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.     

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。     

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.     

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针对国内机场目前基本依据经验分配停机位的情况,基于传统滑行路径的理念,建立了降低旅客进出机场飞行区时间的停机位分配模型.在满足场面运行安全约束及可接受延误水平下,寻求时间最小的分配方案.通过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,并利用MATLAB编程进行了计算,与机场地面容量评估系统（ACES）中的停机位随机分配模型进行了对比.结果显示：与随机分配模型相比,旅客飞行区平均停留时间减少9.7%,机场地面容量提高5.7%,冲突次数和延误时间分别降低9.4%、6.4%.因此,机场运行效率与资源配置情况得到改善,所提模型与算法有效.     

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。     

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.     

大飞机试飞——从地面滑行试验做起

正现代大飞机交付用户前需要在完成总装配和系统调试后进行试飞,而试飞前必须按程序进行地面滑行试验。飞机的地面滑行主要验证飞机在滑行振动状态下,机体结构是否牢固;各系统工作是否正常;飞机的制动效率是否满足要求等,使机组人员能够从中熟悉大型飞机及各系统的性能,也只有在地面滑行试验合格后才可以申请并被批准试飞。大飞机除了在空中飞行外,大部分时间是在机场渡过的。大飞机在机场既需要在停机坪放置,又需要在滑     

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停机位指派是机场运营管理的关键活动之一,合理高效的停机位指派,除有利于提高机场运行效率和旅客满意率水平之外,对降低航空公司地面运行成本也有重要意义. 本文从航空公司、机场及旅客三者综合效能最大化角度出发,以飞机地面滑行距离、机场停机位空闲时间及旅客步行距离总成本最小为目标函数,构建机场停机位指派模型,设计了指派模型的贪婪禁忌搜索算法. 该算法首先采用贪婪算法产生一个初始指派方案,然后采用禁忌搜索算法在初始指派方案的基础上进行逐步优化. 算例研究验证了模型的正确性和算法的有效性,该模型和算法可满足国内大型机场停机位指派实际运作需要.     

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.     

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.