Analysis of the aircraft control intelligence efficiency at the airline transport system level

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Automation of aircraft control makes it possible to increase flight safety, the availability of air transportation, the quality of air transport services and reduce the impact on the environment. However, to increase the degree of automation, significant costs will be required for the development and implementation of appropriate systems. In order to be able to make a decision on the priority of developing certain aircraft control automation technologies, it is necessary to evaluate their effectiveness in a comprehensive manner. A methodological toolkit is proposed that allows one to evaluate the effectiveness of such technologies from an economic point of view, taking into account changes in the cost of pilots’ wages when implementing the technology and other costs. Using the proposed tools, an analysis of the conditions for the effective implementation of intelligent automation of aircraft control at the level of the air transport system was carried out. That is, a search is made for such passenger turnover values when the capacity of the markets that are opened by new technologies is non-zero when comparing dependencies. One of the dependencies shows at what maximum cost per passenger kilometer passengers will make a certain volume of flights, and the second shows the minimum acceptable cost per passenger kilometer at which aircraft manufacturers are ready to supply aircraft that allow a given volume of flights. It is concluded that increasing the degree of automation of aircraft control will be justified with the growth in the scale of the market for aviation works and services.

About the authors

Vladislav Valer'evich Klochkov

NRC “Zhukovsky Institute”, Moscow, V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: vlad_klochkov@mail.ru
Moscow

Ekaterina Vital'evna Varyukhina

NRC “Zhukovsky Institute”

Email: e.varyukhina@yandex.ru
Moscow

References

  1. ВАРЮХИНА Е.В., КЛОЧКОВ В.В. Интеллектуальные авиационные технологии обеспечения безопасности по-летов и приемлемой общей стоимости владения авиа-ционной техникой // Гражданская авиация на современ-ном этапе развития науки, техники и общества. Сборник тезисов докладов Международной научно-технической конференции, посвященной 100-летию отечественной гражданской авиации. – М.: МГТУ ГА, 2023. – С. 441–443.
  2. ГЛАСОВ В.В., ЗЫБИН Е.Ю., КОСЬЯНЧУК В.В. Непа-раметрический метод функциональной реконфигурации системы управления воздушного судна при отказах ис-полнительной подсистемы // Моделирование авиацион-ных систем: Сборник тезисов докладов IV Всероссий-ской научно-технической конференции. – М.: Государ-ственный научно-исследовательский институт авиацион-ных систем, 2020. – С. 210–211.
  3. ДУТОВ А.В., ГЛАСОВ В.В., ШАКУН А.В. и др. Основ-ные цели, задачи, этапы и технологии интеллектуали-зации комплексов бортового оборудования перспектив-ных воздушных судов гражданской авиации // Техника воздушного флота. – №1. – 2023. – С. 26–35.
  4. КЛОЧКОВ В.В., РОЖДЕСТВЕНСКАЯ С.М., ФРИД–ЛЯНД А.А. Обоснование приоритетных направлений развития авиационной техники для местных воздушных линий // Научный вестник ГосНИИ ГА. – №20(331). – 2018. – С. 93–102.
  5. КЛОЧКОВ В.В., ТОПОРОВ Н.Б., ЕГОШИН С.Ф. Инте-грированные авиационные системы // Управление боль-шими системами: сборник трудов. – 2021. – №90. – С. 94–120.
  6. КОСЬЯНЧУК В.В., ГЛАСОВ В.В., ЗЫБИН Е.Ю. Концеп-ция универсальной интеллектуальной системы реконфи-гурации подсистем комплекса бортового оборудования сверхзвукового пассажирского самолета // Материалы XIV Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2021). – Том 3. – Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университе, 2021. – С. 18-20.
  7. План деятельности Центра по развитию науки и тех-нологий в авиастроении, утв. Распоряжением Прави-тельства Российской Федерации № 1959-р от 16.09.2016.
  8. РЕЗЧИКОВ А.Ф. Проблемы критических ситуаций в че-ловеко-машинных системах // Материалы 11-й Между-народной конференции «Управление развитием крупно-масштабных систем» (MLSD'2018, Москва). – М.: Инсти-тут проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2018. Т.1. – С. 59-65.
  9. 2023 Commercial Market Outlook 2023–2042, Boeing.
  10. Advantages and disadvantages of automation in aviation. – URL: https://aspiringyouths.com/advantages-disadvantages/automation-in-aviation/ (дата обращения: 12.02.2024).
  11. ANANIA E.C., RICE S., PIERCE M. et al. Public support for police drone missions depends on political affiliation and neighborhood demographics // Technology in Society. – 2019. – Vol. 57. – P. 95–103.
  12. Autonomous Flight: What We Mean and Why It’s First. – March, 2022. – URL: https://wisk.aero/news/blog/autonomous-flight-what-we-mean-and-why-its-first/ (дата обращения: 12.02.2024).
  13. Aviation Maintenance Technician Handbook Addendum – Human Factors, FAA.
  14. BOUCHER P. You wouldn’t have your granny using them: Drawing boundaries between acceptable and unacceptable applications of civil drones // Science and Engineering Eth-ics. – 2016. – Vol. 22. – P. 1391–1418.
  15. BROWN J.P. The Effect of Automation on Human Factors in Aviation // The Journal of Instrumentation, Automation and Systems. – 2016. – Vol. 3, No 2. – P. 31–46.
  16. CLOTHIER R.A., GREER D.A., GREER D.G. et al. Risk perception and the public acceptance of drones // Risk Analysis Journal. – 2015. – Vol. 35. Iss. 6. – P. 1167–1183.
  17. Cockpit Automation - Advantages and Safety Challenges. – URL: https://skybrary.aero/articles/cockpit-automation-advantages-and-safety-challenges (дата обращения 12.02.2024).
  18. GUNNING D., VORM E., WANG J.Y. et al. DARPA's ex-plainable AI (XAI) program: A retrospective // Applied AI letters. – 2021. – Vol. 2. Iss. 4. – P. 1–11.
  19. KHAROUFAH H., MURRAY J., BAXTER G. et al. A review of human factors causations in commercial air transport ac-cidents and incidents: From to 2000–2016 // Progress in Aerospace Sciences. –2018. – Vol. 99.– P. 1–13.
  20. MARTIN L., HOMOLA J., OMAR F. et al. Giving the public a perspective into Unmanned Aircraft Systems' operations // IEEE/AIAA 37th Digital Avionics Systems Conference (DASC). – London, UK: IEEE, 2018. – P. 1–7.
  21. MUMAW R. Not Automation Failures, but Automation Inter-face Failures // Journal of Cognitive Engineering and Deci-sion Making, January 2024.
  22. Pilot and Technician Outlook 2023-2042, Boeing
  23. RAY A.T., BHAT A.P., WHITE R. et al. M. Examining the Potential of Generative Language Models for Aviation Safety Analysis: Case Study and Insights Using the Aviation Safety Reporting System (ASRS) // Aerospace. – Vol. 10(9): 770. – August 2023.
  24. READ G., O'BRIEN A., STANTON N.A. et al. What is going on? Contributory factors to automation-related aviation in-cidents and accidents // Proc. of the Human Factors and Er-gonomics Society Annual Meeting. – 2020. – Vol. 64, Iss. 1. – P. 1697–1701.
  25. RIVERA J. Integration of Civil Unmanned Aircraft Systems (UAS) in the National Airspace System (NAS) Roadmap. – 2020. – Federal Aviation Administration.
  26. Study on the societal acceptance of Urban Air Mobility in Europe, EASA, May 19, 2021.
  27. Transport Canada – Human Performance Factors for Ele-mentary Work and Servicing TC14175.
  28. https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-osnovnye-proizvodstvennye-pokazateli-ga/ (дата обраще-ния: 21.03.2024).
  29. https://trimis.ec.europa.eu/news/eu380-million-funding-announced-support-aviation-research-and-innovation-projects (дата обращения: 21.03.2024).
  30. https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2022-03/FAA_Buget_Estimates_FY23.pdf (дата обращения: 21.03.2024).
  31. https://zakupki.gov.ru/epz/order/notice/ok20/view/documents.html?regNumber=0173100009522000115# (дата обращения: 21.03.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».