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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。 相似文献
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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。 相似文献
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未来中国终端区将逐年递增,根据数据显示终端区内空域资源与飞行流量的增长不成正比,终端区内流量趋于饱和。为了有效提升终端区运行的效率,确保航空器在其空域的安全飞行,降低管制员的负荷以及公司的运行成本,从航空器延误、管制员负荷以及各机场资源平衡3个方向建立多机场终端区航空器进场协同排序模型。首先,通过对终端区范围界定,运行主要问题的研究以及空域结构的分析,了解终端区系统的相互关联因素;其次,通过对终端区进场航空器的线路、交叉点的单独分析,找到相应的共同点和影响较高的运行系统相关性因素、相关的约束以及主要的解决目标;最后,利用结合模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SAA)的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)算法对该模型进行求解。结果表明:基于改进遗传算法对该模型求解后对比先到先服务模式以及未改进的遗传算法在效率上分别提高26.3%和53.2%。由此可见,所提出的模型能有效地提高航空器排序的效率。 相似文献
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随着航空运输迅猛发展,航空噪声污染日益严重。为减缓航空噪声问题,从分析航空噪声评价方法入手,考虑越障、航段转弯、绕飞限制区等条件,以噪声影响人口数最小作为优化目标,构建了终端区进场航线优化模型,采用角度扩展法改进A*算法,获得噪声影响较小的进场航线路径。选取上海虹桥机场仿真验证,结合机场实际流量分布进行实例分析。计算结果表明:路径优化后,暴露于65 d B及以上噪声下的人口数由44万削减到21万,航线长度也大幅减小,缩短11. 49%,油耗减少31. 07%。评估结果表明,提出的终端区进场航线路径优化模型能有效减缓航空噪声、降低噪声影响,且在缩短航线,降低油耗方面发挥优势。 相似文献
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北京终端区扇区容量评估及优化 总被引:2,自引:2,他引:0
构建了一种基于管制员工作负荷终端区扇区优化模型。首先通过测量各时段终端区域内飞机平均数、陆空通话以及进程单填写等情况,对终端区管制员的工作负荷进行了量化,进行了基于管制员工作负荷的扇区容量评估。然后根据空域中航路点的分布,建立了Voronoi图,以蚁群算法应用到单元搜索,对空域中的Voronoi多边形进行了优化组合,并使其满足空域划分的基本原则,从而得到优化后的扇区图。最后通过北京终端区空域容量评估和扇区优化的计算结果,对该扇区优化方法进行了验证。 相似文献
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为了高效调配进离场航空器,得到进离场航空器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚类DBSCAN方法,聚类得到交通流的不同路径类别.建立了基于集成机器学习算法XGBoost的飞行时间预测模型,以云南昆明终端区为例,对模型进行了训练、验证和测试,并以平均相对误差和均方误差为评价指标来分析预测结果的误差.结果表明:与线性回归、支持向量机回归和人工神经网络方法相比,本文模型对飞行时间的预测结果最好,±5 min内的预测准确率达到95.18%. 相似文献
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多机场终端区内由于空域结构复杂,机场之间相互影响,空中交通流量大,因而经常会发生航班延误、飞行冲突、机场运行效率糟糕等问题.本文研究多机场终端区的进场航班排序,从航空公司和多机场的利益需求,建立了多目标进场航班排序模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ进行求解,以成都终端区为例,进行仿真实例验证.结果表明... 相似文献
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经过多年深耕挖潜,目前国内机场容量的瓶颈已逐渐转移至终端区之外的区域管制空域。细胞传输模型(CTM)适用于中观交通流仿真,可描述较为宏观的问题。本文基于区域航路网络拓扑结构,将区域管制空域(简称“区域”)的交通流分为通过流与进入流,采用CTM建立区域增维模型,以区域容量作为目标函数构建MILP模型,利用遗传算法求解,通过TAAM仿真验证模型的准确性。 相似文献
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空投作为重要的资源补给手段,相对于传统陆水运输,可以高效安全地实现物资保障,其空域容量对空投计划的制定有着不可或缺的影响。目前对于空投场场景的空域容量理论研究较浅,首先研究分析空投场运行特点,结合空投场场景的运行、结构特征,提出了空投场空域容量定义;其次分析空投场运行中可能出现的航空器追赶情况,建立了空投场空域容量计算模型;最后,以某空投场为例,计算该结构下的空投场理论容量,通过蒙特卡洛仿真验证理论模型的可靠性。同时探究了航空器运行速度及小于最小安全间隔概率变化下空投场空域容量的变化规律。 相似文献
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随着空中交通流量的增加,为缓解机场终端区拥挤及效率低下等问题提供参考指标,本文基于航空器燃油消耗的终端区进场效率指标,以弥补当前普遍使用的时间效率指标无法综合评估进场航班运行经济性、节能减排等问题。本文首先基于燃油消耗定义终端区进场航班效率指标,利用ADS-B数据提取并利用k-means聚类以天津机场为中心的40海里内的进场航班数据;接着通过飞机性能数据库(Base of Aircraft Data, BADA)油耗模型计算8月份天津机场进场航班油耗,并分析了天津滨海国际机场的进场效率,以及气象、终端区拥挤程度限制因素;最后,将燃油效率与传统进场效率作相关性检验,结果表明该指标具有合理性。 相似文献
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建立一种航行班次梯度优化算法,通过收集、统计与比较飞行计划航空器、实际天气条件及管制班组压力负荷等数量,编程且经Matlab计算找出数量极值与相互关系,预计未来空域构成形势。以成都双流国际机场各个时段数据为依据,通过实例验证,并根据运算结果调整优化方案再次验证,评判前后运算所得结果,检验优化方案的可行性,从而印证梯度法优化对降低航行班次不正常率的实用性。 相似文献
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基于粒子群优化算法的扇区组合优化 总被引:1,自引:1,他引:0
航空运输业的不断发展给终端区容量带来了巨大的挑战。为了降低管制员的工作负荷,增加终端区的容量,对终端区的扇区优化进行研究,建立了终端区空域拓扑结构模型,利用Voronoi图进行终端区单元划分,并计算各航路点的工作负荷,建立扇区优化的数学模型,利用一种排列组合算法进行单元组合,将各单元的目标函数值作为优化函数,并结合粒子群优化算法求得最优解。最后,以成都终端区扇区优化为例进行了验证,证明了粒子群优化算法的有效性,可以很好地应用在以航路点为划分单元的扇区组合优化中。 相似文献
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Dynamic airspace management plans and assigns airspace resources to airspace users on de- mand to increase airspace capacity. Although many studies of air traffic flow management (ATFM) have sought to optimally allocate air traffic to get the best use of given airspace resources, few studies have fo- cused on how to build an efficient air traffic network or how to adjust the current network in real time. This paper presents an integer program model named the dynamic air route open-close problem (DROP). DROP has a cost-based objective function which takes into account constraints such as the shortest occupancy time of routes, which are not considered in ATFM models. The aim of DROP is to determine which routes will be opened to a certain user during a given time period. Simulation results show that DROP can facilitate utilization of air routes. DROP, a simplified version of an air traffic network constructing problem, is the first step towards realizing dynamic airspace management. The combination of ATFM and DROP can facilitate decisions toward more reasonable, efficient use of limited airspace resources. 相似文献