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Um die Flughafenkapazität zu erhöhen, werden Untersuchungen hinsichtlich optimierter An- und Abflugverfahren mittels Risikoanalysen durchgeführt. Als Risikoanalysen werden schnellzeitbasierte Simulationen von neuen Flugverfahren bezeichnet, mit dem Ziel, das durch Wirbelschleppeneinflüge veränderte Gefährdungsmaß zu quantifizieren. Um die Einflugszenarien in Wirbelschleppen innerhalb der Risikoanalysen realistisch nachzubilden, werden verschiedenartige Modelle benötigt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von zwei Teilmodellen für diese Risikoanalysen: Erstens der Modellierung menschlichen Steuerverhaltens bei Wirbelschleppeneinflügen von Flächenflugzeugen und zweitens mit Modellen für die Gefährdungsbewertung dieser Flugsituation. Die Modellierung des menschlichen Steuerverhaltens (Pilotenmodell) wird hier über den Einsatz neuronaler Netze realisiert. Dabei wird weiter zwischen statischen und adaptiven Pilotenmodellen (PM) unterschieden. Weisen die PM ein zeitvariantes Steuerverhalten auf, werden sie als adaptive oder, bei einem zeitinvarianten Verhalten, als statische PM bezeichnet. Insgesamt werden drei neuartige Ansätze vorgestellt. Die Auslegung des ersten statischen Modellansatzes erfolgt über aufgezeichnete Steuereingaben, anhand derer das Regelungsverhalten der Piloten in einer Wirbelschleppe erlernt wird. Die ermittelten Modellparameter werden nach der Auslegung nicht mehr verändert. Im Unterschied dazu werden im zweiten, adaptiven Ansatz die Modellparameter während des Wirbelschleppendurchflugs über eine Fehlerfunktion kontinuierlich angepasst Damit ist das Pilotenmodell in der Lage, sich zeitnah einem veränderten Flugzeugverhalten in diesem Fall verursacht durch eine Wirbelschleppenstörung anzupassen, da ihm die zu lernende Steuerungsstrategie in jedem Zeitschritt anhand eines Fehlersignals mitgeteilt wird. Als dritter, ebenfalls adaptiver Modellansatz, wird ein klassisches quasilineares Pilotenmodell mit einem neuronalen Netz erweitert, um diesem bessere Approximationseigenschaften bzgl. der realen Piloteneingaben zu verleihen. Das neuronale Netz fungiert hier als nichtlineare Verstärkung. Als Basismodell wurde das Crossover Model von McRuer ausgewählt, dessen Anwendung für die Abbildung menschlichen Steuerverhaltens weit verbreitet ist. Mittels statistischer Äquivalenztests, die auf die Modellausgaben anhand mehrerer Kriterien angewendet werden, wird die Leistungsfähigkeit der entwickelten Modelle gegenüber existierenden Ansätzen sowie Piloteneingaben bewertet. Die Vergleichsdaten stammen aus aufgezeichneten Pilotenreaktionen von Wirbelschleppeneinflügen im Flugsimulator.