Resumen

Una evaluación confiable del impacto ambiental de la operación de aeronaves es vital para la evaluación del rendimiento y el desarrollo sostenible de la aviación civil. En este artículo se propone una nueva metodología para calcular el efecto invernadero de la fase de crucero de las aeronaves. Con respecto a las estrategias de crucero y los factores del viento, se diseña una topología de red neuronal wavelet optimizada con algoritmos genéticos para modelar la tasa de flujo de combustible y se desarrolla utilizando datos reales de registros de vuelo. Las pruebas de validación demuestran que el modelo propuesto con la arquitectura de red preferida puede superar a otros investigados en este artículo en términos de precisión y estabilidad. Se ilustran ejemplos numéricos utilizando 9 vuelos desde el Aeropuerto Internacional de Beijing Capital al Aeropuerto Internacional de Shanghai Hongqiao operados por aeronaves Boeing 737800 el 2 de octubre de 2019, y el consumo de combustible generado, las emisiones de CO y NO, así como el

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Evaluación; Impacto ambiental; Operación de aeronaves; Metodología; Efecto invernadero; Consumo de combustible
• Keywords:Assessment; Environmental impact; Aircraft operation; Methodology; Greenhouse effect; Fuel consumption