Binnen de Specific Category van onbemande luchtvaart ligt de nadruk op risicogebaseerde benadering. In tegenstelling tot de gecertificeerde categorie of bemande luchtvaart, waarbij het hoogste risico wordt aangenomen vanwege de betrokkenheid van mensenlevens, biedt de Specific Category de mogelijkheid om operationele beperkingen en context in te brengen als mitigatie van risico. Hierdoor kunnen de veiligheidsvereisten proportioneel aangepast worden aan het concrete scenario van de vlucht.

De kern van dit concept is de aanname dat de missie, mits uitgevoerd binnen de strikt gedefinieerde beperkingen van het operationele concept (ConOps), een verlaagd risicoprofiel heeft. Denk aan een vlucht met een onbemand toestel boven een onbewoond gebied. In zo’n geval is de kans op schade aan derden verwaarloosbaar klein, zelfs bij technische defecten of een crash. De veiligheid is dus gegarandeerd zolang de operatie binnen zijn vooraf bepaalde limieten blijft. Echter, zodra het toestel deze grenzen overschrijdt — bijvoorbeeld door een bewoond gebied te vliegen — stijgt het risico exponentieel.

Hier komt het concept van safe operation monitoring naar voren: een systeem dat niet enkel de toestand van het luchtvaartuig bewaakt, maar ook de naleving van de operationele limieten, zoals vastgelegd in het ConOps. Het falen van dit monitoringssysteem kan directe gevolgen hebben voor de veiligheid, aangezien het de risico-verlagende randvoorwaarden ondermijnt waarop de operationele goedkeuring gebaseerd is. De betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van dit systeem moeten dus uitzonderlijk hoog zijn.

Binnen deze monitoring worden verschillende dimensies onder toezicht gehouden: missieparameters zoals trajectafwijking of brandstofverbruik; toestandsvariabelen van het luchtvaartuig zoals trillingen of prestatiecurves; sensorprestaties zoals signaalkwaliteit en responsiviteit; en omgevingsfactoren zoals bevolkingsdichtheid of weersomstandigheden. Ook hardwarekenmerken, zoals CPU-belasting en geheugenverbruik, vallen hieronder. Elk van deze parameters heeft een verschillende mate van monitorbaarheid en niet voor elke parameter zijn duidelijke grenswaarden te definiëren. Het definiëren van normale en afwijkende operationele waarden voor deze grootheden is een belangrijk onderwerp voor toekomstig onderzoek.

Een cruciaal onderdeel van deze veilige monitoring is geofencing — een virtuele afbakening van het toegestane vlieggebied. In dit kader worden concepten uit SORA (Specific Operations Risk Assessment) gehanteerd, waaronder Flight Geography (het nominale vliegvolume), Contingency Volume (voor herstelscenario’s) en Risk Buffer (voor noodprocedures). Zodra het toestel het nominale volume dreigt te verlaten, treden er automatisch mitigerende acties in werking, zoals routecorrecties of in laatste instantie een veilige beëindiging van de vlucht.

De technische implementatie van geofencing vereist een algoritme dat realtime detecteert of het toestel de virtuele grens overschrijdt. Dit wordt gerealiseerd door de vluchtgeografie te modelleren als een polygonale keten in 2D, waarbij de hoogte afzonderlijk bewaakt wordt. Door gebruik te maken van trajectsampling van het toestel en het berekenen van lijnsnijpunten tussen gevlogen segmenten en grenssegmenten van de polygonale keten, kan een overschrijding onmiddellijk worden vastgesteld. Hierbij wordt o.a. de Jordan Curve Theorem toegepast om vast te stellen of het toestel zich binnen of buiten de grens bevindt.

Zodra een overschrijding wordt vastgesteld, bepaalt het systeem of een herstelmanoeuvre mogelijk is of dat een definitieve vluchtbeëindiging noodzakelijk is. De overgang tussen deze twee types mitigatie is cruciaal voor het behoud van veiligheid zonder overmatige operationele beperkingen op te leggen.

Wat essentieel is voor de lezer om te begrijpen, is dat het vertrouwen op risicogebaseerde categorieën zoals de Specific Category niet betekent dat er minder strikte veiligheidsmaatregelen gelden, maar dat deze maatregelen anders worden geïnterpreteerd en toegepast. De veiligheid wordt hier niet afgedwongen door structurele certificatie, maar door dynamische, contextuele en technische controlemechanismen zoals veilige operationele monitoring. Het betekent ook dat de betrouwbaarheid van detectie-algoritmen, datakwaliteit en de robuustheid van het systeem om binnen milliseconden te reageren op grensoverschrijdingen van cruciaal belang zijn. De interactie tussen systeemintelligentie en vooraf gedefinieerde veiligheidslimieten vormt het hart van moderne operationele veiligheid in onbemande luchtvaart.

Hoe energie en risicoclassificatie van een gyrocopter de operationele veiligheid beïnvloeden

De energie die een luchtvaartuig kan ontwikkelen, heeft directe invloed op zowel de operationele veiligheid als de risicoclassificatie tijdens de vlucht. Dit geldt in het bijzonder voor onbemande luchtvaartuigen, zoals de gyrocopter, waarvoor de specifieke energiekenmerken bepalen hoe veilig de operatie is, vooral in termen van mogelijke risico's voor de grond en de lucht.

De terminale snelheid, die een van de kernaspecten is van de kinetische energie van een luchtvaartuig, wordt berekend met behulp van de massa van het voertuig, de zwaartekrachtconstante en de luchtdichtheid. Voor een gyrocopter met een massa van 420 kg, een zwaartekrachtconstante van 9.81 m/s² en een luchtdichtheid van 1.225 kg/m³, wordt de terminale snelheid (Vterm) berekend door de formule √(Vterm) = 2mg ≈ m * 82 * CdρA * s. Dit geeft een kinetische energie van Ekin,term ≈ 1413 kJ bij de terminale snelheid. Deze snelheid wordt alleen bereikt na een voldoende lange vrije val, wat betekent dat de werkelijke energie die tijdens de vlucht wordt gegenereerd, vaak lager is dan het theoretische maximum dat wordt berekend bij terminale snelheid.

De maximale potentiële energie die kan worden verkregen bij een vlucht tot een hoogte van 150 meter boven de grond wordt berekend als Epot = mgh ≈ 618 kJ, waarbij m de massa van het voertuig is en h de hoogte boven de grond is. Naast de kinetische en potentiële energie slaat de roterende rotor van de gyrocopter extra energie op, die ook bijdraagt aan het totale energiebudget van het voertuig. Deze energie wordt berekend met behulp van de traagheidsmoment (IR = 189 kgm²) en de roterende frequentie van de rotor (ωR = 34 rad/s), wat resulteert in een energie van Erotor ≈ 109 kJ. Het totaal aan energie, inclusief de kinetische energie, de potentiële energie en de energie van de rotor, wordt geschat op ongeveer 889 kJ.

Voor een gyrocopter met een typische vluchtbeweging kan de berekende energie aanzienlijk lager zijn dan de energie die wordt gegenereerd door een vastvleugelvliegtuig, dat in staat is om veel hogere snelheden te bereiken. De energie die in een vlucht wordt ontwikkeld, heeft invloed op de bepaling van de grondrisicoclassificatie (GRC). Het gebruik van deze classificaties helpt om de veiligheid van het onbemande luchtvaartuig te beoordelen, aangezien het de waarschijnlijkheid en ernst van schade aan de grond bepaalt.

De bepaling van de grondrisicoclassificatie is sterk afhankelijk van de operationele mitigaties, zoals het gebruik van een risicovrij gebied door middel van geofencing of strategische operaties die het aantal mensen dat gevaar loopt minimaliseren. De standaard procedure voor het beheren van risico's omvat ook het gebruik van passieve maatregelen zoals autorotatie, die helpt bij het verminderen van de impactenergie bij een ongecontroleerde landing. Bij een gyrocopter wordt bijvoorbeeld aangenomen dat het toestel in staat is om via autorotatie een relatief langzame, gecontroleerde landing uit te voeren. Deze techniek kan echter niet altijd worden toegepast, wat betekent dat het gebruik van passieve maatregelen in de praktijk niet altijd gegarandeerd is.

In een dergelijke context is het belangrijk te realiseren dat ondanks de theoretische energieberekeningen, de werkelijke prestaties van een gyrocopter sterk afhankelijk zijn van de omstandigheden, zoals de onderhoudstoestand van het toestel, de ervaring van de piloot, en de omgevingsfactoren die tijdens de vlucht kunnen optreden. Daarom is het cruciaal dat naast de numerieke berekeningen, de praktische toepassing en robuustheid van deze energieschattingen in verschillende vluchtomstandigheden zorgvuldig worden onderzocht.

Met betrekking tot de luchtveilige werking wordt een air risk class (ARC) bepaald op basis van de vluchtomstandigheden. In de context van een gyrocopter-operatie wordt deze vaak geclassificeerd als ARC-a, wat betekent dat de vlucht binnen een gecontroleerd luchtruim met visueel contact met de bestuurder plaatsvindt. In gevallen van inkomend luchtverkeer heeft de piloot de mogelijkheid om ontwijkmanoeuvres uit te voeren of de vlucht onmiddellijk te beëindigen. Het vermogen om snel en effectief op te treden in noodsituaties speelt een cruciale rol bij het minimaliseren van de risico's.

Tenslotte, het is essentieel om te begrijpen dat de risicoanalyse van onconventionele vliegtuigen zoals gyrocopters, niet alleen moet steunen op de theoretische berekeningen van energie en risico, maar ook op de feitelijke operationele veiligheid van het toestel, de effectiviteit van de risicobeperkingsmaatregelen, en de robuustheid van de vluchtsystemen. Bij het bepalen van de operationele veiligheidsdoelen moeten er altijd adequate plannen zijn voor het geval er onverwachte storingen optreden in het systeem of als er menselijke fouten plaatsvinden.

Hoe Geofencing en UAV-simulaties kunnen bijdragen aan de efficiëntie van lage-vlucht drones

Geofencing, het afbakenen van geografische gebieden met behulp van technologieën zoals GPS en RFID, speelt een cruciale rol in de operationele controle en veiligheid van onbemande luchtvaartuigen (UAV's), met name in scenario's waarin de luchtverkeersdichtheid en omgeving een grote rol spelen. In de context van lage-vlucht UAV's, zoals drones voor pakketbezorging of logistieke toepassingen, wordt geofencing vaak gebruikt om vluchtpaden te definiëren en botsingen met andere vliegtuigen of obstakels te voorkomen. Dit heeft een directe impact op de efficiëntie, veiligheid en operationele kosten van UAV-operaties.

Een van de belangrijkste uitdagingen bij het gebruik van geofencing in lage-vlucht drones is het vermogen om geofence-specificaties op schaal te genereren en te beheren. Het FencyCreator-tool biedt een oplossing voor dit probleem door een gebruiksvriendelijke manier aan te bieden om geofences te schalen en op maat te maken voor verschillende UAV-scenario’s. Dit soort tools maakt het eenvoudiger om de vereiste geofencing-specificaties te ontwikkelen voor verschillende gebruiksdoelen, zoals stadsleveringen, reddingsoperaties of zelfs agrarisch gebruik van drones. Door deze geofences te automatiseren, wordt niet alleen de nauwkeurigheid verhoogd, maar wordt ook de menselijke tussenkomst geminimaliseerd, wat leidt tot meer gestroomlijnde operaties.

Daarnaast heeft de technologische vooruitgang in simulatieomgevingen een grote invloed op de prestaties van UAV’s. In de ALAADy-simulatie wordt bijvoorbeeld een holistische benadering van UAV-operaties gepresenteerd, waarbij verschillende scenario’s worden gesimuleerd, van luchtverkeersintegratie tot het testen van specifieke UAV-gedragingen in complexe omgevingen. Dit soort simulaties stelt onderzoekers en ontwikkelaars in staat om de operationele grenzen van drones te begrijpen en te verfijnen zonder dat de noodzaak voor dure testvluchten aanwezig is. Dit maakt het mogelijk om veiligheids- en prestatie-aspecten van drones te valideren voordat ze daadwerkelijk in de praktijk worden getest.

De integratie van geofencing met FPGA’s (Field Programmable Gate Arrays) biedt extra voordelen in termen van snelheid en aanpasbaarheid. Door het gebruik van FPGA’s kunnen geofence-berekeningen in real-time worden uitgevoerd, waardoor de respons van de UAV veel sneller is dan bij gebruik van traditionele processoren. Dit heeft toepassingen in systemen die echte tijdsafhankelijke beslissingen vereisen, zoals bij het omgaan met noodgevallen of veranderingen in de vluchtomstandigheden.

Wat betreft de praktische toepassing van deze technologieën, is het belangrijk te begrijpen dat de efficiëntie van een UAV-operatie niet alleen afhankelijk is van de geofencing en simulatie-tools zelf, maar ook van de manier waarop deze technologieën geïntegreerd worden in bredere systemen. Het is essentieel om de interactie tussen geofencing en andere systeemcomponenten, zoals vluchtbesturing, communicatienetwerken en veiligheidsprotocollen, te begrijpen en te optimaliseren. Drones die bijvoorbeeld vliegen in drukke stedelijke gebieden hebben andere geofencingbehoeften dan drones die in landelijke gebieden opereren. Dit betekent dat een standaard benadering van geofencing mogelijk niet altijd de meest optimale oplossing biedt voor alle operationele omstandigheden.

Verder zijn er extra overwegingen die van invloed kunnen zijn op de implementatie van geofencing voor UAV's. In sommige gevallen kan de complexiteit van het geofence-ontwerp (bijvoorbeeld in stedelijke omgevingen met veel obstakels) leiden tot operationele vertragingen of inefficiënties. Dit kan aangepakt worden door het ontwikkelen van adaptieve geofences die zich in real-time kunnen aanpassen op basis van vluchtomstandigheden, zoals veranderingen in het weer, luchtverkeer of noodgevallen. In dergelijke gevallen kan het nuttig zijn om de interactie tussen het geofence-systeem en de vluchtbesturingssoftware verder te verfijnen, zodat drones autonoom kunnen reageren op onverwachte situaties zonder menselijke tussenkomst.

Hoewel geofencing een krachtige technologie is voor het beheren van UAV-operaties, is het belangrijk te realiseren dat het slechts één aspect is van een breder systeem van luchtverkeersbeheer voor drones. Het ontwikkelen van robuuste veiligheids- en verificatieprotocollen, evenals het optimaliseren van de communicatie tussen drones en luchtverkeersleiding, zijn eveneens cruciale elementen voor het succes van UAV-operaties. In dit kader moeten simulatie-omgevingen niet alleen rekening houden met geofencing, maar ook met andere factoren, zoals verkeersdichtheid, weersomstandigheden en dynamische routeaanpassingen, om een holistische benadering van UAV-beheer te waarborgen.

Hoe verschillende systeemarchitecturen de veiligheidseisen beïnvloeden bij luchtvaartterminaties

Voor elke variant van een beëindiging, zoals vermeld in Tabel 5, moet een afzonderlijke fault tree worden opgesteld. Zonder onderbouwd bewijs van de betrouwbaarheid van de piloot, moeten de technische systemen alleen voldoen aan de eisen die zijn voorgeschreven in Stap #9. Dit betekent dat voor beide beëindigingsvarianten wordt aangenomen dat het vluchtpad de Operationele Volume zal verlaten, en de betrouwbaarheid van de verschillende systemen cruciaal is.

De eerste beëindigingsvariant houdt in dat de vlucht het Operationele Volume verlaat, en in dit geval speelt de Flight Envelope en Human Error Protection (FEHEP) component een belangrijke rol. Dit systeem moet de betrouwbaarheid van 10–4/FH waarborgen. Hoewel een DAL (Design Assurance Level) niet direct kan worden gekoppeld aan betrouwbaarheid, wordt aangenomen dat de algemene DAL D van veiligheidkritieke systemen, zoals beschreven in Sectie 4.2, de vereiste betrouwbaarheid niet zal halen. Dit wordt ondersteund door AMCRPAS. 1309, die in Tabel 9 is opgenomen. Het gevolg hiervan is dat de FEHEP en alle componenten die in dit systeem interfereren, als DAL C moeten worden ontwikkeld, terwijl andere systemen, die mogelijk verlies van het voertuig zouden veroorzaken, als DAL D worden ontwikkeld, ook al is dit niet strikt vereist door de wetgeving.

Het fault tree voor de tweede beëindigingsvariant is vergelijkbaar met dat voor de eerste variant. In deze variant vindt de beëindiging plaats vóór het verlaten van het Operationele Volume. Hier zijn de FEHEP en het bewakingssysteem gezamenlijk verantwoordelijk voor het voorkomen van het verlaten van het Operationele Volume. Deze twee systemen moeten samen voldoen aan een betrouwbaarheid van 10–4/FH. Dit betekent dat zowel de FEHEP als de componenten die daarmee interfereren, evenals het bewakingssysteem, moeten worden ontwikkeld als DAL D. Ook hier geldt dat redundantie niet verplicht is, aangezien het uitvallen van een component niet direct leidt tot een overtreding van de vereisten van Stap #9.

Bij SAIL V of VI moeten zowel Stap #9 als OSO #5 op een hoog niveau van robuustheid worden overwogen. OSO #5 vereist een niveau van integriteit waarbij de kans op een Major Failure Condition niet groter mag zijn dan 'Remote', een Hazardous Failure Condition niet vaker dan 'Extremely Remote', en een Catastrophic Failure Condition niet vaker dan 'Extremely Improbable'. Dit is een strikte set van eisen die de kans op ernstige incidenten minimaliseert. Een fout in een van de systemen kan in dit geval leiden tot een Catastrophic Failure Condition, waarvoor een hogere DAL-norm wordt vereist, bijvoorbeeld DAL B.

De specifieke voorwaarden voor falen worden in dit geval ook gedefinieerd door AMC RPAS. 1309, waarbij een fout van elk systeem, behalve het IDRS, wordt beschouwd als een Major Failure Condition. Een verlies van het voertuig of een noodlanding wordt als een Hazardous Failure Condition aangemerkt. Een fatale gebeurtenis wordt beschouwd als een Catastrophic Failure Condition. Dit betekent dat het verlaten van het Operationele Volume als een Hazardous Failure Condition wordt beschouwd, omdat het waarschijnlijk zal leiden tot een noodlanding of verlies van het voertuig. Evenzo wordt de operatie buiten de Ground Risk Buffer beschouwd als een Catastrophic Failure Condition, omdat dit waarschijnlijk zal leiden tot een crash met fatale gevolgen.

Voor de SAIL V of VI architecturen wordt in het fault tree zichtbaar dat de meeste systemen kunnen leiden tot Catastrophic Failure Conditions, wat betekent dat een DAL B noodzakelijk is. Een systeemstoring zou in dit geval ten minste een Major Failure Condition veroorzaken. Daarom worden redundantiemaatregelen toegepast om te voldoen aan de vereiste probabiliteiten. Een uitzondering kan worden gemaakt voor sommige systemen, zoals de MDS (Multi-Disciplinary Systems), die geen redundantie vereist, omdat een uitval van dit systeem slechts zou leiden tot een veilige landing bij de eerstvolgende mogelijkheid.

De SAS (Stabilisatie- en Besturingssysteem) kan geen Hazardous Failure Conditions veroorzaken, en kan daarom als DAL C zonder redundantie worden ontworpen. Dit kan echter veranderen voor bepaalde componenten in specifieke systemen, zoals een intrekbaar landingsgestel waarvan het defect in ingetrokken positie zou kunnen leiden tot verlies van het voertuig.

De PS (Power Systems) wordt verondersteld op basis van commerciële motoren te draaien. Aangezien meerdere motoren zijn geïmplementeerd, is redundantie voor elke motor niet vereist. Het IDRS (Integrated Data Retrieval System) veroorzaakt geen Major Failure Conditions en wordt daarom als DAL D zonder redundantie ontwikkeld. Echter, als dit systeem significant zou interfereren met de vlucht, bijvoorbeeld door het uitschieten van een parachute, zou dit heroverwogen moeten worden.

ARP4754A biedt de mogelijkheid om de DAL te verlagen wanneer er onafhankelijke redundantie aanwezig is. Dit zou betekenen dat systemen die normaal DAL B zouden vereisen, verlaagd kunnen worden naar DAL C als er redundantie is die de kans op een storing minimaliseert. Echter, deze mogelijkheid werd in de huidige analyse niet verder onderzocht, hoewel toekomstige analyses hier rekening mee zouden moeten houden.

Samenvattend is het cruciaal om bij de ontwikkeling van luchtvaartsystemen te begrijpen dat de betrouwbaarheid van de componenten een directe invloed heeft op de vereisten voor de DAL. Elke systeemarchitectuur heeft specifieke eisen voor redundantie, afhankelijk van de ernst van de potentiële falen van elk component. Redundantie is niet altijd verplicht, maar wordt wel toegepast wanneer de gevolgen van een falen ernstig genoeg zijn om de veiligheid in gevaar te brengen. Het naleven van de juiste DAL-eisen is essentieel voor het waarborgen van een veilige luchtvaartoperatie, vooral in het geval van systemen met een hogere kans op mislukking.

Hoe kan een kostenefficiënt transport UAS worden gerealiseerd voor dunbevolkte gebieden?

De ontwikkeling van het tweede benaderingsmodel richt zich voornamelijk op een implementatie op korte termijn, aangezien het rechtstreeks voortbouwt op de huidige technologische staat. Het technische veiligheidsprobleem wordt opgelost door een combinatie van concepten voor veilige werking en de ontwikkeling van geschikte technische veiligheidsmechanismen. Deze benadering heeft het potentieel om een breed scala aan gebruikssituaties mogelijk te maken die lage-kosten UAS vereisen zonder concessies te doen aan de veiligheid. Het ALAADy-project onderzoekt een uitdagende setting van dit concept. Enerzijds brengt de grootte van het voertuig een verhoogd risicofactor met zich mee, anderzijds zijn de omgevingsomstandigheden zo gekozen dat de veiligheidsrisico's beperkt worden door te vliegen boven dunbevolkte gebieden en in het zeer lage luchtruim. Dit vertegenwoordigt de meest opwindende combinatie van de risicoclassificatie van het voertuig en het grootste mogelijke aantal operationele mitigerende maatregelen.

Het belangrijkste onderzoeksvraagstuk is of het mogelijk is om een sensibele realisatie van een transport-UAS te creëren voor deze begininstelling. Kan een UAS goedkoper worden geïmplementeerd dan bemande luchtvaart? Zo ja, welke toepassingen profiteren van dit concept? Het doel van het ALAADy-project is om de operationele risico’s die samenhangen met het gebruik van een UAS te onderzoeken en te bepalen hoe deze via een systeem van risicobeheer kunnen worden verminderd. Een goed voorbeeld hiervan is het gebruik van een gedetailleerde risicoanalyse volgens de SORA (Specific Operations Risk Assessment), die helpt om de nodige veiligheidsmaatregelen te implementeren.

Bij de ontwikkeling van een nieuw luchtvaartconcept moet altijd rekening worden gehouden met de resultaten van een uitgebreide marktanalyse. Het doel is om een balans te vinden tussen de kosten van ontwikkeling en operatie tegenover de productcapaciteiten en daarmee het maximale marktpotentieel. De introductie van SORA creëert interessante nieuwe mogelijkheden in dit kader. De risico’s die gepaard gaan met een operatie worden zorgvuldig onderzocht en precies de maatregelen die de operatie veilig maken, worden geïmplementeerd. Naarmate het beoogde gebruik van het UAS groter wordt, neemt het aantal risicovarianten toe die in overweging moeten worden genomen. Dit idee creëert een wisselwerking tussen de benodigde ontwikkelingsinspanningen, de noodzakelijke certificeringen en productie enerzijds, en de veelzijdigheid van het beoogde gebruik anderzijds. Deze overwegingen kunnen worden vereenvoudigd in een iteratief proces.

Bij een marktbeoordeling worden de vereisten voor het UAS vastgesteld. Een van de sterke punten van onbemande luchtvaartuigen is dat de configuratie kan worden gekozen uit een breed scala aan alternatieven, gezien het ontbreken van een piloot. Er worden luchtvaartuigen geselecteerd in een voorlopig ontwerp, en een operatieconcept wordt opgesteld voor hun toepassingen, wat op zijn beurt de basis vormt voor een risicoanalyse volgens SORA. Deze risicoanalyse definieert de veiligheidsdoelen die de ontwikkelingsprocessen, kwalificaties en capaciteiten van het luchtvaartuig omvatten. Op basis van deze architectuur kan het systeem worden ontworpen, waarbij de benodigde componentredundanties en technologieën worden geselecteerd.

Een van de uitdagingen in dit proces is de keuze van het juiste detailniveau om het proces efficiënt uit te voeren. De toegang tot deze ontwerpcirkel kan variëren: het kan beginnen bij een veelbelovend productidee of vanuit een geïdentificeerde marktvraag. Voor dit boekproject begint het vanuit de top level aircraft requirements (TLARs), die zich bevinden op het overgangspunt van marktanalyse naar UAS-ontwerp. De ontwerpcirkel zal eenmalig doorlopen worden om zoveel mogelijk unieke aspecten van dit concept te belichten.

De TLARs vertegenwoordigen de meest basale vorm van de eisen die de payload, het bereik en de snelheid bepalen waarvoor het UAS is ontworpen. Het definiëren van de TLARs maakt het mogelijk om veel ontwerpvraagstukken parallel aan elkaar aan te pakken. Daarom kan de luchtvaartuigconfiguratie snel worden vastgesteld, terwijl tegelijkertijd de risicobeoordeling en marktvormgeving kunnen worden onderzocht. De focus van dit onderzoeksproject ligt op de aspecten die worden beïnvloed door de veiligheidsbeoordeling op basis van operationele risico's. Vanwege de nieuwheid van deze benadering is het doel om een marktoptimaal UAS te ontwerpen pas een tweede stap na de initiële fase van het ALAADy-project. De definitie van de TLAR stelt de efficiëntie van het project in staat en zorgt ervoor dat veel ontwerpactiviteiten parallel kunnen beginnen.

De TLARs voor dit project zijn als volgt samengesteld: een kruissnelheid van 200 km/u (110 kts), een vlieghoogte onder die van het gebruikelijke luchtverkeer, een bereik van 600 km (325 NM), een payloadcapaciteit van 1 ton en een vrachtgrootte van 3 meter lengte, 1,3 meter hoogte, 1,3 meter breedte / 5 m3. De capaciteit voor korte start- en landingsafstanden (<400 meter) biedt de mogelijkheid om deze luchtvaartuigen in gebieden met weinig infrastructuur in te zetten, bijvoorbeeld voor humanitaire hulp. De gekozen afmetingen van het vrachtruim zijn geschikt voor het transport van standaard pallets.

In dit stadium wordt het ontwerp van het UAS geoptimaliseerd voor de beoogde marktvraag, waarbij het ontwerp moet voldoen aan de veiligheidsnormen die zijn vastgesteld door de operationele risicobeoordeling. De technologieën die worden onderzocht, zijn onder andere elektrische, hybride elektrische en brandstofcel-aandrijfsystemen. Dit biedt de mogelijkheid om nieuwe aandrijvingsconcepten in te voeren die zowel kostenefficiënt als milieuvriendelijk zijn.

Hoe wordt de synthese van vloeibaar kristallijne polymeren uitgevoerd?
Hoe test je elektronische componenten correct vóór massaproductie?
Hoe moderne technologie criminelen kan volgen: Innovaties in de opsporing
KORTE VERHAAL SCHRIJVEN
Lesplan voor Chemie: Theorie, Praktijk en Evaluatie
Verslag van de activiteiten tijdens de All-Russische actie "Let op, kinderen!" op de MBOU SOSh van het dorp Starokaypanovo en de vestigingen van de NOSh van het dorp Novokaypanovo, de OOSH van het dorp Bul-Kaypanovo en de OOSH van het dorp Mamatajevo in het schooljaar 2016-2017
Spreekwoorden, Gezegden en Verhalen van de Kozakken: Eer, Moed en Volkswijsheid uit de Don
Preventie van verkeersongevallen bij kinderen toespraak op de ouderbijeenkomst maart 2015