Методические указания по выполнению лабораторной, расчетной, контрольной и курсовой работ по теме Определение статистических характеристик входных самолетов и пассажиров в современных европейских международных аэропортов ' Для студентов фмэтс
|
Скачать 1.86 Mb.
|
|
Министерство транспорта Российской Федерации (Минтранс России) Федеральное агентство воздушного транспорта (Росавиация) ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации" ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВИДОВ ТРАНСПОРТА ПРИ СМЕШАННЫХ ПЕРЕВОЗКАХ Методические указания по выполнению лабораторной, расчетной, контрольной и курсовой работ по теме Определение статистических характеристик входных самолетов и пассажиров в современных европейских международных аэропортов"' Для студентов ФМЭТС, ОПУЕТС, ОПУВТ и ЗФ По направлению подготовки «Технология транспортных процессов» По профилю "Транспортная логистика " "Организация перевозок и управление в единой транспортной системе" Организация перевозок и управление на воздушном транспорте" Санкт-Петербург 2016 Оглавление:
2.1 Случайные величины. Основные характеристики 4 2.2 Статистическая обработка данных - случайных величин 7 2.3 Модели пуассоновского и связанного с ним потоков 9 3. Вероятностные характеристики входных потоков воздушных судов и пассажиров в аэропортах 10
3.2 Исходные данные о входных потоках воздушных судов и пассажиропотоках
Приложение 1 Таблица пассажировместимости современных типов воздушных судов 49 Приложение 2 Перечень Интернет-сайтов международных аэропортов для самостоятельного проведения статистических исследований 50 Литература 55 1. Общие методические указания Работа гражданских аэропортов всегда связана с обслуживанием пассажиров, улетающих или прибывающих в данный аэропорт. Некоторое время пассажиры проводят в аэропорту. Прибывающие пассажиры получают багаж, проходят при необходимости паспортный и таможенный контроль. Дальнейшая их задача - покинуть аэропорт, отправиться к месту их цели перелета. Для выезда из аэропорта пассажиры могут воспользоваться различными видами наземного транспорта (электрички, автобусы, такси и другое). Общей целью работы является определение эффективности взаимодействия авиационного и наземного транспорта на примере современных европейских аэропортов, используя вероятностный подход к решению данной задачи. При этом учитывается реальное, а не запланированное время прибытия самолетов, и все современное разнообразие типов самолетов. В настоящей работе рассматривается только первая часть этой задачи – определение интенсивности прибывающего самолетами пассажиропотока, который будет являться исходным для анализа функционирования наземного транспорта. Цели данной работы: - определение статистических характеристик случайных величин, связанных с фактическим прилетом самолетов в аэропорты и прибывающим пассажиропотоком; - ознакомление с Интернет-страницами иностранных аэропортов, приобретение навыков сбора первичной информации для статистической обработки и ее предварительной обработки; - приобретение навыков обработки реализаций случайных величин в программных пакетах с интерактивным интерфейсом в виде электронных таблиц - Microsoft Excel; - ознакомление с характеристиками пассажировместимости современных типов самолетов, эксплуатирующихся на Европейских авиалиниях; - ознакомление с элементами теории массового обслуживания в приложении к прибывающим потокам воздушных судов в аэропортах. 2 Вероятностное описание транспортных процессов Аэропорт как комплекс (взлетно-посадочная полоса, аэропортовые службы, аэровокзал) функционирует на основании составленного заранее расписания полетов. Однако в действительности часто происходят отклонения от расписания по различным причинам – техническим, погодным, организационным. Поэтому при исследованиях функционирования аэропорта его рассматривают как систему массового обслуживания, в которой заявки на обслуживания подаются в случайные моменты времени [3,6]. Поскольку отклонения от расписания прибытия самолетов происходят часто, то можно говорить о случайном характере входного потока прибывающих самолетов и соответственно случайном характере интенсивности прибывающего пассажиропотока. Числовыми характеристиками входного потока в аэропорт и аэровокзал являются интервалы времени между прибытиями самолетов, разность между плановым и фактическим временем прилета самолета, разность между плановым и фактическим пассажиропотоком. Эти числовые характеристики рассматриваются как случайные величины, их описание и обработка относится к теории вероятностей и статистическим методам обработки. Исходные данные по определению числовых характеристик входного потока берутся с Интернет-страниц аэропортов. 2.1 Случайные величины. Основные характеристики Случайная величина – это величина, которая в процессе опыта и/или наблюдений может принимать те или иные значения, причем до опыта невозможно предположить, какое именно значение она примет. Можно разделить случайные величины на дискретные и непрерывные. Пусть X – дискретная случайная величина, которая принимает значения x1,x2, …xm с некоторой вероятностью pi, i=1,2,…n,.. Тогда говорят о вероятности того, что случайная величина X приняла значение xi: pi=P(X=xi). Непрерывная случайная величина описывается непрерывной функцией распределения или законом распределения. Функция распределения F(x) или закон распределения случайной величины X в точке x – это вероятность того, что случайная величина будет меньше x, то есть F(x)= P(X Непрерывную случайную величину удобнее и нагляднее описывать дифференциальной функцией – функцией плотности распределения вероятностей f(x) С помощью функции плотности распределения вероятностей можно получить вероятность попадания случайной величины в заданный интервал A  (1)К числовым характеристикам случайных величин относят моментные характеристики - начальные и центральные. Начальный момент первого порядка – это математическое ожидание случайной величины М(X), центральный момент второго порядка – дисперсия D(X). Эти числовые характеристики определяются через плотность распределения по формулам  (2)Среднеквадратическое отклонение σ удобнее, чем дисперсия для описания случайной величины. Оно равно  (3)Типовые распределения. Показательное распределение Непрерывная случайная величина, принимающая неотрицательные значения, имеет показательное распределение, если ее плотность распределения вероятностей описывается формулой f(x)=λe-λx , (4) а закон распределения вероятности имеет вид F(x)=1-e-λx , (5) где λ – параметр; e- число Эйлера; e=2,718….. . Математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение для этого закона равны:  . (6)Вероятность попадания в заданный интервал  (7)Показательное распределение имеет большое значение в теории массового обслуживания. Распределение Эрланга Cлучайная величина распределена по закону Эрланга m-го порядка, если она имеет плотность распределения вида:  . (8)Показательное распределение является частным случаем распределения Эрланга при m=1. График плотности распределения Эрланга при различных m приведен на рис.1 Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение для распределения Эрланга m-го порядка равны  (9)Гамма-распределение можно рассматривать как обобщение распределения Эрланга, если m не целое, а вещественное число.  Рис.1 График плотности распределения Эрланга при различных значениях m. Плотность гамма- распределения равна:  (10)где Г(α) – гамма - функция; α и λ- параметры. При целых значениях α гамма -функция преобразуется в факториал Г(m)=(m-1)!, и гамма-распределение перейдет в распределение Эрланга с параметрами λ и m. Нормальное распределение - самый распространенный тип распределения. Особенностью его является то, что он является предельным законом, к которому при определенных условиях приближаются другие законы распределения. Этот закон часто описывает случайные процессы в технических автоматических системах. Плотность нормального распределения имеет вид:  (11)где математическое ожидание – a; дисперсия – σ2; среднеквадратическое отклонение – σ. График нормального распределения приведен на рис.2  Рис.2 Равномерное распределение Случайная величина распределена по равномерному закону распределения, если все значения случайной величины лежат внутри некоторого интервала, и все они равновероятны, то есть обладают одной плотностью распределения. Плотность распределения равномерного закона на интервале (α,β) равна:  (12)Математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение равны:  (13)График плотности равномерного распределения представлен на рис.3  Рис 3. С другими типами распределений можно познакомиться в литературе по теории вероятностей, например, в [1,4,5]. Коэффициент корреляции двух выборок Пусть имеется две случайных величины X и Y. Корреляция двух случайных величин показывает степень их статистической взаимосвязи. Коэффициентом корреляции называют величину  (14)где σx,σy- среднеквадратические отклонения случайных величин, а ковариация cov(x,y)=M(XY)-M(X)M(Y). Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1. 2.2 Статистическая обработка данных - случайных величин В классической математической статистике предполагается известным вид плотности распределения f(x), и производится оценка значений ее параметров – математического ожидания и дисперсии по результатам наблюдений. Но обычно заранее вид распределения неизвестен, а теоретические предположения не позволяют его однозначно установить. В таком случае следует говорить только об аппроксимации (приближенном описании) реального закона распределения некоторым другим, который не противоречит полученным экспериментальным данным и в каком-то смысле похож на этот неизвестный истинный закон. В соответствии с этим положением постановка задачи аппроксимации закона распределения формулируется следующим образом. Имеется выборка наблюдений (x1, x2, …, xn) за случайной величиной X. Объем выборки n фиксирован. Необходимо подобрать закон распределения (вид и параметры), который, в статистическом смысле соответствовал имеющимся наблюдениям. Задача аппроксимации на основе типовых распределений решается итерационно и включает выполнение трех основных шагов: предварительного выбора вида закона распределения; определения оценок параметров закона распределения; оценки согласованности закона распределения и экспериментальных данных. Выбор вида закона распределения осуществляется посредством анализа гистограммы распределения, оценок моментных характеристик. По степени "похожести" гистограммы и графиков плотностей распределения типовых законов выбираются распределения По реализациям случайных величин x1, x2,… xi, … xn определяют оценки моментов – математического ожидания и дисперсии, и плотности распределения в виде таблицы значений. Оценки математического ожидания , дисперсии и среднеквадратического отклонения определяют по формулам:  (15)где n- объем выборки, число реализаций случайной величины. Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:  (16)Оценка плотности распределения методом гистограмм представляет частоту попадания в интервалы, которые задаются по оси аргумента:  (17)где νi - число значений случайной величины, попавших в i-й промежуток. Эта оценка очень зависит и от начального значения аргумента x, и от шага дискретизации Δ. Рекомендуется выбирать шаг дискретизации по формуле [8]:  , (18)где Cг – константа, определяемая предварительными сведениями об оцениваемом законе распределения. Так, для нормального закона распределения Cг =3,49, показательного закона Cг =2,29, закона Эрланга 2-го порядка Cг =2,03. Значения оценок также являются случайными величинами. В теории математической статистики доказываются свойства оценок – несмещённость и состоятельность. Эти свойства гарантируют при бесконечном увеличении выборки объема выборки сходимость к их точным значениям. 2.3 Модели пуассоновского и связанного с ним потоков При анализе систем массового обслуживания первое допущение делается о том, что входной поток событий представляет собой пуассоновский поток. Если обозначить t1, t2 ,…,tk,… как случайные моменты наступления событий, а интервалы времени между этими событиями Tk=tk-tk-1, и если случайная величина T имеет показательное распределение, то эти события представляют собой пуассоновский поток событий, а величина λ – интенсивность этого потока, то есть среднее число событий, происходящих в единицу времени. Простейший пуассоновский поток обладает тремя свойствами – стационарностью, ординарностью, отсутствием последействия. Стационарность потока означает его однородность по времени, то есть независимость вероятностных характеристик от времени. Ординарность говорит о том, что все события происходят по одиночке. Отсутствие последействия в потоке означает, что события, образующие поток, появляются независимо друг от друга. В теории массового обслуживания показано, что вероятность того, что за период времени τ произойдет точно k событий равна  , (19)где k!- факториал числа k, k!=1*2*…*k. График плотности распределения показательного закона приведен на рис. 1 при m=1. Поток Эрланга Если простейший поток событий “просеить”, то есть взять из него только m-ое событие, то интервал времени T в таком потоке представляет собой сумму m независимых случайных величин (m-целое число)  , (20)каждая из которых распределена по показательному закону. И эта случайная величина распределена по закону Эрланга m-го порядка, имеет плотность распределения вида (см. формулу 8). Параметры λ для показательного закона и порядок k потока Эрланга оценивают по формулам из оценок математического ожидания и среднеквадратического отклонения:  . (21)3. Вероятностные характеристики входных потоков воздушных судов и пассажиров в аэропортах 3.1 Классификация современных европейских аэропортов. Выбор аэропортов для анализа Согласно рекомендациям Еврокомиссии европейские аэропорты подразделяют на 4 категории: категория А: крупные международные аэропорты с пропускной способностью свыше 10 млн. пассажиров в год; категория В: национальные аэропорты с объемом перевозок от 5 до 10 млн. пассажиров в год; категория С: большие региональные аэропорты от 1 до 5 млн. пассажиров в год; категория Д: небольшие региональные аэропорты – до 1 млн пассажиров в год. В Германии, например, около 50 аэропортов, и наиболее крупные сведены в таблицу 1. Таблица 1.
Аэропорты категории А, кроме Hub-аэропортов, представляют наибольший интерес. В этих аэропортах большой объем выполняемых авиарейсов. Применение статистических методов для анализа данных обосновано тем, что получаемые выборки репрезентативны. В Hub-аэропортах значительная доля пассажиров убывает другими авиарейсами, и у этих транзитных пассажиров нет потребности в городском наземном транспорте. Из названных (табл. 1) таким Hub - аэропортом является аэропорт Frankfurt. Города Hamburg, Dusseldorf, Munchen , Stuttgart, которые мы выделяем для анализа, являются крупными региональными центрами, имеют скоростные железнодорожные сообщения c другими городами регионов. Как правило, конечным пунктом поездки из аэропорта наземным транспортом в город является железнодорожный вокзал. Для пассажиров, прибывающих авиарейсами в аэропорты этих городов, задержки в отъезде из аэропортов могут привести к опозданиям на заранее запланированные железнодорожные переезды. Достоверность исходных данных для анализа основана на том, что данные о прилете самолетов (время прилета и тип воздушного судна) берутся с online-табло аэропортов, которые в настоящее время доступны через Интернет. А также через Интернет доступны следующие сведения: - типы и пассажировместимость воздушных судов; - данные о расписаниях и типах автобусов и электричек; - статистические годовые отчеты аэропортов, в которых приводятся данные о количестве выполненных рейсов и числе перевезенных пассажиров, как по внутренним, так и по международном сообщениям. 3.2 Исходные данные о входных потоках воздушных судов и пассажиропотоках Перечень Интернет-страниц международных европейских аэропортов приведен в Приложении 1, в которых, в том числе, дается таблица фактического времени прилета самолетов. Обычно Интернет- страницы используют национальный и английский язык, например, это главная страница аэропорта Вены на английском языке (рис.4).  Рис.4 В меню слева вторая кнопка – информация о прибытии самолетов. После входа в информацию о прилете получаем картинку с таблицей о самолетах, прилетевших за указанный нами промежуток времени (рис.5)  Рис.5 В данной таблице слева плановое время прилета, далее номер рейса, аэропорт вылета, статус – время посадки, авиакомпания, выполнявшая рейс. Правый столбец – это дополнительная информация о рейсе. На рис.6 эта информация приведена для авиарейса из Франкфурта с плановым временем прилета в 10:10.  Рис.6 Из этой информации следует, что использовался самолет Airbus A320. Информация о прилетах самолетов в аэропорт Штутгарта имеет несколько иной вид (рис.7).  Рис.7 Здесь сразу указан тип воздушного судна, применяемого в виде трехзначного кода IATA. Возможны и другие варианты подачи информации, поскольку Web-дизайн аэропорт определяет самостоятельно и может периодически его менять. Принципиальным для статистического анализа является то, что через Интернет-страницы доступна информация о плановом и фактическом времени прибытия и применяемых типах воздушных судов. Эти данные могут быть экспортированы в электронную таблицу Excel. Удаление избыточной информации Довольно часто в таблице прилета можно видеть повторение информационных строк для одного и того же рейса, но с указанием на различные авиакомпании. Это означает, что данном авиарейсе исполнялось код-шеринговое соглашение (соглашения о блоках мест). В задачах статистической обработки прилета самолетов не имеет значения, какая именно авиакомпания обслуживала пассажиров. Строки с повторениями о рейсе следует удалить, оставив только одну строку, так как прилетел только один самолет. Например, в таблице прилета, показанной на рис.5, авиарейс из Франкфурта с плановым временем прилета 10:10, и фактически прилетевший в 10:16, выполнялся, кроме авиакомпании Lufthansa, еще несколькими авиакомпаниями. Это авиакомпании: Singapore Airlines (код IATA – SQ), Austrian Airlines (OS), Thai Airways International (TG) и другие. Из этих нескольких записей должна быть оставлена только одна запись, так как прилетел один самолет - Airbus A320. Аналогично должны быть удалены дублирующие записи для выполненных рейсов из аэропортов Мюнхена, Берлина и Лондона (см. таблицу прилета на рис.5). 3.3 Пассажировместимость современных самолетов Для анализа прибытия пассажиров в аэропорты необходимо знать пасcажировместимость каждого типа самолетов. В настоящее время не существует абсолютно достоверных данных по пассажировместимости и соответствующей классификации самолетов. Существует естественная классификация по фирмам - производителям, иногда условная классификация по дальности полета (ближние, средние и дальнемагистральные и т.д.), по назначению – пассажирские, грузовые, военные, по типу фюзеляжа – широкофюзеляжные и узкофюзеляжные. Каждый тип самолета имеет код IATA (Международная ассоциация воздушного транспорта), и в табло аэропорта может быть непосредственно указан этот код. Но чаще указывается только номер рейса и указание на авиакомпанию, которая этот рейс выполняла. Поэтому из-за недостатков достоверных сведений необходимо провести детальный анализ имеющихся данных. Одна из трудностей при сборе данных заключается в том, что каждый тип самолета имеет варианты по постановке кресел для пассажиров. Например только экономкласс или бизнескласс и экономкласс. Выбор конкретного варианта осуществляется при заказе самолета авиакомпаниями у фирмы- производителя. На официальных Интернет-сайтах фирм производителей указываются подробные схемы разных вариантов компоновки салонов и постановки кресел. В нашем анализе будем придерживаться более распространенной схемы компоновки салонов – бизнескласс и экономкласс. С точки зрения пассажировместимости представляет интерес широкофюзеляжное самолеты, которые берут борт значительное по сегодняшним меркам число пассажиров. Широкофюзеляжными самолетами считают самолеты с диаметром фюзеляжа от 5 метров более. Современные широкофюзеляжное самолеты Корпорация Boeing Семейство Boeing 747 в пассажирском и смешанном варианте представлено моделями: Boeing 747-100, Boeing 747-200, Boeing 747-300, Boeing 747-400, Boeing 747-400 Domestic. Для пассажиров предоставляется три класса: первый, бизнес и эконом. Версия с максимальной вместимостью - только экономкласс обслуживает, как правило, чартерные рейсы. Число мест в чисто пассажирском варианте: 366, 366, 412, 416, 568. Коды IATA – 741, 742, 743, 744, 74J. Существуют ограниченное число выпущенных производителями смешанных (грузо-пассажирских) варианта, называемых Combi, для моделей Boeing 747-200, Boeing 747-300, Boeing 747-400. Коды IATA, соответственно, 74C, 74D, 74E. Число пассажиров 266. Boeing 767 — широкофюзеляжный авиалайнер, предназначенный для совершения полётов средней и большой протяжённости. Производится с 1981г. Типовые схемы компоновки салонов и постановки кресел для вариантов 767 -200, 767 -300, 767 -400 показаны на рис.8. Коды IATA – 762, 763, 764. Семейство Boeing 777 с точки зрения числа пассажиров имеет два варианта Boeing 777- 200, Boeing 777- 300. Типовая схема кресел – 3 класса. Всего 305 и 368 пассажиров. Коды IATA - 772 и 773.  Рис.8 Типовые схемы компоновки салонов и постановки кресел для самолетов Boeing 767. Компания Airbus Первым широкофюзеляжным европейским самолетом является самолет средней дальности A300. Диаметр фюзеляжа составляет 5,64 м. Для серии А300-600 схема компоновки салона и постановки кресел показана на рис.9.  Рис.9 Имея в виду постановку кресел для двух классов обслуживания пассажиров примем число 266. Код IATA - AB6. Позднее был разработан укороченный вариант этого самолета А310. В версии А310-200 это среднемагистральный и А310 -300 дальнемагистральный самолет. Схема расположения кресел показана на рис.10.  Рис.10 Для двух классов обслуживания число пассажиров - 240. Коды IATA соответственно 312 и 313. Самолеты семейства A330 также являются широкофюзеляжными (диаметр 5.64 м). В эксплуатации из этого семейства находятся A330-200 и A330-300. Коды IATA – 332 и 333. Для типовой версии самолета A330-200 возможны варианты с двумя или тремя классами (Рис.11)  Рис.11 При трех классах обслуживания 253 посадочных места. Самолеты серии A330-300 являются дальнемагистральными и имеют большую вместимость. Для типовом варианте самолета A330-300 также возможны варианты с двумя или тремя классами. При трех классах обслуживания 295 мест(Рис.12).  Рис.12 Серия A340 является продолжением серии A330. Это широкофюзеляжные дальнемагистральные самолеты специально для межконтинентальных перелетов. Выпускаются модификации A340-200, A340-300, A340-500, A340-600. Пассажировместимость при трех классах соответственно 239, 295, 313, 380. Коды IATA – 342, 343, 345, 346. В настоящее время началась эксплуатация самого большого авиалайнера А380. Пассажировместимость - 555 (3 класса), 644 (2 класса), 853 (1 класс) Код IATA - 380. Схема постановки кресел показана на рис.13  Рис.13 McDonnell Douglas У этого американского производителя два семейства широкофюзеляжных самолетов. Самолеты DC10 имеют модификации DC-10-10/15, код ICAO – D11) и DC10-30/40 , код ICAO – D1C. Число пассажиров в типовой комплектации для обеих модификаций – 275. Более поздняя версия называется MD-11. Код ICAO – M11. Пассажировместимость при три классах- : 298, при двух классах – 323, одним классом - до 410 пассажиров. Эти типы самолетов (DC10 и MD11) больше эксплуатируются в грузовых вариантах. Lockheed Martin Эта американская корпорация больше известна как производитель военной техники. Среди гражданской продукции есть и широкофюзеляжные самолеты Lockheed L-1011, которые производились с 1970 по 1983, но образцы которых еще находятся в эксплуатации. Известны модели Lockheed L-1011-200 TriStar и Lockheed L-1011-500 TriStar. Коды IATA – L11, L15. Число пассажиров – 245 и 211. Узкофюзеляжные самолеты Компания Airbus Семейство A320 является узкофюзеляжным (диаметр 3.96м). Оно является массовым в применении в Европе. Для ближнего сообщения в этой серии существуют варианты А318 и А319. Компоновка A318 в салоне показана на рис.14  Рис.14 Можно принять пассажировместимость 107 пассажиров. Код IATA – 318. Компоновка салона самолета А319 показана на рис.15  Рис.15 Можно принять пассажировместимость 124 пассажира. Код IATA – 319 Компоновка салона A320 на рис.16  Рис.16 Примем пассажировместимость -150 человек. Код ICAO – 320. И для самолета А321схема на рис.17.  Рис.17 При использовании двух классов 185 пассажирских мест. Код IATA – 321. Компания Avions de Transport Régional (ATR) Франко-итальянский производитель современных экономичных ближнемагистральных турбовинтовых самолетов. Первый самолет ATR-42 вошел в эксплуатацию в 1988 году. Модификации - ATR-42 – 300/320 и ATR 42 – 500. Коды IATA – AT4 и AT5. Вместимость в обеих моделях – 50 пассажиров. Модификация ATR 72 более длинная. Вместимость 74 пассажира. Код IATA – AT7. До конца 2007 года этой компанией выпущено около 900 самолетов. Корпорация British Aerospace (BAe) выпускает большой спектр военной и гражданской техники. Среди гражданских самолетов - три модели ближнемагистральных самолетов. Первоначальные названия BAe 146-100, BAe 146-200. BAe 146-300. Коды IATA – 141, 142, 143. После слияния нескольких компаний самолеты получили другие названия и коды. Соответственно Avro RJ70, Avro RJ85, Avro RJ100. Новые коды – AR7, AR8, AR1. Число пассажиров по моделям – 70, 85, 100. Бразильская компания Embraer считается третьей в мире по производству самолетов. Среди гражданской продукции выпускает несколько типов небольших среднемагистральных самолетов. В парке европейских авиакомпаний имеются некоторые типы таких самолетов. Самый распространенный - Embraer ERJ 145 с числом пассажиров 50. Код IATA – ER4. Однако имеются и другие модели. В частности, уменьшенные модели Embraer ERJ 135 ( код IATA –ER3, 37 пассажиров) и Embraer ERJ 140 (код IATA –ERD, 44 пассажира). Устаревшие модели еще меньшего размера Embraer EMB 110 (код IATA –EMB, 19 пассажиров) и Embraer EMB 120 (код IATA –EM2, 30 пассажиров). Самые современные самолеты этого производителя более крупные - Embraer ERJ 170 и Embraer ERJ 190 (коды IATA – E70 и E90). Число пассажиров – 78 и 106. Большинство самолетов Embraer эксплуатируются на американском континенте. Однако они присутствуют в составе флотов дочерних компаний от крупных европейских авиакомпаний на внутренних и ближних зарубежных линиях. Голландская самолетостроительная фирма Fokker на сегодняшний день представлена у европейских авиакомпаний тремя моделями: Fokker 50, Fokker 70 и Fokker 100. Все самолеты ближнемагистральные. Находятся, как правило, в распоряжении малобюджетных авиакомпаний. Турбовинтовой самолет F50 вмещает 50 пассажиров. Код IATA – F50. Самолеты Fokker 100 (код IATA -100, 85 пассажиров) и его уменьшенная версия F70 (код IATA – F70, 70 пассажиров) получили широкое распространение. Канадский концерн Bombardier Aerospace выпускает в основном самолеты для бизнеса и для региональных авиакомпаний. Региональная серия возникла из прототипа Canadair Regional Jet (CRJ) и имеет несколько модификаций. Первый небольшой самолет Canadair CRJ 100 (диаметр фюзеляжа 2, 69 м) имел дальность полета 1800 км и перевозил 50 пассажиров. Код IATA – CR1. Его улучшенная модель Canadair CRJ 200 имеет дальность полета 3700 км и также 50 пассажиров. Код IATA – CR2. Удлиненный вариант прототипа – модель Canadair CRJ 700 перевозит 70 пассажиров при двух классах обслуживания (код IATA- CR7). Модель Canadair CRJ 900 имеет 86 мест (код IATA- CR9) . Другая ветвь самолетов производится компанией de Havilland Canada Company (DHC), ставшей составной частью концерна Bombardier. Это модель Dash 8, имеющая версии Dash8 Q-100, Dash8 Q-200, Dash8 Q-300, Dash8 Q-400. Поставки базовой модели начались в 1984 году, последняя модель (400) вышла на рынок в 1988 году. Пассажировместимость по названным версиям – 39, 39, 56, 78. Коды IATA соответственно DH1, DH2, DH3, DH4. Немецкая фирма Dornie выпускала современные турбовинтовые самолеты для местных авиалиний. Наиболее эксплуатируема модель Dornier 328 в некоторых модификациях. Число пассажиров – 30. Код IATA- D38. |
Похожие:
 |
Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной... Организация аварийно-спасательных и противопожарных работ: Методические указания по выполнению контрольной работы / Университет га.... |
|
Методические указания к выполнению курсовой и дипломной работ по... Методические указания составлены применительно к выполнению курсовой работы по дисциплине: Экономика и организация производства на... |
|
Методические указания по выполнению контрольной работы для студентов Максимов Н. В. Судебная экспертиза: методические рекомендации по выполнению контрольной работы для студентов заочной формы обучения... |
|
Методические указания по выполнению контрольной работы №1 Для самостоятельной... Иностранный язык. Язык специальности. Методические указания по выполнению контрольной работы №1 для самостоятельной работы студентов-заочников... |
 |
Методические указания по выполнению лабораторной работы №13 для студентов... Установка web-интерфейса к серверу Mysql в Linux. Методические указания по выполнению лабораторной работы №13 для студентов специальности... |
|
Методические указания и задания по выполнению домашней контрольной... Методические указания и задания по выполнению домашней контрольной работы для студентов-заочников |
|
Методические указания по изучению дисциплины и выполнению курсовой... Организация пассажирских и грузовых перевозок на воздушном транспорте: Методические указания по изучению дисциплины и выполнению... |
|
Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной... Основы летной эксплуатации и организация летной работы: Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы... |
|
Методические указания к выполнению kjrcobou и дипломной работ по курсу Методические указания к выполнению курсовой и дипломной работ по курсу «Экономика и организация производства на предприятия приборостроения»:... |
|
Методические указания для студентов по выполнению лабораторных и... Методические указания для студентов по выполнению лабораторных и практических работ |
|
Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «Экономика отрасли» ... |
|
Методические указания для студентов по выполнению курсовой работы... Методические указания составлены в соответствии с Федеральными государственными требованиями к минимуму содержания и уровню подготовки... |
|
Методические указания к выполнению практических работ для студентов... Представленное пособие предназначено для выполнения практических работ по профессии «Оператор эв и вм» по теме «Обработка мультимедийной... |
|
Курсовая работа по дисциплине «Web-технологии в бизнесе» Методические указания к выполнению курсовой работы для студентов 1-го курса очной (заочной) формы обучения для студентов направления... |
|
Методические указания по изучению курса и выполнению контрольных работ Для студентов зф Автоматизированные системы бронирования и продажи авиационных услуг: Методические указания по изучению курса и выполнению контрольных... |
|
Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине аудит При разработке методических указаний по выполнению курсовой работы в основу положены |