Desenvolvimento de modelos de previsão de coeficiente de atrito em pistas de pouso e decolagem brasileiras com Redes Neurais Artificiais

Túlio Rodrigues Ribeiro, Francisco Heber Lacerda de Oliveira
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Abstract

As operações de pouso e decolagem representam as fases mais críticas de um voo, uma vez serem suscetíveis a diversos fatores que intervêm em seu desempenho, tais como a habilidade do piloto, as condições climáticas e de aderência pneu-pavimento. Nesse contexto, o coeficiente de atrito representa um parâmetro importante para a segurança operacional no quesito aderência pneu-pavimento. Dessa forma, esta pesquisa visa desenvolver modelos de previsão utilizando Redes Neurais Artificiais para o coeficiente de atrito medido a 3 e a 6 metros do eixo de pistas de pouso e decolagem (PPD) por meio de diferentes tipos de equipamento com a finalidade de auxiliar o operador de aeródromo quanto à garantia da segurança operacional, além de verificar a influência do grooving no desempenho do coeficiente de atrito. Os modelos desenvolvidos apresentaram resultados satisfatórios dada a complexidade do problema, demonstrando que, apesar de necessitar de aprimoramentos futuros, eles podem contribuir com a segurança das operações nas PPD.
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利用人工神经网络建立巴西跑道摩擦系数预测模型
降落和起飞操作是飞行中最关键的阶段,因为它们容易受到影响其性能的几个因素的影响,如飞行员的技能、天气条件和轮胎-路面抓地力。在这种情况下,摩擦系数是轮胎路面抓地力问题中操作安全的一个重要参数。方式,本研究旨在利用人工神经网络预测建模的摩擦系数测量的轴3和6米的跑道起飞和着陆(PPD)通过不同类型的设备和辅助的目的机场的运营商安全保障除了检查表现开槽的摩擦系数的影响。考虑到问题的复杂性,所开发的模型显示了令人满意的结果,表明尽管未来需要改进,但它们可以有助于PPD的安全运行。
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