基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

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.      

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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.     

管型航路中航空器自主运行模式

为了提升管型航路内航空器运行效率，降低飞行延误和冲突，首先选取了定速、超越和自由3种典型自主运行模式，并分析了其特点；其后，建立了管型航路中航空器自主运行仿真模型，并采用蒙特卡洛仿真与机器学习相结合的方法，分析了自主运行模式中关键变量的相关性；最后，以北京首都机场—广州白云机场高空航路为实例，建立了各衡量指标回归模型，并对3种模式典型指标进行了敏感性分析. 研究结果表明:自由模式中的吞吐量和总延误时间指标相对较好，但冲突率相对较高，冲突率最小值为0.036 1；超越模式中各项指标相对折衷，其航路资源的利用率不如自由模式，吞吐量约为自由模式的61.89%；定速模式中的航空器缺乏调整速度和间隔的调整能力，受航空器的初始间隔影响较为明显.