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Comment optimiser la trajectoire de vol des avions pour réduire leurs émissions de CO2 - Par : Yolène Berrou, Roberto S. Félix Patrón, Ruxandra Botez,

Comment optimiser la trajectoire de vol des avions pour réduire leurs émissions de CO2


Yolène Berrou
Yolène Berrou a effectué son stage de recherche au LARCASE à l’ÉTS. Son projet de recherche portait sur l’optimisation des trajectoires pour réduire la consommation de carburant des avions.

Roberto S. Félix Patrón
Roberto S. Félix Patrón Profil de l'auteur(e)
Roberto S. Félix Patrón a obtenu son doctorat à l’ÉTS. Son projet de recherche consistait au développement d’algorithmes d’optimisation de trajectoires de vol pour réduire la consommation du carburant des avions et les émissions de CO2.

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.

RÉSUMÉ:

L’industrie de l’aviation s’est engagée à réduire de façon importante ses émissions de CO2. Les chercheurs du laboratoire LARCASE de l’ÉTS ont conçu un algorithme pour optimiser la trajectoire de vol des avions et ainsi contribuer à la réduction des émissions de CO2 des avions en service.

Lors du Sommet sur le climat tenu au siège des Nations-Unies à New York le 23 septembre 2014, les gouvernements, sous les auspices de l’Organisation de l’aviation civile internationale (OACI), et l’industrie de l’aviation, représenté par l’Air Transport Action Group (ATAG), prirent conjointement des actions concrètes et volontaristes pour atteindre des objectifs communs pour améliorer l’efficacité énergétique du transport aérien et pour stabiliser les émissions de CO2 à partir de 2020. Dans leur déclaration d’action commune, ces organisations ont convenu que « des travaux supplémentaires en vertu de l’OACI seront entrepris pour explorer l’objectif global à long terme du secteur, tout en reconnaissant l’objectif actuel de l’industrie de l’aviation de réduire de moitié les émissions nettes de CO2 en 2050 par rapport aux niveaux de 2005 » [1, traduction libre].

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Pour atteindre ces objectifs, l’OACI et l’ATAG vont explorer un ensemble d’éléments pouvant permettre d’atteindre cet objectif, soit :

  1. Développer de nouvelles technologies d’avions plus efficaces de même que des sources durables de carburants alternatifs;
  2. Améliorer la structure opérationnelle des avions déjà en service pour réduire les émissions de CO2;
  3. Faire un meilleur usage des infrastructures touchant notamment la gestion du trafic aérien;
  4. Concevoir des mesures permettant le développement d’un marché mondial efficace pour l’aviation internationale.

logo CMC Larcase GARDN

De nombreux programmes de recherche du laboratoire de Recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE) de l’ÉTS travaillent sur ces différents objectifs. Le présent projet de recherche a été financé dans le cadre du Groupement aéronautique de recherche et développement en environnement (GARDN) au Canada, travaux de recherche réalisés en collaboration avec l’entreprise Esterline CMC Électronique.

Projet de recherche

Ce projet de recherche se concentre sur l’objectif 2 de l’OACI et de l’ATAG décrit ci-dessus : l’amélioration de la structure opérationnelle des avions déjà en service pour réduire les émissions de CO2.  Pour cet objectif, les domaines de recherche en matière de diminution de la consommation sont vastes, mais beaucoup d’études visent à améliorer la croisière : 80 % des émissions de CO2 de l’aviation proviennent des longs vols (plus de 1500 kilomètres — 810 milles marins) où la croisière est la phase la plus consommatrice en carburant. Afin de réduire la consommation en carburant, un algorithme d’optimisation de trajectoire de vol en 3D a été mis en place dans le but d’améliorer l’actuel système de gestion de  vol présent sur de nombreux avions. Plusieurs algorithmes d’optimisation de trajectoires ont été développés au LARCASE [2]-[19].

Algorithme développé

L’algorithme décrit dans cette recherche est séparé en trois parties principales calculant respectivement les trajectoires optimales pour la montée, la croisière et la descente. La trajectoire optimale est celle ayant le coût total le plus faible, celui-ci étant en fonction de la consommation de carburant, du temps de vol et du « Cost Index », terme utilisé par les compagnies aériennes pour calculer les frais d’exploitation des vols. Le calcul de la trajectoire optimale s’effectue en fonction des données de vents (direction et vitesse) et de températures fournies par Environnement Canada. L’algorithme calcule aussi les vitesses et les altitudes optimales tout au long du vol. Lors de la montée, il calcule les vitesses optimales, l’altitude de « Crossover » (l’altitude à laquelle un avion passe d’une vitesse IAS — Indicated Air Speed ou la vitesse indiquée à une vitesse Mach) et l’altitude de début de croisière, qui est l’altitude atteinte en fin de montée (figure 1).

Figure 1 : calcul de la montée. Source [Img1]

Figure 1. Calcul de la montée

Dans l’espoir d’optimiser la trajectoire horizontale des vols long-courriers, une grille a été créée pour analyser les différentes trajectoires possibles, allant de la fin de montée — « Top of Climb » (TOC) — au début de descente — « Top of Descent » (TOD). Deux trajectoires parallèles sont ajoutées de part et d’autre de la trajectoire de base (géodésique ou autre trajectoire entrée manuellement), entrecoupées de plusieurs  points de cheminement (waypoints).

La figure 2 représente l’allure tridimensionnelle de la trajectoire. Les points bleus sont les points de cheminement, les chiffres représentent le numéro de chaque route (ligne horizontale) et la trajectoire rouge est la trajectoire optimale calculée par l’algorithme en fonction du vent, le but de l’optimisation étant d’éviter les vents de face et de tirer avantage des vents de dos. Le calcul de cette trajectoire est effectué à l’aide d’un algorithme génétique permettant de générer une trajectoire optimale valide avec un faible temps de calcul.

Figure 2 : Calcul de la croisière (profil horizontal). Source [Img1]

Figure 2. Calcul de la croisière (profil horizontal)