[ca] El creixement del trànsit ha augmentat la pressió sobre la sostenibilitat ambiental del transport aeri. En aquest àmbit s'han dedicat molts esforços en recerca per reduir l'impacte ambiental en les diferents fases del vol. Les operacions de descens continu, en les quals l'aeronau descendeix amb els motors a ralentí des de l'altitud de creuer fins just abans d'aterrar, han demostrat ser una solució atractiva per reduir el combustible, el soroll i les emissions en la fase de descens. Desafortunadament, aquest tipus d'operacions tenen un inconvenient molt important: la pèrdua de predictibilitat des del punt de vista dels controladors de trànsit aeri, en termes de temps de sobrevol als diferents punts de pas de la ruta. Per aquesta raó, els controladors necessiten aplicar més separació entre aeronaus, reduint així la capacitat de l'aeroport. Treballs anteriors han demostrat que si les aeronaus fossin capaces de satisfer restriccions de temps de sobrevol a un o més punts de pas, seria possible implementar operacions de descens continu sense degradar la capacitat de l'aeroport. Malauradament, avui en dia existeixen pocs sistemes de gestió de vol capaços de generar trajectòries òptimes que satisfacin restriccions de temps, principalment perquè l'optimització de trajectòries en temps real continua sent una tasca difícil. A més, la resolució espacial i temporal dels models de vent utilitzades per els planificadors de trajectòria no son suficients per generar prediccions de temps de sobrevol prou fiables. Finalment, les estratègies de guiatge que fins i tot avui en dia permetrien satisfer amb exactitud restriccions de temps de sobrevol, no estan dissenyades específicament per minimitzar l'impacte ambiental. Aquesta tesi té com a objectiu explorar algoritmes de d'optimització ràpids i robustos que permetin actualitzar la trajectòria òptima en temps real durant l'execució del descens, satisfent al mateix temps restriccions de temps de sobrevol; també s'investigaran nous conceptes de que permetin generar models de vent molt exactes a partir d'observacions emeses per aeronaus veïnes; i estratègies de guiatge més intel·ligents que minimitzin l'impacte ambiental de les operacions de descens continu subjectes a restriccions de temps de sobrevol. En primer lloc, es quantifica la finestra de temps disponible al punt on s'aplica la restricció de temps de sobrevol, en funció dels estats de l'aeronau (altitud, velocitat i distància al punt) i assumint que els motors es mantenen ralentí i que no s'utilitzen aerofrens durant tot el descens. Els resultats de l'experiment indiquen que es podrien utilitzar estratègies de guiatge que gestionessin l'energia cinètica i potencial de l'aeronau per satisfer restriccions de temps sense necessitat de gastar més combustible. A continuació, es compararen quatre d'aquestes estratègies. Els resultats d'aquests segon experiment indiquen que el control predictiu, una estratègia que contínuament actualitza la trajectòria òptima durant el descens, es molt robusta en termes d'errors de temps i energia, i que també redueix l'impacte ambiental. Malauradament, es tarda massa a actualitzar la trajectòria òptima cada cop que s'actualitza, fet que limita la implementació d'aquesta estratègia. Per tal d'afrontar aquesta limitació, es proposa una variant que utilitza sensitivitats paramètriques per reduir el temps d'execució a l'hora d'actualitzar la trajectòria òptima, sense degradar significativament la seva exactitud. Finalment, s'investiguen els possibles beneficis d'aprofitar observacions de vent enviades per les aeronaus del volant per millorar el model de vent i, conseqüentment, l'exactitud de la trajectòria calculada. Resultats prometedors demostren que si s'implementés model predictiu com a estratègia de guiatge i les aeronaus cooperessin per compartir observacions de vent, es reduiria l'impacte ambiental sense degradar la capacitat de l'aeroport.

[en] The growth in traffic increased the pressure on the environmental sustainability of air transport. In this context, many research effort has been devoted to minimise the environmental impact in the different phases of flight. Continuous descent operations, ideally performed with the engines at idle from the cruise altitude to right before landing, have shown to reduce fuel, noise nuisance and gaseous emissions if compared to conventional descents. However, this type of operations suffer from a well known drawback: the loss of predictability from the air traffic control point of view in terms of overfly times at the different waypoints of the route. Due to this loss of predictability, air traffic controllers require large separation buffers, thus reducing the capacity of the airport. Previous works investigating this issue showed that the ability to meet a controlled time of arrival at a metering fix could enable continuous descent operations while simultaneously maintaining airport throughput. In this context, the planning and guidance functions of state-of-the-art flight management systems need to be modernised. On-board trajectory planners capable to generate an optimal trajectory plan satisfying time constraints introduced during the flight are seldom, mainly because the real-time optimisation of aircraft trajectories is still elusive. Furthermore, the time scale and spatial resolution of the wind forecasts used by these trajectory planners are far from being adequate to generate accurate flight time predictions. Finally, there exist guidance strategies capable to accurately comply with time constraints enforced at a certain fix in the trajectory plan, yet they are not specifically designed to minimise the environmental impact. This PhD thesis aims at investigating fast optimisation techniques to enable real-time updates of the optimal trajectory plan subject to time constraints during the descent; wind networking concepts to generate more accurate and up-to-date wind forecasts and, consequently, time predictions; and more robust an efficient guidance strategies to reduce the environmental impact at the maximum extent while complying with the time constraints of the trajectory plan. First, the feasible time window at a metering fix that could be achieved during a descent requiring neither thrust nor speed brakes usage is quantified as a function of the aircraft states (altitude, distance to the metering fix and airspeed), aiming to assess the feasibility of guidance strategies that take advantage of time and energy management concepts. Then, the performance of four of these guidance strategies is compared in terms of environmental impact mitigation and ability to satisfy operational constraints. Results from the comparison reveal that model predictive control, a strategy based on a frequent re-calculation of the optimal trajectory plan during the execution of the descent, is the most robust in terms of energy and time deviation at the metering fix, providing at the same time excellent environmental impact mitigation figures. However, the execution time required to solve a rigorous trajectory optimisation problem at each re-calculation instant remains a critical limitation for practical applications. In order to address this issue, a variant of the model predictive control strategy that allows for fast updates of the optimal trajectory plan based on parametric sensitivities is proposed, which shows analogous results yet halving the time needed to update the optimal trajectory plan. Finally, the potential benefits of using wind observations broadcast by nearby aircraft to reconstruct the wind profile downstream right before updating the optimal trajectory plan when using model predictive control is also investigated. Promising results show that the combination of model predictive control with wind networking concepts could enable optimal descents without degrading the capacity of the airport.