20 Avr 2015 |
article de recherche |
Aérospatiale

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

Yolène Berrou

Yolène Berrou Profil de l'auteur(e)

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.

Programme : Génie aérospatial

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

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.

Programme : Génie aérospatial Génie de la production automatisée

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

Ruxandra Botez

Ruxandra Botez Profil de l'auteur(e)

Ruxandra Mihaela Botez est professeure au Département de génie des systèmes 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 Génie aérospatial

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

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 :

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

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

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)

À la suite au calcul de la trajectoire horizontale optimale, on analyse à chaque point de cheminement de la croisière la possibilité d’effectuer des montées par palier — « step climb » —, c’est-à-dire d’augmenter en altitude de 1000 ou 2000 pieds (figure 3). L’altitude optimale augmente généralement par une technique d’escalade en considérant que l’avion devient de plus en plus léger durant le vol au fur et à mesure que le carburant est consommé.

Figure 3. Calcul de la croisière (profil vertical)

Ensuite, la descente optimale est calculée de la même manière que la montée (figure 4).

Figure 4. Calcul de la descente

Résultats

Les figures 5 et 6 ci-dessous montrent une trajectoire optimale comparée à la trajectoire d’un vol réel entre Lisbonne et Toronto, dont les données ont été extraites du site Internet FlightAware.

Figure 5. Comparaison entre la trajectoire réelle et la trajectoire optimale (profil horizontal)

Figure 6. Comparaison entre la trajectoire réelle et la trajectoire optimale (profil vertical)

Pour cette trajectoire, l’algorithme optimise le coût global de 6,86% par rapport à la trajectoire réelle (1902 kg — 4193 lb de carburant), ce haut pourcentage étant principalement dû à une meilleure sélection de la vitesse de vol, une meilleure planification des montées par palier et un calcul plus efficace de la trajectoire horizontale.

Article de recherche

Pour de plus amples informations sur ce sujet, nous vous invitons à consulter l’article de recherche suivant disponible à l’Espace ÉTS de la bibliothèque de l’ÉTS :

FÉLIX PATRÓN, Roberto S. Félix, Yolène BERROU et Ruxandra 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, December 2, 2014. DOI: 10.1177/0954410014561772.

Collaborations et financement de la recherche

Ce projet de recherche a été mené dans le Laboratoire de recherche en commande active, avionique et aéroservoélasticité (LARCASE) et a été financé dans le cadre du Programme des réseaux de centres d’excellence dirigés par le Groupement aéronautique de recherche et développement en environnement (GARDN), en collaboration avec l’entreprise Esterline CMC Électronique pour encourager le développement de technologies aéronautiques vertes au Canada.

Si ce projet vous intéresse (ou tout autre projet de recherche du laboratoire LARCASE), consultez notre site web. N’hésitez pas à prendre rendez-vous avec la professeure Botez afin d’avoir la possibilité de discuter avec le personnel de recherche du laboratoire.

Yolène Berrou

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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.

Programme : Génie aérospatial

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Roberto S. Félix Patrón

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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.

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Ruxandra Botez

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Ruxandra Mihaela Botez est professeure au Département de génie des systèmes 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 Génie aérospatial

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Références

[1] ICAO/ATAG, 2014. Transport – Aviation Action Statement. Cimate Summit 2014, UN Headquarters, New York, September 23rd, 2014. http://aviationbenefits.org/media/72588/UN_ICAO-ATAG-Agreement__1__action-statement.pdf
[2] Olivier, J.G.J. and M. Muntean, 2013. Trends in global CO2 emissions: 2013 Report.PBL Netherlands Environmental Assessment Agency, Institute for Environment and Sustainability (IES) of the European Commission’s Joint Research Centre (JRC), JRC83593, 61p. http://edgar.jrc.ec.europa.eu/news_docs/pbl-2013-trends-in-global-co2-emissions-2013-report-1148.pdf
[1] ATAG. « Aviation benefits beyond borders. » Geneva, Switzerland, 2012, p. 52.
[2] Dancila, B. D., Botez, R. M., Labour, D., 2013, « Fuel burn prediction algorithm for cruise, constant speed and level flight segments, » The Aeronautical Journal, Vol. 117(1191), pp. 491-504.
[3] Félix Patrón, R. S., Botez, R. M., Labour, D., 2012, « Vertical profile optimization for the Flight Management System CMA-9000 using the golden section search method, » Proceedings of the IECON 2012 – 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, Montreal, Que., Canada, 25-28 October, pp. 5482-5488.
[4] Félix Patrón, R. S., Botez, R. M., Labour, D., 2013, « New altitude optimisation algorithm for the flight management system CMA-9000 improvement on the A310 and L-1011 aircraft, » The Aeronautical Journal, Vol. 117(1194), pp. 787-805.
[5] Félix Patrón, R. S., Botez, R. M., Labour, D., 2013, « Low calculation time interpolation method on the altitude optimization algorithm for the FMS CMA-9000 improvement on the A310 and L-1011 aircraft, » Proceedings of the American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA 2013 Aviation Technology, Integration, and Operations (ATIO) Conference and International Powered Lift Conference (IPLC), Los Angeles, CA, USA, August 12-14.
[6] Félix Patrón, R. S., Kessaci, A., Botez, R. M., Labour, D., 2013, « Flight trajectories optimization under the influence of winds using genetic algorithms, » Proceedings of the American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, Boston, USA, August 19-22.
[7] Félix Patrón, R. S., Oyono Owono, A. C., Botez, R. M., and Labour, D., 2013, « Speed and altitude optimization on the FMS CMA-9000 for the Sukhoi Superjet 100 using genetic algorithms, » Proceedings of the 2013 Aviation Technology, Integration, and Operations (ATIO) Conference and International Powered Lift Conference (IPLC), Los Angeles, CA, USA, August 12-14.
[8] Gagné, J., Murrieta Mendoza, A., Botez, R. M., Labour, D., 2013, « New method for aircraft fuel saving using Flight Management System and its validation on the L-1011 aircraft, » Proceedings of the 2013 American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations (ATIO) Conference and International Powered Lift Conference (IPLC), Los Angeles, USA, August 12-14.
[9] Murrieta Mendoza, A., Botez, R. M., Ford, S., 2014, « Estimation of Fuel Consumption and Polluting Emissions Generated during the Missed Approach Procedure, » Proceedings of the 33nd IASTED International Conference on Modelling, Identification, and Control (MIC 2014) IASTED, Innsbruck, Austria, February 17 – 19.
[10] Félix Patrón, R. S., Kessaci, A., Botez, R. M., 2014, « Horizontal Flight Trajectories Optimization for Commercial Aircraft through a Flight Management System, » The Aeronautical Journal, Vol. 118(1210).
[11] Murrieta Mendoza, A., Botez, R. M., 2014, « Lateral Navigation Optimization Considering Winds and Temperatures for Fixed Altitude Cruise using the Dijsktra’s Algorithm, » The ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress & Exposition, Montreal, Que., Canada, November 14-20.
[12] Félix Patrón, R. S., Berrou, Y., Botez, R. M., 2014, « 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, Published online before print, December 2, doi: 10.1177/0954410014561772.
[13] Murrieta Mendoza, A., Botez, R. M., 2014, « Method to calculate an Aircraft VNAV Trajectory Cost using a Performance Database, » The ASME 2014 International Mechanical Engineering Congress & Exposition, Montreal, Canada, November 14-20.
[14] Murrieta Mendoza, A., Botez, R. M., Labour, D., 2014, « Navigation Trajectory Optimization Algorithm for the FMS CMA-9000, » Proceedings of the American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA’s Aviation 2014, Atlanta, GA, USA, June 16-20.
[15] Patron Felix, R. S., Berrou, Y., Botez, R. M., 2014, « Climb, Cruise and Descent 3D Trajectory Optimization Algorithm for the FMS CMA-9000 on the Airbus A310, » Proceedings of the American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA’s Aviation 2014, Atlanta, GA, USA, June 16-20.
[16] Dancila, B. D., Botez, R. M., 2014, « Construction of an Aircraft’s VNAV Flight Envelope
for in-FMS Flight Trajectory Computation and Optimization: Application on the Airbus A310 Performance Data, » Proceedings of the American Institute of Aeronautics and Astronautics AIAA’s Aviation 2014, Atlanta, GA, USA, June 16-20.
[17] Dancila, R., Botez, R. M., Ford, S., 2014, Fuel Burn and Emissions Evaluation for a Missed Approach Procedure performed by a B737-400, The Aeronautical Journal, Vol. 118(1209).
[18] Fays, J., Botez, R. M., 2013, “Algorithm for the Aircraft Trajectories considering No Fly Zones for a Flight Management System,” National Institute for Aerospace Research “Elie Carafoli” INCAS Bulletin, Vol. 5(3), pp. 77–88.
[19] Dancila, R., Botez, R., Ford, S., 2013, « Fuel burn and emissions evaluation for a missed approach procedure performed by a B737-400 », 2013 Aviation Technology, Integration, and Operations (ATIO) Conference and International Powered Lift Conference (IPLC), Los Angeles, USA, August 12-14.