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Calculer la consommation de carburant pour optimiser la trajectoire de vol - Par : Alejandro Murrieta-Mendoza, Ruxandra Botez,

Calculer la consommation de carburant pour optimiser la trajectoire de vol


Ruxandra Botez
Ruxandra Mihaela Botez est professeure au département de génie de la production automatisée à l’ÉTS. Elle est spécialiste en modélisation et simulation de vols d’aéronefs, d’hélicoptères, de systèmes de vol, et d’ailes déformables.

Note de l’éditeur

La consommation de carburant des avions doit être réduite afin de diminuer leur impact sur l’environnement. Pour l’année 2050, l’industrie aéronautique s’est donné comme objectif de réduire les émissions de CO2 de 50 % par rapport aux niveaux enregistrés en 2005. Les émissions de NOx sont tout aussi préoccupantes puisqu’elles détruisent la couche d’ozone en haute altitude. À ces impératifs environnementaux s’ajoute le prix élevé du carburant pour justifier la conception d’avions et de systèmes réduisant la consommation de carburant. Des chercheurs de l’École de technologie supérieure (ÉTS) ont développé une méthodologie pour évaluer la quantité de carburant consommé pour différentes trajectoires de vol.

RPI FR

Introduction

Faire voler un avion exige de grandes quantités de carburant pour alimenter les moteurs. Les compagnies aériennes consacrent de 25 % à 36 % de leurs dépenses à l’achat du carburant nécessaire aux avions. Réduire la consommation de carburant devient donc intéressant autant pour des raisons économiques qu’environnementales. La combustion de carburants fossiles produit des émissions polluantes, comme le dioxyde de carbone (CO2) qui contribue au réchauffement de la planète, l’oxyde nitrique (NOx) qui appauvrit la couche d’ozone, et les hydrocarbures qui peuvent causer des problèmes pulmonaires après une exposition prolongée.

L’optimisation des trajectoires de référence pourrait contribuer à diminuer la consommation de carburant et à réduire l’empreinte écologique. [1] Toutefois, avant d’adopter des algorithmes et des stratégies visant à réduire la consommation de carburant par l’optimisation des vols, il faut avoir un modèle de combustion de carburant. On trouve différents modèles dans la littérature, selon les objectifs visés. La complexité d’un modèle dépend des données d’entrée existantes et des résultats recherchés. De toute évidence, la recherche portant sur la conception d’un nouvel avion utilise un modèle différent de la recherche portant sur la création de moteurs nouvelle-génération. Les modèles de combustion de carburant utilisés pour l’optimisation de vol suivent deux tangentes : considérer l’appareil comme une particule à masse non nulle en utilisant un coefficient de consommation spécifique de carburant (CS), ou utiliser un modèle numérique de performance, comme celui du système de gestion de vol (FMS).

Le FMS est un appareil qui, entre autres, règle la poussée de l’avion, gère le plan de vol et optimise la trajectoire de référence du vol. [2] En raison de sa faible capacité de calcul, le système de gestion de vol doit pouvoir calculer rapidement et précisément la consommation de carburant pour développer des algorithmes d’optimisation de trajectoires de référence. Ceci explique l’utilisation de base de données dans les modèles numériques de performance.

Calculs au moyen du modèle numérique de performance

Le modèle numérique de performance consiste en une série de grilles qui donnent la consommation de carburant, la distance horizontale parcourue et, dans certains cas, l’altitude nécessaire pour effectuer une phase donnée de vol. Ces résultats sont fournis pour chaque phase de vol, comme indiqué dans le tableau 1.

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Tableau 1 Données d’entrée et de sortie pour chaque phase de vol

La base de données comporte un nombre limité de données d’entrée pour calculer les données de sortie voulues. Lorsque certaines données d’entrée ne sont pas dans la base de données, les données de sorties sont obtenues par interpolations linéaires de Lagrange, comme démontré au tableau 1.

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Figure 1 Interpolations

La méthodologie pour calculer le coût d’un vol, élaborée au Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE), tient compte des particularités de chaque phase de vol. Par exemple, durant la montée, l’avion change de référence pour calculer sa vitesse; de la vitesse indiquée (IAS) (Indicated Air Speed) il passe au nombre de Mach lorsqu’il atteint une certaine altitude. Des interpolations entre plus d’une grille sont nécessaires pour calculer le coût d’une montée pour une vitesse IAS/Mach donnée. Un autre exemple nécessitant de recourir à plusieurs grilles est l’interpolation des besoins en carburant durant la montée ou la descente, lorsque l’avion accélère ou décélère. Le calcul de combustion de carburant commence à l’aide des grilles d’accélération/décélération et, une fois la vitesse visée atteinte, la grille de vitesse IAS de montée/descente est utilisée pour finir le calcul.

Cette méthodologie permet de calculer le changement d’altitude durant la phase de croisière (montée en paliers). Pour faire ce calcul, la méthodologie nécessite d’avoir recours à deux grilles : Mach de croisière et Mach de montée.

Les besoins en carburant et le temps de vol de chacune des phases sont calculés puis additionnés aux valeurs obtenues pour les autres phases afin obtenir la quantité nécessaire de carburant et le temps de vol pour le trajet complet.

Calculs de la consommation de carburant

La méthodologie présentée ici a été appliquée et le coût de vol résultant a été comparé au coût de vol obtenu avec le simulateur de vol commercial FlightSIM® (modèle aérodynamique complet). Les figures 2 et 3 montrent les différences obtenues sous forme d’erreurs relatives pour la quantité de carburant brûlé et le temps de vol.

consommation de carburant

Figure 2 Comparaison de la quantité de carburant consommé

consommation de carburant

Figure 3 Comparaison du temps de vol

Comme l’indiquent les figures 2 et 3, la méthodologie développée a permis de produire des résultats comparables à ceux obtenus par les outils du commerce existants. Cette méthodologie peut être utilisée pour les algorithmes d’optimisation de vol.

Pour plus de détails sur la méthodologie utilisée pour le calcul du coût des vols, consulter l’article de recherche intitulé Methodology for Vertical-Navigation Flight-Trajectory Cost Calculation Using a Performance Database publié dans le Journal of Aerospace Information Systems par l’American Institution of Aeronautics and Astronautics (AIAA)[3].

Ce projet de recherche a été mené au Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE) et financé par le Programme des réseaux de centres d’excellence dirigés par le GARDN qui a pour mission d’encourager le développement de technologies aéronautiques vertes au Canada.  Pour plus d’information sur des algorithmes d’optimisation et d’autres approches de combustion de carburant étudiées au LARCASE et à l’ÉTS, consultez [4-18].

Si ce projet ou tout autre projet de recherche du laboratoire LARCASE vous intéresse, consultez notre site internet et n’hésitez pas à prendre rendez-vous avec la professeure Botez et son équipe de recherche.

Auteurs

AM mendozaAlejandro Murrieta Mendoza est candidat au doctorat et assistant de recherche au Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE). Ses intérêts de recherche portent sur l’optimisation des trajectoires de vol d’avion.

 

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Ruxandra Botez est professeure au Département de génie de la production automatisée à l’École de technologie supérieure (ÉTS). Elle est la responsable du laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE) et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en technologies de modélisation et simulation des aéronefs.

[accordion title= »Références » close= »1″]

[1]        ICAO, « Aviation’s contribution to climate change, » International Civil Aviation Organization, Montreal2010.

[2]        R. P. G. Collinson, Introduction to Avionics Systems, 3rd ed., 2011.

[3]        A. Murrieta-Mendoza and R. M. Botez, « Methodology for Vertical-Navigation Flight-Trajectory Cost Calculation Using a Performance Database, » Journal of Aerospace Information Systems, vol. 12, pp. 519-532, EISSN: 2327-3097, 2015. http://dx.doi.org/10.2514/1.I010347

[4]        A. Murrieta-Mendoza, R. S. Félix-Patrón, and R. M. Botez, « Flight Altitude Optimization Using Genetic Algorithms Considering Climb and Descent Costs in Cruise with Flight Plan Information, » presented at the SAE 2015 AeroTech Congress & Exhibition, Seattle, USA, 2015. http://dx.doi.org/10.4271/2015-01-2542

[5]        A. Murrieta-Mendoza and R. Botez, « Aircraft Vertical Route Optimization Deterministic Algorithm for a Flight Management System, » presented at the SAE 2015 AeroTech Congress & Exhibition, Seattle, USA, 2015. http://dx.doi.org/10.4271/2015-01-2541

[6]        A. Murrieta-Mendoza, B. Beuze, L. Ternisien, and R. Botez, « Branch & Bound-Based Algorithm for Aircraft VNAV Profile Reference Trajectory Optimization, » in 15th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Aviation Forum, Dallas, TX, USA, 2015. http://dx.doi.org/10.2514/6.2015-2280

[7]        A. Murrieta Mendoza, A. Bunel, and R. Botez, « Aircraft Lateral Flight Optimization Using Artificial Bees Colony, » in International Conference on Air Transport INAIR 2015, Amsterdam, the Netherlands, 2015.

[8]        A. Murrieta-Mendoza and R. M. Botez, « Lateral Navigation Optimization Considering Winds And Temperatures For Fixed Altitude Cruise Using The Dijkstra’s Algorithm, » in International Mechanical Engineering Congress & Exposition, Montreal, Canada, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/IMECE2014-37570

[9]        R. S. Félix-Patrón and R. M. Botez, « Flight Trajectory Optimization Through Genetic Algorithms for Lateral and Vertical Integrated Navigation, » Journal of Aerospace Information Systems, vol. 12, pp. 533-544, 2015/08/01 2015. http://dx.doi.org/10.2514/1.I010348

[10]      R. S. Félix-Patrón and R. M. Botez, « Flight Trajectory Optimization Through Genetic Algorithms Coupling Vertical and Lateral Profiles, » in International Mechanical Engineering Congress & Exposition, Montreal, Canada, 2014.

[11]      R. S. Félix-Patrón, Y. Berrou, and R. M. Botez, « New Methods of Optimization of the Flight Profiles for Performance Database-Modeled Aircraft, » Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 2014. http://dx.doi.org/10.1177/0954410014561772

[12]      R. Felix-Patron, R. M. Botez, and D. Labour, « Low Calculation Time Interpolation Method on the Altitude Optimization Algorithm for the FMS CMA-9000 Improvement on the A310 and L-1011 Aircraft, » presented at the 2013 Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Los Angeles. USA, 2013. doi: http://dx.doi.org/10.2514/6.2013-4256

[13]      R. S. Felix Patron, R. M. Botez, and D. Labour, « New Altitude Optimisation Algorithm for the Flight Management System CMA-9000 Improvement on the A310 and L-1011 Aircraft, » The Aeronautical Journal, vol. 117, pp. 787-805, 2013.

[14]      R. Dancila, R. M. Botez, and S. Ford, « Fuel Burn and Emissions Evaluation for a Missed Approach Procedure Performed by a B737-400, » The Aeronautical Journal, vol. 118, p. 20, November 2014 2014.

[15]      B. Dancila, R. M. Botez, and D. Labour, « Fuel Burn Prediction Algorithm for Cruise, Constant Speed and Level Flight Segments, » The Aeronautical Journal, vol. 117, 2013.

[16]      G. Ghazi, M. Tudor, and R. Botez, « Identification of a Cessna Citation X Aero-Propulsive Model in Climb Regime from Flight Tests, » presented at the International Conference on Air Transport INAIR 2015, Amsterdam, the Netherlands, 2015.

[17]      J. Gagné, A. Murrieta-Mendoza, R. Botez, and D. Labour, « New Method for Aircraft Fuel Saving Using Flight Management System and Its Validation on the L-1011 aircraft, » 2013 Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, 2013. http://dx.doi.org/10.2514/6.2013-4290

[18]     A. Murrieta-Mendoza, S. Demange, F. George, and R. M. Botez, « Performance Database Creation Using a Flight D Simulator For Cessna Citation X Aircraft in Cruise Regime, » in The 34th IASTED International Conference on Modelling, Identification, and Control (MIC2015), Innsbruck, Austria, 2015. http://dx.doi.org/10.2316/P.2015.826-028[/accordion]

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Alejandro Murrieta-Mendoza

Profil de l'auteur(e)

Laboratoires de recherche : LARCASE – Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité 

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Ruxandra Botez

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Ruxandra Mihaela Botez est professeure au département de génie de la production automatisée à l’ÉTS. Elle est spécialiste en modélisation et simulation de vols d’aéronefs, d’hélicoptères, de systèmes de vol, et d’ailes déformables.

Programme : Génie de la production automatisée 

Chaire de recherche : Chaire de recherche du Canada en technologies de modélisation et simulation des aéronefs 

Laboratoires de recherche : LARCASE – Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité 

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