Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Pytka Jarosław, Budzyński Piotr, Józwik Jerzy, Łyszczyk Tomasz, Laskowski Jan, Gnapowski Ernest, Laskowski Jan
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 703 - 708
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 5th IEEE International Workshop on Metrology for AeroSpace
Skrócona nazwa konferencji: MetroAeroSpace 2019
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 19 czerwca 2019 do 21 czerwca 2019
Miasto konferencji: Torino
Państwo konferencji: WŁOCHY
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The paper presents an idea of a new navigational notice to airmen on friction and bearing capacity conditions of grassy runways. The notice, tentatively named GRASSTAM, similar to NOTAM, will be issued for ICAO coded aerodromes with natural grass, unprepared runways. A great number of such aerodromes still exists in the European Union countries as well as in the other part of the world. Their utilization within the exiting air transport system could be improved by the knowledge of surface condition what would help the airmen in deciding to operate or not, depending on the actual meteorological situation. Therefore, the input data to create a GRASSTAM notice comes from a simulation program that becomes input data from an online weather service to have past, current, and future meteorological conditions to predict the mechanical strength of turf on a given airfield and to provide that in a readable, coded form. Another important input for the GRASSTAM algorithm is the measure of soil moisture and grass high, which will be delivered by a field sensor. The paper contains general information on the proposed notice with its structure and basic elements as well as the coding/de-coding methodology.