进场航空器跑道占用时间预测

摘 要：为了准确预估跑道占用时间（runway occupancy time, ROT）,提出了一种将灰狼优化算法和随机森林算法结合的预测模型。首先基于ADS-B轨迹,根据纽瓦克自由国际机场的实际运行情况,提取出进场航空器的跑道占用时间;其次分析跑道出口选择、跑道出口角度、气象条件、跑道入口端速度、跑道出口端的速度、机型、航空公司对跑道占用时间的影响;最后利用灰狼算法实现随机森林参数优化,基于优化后的随机森林模型完成对进场航空器跑道占用时间的预测。实验结果表明,相比实验和文献中的其它方法,该方法对跑道占用时间的预测更为准确,预测值与实际误差值在10 s内的占93.6%。研究结果可用于大型机场实际运行航班跑道占用时间预测。     

单跑道着陆容量改进模型

跑道容量是航空运输的瓶颈,尾流间隔、进近速度、公共进近航段、机型比率构成跑道容量的关键参数。考虑到实际管制程序实施的可行性,将飞机跑道脱离时间作为跑道着陆容量研究的关键参数。分别对飞机实际间隔和对跑道占用时间进行正态分布分析,根据可接受的安全水平下,加上缓冲余度,对雷达管制下单跑道着陆容量模型进行调整完善。     

基于数学模型的平行跑道穿越点变化下的容量评估

跑道容量是目前很多机场最关心的问题,它是制约整个机场发展的瓶颈。以往的跑道容量计算方法都是在单跑道的基础上建立的,很少有人考虑跑道穿越情况下的跑道容量。根据空中交通管制程序,当飞机需要从一条跑道穿越另一条跑道到达航站区,需要对跑道穿越点位置进行规划;但是具体在哪里设置跑道穿越点,设置多少个穿越点,是两个非常重要的问题。在跑道穿越点对跑道容量影响的基础上,设置了1 375~1 425 m、1 650~1 675 m、2 125~2 175 m三个穿越点,通过相应的数学计算方法,分析计算了近距平行跑道三个穿越点下的跑道容量变化。通过搜集相关的数字,借助MATLAB对所使的数学计算方法进行仿真计算,得出跑道穿越点的变化对近距平行跑道容量的影响。     

多跑道机场着陆方案研究

在分析多跑道机场不同利用率下几种着陆方案基础上，通过比较模拟数据并依据M/D／n队列瞬态模型计算出多跑道机场的飞机平均空中滞留时间。结果表明：随着飞机进场密度的增加，应按照飞机重量等级的不同安排着陆次序，最佳的着陆方案为首先安排中型飞机降落，然后安排大型机和小型机分别在不同的跑道降落。     

机场独立运行跑道起飞容量计算模型

跑道容量的确定是多条跑道开设时机的依据.给定了独立运行跑道起飞容量的概念,分析了各种影响跑道起飞容量的因素,按典型正态分布问题建立了计算模型;根据起飞飞机的速度关系和空管规则综合考虑了跑道占用时间、飞机前后间距标准、空管规则、风速影响、起飞公共段长度等影响因素,从理论上分类建立了机场独立运行跑道起飞容量的计算模型,提出了确定容量的方法,并利用某机场的实际运行航班数据对起飞容量进行计算,计算结果验证了该模型的实用性和可行性.     

兼顾军用飞机使用的跑道快滑位置优化模型

为提高机场运行效率,降低跑道占用时间,在兼顾军用飞机使用的基础上,对民用机场快滑最优位置进行了系统研究。通过分析军用飞机与民用飞机的着陆过程,研究飞机着陆过程中的影响因素及其分布规律,采用蒙特卡洛方法进行仿真,计算各机型着陆转出的最佳位置。通过构建以最小加权无效占用跑道时间为目标函数的快滑转出位置模型,基于动态规划思想,设计了模型求解程序。最后以腾冲机场为例进行实例分析。结果表明：快滑位置应设置在1650 m处。相比只考虑民用机型使用,无论是从加权无效占用跑道时间还是从使用该出口的民用飞机来看,两者都变化不大,但使用该出口的军用飞机可提高70%。本文研究为未来军用飞机使用民用机场奠定基础,为民用机场预留军事功能提供技术支撑。     

基于序列图像的无人机进近着陆跑道识别与跟踪研究

跑道的准确识别与跟踪,是基于视觉的无人机自主着陆的重要条件.利用单目视觉获取进近着陆过程中实时跑道序列图像,经过Canny边缘检测算法和基于梯度方向的Hough变换处理,将同一跑道上的2条边缘线识别出来,并进行实时跟踪.最后利用大量真实的室外道路模拟跑道图像,以DM642为核心处理器设计视觉处理系统,结合固定翼无人机进近阶段着陆飞行特点,对设计的相关算法及视觉系统进行验证.结果表明所设计方法可以在进近着陆阶段准确提取跑道目标,并能够满足无人机着陆实时性要求.     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标,科学准确地预测离港航空器的滑出时间,对于提升场面运行效率至关重要。首先,分析了航空器滑出时间影响因素及相关性,构建了基于BP神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点,分别采用粒子群算法和麻雀搜索算法获取BP神经网络的最优权值和阈值,并采用我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：①滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性,与同时段滑入的进港航空器数量中度相关,与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱;②考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳;③智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值,可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度,但运算过程耗时也更长;④基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了1.13%,MAE减少了4.48s,RMSE减少了4.68s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55s,RMSE减少了14.32s。     

近距平行跑道最大容量模型

针对MACAD(MANTEA机场容量及延误)模型中近距平行跑道容量评估缺乏分析逻辑的问题,采用数学分析方法建立了新的近距平行跑道容量评估模型,引入FAA机场容量模型中的Q逻辑,重点分析并解决了2架降落飞机之间插入起飞飞机概率可能受先前起飞飞机影响的问题,使起飞容量评估更为准确,然后基于美国商用机场的典型数据,分别利用MACAD模型及本模型对其进行容量评估。结果表明:虽然与MACAD模型所得结果基本一致,但本模型更符合跑道容量包络的定义。     

基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测

在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3.5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。     

飞机着陆安全性的跑道长度安全系数计算方法

为进一步研究军用飞机着陆过程所需的跑道长度,提出基于安全性的跑道长度安全系数计算方法。主要分析飞机在着陆过程中,受到着陆质量以及风速、气压气温、道面摩擦、纵坡等环境因素的复合影响,用蒙特卡罗法数值模拟满足着陆安全性的跑道长度值L′l,安全系数C为L′l与基准着陆滑跑距离Sl0的比值。结果表明:在同一安全性下,跑道长度的安全系数随着飞机的着陆质量增加而减小;飞机对着陆安全性要求越高则安全系数的值就越大,但是安全系数存在边际值。以某军用机型为例,设定机场的环境因素,数值模拟着陆所需的跑道长度值符合实际要求。若该机型以最大质量进行着陆,当满足安全性为99.99%时,在道面干燥的条件下安全系数为1.40,在道面潮湿的条件下安全系数为1.98。安全系数的最大边际值分别为1.43和2.02。     

不同飞机载荷下机场跑道实测动力响应

基于丹佛国际机场跑道实测道面应变及弯沉数据,分析不同载荷飞机(B-737-300、B-757-200、B-777-200)在滑行过程中机场跑道的动力响应。结果表明,三种机型作用下跑道的应变与弯沉变化相似,均表现为峰值与轮轴相对应。跑道横缝板的板边与板中,主要表现为压应变,且维持一定水平后波动;在纵缝板的板边,应变表现为拉压转换,应力处于循环状态,轮轴间的应变回复量显著,易发生疲劳破坏。纵缝板的板边和板中弯沉曲线表现为单峰值余弦形式。板角与横缝板板边弯沉为双峰值曲线;且曲线上加载段与卸载段存在突变现象。在飞机载荷作用下,3.05~6.10 m范围内地基主要表现为弹性变形;可将3.05 m深度以下地基视为弹性地基。所得结论对机场跑道工程的优化设计与科学施工具有参考价值。     

基于机器学习的飞机起落架着陆载荷预测模型

随着物联网、大数据技术的深入发展,一型装备交付部队的同时,往往需同步提供数字孪生模型以优化视情维护过程。论文基于某型号飞机试飞数据,提出一种将机器学习技术用于飞机起落架着陆载荷预测模型构建的方法。以某型号飞机飞行参数为输入,以传感器实测的左起落架垂向载荷为输出,经数据清洗和特征降维后,分别建立极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）、随机森林（Random Forest）和多层前馈（back propagation, BP）神经网络模型,并对所建模型进行调优。经对比和评估,XGBoost模型具有最高的预测精度,对起落架载荷绝大多数样本的预测误差均保持在6%以内,同时建模时间少,泛化能力强,为起落架载荷预测最优模型。     

高原机场飞机减载使用分析

高原气候环境特殊,空气稀薄,飞机在高原机场运行时,起降性能受气温气压影响显著,飞机载重受到限制.基于高原机场飞机起飞着陆性能的分析,提出飞机减载的判定准则和分析方法,分别研究了轮胎速度、跑道长度、刹车能量和道面承载能力等因素对飞机起降质量的限制.根据运动学理论分析起飞离地、着陆接地平衡状态,得到离地速度与起飞质量、接地...     

基于HWD的公路飞机跑道道面承载能力测试分析

为了对北方某公路飞机跑道的承载能力进行分析评定,根据设计使用飞机主起落架及其滑行轨迹横向分布规律,并综合考虑汽车轮迹规律,提出了现场测试方案。选取重型落锤式弯沉仪法（HWD）和承载板法进行了现场试验,通过对沥青道面的弯沉和模量等指标进行对比分析,发现弯沉值存在相关性,与公路相关研究结论吻合,动模量数值约为静模量的2倍。又用HWD测得的结果按民航规范推荐的方法计算出该道面的PCN值,依此作为承载能力的评价结果,计算当量道面剩余累计作用次数为33368118次。