Journal influence
Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)
Bookmark
Next issue
№4
Publication date:
09 September 2024
Estimation of advanced characteristics of airoplanes using cluster analysis
Date of submission article: 15.04.2015
UDC: 303.732.4
The article was published in issue no. № 3, 2015 [ pp. 93-96 ]Abstract:The development of new types of light airplanes requires justification for passenger and weight-lifting capacities. The fundamental works [2] describe crucial problems of aircraft development for various purposes and methods of their solutions. The problems also concern the issues of general design of airplanes’ particular parts. The article pays attention to finding a solution for automation of the design objective: the effective algorithm of modified cluster data analysis for passenger air travel was developed and software-implemented. In short, based on the literature review, the authors explain the necessity of designing a local airplane with passenger capacity up to nineteen people. The development of an airplane for a specific airline operation takes into account the following parameters: transit range, the amount of passengers and weight of commercial cargo. In case of using cluster analysis classic approaches (K-means or K-medians with a finite number of clusters), in each cluster there will be airline operations exceeding aircraft capabilities with cluster specifications. Moreover, each airline operation represents a point in a three-dimensional space, each axis has a different dimension (kilometres, the amount of passengers, kilograms). Therefore, the problem of measuring the distance in this kind of a dimension arises: it is impossible to select the effective metric in such a dimension. That's why instead of the above-mentioned classic approach the authors used the original method of changing from three-dimensional to one-dimensional space for cluster analysis. It allows using a general Euclidean metric. The criteria of stopping the algorithm is offered and justified. The actual data of 1017 airline operations was processed. The acquired results can be used by aircraft designers and engineers working on aircraft concepts.
Аннотация:Проектирование новых типов легкомоторных самолетов требует обоснования предполагаемой пассажировме-стимости и грузоподъемности. В фундаментальных трудах излагаются основные подходы, задачи и методы их решения, связанные с общим проектированием самолетов различного назначения, а также вопросы проектирования отдельных частей самолета. В настоящей статье уделено внимание именно автоматизации решения проектной задачи: разработан и программно реализован эффективный алгоритм модифицированного кластерного анализа данных пассажирских авиаперевозок. На основе имеющихся в литературе данных кратко обосновывается необходимость проектирования отечественного самолета пассажировместимостью до 19 человек. При проектировании борта, харак-теризующего конкретную авиаперевозку, учитывались следующие параметры: дальность перелета, количество пассажиров и вес коммерческого груза. В случае использования классических подходов кластерного анализа (K-means или K-medians с конечным количеством кластеров) в каждом кластере будут находиться авиаперевозки, превышающие возможности самолета, с характеристиками, соответствующими характеристикам кластера. Каждая перевозка представляет собой точку в трехмерном пространстве, оси которого имеют разную размерность (км, количество пассажиров, кг), поэтому возникает проблема измерения расстояния в таком пространстве, так как подобрать эффективную метрику в нем не представляется возможным. В связи с этим использован не упомянутый классический подход, а оригинальный метод перехода от трехмерного к одномерному пространству для кластерного анализа. Предложен и обоснован критерий остановки алгоритма. Обработаны реальные данные о 1 017 конкретных авиаперевозках. Полученные результаты могут быть использованы проектировщиками самолетов и инженерами, занимающимися разработкой облика самолета.
Authors: Vestyak V.A. (kaf311@mai.ru) - Moscow Aviation Institute (National Research University, Moscow, Russia, Ph.D, Malashkin A.V. (malashkin_a_v@mail.ru) - Moscow Institute of Electronics and Mathematics (National Research University, Higher School of Economics), Moscow, Russia, Ph.D, Malashkin A.A. (malashkin.andrey@mail.ru) - Radio-Technical and Information Systems, Moscow, Russia | |
Keywords: data analysis, cluster analysis, cluster, airline operations, airplane design |
|
Page views: 8941 |
Print version Full issue in PDF (8.21Mb) Download the cover in PDF (1.09Мб) |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=4034&lang=&lang=&like=1&lang=en |
Print version Full issue in PDF (8.21Mb) Download the cover in PDF (1.09Мб) |
The article was published in issue no. № 3, 2015 [ pp. 93-96 ] |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Разработка базы данных и конвертера для извлечения и анализа специализированных данных, получаемых с медицинского аппарата
- Оценка результатов кластеризации при использовании различных критериев качества
- Настройка выполнения параллельных программ
- Контрольно-пиксельно-кластерный алгоритм оценки воздействия химических загрязнений на лесные массивы по спутниковым фотоизображениям
- Разработка прецедентного модуля для идентификации сигналов при акустико-эмиссионном мониторинге сложных технических объектов
Back to the list of articles