A*算法的场面滑行动态规划方法

针对大型繁忙机场交通冲突频发、起飞延误等问题,在战略和战术层面分别对机场场面滑行路径规划方法展开研究。简化了机场路网结构,将滑行路径规划与进离场序列结合,建立了航空器总体滑行耗时最短,延误最少的动态优化模型。在比较了流行的机场滑行路经规划算法基础上,从战术规划的角度提出了一种新的基于A~*算法的场面滑行动态规划方法和冲突解脱策略。案例仿真结果表明该方法可以快速有效的减少航空器总体滑行时间和解决滑行冲突,实现机场场面运行效率提升和机场运营的自动化。     

机场的进离场空中交通流复杂性

机场进离场空中交通流复杂性的量化是空管和机场进行预测和管控的重要依据。提出基于排列熵的复杂熵因果平面(complexity entropy causality plane, CECP)以及Fisher-Shannon(FS)因果平面的机场进离场空中交通流复杂性量化分析模型,量化单机场进离场空中交通流量复杂度,研究多机场进离场空中交通流复杂度之间的关联性。针对单机场,首先将机场进离场空中交通流量时间序列符号化,计算时间序列的标准排列熵和统计复杂度以及Fisher信息,量化机场进离场空中交通流时间序列的复杂程度;针对多机场,构建CECP以及FS,分析比较各机场在CECP和FS中的位置,区分进离场空中交通流复杂性较高的机场。验证结果表明：提出的模型对于量化机场进离场空中交通流复杂性具有可行性和准确性,可以有效区分进离场空中交通流复杂程度较高的机场,对机场交通流的实时预测和管控具有指导意义。     

机场群一体化运行： 集成进离场与场面运行技术研究综述

近年来,中国民航持续高速发展,预计“十四五”末期中国民航运输机场数量将达到270个以上,逐步实现运输机场网络化覆盖。然而,由于机场之间空间分布过于密集而形成的机场集群式效应,造成邻近空域之间存在着复杂的耦合作用关系,若不能在空间和时间上对机场群内各资源进行充分解耦,则难以提升整体运行安全和效率。当前运行优化技术主要侧重于各自局部单一资源的优化,并没有统筹考虑内部跨区域的约束条件以及跨业务的运行环境,因此仅能得到局部最优化管制策略。为解决机场群全局集中式运行协同规划的实际需求,对集成进离场与场面运行(integrated arrival and departure and surface operations, IADS)技术展开综述。首先,从进场、离场和场面局部运行优化技术出发,分析中外研究近况并指明现存问题及研究局限;其次,创新性地对集成进离场与场面运行概念与技术总-分结构进行阐述,系统性说明IADS内在成分和逻辑关联;最后,分别从宏-微观尺度详细描述IADS所涉及的联合进场-离场调度排序问题、机场场面运行管理问题、进-离场航线选择问题以及基于时间的过点时序管控问题的算法框架和模型,...     

基于推出率控制的机场拥挤管理策略研究

当机场产生拥挤或将要产生拥挤时,持续的航班推出滑行势必会造成拥挤程度的恶化,进而增加离场航班在滑行过程中的滑行等待时间。滑行中航空器的发动机是不停歇的,滑行时间的增加意味着燃油消耗增多以及排放物的增加。针对这个问题,提出通过对离场航班的推出率控制来缓解机场拥挤,减少离场航班的滑行等待时间。首先对北京首都机场历史运行数据的统计分析,探索了当前离场航班滑行量与未来15 min进场航班量以及未来15 min起飞率三者之间的规律,提出推出率控制策略及实现方法;然后,设计了推出率的辅助计算程序。最后使用SIMMOD仿真工具对北京首都机场进行建模,并对繁忙时段实施推出率控制。仿真结果显示:通过对离场航班实施推出率控制,选取时段中场面推出滑行量被控制在一个相对较低水平。该段时间内408架次航班平均每架次仅等待了3.3 min,但总的滑行时间减少了63.2 h。     

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.     

基于机器学习的离港航空器滑出时间预测

准确地预测航空器的滑出时间对于提升机场场面运行安全和效率至关重要。基于机场场面运行态势分析,获得进/离港航空器滑行的时空分布特征,从而准确定义同时段离港航空器数量、进港航空器数量、起飞队列长度。基于影响因素进行相关性结论分析,构建了基于机器学习的航空器滑出时间预测模型,并使用中南某枢纽机场2周的实际运行数据对模型进行了验证。结果表明：（1）滑出时间影响因素相关性大小排序为：起飞队列长度、同时段起飞航空器数量、半小时平均滑出时间、同时段落地航空器数量、起飞使用跑道、滑出距离。（2）机器学习方法能实现对航空器滑出时间的有效预测,分类器的优劣排序为支持向量机（support vector machine,SVM）、BP（back propagation,BP）神经网络、随机森林（random forest,RF）。（3）引入弱相关的影响因素后,滑出时间预测精度会有一定程度的降低。     

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。     

带滑行道冲突告警功能的机场管制员培训系统的设计与实现

针对民用机场同时具有离场飞行、进场飞行和滑行道滑行等复杂运行环境,机场管制员需要具有相应的处理能力,为此设计并实现了一套机场管制员培训系统。系统的最大特点是包含了滑行道冲突检测模块。当管制员向航空器发布滑行路径指令后,该模块将检测各架航空器之间潜在的计划滑行路径冲突并向管制员告警。采用该系统培训之后,机场管制员发布的滑行指令的有效性和安全性将显著提高,使民用机场的运行更加高效和顺畅。     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

具有绕滑的跑滑系统航空器滑行策略研究

为了应对空中交通流量的增加带来的挑战,很多繁忙机场建立了具有平行跑道的跑道系统来提高机场容量。绕行滑行道（End-around Taxiway,EAT）是提高具有近距平行跑道的繁忙机场运行效率的新型滑行道。本文根据具有绕行滑行道的跑滑系统的运行特点,将航空器在跑滑系统中的运行分为直接穿越、选择绕滑、等待-穿越三种滑行策略。提出具有绕行滑行道的跑滑系统滑行效率的概念,将航空器的滑行燃油最少和滑行时间最短作为协同优化目标,并结合绕行滑行道的运行规则、效率优先级作为约束条件,建立航空器地面滑行策略优化模型。从而根据该模型,选出最优的滑行策略。算例分析表明,绕行滑行道的使用可有效提高跑滑系统的滑行效率。     

空中交通流量管理中的多机场地面等待策略

为解决航班延误问题,提出了一种考虑机场网络的延误累加效应及连续航程航班影响的多机场空中交通流量管理模型。该模型采用地面等待策略,对机场网络中各机场的延误情况进行综合考虑。当某些机场容量受恶劣天气或其他突发情况影响发生变化,使延误无法避免时,能够合理分配机场的出发和到达容量,减少航班的空中延误。结合中国3个枢纽机场的流量数据,对模型进行了仿真计算。仿真结果表明:该模型提供了一种更安全、更经济的航班调度策略,可为民航相关部门制定航班计划提供辅助的战略决策。     

基于机场跑道饱和度的空中交通阻抗建模

通过对空中交通阻抗基本要素的解析,参考道路交通BPR阻抗函数,提出了一种综合考虑起飞机场和降落机场跑道饱和度的空中交通阻抗函数模型以研究空中交通阻抗问题,为空中交通阻抗分析提供新的研究思路。采用南京禄口机场-北京首都机场的航班数据进行拟合分析,对模型参数进行标定。根据有无流量控制分别给出了仅考虑降落机场跑道饱和度模型的拟合结果并进行了参数检验,同时进一步与综合考虑起降机场跑道饱和度模型的拟合优度指标进行对比分析。研究结果显示综合模型在无流控情况下精度提升了11.9%,有流控情况下精度提升了16.7%,可以为空中交通管理提供参考。     

考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化

随着我国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。本文通过从机场、航空公司、空管三个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用Matlab对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580分钟至46 260分钟,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467 次减少至253 次,三个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。     

大型机场场面交通拥堵状态等级预测

随着地面延误程序的实施,空中交通压力逐渐向地面转移,持续增长的地面运行压力对机场场面管制措施提出了更高更科学的要求。预测机场场面拥堵状态变化规律,设定拥堵状态等级是科学制定机场场面管制措施的重要基础之一。通过对场面拥堵状态分析确定场面拥堵影响因素,并设定场面拥堵状态等级,然后基于GA-LSTM算法对跑道头排队架次、主滑行道延误时间、机动区延误时间进行预测并与LSTM算法进行比较,最后,使用FCM聚类算法确定预测的拥堵状态数据聚类中心,对拥堵状态进行分类以确定场面拥堵状态等级。研究表明,对场面跑道头排队架次、主滑行道延误时间、机动区延误时间预测的均方根误差分别为1.18架次、1.85秒、2.11秒,该预测结果能够为战略级层面管制决策提供依据。本文所提出的方法对大型机场系统均具有普适性, 可提前预知拥堵可能产生的区域及时段,为管制员提供决策支持,提高空中交通系统的运行效率。     

中小机场航线网络结构及连接特性分析

以中小机场航线网络为研究对象,基于2019年夏秋航季航班计划时刻表数据,通过复杂网络指标分析中小机场及其航线的网络结构与分布特征,并从邻接机场类型、介数等视角,分析了四类中小机场的偏好连接特点。结果表明:中小机场的平均度值为大型机场的1/6,机场度值对航距的影响较客运量更大,高介数的机场并不对应为高客运量或远航距特征,簇系数高于0.6的中小机场客运量与航距加权分布表现出一定的集聚性;经客运量或航距加权的低介数航线网络聚集性较强,东部沿海地区较少有在客运量、航距加权下的高介数特征航线;中小机场与大型机场的连接规模远高于中小机场之间的相互连接规模,低介数的中小机场倾向于选择介数较高的中小机场连接。     

基于空中交通流的空中交通网络拥挤程度评估

为解决空中交通流量日益增多导致的空中交通拥挤和拥堵问题,本文从空中交通流角度出发,区分空中交通拥挤和拥堵,通过建立拥挤程度评估模型来评估空中交通网络中拥挤程度。首先从容量和流量的角度区分并界定空中交通拥挤和拥堵的概念,同时借鉴道路交通思想,将空中交通分为畅通、正常、拥挤和拥堵四种状态。然后从空中交通流角度分析判定空中交通拥挤,提出拥挤状态门限区间,建立多种情况下的空中交通拥挤评估模型。最后引用某大型繁忙机场某时段的航班数据作为算例。结果表明,所建立模型可以用来评估空中交通网络拥挤程度。     

大面积航班延误下空中交通网络流系统的拥堵识别

近些年来,大面积航班延误问题已经成为空中交通流量管理部门的难题之一。为了从宏观上描述发生大面积航班延误时的交通状态,提出了空中交通网络流系统的拥堵定义,并对其拥堵程度进行识别和划分。首先从空中交通网络流系统的要素航线和机场的航班运行角度出发,建立了拥堵识别指标体系。其次,根据历史统计数据和熵值法计算权值,并基于模糊综合评价法建立了拥堵程度识别模型。最后,结合实例验证,表明该模型能真实的反映空中交通网络流系统的拥堵状况。