The history of Zduńska Wola is mostly synonymous with the dynamic industrialization which began in the XIX century. The town became rapidly growing centre of textile industry. Poles, Germans and Jews were three nations who contributed to the town’s development. Multiethnic society provided cultural progress, first of all in the areas of music and theatre. In the second half of the XIX century artists and musicians started to appear in the town. The folk music was the most favored among industrial community. At the end of XIX century town’s citizens started to organize cultural life. As a result of cultural awareness, in the 1907 they established musical and drama association “Lutnia”. The aim of this organization was making culture enthusiast focus on drama and folk theme. Moreover, the charitable foundations came into being thanks to cultural sphere existence. All the activities in the community’s cultural development strengthened national consciousness and assimilate other nations into local customs, traditions and manner.
Niezawodność transportu lotniczego jest kluczowym aspektem w zwiększaniu zadowolenia pasażerów, łączności sieciowej, bezpieczeństwa, zrównoważenia środowiskowego i wydajności operacyjnej. W branży transportu lotniczego niezawodność krytycznych komponentów i systemów odgrywa ważną rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa i wydajności systemów transportu lotniczego. Niniejszy artykuł analizuje integrację zaawansowanych metodologii, w tym łańcuchów Markowa, analizy średniego czasu między awariami (MTBF) i uczenia maszynowego, jako obiecujących sposobów poprawy niezawodności. Ponadto, niniejszy artykuł zawiera przegląd danych eksploatacyjnych, wgląd w przyszłe perspektywy i dyskusje na temat wyzwań, implikacji regulacyjnych i współpracy branżowej, co dodatkowo przyczynia się do kompleksowego zrozumienia zastosowania uczenia maszynowego i analizy MTBF w niezawodności transportu lotniczego. Różnorodne zastosowania i ewoluujące trendy w konserwacji predykcyjnej podkreślają jej znaczenie w kształtowaniu przyszłości praktyk konserwacyjnych w branży transportu lotniczego.
EN
Air transport reliability is a critical aspect in enhancing passenger satisfaction, network connectivity, safety, environmental sustainability, and operational efficiency. In the air transport industry, the reliability of critical components and systems plays an important role in ensuring the safety and efficiency of air transport systems. This article explores the integration of advanced methodologies, including Markov chains, mean time between failure (MTBF) analysis, and machine learning, as promising ways to improve the reliability. In addition, this article provides an overview of in-service data provide insights into prospects and discussions of challenges, regulatory implications, and industry collaboration further contribute to a comprehensive understanding of the application of machine learning and MTBF analysis in air transport reliability. The diverse applications and evolving trends in predictive maintenance underscore its importance in shaping the future of maintenance practices in the air transportation industry.
W pracy przedstawiono problem w zarządzaniu bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska. Celem artykułu było opracowanie metody minimalizującej ryzyko zdarzeń niebezpiecznych w naziemnych operacjach lotniskowych realizowanych przez statki powietrzne. Opracowanie metody wymagało zdefiniowania modelu decyzyjnego zarządzania ryzykiem wypadków w naziemnych operacjach lotniskowych. Wyznaczony w pracy model jest modelem decyzyjnym składającym się z następujących etapów, tj. opracowanie danych wejściowych, zmiennych decyzyjnych, ograniczeń oraz funkcji kryterium. Istotne znaczenie w zarządzaniu bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska ma bezkolizyjne sterowanie ruchem statków powietrznych. W celu wyznaczania tras jazdy statków powietrznych po płycie lotniska opracowano algorytm mrówkowy. Metodę bazująco na algorytmie mrówkowym zweryfikowano. Weryfikacja potwierdziła wysoką jej skuteczność. Weryfikacji metody dokonano na danych rzeczywistych z lotniska Chopina w Warszawie. Ruch pojazdów obsługi naziemnej został zamodelowany przy wykorzystaniu symulatora ruchu GlobSim.
EN
The paper presents the problem of managing traffic safety on the airport apron. The article aims to develop a method to minimize the risk of hazardous events in ground airport operations carried out by aircraft during take-off or landing. The development of the method required defining a decision-making model for accident risk management in airport ground operations. The model designated in this work is a decision model consisting of the following stages, i.e. development of input data, decision variables, constraints and criterion functions. Collision-free aircraft traffic control is essential in managing traffic safety on the airport apron. A new approach to managing traffic safety on the airport apron presented in this work is to minimize dangerous situations between aircraft, and ground support vehicles. An ant algorithm was developed to determine collision-free flight routes for aircraft on the airport apron. The method based on the ant algorithm was verified on data from the Chopin airport in Warsaw. The verification confirmed its high effectiveness. The movement of ground service vehicles was modeled using the GlobSim traffic simulator.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.