Multi-Model Ensemble Wake Vortex Prediction

  • Multi-Model Ensemble Wirbelschleppenvorhersagen

Körner, Stephan; Stumpf, Eike (Thesis advisor); Breitsamter, Ch. (Thesis advisor)

Köln : Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (2017)
Buch, Doktorarbeit

In: Forschungsbericht / DLR, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt 2017-44
Seite(n)/Artikel-Nr.: xviii, 155 Seiten

Dissertation, RWTH Aachen University, 2017

Kurzfassung

Als Folge des Auftriebs entsteht hinter den Tragflächen eines Flugzeugs ein komplexes Strömungsfeld, welches sich im Weiteren zu einem gegensinnig rotierenden Wirbelpaar formiert. Aufgrund des Rollmomentes, welches die Wirbel induzieren können, stellen sie eine potentielle Gefahr für den nachfolgenden Luftverkehr dar. Um gefährliche Zwischenfälle zu vermeiden, wurden in der Vergangenheit Wirbelschleppenmodelle entwickelt, welche in Abhängigkeit der meteorologischen Bedingungen und der Flugzeugparameter die Position und Stärke der Wirbel vorhersagen können. Diese Arbeit untersucht, ob die Vorhersage durch Kombination verschiedener unabhängiger Modelle in einem Multi-Model Ensemble weiter verbessert werden kann. Dieser Ansatz konnte bei anderen Anwendungen die Genauigkeit der deterministischen Vorhersagen erhöhen und verlässliche probabilististische Vorhersagen generieren. Dazu werden Modelle der NASA (APA 3.2, APA 3.4, TDP 2.1) und des DLR (D2P) mit den Methoden Direct Ensemble Averaging, Reliability Ensemble Averaging und Bayesian Model Averaging kombiniert. Die Ensemble-Vorhersagen werden anhand von Wirbelschleppenmessungen validiert und dem jeweils besten Modell gegenübergestellt.

Einrichtungen

  • Lehrstuhl und Institut für Luft- und Raumfahrtsysteme (ILR) [415310]

Identifikationsnummern