空域扇区流量与拥塞预测的概率方法

为了提高扇区流量预测准确度、减小扇区拥塞预测的虚警率,分析了影响空中交通的随机因素,建立了航空器进入扇区时刻、穿越扇区飞行时间和离开扇区时刻的概率分布模型.利用进入、离开扇区时刻的累积分布函数,计算航空器占用扇区的概率,并在此基础上,提出了基于Monte Carlo仿真的扇区拥塞预测概率方法.算例仿真结果表明:与确定型拥塞预测方法相比,采用概率预测方法可将拥塞时段比例的平均值从42%减少到33%.     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

基于交通特征的空域建模方法及扇区仿真分析

空中交通是一个复杂系统,其复杂性体现在空域结构、航空器、管制员和管制设备等多个方面。本文提出一种基于空中交通特征的空域凸胞模型,它可以更准确、全面地描述空中交通情况。首先,作者基于空域复杂性量化空中交通特征,之后将复杂网络的概念应用于空中交通系统中,并采用基于加权复杂网络特征的K-Means聚类算法建立空域凸胞模型,最后,将该模型应用于北京管制区,从扇区管制的安全性和管制员工作负荷的均衡性两方面提出扇区安全概率、平均飞机数等指标,分别基于交通高峰期的数据和全天的交通数据验证扇区划分方法的优点和有效性。     

基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究

通过分析管制扇区交通时空拥挤特征,基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4个多扇区拥挤特征指标,采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论,对扇区拥挤程度进行划分和识别,并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明,扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响,且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值.     

基于降低温室效应的飞行高度层分配优化

为减小扇区空中交通飞行对环境的影响,使用高度层分配优化方法开展了基于降低温室效应的航空器绿色轨迹优化研究.首先针对扇区航空器运行的特点,结合区域扇区飞行冲突解脱方法,综合考虑扇区空中交通排放的CO₂和产生的凝结尾对全球地表温度变化的影响;其次,以最小化全球地表温度变化为目标,建立区域扇区飞行调配模型,选用高度改变冲突调配策略,并采用带精英保留策略的遗传算法求解模型;最后,使用某市02号高空管制区的实际运行数据进行了实例验证.研究结果表明:该模型能够显著降低扇区航空器运行造成的全球地表温度增加;在25、50 a和100 a时间水平下全球地表温度增加值分别降低了98.74%、97.69%、97.11%;飞行高度层分配优化能大幅度降低温室效应.      

基于RHC-GA的多跑道进离场航班多目标动态优化模型

以管制负荷与航班延误总成本最小为目标函数,以尾流间隔、跑道限制与最大位置约束为约束条件,结合中国民航最新运行标准,建立了基于滚动时域控制策略的多跑道进离场航班多目标动态优化模型。针对模型求解规模庞大的特点,结合滚动时域控制策略的动态特性,设计了求解模型的遗传算法,选取中国某大型繁忙机场高峰时段的48个航班数据进行实例验证。仿真结果表明:当重、中、轻3种机型的单位飞行成本分别为25、16、10元·s-1时,采用现有先到先服务的策略,总延误损失为36 098元,管制负荷为32架次;当采用5个滚动时域的控制策略时,总延误损失为28 900元,管制负荷为31架次;当采用4个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 375元,管制负荷为32架次;当采用3个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 194元,管制负荷为33架次。与现有的先到先服务策略相比,提出的模型能动态地优化多跑道进离场航班排序问题,有效减少延误损失,并均衡跑道资源利用状况。     

确定性空域容量约束下的区域流量管理优化模型

为解决区域内空中交通拥挤问题,以最小化总权重延误和最小化区域外权重延误为优化目标,通过决策偏好参数关联两个优化目标,在确定性扇区容量约束的基础上,增加了流量尾随间隔限制约束和扇区最大允许延误时间约束,构建了满足区域性流量管理实际运行约束条件的基于时间计量的流量管理整数规划模型.选取中南区域的实际空域和航班计划数据,采用CPLEX优化软件求解模型.结果表明:目标函数中的决策偏好参数能调节两个优化目标;新增的约束条件能满足实际运行需求和保证策略的可实施性,即在实施生成的策略时不产生额外的管制员工作负荷.     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.     

多跑道着陆飞机协同调度多目标优化

综合考虑空中交通管制、航空公司和机场因素,研究了多跑道降落航班的协同调度问题,以实现安全、公平和高效的空中交通管理战术决策．提出了采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型．模型以安全性为约束,以总延误成本和空中交通管制员管制负荷最小、航空公司之间尽量公平为优化目标,用多目标遗传算法求解．算例仿真结果表明,用本文算法得出的最优方案与FCFS算法结果相比,因延误造成的总成本损失减少了61．4％,并使延误损失在各航空公司间的分配更加均衡．     

基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测

为准确把握空域扇区流量分布态势及未来变化趋势,提出了一种基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测方法.首先,通过解析空域系统内航空器原始雷达数据,提取各扇区历史运行信息,建立了多扇区聚合交通流模型;其次,采用贝叶斯估计理论对模型参数进行最优估计和动态更新,预测了空域扇区交通流量的未来演变趋势及其不确定范围;最后,选取国内5个典型繁忙扇区为例,以5 min为时间段,以未来1 h为预测范围,对所提预测方法进行了验证.研究结果表明:85%以上时段交通流量预测结果的绝对误差在3架以内,平均绝对误差均在2架次以内,预测结果的稳定性较好,可充分反映各空域扇区之间短时交通流的动态性和不确定性,符合空中交通的实际情况.      

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为改进航空器计量方法在评估交通态势复杂度时的局限性,本文建立了一种空中交通复杂性评估模型.基于空中交通的结构因素,模型构建了距离因子和冲突因子,能够反映航空器之间的相对距离与航迹交叉作用对于复杂性的影响.针对广州区域扇区进行的交通复杂性指标评估结果表明：航空器数量的变化会引起目标空域交通复杂性的变化,但后者对前者的响应并非完全同步;两者的变化程度不完全相同,且变化趋势可能相反.对相应交通态势的回溯和分析表明,相比基于航空器数量的评估方法,交通复杂性指标能够更加客观地反映空域状态的变化特征.     

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。     

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.      

考虑延误传播的枢纽机场航班时刻优化方法

为解决枢纽机场的航班时刻优化问题，提出了一种考虑延误传播的航班时刻优化方法；根据延误传播因果关系强弱来表征延误传播代价，建立了以最小延误传播代价和最大公平性的双目标函数；为了降低航班时刻存在的先天性延误和保证进离港航班的衔接性，引入了进离港点通行能力、常态化航路流量控制以及航班波特征等约束条件，构建了更加符合枢纽机场运行特征的优化模型；基于求解多目标函数的约束法，设计了两阶段求解算法，将多目标函数求解问题转化为单目标函数求解问题；以上海浦东国际机场为案例，从资源利用率和运行效率两方面进行了试验验证。研究结果表明：优化前4%的时刻属于跑道超负荷运行时刻，优化后不存在跑道超负荷运行时刻；优化前PIKAS和LAMEN大约有5%的时刻、NXD大约有2%的时刻处于超负荷运行，优化后没有进离港点超负荷运行；优化前离港航班平均延误为23 min,有超过50%的时刻延误大于10 min,优化后平均延误为3 min,超过60%的时刻延误小于5 min;优化前进港航班延误为28 min,优化后85%的时刻延误小于5 min;优化前后航班正常率分别为82%、99%,优化后航班正常率提升了17%。可见，优化后...     

基于指标体系的扇区复杂性评估方法

为了全面分析扇区复杂性,将其分解为结构复杂性和运行复杂性.借鉴已有的研究成果,围绕结构特征和运行特征,分别建立了多维指标体系.利用主成分分析方法提炼指标信息,评估扇区的结构复杂性和运行复杂性.最后采用k-means 聚类算法对多个扇区进行聚类分析,选取Dunn 指标评价聚类质量,实现了对扇区复杂程度的最佳等级划分,同时对复杂性指标分析结果进行了验证.实例表明,复杂性计算结果能够较好地体现多个指标的综合影响,区分不同扇区的复杂程度,聚类结果与实际情况相符.该结论可以为空域规划和管理提供参考意见.