Übersicht

Die Forschung an der Professur richtet sich an den folgenden vier Themenblöcken aus. Die Herausforderungen im Luftverkehr sind im Besonderen der reibungslose Zu-/Abgang und der effiziente Betrieb an Flughäfen, das optimierte und sichere Management des Luftraum und der darin operierenden Nutzer, die Integration der urbanen Luftmobilität und die Entwicklung geeigneter Methoden zur Bewertung und Optimierung des Gesamtsystems. Entsprechend dieser vier Themenblöcke richten sich auch die Vorlesungen der Professur aus.

 

Flughafen und Passagiere

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Themen sind das Terminal (Landseite) und das Vorfeld (Luftseite) des Flughafens. Die  Forschung adressiert hauptsächlich die Abfertigung von Passagieren unter Berücksichtigung individueller Anforderungen. Im Bereich Vorfeld geht es um alle Operationen rund um die Abfertigung von Flugzeugen, der Optimierung von Prozessabläufen während der Abfertigung, Konzepte zur Automatisierung sowie der Erhebung und Verarbeitung von Sensor-/ Prozessdaten.

 

Luftverkehrsmanagement

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Themen sind das Ankunfts-/ Abflugmanagement, die Verkehrsfluss- /Kapazitätssteuerung mit unterschiedlichen Zeithorizonten, der digitale Tower und Lotsenassistenzsysteme, die zivil-militärische Integration und das Space Management. Obwohl sich die individuellen Herausforderungen dieser Bereiche unterscheiden, besteht aus wissenschaftlicher Sicht eine hohe Synergie bei den notwendigen technologischen Entwicklungen.

 

Urbane/ regionale Mobilität

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Themen sind Verkehrsmanagement und Integration verschiedener Technologien und die notwendige Infrastruktur (Vertiports) und Lage/ Anknüpfung an bodengebundene Verkehrskonzepte. Die effiziente Flugführung im urbanen Raum und die Entwicklung von Zugangsstrukturen erfordern die Berücksichtigung neuer rechtlicher und betrieblicher Randbedingungen sowie eine, an die potentielle Nachfrage angelehnte  Konzepte.

 

Methodenentwicklung

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Die adressierten Themen können in drei Bereiche untergliedert werden: Aufbau, Kopplung und Simulation agenten-basierter Modelle, Ableitung von komplexen Korrelationen im Luftverkehrssystem durch Methoden des maschinelles Lernens (classificationregressionclustering, reinforcement learning) sowie die Digitalisierung und Virtualisierung von Arbeitsabläufen und -plätzen.