MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163773
■00520250211152751
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798342125567
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31532245
■035    ▼a(MiAaPQ)Purdue26237033
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a330
■1001  ▼aWang,  Jiansen.
■24510▼aSimulation  Analysis  of  Implementing  End-Around  Taxiway  on  Crossing  Runways
■260    ▼a[Sl]▼bPurdue  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a87  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Johnson,  Mary  E.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Purdue  University,  2024.
■520    ▼aAt  airports,  aircraft  taxi  time  may  have  effect  on  congestion,  engine  pollutants,  and  aircraft  fuel  consumption.  An  End-Around  Taxiway  (EAT)  improves  airport  runway  efficiencies  and  safety  by  providing  a  path  for  aircraft  to  move  from  one  side  of  the  runway  to  the  other  side  without  crossing  that  runway  (FAA,  2022).  The  EAT  has  been  implemented  in  four  airports  in  the  U.S.:  Dallas/Fort  Worth  International  Airport  (KDFW),  Hartsfield-Jackson  International  Airport  (KATL),  Detroit  Metro  Airport  (KDTW),  and  Miami  International  Airport  (KMIA)  (Le,  2014).  Currently,  all  the  EATs  are  implemented  at  parallel  runways.  Previous  research  have  shown  that  EAT  on  parallel  runways  has  the  potential  to  improve  airport  capacity  and  reduce  fuel  consumption  (Fala  et  al.,  2014;  Feng  &  Johnson,  2021).  There  was  no  published  application  or  research  found  about  implementing  EAT  on  crossing  runways.  This  research  is  an  explanatory  study  that  focuses  on  analyzing  the  effect  of  EATs  on  airports  with  crossing  runways.  This  research  uses  dynamic  discrete  event  stochastic  simulation  software  to  build  simulation  models  to  analyze  the  effects  of  implementing  EAT  at  crossing  runways.  Using  a  fictional  airport  loosely  based  on  existing  commercial  service  airports,  the  effect  of  EATs  on  a  crossing  runway  airport  was  studied.  The  research  has  three  experiments  to  measure  the  effects  of  the  EAT  in  terms  of  taxi-in  time,  taxi-out  time,  and  number  of  operations  completed.The  major  findings  of  the  research  are:  1)  using  EAT  for  taxi-in  operations  significantly  reduces  the  taxi-in  time  and  taxi-out  time  at  the  fictional  airport  with  crossing  runways;  2)  using  EAT  for  taxi-out  operation  significantly  increases  taxi-in  time  at  the  fictional  airport  with  crossing  runways;  3)  using  EAT  for  taxi-out  operations  significantly  reduces  taxi-out  times  at  the  fictional  airport  with  crossing  runways;  4)  there  is  no  statistical  significance  found  when  implementing  EAT  at  the  fictional  airport  with  crossing  runways  in  terms  of  number  of  operations  completed  per  day.  The  configuration  of  the  airport,  the  number  of  operations,  the  weather,  and  other  factors  may  affect  the  transfer  of  these  results  to  other  airports  with  crossing  runways.Current  EATs  are  only  implemented  and  proposed  at  parallel  runway  airports.  As  aviation  demand  grows,  this  research  may  provide  insights  about  a  novel  usage  and  operation  strategy  of  EATs.  The  simulation  model  in  this  research  is  subject  to  assumptions  and  limitations.  Future  research  is  needed  to  improve  the  simulation  model  and  further  explore  the  effect  of  EATs  on  crossing  runways.
■590    ▼aSchool  code:  0183.
■650  4▼aAircraft
■650  4▼aPollutants
■650  4▼aTaxicabs
■650  4▼aEmissions
■650  4▼aPandemics
■650  4▼aAirline  scheduling
■650  4▼aAir  traffic  controllers
■650  4▼aCivil  aviation
■650  4▼aEnvironmental  impact
■650  4▼aNoise  control
■650  4▼aAir  traffic  control
■650  4▼aEnergy  consumption
■650  4▼aTraffic  congestion
■650  4▼aPilots
■650  4▼aCOVID-19
■650  4▼aEnergy
■650  4▼aEpidemiology
■650  4▼aLand  use  planning
■650  4▼aTransportation
■690    ▼a0543
■690    ▼a0791
■690    ▼a0474
■690    ▼a0766
■690    ▼a0536
■690    ▼a0709
■71020▼aPurdue  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04A.
■790    ▼a0183
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163773▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books