یافتن موقعیت بهینه‌ی دستگاه سنجش فاصله با هدف کاهش احتمال خطای فرود هواپیما در شرایط غیر ایده‌آل

نوع مقاله : مقاله علمی

نویسندگان
1 دانشجوی دکترای تخصصی مهندسی هوافضا، گرایش آیرودینامیک
2 دانشیار، گروه مهندسی هوافضا، دانشگاه تهران، ایران
چکیده
در شرایط غیرایده‌آل جوی، دستگاه سنجش فاصله برای کاهش خطا در فرود هواپیما باید در موقعیت بهینه‌ای قرار گیرد. در این راستا، منطق فازی بازه‌ای به عنوان روشی کارآمد برای تعیین موقعیت بهینه دستگاه سنجش فاصله استفاده می‌شود. با این روش، عواملی نظیر شرایط هوا، مسیر پرواز و سایر متغیرهای مرتبط به صورت فازی ارزیابی و موقعیت بهینه دستگاه سنجش فاصله تعیین می‌شود. زمانی که فاصله‌های غیر یکسان از باند فرود نرمال برای هر یک از سنجش‌گرها برقرار باشد، نیاز به شناسایی مناسب‌ترین مکان جهت قرارگیری سنجش‌گر ثانویه وجود دارد. این سیستم به صورت پویا عمل می‌کند، به‌گونه‌ای که پس از شناسایی خط فرود مرکزی مفروض، بر اساس نحوه قرارگیری اولیه هر یک از سنجش‌گرها، در نهایت جایگاه مناسب و محل قرارگیری بهینه برای سنجش‌گر ثانویه شناسایی می‌شود. در آزمایش‌های ما، در حالت ایده‌آل فاصله سنجش‌گرها از هواپیما به ترتیب 131.5 متر و 132 متر بود، که سیستم با دقت بالایی مکان مناسب فرود را تشخیص داد. در شرایط غیرایده‌آل، با فاصله‌های 134 متر و 129.4 متر، سیستم نشان داد که نزدیکی بیشتر به سنجش‌گر دوم منجر به خط فرود مرکزی نامناسب می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که استفاده از منطق فازی بازه‌ای می‌تواند با دقت بالا به شناسایی و بهینه‌سازی مکان سنجش‌گرها کمک کند و احتمال خطای فرود در شرایط جوی نامناسب را کاهش دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Finding the optimal position of the DME with the aim of reducing probability airplane landing error in non-ideal conditions

نویسندگان English

Masoud Moradi Rad 1
Amirreza Kousari 2
Mohammad Ali Amiri Atashgah 2
1 Department of Aerospace Engineering , International Pardis Kish , Tehran University , Iran.
2 Department of Aerospace Engineering , International Pardis Kish , Tehran University , Iran.
چکیده English

Under adverse weather conditions, distance measuring equipment (DME) must be optimally positioned to reduce landing errors. Interval type-2 fuzzy logic is employed as an effective method for determining the optimal placement of DME. This approach evaluates factors such as weather conditions, flight paths, and other relevant variables fuzzily to determine the optimal DME positioning. When there are unequal distances from the normal landing strip for each sensor, identifying the optimal location for secondary sensor placement is crucial. This system operates dynamically, identifying the presumed central landing line based on the initial placement of each sensor, and ultimately determining the optimal position for the secondary sensor. In our experiments, the ideal distances from the aircraft to the sensors were 131.5 meters and 132 meters, respectively, allowing the system to accurately determine the appropriate landing spot. In non-ideal conditions, with distances of 134 meters and 129.4 meters, the system indicated that closer proximity to the second sensor led to an unsuitable central landing line. The results demonstrate that using interval type-2 fuzzy logic can accurately identify and optimize sensor placement, thereby reducing the likelihood of landing errors in adverse weather conditions.

کلیدواژه‌ها English

Interval fuzzy control system
Centerline estimation
Landing approximation
[1] Öztürk, Ş., & Örs, İ. (2020). An overview for effects on aerodynamic performance of using winglets and wingtip devices on aircraft. https://dergipark.org.tr/en/pub/ijaa/issue/62591/945018
[2] Ostroumov, I., Marais, K., & Kuzmenko, N. (2022). Aircraft positioning using multiple distance measurements and spline prediction. Aviation, 26(1), 1-10. https://doi.org/10.3846/aviation.2022.16589
[3] Pytka, J., Budzyński, P., Tomiło, P., Michałowska, J., Błażejczak, D., Gnapowski, E., ... & Gierczak, K. (2022). Measurement of aircraft ground roll distance during takeoff and landing on a grass runway. Measurement, 195, 111130. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.111130
[4] Lo, S., Chen, Y. H., Enge, P., Pelgrum, W., Li, K., Weida, G., & Soelter, A. (2020). Flight test of a pseudo‐ranging signal compatible with existing distance measuring equipment (DME) ground stations. Navigation, 67(3), 567-582.  https://doi.org/10.1002/navi.376
[5] Zhuang, H., Zhang, X., Sun, Q., & Chen, Z. (2023). Fuzzy Adaptive Sliding Mode Attitude Control of Quaternion Model for Aircraft Based on Back-stepping Method. 2023 IEEE 12th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS), 243-248. https://doi.org/10.1109/DDCLS58216.2023.10166739
[6] Singh, D.J., & Verma, N.K. (2022). Design of Fuzzy Control System for Generic Aircraft/UAVs. 2022 Second International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T), 1-6. https://doi.org/10.1109/ICPC2T53885.2022.9776784
[7] Tang, L., Yang, M., & Sun, J. (2021). Adaptive fuzzy constraint control for switched nonlinear systems in nonstrict feedback form. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 35, 1594 - 1611. https://doi.org/10.1002/acs.3277
[8] Teimoori, M., Taghizadeh, H., Pourmahmoud, J., & Azimi, M.H. (2021). A Multi-Objective Grey Wolf Optimization Algorithm for Aircraft Landing Problem. https://doi.org/10.22105/jarie.2021.261337.1230
[9] Ayala, M., & González, O.R. (2022). Fuzzy Logic Model-less 3-DOF Flight Controllers. 2022 IEEE Aerospace Conference (AERO), 01-11. https://doi.org/10.1109/AERO53065.2022.9843779
[10] G. Feng and J. Ma, “Quadratic stabilization of uncertain discrete-time fuzzy dynamic systems,” IEEE Transactions on Circuits and Systems https://doi.org/10.1109/81.964424
[11] Ning, B. A. I., Xiaochao, L. I. U., Juefei, L. I., Zhuangzhuang, W. A. N. G., Pengyuan, Q. I., SHANG, Y., & Zongxia, J. I. A. O. (2023). An aircraft brake control algorithm with torque compensation based on RBF neural network. Chinese Journal of Aeronautics. https://doi.org/10.1016/j.cja.2023.06.010
[12] Miller, J.D., Godfroy-Cooper, M., & Szoboszlay, Z.P. (2021). Degraded Visual Environment Mitigation (DVE-M) Program, Bumper RADAR Obstacle Cueing Flight Trials 2020. Proceedings of the Vertical Flight Society 77th Annual Forum. https://doi.org/110.4050/F-0077-2021-16747
[13] Rabah, M., Haghbayan, H., Immonen, E., & Plosila, J. (2022). An AI-in-Loop Fuzzy-Control Technique for UAV’s Stabilization and Landing. IEEE Access, 10, 101109-101123. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3208685

  • تاریخ دریافت 01 اردیبهشت 1403
  • تاریخ بازنگری 16 مرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 28 شهریور 1403
  • تاریخ اولین انتشار 28 شهریور 1403
  • تاریخ انتشار 01 بهمن 1402