本报告中提供的大部分商业空中交通数据均来自美国运输部 (USDOT)、运输统计局、航空公司统计报告。所有提供定期航班的航空公司都必须向此数据库报告。USDOT 航空公司数据仅包括为一个或多个社区提供定期航班的空中出租车的报告,因此许多空中出租车无需报告其交通量。因此,这些数据中商业空中交通量被低估了。空中出租车运营的估计值来自其他数据来源,并在本报告的第 5 部分进行了总结,附录中提供了详细估计值。如果没有空中出租车交通数据,区域商业交通量就会被低估,并且无法确定空中出租车交通的路线。
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未能在Uber Elevate推出。第六版第5章的开头案例是关于UberAir启动航空出租车服务计划的Uberair;第7版第5章的开头案例是关于Uber撤回计划推出自己的航空出租车服务以及其他仍在前进的公司的计划。此案强调了推出像航空出租车服务一样新的挑战。虽然电池寿命和飞行时间仍被视为需要改进的领域,但该市场面临的主要挑战现在是监管和基础设施以面向基础设施的:EVTOLS将在哪里?谁将规范空中交通?如何?evtols会太嘈杂吗?EVTOL会由飞行员或自主驾驶吗?从Uber可能试图过早进入该市场的情况下,很容易得出结论,但尚不清楚其余的玩家(几乎所有是全部致力于生产Evtols的制造初创公司)是否会更好。
第2部分:我们将安排在出租车上接您,将您带到大国王街(医院附近)的太平洋放射学。大脑扫描预约大约需要45分钟。我们将安排出租车再次带您回家。我们支付出租车。我们使用出租车,因为我们不能迟到太平洋放射学。我们必须发出3天的通知才能取消约会;如果我们不及时取消它,我们仍然必须支付扫描的全部价格,即675美元。
(1) 加拿大运输安全委员会 (TSB) 建议 A09-02 (2009) 部分内容指出:“多年来,CRM 培训已发展成为一种有效的工具。现代、精心设计的 CRM 培训现在包括威胁和错误管理等概念。鉴于最近缺乏针对空中出租车和通勤机组人员的 CRM 培训所带来的风险,委员会建议:交通部要求商业航空运营商为加拿大航空法规 (CARs) 第 703 部分空中出租车运营和 CARs 第 704 部分通勤运营提供现代机组资源管理 (CRM)。
使用外部电动牵引装置滑行的飞机可以显著减少地面作业产生的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。我们开发了一个离散事件模拟和成本模型来调查滑行道拥堵情况,并制定了使用电动牵引车 (e-tractors) 的综合等效年成本 (EAC) 估算。该模型结合了碰撞和冲突避免以及牵引服务中断。实验确定了产生最低 EAC 的电动牵引车数量。案例研究考虑了蒙特利尔-特鲁多国际机场的三种电动滑行方案。我们的研究结果表明,当电动牵引车的容量与需求一致时,在减少燃料消耗和二氧化碳排放方面具有巨大的潜力,对滑行时间的影响有限。然而,高度的不确定性阻碍了关于成本效益的明确结论。建模方法可以根据正在进行的现场测试数据以及来自航空公司、机场和代理机构的输入进行更新,并用于测试新的滑行策略、制定电子牵引车实施计划以及为资本预算流程提供信息。
飞机滑行时使用外部电动牵引装置可以显著减少地面作业产生的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。我们开发了一个离散事件模拟和成本模型来调查滑行道拥堵情况,并制定了使用电动牵引车 (e-tractors) 的综合等效年成本 (EAC) 估算。该模型结合了碰撞和冲突避免以及牵引服务中断。实验确定了产生最低 EAC 的 e-tractors 数量。案例研究考虑了蒙特利尔特鲁多国际机场的三种电动滑行场景。我们的研究结果表明,当 e-tractor 容量与需求一致时,在减少燃料消耗和 CO 2 排放方面具有巨大潜力,而对滑行时间的影响有限。然而,高度的不确定性阻碍了关于成本效益的明确结论。建模方法可以根据正在进行的现场测试数据和来自航空公司、机场和代理机构的输入进行更新,并用于测试新的滑行策略、制定 e-tractor 实施计划并为资本预算过程提供信息。
摘要 - 航空出租车延误对全球机场和航空公司造成不利影响,导致航空拥堵,空中交通管制员/飞行员工作量,错过的乘客连接以及由于过多的油耗而导致的不利环境影响。有效解决出租车延误需要随机和不确定的空中运营,涵盖飞机的推力,滑行道运动和跑道起飞。随着混合模式跑道运营的实施(同一跑道上的到达)以适应预计的交通增长,预计Airside操作的复杂性将大大增加。在增加的交通需求增加,发展有效的倒退控制(也称为出发计量)(DM)的情况下,政策是一个具有挑战性的问题。dm是一个空中拥塞管理程序,它控制着出发的回压时间,旨在通过将出租车等待时间转移到大门来减少出租车延误。在混合模式跑道操作下,DM还必须保持足够的跑道压力(跑道附近的出发队列进行起飞),以利用即将到来的飞机蒸汽内的可用出发插槽。虽然高压率可能会导致出发队列的延长,但导致出租车延迟的增加,但低压率可能导致到达到达的流之间空的空位,从而导致跑道吞吐量减少。这项研究介绍了基于混合模式跑道操作的基于深的增强学习(DRL)的DM方法。我们在马尔可夫决策过程框架中提出了DM问题,并使用新加坡樟宜机场表面运动数据模拟Airside操作并评估不同的DM策略。使用时空事件图鉴定出预测性空中热点,并作为对DRL代理的观察。我们的基于DRL的DM方法利用推回率作为代理的行动和奖励成型,以动态调节推力率,以改善跑道利用率和不确定性下的出租车延迟管理。基于对其他基线的基于DRL的DM策略进行基准测试,证明了我们方法的出色性能,尤其是在高流量密度方案中。在新加坡樟宜机场的典型一天中,总部位于DRL的DM平均减少了1-3分钟的峰值出租车时间,节省了26.6%的燃油消耗,并有助于更环保和可持续的Airside行动。