基于绿色飞行的航空器离场累积事件噪声控制研究

航空业的迅猛发展,在带来巨大经济、社会效益的同时,也造成日益严重的噪声污染.为缓解机场周边噪声问题,贯彻"绿色飞行"理念,本文从飞行程序优化和飞行架次调整两方面进行航空器离场噪声控制研究.采用计权等效连续感觉噪声级为评价指标,应用累积事件噪声计算模型,以广州白云机场为例,绘制噪声等值线图,计算噪声影响面积,分析噪声控制效果及原因.结果表明,CCO减噪程序和飞行架次调整两种方法均可有效减少噪声影响面积,但噪声控制方法各有利弊,实践过程中应扬长避短灵活运用.     

基于CDA程序的机场噪声评估与控制研究

为深入分析航空器噪声对机场周边地面和空间的影响,基于BADA模型构建了航空器航迹预测模型,基于NPD数据库构建了机场噪声评估模型,对模型进行理论分析与数值仿真,以广州白云机场GYA进场点为例开展了机场噪声影响实例研究,从地面影响、空间影响、影响时间等维度量化了CDA程序的减噪效果。研究结果表明:与IAP程序相比,CDA程序减噪效果明显,且减噪效果随着噪声等级的提高而提高;CDA程序较IAP程序减噪的原因是较低的飞行推力和较高的飞行高度。     

离场航迹降噪优化设计的多目标智能方法

为满足新一代空管系统中离场航迹优化设计时降低噪声影响和减少飞行成本的需要,进行了离场航迹的多目标优化设计方法研究.结合飞行动力学和运动学模型,建立了符合民航飞机离场飞行阶段特征的航迹分段模型,提出了应用状态矩阵和控制矩阵准确表示航迹的数学方法.基于模糊理论建立航迹噪声影响、飞行成本和空中导航约束的满意度评价函数,提出了3种启发式搜索规则和动态领域搜索方法来改进模拟退火算法.仿真结果表明,在绕飞限制空域的前提下,降噪和减少飞行成本的目标无法同时达到最优;离场航迹多目标优化后的总体满意度比仅考虑降噪时提高了4.3%.      

基于基本飞行模型的4D航迹预测方法

为快速准确地预测民航飞行航迹,提出了基本飞行模型的概念．按飞行阶段特点用基本飞行模型构建水平航迹、高度剖面和速度剖面,根据航迹特征点的飞行状态信息（位置、高度、速度和航向）拟合生成完整的4D航迹．离场程序仿真算例与实际飞行数据比较表明,基本飞行模型航迹预测方法可以快速得出航迹特征点和到达航迹特征点的时间．     

机场调度的队列模型及延误研究

论文讨论了机场航班延误的严重性.基于机场航班排序理论的研究,采用马尔可夫(Markov)链的C-K方程理论建立机场服务队列模型.用模型对飞机进场和离场的时间延误进行预测,仿真实验再现了时间延误概率分布图.由此证明,该模型能直观反映航班延误情况.进一步根据延误情况去制定航班排序策略,是一个有效的办法.     

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.     

基于重采样的终端区飞行轨迹可信聚类方法

为了准确掌握终端区空中交通流复杂多变的空间分布特征,有效评估、优化进离场程序,基于重采样技术研究了终端区三维真实飞行轨迹的聚类问题,提出了一种计算速度快、可扩展性强、可信度高的聚类方法.首先,结合重采样和主成分分析方法,将高维轨迹数据在保留飞行特征的前提下映射到低维空间;其次,基于Mean Shift方法建立飞行轨迹聚类分析与异常轨迹提取模型;最后,利用终端区的真实飞行轨迹数据进行实例验证,并分析模型中各个参数对聚类结果的影响.研究结果表明:该方法耗时0.004 s得到累计贡献率为96.16%的主成分,较好地逼近原始飞行轨迹数据;相较于层次聚类法,本文方法得到的飞行轨迹聚类结果具有更高的可信度,能够准确对应机场标准进场航线设置,并将相似度较低的飞行轨迹提取为异常轨迹.     

基于事件驱动的单跑道动态地面等待策略

为了保障飞行安全,允分利用机场容量,有效减少航班延误损失,建立了基于事件驱动的单跑道动态GHP模型.用分层次的两阶段优化算法对模型求解,结果显示,与时间驱动策略相比,事件驱动策略的总延误时间减少了19.6%;与线性规划方法相比,计算茸减少了24.3%.     

基于简化WITI指标的机场延误预测方法

为实现在战略或预战术阶段对恶劣天气条件下的机场延误进行有效预测,本文引入简化的天气影响交通指标(WITI),采用灰色关联分析的方法,验证该指标与机场延误之间的关联性,再分别以WITI指标和传统指标构建多元线性回归模型和BP神经网络预测模型,对广州白云国际机场(ZGGG)和深圳宝安国际机场(ZGSZ)的离场延误进行预测.结果显示,WITI指标与机场离场延误之间的关联度明显高于传统指标,基于WITI指标比基于传统指标构建的多元线性回归模型,在预测准确度上高出14.09%(ZGGG)和9.79%(ZGSZ),同样在BP神经网络模型中则高出8.00%(ZGGG)和6.41%(ZGSZ),由此认为WITI指标在机场延误预测中具有更好的应用效果.     

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.     

机场周围飞机噪声预测辅助系统

为科学预测机场周围飞机噪声,合理评价机场周围的声环境,根据中国机场周围飞机噪声环境标准的要求,结合民用机场建设工程环境影响评价技术导则所推荐的飞机噪声预测模式,采用国际民航组织推荐的计权等效连续感觉噪声级作为机场飞机噪声的评价量,开发了机场周围飞机噪声预测辅助系统。用该系统对某小型机场飞机噪声现状进行了计算,并与实测结果进行了比较。发现噪声计算值与实测值最大误差为1.2 dB,说明系统计算精度高。并用此系统对机场远期噪声影响进行预测,可获得有效的噪声等值线图。     

圆坑织构高速列车气固界面的摩擦噪声分析

以Prandtl边界层理论和摩擦噪声理论为基础,建立了高速列车车厢气固界面的噪声模型,分析了边界层内部的压力场、速度场和噪声分布情况。仿生猎隼表面织构,以表面织构产生微小的涡流场减小空气摩擦阻力,并设计了车厢表面的圆坑织构,分析了圆坑织构参数对摩擦噪声分布的影响。分析结果表明:优化织构的深径比、面积比与织构的拓扑结构可取得显著的降噪效果,与光滑界面相比,优化深径比的织构的摩擦噪声的最大降幅达到11dB,其他织构在一定高度能降低4～5dB。     

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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.     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题,以最小化航空公司和乘客损失为目标,构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益,通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响,构建了目标函数,其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素;同时,以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束,建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试,运用 Lingo 软件对所建模型进行求解,得到了优化的机场航班重排时刻表,并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析,结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求,也能相应地减少航空公司的损失,从而验证了模型的合理性。     

机场周围飞机噪声对教学活动的影响研究

经调查得知 ,飞机噪声已严重影响了机场周围学校教学活动的正常开展 ,为此本文专门针对机场周围学校研究了飞机噪声的评价指标及教室室内飞机噪声限制标准 ,得出结论 :机场周围学校室内噪声的允许标准定为Leq≤ 5 5dBA ,LAmax≤ 6 5dBA .同时为消除同样等级的飞机噪声与其他交通噪声给人带来不同影响的差异 ,本文还提出了一种测量机场周围教室室内飞机噪声的新方法     

基于数据驱动的机场水泥混凝土道面性能退化预测

针对机场道面性能退化过程的精确预测问题，本文采用数据驱动的机场道面预测性维护方法，通过指示变量将两种数据集进行联合分析，考虑机场道面性能退化过程受飞行交通量和道面面层厚度的影响，以机场道面性能状况指数衰变的非线性函数为期望函数，建立一种机场道面性能退化双参数预测模型；根据模型的参数估计结果，采用边际效应分析结合预测性能曲线图示，对不同飞行交通量水平和不同道面厚度等级的道面性能退化过程预测进行分析。结果表明，采用数据驱动和非线性混合效应方法，搭载联合估计技术，能较为显著地提高机场道面性能退化预测的精度和效果。     

道路交通噪声计算机仿真模型

提出一种可用于计算道路路侧交通噪声的计算机仿真模型.将实测的车辆速度、类型和到达时间等微观交通数据作为输入量,利用车辆行驶模型更新车辆各仿真时刻的运行状态,借助车辆噪声模型计算车辆单体对测点的贡献值,进而求解整个车流的噪声值.该模型不但可以全面反映交通噪声起伏变化的时间分布特征,而且还可以预测和分析复杂交通条件下的噪声指标.通过实测数据对比分析,证明模型预测结果与实测数据吻合良好,预测精度为-0.4±1.0 dBA.     

基于需求不确定性的机场拥挤风险预测模型与方法

为了获得机场交通需求的概率分布及其变化规律,量化机场交通需求预测的不确定性,从需求不确定性角度分析了航空器进离港时刻对机场交通需求预测的影响,基于多个时段交通需求相互转化的不确定性,建立了多时段机场进离港交通需求概率分布模型.在此基础上,将进离港交通需求与进离港容量曲线相匹配,建立了机场拥挤风险预测模型,给出了具体求解过程与方法.亚特兰大机场实际航班运行数据的验证结果表明,机场概率需求预测值比确定型需求预测值更接近实际进离港交通需求值;与确定型拥塞预测方法的准确度60.0%相比,本文模型将拥挤预测提高到80%;用旧金山机场实际航班数据验证了本文方法的有效性,准确性达到87.5%,为机场拥挤管理提供了依据.      

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.