
این روند را برای هر ارتفاع موجود در لیست محاسبه می‌کنیم و ارتفاعی که کمترین مصرف سوخت را دارد انتخاب می‌کنیم.

# Let's implement the calculations for each altitude in the list.

# Given data
elevations = {
    18000: 5490, 
    20000: 6100, 
    22000: 6710, 
    24000: 7320, 
    26000: 7920, 
    28000: 8530, 
    30000: 9140, 
    32000: 9750, 
    34000: 10360
}

w_max_values = {
    18000: 80, 
    20000: 80, 
    22000: 80, 
    24000: 90, 
    26000: 90, 
    28000: 130, 
    30000: 160, 
    32000: 180, 
    34000: 180
}

# Constants
h_tehran = 1200  # meters
h_tabriz = 1360  # meters
d_total = 527  # kilometers

# Speeds in km/h
v_climb = 280
v_cruise = 480
v_descend = 180

# Fuel consumption
fuel_100_percent_per_hour = 16  # tons

# Power settings
base_power = {
    18000: 62,
    20000: 57,
    22000: 52,
    24000: 47,
    26000: 42,
    28000: 37,
    30000: 32,
    32000: 27,
    34000: 22
}

# Function to calculate wind effect
def wind_effect(w_max):
    front = (w_max - 60) / 120
    back = -(w_max - 60) / 220
    sides = (w_max - 60) / 300
    effect = 1.2 * (front - back + 2 * sides) / 4
    return effect

# Calculation for each altitude
results = []

for altitude, h_cruise in elevations.items():
    # Climb
    h_climb = h_cruise - h_tehran
    t_climb = (h_climb / 1800) * (10000 / v_climb)
    fuel_climb = t_climb * 0.8 * fuel_100_percent_per_hour
    
    # Descend
    h_descend = h_cruise - h_tabriz
    t_descend = (h_descend / 1800) * (10000 / v_descend)
    fuel_descend = t_descend * 0.24 * fuel_100_percent_per_hour
    
    # Cruise
    d_climb = t_climb * v_climb
    d_descend = t_descend * v_descend
    d_cruise = d_total - (d_climb + d_descend)
    t_cruise = d_cruise / v_cruise
    p_base = base_power[altitude]
    wind_eff = wind_effect(w_max_values[altitude])
    p_final = p_base + wind_eff
    fuel_cruise = t_cruise * (p_final / 100) * fuel_100_percent_per_hour
    
    # Total fuel consumption
    fuel_total = fuel_climb + fuel_cruise + fuel_descend
    
    # Save results
    results.append((altitude, fuel_total))

# Finding the altitude with minimum fuel consumption
optimal_altitude = min(results, key=lambda x: x[1])

results, optimal_altitudeمحاسبات نشان می‌دهد که ارتفاع 18000 پا (5490 متر) با مصرف سوخت حدود 621.35 تن کمترین مصرف سوخت را دارد. بنابراین، برای پرواز از تهران به تبریز، ارتفاع بهینه برای مصرف سوخت 18000 پا است.

### نتایج برای سایر ارتفاعات:
1. **18000 پا:** 621.35 تن
2. **20000 پا:** 796.61 تن
3. **22000 پا:** 994.46 تن
4. **24000 پا:** 1213.60 تن
5. **26000 پا:** 1454.34 تن
6. **28000 پا:** 1713.40 تن
7. **30000 پا:** 1995.68 تن
8. **32000 پا:** 2301.59 تن
9. **34000 پا:** 2633.49 تن

### نتیجه‌گیری:
با توجه به محاسبات انجام شده، پرواز در ارتفاع 18000 پا بهینه‌ترین مصرف سوخت را دارد و انتخاب مناسبی برای این مسیر خواهد بود.

آیا سوال دیگری دارید یا جزئیات بیشتری نیاز دارید؟

### سوالات مرتبط:
1. چگونه افزایش ارتفاع به مصرف سوخت بیشتر منجر می‌شود؟
2. اثر باد چگونه می‌تواند بر روی مصرف سوخت در ارتفاعات مختلف تاثیر بگذارد؟
3. چرا مصرف سوخت در حالت کروز با افزایش ارتفاع بیشتر می‌شود؟
4. چه عوامل دیگری می‌توانند بر روی انتخاب ارتفاع بهینه برای پرواز تأثیرگذار باشند؟
5. چگونه می‌توان از اطلاعات مشابه برای مسیرهای دیگر استفاده کرد؟

### نکته:
در پروازهای واقعی، ممکن است عوامل دیگری مانند محدودیت‌های ترافیکی یا شرایط آب و هوایی بر روی انتخاب ارتفاع پرواز تأثیر بگذارند.

Explore the optimal fuel consumption calculations for flight altitudes based on specific power settings and environmental factors. This problem involves detailed calculations for minimizing fuel usage during different flight phases. Suitable for advanced learners and professionals in aeronautical engineering.

Math Problem Statement

Solution

Ask a new question for Free

By Image

Math Problem Analysis

Mathematical Concepts

Formulas

Theorems

Suitable Grade Level

Related Recommendation