ضمن أطروحته لنيل درجة الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية بجامعة البحرين
طورت دراسة علمية في جامعة البحرين أنموذجاً علمياً قادراً على خفض متوسط استهلاك الوقود لدى إقلاع الطائرة بنسبة تزيد على 10% من وقود مرحلة الاقلاع، وذلك من شأنه أن يؤثر إيجاباً على التكاليف التشغيلية والانبعاثات الكربونية.
ووظف الباحث في برنامج دكتوراه الهندسة الميكانيكية بكلية الهندسة بالجامعة أحمد خليل العويناتي فاعلية إستخدام الخوارزمية الجينية، الشبكات العصبية، وتعليم الآلة كجزء من تقنيات الذكاء الإصطناعي في تحسين مسارات الإقلاع والهبوط بما يؤدي إلى تقليل كل من استهلاك الوقود، انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، تكلفة الصيانة والتكلفة التشغيلية لطائرات أيرباص أ320.
ووسمت أطروحة العويناتي - التي بحثت 17 متغيراً - بعنوان: "تحسين مسار الإقلاع والهبوط لطائرة إيرباص أ320 باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي"، حيث قدمها مؤخراً استكمالاً لمتطلبات نيل درجة الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية بكلية الهندسة في جامعة البحرين.
وقال الباحث العويناتي: "ثمنا بملية نمذجة عمليات إقلاع طائرات ايرباص أ320 آخذين بعين الاعتبار أوزان الطائرات، درجات الحرارة، سرعة الرياح واتجاهها، والمؤثرات المختلفة مثل ارتفاع مدرج المطار، وذلك عبر استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعليم الآلة والشبكات العصبية، ومن ثم تم استخدام النموذج لتحسين مسارات الاقلاع والهبوط في مطارات عدة باستخدام الخوارزمية الجينية".
وأوضح بأن تجارب النموذج طبقت بطريقة المحاكاة الافتراضية في ثلاثة مطارات بالمنطقة وقد تمخضت عنها نتائج إيجابية، موضحاً بأن التجارب خضعت لتقييم المخاطر الناشئة عن استخدام تقنيات الذكاء الإصطناعي في تحسين عمليات الإقلاع والهبوط، وكيفية تحجيم المخاطر بما يسمح بتطبيق الخوارزمية الجينية عمليا مع تقليل تأثير هذه المخاطر إلى أدنى درجة ممكنة، وذلك وفقا لمعاييرإدارة الطيران الفيدرالية الأمريكية.
وأوضح الباحث أحمد العويناتي بأن الأطروحة تُوجد مسارات محسنة للإقلاع أكثر فاعلية من المسارات الحالية آخذة بعين الاعتبارعوامل التشغيل في معادلة تكلفة العمليات مثل تكلفة الوقود، وتكلفة صيانة الطائرات، وتكلفة الملاحة الجوية، وتكلفة مدفوعات طاقم الضيافة وطاقم تشغيل الرحلة، وكذلك انبعاثات الكربون الناشئة عن عمليات التشغيل وذلك بتقليلها إلى أدنى درجة ممكنة.
وتعمل الخوارزمية الجينية على إيجاد هذه المسارات المحسنة للوصول إلى موقع الربط بين مرحلة الإقلاع ومرحلة ما بعد الإقلاع ثم يتم اعتماد الخيارالأكفأ اقتصاديا وتشغيليا.
وعن سبب اختيار أيرباص أ320 أشار إلى أن هذا النوع من الطائرات هو الأكثر شيوعاً في مطارات المنطقة علاوة على أن الطائرة تعد الأكثر حداثة من هذا الطراز
وكانت لجنة امتحان ناقشت الباحث العويناتي في أطروحته التي أشرف عليها الدكتور رياض محمد الأستاذ المساعد بقسم الهندسة الميكانيكية بجامعة البحرين، وتألفت لجنة المناقشة من الأستاذ الدكتورغلام حسين الأستاذ في قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة البحرين ممتحنا داخليا، والأستاذ الدكتور محمد عمران خان من جامعة الأمير محمد بن فهد بالمملكة العربية السعودية، ممتحنا خارجيا.
وتمتد خبرة العويناتي في مجال هندسة عمليات الطيران ودعمها لنحو 15 عاماً، ويمتلك العديد من الشهادات المعتمدة التخصصية، مثل: الشهادة المتقدمة في هندسة أداء الطائرات من أيرباص (تولوز – فرنسا) 2013م، وشهادة تخطيط الشبكة والأسطول من أياتا (سنغافورة) 2013م، وغيرهما.
طورت دراسة علمية في جامعة البحرين أنموذجاً علمياً قادراً على خفض متوسط استهلاك الوقود لدى إقلاع الطائرة بنسبة تزيد على 10% من وقود مرحلة الاقلاع، وذلك من شأنه أن يؤثر إيجاباً على التكاليف التشغيلية والانبعاثات الكربونية.
ووظف الباحث في برنامج دكتوراه الهندسة الميكانيكية بكلية الهندسة بالجامعة أحمد خليل العويناتي فاعلية إستخدام الخوارزمية الجينية، الشبكات العصبية، وتعليم الآلة كجزء من تقنيات الذكاء الإصطناعي في تحسين مسارات الإقلاع والهبوط بما يؤدي إلى تقليل كل من استهلاك الوقود، انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، تكلفة الصيانة والتكلفة التشغيلية لطائرات أيرباص أ320.
ووسمت أطروحة العويناتي - التي بحثت 17 متغيراً - بعنوان: "تحسين مسار الإقلاع والهبوط لطائرة إيرباص أ320 باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي"، حيث قدمها مؤخراً استكمالاً لمتطلبات نيل درجة الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية بكلية الهندسة في جامعة البحرين.
وقال الباحث العويناتي: "ثمنا بملية نمذجة عمليات إقلاع طائرات ايرباص أ320 آخذين بعين الاعتبار أوزان الطائرات، درجات الحرارة، سرعة الرياح واتجاهها، والمؤثرات المختلفة مثل ارتفاع مدرج المطار، وذلك عبر استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعليم الآلة والشبكات العصبية، ومن ثم تم استخدام النموذج لتحسين مسارات الاقلاع والهبوط في مطارات عدة باستخدام الخوارزمية الجينية".
وأوضح بأن تجارب النموذج طبقت بطريقة المحاكاة الافتراضية في ثلاثة مطارات بالمنطقة وقد تمخضت عنها نتائج إيجابية، موضحاً بأن التجارب خضعت لتقييم المخاطر الناشئة عن استخدام تقنيات الذكاء الإصطناعي في تحسين عمليات الإقلاع والهبوط، وكيفية تحجيم المخاطر بما يسمح بتطبيق الخوارزمية الجينية عمليا مع تقليل تأثير هذه المخاطر إلى أدنى درجة ممكنة، وذلك وفقا لمعاييرإدارة الطيران الفيدرالية الأمريكية.
وأوضح الباحث أحمد العويناتي بأن الأطروحة تُوجد مسارات محسنة للإقلاع أكثر فاعلية من المسارات الحالية آخذة بعين الاعتبارعوامل التشغيل في معادلة تكلفة العمليات مثل تكلفة الوقود، وتكلفة صيانة الطائرات، وتكلفة الملاحة الجوية، وتكلفة مدفوعات طاقم الضيافة وطاقم تشغيل الرحلة، وكذلك انبعاثات الكربون الناشئة عن عمليات التشغيل وذلك بتقليلها إلى أدنى درجة ممكنة.
وتعمل الخوارزمية الجينية على إيجاد هذه المسارات المحسنة للوصول إلى موقع الربط بين مرحلة الإقلاع ومرحلة ما بعد الإقلاع ثم يتم اعتماد الخيارالأكفأ اقتصاديا وتشغيليا.
وعن سبب اختيار أيرباص أ320 أشار إلى أن هذا النوع من الطائرات هو الأكثر شيوعاً في مطارات المنطقة علاوة على أن الطائرة تعد الأكثر حداثة من هذا الطراز
وكانت لجنة امتحان ناقشت الباحث العويناتي في أطروحته التي أشرف عليها الدكتور رياض محمد الأستاذ المساعد بقسم الهندسة الميكانيكية بجامعة البحرين، وتألفت لجنة المناقشة من الأستاذ الدكتورغلام حسين الأستاذ في قسم الهندسة الميكانيكية بجامعة البحرين ممتحنا داخليا، والأستاذ الدكتور محمد عمران خان من جامعة الأمير محمد بن فهد بالمملكة العربية السعودية، ممتحنا خارجيا.
وتمتد خبرة العويناتي في مجال هندسة عمليات الطيران ودعمها لنحو 15 عاماً، ويمتلك العديد من الشهادات المعتمدة التخصصية، مثل: الشهادة المتقدمة في هندسة أداء الطائرات من أيرباص (تولوز – فرنسا) 2013م، وشهادة تخطيط الشبكة والأسطول من أياتا (سنغافورة) 2013م، وغيرهما.
