Method of estimating direct operating costs for prospective aircraft with alternative propulsion systems

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

At present, in an unstable geopolitical situation, one of the most important tasks for the Russian Federation is the creation of advanced domestic aircraft that will not be inferior to its foreign counterparts. The cost of operating is the main criterion in the design of a new aircraft to ensure competitiveness in air transport systems. This article provides new regression relations between the power or thrust of a propulsion system and its cost — the level of costs for maintenance and repair of the propulsion system. These relationships make it possible to consider the costs of the propulsion system and airframe separately from each other. This approach makes it possible to obtain estimates of the cost of transportation for existing and promising aircraft, both with classic gas turbine engines and with hybrid and electric propulsion systems. The article provides a method for estimating direct operating costs for promising light aircraft based on these relationships. The calculation of operating costs and cost structure using the example of the “Eviation Alice” electric aircraft and similar functional analogs is demonstrated.

全文:

受限制的访问

作者简介

I. Uryupin

Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: uryupin93@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

A. Vlasenko

Intersectoral analytical center

Email: andrey.vlasenko84@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Власенко А. О., Сухарев А. А., Урюпин И. В. (2023). Оценка качества функционирования авиатранспортной системы как инструмент формирования требований к перспективной авиационной технике // Управление большими системами. Вып. 104. С. 73–99. [Vlasenko A.O., Sukharev A.A., Uryupin I.V. (2023). Developing the air transportation system quality assessment tools to define the main requirements for future aircraft. Large-Scale Systems Control, 104, 73–99 (in Russian).]
  2. Иванилов Ю. П., Лотов А. В. (1979). Математические модели в экономике. Учебное пособие для вузов. М.: Наука. [Ivanilov Y. P., Lotov A. V. (1979). Mathematical models in economics. Textbook for universities. Moscow: Nauka (in Russian).]
  3. Клочков В. В., Охапкин А. А. (2021). Международное регулирование в области защиты окружающей среды от воздействия авиации и новые вызовы экономической безопасности России // Экономическая безопасность. № 4. С. 1329–1346. [Klochkov V. V., Okhapkin A. A. (2021). International regulation of environmental protection from the aviation effects and new challenges to the economic security of Russia. Economic Security, 4, 1329–1346 (in Russian).]
  4. Клочков В. В., Русанова А. Л., Максимовский В. И. (2010). Экономико-математическое моделирование процессов освоения серийного производства новых гражданских самолетов // Вестник Московского авиационного института. Т. 17. № 3. С. 235–245. [Klochkov V. V., Rusanova A. L., Maksimovskiy V. I. (2010). Economic-mathematical modeling of new civil aircraft production launching processes. Aerospace MAI Journal, 17, 3, 235– 245 (in Russian).]
  5. Кородюк И. С., Гринев Д. М. (2019). Методические особенности определения себестоимости услуг регулярных пассажирских авиаперевозчиков для различных видов коммерческой загрузки // Транспортное дело России. № 1. С. 147–150. [Korodyuk I. S., Grinyov D. M. (2019). Methodical features of determining the cost of services of regular passenger air carriers for various types of commercial load. Transport Business of Russia, 1, 147–150 (in Russian).]
  6. Манвелидзе А. Б. (2018). Расходы на эксплуатацию воздушных судов крупных американских авиаперевозчиков // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 4 (107). С. 72–91. [Manvelidze A. B. (2018). Operating expenses for large American air carriers. Strategic Decisions and Risk Management, 4, 107, 72–91 (in Russian).]
  7. Опрышко Н. В., Опрышко Ю. В., Рубан Н. В. (2013). Динамическая модель оценки затрат на эксплуатацию пассажирского воздушного судна // Электронный журнал «Труды МАИ». № 69. Режим доступа: https://trudymai.ru/published.php? ID=43301 [Opryshko N. V., Opryshko Y. V., Ruban N. V. (2013). Dynamic model to calculate operating costs of passenger aircraft. Trudy MAI, 69. Available at: https://trudymai.ru/published.php? ID=43301 (in Russian).]
  8. Халютин С. П., Давидов А. О., Жмуров Б. В. (2017). Электрические и гибридные самолеты: перспективы создания // Электричество. № 9. С. 4–16. [Khalyutin S. P., Davidov A. O., Zhmurov B. V. (2017). Electric and hybrid aircraft development prospects. Electricity, 9, 4–16 (in Russian).]
  9. Finger D. F., Goetten F., Braun C., Cees B. (2019). Cost estimation methods for hybrid-electric general aviation aircraft. In: 2019 Asia-Pacific International Symposium on Aerospace Technology (APISAT 2019), 265–277.
  10. Fioriti M., Vercella V., Viola N. (2018). Cost-estimating model for aircraft maintenance. Journal of Aircraft, 55, 4, 1564–1575.
  11. Fregnani J. A., Mattos B. S., Hernandes J. A. (2019). An innovative approach for integrated airline network and aircraft family optimization. In: AIAA Aviation 2019 Forum, 2865. doi: 10.2514/6.2019-2865
  12. Hoelzen J., Silberhorn D., Zill T., Bensmann B., Hanke-Rauschenbach R. (2022). Hydrogen-powered aviation and its reliance on green hydrogen infrastructure-review and research gaps. International Journal of Hydrogen Energy, 47, 5, 3108–3130.
  13. Mauler L., Duffner F., Zeier W. G., Leker J. (2021). Battery cost forecasting: A review of methods and results with an outlook to 2050. Energy & Environmental Science, 14, 9, 4712–4739.
  14. Ribeiro J., Afonso F., Ribeiro I., Ferreira B., Policarpo H., Peças P., Lau F. (2020). Environmental assessment of hybrid-electric propulsion in conceptual aircraft design. Journal of Cleaner Production, 247, 119477.
  15. Roy S., Crossley W. A., Moore K. T., Gray J. S., Martins J. R. (2019). Monolithic approach for next-generation aircraft design considering airline operations and economics. Journal of Aircraft, 56, 4, 1565–1576.
  16. Stoll A. M., Veble Mikic G. (2016). Design studies of thin-haul commuter aircraft with distributed electric propulsion. In: 16th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, 3765. doi: 10.2514/6.2016-3765
  17. Washington S., Karlaftis M. G., Mannering F., Anastasopoulos P. (2020). Statistical and econometric methods for transportation data analysis. CRC press. 496 p.
  18. Woehler S., Hartmann J., Prenzel E., Kwik H. (2019). Preliminary aircraft design for a mid-range reference aircraft taking advanced technologies into account as part of the AVACON project for an entry into service in 2028. doi: 10.25967/480224. Available at: https://www.dglr.de/publikationen/2019/480224.pdf

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».