基于航迹分段的飞行程序噪声评估方法

为了减少飞机噪声排放对机场周围居民区的影响,研究了典型的进离场飞行程序。结合民用航空器运动模型和性能模型,建立了航迹模型。在研究飞行程序噪声评估方法的基础上,选取了合理的飞行程序噪声评价指标,提出了基于航迹分段模型的飞行程序噪声评估方法。以西安咸阳国际机场的进离场程序为例,选取B737—300机型进行仿真验证,绘制出了噪声等值线图。结果表明,该方法具有可行性,能够提高飞行程序噪声评估的效率,具有一定的参考价值。     

基于PBN的中小机场终端区飞行程序优化研究

传统进离场程序中,飞机均是向台或者背台飞行。这种方式在流量比较少时,可以保证安全,但是随着航班量的增加,就不能兼顾安全和经济了。从基于性能的导航区别于传统程序的优点和设计标准出发,总结了中小机场飞行程序调整的一般方法和思路。最后以景德镇罗家机场为例,分析该机场进离场程序的缺陷和不足,并在此基础上设计出了一整套PBN飞行程序。以期能够提高航空公司效益、终端区内的容量和管制员效率,降低管制员工作负荷和压力。     

涡桨飞机气动噪声的预估方法

本文对基于气动声学基础理论的涡桨飞机气动噪声预估方法进行了研究,发展了一种增升装置、起落架等机体部件噪声模型,建立了考虑迎角、机翼诱导干扰的螺旋桨噪声源模型,并结合等效噪声源法(ESM)方法考虑机体对螺旋桨噪声的散射,形成涡桨飞机气动噪声预估程序。采用某型涡桨飞机的噪声飞行试验数据进行了对比验证,预估结果相对于飞行结果在适航噪声测量点处的误差不超过2dB,表明了该噪声计算程序具备较高的预测精准度。     

起飞转弯爬升梯度损失分析

起飞转弯爬升会降低飞机的爬升能力,影响起飞安全,为了保障越障安全,需要详细确定梯度损失。通过动力学模型推导出转弯爬升时的梯度损失计算公式,揭示了试飞数据内在原理,分析了固定坡度角转弯、固定转弯半径转弯的梯度损失影响因素和转弯对起飞限重的影响。利用最小二乘法拟合了极曲线参数,计算了某机型的梯度损失数据,与试飞数据相比,计算结果平均偏差不超过0.73%,标准差不超过1.54%。可用于飞机离场程序设计、飞行性能的快速计算以及四维航迹预测。     

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.     

欧洲猫航管自动化系统标准进离场程序的设置及使用

标准进离场程序（SID/STAR）是航管自动化系统使用的一个重要参数之一,它在飞机起飞和降落阶段起着重要作用。本文从标准进离场程序的定义、下线参数设置、分配机制和实际案例分析等方面着手展开研究,对欧洲猫航管自动化系统标准进离场程序进行了详细分析。     

民用飞机噪声合格审定的切入飞行试验方法

 针对民用飞机噪声合格审定中重复多次进行相关飞行试验造成的成本高、耗时长问题,为进一步降低民用飞机噪声合格审定成本、缩短审定周期,基于国际民航组织规定的飞机噪声合格审定等效程序建立原则,通过对飞机起飞和进场的噪声测量试验建立飞机噪声合格审定中的切入飞行程序,从而构建完整的切入飞行试验方法。以某型喷气式飞机为例,概述了10 dB 降区间的确定方法;设计了切入飞行试验方法,对于未来ARJ21-700 的衍生机型及C919 的噪声合格审定具有重要的工程应用价值。     

航迹移动模型下的复飞航迹自动生成算法

随着现代计算机科技的发展以及地理信息技术的广泛应用,飞行程序设计人员可以直接利用数字方式获取使用机场空域内的障碍物位置和高程信息。飞行程序设计已逐步从手工设计阶段过渡到自动化实现阶段。飞行程序设计关注进离场程序、进近程序设计,其中进近程序的复飞航段是飞行过程中最重要的航段,其设计受障碍物分布、高度、导航台位置等诸多因素限制。基于DOC8168文件要求,结合传统复飞程序设计流程,对复飞程序的直线航段、转弯航段以及保护区的设计进行研究,明确了复飞程序设计的关键和难点在于复飞点、复飞爬升点和复飞转弯点的选择以及航迹航向和爬升梯度的确定。利用Arc GIS软件同时结合飞行程序设计流程,运用空间数据处理、编辑和空间分析组件,提出一种复飞航迹自动生成算法。该算法将最优复飞航迹、复飞程序保护区、风螺旋线、直线保护区与转弯保护区的衔接部分等绘制功能实现,且符合飞行程序设计规则要求,同时实现了飞行程序设计流程自动生成的需求。     

人工免疫算法路径规划在林火救援中的应用

为解决复杂环境下双机林火救援路径规划问题,提出用人工免疫算法规划三维飞行航迹。借鉴人工免疫算法规划机器人路径的方法,通过考虑飞机飞行特性和双机路径规划的要求,为双机异地出发同时到达规划出三维飞行路线,并对算法的主要影响因素进行了分析和估计,获得规划航迹的最优参数,用于设计安全高效的飞行航迹。研究结果表明,该方法能规划出复杂环境下双机飞行航迹,利用参数优化后的人工免疫算法不但能快速有效地规划三维航迹,而且丰富了航迹规划方法研究。     

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

PBN进近航线噪声敏感点规避降噪方法

降低机场航空噪声是促进机场发展的重要因素,随着基于性能的导航(PBN)实施的推进,这一新的导航方式为降噪提供了新方法。航空噪声是人的声量感受,机场周围人口较为集中的学校、医院、居民区等构成了航空噪声敏感点,进近航线避开这些噪声敏感点可以达到降噪的效果。根据飞机性能和飞行程序特点,通过确定飞机空间位置,构建了飞行架次-推力-距离(N-F-d)进近航线噪声敏感点规避计算模型;并进行噪声计算模型修正。选取LWECPN为噪声评价量,结合INM噪声评价软件对广州白云机场进行了降噪分析。分析结果表明,噪声敏感点的噪声值显著减小,噪声等值线的影响范围也明显缩小,降噪效果较好。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

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.     

机场噪声预测模型及应用实例

噪声预测是机场周围地区进行土地使用规划并确定机场新建或扩建可行性的重要依据.本文采用计权等效连续感觉噪声级LWECNP作为机场噪声评价参数,具体结合机场及周围地区的地形、航班、机种及飞机起降航迹等计算并绘出机场周围地区的等声级噪声暴露图.     

航空涡扇发动机喷气噪声动态等值线估计

主流民航涡扇飞机在起飞阶段,发动机喷气噪声是噪声贡献最大的噪声源。飞机适航取证过程中对噪声适航有明确的要求。民用航空涡扇发动机的研制与制造,不仅需要考虑符合噪声适航标准,还需考虑起飞时对机场周围社区的噪声影响。由发动机喷气噪声动态预测并绘制其在地面的等值线,不仅可以提前掌握发动机的噪声适航性,还能了解喷气噪声对机场周围社区的影响。基于Stone预测模型,利用有效感觉噪声级表示噪声的动态值,开发MATLAB程序,完成对特定机型的动态噪声预测并绘制动态噪声等值线。     

终端区4D飞行轨迹预测与冲突预警

为提升终端区飞行轨迹预测精度,实现航空器短时冲突预警,建立一种基于孪生支持向量回归的终端区4D飞行轨迹预测模型。对历史飞行轨迹应用重采样算法,降低轨迹数据规模;利用墨卡托投影将轨迹点经度、纬度与高度化为x-y-z坐标,采用孪生支持向量回归算法学习预测模型,实现短时航空器飞行轨迹动态预测;计算两架航空器水平、垂直距离,建立航空器冲突预警指示函数;对孪生支持向量回归算法进行超参数灵敏度分析,分析各超参数对模型预测效果的影响。根据机场真实数据进行仿真实验,证明：基于孪生支持向量回归的4D飞行轨迹预测模型能够准确捕捉航空器运动趋势,且泛化能力强;所提模型x-y-z坐标预测均方根误差是BP神经网络预测结果的32%,35%和61%,单次预测计算用时减少约0.13 s。     

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ADS-B数据的机场场面多目标行为识别

针对机场场面监控视频中存在多个飞机目标,且各种行为轨迹相似,难以通过轨迹进行行为判断的问题,提出了一种基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)数据的机场场面多目标行为识别.首先,利用ADS-B信息通过透视变换的方法对视频中的所有飞机进行定...     

考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入到短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-LSTM神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057 辆和14.237 辆;对比多个其他模型实验结果,本文构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。