Коваленко Геннадий Владимирович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры летной эксплуатации и безопасности полетов в гражданской авиации,
Санкт-Петербург.
Gennadiy V. Kovalenko, Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Flight Operations and Flight Safety in Civil Aviation Chair,
St. Petersburg.
Ядров Илья Александрович, аспирант кафедры летной эксплуатации и безопасности полетов в гражданской авиации,
Санкт-Петербург.
Ilya A. Yadrov, Postgraduate Student of the Flight Operations and Flight Safety in Civil Aviation Chair,
St. Petersburg.
В статье представлен метод построения маршрута обхода динамически изменяющейся зоны грозовой деятельности, основанный на использовании взвешенного динамического графа с фиксированным множеством вершин и изменяющимся множеством ребер. Предложенный подход позволяет учитывать пространственно-временную изменчивость грозовых ячеек, а также способствует снижению вычислительной сложности задачи планирования и повышению безопасности маршрута обхода при наличии прогностической информации о развитии грозовых очагов в сверхкраткосрочном периоде. Также представлены результаты разработки алгоритма оптимизации маршрута на основе графа видимости, обеспечивающего сокращение длины маршрута без потери корректности обхода. Проведен статистический анализ, подтвердивший эффективность метода и сопоставимость его результатов с базовым подходом при меньших вычислительных затратах. Практическая значимость работы заключается в возможности интеграции разработанного метода в состав интеллектуальных систем поддержки принятия решений и автоматизированных систем планирования траектории полета при обходе опасных метеоявлений, что может способствовать повышению безопасности и экономичности полетов.
The paper presents a method for plotting an avoidance route around a dynamically changing thunderstorm area, based on the use of a weighted dynamic graph with a fixed set of nodes and a changing set of edges. The proposed approach allows for accounting for the spatiotemporal variability of thunderstorm cells and also contributes to reducing the computational complexity of the planning task and enhancing the safety of the avoidance route when predictive information on the development of thunderstorm cells in the very short term is available. The results of developing a route optimization algorithm based on a visibility graph, which ensures a reduction in route length without loss of avoidance correctness, are also presented. A statistical analysis was conducted, confirming the method effectiveness and the comparability of its results with the baseline approach at lower computational costs. The practical significance of the work lies in the possibility of integrating the developed method into intelligent decision support systems and automated flight trajectory planning systems for circumventing hazardous weather phenomena, which can contribute to enhanced flight safety and efficiency.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.