Hava trafik kontrolde ayırma yöntemlerinin uçak emisyonları üzerindeki etkisinin optimizasyonu
Optimization of the effect of air traffic control separation methods on aircraft emissions
Yazar: MUSTAFA ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. ÖZNUR USANMAZ
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Hava Trafik Kontrol Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering

Özet:
Saha kontrolde çalışan hava trafik kontrolörleri, uçuş yörüngeleri kesişen uçaklar arasındaki çakışmayı önlemek için hız, seviye ve vektör manevrası yöntemlerden biri veya birkaçını kullanabilmektedir. Seçilen çözüm yöntemi, verimli bir hava trafik yönetimi için önem arz etmekle birlikte en uygun yöntemin seçimi zaman baskısı, yorgunluk, stres gibi durumlar nedeniyle her zaman mümkün olmayabilir. Bu problemlere bir çözüm sunmak amacıyla bu tez kapsamında çakışma önleme yöntemlerinin uçakların yakıt ve emisyonuna etkilerini en aza indirmek için matematiksel model ve genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım sunulmaktadır.
Uçakların yakıt tüketimi ve NOx emisyonlarını tahmin etmek amacıyla gerçek uçuş verileri kullanılarak regresyon modelleri geliştirilmiş ve bu modeller matematiksel modele kısıt olarak tanıtılmıştır. Ayrıca, literatürdeki yaygın yaklaşımdan farklı olarak, model herhangi bir çakışma çözüm yönteminin kullanılmasına imkân tanımaktadır. Bu yönleriyle, bu tez çalışması, daha gerçekçi ve bütüncül bir yaklaşım sunmaktadır.
Sonuç olarak genetik algoritma 2 uçak içeren bir senaryo için LINDO çözücüsünün bulduğu optimum çözümü bulabilmektedir. Uçak sayısı arttıkça LINDO çözücüsünün çözüm verme süresi üstel olarak artarken genetik algoritma çok daha makul sürelerde ve daha iyi sonuçlar üretmektedir. Ayrıca yakıt tüketimini ve NOx emisyonunu en küçükleyen çakışma çözüm stratejilerinin benzer olduğu görülmüştür. Bu tez çalışması, hava trafik kontrolörlerinin çakışma çözümünü daha verimli bir şekilde ele almasına katkı sağlayarak uçuş emniyetinin artırılması ve çevresel etkinin azaltması konusunda önemli bir potansiyele sahiptir.

Abstract:
Air traffic controllers working in area control centers use one or a combination of speed, altitude, and heading maneuvers to prevent conflicts between aircraft with intersecting flight paths. The selection of these methods is crucial for efficient air traffic management; however, it may be constrained by factors such as time pressure, fatigue, and stress. To address these challenges, this thesis presents a mathematical model and a genetic algorithm-based approach to minimize the impact of conflict resolution techniques on aircraft fuel consumption and NOx emissions.
Regression models constructed using real flight data are incorporated into the mathematical model as constraints for estimating aircraft fuel consumption and NOx emissions. This study distinguishes itself from other approaches in the literature by allowing the use of any of the three conflict resolution methods. By integrating these components, this thesis presents a more realistic and comprehensive methodology.
In conclusion, for a scenario involving two aircraft, the genetic algorithm can find the optimal solution identified by the LINDO solver. As the number of aircraft increases, the solution time of the LINDO solver increases exponentially, whereas the genetic algorithm generates better results in much more reasonable time frames. Additionally, it was observed that the conflict resolution strategies that minimize fuel consumption and NOx emissions are similar. This thesis has significant potential to enhance flight safety and reduce environmental impact by enabling air traffic controllers to manage conflicts more efficiently.