DEVELOPMENT OF MODELS OF REPRESENTATION OF KNOWLEDGE ABOUT EMERGENCY SITUATIONS FOR THE DSS OF AN AIR TRAFFIC CONTROLLER
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.3.013Keywords:
engine failure, special case in flight, potential damage, emergency landing, air traffic controllerAbstract
The object of study in the paper is to investigate the possibility of applying Bayesian networks apparatus for constructing models of emergency on the aircraft. The goal is to develop models for representing knowledge about emergency situations in flight for their further use in the development of the DSS of an air traffic controller. The tasks are: determination and analysis of factors that affect the decision-making process about the possibility of continuing the flight in the event of a special case in flight using the example of engine failure; analysis of factors that affect the determination of the level of risk (potential damage) when performing an emergency landing; construction of probabilistic models for determining the possibility of continuing the flight and determining the potential damage of alternatives to the completion of the flight using the Bayesian network. The methods used are: methods of analysis and synthesis of complex information systems, methods of simulation and statistical modeling. The following results were obtained. Many factors have been identified that influence the decision-making process in the event of such a special case as engine failure on an aircraft. A probabilistic model has been built that shows the decision-making process to determine the possibility of continuing the flight in case of engine failure on the aircraft in flight. Probabilistic models for determining the potential damage for the case of an emergency landing at the airfield and site have been built.The choice of a software tool, namely the Figaro probabilistic programming system, for the implementation of the developed Bayesian models is substantiated. Conclusions. The direction of further research is the development of a method for automated decision making in case of special cases in flight using the constructed probabilistic models for its use in building the DSS of an air traffic controller.Downloads
References
Згуровський М.З., Бідюк П.І., Терентьєв О.М., Просянкіна-Жарова Т.І Байєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень . – Київ: ТОВ "Видавниче підприємство "Едельвейс", 2015. – 300с.
Сікірда Ю.В. Моделювання систем підтримки прийняття рішень авіадиспетчера в позаштатних льотних ситуаціях Автореф. дис. канд. техн. наук : 05.13.06 / Ю.В.Сікірда. К., 2004. 19 с.
Положення про організацію роботи об'єктів обслуговування повітряного руху Украероруху: наказ Украероруху від 12.03.2008 No64 (з поправками No1-No10). – К.: Украерорух, 2008. – 52 с.
Богаткін О.Г. Авіаційна метеорологія. Підручник. – CПб.: Изд. PГГМУ, 2005. – З28 c.
Правила визначення придатності до експлуатації аеродромів та злітно-посадкових майданчиків державної авіації України. – URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1571-14#Text
Авіаційні Правила України "Обслуговування повітряного руху". – URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z072719#Text.
Інструкція з експлуатації аеродромів державної авіації України. – URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z122913#Text.
ICAO Doc 9859 AN/474 Safety Management Manual (SMM). Third edition. ICAO. 2013. 254 p.
Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
Айвазян С.А. Баесовский подход в эконометрическом анализе. / Прикладная эконометрика. – No1(9). – 2008. – С.93-130.
Пфеффер Ави Вероятностное программирование на практике / Пер. с англ. Слинкин А.А. – М.:ДМК Прес, 2017. – 462 с.
