4D Fuel Optimal Trajectory Generation from Waypoint Networks

The purpose of this thesis is to develop a trajectory optimization algorithm that finds a fuel optimal trajectory from 4D waypoint networks, where the arrival time is specified for each waypoint in the network. Generating optimal aircraft trajectory that minimizes fuel burn and associated environmental emissions helps the aviation industry cope with increasing fuel costs and reduce aviation induced climate change, as CO2 is directly related to the amount of fuel burned, therefore reduction in fuel burn implies a reduction in CO2 emissions as well. A single source shortest path algorithm is presented to generate the optimal aircraft trajectory that minimizes the total fuel burn between the initial and final waypoint in pre-defined 4D waypoint networks. In this work the 4D waypoint networks only consist of waypoints for climb, cruise and descent phases of the flight without the takeoff and landing approach. The fuel optimal trajectory is generated for three different lengths of flights (short, medium and long haul flight) for two different commercial aircraft considering no wind. The Results about the presented applications show that by flying a fuel optimal trajectory, which was found by implying a single source shortest path algorithm (Dijkstra’s algorithm) can lead to reduction of average fuel burn of international flights by 2.8% of the total trip fuel. By using the same algorithm in 4D waypoints networks it is also possible to generate an optimal trajectory that minimizes the flight time. By flying this trajectory average of 2.6% of total travel time can be saved, depends on the trip length and aircraft types.Esta tese tem como objetivo desenvolver um algoritmo de otimização de trajetória que permita encontrar uma trajetória de combustível ótima em uma redes de waypoint em 4D, onde o tempo de chegada é específico para cada waypoint da rede. Ao criar uma trajetória ótima que minimize o consumo de combustível da aeronare e as suas respetivas emissões poluentes, ajuda a indústria da aviação não só a lidar com o aumento nos custos dos combustíveis, bem como a reduzir a sua contribuição nas alterações climáticas, pois o CO2 está diretamente relacionado com a quantidade de combustível queimado, logo uma redução no seu consumo implica que haja também uma redução nas emissões de CO2. O algoritmo “single source shortest path” é utilizado de forma a gerar uma trajetória ótima, que minimize o consumo de combustível entre o waypoint inicial e final de redes pré-definida de waypoint em 4D. Neste trabalho, esta redes consiste num conjunto de waypoints inseridos apenas nas fases de voo de subida, cruzeiro e descida, ignorando assim as fases de descolagem e aterragem. A trajetória de combustível ótima é criada para dois aviões comerciais diferentes em três distâncias de voo também diferentes (voo curto, médio e longo), sem considerar o vento. Os resultados deste trabalho mostram que ao voar numa trajetória de combustível ótima, obtida através do algoritmo “single source shortest path” (Dijkstra’s algorithm), é possível reduzir o consumo total de combustível numa média de 2.8%, em voos internacionais. Utilizando o mesmo algoritmo numa rede de waypoints em 4D é também possível encontrar uma trajetória ótima que minimize o tempo de voo numa media de 2.6% do tempo total, consoante a distância da viagem e do tipo de aeronave

Radicalism Leading to Violent Extremism in Canada: A Multi-Level Analysis of Muslim Community and University Based Student Leaders’ Perceptions and Experiences

Recently, more than 150 Canadians have joined the Islamic State (IS) in the Middle East, causing alarm among both Canadian policy makers and the general citizenry. One of the most salient questions related to this development pertains to the factors that drove these young people to extremism. Most experts posit that extremism is caused by multiple factors embedded in our social, economic, geopolitical, and cultural processes. However, evidence to support such claims is still poor as limited primary research has been done in Canada to understand, explain, and identify radicalism’s causes, its main drivers, and its global-local linkages. Due to their emphasis on policy and federal law enforcement, studies of radicalism in Canada have proven inadequate in outlining a comprehensive understanding of the psycho-social conditions that might be associated with the radicalization process. Considering the above gaps, this research draws upon three studies in order to map the perceptions of the leadership of Islamic community-based organizations and university-based student organizations with regards to issues related to social conflict, terrorism, and counter-terrorism in Canada. The objective of this study is to both document the existence of radicalism and to determine the role of critical social issues that may potentially contribute to this phenomenon. In addition, this paper will hopefully elaborate on the results of a multi-level (macro, meso, and micro) analysis of the social factors which act as key drivers of radicalism through the use of qualitative methods and the aid of social conflict and social-psychological theoretical lenses. Finally, the study concludes by exploring the Canadian national counter-terrorism (CT) strategy’s effectiveness in countering radicalization.

4D commercial trajectory optimization for fuel saving and environmemtal impact reduction

The main purpose of the thesis is to optimize commercial aircraft 4D trajectories to improve flight efficiency and reduce fuel consumption and environmental impact caused by airliners. The Trajectory Optimization Problem (TOP) technique can be used to accomplish this goal. The formulation of the aircraft TOP involves the mathematical model of the system (i.e., dynamics model, performance model, and emissions model of the aircraft), Performance Index (PI), and boundary and path constraints of the system. Typically, the TOP is solved by a wide range of numerical approaches. They can be classified into three basic classes of numerical methods: indirect methods, direct methods, and dynamic programming. In this thesis, several instances of problems were considered to optimize commercial aircraft trajectories. Firstly, the problem of optimal trajectory generation from predefined 4D waypoint networks was considered. A single source shortest path algorithm (Dijkstra’s algorithm) was applied to generate the optimal aircraft trajectories that minimize aircraft fuel burn and total trip time between the initial and final waypoint in the networks. Dijkstra’s Algorithm (DA) successfully found the path (trajectory) with the lowest cost (i.e., fuel consumption, and total trip time) from the predefined 4D waypoint networks. Next, the problem of generating minimum length optimal trajectory along a set of predefined 4D waypoints was considered. A cubic spline parameterization was used to solve the TOP. The state vector, its time derivative, and control vector are parameterized using Cubic Spline Interpolation (CSI). Consequently, the objective function and constraints are expressed as functions of the value of state and control at the temporal nodes, this representation transforms the TOP into a Nonlinear Programming (NLP) problem, which is then solved numerically using a well-established NLP solver. The proposed method generated a smooth 4D optimal trajectory with very accurate results. Following, the problem considers generating optimal trajectories between two 4D waypoints. Dynamic Programming (DP) a well-established numerical method was considered to solve this problem. The traditional DP bears some shortcomings that prevent its use in many practical real-time implementations. This thesis proposes a Modified Dynamic Programming (MDP) approach which reduces the computational effort and overcomes the drawbacks of the traditional DP. The proposed MDP approach was successfully implemented to generate optimal trajectories that minimize aircraft fuel consumption and emissions in several case studies, the obtained optimal trajectories are then compared with the corresponding reference commercial flight trajectory for the same route in order to quantify the potential benefit of reduction of aircraft fuel consumption and emissions. The numerical examples demonstrate that the MDP can successfully generate fuel and emissions optimal trajectory with little computational effort, which implies it can also be applied to online trajectory generation. Finally, the problem of predicting the fuel flow rate from actual flight data or manual data was considered. The Radial Basis Function (RBF) neural network was applied to predict the fuel flow rate in the climb, cruise, and descent phases of flight. In the RBF neural network, the true airspeed and flight altitude were taken as the input parameters and the fuel flow rate as the output parameter. The RBF neural network produced a highly accurate fuel flow rate model with a high value of coefficients of determination, together with the low relative approximation errors. Later on, the resulted fuel flow rate model was used to solve a 4D TOP by optimizing aircraft green cost between two 4D waypoints.O principal objetivo desta tese é otimizar as trajetórias em 4D de aeronaves comerciais, de forma a melhorar a eficiência de voo e reduzir o consumo de combustível e o impacto ambiental causado pelos aviões. A técnica de otimização de trajetória pode ser utilizada para atingir este objetivo. A formulação do problema de otimização de trajetória de uma aeronave envolve o modelo matemático do sistema (isto é, modelo de dinâmica, modelo de desempenho, e modelo de emissões de aeronaves), a função objetiva e os limites e restrições do sistema. Normalmente, o problema de otimização de trajetória é solucionado por uma ampla variedade de abordagens numéricas, que podem ser classificadas em três classes básicas de métodos numéricos: métodos indiretos, métodos diretos e programação dinâmica. Nesta tese, foram consideradas várias instâncias de problemas para otimizar trajetórias de aeronaves comerciais. Em primeiro lugar, foi considerado um problema de geração de trajetória ótima em 4D a partir de redes de waypoints predefinidas. Para tal, foi aplicado um algoritmo de single source shortest path (neste caso, algoritmo de Dijkstra), de forma a gerar trajetórias ótimas que minimizem o consumo de combustível da aeronave e o seu tempo total de viagem. O algoritmo de Dijkstra encontrou com sucesso a trajetória com menor custo, isto é, a trajetória de menor consumo de combustível e menor tempo total de viagem, a partir da rede predefinida de waypoints. Em seguida, foi considerado o problema de gerar uma trajetória ótima em 4D de comprimento mínimo ao longo de um conjunto de waypoints predefinidos. Para tal, foi utilizada uma parametrização da spline cúbica. O vetor de estado, a sua derivada e o vetor de controlo são parametrizados utilizando a interpolação cúbica da spline. Consequentemente, a função objetivo e as restrições são expressas como funções do valor de estado e controlo nos nós temporais. Esta representação transforma o problema de otimização de trajetória em um problema de programação não-linear, que por sua vez, é resolvido numericamente por um solucionador já bem estabelecido de programação não-linear. O método proposto gerou uma trajetória ótima em 4D com resultados precisos. Posteriormente, considerou-se o problema de geração de trajetórias ótimas em 4D entre dois waypoints. Para solucionar este problema foi utilizado a programação dinâmica que é um método numérico já bem estabelecido. A programação dinâmica apresenta algumas deficiências que impedem o seu uso em muitas aplicações práticas de tempo-real. Por isso, esta tese propõe uma abordagem de programação dinâmica modificada que reduz o esforço computacional e supera as desvantagens do Programação Dinâmica tradicional. A abordagem programação dinâmica modificada proposta, foi implementada com sucesso em vários casos de estudo, em que foram geradas trajetórias ótimas que minimizam o consumo de combustível da aeronave e as suas emissões. Estas trajetórias são, posteriormente, comparadas com a trajetória de voo comercial de referência, para quantificar a potencial redução do consumo de combustível da aeronave e das suas emissões. Os exemplos numéricos demonstram que a programação dinâmica modificada pode gerar com sucesso e com pouco esforço computacional trajetórias ótimas para o combustível e as emissões, o que sugere que este método pode ser aplicado em situações online, isto é, geração de trajetórias online. Por fim, foi considerado o problema de previsão da taxa temporal de consumo de combustível (FF) a partir de dados de voo reais. A rede neural da função de base radial (RBF) foi aplicada para prever a essa mesma taxa temporal nas fases de voo: subida, cruzeiro e descida. Na aplicação da rede neural RBF, a velocidade real e a altitude de voo foram consideradas como parâmetros de entrada e a FF foi considerada como parâmetro de saída. A rede neural RBF foi capaz de produzir um modelo adequado para estimar corretamente essa taxa temporal, com um elevado valor de coeficientes de determinação, juntamente com baixos valores nos erros relativos de aproximação. Posteriormente, este modelo de FF foi utilizado para resolver o problema de otimização de trajetórias em 4D, em que o custo total entre dois waypoints foi otimizado

Generating Time Optimal Trajectory from Predefined 4D waypoint Networks

The main purpose of this paper is to develop a trajectory optimization method to generate optimal trajectories that minimize aircraft total trip time between the initial and final waypoint in predefined 4D waypoint networks. In this paper, the 4D waypoint networks only consist of waypoints for climb, cruise and descent approach without the take-off and landing approach phases. The time optimal trajectory is generated for three different lengths of flights (short, medium, and long-haul flight) for two different commercial aircraft and considering zero wind condition. The Results about the presented applications show that by flying a time optimal trajectory, which was found by applying a single source shortest path algorithm (Dijkstra’s algorithm), can lead to the reduction of average travel time by 2.6% with respect to the total trip time.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Wetland Sanctuary Co-management and Conflict: An Exploratory Study of the Impacts of the Baikka Beel Project in Bangladesh

In 2003, the Government of Bangladesh declared Baikka Beel, a 100-hectare wetland in the north-eastern part of the country, as a permanent wetland sanctuary conservation project intended to preserve its fish breeding and bio-diversity. Within the framework of the Borogangina Resource Management Organisation, a co-managed project was launched with the support of the USAID. Through a community husbandry initiative several NGOs and one multi-national company also took part in the project. Field research was conducted in 2012 to explore the socio-economic and environmental impacts of the co-managed project. The research revealed that the primary dependent group (i. e. the fishermen) who live in the surrounding vicinity were excluded from the co-management process and that the project impacted their economic, social, political and cultural lives considerably. The top-down approach apparently failed to persuade relevant stakeholders to buy in, resulting in a conflict among three relevant project stakeholder groups as they perceived and pursued their interests on a piecemeal basis