FR 3125800 A1 20230203 FR 2108133 A 20210727 Ce procédé de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage, comporte les étapes de : -élaboration d’une base de données de coefficients de friction simulés pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes en appliquant des données de simulation à des modèles représentatifs du freinage d’avions lors de leur atterrissage, pour divers scénarios de freinage ; et -prédiction d’un coefficient de freinage à partir de données réelles de l’avion pour lesquelles le coefficient de friction est déterminé à partir de données stockées dans la base de données Figure pour l’abrégé : Fig 1 Procédé et système de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage La présente invention concerne, de manière générale, l’optimisation du trafic des aéroports et la diminution du nombre de fermetures de pistes qui peuvent avoir des conséquences financières très importantes pour les exploitants des aéroports. Plus particulièrement, l’invention concerne la détermination des conditions des pistes d’atterrissage d’un aéroport afin d’optimiser l’utilisation des pistes, tout en satisfaisant aux exigences de sécurité. A ce jour, les exploitants des aéroports doivent surveiller les conditions de pistes. Cette surveillance s’effectue soit à partir de rapports radio fournis par les pilotes juste après l’atterrissage, soit à partir de mesures de coefficients de friction réalisées au moyen de camions testeurs qui circulent sur les pistes, ce qui nécessite la fermeture des pistes, soit à partir de capteurs enterrés sur la piste qui déterminent le type et la hauteur de contaminants éventuellement présents sur les pistes, soit à partir de sondes météorologiques, soit à partir d’observations et mesures manuelles par un inspecteur de pistes, soit encore à partir de la combinaison manuelle de toutes ces données. L’évolution des normes et réglementations en vigueur vise à améliorer la sécurité des opérations sur les plateformes des aéroports et impose la communication des conditions de piste d’un aéroport vers les autorités compétentes, vers les services de contrôle de circulation aérienne (ou ATC) et les pilotes. Actuellement, les outils disponibles et les méthodes dont disposent les aéroports pour évaluer l’état des pistes restent très subjectifs, peu précis et incomplets. Les services de contrôle de la circulation aérienne des aéroports sont ainsi amenés à prendre plus de marge que nécessaire, ce qui est susceptible d’engendrer des fermetures de pistes infondées, aux conséquences financières très importantes pour les gestionnaires des aéroports. Le but de l’invention est donc de pallier ces inconvénients et de fournir un état des conditions de pistes d’atterrissage pour aéronefs qui soit d’une fiabilité et d’une pertinence accrues et qui puisse être utilisé pour l’optimisation de l’utilisation des pistes par les exploitants des aéroports. L’invention a donc pour objet un procédé de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage qui comporte les étapes de : -élaboration d’une base de données de coefficients de friction simulés pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes en appliquant des données de simulation à des modèles représentatifs du freinage d’avions lors de leur atterrissage, pour divers scénarios de freinage ; et -prédiction d’un coefficient de friction à partir de données réelles de l’avion et à partir de données stockées dans la base de données. En d’autres termes, les données utilisées pour déterminer les conditions de piste d’atterrissage sont constituées par le coefficient de friction extrait d’une base de données dans laquelle sont stockés des coefficients de friction simulés à partir de divers scénarios de freinage en utilisant des modèles représentatifs du freinage de l’avion sur la piste, le coefficient de friction de l’avion atterrissant sur une piste étant prédit à partir des données réelles de l’avion téléchargées et à partir des données stockées dans la base de données. Les données réelles enregistrées dans les calculateurs de bord de l’avion sont récupérées, décodées et filtrées. Ces données sont utilisées pour stimuler les modèles pour prédire l’évolution du coefficient de friction. Lors du filtrage des données récupérées, on filtre les données en comparant la géolocalisation de l’avion avec des données correspondantes de géolocalisation de pistes De préférence, lors du filtrage, on affecte une pondération aux données en fonction du type d’avion et/ou de la fréquence d’acquisition des données. Dans un mode de mise en œuvre, les données filtrées comportent des données géolocalisées et pondérées relatives à la dynamique de l’avion, au type d’avion et de freinage, et à un segment de piste. Par exemple, lors de l’étape de prédiction, on utilise un algorithme de type « random forrest », arbre de décision ou réseau de neurones à 8 couches. On peut prévoir une étape de comparaison des données réelles avec les données de simulation sous forme de séries temporelles pour reconstruire une valeur de friction en fonction du temps. Dans un mode de réalisation, on compare l’évolution du coefficient de friction prédit avec les coefficients de friction simulés pour définir une atteinte d’un coefficient de friction maximum admissible. Le procédé peut en outre comporter une étape de stockage de données relatives à des coefficients de friction prédits affectées d’un coefficient de friction. L’invention a également pour objet un système de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage, comprenant un ensemble de modèles représentatifs du freinage d’avions, lors de leur atterrissage, une base de données de coefficients de friction simulés pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes et un modèle de prédiction d’un coefficient de freinage à partir de données réelles de l’avion pour lequel le coefficient de friction est déterminé et à partir de données stockées dans la base de données de coefficients de friction simulés. D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : est un schéma montrant une piste d’atterrissage d’un aéroport équipée d’un système de détermination d’un coefficient de friction de l’avion sur la piste ; illustre les principales phases d’un procédé de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage conforme à l’invention ; montre l’architecture de simulation du système de la ; et est un schéma montrant les différentes phases d’entraînement des modèles. On se référera tout d’abord à la qui illustre le principe général de la détermination d’un coefficient de friction d’un avion A lors de son atterrissage sur une piste d’atterrissage P. Le coefficient de friction est destiné à être prédit à partir de données réelles téléchargées à partir du calculateur de bord de l’avion dans lequel sont enregistrées des données lors du vol, et en particulier à partir de données représentatives de la dynamique de l’avion, ces données étant comparées à des données issues de modèles d’apprentissage pour prédire l’évolution du coefficient de friction en fonction du temps et de la position de l’avion sur la piste. Comme on le voit sur la , les avions sont équipés d’une unité 1 de commande de freinage qui communique avec des systèmes embarqués d’aide à la maintenance 2 pour, notamment, délivrer des données relatives au fonctionnement du système de freinage. Ces données sont enregistrées dans le calculateur de bord des avions. Les systèmes d’aide à la maintenance 2 communiquent avec une interface de télécommunication 3, afin de transmettre à distance, sans fil, lors de l’atterrissage, les données enregistrées dans le calculateur de bord et les fournir à une plateforme de calcul 4, comprenant un serveur S dans lequel le coefficient de friction de l’avion est calculé puis est transmis à une plateforme locale 5 hébergée chez l’exploitant de l’aéroport Les données récupérées à partir des calculateurs embarqués sont par exemple déchargées à l’issue de la phase de freinage, en temps réel et en différé. En référence à la , en premier lieu, après stockage dans le calculateur de bord (étape 7) les données de bord stockées dans le calculateur de l’avion sont transférées vers la compagnie aérienne (étape 8) et sont stockées sur un serveur de la compagnie (étape 9). Les données récupérées sont les données qui sont enregistrées dans le calculateur au titre de la certification. Il s’agit au minimum des trames QAR (pour « Quick Access Recorder », en anglais) et de préférence les trames SAR, au format de fichier binaire. Ces données peuvent être ensuite transférées du serveur de la compagnie aérienne directement vers le serveur de calcul 4 dédié au calcul des conditions de pistes (étape 10) et y sont stockées (étape 11). Lors de l’étape 12 suivante, ces données sont décodées. En variante, les données brutes extraites du serveur de la compagnie aérienne peuvent être décodées avant leur transfert vers la plateforme de calcul 4 de manière à extraire des paramètres concernant une phase de vol précise (étape 13) et un fichier est envoyé vers le serveur de la plateforme 4 (étape 14). Lors de l’étape 15 suivante, les données décodées lors de l’étape 12 après transfert vers la plateforme 4 ou transférées lors de l’étape 14 après décodage, sont stockées dans le serveur de la plateforme 4 puis sont filtrées (étape 16). Dans tous les cas, les données brutes, non décodées ou les données décodées sont transmises au serveur S de la plateforme 4 de préférence en utilisant un lien SFTP. Selon le type de l’avion, en fonction de la compagnie et de l’aéroport de destination, les informations téléchargées à partir du calculateur de l’avion sont envoyées vers le serveur au sol de la compagnie lors de l’étape 8 en utilisant un réseau de communication ou manuellement, lors de la phase de roulage ou à l’arrivée à une porte de débarquement. Ces opérations peuvent être manuelles ou être automatisées en utilisant des scripts. Par exemple, les données téléchargées peuvent comprendre la masse de l’avion, le centre de gravité de l’avion, le type d’avion, la vitesse de rotation des roues, l’angle de commande des papillons, la vitesse de l’avion, la décélération de l’avion, le statut du système de freinage, le statut de l’inverseur, le statut du spoiler, l’enfoncement de la pédale de frein, la pression du système de freinage et le déplacement du piston de frein, le statut de la masse sur les roues, des données inertielles, des données de géolocalisation GPS de l’avion, le type de freins, la phase de vol, des données d’horodatage, le statut de l’autofreinage et la pression commandée du système de freinage. Pour certains types d’avions, il est possible d’obtenir en outre les paramètres suivants :, le statut de l’antipatinage, le courant de l’antipatinage, l’état de l’automate, la vitesse des roues consolidée, l’effort vertical. Le décodage réalisé lors de l’étape 12 comprend la découpe temporelle des trames de données pour inclure uniquement la phase de vol depuis le toucher jusqu’à une vitesse d’avion inférieure à 20 nœuds (37 km/heure). En d’autres termes, le décodage délivre les données d’atterrissage tant que la vitesse de l’avion est supérieure à 20 nœuds ou en l’absence d’indicateur indiquant que la phase de freinage est terminée. Un fichier temporel avec l’ensemble de ces paramètres est stocké sur le serveur S de la plateforme de calcul 4. Le serveur de la plateforme de calcul procède en premier lieu à un échantillonnage des données, à une fréquence par exemple comprise entre 1 hertz et plusieurs centaines de hertz en fonction des différents types d’avions et de configurations. Les données transférées vers le serveur de la plateforme locale 5 sont filtrées, lors de l’étape 16, de manière à, notamment, récupérer les données relatives à la dynamique et à la géolocalisation de l’avion. Il s’agit en particulier de la vitesse de l’avion, du statut du système de freinage, du statut de l’inverseur, du statut du spoiler, de l’état de l’autofrein (« autobrake » en anglais), de l’enfoncement de la pédale de frein, de la phase de vol, de données relatives à la masse de l’avion sur la roue et de données extraites d’un système GPS de positionnement global. En premier lieu, les données GPS décodées sont comparées avec des données de géolocalisation de couples piste/aéroport disponibles dans la base de données de l’exploitant de l’aéroport. Si la localisation ne correspond pas, la donnée est abandonnée. Par ailleurs, on affecte une pondération générale pour chaque ensemble de données de vol selon le type d’avion et le type de trame (QAR, SAR, …) en utilisant une table de configuration paramétrable et enregistrée sur la plateforme de calcul 4. Cette table affecte un coefficient ajusté en fonction du type d’avion et de la fréquence d’acquisition. Par exemple, pour un type d’avion dont la trame de données comporte un nombre restreint de données, par exemple pour un type d’avion dont la trame ne dispose que de données relatives à la pression de freinage mais ne comporte pas de données relatives à la vitesse de la roue, la pondération est plus faible que si l’ensemble des données sont disponibles. De même, une trame échantillonnée à 1 hertz, telle qu’une trame QAR, est affectée d’un coefficient plus faible qu’une trame SAR à 4 hertz. En fonction des divers paramètres partiels d’entrée, pour les données considérées comme valides, un vecteur des différents segments de freinage avec leur type et leur coefficient de pondération est généré, en écartant les phases avant toucher et après que l’avion ait atteint une vitesse inférieure à 20 nœuds. On obtient ainsi, en sortie, les vecteurs suivants : Filtered_data :( runway_ID ; type_avion ; segment n; type de freinage; coefficient de pondération), et Segment n ( data for µ ; time; position) dans lesquels Filtered_data désigne les données de sortie filtrées ; type_avion désigne le type d’avion ; runway_ID est un identifiant de géolocalisation de la piste ; segment n correspond à un segment de la piste data for µ comprend les données dynamiques suivantes : décélération de l’avion ; vitesse de l’avion ; vitesse des roues ; pression du système de freinage ; commande de la pédale de frein ; autofreinage (étape 10). Par ailleurs, en se référant à nouveau à la , la plateforme 4 comprend un certain nombre de modèles 18 représentatifs du freinage. Il s’agit en particulier d’un modèle de l’avion représentant sa dynamique en fonction de ses caractéristiques aérodynamiques, simulant ses commandes de vol, sa masse, son centre de gravité, la poussée de son moteur, l’effet de l’inversion de poussée et du spoiler, d’un modèle du système de freinage et de sa régulation, et d’un modèle de piste représentant la friction maximale admissible et la friction résultante des efforts de freinage. Ces modèles 18 constituent un environnement de simulation en boucle fermée. En référence à la , des scénarios de simulation de freinage sont par ailleurs élaborés (étape 19) et les données de simulation sont transmises vers la plateforme 4 (étape 20) pour être stockées sur une base de données de coefficients de friction simulés 35a du serveur de calcul de la plateforme (étape 21). La plateforme 4 comporte ainsi une base de données de simulation 22 correspondant à divers scénarios de freinage en faisant varier différentes conditions de test liées à la dynamique de l’avion, à ses caractéristiques, aux ordres du pilote, à des conditions de piste, portant en particulier sur le coefficient de friction maximum admissible, … Ces données comprennent par exemple de données de simulation portant sur le type d’avion, en particulier sur différentes masses d’avion ou différentes vitesses d’atterrissage, sur le freinage, en particulier différents profils de freinage, différentes commandes de la pédale de frein, d’autofreinage, de l’inverseur de poussée et des spoilers, différents coefficients de friction maximum admissibles. Certains de ces scénarios sont issus d’un paramétrage au plus proche de vols réels. Lors de l’étape 23 suivante, les données des scénarios de simulation sont utilisées pour entrainer des modèles représentatifs du freinage d’avions lors de leur atterrissage, pour divers scénarios de freinage. Les modèles entrainés sont ensuite stockés dans le serveur de la plateforme 4 (étape 24) Comme illustré à la , les données de simulation portant sur les conditions de piste stockées dans la base de données 22 sont fournies à un modèle de piste 25. En référence à la , les données de simulation portant sur le type d’avion sont transmises à un modèle d’avion 26 tandis que les données de simulation portant sur le freinage sont transmises à un modèle 27 du système de freinage. Pour chaque scénario, plusieurs vitesses de simulation sont réalisées entre plusieurs centaines de hertz jusqu’à 1 hertz. En référence à la , les modèles sont donc implémentés, entraînés et testés selon une phase qui débute donc par une phase 30 de chargement de données de simulation, pour divers scénarios de freinage, une phase 31 de découpe des vols, par décodage pour retenir les données du toucher ou « touch down » jusqu’à une valeur de vitesse limite fixée par exemple à 20 nœuds et une étape de traitement 32 des données dans laquelle ces données sont numérisées et des variables additionnelles sont calculées. L’étape suivante 33 correspond à un entraînement des modèles avec les données de simulation de manière à obtenir, en sortie, des valeurs de coefficient de friction simulées. Par ailleurs, lors de l’étape 34 suivante ( ), on récupère les données réelles de l’avion qui sont décodées puis filtrées et injectées dans un module de prédiction 35 de la plateforme 4. La prédiction compare le fichier de données réel à celles correspondant au scénario du modèle d’entraînement, en série temporelle, pour reconstruire la valeur de friction à chaque pas de temps. Les valeurs des coefficients de friction sont ensuite stockées en mémoire dans une base de données 35a de coefficients de friction simulés, pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes (étape 36) . L’algorithme de prédiction utilise soit un algorithme de type random forrest, par exemple avec un effet de lissage sur une plage de 100 à 300 échantillons en fonction du taux de rafraîchissement des données d’entrée, soit sur un réseau de neurones, par exemple à huit étages. Enfin, l’étape 33 d’entrainement des modèles est suivie d’une phase 37 d’évaluation des modèles. Diverses méthodes d’évaluation des modèles sont mises en œuvre, par exemple par régression, par classification ou prédiction en temps réel. En particulier, pour évaluer les modèles sur les données de stimulation, on évalue l’erreur moyenne sur chaque vol et chaque roue, pour chaque scénario. Pour avoir l’erreur globale de l’ensemble des modèles, on moyenne les résultats pour l’ensemble des données. On utilise en outre l’erreur maximale MAE et la déviation standard de l’efficacité du modèle à partir de la relation suivante : Avec : MAE : erreur absolue moyenne ; n : nombre de pas du temps du scénario ; t : pas de temps ; valeur du coefficient de friction µ prédit ; yt : valeur de µ théorique ; Par ailleurs, l’allure de la courbe de friction résultante est comparée au résultat des scénarios du modèle d’entraînement pour définir l’atteinte ou non du coefficient de friction maximum admissible par la piste. A défaut de l’atteinte de cette valeur de coefficient de friction maximum, une caractérisation du maximum de coefficient de friction vue par l’avion est définie. Le résultat des prédictions affectées d’un coefficient de pondération est stocké dans un fichier puis est stocké dans un serveur. Enfin, le procédé comporte en outre une étape 38 de transfert des résultats des calculs des coefficients de friction. Ils pourront ainsi être utilisés par d’autres applications, telles que celle qui est mise en œuvre par la plateforme 5 de calcul de conditions de pistes de l’aéroport, ou d’autres outils d’optimisation de coûts opérationnels, ou encore à des applications embarquées pour l’anticipation des procédures de freinage. Procédé de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes de : -élaboration d’une base de données de coefficients de friction simulés pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes en appliquant des données de simulation à des modèles représentatifs du freinage d’avions lors de leur atterrissage, pour divers scénarios de freinage ; et - prédiction d’un coefficient de friction à partir de données réelles de l’avion et à partir de données stockées dans la base de données. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on récupère les données réelles enregistrées dans le calculateur de bord de l’avion, on décode les données récupérées et on filtre les données décodées. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, lors du filtrage des données récupérées, on filtre les données en comparant la géolocalisation de l’avion avec des données correspondantes de géolocalisation de pistes. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, lors du filtrage, on affecte une pondération aux données en fonction du type d’avion et/ou de la fréquence d’acquisition des données. Procédé selon la revendication 4, dans lequel les données filtrées comportent des données géolocalisées et pondérées relatives à la dynamique de l’avion, au type d’avion et de freinage, et à un segment de piste. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, lors de l’étape de prédiction, on utilise un algorithme de type random forrest, un arbre de décision ou un réseau de neurones à 8 couches. Procédé selon la revendication 6, dans lequel on compare les données réelles avec les données de simulation sous forme de séries temporelles pour reconstruire une valeur de coefficient de friction en fonction du temps. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel on compare l’évolution des coefficients de friction prédits avec les coefficients de friction simulés pour définir une atteinte de coefficient de friction maximum admissible. Procédé selon la revendication 8, comprenant en outre une étape de stockage de données relatives à des coefficients de friction prédits affectées d’un coefficient de pondération. Système de détermination d’un coefficient de friction d’un avion sur une piste d’atterrissage, caractérisé en ce qu’il comprend un ensemble de modèles (18) représentatifs du freinage d’avions, lors de leur atterrissage, une base de données (35a) de coefficients de friction simulés pour divers types d’avions et diverses conditions de pistes et un module (35) de prédiction d’un coefficient de freinage à partir de données réelles de l’avion et à partir des données extraites de la base de données de coefficients de friction simulés.