Multi-model ensemble wake vortex prediction: 33 Tabellen
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| Veröffentlicht: |
Köln
DLR, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
2017
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| Ausgabe: | Als Manuskript gedruckt |
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| adam_text | Contents
Abstract vii
Kurzfassung ix
Nomenclature xv
1 Introduction 1
1 1 Motivation 1
1 2 State of the Art 3
121 Separation standards 3
122 Wake vortex alleviation 4
123 Wake vortex prediction 5
124 Wake vortex detection 7
125 Encounter severity analysis 8
126 Ensemble forecasts 9
1 3 Context and Goals of this Thesis 10
1 4 Overview 11
2 Wake Vortex Principles 13
2 1 Helmholtz Theorems 13
2 2 Vortex System of a Wing 13
2 3 Wake Vortex Properties 15
231 Basic quantities 15
232 Non-dimensional quantities 16
2 4 Idealized Two-Dimensional Vortices 17
241 Decaying potential vortex 17
242 Lamb-Oseen model 18
243 Rosenhead-Burnham-Hallock vortex model 18
2 5 Wake Vortex Evolution Stages 18
2 6 Wake Vortex Formation 20
261 Vortex roll-up 20
262 Vortex merging 20
2 7 Wake Vortex Descent 21
271 Out-of-ground effect 21
272 In- and near-ground effect 22
2 8 Wake Vortex Decay 23
281 Out-of-ground effect 23
282 In- and near-ground effect 24
xi
xii Contents
3 Field Measurement Data 27
3 1 Measurement Equipment 27
311 LiDAR 27
312 Sonic Detection and Ranging (SoDAR), Radio Acoustic Sounding (RASS)
and Ultrasonic Anemometer (USA) System 28
3 2 Campaigns 28
321 WakeFRA 28
322 WakeMUC 29
323 WakeOP 30
324 MEM95 30
325 DFW97 30
326 DEN03 30
3 3 Distribution of Aircraft and Meteorological Parameters 31
4 Wake Vortex Prediction 33
4 1 Skill Metrics 33
4 2 The Fast-Time Models 33
421 Common model features 33
422 D2P 34
423 APA 37
424 TDP 39
425 Necessary adaptions to the model output 39
4 3 Model Evaluation ’ 40
431 Initial conditions 40
432 Sensitivity analysis 41
433 Performance 47
5 Multi-Model Ensemble Methods 51
5 1 Principles 51
511 Conditions for the MME success 53
512 Qualification of the available wake vortex models 53
513 Spread-error correlation 55
5 2 Best Member Selection 56
521 WakeMUC, WakeFRA, WakeOP 56
522 MEM95, DFW97 58
523 Reasons for absence of expert models 58
5 3 Direct Ensemble Average (DEA) 60
5 4 Reliability Ensemble Averaging (REA) 60
541 Natural variability 61
542 Weighting of Rb and Rd 65
543 Potential 65
5 5 Bayesian Model Averaging (BMA) 66
551 Maximum-likelihood estimation of ensemble parameters 67
552 Distribution formulation 70
553 Temporal development of model uncertainty 71
Contents
xiii
554 Potential 73
5 6 Monte Carlo Simulation (MCS) 76
5 7 Lagged Average Forecasting (LAF) 76
6 Results 77
6 1 Evaluation of the LiDAR Wake Vortex Measurements 77
611 Impact of initial height on descent and decay 77
612 Impact of wind speed and direction on descent and decay 79
613 Comparison of the WakeMUC measurements with D2P 81
6 2 Assessment of the Ensemble Performance 85
621 Deterministic Performance 86
622 Probabilistic Performance 95
623 Spread-error correlation 100
7 Discussion 105
7 1 LiDAR Measurement Evaluation 105
7 2 Multi-Model Ensemble Wake Vortex Prediction 105
721 Deterministic benefit of the ensemble approach 105
722 Probabilistic benefit of the ensemble approach 107
723 Skill distribution 115
724 Effort and benefit 116
725 Concept of operations 116
8 Conclusion and Outlook 123
A Appendix 127
A l Model Correlation 127
A 2 Model Performance 128
A 3 LiDAR Measurement Evaluation 130
A 4 Rare But Dangerous 132
A 5 Extraordinary Measured Landings 135
A 6 Combined Confidence Areas for Vortex Position 140
Bibliography 143
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| topic_facet | Vorhersagbarkeit Bayes-Verfahren Strömungsmesstechnik Modell Flugzeug Wirbelschleppe Stochastik Hochschulschrift Forschungsbericht |
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