机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。     

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

多机场网络效应在地面等待策略中的应用

在多机场地面等待策略中,对多机场延迟的网络效应进行研究.将其以约束条件的方式加入到运算模型当中,对模型进行优化,并设计启发式算法对模型进行求解.多机场地面等待的网络效应主要体现于航班延迟在多机场网络中传递,该效应在枢纽机场尤其严重.通过对延迟时间中各时间要素进行分析,并得出新的约束条件对模型进行优化.优化后应用于真实算例的求解.求解结果显示:模型更真实地反映了多机场地面等待问题的实际情况,模型的求解为航班调整提供了依据.调整后的航班总延迟时间段数目减少,而航班总运行成本降低,达到了提高运行效率的目的.     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

离港航班可变滑出时间预测方法及应用

考虑离港航班可变滑行时间的可量化影响因素,构建了基于BP神经网络的离港航班可变滑出时间预测模型,然后采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络的权值和阈值,并提出基于可变滑出时间预测结果的航空器推出控制策略。最后,基于我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型及控制策略进行了验证。结果表明：①离港航班的可变滑出时间与机场场面交通流有强相关性,与平均滑出时间中度相关,与滑行距离相关性和转弯个数较弱;②基于GA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s、±180s、±300s内的准确率分别提升了14%、10%和5%;预测结果的平均绝对误差百分比提升了1.87%,平均绝对误差和均方根误差分别减少了3.58s、32.45s。③基于可变滑出时间预测的离港推出策略比实际推出时间平均晚68s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率和协同决策能力提供了新的思路。     

近距平行跑道机场绕行滑行道使用策略研究

为了给近距平行跑道机场制定和优化航空器场面运行策略提供理论依据,提升跑道运行安全水平和效率、减少机场运行场面冲突、降低安全隐患。本文分析并建立基于进、离港航班平均地面滑行时间最小为目标的绕滑使用决策模型,并以某机场两条近距平行跑道绕滑运行为例,采用数值计算和AirTOp运行仿真软件两种方式验证了该模型的可行性。算例结果表明,由该模型确定的绕滑使用策略,可以同时降低机场进、离港航班的延误水平,提高地面滑行效率。并且,通过对该机场航班运行数据的进一步研究发现,起飞跑道交通密度与绕滑使用率之间存在较为明显的正相关关系,进而提出针对该机场在高峰小时运行架次和起降比变化情况下的绕滑运行策略。     

基于Memetic算法的飞机地面作业调度问题研究

机场地面作业管理是通过对机场各地面服务设备的安排调度,以保证航班正常、高效地运行.本文根据机场地面作业管理的实际情况,对每一个航班建立一棵飞机地面作业任务树,由此构建了相应的数学模型,该模型以最小化设备的总流经时间为目标,在规定的时间窗内完成飞机地面作业的并行任务.应用带有过滤扫描搜索策略的Memetic算法进行求解,...     

多车型条件下机场接送服务的协作调度优化

针对多车型机场接送服务,建立了以最少行驶总里程数为目标的协作调度模型.根据模型特点,提出用于模型求解的启发式优化算法.该方法在初步规划出基本路径后,寻找出需要一辆车单独服务的载客点,即孤立点.分别考虑了孤立点与基本路径的协作方式、剩余基本路径与已和孤立点协作的基本路径的协作方式,以及最终剩余路径之间的协作方式,由此获得了协作模式下的车辆调度方案.仿真实验证明,本文提出的协作调度模型及优化算法能有效降低机场接送服务的运营成本.     

高速公路出入口与主线纵坡间净距对行车速度影响仿真分析

高速公路出入口与主线纵坡净距较小时,车辆上下坡时易受分合流影响,速度变化差异性较大,不利于行车安全。为研究纵坡车辆速度实时变化规律,基于出入口与主线纵坡间最小净距,利用三维虚拟现实仿真软件UC-win/Road建立入口-上坡与下坡-出口路段仿真模型,通过Forum8驾驶模拟仪进行实验并采集数据。通过控制变量法调整大型车混入率、分合流比例等特征指标;构建速度度量模型,量化特征指标与速度之间的关系,针对特征指标进行单因素敏感性分析。结果表明：分合流比例及大型车混入率对速度变化影响显著;不同类型车辆的速度大小和变化趋势差异性较大。其中,大型车混入率对上坡段车辆运行状态影响较大,而分流比例对下坡段车辆运行状态影响较大;大型车混入率和分合流比例分别为30%~40%、10%~15%时,速度波动最大,敏感性较强。研究结果可用于为出入口与主线纵坡净距较小时的车辆运行管理及安全措施改进提供理论依据。     

复杂工况下盾构隧道车辆智能调度系统开发及应用

为解决长大隧道施工时多作业车辆行驶时车辆拥堵、安全风险高、调度难的问题,依托上海轨道交通市域线机场联络线超大直径盾构隧道工程,设计了具有位置确认、信号传输、定位应用功能的智能调度系统。分析施工物料优先性,以减少车辆等待时间为目标确定车辆调度次序,建立了车辆调度模型。基于隧道车辆定位系统和车辆调度模型,开发了复杂工况下隧道车辆智能调度系统,通过在上海轨道交通市域线机场联络线工程度~凌区间隧道进行验证应用,提前20~35 s为相对行驶车辆进行避让预警,在相距50 ~ 200 m范围内进行车辆安全车提醒,提高了超大直径盾构隧道物料运输效率,提升了长距离隧道单车道多车辆行驶安全。     

无人驾驶车辆智能水平等级划分

 国内外无人驾驶车辆迅速兴起,为加快无人驾驶车辆关键技术研究,进行无人驾驶车辆智能水平等级划分成为首要任务。本文以无人驾驶车辆、任务、环境三者构成的复杂交互系统为研究对象,开展无人驾驶车辆智能水平评价研究。建立了由环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度组成的无人驾驶车辆评测模型,并根据环境复杂度、人工干预程度、任务复杂度分别对无人驾驶车辆进行5个等级划分;最后根据无人驾驶车辆行驶的环境复杂度、人工干预的程度、执行任务的复杂度及行驶质量,对无人驾驶车辆智能水平进行了10个等级划分。     

多车场车辆路径问题及混合遗传算法

在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。     

不同公路等级的汽车油耗和排放评估研究

为了评估不同公路等级的汽车能耗和排放水平,实测了机动车的逐秒速度,并基于机动车比功率理论模型,得到轻重型车在不同公路等级的比功率分布;运用油耗排放模型MOVES测算了不同公路等级汽车的排放和油耗。结果表明:三种车型的比功率分布接近于正态分布;三种车型的油耗和排放随公路等级降低依次增加,其中大型货车在高速公路和三级公路的平均油耗分别为18.26 L/100 km、29.15 L/100 km,小轿车在高速公路和四级公路的平均油耗值分别为5.01 L/100 km、12.65 L/100 km;同一公路等级下,大型货车NO_x、PM_(2.5)和HC的平均排放因子最高,大型客车次之,小轿车最低,而小轿车CO的平均排放因子最高,大型货车最低。研究结果对实施交通运输节能减排策略具有一定的参考作用。     

车联网环境下信息交互形式对驾驶行为的影响

为研究车联网环境下不同信息提供方式对驾驶行为的影响,设计了车联网环境下的模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。对比不同分心任务的驾驶行为特征和正常驾驶行为的差异,从转向角、车辆侧向偏移、速度、跟车距离等特征参数描述了车联网信息导致分心的驾驶行为规律,并构建了基于模糊综合评价方法的驾驶人分心等级评判模型,横向对比了不同信息提供方式对驾驶行为的影响程度。     

关于建立铁路货车信息系统综合应用平台的分析与探讨

随着计算机、网络技术的不断发展,HMIS、TADS、TPDS、THDS、TFDS、ATIS、CTC等各类信息系统已成为保障铁路车辆安全运行不可或缺的重要手段,但各类信息系统各自为政,信息系统间关联甚少,关键信息未达到真正意义上的信息共享,且没有一个综合应用平台,可以实时监测货车车辆运行品质并全面查看车辆运行状态,从而给铁路车辆安全运行带来隐患。针对以上问题,建立铁路货车信息系统综合应用平台,实时对运行中的货车车辆进行监控,对货车车辆运行状态进行预警,掌握站内各条线路上车辆信息,为车辆调度指挥、车辆检修提供依据,确保货车车辆运行安全。