Ouest, Montréal, Québec, Canada, H3C-1K3 •Modéliser l’avion Airbus A310 pour le calcul des trajectoires de vol. •Modéliser la météo pour analyser les donnés des vents et températures pendant le vol. •Trouver la trajectoire optimale qui réduit la consommation de carburant, et ainsi les émissions polluantes grâce au FMS. L’algorithme est capable d’optimiser la consommation de carburant de l’ordre de 8,53% par rapport à la trajectoire réelle. Ces résultats permettent d’observer qu’il est possible, grâce à une meilleure planification des trajectoires de vol, de réduire significativement la consommation dans le monde de l’aviation et ainsi de pouvoir réduire la pollution ambiante due aux avions commerciaux. Objectifs Résultats Conclusions Références [1]Félix, R., Berrou, Y., Botez, R. 2014. "Climb, Cruise and Descent 3D Trajectory Optimization Algorithm for the FMS CMA-9000 on the Airbus A310". *Soumis dans la conférence: AIAA Aviation and Aeronautics Forum and Exposition 2014. Atlanta, GA, États-Unis. Juin 2014. LA MÉTÉO: Les données de vents utilisées proviennent d’Environnement Canada®. Sur une grille de coordonnées, les informations de vitesses et de directions des vents, ainsi que de la température de l’air à chaque altitude sont obtenues. Ces donnés sont modélisées avec Matlab®. Direction des vents Vitesse des vents LA DESCENTE: L’avion descend au dernier moment possible pour limiter le bruit près des aéroports. Dans cette phase, toutes les vitesses disponibles dans le modèle de l’avion sont calculées et celles qui réduisent le coût global du vol sont sélectionnées comme optimales. LA CROISIÈRE: Une grille 3D est créée pour analyser les différentes trajectoires possibles. Sur le profil horizontal, deux trajectoires parallèles sont ajoutées de part et d’autre de la trajectoire originale du vol, et sont divisées par des waypoints. Sur le profile vertical, des step climbs de 1000 ou 2000 pi sont analysées à chaque waypoint. L’influence des vents et la réduction du poids de l’avion pendant le vol permettent de diminuer la consommation du carburant. LA MONTÉE: Recherche exhaustive de la vitesse et de l’altitude optimale de l’avion. Toutes les combinaisons IAS/Mach/Altitude sont calculées, et celle qui réduit le coût global du vol défini la montée optimale du vol. FLIGHTAWARE®. FlightAware® est un site internet fournissant des données gratuites et assez précises sur des vols réels. Pour chaque vol, – dont le type d’avion est communiqué ainsi que la compagnie aérienne –, un tableau contenant des informations telles que le temps, la position, l’orientation, la vitesse et l’altitude est consultable. TEST. Le vol Porto – Toronto du 23 Septembre 2013 a été analysé. L’Airbus A310 utilisé pour ce vol a décollé à 8h40 UTC. Distance totale (nm) Temps de vol (hr) Coût total (kg) Vol réel 3167.18 6.63 28031.75 Algorithme 3148.21 6.76 25439.08 Optimisation NA -1.92% 8.53% L’algorithme optimise le coût global de 8,53% par rapport à la trajectoire réelle (soit plus de 2500 kg de fuel), malgré une pénalité en terme de temps. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 x 10 4 Distance (nm) Altitude(ft) Altitude de crossover Vitesse IAS constante jusqu’à l’altitude de crossover Phase d’accélération Vitesse IAS constante (250kt) Mach constante Altitude optimale et TOC 2780 2800 2820 2840 2860 2880 2900 2920 2940 2960 2980 3000 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 x 10 4 Final descent First estimated descent Second estimated descent Third estimated descent Fourth estimated descent Mach constante TOD Altitude de crossover Vitesse IAS constante Décélération jusqu’à 250kt Vitesse IAS constante (250kt)