Holistic projection of aircraft operability during early design

Abstract

Les performances opérationnelles des avions sont l’un des facteurs clés de la rentabilité des compagnies aériennes et de la satisfaction des usagers. Au même titre que la sécurité et les performances techniques, les performances opérationnelles des avions doivent être anticipées dès les premières étapes du développement afin de concevoir un avion qui puisse répondre pleinement aux exigences opérationnelles.La capacité d’un avion à répondre aux exigences opérationnelles est appelée ‘opérabilité’ de l’avion.L’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie pour modéliser et projeter de manière globale et holistique, l’opérabilité d’un système d’intérêt pouvant être l’avion dans son ensemble ou une sous-partie de l’avion dès les premières phases de conception, afin de comparer différentes solutions de conception et de permettre aux décideurs de sélectionner celle qui répondra le mieux aux exigences opérationnelles. Cette méthodologie combine différentes techniques de modélisation et de simulation afin d’utiliser au mieux les connaissances des experts et les données en service disponibles chez Airbus.Les paramètres d’opérabilité des avions ont été formalisés à deux niveaux d’abstraction.Le premier niveau permet la prise en compte d’événements techniques précis pouvant survenir sur une définition technique détaillée du système d’intérêt. Le second niveau est adapté à la phase amont de conception, quand seuls les composants principaux de l’avion sont identifiés. La projection de l’opérabilité de l’avion en phase amont repose sur une approche innovante faisant appel à des paramètres d’opérabilité de haut niveau qui intègrent plusieurs propriétés des composants majeurs de l’avion. Une approche de modélisation stochastique a été utilisée pour traiter la nature hautement incertaine des opérations de l’avion en développant différents types de machines à états finis pour représenter et simuler les opérations de l’avion. Des modèles d’opérabilité ont été développés à l’aide de réseaux bayésiens pour prédire les performances opérationnelles des nouvelles solutions de conception et évaluer l’influence des principaux facteurs. Les résultats de projection quantitatifs obtenus grâce à cette méthodologie sont prometteurs et ouvrent la voie vers le développement d’une méthodologie industrielle à la fois mieux adaptée aux phases amont de conception et prenant en compte de manière plus formelle les données des avions en exploitation.Aircraft operational performance is one of the key drivers to airline profitability and passenger satisfaction. Along with safety and technical performance, aircraft operational performance needs to be projected from the early stages of development to design an aircraft that can fully meet the expectations of airlines and passengers.The ability of an aircraft to meet its operational requirements is called as aircraft‘operability’.The goal of this thesis is to develop a methodology to model and project the operability of a system of interest which can be the whole aircraft or a part of aircraft in aholistic way during early design. This helps compare different design solutions and allows decision makers to select the one that will best meet the operational requirements.This methodology combines different modeling and simulation techniques to make the best use of expert knowledge and in-service data available at Airbus.Aircraft operability parameters were formalized at two levels of abstraction. Thefirst level considers the precise technical issues that may occur on a detailed technical definition of the system of interest. The second level corresponds to the early design phase where only the aircraft major components are identified. A novel methodology was developed to project aircraft operability during early design using high level operability parameters that integrate several properties of the aircraft’s major components. A stochastic modeling approach has been used to address the highly uncertain nature of aircraft operations by developing different kinds of finite state machines to represent and simulate aircraft operations. Operability models were developed using Bayesian networks to predict the operational performance of newdesign solutions and assess the influence of major drivers of aircraft operational performance.The quantitative projection results obtained from this methodology look promising to pave the way for the development of an industrialized tool that is well adapted to early design phases and considers aircraft in-service data more formally