基于推出率控制的机场拥挤管理策略研究

当机场产生拥挤或将要产生拥挤时,持续的航班推出滑行势必会造成拥挤程度的恶化,进而增加离场航班在滑行过程中的滑行等待时间。滑行中航空器的发动机是不停歇的,滑行时间的增加意味着燃油消耗增多以及排放物的增加。针对这个问题,提出通过对离场航班的推出率控制来缓解机场拥挤,减少离场航班的滑行等待时间。首先对北京首都机场历史运行数据的统计分析,探索了当前离场航班滑行量与未来15 min进场航班量以及未来15 min起飞率三者之间的规律,提出推出率控制策略及实现方法;然后,设计了推出率的辅助计算程序。最后使用SIMMOD仿真工具对北京首都机场进行建模,并对繁忙时段实施推出率控制。仿真结果显示:通过对离场航班实施推出率控制,选取时段中场面推出滑行量被控制在一个相对较低水平。该段时间内408架次航班平均每架次仅等待了3.3 min,但总的滑行时间减少了63.2 h。     

离场航班多目标优化排序研究

为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型.选取上海浦东机场3 h内离场航班进行仿真验证,并将仿真结果与其他算法优化方案比较,与FCFS策略相比,航班总延误降低了20. 1%,延误架次减少了20.较单一目标优化,该算法具有保持多个目标函数优异性的特点,且115架航班优化时间仅为302 s,能够较好的满足实际运行效率需求.所提方法能够有效解决离场航班多目标优化排序问题.     

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标.根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,将航班分配给不同跑道,确定其进离场时间.最后,本文以某机场的航班进离场为例,给出了优化方案,并将改进后优化模型与传统模型进行了对比,同时,对模型的参数进行了灵敏度分析,从而验证了该模型的正确性.     

基于极大代数的终端区离场优化分析

针对终端区离场排序问题,提出了一种基于极大代数的简化终端区离场模型,在此基础上建立了相应的单航路极大代数模型,解决了同高度同航迹航空器离场的冲突问题,最后对模型进行了算例验证。结果表明,极大代数能够较好的解决航空器离场排序问题,实现全局最优性。     

A*算法的场面滑行动态规划方法

针对大型繁忙机场交通冲突频发、起飞延误等问题,在战略和战术层面分别对机场场面滑行路径规划方法展开研究。简化了机场路网结构,将滑行路径规划与进离场序列结合,建立了航空器总体滑行耗时最短,延误最少的动态优化模型。在比较了流行的机场滑行路经规划算法基础上,从战术规划的角度提出了一种新的基于A~*算法的场面滑行动态规划方法和冲突解脱策略。案例仿真结果表明该方法可以快速有效的减少航空器总体滑行时间和解决滑行冲突,实现机场场面运行效率提升和机场运营的自动化。     

进离场航线网络环境影响优化研究进展

综述航迹数据分析和航线规划设计等对进离场航线网络环境影响的研究方法.航线路径设计规划是在借鉴二维路径规划的基础上,通过应用不同的启发式算法,搜索到满足条件的最优航线路径;通过进离场航线网络的次序优化原则,可实现航线网的全局优化.最后,针对进离场航线网络环境影响的研究现状,提出应增加对航空器飞行性能分析、考虑航空排放和航空噪声对居民密集区的影响等几点建议与展望.     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明,优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见本文建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

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。     

A-SMGCS航空器滑行时间延迟的滑行路由实时更新算法

在先进场面活动引导和控制系统(advanced surface movement guidance and control systems,A-SMGCS)中,针对航空器滑行时间延迟而导致场面运行效率和安全水平的降低,提出一种集成场面态势监测的滑行路由实时更新算法。该算法采用局部路由更新方式,首先采用时间窗约束Petri网建立航班滑行时间延迟时的场面局部模型;其次,定义模型中库所对应时间窗的合并运算规则;并据此展开局部模型约简,进而得到约简模型中航班滑行冲突判定条件;再次,以最小化航班在冲突区域的滑行成本为目标,实现了相关航班局部滑行路由优化同时保证了对原路由扰动最小;最后,通过算例验证了所提滑行路由实时更新方法的有效性。     

航空器离场管制关键环节识别及风险传播研究

航空器离场风险识别是民航安全生产的重要环节，但目前研究多面向航空器运动过程和静态危险源，忽略了管制业务影响和风险动态传播机理．针对此问题，本文提出了基于复杂网络的离场管制关键点识别及风险传播模型．首先，抽象管制信息交互和业务逻辑，构建复杂网络并量化各节点重要度，然后考虑安全管控延迟效应，定义风险产生、传播及恢复规则，形成离场管制风险动态传播模型．实验结果表明：本文模型能再现风险传播机理和规律，机组等10个节点为风险传播关键环节，机组对风险扩散作用最强，传播成功率峰值为0.519，塔台管制员和地面管制员为危险源时能激发其他节点进行风险控制，针对关键节点实施安全管理能有效抑制风险传播．     

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.     

大型机场单通道U形机坪区推出等待点优化设计

为了提高大型机场单通道U型区高峰时段航班出港效率，研究了单通道U型区离港航班推出等待点位置。首先，将单通道U型区航班推出等待点位置选定问题、抽象为典型的TSP组合优化问题；其次，以典型高峰时段航班滑出U型区总耗时最短为目标函数，构建了基于航班计划的动态等待点模型；最后，结合问题特征及模拟退火算法基本理论，设计了双层模拟退火算法结构进行计算，并分别对上下层算法进行改进。仿真结果表明，所设计模型结合所设计算法可大幅度降低航班滑出U型区总耗时与机位延误时间。与传统推出方式相比，滑出U型区总耗时降低29.4%，机位延误总时间降低了79.9%，且平均计算时间为34.2秒，满足决策要求。可见，动态配置离港航班推出等待点位置，能够提高航班出港效率，为管制员决策提供优化方案     

基于冲突点避让机制选择的航空器滑行路径优化

针对航空器地面滑行的问题,提出了冲突点选择避让机制来优化航空器滑行路径。通过构建地面滑行路径的节点-路段模型,以航空器全部滑行到预定节点所用时间最短为目标,建立了路径滑行优化模型。通过建立可行路径集,利用启发式搜索算法,从静态路径规划、动态路径规划两阶段对滑行路线进行优化,得到航空器滑行优化路径。以某机场某一时段内航班到离港时间数据为例,对算法进行了验证,结果显示:经算法优化后,可减少时间段内各航班的最短滑行路径的冲突,缩短滑行时间,滑行道使用较分散,可降低航空器滑行中运行风险。     

基于分布估计算法的离港航班排序优化

离港排序优化问题是指优化离港航班序列以减少终端区离港航班的延误,是当前空中交通管制领域需要解决的重要问题。该文基于带滑动窗的分布估计算法,实现了对此问题的求解。算法以飞机优先序列进行编码,适应度函数考虑了离港飞机起飞延迟因素,并在传统的优化流程中加入了滑动窗的排序思想,解决了多架飞机参与排序时编码空间不足的问题。仿真结果表明:分布估计算法在离港排序优化问题上具有较好的整体性能,同时滑动窗参数的选择对于优化结果具有明显的影响。     

带滑行道冲突告警功能的机场管制员培训系统的设计与实现

针对民用机场同时具有离场飞行、进场飞行和滑行道滑行等复杂运行环境,机场管制员需要具有相应的处理能力,为此设计并实现了一套机场管制员培训系统。系统的最大特点是包含了滑行道冲突检测模块。当管制员向航空器发布滑行路径指令后,该模块将检测各架航空器之间潜在的计划滑行路径冲突并向管制员告警。采用该系统培训之后,机场管制员发布的滑行指令的有效性和安全性将显著提高,使民用机场的运行更加高效和顺畅。     

策略性等待下Y型瓶颈的单步拥堵收费模型

本文针对包含至少一个上游瓶颈路段和一个共用的下游瓶颈路段的Y型交通路网,研究了策略性等待单步收费条件下早高峰期间通勤者的出行行为和最优道路拥挤收费方案。基于出行者的出发时间选择遵循用户均衡准则的假设,推导出了不同汇合规则下用户均衡的流入率和个人出行成本。依据出行者的出发时间选择规律,进一步推导出了最优的道路拥挤收费时段和费率。研究发现,策略性等待单步收费可以有效降低交通网络的系统总阻抗,但可能会增加出行者的个人出行成本。此外,还发现收费的有效性不但与汇合规则有关,还取决于上下游瓶颈路段通行能力的相对大小。该研究验证了Y型交通路网上存在Braess诡异现象,即扩大上游路段的瓶颈通行能力可能会引起系统总出行成本的增加。     

考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化

为提高常规公交的出行服务质量，建立了考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化模型.通过量化车内拥挤状态，给出各拥挤状态下的乘车成本;建立了线路各区间的拥挤状态转移函数.考虑乘客的车内拥挤状态感知，建立站点乘客随时间的上下车数量的度量模型;构建乘客出行成本度量模型，以乘客出行成本与车辆运营亏损之和最小化为目标函数，建立了公交弹性发车间隔优化模型;并设计遗传算法对模型进行求解.结果表明:优化模型能够有效降低出行成本.模型对等待成本有着“补短板”效果，对乘车成本有着“削峰”效果，即通过增加乘客到站量小站点的等待成本，降低乘客到站量大站点的等待成本，削弱乘车成本峰值的手段，达到总成本最低的效果.