基于冲突回避的动态滑行路径算法

为解决机场场面航空器滑行路径分配问题,在时间依赖最短路径算法的基础上,提出了基于冲突回避的动态滑行路径分配算法.根据机场场面交通的实际情况,定义了3种不同类型的滑行冲突以及航空器的滑行优先级.给出了在不同类型冲突和不同滑行优先级情况下的滑行道时间延误函数.仿真实验表明,当跑道运行飞机达到32架次/h时,与固定路径相比,动态路径运行的航空器平均滑行时间减少了3 min/架次,航班延误减少了3.5 min/架次.     

基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型

针对机场场面运行中部分航空器剩余滑行时间较短、准时性低的现状,研究滑行道调度优化问题。在构建基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型中,优先考虑以剩余滑行时间为主的航空器动态优先级;以我国某大型机场的场面运行数据为基础,采用生物地理学算法进行仿真验证。结果显示：与经典的先到先服务策略相比,航空器到达滑行终点的误差由1499 s降至553 s,降低了63.1%,冲突航空器到达误差从371 s降至147 s,降低了60.3%;在冲突解脱方面,由剩余滑行时间较多的航空器承担更多的冲突等待,有效减少航空器滑行冲突次数,保障后续停机位指派与跑道调度的有效性,大大提高了滑行道的滑行效率。     

大型机场进场航空器联合调度模型

为减少进场航空器总延误与总滑行时间,研究了大型机场进场航空器联合调度问题;分别以跑道排序时间跨度和总延误加权和最小、被分配至远机位航班数量最少、进场航空器总滑行时间最短为目标函数,构建了跑道、停机位、滑行道三大系统的正向联合调度模型;在此基础上引入停机位再调整模型,通过调整额外滑行时间较大的航空器的停机位指派方案对滑行...     

离场航空器滑行时间预测研究

为准确预测离港航班滑行时间,结合北京首都国际机场实际运行情况,分析航空器滑行距离、场面滑行航空器数量(进,离港)、跑道运行模式对航班滑行时间的影响;并运用DBSCAN算法按每小时航班流量对机场运行时间段进行分类;根据分类结果建立多元回归模型,分别采用传统统计学和机器学习(Lasso回归)预测航空器离场滑行时间.结果表明:与传统统计学多元线性回归模型相比,机器学习交叉训练集下模型的预测准确度较高,预测与实际误差值在5 min内的占87％.研究结果可用于大型机场实际运行航班滑行时间预测.     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。      

A-SMGCS航空器动态最优滑行路径规划研究

机场场面航空器的动态最优滑行路径研究是A-SMGCS的前提和关键,包括动态路径规划和滑行时间调度两方面.针对A-SMGCS中动态路径规划的复杂性和实时性,依据跑道、滑行道和停机坪的拓扑结构及管制规定建立了基于Petri网的场面活动模型及相关约束规范.根据该模型及约束规范,并将静态预选路径作为可行解集,推导出场面各个时刻的机场状态,并从中选取最优路径.仿真实例表明动态路径规划可以最大限度避免滑行冲突,减少航空器的等待时间,显著提高场面运行效率.     

基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法

为了保障机场安全,提高机场运行效率,建立了依据进出港航班滑行时间最短为决策的多Agent模型,模型以多Agent技术为基础,融合了Dijkstra算法的最优路径选择和合同网协议的思想,形成了基于多Agent的滑行路径优化算法,并依据该算法进行了仿真分析.仿真结果表明:与指定航班优先级相比,使用基于多Agent的优化算法处理同优先级航班,总运行时间可减少15 s;基于多Agent的场面运行调整算法可以有效地把航班和机场上分布的滑行道、跑道、停机位等资源组织起来,智能地发现冲突、躲避冲突,达到全局滑行时间最短,因此,该算法可行.     

基于Petri网与遗传算法的航空器滑行初始路径规划

为支持先进机场场面活动引导与控制系统(A-SMGCS,advanced surface movement guidance and control system)实施航空器滑行的精确引导,将场面分为滑行道交叉口和直线段等典型运行单元,利用改进的扩展赋时库所Petri网,建立了场面运行模块化模型;采用该模型进行染色体编码,并考虑场面运行管制规则,提出了染色体合法性检测与修复算法,以及染色体交叉和变异算法.基于首都国际机场01号跑道实际运行数据,用本文模型和算法进行了多个航班滑行初始路径规划,研究结果表明:与节点-路段类模型相比,本文模型能更充分地描述场面管制规则约束,可避免生成违反管制规则的路径;本文算法的每个航班初始路径规划耗时小于10 s,符合A-SMGCS的要求;由于考虑了航空器滑行速度调整特征,更符合场面运行的实际情况.      

民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型

为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施.      

机场航空器地面滑行时间优化研究

提出航空器地面滑行优化研究,目的是在保证地面飞行安全的前提下,通过生产资源的合理调度和优化配置,提高设施资源的利用率,从而提高经济效益.本文简单地阐述了机场系统功能区的组成,提出了将机场地面系统视为带节点和弧的机场网络图结构,并简要介绍了飞机滑行的基本规则和在这一过程中可能出现的三种滑行冲突.核心内容是建立了系统的飞机滑行路径优化模型.将飞机的安全间隔、滑行规则和这三类冲突避免作为约束条件,研究进、出港航班滑行路径的优化问题.并以天津滨海国际机场为例,利用实际航班时刻数据进行算例分析,把优化结果与实际滑行时间进行对比,验证了该模型的可行性和优越性.     

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机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项重要任务,也是机场运行组织的重要组成部分. 本文在考虑跑道使用方向的基础上,研究如何利用优化机位分配来减少飞机滑行距离,从而达到降低滑行油耗的目的. 通过对首都国际机场滑行油耗分析,本文建立了机位分配混合整数规划模型,利用现代优化算法——禁忌搜索算法对该问题进行求解, 并用实例验证了模型和算法的有效性. 实证分析结果具有一定的理论价值和实际意义.     

基于飞机滑行油耗的枢纽机场机位分配研究

机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项重要任务,也是机场运行组织的重要组成部分. 本文在考虑跑道使用方向的基础上,研究如何利用优化机位分配来减少飞机滑行距离,从而达到降低滑行油耗的目的. 通过对首都国际机场滑行油耗分析,本文建立了机位分配混合整数规划模型,利用现代优化算法--禁忌搜索算法对该问题进行求解, 并用实例验证了模型和算法的有效性. 实证分析结果具有一定的理论价值和实际意义.     

多跑道机场停机位分配仿真模型及算法

基于传统滑行路径和停机位等待的理念,建立了多跑道机场停机位分配仿真模型,在满足场面运行安全约束的条件下,寻求滑行时间最小的分配方案。通过多跑道机场的地面网络数据、运行模式以及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了算法设计,并对场面的实时运行状况进行了停机位分配的仿真模拟。仿真结果表明:该算法与随机分配算法相比,多跑道机场的地面容量提高了4.6%,冲突探测与解脱的次数降低了10.7%,最大延误减小了34.8%,因此,机场场面的运行效率得到提高,所提算法有效。     

航空器推出决策的优化研究

航空器推出决策一直是机场场面管理的重要研究方向和研究难点．目前,航空器推出决策一般是基于航班飞行计划和地面管制员而给出的,基于航班飞行计划是一种被动型不灵活的手段,地面管制员是根据人工估计滑行道的航空器架次和起飞跑道容量,从而发出推出许可指令,这种做法造成了跑道和滑行道利用率的降低．文中提出一种基于场面监视系统的航空器推出决策优化方法;然后建立了航空器推出决策优化模型,并使用最有可能状态（MLS）启发式算法进行求解;最后对武汉天河国际机场的航空器推出决策优化进行仿真验证,结果表明,优化的航空器推出决策与传统方法相比跑道利用率最大可提高4．8％．     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全,对终端区着陆飞机进行有效的排序,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,以人工鱼群算法为基础,融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想,形成混合人工鱼群算法,对着陆飞机排序问题进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明:与先到先服务相比,使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9·3%和48·0%,计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比,求解的延误与时间最小,因此,提出的混合算法可行。     

延误航班机场场面滑行优化调度策略研究

为减少大面积航班延误带来的机场拥堵和安全隐患,提出了将解决延误航班调度过程转化为求解流水车间调度问题（flow-shop scheduling problems,FSP）.以航空器总体调度滑行时间最小为目标,建立延误航班滑行调度模型,设计多粒子群算法求解模型.算例分析表明,该调度模型较之比FCFS方案在一个高峰时段内能减少14.2min调度时间,提高了机场运行效率.     

基于理想滑行路径的机场滑行道调度策略模型

针对各大型机场容量不足导致地面滑行延误日益严重的难题,结合空中交通管制与机场地面滑行基本规则,提出了一种新的调度策略,将停机位或跑道入口无限时等待时间分散到滑行过程中的各个结点,并建立了求解该问题的混合整数规划模型.此外,将最短路与理想路径进行区分,采用Floyd算法为每架飞机提供多条无障碍的理想路径.通过某大型机场的...     

一种新的机场地面容量评估模型

空中交通流量剧增，机场容量与空中交通需求的矛盾日益凸出，针对机场地面滑行网络，提出滑行飞机流优化算法，确定飞机经过指定滑行路径上各点的最优时间，避免航班冲突，减少航班延误，将该算法用于机场地面容量评估模型中的飞机流产生模块，结合计算机图形仿真技术开发了机场地面容量评估系统，利用成都双流国际机场的实际航班数据进行仿真计算，得到的容量评估结果验证了该评估模型的可行性和优越性。     

道面摩阻不平衡对飞机着陆滑行参数影响

从运动学原理入手建立飞机着陆滑行力学模型, 引入道面摩阻不平衡度, 基于实测道面摩擦因数及其摩阻不平衡度分析飞机着陆减速和匀速滑行阶段的偏航角与偏航距离的变化趋势, 并设计模型试验分析湿滑道面摩阻不平衡下飞机着陆滑行参数变化规律。研究结果表明: 当跑道中心线两侧摩阻不平衡时, 机体产生绕竖轴扭矩, 导致飞机产生偏航角和偏航距离; 摩阻不平衡度的增大导致飞机偏航角与偏航距离增大, 摩阻不平衡度由0.03增加到0.38时, 偏航角增大4倍, 偏航距离增大1倍; 减小中心线两侧的摩阻不平衡度可以有效降低飞机偏出跑道概率; 滑移率对偏航角和偏航距离影响较小; 道面摩擦因数降低, 减速滑行距离增大, 基本呈线性变化; 随着跑道接地带摩阻不平衡度增大, 飞机所产生的偏航角呈直线增长, 当摩阻不平衡度达0.165时, 偏航角达1.2°; 随着跑道接地带摩阻不平衡度增大, 偏航距离也增大, 由于减速段所产生的偏航角, 加之匀速段滑行距离较长, 70%以上的偏航距离是在匀速阶段发生的; 湿滑道面下随着中心线两侧的水膜厚度差增大, 偏航角和偏航距离均增大, 水膜厚度差从0.05mm增加到2.50mm, 偏航角增大6倍, 偏航距离增大5倍。可见, 在接地带保证飞机主起落架两侧摩阻平衡, 有利于着陆减速过程飞机偏航角的控制。      

A-SMGCS航空器场面滑行路由实时调整策略

为解决运行阶段场面滑行路由调整计算量大,难以满足A-SMGCS系统实时性需求的问题,建立了面向机场滑行资源的着色Petri网模型,提出把路由抽象成航空器对路段的访问优先级,通过降低优先级对延迟航空器进行惩罚实现路由调整.对调整优先级后可能导致的两类场面滑行冲突:对头冲突和循环等待冲突,通过分析模型中链路和回路等特殊结构特性,给出无冲突滑行充分条件及优先级调整策略.算例研究表明:本文方法能有效实现滑行路由无冲突调整,算法耗时小于10 s,满足A-SMGCS系统对路由规划时间的要求,控制规则简单,适用于实时控制.