一种螺旋桨飞机滑流影响的极曲线确定方法

在螺旋桨飞机的试飞验证中,为确定其实际的升阻特性,通过在一般极曲线的表达式中引入拉力系数项,推导出同时适用于螺旋桨飞机巡航状态、爬升状态和下降状态的通用极曲线模型。根据一型螺旋桨飞机飞行试验数据确定该飞机通用极曲线表达式。采用该通用极曲线计算得到的巡航状态下的阻力系数与试飞值的误差在5%以内,爬升率、下降率的计算值与试飞值的误差在5%左右,计算结果的误差基本在工程计算精度的允许范围,证明该模型具有工程实用性,可用于该飞机的飞行性能数据修正和扩展计算。     

飞行模拟器综合导航系统建模与仿真

模拟器导航系统主要为飞行员提供模拟飞行中的位置及其航行参数并安全导引飞机沿既定航线飞行。结合航空仿真技术发展和全任务飞行模拟器样机的任务需求,在MATLAB/SIMULINK平台上构建了捷联惯导及基于区域导航法的无线电导航仿真模型。采用VAPS6.3制作出主飞行仪表,作为导航系统仿真的终端显示。利用RT-LAB平台构建分布式飞行仿真系统,实现导航外部特性的半实物仿真。经系统调试证明了该方法的有效性。     

面向群体性事件的三方两两博弈演化模型

为更好地应对航班延误引发的群体性事件,以机场、旅客、航空公司为群体性事件的博弈主体,明确各个主体在群体性事件中的策略选择,分析其对于群体性事件的影响机理。并基于演化博弈理论,利用复制动态方程,构建三方两两博弈演化模型,采用三个两方博弈模型对航班延误的旅客群体性事件进行分析。在航空公司与旅客、机场与旅客两个博弈模型中,多数情况下,博弈双方在多次博弈后会调整各自的策略,形成一个循环的闭合博弈圈。在机场与航空公司的博弈模型分析中,引入了契约下的核战略的囚徒困境,并得出结论：博弈双方会同时积极应对旅客群体性事件。     

离港航班延误时间预测方法

在如今的民航运行体系里,航班延误已经成为了机场和航空公司为了提高效率与控制成本的主要研究目标。为了构建更准确的离港航班延误时间预测模型,论文首先分析了导致离港航班延误发生的主要因素,并利用皮尔逊相关度系数对各因素进行相关性分析。其次基于基本BP神经网络算法（Back Propagation, BP）,构建离港航班延误时间预测模型,并进行优化;然后采用自动编码器（AutoEncoder）对BP算法进行改进;接着构建了基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的预测模型并与优化后的BP模型进行对比;最后基于上海浦东机场实际历史航班数据进行仿真检验,验证了本文优化模型的准确性和高效性。     

基于航迹特征的飞行程序噪声预测研究

针对目前飞行程序减噪设计的需要,研究了民机的航迹特征,选取了声暴露级（SEL）作为单个事件的飞机噪声评价指标,并在研究飞行程序特点的基础上,结合飞机噪声性能（ANP）数据库和NPD噪声计算方法,建立了一套基于航迹特征的离场飞行程序噪声预测方法。以某民用机场的离场程序为例,绘制出噪声等值线图,验证了方法的可行性。实例证明,该方法可以量化预测飞行程序的噪声影响,规范了飞行程序噪声预测的方法,可以为减噪飞行程序设计提供参考。     

风致飞射物研究进展及建议

我国是受风灾影响较为显著的国家和地区之一,风灾不仅会造成工程结构损伤,甚至会导致结构的倒塌破坏。风致飞射物是强风作用下结构损伤、破坏而形成的一种高速运动碎片,其冲击作用对周边工程结构和人员的安全构成二次威胁,国内外学者近年来针对风致飞射物开展了相关研究工作。基于此,从风致飞射物的形成机制、飞行特性、冲击作用三个方面阐述当前国内外研究进展,并针对现有研究工作提出今后的研究建议和发展方向,为进一步深化风致飞射物及其防治工作研究提供借鉴。     

险情下机组沟通对进近着陆绩效影响的中介机制分析

为提高进近着陆绩效,结合航空事故调查分析,确定出机组成员间的有效沟通是确保安全飞行的基本要素之一.以机组成员的情境意识和机组的团队共享心智为中介变量,构建机组沟通对进近着陆的影响机制理论模型.采用Flight Simula-tor 飞 行软件,模拟单发失效应急情境,利用情境意识评定技术和团队共享心智测量量表,测量机组沟...     

终端区飞行轨迹聚类分析及异常轨迹识别

为有效掌握空中交通流的分布规律,提高飞行轨迹聚类效率与质量,提出了一种精确度高、运算快、自主识别异常轨迹的飞行轨迹聚类方法.首先,改进均匀参数化法降低了飞行轨迹数据规模.其次,提出一种基于核主成分分析(kernel prin-cipal component analysis,KPCA)和飞行轨迹降维方法,突出不同类点之...     

基于非合作博弈的航班时刻优化研究

在进行航班时刻优化时,为解决不同目标之间相互影响,相互制约,存在冲突的问题,提出基于零和博弈的航班时刻优化模型。首先,从零和博弈的角度,给出一种线性加权法,得出纳什均衡状态下各个目标的最佳权重系数;然后将该系数应用到航班时刻优化的多目标问题中,构建航班时刻优化模型;最后通过萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行求解。本文把航班延误总时间和航班调整总量作为目标,以杭州萧山国际机场为例进行验证,最终结果表明,该模型在减少航班总延误的同时,又有效减少了航班总调整量,提升了整体优化的效益。     

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。