Constraints in the Problem of Calculating Optimal Trajectories for a Supersonic Non-Maneuverable Aircraft

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The influence of phase and other constraints on the method of searching for the trajectories of the movement of a civil supersonic aircraft, which are optimal in terms of fuel consumption, is considered. Based on the solutions found by the dynamic programming method, taking into account numerous restrictions on flight altitude, pitch angle, normal high-speed overload, aircraft speed, engine thrust, etc., it is shown that almost all of these conditions can be ignored during the initial stage of calculations, since the optimal solution does not reach them. Therefore, one can first apply the maximum principle, and use the dynamic programming method only in those cases where a substantial part of the constraints turns out to be significant.

About the authors

S. A. Kumakshev

Institute for Problems in Mechanics of the RAS

Author for correspondence.
Email: kumak@ipmnet.ru
Russia, Moscow

A. M. Shmatkov

Institute for Problems in Mechanics of the RAS

Email: kumak@ipmnet.ru
Russia, Moscow

References

  1. Pontryagin L.S., Boltyanskii V.G., Gamkrelidze R.V., Mishchenko E.F. The Mathematical Theory of Optimal Processes. N.Y.: Wiley, 1963.
  2. Bellman R. Dynamic Programming. Princeton: Univ. Press, 1957.
  3. Rosenow J., Strunck D., Fricke H. Trajectory Optimization in Daily Operations // CEAS Aeronaut. J., 2020, vol. 11, pp. 333–343.
  4. Murrieta-Mendoza A., Botez R.M. Methodology for vertical-navigation flight-trajectory cost calculation using a performance database // J. Aerosp. Inf. Syst., 2015, vol. 12, no. 8, pp. 519–532.
  5. Alligier R. Predictive distribution of mass and speed profile to improve aircraft climb prediction // J. Air Transp., 2020, vol. 28, no. 3, pp. 114–123.
  6. Franco A., Rivas D. Optimization of multiphase aircraft trajectories using hybrid optimal control // J. Guid. Control Dyn., 2015, vol. 38, no. 3, pp. 452–467.
  7. Murrieta-Mendoza A., Romain C., Botez R.M. 3D cruise trajectory optimization inspired by a shortest path algorithm // Aerospace, 2020, no. 7, pp. 99–119.
  8. Soler M., Olivares A., Staffetti E. Multiphase optimal control framework for commercial aircraft four-dimensional flight-planning problems // J. Aircr., 2015, vol. 52, no. 1, pp. 274–286.
  9. Garca-Heras J., Soler M., Saez F.J. Collocation methods to minimum-fuel trajectory problems with required time of arrival in ATM // J. Aerosp. Inf. Syst., 2016, vol. 13, no. 7, pp. 243–265.
  10. Langelaan J.W. Long distance/duration trajectory optimization for small UAVs // in: AIAA Guidance, Navigation and Control Conf. South Carolina: Hilton Head, 2007, pp. 3654–3667.
  11. Rosenow J., Lindner M., Scheiderer J. Advanced flight planning and the benefit of in-flight aircraft trajectory optimization // Sustainability, 2021, vol. 13, no. 3, pp. 1383–1401.
  12. Kumakshev S.A., Shmatkov A.M. Optimal fuel consumption trajectories of a civil supersonic aircraft // J. Comput. Syst. Sci. Int., 2022, vol. 61, no. 4, pp. 664–676.
  13. Rosenow J., Förster S., Lindner M., Fricke H. Multi-objective trajectory optimization // Int. Transp., 2016, vol. 68, no. 1, pp. 40–43.
  14. Kumakshev S.A., Shmatkov A.M. Flight trajectory optimization without decomposition into separate stages // IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., 2018, vol. 468, no. 012033.
  15. Bochkarev A.F., Andreevsky V.V., Belokonov V.M. et al. Aircraft Aeromechanics: Flight Dynamics. Moscow: Mashinostroenie, 1985. (in Russian)
  16. Grevtsov N.M., Kumakshev S.A., Shmatkov A.M. Optimization of the flight trajectory of a non-manoeuvrable aircraft to minimize fuel consumption by the dynamic programming method // JAMM, 2017, vol. 81, iss. 5, pp. 368–374.
  17. Zhelnin Yu.N., Utemov A.E., Shmatkov A.M. Minimum time loop maneuver with no speed loss // J. Comput. Syst. Sci. Int., 2022, vol. 51, no. 6, pp. 833–848.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (47KB)
3.

Download (39KB)
4.

Download (85KB)
5.

Download (54KB)
6.

Download (56KB)
7.

Download (39KB)
8.

Download (43KB)
9.

Download (42KB)

Copyright (c) 2023 С.А. Кумакшев, А.М. Шматков

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».