Мета: дослідження існуючих підходів до вирішення проблеми оптимального завантаження повітряних кораблів та пошук перспектив напрямків удосконалення процесів завантаження. Методи: евристичні методи, математичний аналіз та моделювання, лінійне та динамічне програмування, цільова оптимізація. Результати: Виявлена проблема, яка полягає у відсутності врахування часового фактору при оптимізації завантаження повітряних кораблів. Обговорення: Наукова література містить дослідження з оптимізації розташування вантажу, вдосконалення його пакування, мінімізації вартості завантаження. Прямокутна модель вантажного відсіку дає змогу оптимізувати розташування комерційного завантаження відносно центру тяжіння, а також знайти його найбільш сприятливе положення. Автором запропонована комплексна цільова функція з часовими, ваговими та вартісними обмеженнями процесу завантаження повітряного корабля. Комплексна оптимізація процесу завантаження повітряних кораблів призведе до зменшення витрат на заробітну плату авіаційного персоналу, скороченню оборотності літаків та аеропортових зборів.
Мета: розробка нового алгоритму оптимізації завантаження з метою вирішення проблеми оптимального завантаження повітряних кораблів із подальшим впровадженням алгоритму у новітню модель оптимізації. Методи: евристика, формалізація, комп’ютерне моделювання. Результати: був розроблений новий алгоритм оптимізації, який передбачає розташування груп контейнерів, мінімізуючи час завантаження. Обговорення: Більшість вивчених наукових праць містять різноманітні характеристики вирішення проблеми пакування, оптимізаційні моделі рюкзака, а також виділяють термін «завантаження повітряних кораблів» як проблему вибору контейнерів, пакування та завантаження у вантажний відсік повітряного корабля. Такі моделі сконцентровані на окремих аспектах, в той час як, у реальному часі, проблема оптимізації тісно пов’язана із здійсненням хендлінгових операцій. Вищезазначена новітня модель оптимізації завантаження передбачає декомпозицію проблеми завантаження та впровадження нового пріоритетного алгоритму його планування. Даний алгоритм відноситься до механізму попереднього розташування засобів пакетування у вантажному відсіку повітряного корабля заздалегідь, у пріоритетному порядку, з метою вивантаження згідно документів, із виключенням перевищень допустимих значень із центрування та завантаження та із зменшенням часу завантаження та послідовним скороченням хендлінгових та операційних витрат.
Стаття присвячена дослідженню технологічних особливостей процесу завантаження та вирішенню проблеми оптимізації завантаження повітряного судна. Наведено відмінності пасажирських та вантажних перевезень, послідовність процесу завантаження та особливості процесу відбору та пакування вантажу. Проведено аналіз технологічного процесу завантаження, який вказує на необхідність пошуку оптимізаційних рішень, що включають комбінацію сучасних методів оптимізації завантаження, евристики та математичного програмування. Ключові слова: повітряне судно, ULD (засоби пакетування), вантажні перевезення, хендлінговий процес, оптимізація процесу завантаження.
Loading an aircraft is an extremely complex process with many variable aspects that determine the planning of each flight separately. The article is devoted to the development of an algorithm and a computer model for planning the loading of a cargo ramp aircraft in a multi-lag route. The essence of the algorithm consists in a predetermined arrangement of cargo containers relative to the cargo compartment, taking into account the general limitations of the aircraft and the priority of the cargo, which directly affects the planning of loading in a multi-lag route. The use of a visualized computer model created on the basis of the algorithm can reduce the average time of loading operations for a number of direct flights by almost 7 %, and on multi-lag flights by 12 %. Implementation of the model in the activities of an air carrier avoids a situation where certain criteria and restrictions entail sorting «manually» by all indicators, which is very time-consuming in the context of the urgency of servicing the aircraft at the airport. The visualized load planning computer model enables flight planning personnel to make faster decisions and predict additional load on other sections of the route. The successful application of the model to the airline’s operations contributes to the efficiency and safety of ground handling services. This contributes to the intensification of the use of the aircraft fleet by increasing the speed of commercial cargo handling. In the future, the computer model can serve as the basis for a rule-based expert system in order to prevent containers from being overloaded at intermediate sections of the route
Success in the air freight sector is closely tied to the ability to consolidate freight shipments. The essence of the load planning algorithm consists of a predetermined arrangement of cargo containers relative to the cargo compartment, considering the general aircraft limitations and the priority of the cargo. The visualized load planning model enables flight planning staff to predict additional re-loading on other sections of the route. The model serves as the basis for a rule-based expert system in order to prevent containers from being overloaded at intermediate routes. The results aimed at increasing the efficiency and safety of ground handling services as well as intensification of use of the air company's fleet.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.