终端区航空器飞行间隔研究

针对终端区不合理的航空器飞行间隔严重影响飞行安全和机场吞吐量的问题,提出了基于场面监视雷达历史运行数据的终端区航空器飞行间隔算法。通过分析离散的场监雷达点迹数据,可获得航空器的历史轨迹。基于航空器起飞时刻和降落时刻提出了航空器间在不同起降序列下的时间、距离间隔计算方法。研究了机场流量、航空器起降序列、跑道的使用方向变化对航空器飞行间隔的影响。实践结果表明,场面监视雷达数据可以有效地用于分析航空器间的时间和距离间隔;机场流量与终端区航空器飞行间隔负相关,航空器间的时间间隔和距离间隔正相关,飞行间隔与跑道使用方向变化无关。合理的起降次序和良好的管制习惯可有效地缩小终端区航空器飞行间隔。     

基于点融合技术的机场终端区运行效率

为解决繁忙终端区运行效率低、飞行冲突严重、管制员工作负荷大、通信频道拥堵等问题,提出了一种基于点融合技术的进场航班流排序方法.通过细化基于点融合的进场航班排序过程,分析了基于点融合程序的空中交通管制工作流程;基于雷达管制模拟机设计并验证了点融合程序应用于中国西南某机场终端区的可行性.结果 表明:点融合程序能解决终端区大流量情况下的进场航班排序问题,相比于现行程序而言,雷达引导、高度速度调整指令次数均有不同程度的减少,有效降低了管制员和飞行员工作负荷,改善了陆空通话拥挤现状.同时,进场航班间的飞行间隔更均匀、有序,进场时间和间隔均有一定程度的减小,终端区空域容量和运行效率显著提升,能有效缓解航班延误.     

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     

基于灰色重力模型的终端区空域流量分布预测

针对终端区空域航路飞机流量分布,给出灰色-重力模型组合预测方法.利用灰色GM(1,1)建模预测终端区内机场及管制移交点航班架次,在此基础上,采用双约束重力模型将航班架次分配至各条进、离场航路,得到空域飞机流量分布.以上海终端区空域为例,对该方法进行了实证分析研究.     

基于动态优化的进出港航班排序模型

针对当前终端区排队模型将进港航班与出港航班分别排序的现状,建立了基于动态优化的进出港航班排序模型.该模型将进港与出港两个过程当作一个整体来考虑,减轻了管制员的工作负荷,可将由主观因素造成的损失降到最小.模型算法动态的将出港航班插入到达流中,每次插入后对受影响的航班进行重新调整,实现了进出港航班的动态合并.基于对管制现实需要的考虑以及计算量的优化,引入了位置交换约束参数.该算法结合实际数据,在仿真实验中与先来先服务方法相比,取得了较好的结果,表明本算法具有较强的可行性.     

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。     

基于元胞传输理论的航空器进场优化模型

随着空中交通流量的增长航班延误问题日益严重,终端区的情况尤为突出。为了缓解这一状况,利用标准雷达引导航线建立了基于元胞传输理论的终端区进场航班优化模型,结合实际案例,与当前实际进场运行情况进行了对比,求解得到系统运行最短时间、起点处延误时间。案例分析表明,该优化模型既能够反映终端区进场航班的动态特性,又在一定程度上减少了航班延误,可以为终端区进场航班的路径选择提供参考,满足实际的运行需求。     

离港航班延误时间预测方法

在如今的民航运行体系里,航班延误已经成为了机场和航空公司为了提高效率与控制成本的主要研究目标。为了构建更准确的离港航班延误时间预测模型,论文首先分析了导致离港航班延误发生的主要因素,并利用皮尔逊相关度系数对各因素进行相关性分析。其次基于基本BP神经网络算法（Back Propagation, BP）,构建离港航班延误时间预测模型,并进行优化;然后采用自动编码器（AutoEncoder）对BP算法进行改进;接着构建了基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的预测模型并与优化后的BP模型进行对比;最后基于上海浦东机场实际历史航班数据进行仿真检验,验证了本文优化模型的准确性和高效性。     

多跑道进离港地面等待问题建模及协同优化

针对多跑道机场起降航班难以进行跑道合理分配,尤其是混合跑道的使用问题,以降低航班延误损失为目标,提出一种基于跑道的航班优先系数计算策略,建立了一种多跑道进离港地面等待问题优化模型,并实现进离港队列延误费用的合理分配.同时,设计了一种启发式局部搜索算子并嵌入遗传算法,形成一种混合遗传算法对问题模型求解.通过对代表性算例的计算,结果表明,所提出的模型及算法不仅可以减少航班的延误损失,还可以显著优化延误损失在进离港队列之间的合理分配.     

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。     

基于合作博弈论的多机场终端区协同航班调度

针对多机场进离场航班协同调度问题,以协同决策(CDM)理念为基础,结合合作博弈论相关理论建立协同航班调度模型.模型主要分析机场、航空公司以及空管部门的效用函数和拒绝性函数,通过计算各航班拒绝性值和选择性值分析进离场航班次序.实例仿真表明,基于博弈论的协同航班调度优化模型有较好的准确性和实用性,有助于解决机场终端区的航班调度问题,较公平地兼顾了机场、航空公司和空管部门之间的利益.     

成都双流机场容量与流量分配协同优化的供需平衡策略

针对成都双流机场容量资源评估需要及其流量分配中的问题,进行了机场容量与流量分配协同优化的供需平衡策略研究.采集历史的机场日常容量运行数据,利用容量包络线法来逼近机场实际容量和极限容量.在此基础上,应用整数线性规划方法建立机场容量、进港和离港容量三位一体的协同优化模型,并采用遗传算法对模型求解.查明了机场容量资源,并实现在不扩大机场容量情况下,通过对机场容量与进港和离港初始容量需求进行协同优化,最大限度满足交通需求,做到供需平衡,降低交通拥堵和航班延误的风险.     

终端区进场航线交叉点通行能力研究

终端区航线交叉点是空中交通运行的瓶颈,其通行能力是表征交叉点运行状态的重要指标,深入研究交叉点的通行能力,能够为进离场航线优化及航线网规划提供理论指导,并为减少航班延误提供必要的技术支持。借鉴地面道路交叉口通行能力已有研究成果,依据终端区空域结构及航空器飞行特征,创新地提出终端区进场航线交叉点通行能力定义,建立了计算模型,深入分析了航空器飞行速度、机型组合、航线夹角对通行能力的影响。以天津机场终端区为例,计算进场航线交叉点CG点的通行能力,进行了实例验证及分析。     

基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测

针对传统BP神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首先分析了离港航班滑出时间的可量化影响因素及相关性,然后构建了基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测模型,并采用我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型进行了验证。结果表明：①离港航班滑出时间与同时段滑行的离港航班数量强相关,与同时段滑行的进港航班数量、同时段推出的离港航班数量、平均滑出时间中度相关,与滑行距离和转弯个数弱相关；②基于SSA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s内的准确率提升了20%,误差±180s内的准确率提升了12%,误差±300s内的准确率提升了7%；预测结果的平均绝对误差百分比提升了2.61%,平均绝对误差减少了11.73s,均方根误差减少了61.03s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率提供了思路。     

航班时刻资源优化配置与延误水平评估

针对中国大型机场由于航班时刻资源受限造成的航班延误问题,在评估机场容量的基础上,建立了降低机场航班延误水平的航班时刻分配模型。在满足机场容量限制,考虑航班连续性和中转旅客需求的约束下,应用改进的吱呀轮优化算法寻求航班调整总量最小的分配方案。以北京首都国际机场的航班时刻资源配置为例进行优化,并应用SIMMOD软件对模型设计算法,验证航班时刻优化模型的有效性。优化结果显示:北京首都国际机场的进离港延误水平都降低了26%以上,放行正常率提高了20%。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复研究

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

地勤服务车辆调度的多目标模型建立

根据统计,机场航班延误的主要原因之一是机场调度失误。航班地勤服务是机场调度的重要环节。地勤服务针对于机场过站航班,由于航班计划限定了航班在机场的抵港和离港时间,因此地勤服务车辆调度具有时间窗的约束。通过分析机场地勤服务的运作流程及特点,建立了带有时间窗的地勤服务车辆调度问题的多目标数学规划模型。     

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。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

单机排序元胞传输模型在终端区排序中的应用

为缓解终端区航班延误问题,将终端区进场航空器排序过程分为航路飞行排序阶段和汇聚排序阶段,从而降低问题复杂度,结合单机排序算法与元胞传输理论,利用标准雷达引导航线,并结合实际管制经验,建立以系统运行时间最短为目标函数的元胞传输模型;根据航空器对链一体化原则,将等待着陆的航空器分组,并赋予相应的权值,针对航空器对链影响因子的不同进行排序,并结合实例计算得到系统总运行时间,起点处等待时间,最终着陆顺序等。结果分析表明,该优化模型能够反映终端区进场航班的动态特性,给出合理的航空器进场顺序,为终端区进场航班提供路径参考,满足实际的运行需求。