Redes Neuronales Artificiales Aplicadas a la Simulación de Escenarios de Ruido de Aeronaves Complejos

Resumen

La intensificación del tráfico aéreo y la intrusión urbana generan situaciones críticas de molestia acústica alrededor de los aeropuertos y la estimación del ruido aeronáutico cobra importancia en la evaluación de escenarios de tráfico y en la definición de nuevos procedimientos de aterrizaje y despegue con el objetivo de reducir esta molestia. Esta estimación se ha realizado mediante modelos de segmentación de trayectorias que generalmente no presentan la historia temporal de los niveles estimados. Para superar esta limitación y la falta de un modelo analítico completo, se propone un enfoque dinámico, directamente relacionado con las trayectorias de aeronaves en 4D. Para ello, se utiliza la perogrullada diferencial de la dinámica de manejo de la aeronave para generar, a partir de las trayectorias, los valores de algunos de los factores causales del ruido que son entradas al modelo de estimación. Así, una red neuronal artificial permite la representación de la evolución temporal del ruido en puntos cercanos a los aeropuertos. Los resultados se obtienen y validan en base al Modelo Integrado de Ruido (INM). La herramienta es prometedora para el análisis complejo del escenario de molestias, en particular para los problemas asociados con la dispersión de trayectorias complejas.