Plans de vols Pareto-optimaux : coût du carburant vs durée du vol

L' optimization d'un plan de vol doit faire un折衷entre le cout du carburant et la durduracei du vol.例如，unvol part en retard de quelques minutes, ce quest souvent le cas， il - fat demicimer结合carburant doit être utilis<e:1>，将lavitesse et acimduire les cots resulant d'une arrivacei retard。它折中了实际实现的可能性，包括最小的碳源成本和最小的成本指数，即最小的碳源成本和最小的成本指数。优先级，成本指数为être，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1，成本指数为1。deuxiument, le cout du carburant（碳碳化合物）和函数de la duracei（碳碳化合物），并不是通过convexe pour tures（碳碳化合物）来实现的。价格变动、区域变动、关税变动、区间变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动、汇兑变动。在一定的时间间隔内，不可能存在成本指数的波动，也不可能存在成本指数波动的波动。这是一个很重要的可能。该项目为解决问题提供了一个新的方案，为解决问题提供了一个新的方案，为解决问题提供了一个新的方案，为解决问题提供了一个新的方案，为解决问题提供了一个新的方案，为解决问题提供了一个新的方案。两个系统是developpes,两个倒de la规划化du计划卷或者我们doit限定词含de embarquer增碳剂,上次倒拉协定的du计划de卷或者含增碳剂是固定的瞿等应该传球某些点在一个fenetre de临时工用一个储备最低de增碳剂。勒项目comprend en + des的目的矫揉造作的fondamentale苏尔l 'optimisation des德沃尔斯的计划,目的波特·德·莱斯新系统developpes de maturite倒他们不用去读什么联合国高级的数字我们utilisable在l 'industrie。泰利斯公司的目标是为客户提供物流服务、引航服务、自动航空服务和辅助系统服务、控制服务和商业服务。飞行计划优化必须在燃料成本和飞行时间之间做出权衡。例如，如果航班延误了几分钟，这是经常发生的情况，人们必须确定应该使用多少燃料来提高飞机的速度，从而减少延误带来的成本。这种权衡目前是通过最小化燃料成本加上成本指数乘以飞行时间来获得的。这种方法有两个缺点。首先，成本指标必须由规划者确定，往往需要多次尝试才能找到一个令人满意的值。其次，燃油成本作为飞行时间的函数在所有持续时间值下都不是凸函数。飞行高度变化、关税区、禁飞区或不利的风况都可能导致功能不凸的时间间隔。因此，成本指数的任何值都不可能在这样的间隔内获得飞行时间。然而，有可能有一个与这个飞行时间相对应的飞行计划。本课题提出了该问题的一种新的表述和一种新的求解方法，可以在几秒内得到所有持续时间的最优飞行计划。开发了两种系统：一种用于飞行计划，其中必须确定携带的燃料数量，另一种用于更新飞行计划，其中燃料数量是固定的，并且必须在一个时间窗口内以最少的燃料供应通过一些点。除了包括飞行计划优化方面的基础研究目标外，该项目还旨在使新开发的系统达到高度成熟，以便迅速为工业最终用户所用。

L'optimisation d'un plan de vol doit faire un compromis entre le cout du carburant et la durée du vol. Par exemple si un vol part en retard de quelques minutes, ce qui est souvent le cas, il faut déterminer combien de carburant doit être utilisé pour augmenter la vitesse et réduire les couts résultant d'une arrivée en retard. Ce compromis est actuellement obtenu en minimisant le cout du carburant plus le cost index fois la durée du vol. Cette méthode présente deux inconvénients. Premièrement, le cost index doit être déterminé par le planificateur et il faut souvent plusieurs essais avant de trouver une valeur satisfaisante. Deuxièmement, le cout du carburant en fonction de la durée du vol n'est pas convexe pour toutes les valeurs de la durée. Les changements de paliers, les zones tarifées ou interdites ou de vent défavorable peuvent créer des intervalles de durée ou la fonction n'est pas convexe. Il s'en suit qu'il n'existe pas de valeur du cost index permettant d'obtenir une durée de vol dans un tel intervalle. Il est pourtant possible d'avoir un plan de vol de cette durée. Ce projet développe une nouvelle formulation de ce problème et une nouvelle méthode de résolution permettant d'obtenir des plans de vols optimaux pour toutes les durées en quelques secondes. Deux systèmes sont développés, l'un pour la planification du plan de vol où l'on doit déterminer la quantité de carburant à embarquer, l'autre pour la mise à jour du plan de vol où la quantité de carburant est fixée et qu'il faut passer à certains points dans une fenêtre de temps avec une réserve minimum de carburant.Le projet comprend en plus des objectifs de recherche fondamentale sur l'optimisation des plans de vols, les objectifs de porter les nouveaux systèmes développés à un haut degré de maturité pour qu'ils soient rapidement utilisable dans l'industrie. L'objectif est de les coupler avec les logiciels de pilotage automatique des avions et aux systèmes de controle aériens commercialisés par Thales.#(cr)#(lf)Flight plan optimization has to make a trade-off between fuel cost and flight time. For example, if a flight is delayed by a few minutes, as is often the case, one has to determine how much fuel should be used in order to increase the speed of the aircraft and, thus, reduce the costs resulting from a delayed arrival. This trade-off is currently obtained by minimizing the fuel cost plus the cost index times the flight time. This method has two drawbacks. First, the cost index has to be determined by the planner, and often many attempts are necessary before a satisfactory value is found. Second, fuel cost as a function of flight time is not convex for all duration values. Flight level changes, tariffed zones, prohibited airspace or adverse wind conditions can lead to time intervals where the function is not convex. As a result, no value of the cost index makes it possible to obtain a flight time in such an interval. Yet it is possible to have a flight plan corresponding to this flight time.This project develops a new formulation of this problem and a new solving method with which optimal flight plans can be obtained for all durations in a few seconds. Two systems are developed: one for flight planning, where the quantity of fuel to be taken on board has to be determined, the other one for updating the flight plan, where the quantity of fuel is fixed, and one has to go through some points within a time window with minimum fuel supply.In addition to including the fundamental research objectives on flight plan optimization, this project aims at bringing the new developed systems to a high level of maturity so that they quickly become usable by industrial end users.