The factors analysis and algorithm implementation of single-pattern matching

By studying the algorithms of single pattern matching, five factors that have effect on time complexity of the algorithm are analyzed. The five factors are: sorting the characters of pattern string in an increasing order of using frequency, utilizing already-matched pattern suffix information, utilizing already-matched pattern prefix information, utilizing the position factor which is absorbed from quick search algorithm, and utilizing the continue-skip idea which is originally proposed by this paper. Combining all the five factors, a new single pattern matching algorithm is implemented. It’s proven by the experiment that the efficiency of new algorithm is the best of all algorithms. Foundation item: the National Natural Science Foundation of China (Nos. 60502032 and 60672068)     

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.     

固定航路最优飞行冲突解脱模型

针对在固定航路条件下多个航空器之间的冲突解脱问题,提出了改变航向的飞行策略,比较了自由飞行条件下和固定航路飞行条件下的最优飞行冲突解脱模型。以航空器性能和航路空间为约束条件,以冲突解脱时间为目标函数,运用最优化控制理论和微分方程,计算了不同初始条件下的总冲突解脱时间。计算结果表明:当航空器的解脱终点从(80,0)变为(65,0)时,总冲突解脱时间减小了32s;当航空器的解脱速度从833km.h-1降低为759km.h-1时,总冲突解脱时间增大了12s;当航空器的初始位置由(20,0)增大为(29,0)时,总冲突解脱时间仅增大了2s。航空器的解脱终点和解脱速度对冲突解脱时间影响较大,而航空器的初始位置对冲突解脱时间影响较小。     

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线（航班串）并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.     

基于运行数据的航班运行关键风险因素推断

为降低由于运行控制人员个体差异导致的航班运行风险,提升航空公司运行 控制能力,通过对航班运行程序的系统分析,结合运行数据,从飞行机组、机场、天气、航 路和航空器等运行角度筛选风险因素,建立航班运行控制风险评估指标体系;利用基于 事故树的贝叶斯网络分析方法,以历年不安全事件报告为样本,正向推理预测得到不安 全事件发生概率;综合3 种重要度分析结果,辨识关键致险因素.结果表明,机长和副驾驶 技术水平、机组间搭配、与空管人员配合等5 项关键风险因素概率值超过了40%,严重影 响航班运行安全.风险推断结果与实际运行情况相符.     

复杂低空混合飞行态势安全特性研究

为揭示复杂低空混合飞行态势中蕴含的安全特性,本文从复杂低空环境特点、航空器个体异质行为特征出发,构建了低空飞行行为模型;运用Agent技术,NetLogo平台构建了复杂低空混合飞行态势仿真环境,仿真分析了飞行量、平均速度、飞行冲突等特性参数之间的相互关系及其影响规律.研究结果表明：飞行冲突随飞行量增加呈先缓慢增加,后急剧增加的趋势,随平均速度急速递增趋势,当飞行量达到80架次、平均速度约300km/h时,低空飞行态势安全性和效率均较高;通航活动的混合比例和冲突探测距离对复杂低空飞行态势安全性具有明显影响,当混合比为3:2:4:1,冲突探测距离为4km时,可显著提高飞行态势的安全性和稳定性.     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.     

基于Logistic模型的大面积航班延误预测方法研究

航班大面积延误发生时,对其后续发展做出准确的预测能够减少自身损失.研究从固定空域的角度出发对航班大面积延误进行预测,给出了基于Logistic模型的延误航班数量与航班累计延误时间的预测方法.考虑到航班数量的实时性,模型中采用时间变化量为参数,并借助2013年8月17日下午我国华北地区某空域航班大面积延误实际数据对Logistic曲线进行了拟合,对延误累积阶段和延误消散阶段分别进行计算,确定各自参数,最后得到预测数据.预测时刻距当前时刻越近,精度越高;预测的延误航班数量和航班累计延误时间与实际数据的最大相对误差分别为3.9%和3.6%.     

带有舰尾流的舰载机进场动力补偿系统分析

舰载机发生事故主要是在着舰过程中,其主要原因在于舰载机低速着舰时航迹控制不稳定。为克服这一不稳定问题,提高航迹控制精度,减轻飞行员在着舰阶段的工作负荷,飞机系统中需要引入进场动力补偿系统。采用F/A-18A舰载机参数、应用舰载机纵向运动小扰动线性化模型进行仿真分析,评价飞行品质,并引入飞机姿态控制系统来解决俯仰控制不稳定问题。完成进场动力补偿系统的设计,解决航迹角无法跟踪俯仰角这一航迹控制不稳定问题。引入舰尾流的垂直稳态分量验证了系统的抗扰动能力。

     

多跑道航班起降调度优化算法

为了提升大型繁忙机场的运行效率, 考虑了多跑道的运行条件和安全要求等因素, 以最小航班总延误为目标函数, 以最大位置偏移为约束条件, 引入滚动时域控制策略, 建立了航班动态排序模型。针对多跑道航班调度问题的特点, 分别采用基于滚动时域控制策略的遗传算法和现有的先到先服务算法求解模型。计算结果表明: 当航班正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 712s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为1 080s, 与先到先服务算法相比, 延误时间减小37.0%;当航班不正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 658s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为969s, 与先到先服务算法相比, 延误减小41.5%。可见, 基于滚动时域控制策略的遗传算法有效。