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.     

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%。     

基于管制移交的多机场终端区离港航班时刻优化

针对多机场终端区飞行流量大,空域资源紧张的现状,结合基于航迹运行理论,提出基于管制移交间隔优化离港航班时刻的模型。模型以时刻调整成本最小化为目标,使离港航班在出港点处能够建立符合移交条件的纵向间隔,使用遗传算法求解,利用北京终端区下辖三座机场的历史运行数据验证模型的适用性。结果表明,优化后的时刻可使98.15%的离港航班在出港点处建立符合移交条件的间隔,有效降低了因不满足移交间隔造成的飞行冲突,提高了航班流的有序性。     

机场终端区流量分配及优化调度

针对日益增长的空中交通需求所带来的严重的航班延误,给出了一种空中交通流量管理(ATFM)终端区流量分配及优化调度的模型.它可以实现对终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,进一步优化流量分配方案从而减轻航班延误的影响.模型在考虑机场的到达和出发过程相关的条件下实现对机场流量的最优分配,还考虑了机场容量按时间动态分配的特性以及在交通需求和天气的动态特性下,达到和出发过程之间的流量协调.最后利用中国某国际机场的实际数据对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

基于改航策略的空域流量管理研究

为减少危险天气下的航班延误现象,结合地面等待以及改航策略实施空域流量管理.将受危险天气影响的扇区视为流量约束区,根据扇区受危险天气影响的情况,以最小总延误成本为目标,流量约束扇区容量、起飞机场容量、流量约束扇区进入点的安全时间间隔为约束,建立基于改航策略的空域流量管理模型,并采用遗传算法对模型求解.通过算例进行仿真,仿真结果表明,基于改航策略的空域流量管理可以有效减少航班延误时间,提高航班运行的总体经济效益.     

基于命中的机场航班中转衔接性优化

为解决目前国内机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模型。设计自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解,在自适应遗传算法中引入模拟退火的思想提高算法的全局搜索能力和收敛速度,并与传统遗传算法和模拟退火算法进行对比。对首都机场一日起降航班数据进行实证分析,分别求解出3种时间窗调整时长下的最优命中数,并迭代出相应的航班时刻表。结果表明,改进算法能在更短时间内获得较高质量的近优解,优化后的航班时刻呈现出明显的波形结构,机场的中转衔接性能得到了有效提升。     

考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化

为研究考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化问题,建立了目的地机场繁忙程度矩阵,并对目的地机场繁忙程度进行了分级,在满足延误水平的基础上,以最小的航班运行延误和对目的地机场产生的影响为总目标研究了基于目的地机场繁忙程度的航班时刻优化模型,将所建立的航班时刻优化模型与粒子群算法耦合,并以武汉天河机场为例对航班时刻进行优化。结果表明:优化后进场航班延误降低了48.58%,离场航班延误降低了44.88%,计算结果有效且符合实际。可见优化模型可行,能为机场航班时刻优化和改善延误问题提供重要的理论指导和技术支撑。     

珠三角机场群航班时刻优化研究

在降低航班延误的前提下,为了减少现有航班时刻表调整对航空公司运营造成的影响,建立了机场群航班时刻优化及动态排队模型,并设计了改进的迭代寻优算法,以珠三角机场群为例对模型算法进行了验证。研究结果表明:在不消除航班、飞机中转和旅客中转的情况下,珠三角机场群总航班调整量为615,最大调整量为33;并使广州白云机场和珠海金湾机场离港延误峰值分别降低20%和30%,深圳宝安机场进港峰值降低20%。因此,在能力扩张和运营效率提高不可行的机场,中短期内通过实施机场群航班时间表优化,可以缓解区域机场群的拥堵和延误问题。     

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.     

多元受限地面等待策略建模与分析

为了缓解航班大批量延误问题,综合考虑了恶劣天气下对航路扇区容量和目的机场容量约束,建立了以最小化延误总成本的多机场地面等待策略模型,并对航班延误成本进行了系统的研究分析,着重考虑了延误对航空公司的经济影响,指出延误成本与延误时间的指数型增长关系和连程航班的延误累积效应.利用CPLEX优化软件对多机场地面等待模型进行精确求解,根据目的机场接收率的动态变化以及不同航班单位时间延迟费用的不同,对航班的地面延误时间优化.仿真验证了其可行性,算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解.     

基于跑道容量的航班恢复优化模型

为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。本文在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立了以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用国内某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.55%。最后用TAAM仿真软件分别运行实际恢复方案和优化恢复方案,报告显示优化方案中终端区产生冲突的可能性更小,管制员工作负荷更低,从而验证了模型和算法的可用性。     

机场航班延误优化模型

针对空中交通日益严重的航班延误,给出了一种机场航班延误优化模型.模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程,考虑了具有连续航程的航班(到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行)及其到达和出发过程之间的相互影响.模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,在达到和出发过程之间实现流量分配的协同决策.在机场延误不可避免的情况下,该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案,尽量降低延误的后续影响.最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用遗传算法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

基于灰色聚类的大面积航班延误的延误程度评估

为准确评估大面积航班延误的延误程度,分析了空中交通网络中大面积航班延误的形成过程,在分析人、机、环、管等影响大面积航班延误程度的因素的基础上,选取能表征大面积航班延误程度的节点、航线、到达关联节点指标.基于空中交通网络流系统建立了大面积航班延误程度评估的指标体系.利用层次分析法和熵理论方法,组合赋权确定各指标权重.建立了评估大面积航班延误程度的灰色综合聚类评估模型.选取2019年某发生大面积航班延误的空域进行航班延误程度评估.算例分析结果表明:运用该模型所评估的发生大面积航班延误的空域的延误程度与实际情况相符.     

柔性翼微型飞行器的稳定特性

为提高微型飞行器(M AV)的抗风扰动飞行稳定性,需要遵循仿生学原理,效仿自然界中的鸟类和昆虫,探讨抗风飞行的新方法。提出了柔性仿生机翼的概念,阐述了其设计思想与工作原理,并导出了大气扰动下柔性机翼气动力的解析表达。为验证柔性仿生机翼的实际性能,设计和制作了柔性仿生机翼M AV原理样机,并在风中进行了飞行试验。试验结果表明:采用柔性机翼能够显著改善有风条件下M AV的飞行品质,突风过载可降低40%左右,大大减弱了大气扰动对飞行的影响,有效提高了M AV的飞行稳定性。     

面向实际运行的战略航班时刻优化技术

为了对航班时刻进行科学合理的配置,以机位、跑道和走廊口构成的系统为研究对象,考虑航班在系统内的实际运行情况,通过滑行时间和飞行时间在各关键资源节点之间建立连接.以满足关键资源节点的容流匹配为前提,建立了面向实际运行的航班时刻优化模型.以5 min为步长的滑动时间窗,设计了面向精确解的高效最优化算法并使用MATLAB工具箱编程求解.对浦东机场班期时刻表进行实例优化,并应用AirTop软件进行仿真验证.研究结果表明,优化后平均离场延误降低了3.2 min,高峰离场延误降低了23 min,放行正常率提高了11.04％,证明了该模型和算法的有效性,可以为大型机场缓解延误、保障运行效率提供航班时刻配置方案的理论支持.     

直升机自转飞行的最大过载系数试飞验证

为了验证直升机自转飞行的最大过载系数,首先从直升机最大过载系数理论估算模型入手,分析最大过载系数的关键影响因素;其次,通过对模拟自转下滑和俯冲拉起试飞方法的研究,确定自转情况俯冲拉起的初始试验高度、自转进入速度以及纵向重心位置;最后,提出了一种自转情况俯冲拉起试飞方法并经飞行试验验证,结果表明:该方法能够验证直升机自转飞行的最大过载能力;获取的过载系数随拉杆量、旋翼转速的变化关系曲线与理论分析吻合.这对试飞工程师和试飞员理论、驾驶技术培训具有较高的科学研究和推广应用价值.     

基于遗传算法的多扇区移交点交通流量优化

以扇区之间的移交点为研究对象,在扇区容量受限的情况下,将尾随间隔(MIT)与时隙分配相结合对进入扇区的航班流量进行优化管理,以保证扇区之间的航班运行通畅。以最小航班累积延误成本为目标函数,并通过流量分配得出移交点的MIT,同时使用遗传算法优化在满足MIT的情况下航班通过移交点进入扇区的顺序,并求得最低延误成本,得到的最低延误成本比使用先到先服务的传统策略所得到的延误成本降低了18. 6%。     

基于凝结尾和风因素的飞行高度层优化研究

飞行高度层的选择是航空公司制定飞行计划的重要内容。为了节能减排、保护环境、提高航空公司利益,提出基于凝结尾和风因素的综合指数法来优化飞行高度层。将飞行高度层上的风和凝结尾因素归一化为风因数和凝结尾因数,确定最小综合指数对应的高度层为优化高度层。以四川航空公司成都双流至上海浦东的航段为例进行验证。实例表明,使用优化后的飞行高度层可以降低凝结尾的生成,并有效利用风向,达到节约成本,减少环境影响的目的。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

水面无人艇冗余路径点约减方法研究——基于最优路径代价估计

针对复杂海洋环境下USV在线路径规划问题,提出一种顺序-随机两模式的冗余路径点约减方法。利用估计通过路径点的最优路径来制定其被约减的概率,并通过概率值的自适应变化考虑更多路径点的组合方案。采用顺序方法控制随机约减范围,快速发现潜在的优化路径。在约减过程中考虑海流等复杂海况对USV运动的影响,从而降低USV的碰撞概率。实验结果表明,本文方法可有效地简化并优化USV路径。