基于进离场容量转化的航班延误优化研究

为了提高机场运行效率,缓解航班延误,研究了进离场容量转化的特性,并建立了以延误时间最小的航班优化模型。结合实际运行数据对模型进行了验证,探讨了进场航班权重系数对进离场容量转化的影响。结果表明:采用进离场容量转化的方式可以增加进离场总容量,从而降低航班运行的总延误;该模型能提供优化的流量分配方案,可应用于机场流量管理。     

对空域受限繁忙机场实施进离场航线分离

<正>本文以东北地区航班量最大且空域严重受限的大连机场为例,从空域分布特点、航班流向、管制运行限制及新航行技术引用等角度出发,对空域受限的繁忙机场如何突破空域"瓶颈",实施进离场航线分离进行探讨。一、大连机场空管运行基本概况(一)航班量及流向分布大连机场2012年旅客吞吐量为1334万人次,起降航班100 231架次,日均起降274架次,高峰日起降411架次,高峰小时36架次。大连机场进出港航班流向不均衡,北京方向占35%、华东方向占47%、日韩方向占11%、东北方向占6%、北部方向占1%。     

多跑道航班进离场动态调度模型与算法

针对民航运输快速发展导致的航班延误频增现象,研究了多跑道航班进离场的动态调度问题。研究时段内航班的总延误成本最小和延误时间均衡为目标,综合考虑根据机型确定的航班进离场调度优先权和管制员负荷,建立多跑道航班进离场调度模型,利用遗传算法对模型进行仿真验证。仿真结果与先到先服务(FCFS)调度方式进行比较,采用遗传算法的航班进离场调度比FCFS的延误成本降低了45.07%,延误时间降低了37.90%,同时有效地均衡了航空公司的延误时间,保障了航空公司的公平性并提高了跑道系统容量,降低了管制员负荷。通过仿真验证了多跑道航班进离场动态调度策略具有较强的优势和可行性。     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

不确定性因素下航班延误波及建模与分析

针对机场终端区日益严重的航班延误,提出了一种基于有色－时间Petri网的不确定性因素下航班延误波及分析模型。模型综合考虑航班运行尾流、跑道运行模式、跑道占用时间等运行安全间隔约束,同时根据连续航班间的信息更新,设计进离场航班序列动态调整流程,并由计算模型可得出航班延误总架次及时间。最后,依据历史延误数据分析得出不确定性因素延误的概率分布。选取上海浦东机场为背景对模型进行仿真验证,仿真结果表明,所构建模型可用于战略阶段的航班延误波及程度与过程的评估。     

C类航空器五边定点定速的探讨

一、背景 随着近几年航班流量的迅速增长，国内繁忙机场的进近和塔台经常承受着单跑道每小时起降35架次以上甚至38架次的压力。多架进港飞机需要落地的同时，多架离港飞机需要起飞的情况屡见不鲜。然而，在实际工作中，经常遇到以下几种情况：     

基于蒙特卡洛仿真的平行双跑道容量评估方法

跑道容量评估是科学评价跑道规划方案、合理安排航班时刻、精准实施流量管理的重要基础性工作.针对平行双跑道容量评估问题,分析了跑道容量影响因素,考虑到跑道分配、机型分配、起降类型分配、进离港点分配、航班流队列顺序等随机性,采用蒙特卡洛方法模拟变量随机性,按照离散事件系统原理,递归计算每个航班的起降时刻,通过统计1h内的航班数量获得容量值.以西安机场双跑道为例,针对现行的相关进近、独立进近、隔离运行3种模式,分别计算了跑道容量值.仿真计算结果显示,相关进近模式容量60架次/h,独立进近模式跑道容量为78架次/h,隔离运行模式跑道容量为52架次/h,平均每次仿真时间仅为1 min,说明方法效率较高.与2015年高峰61架次/h相比仅相差1个架次,计算结果说明方法是有效的.     

基于管制习惯的多跑道机场离场航班排序

针对我国航空迅速发展致使终端区空域拥挤以及航班延误问题,研究了繁忙多跑道机场的离场航班排序问题,以缓解终端区空域拥挤和减少航班延误及提高跑道利用率。将管制习惯因素引入到离场航班的排序中,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于管制员管制习惯的多跑道机场离场航班排序模型。针对机场小规模的离场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经算法排序后的总延误时间减少了近30％。     

CDM理论在优化进离场飞机队列上的应用研究

应用协同决策系统理论。研究了进场航班优化排序问题。给出了机场进离场容量转换和容量优化的模型。通过机场进离场容量转换来解决拥挤时段的进场与机场容量之间的问题。在协同决策思想的指导下把进离场航空器结合起来并且看作两个相互关联的操作。当进场容量和离场容量相互转换时。协同决策系统能提供最优的解决方案，使机场的进离场达到最大的吞吐量并且将延误减到最小。     

机场终端区跑道配置优化及容流调配模型研究

大型繁忙机场交通需求的持续增长导致的飞行流量与保障能力、机场容量之间的矛盾日益突出。为了充分利用跑道系统资源,合理配置跑道运行容量,优化飞行流,建立非线性0-1整数规划模型解决以下两个问题:确定跑道配置优化序列,匹配进离场飞机流。模型综合考虑机场交通流、跑道配置转换容量折损、跑道容量包络线等约束,以优化区间内航班总延误最小为目标,用LINGO建模求解,使用实际运行数据验证模型的有效性。结果表明,模型实现了跑道资源的优化利用,降低了航班延误。     

RECAT间隔标准的差异性对比与计算分析

尾流是影响机场容量的重要因素之一,在保证安全前提下缩减尾流间隔能增加机场繁忙时刻航空器进离场架次,进而提高机场容量.美国和欧洲提出尾流标准重新分类(RECAT)概念,并在一些机场试运行,取得良好效果.基于国内某机场一周内航空器起降机型架次,将其重新分类,对比在现行ICAO和RECAT标准下的加权尾流间隔,证明在RECAT标准下尾流间隔将会缩减.通过改变不同航空器机型占比,分析机场容量变化,得出机场容量随航空器占比变化明显,对空管安全运行和机场及跑道运行效率提高具有实际参考价值.     

首都机场终端区多进港队列排序优化策略与仿真

在现行可用空域中，通过流量管理策略与进港航班队列优化相结合可提高机场运行容量。以终端区航路航线间隔和扇区容量为约束，通过合理分配机场终端区边界的进港口流量．以总进场排队等待时间最短为目标，提出了协同调配流量和机动分流两种新策略，达到提高机场运行效率的目的。以首都机场为例，利用计算机仿真验证，结果表明：与现状运行相比较采用的优化策略排队进场可使进场延误和等待时间减少，并使离场正常率提高8％左右。     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

基于优先级调配的进离场航班序列动态优化

以可变的优先级作为调配手段,针对航班的进离场序列建立了一种动态优化模型.首先,根据不同进离场阶段的航空器燃油消耗率和安全系数,进行航班初始优先级分配;然后,考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场的起飞需求,对航班优先级进行二次调配.以总耗油量为目标函数,引入合作型协同进化遗传算法,设计了令一对代表个体形成合作团体的新的代表个体选择方案,改善传统遗传算法中存在的种群多样性低、易早熟等问题.仿真结果表明,在机场容量限制下,该模型仍可以实现流量的动态调配,并有效降低燃油消耗,缓解机场空域及场面的运行压力.     

空中交通流量优化管理

研究了空中交通流量管理中的机场流量最优化问题,提出了解决目前日益严重的拥塞问题的一种方案,将机场流量利用最优化问题分解为两个子问题,以折考虑解的最优性及求解复杂性,针对两个子问题,提出了一种折考虑解的最优性及求解复杂性的线性规划数学模型,利用该模型,可以最有效地发挥系统功能,同是保证飞机飞行过程的有效隔离,最后,还给出了具体的实例分析,证实了所建模型的实用性。     

机场近距平行跑道一起一降模式下的容量计算

通过对传统跑道容量模型的修正并结合相应的飞行程序，得出了近距平行跑道在一起一降运行模式下起飞和到达容量独立计算的数学模型，并且用中国上海浦东机场运行数据进行了验证，表明容量模型具有较好的实用性，从而在实际应用中方便了近距平行跑道容量的计算，同睁也提高了近距平行跑道的利用率。     

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

准确地预测离港航空器滑出时间可有效提升机场场面运行效率,降低运行成本。构建基于BP 神经网络的离港航空器滑出时间预测模型,分析影响离港航空器滑出时间的可量化因素,并对其相关性进行检验;通过我国中南某机场2 周实际运行数据对模型进行验证,并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时...     

基于飞机性能的连续爬升程序建模和油耗分析

随着航线数量的不断增长和机场进离场交通的日渐繁忙,因管制压力造成的离场阶段改平飞行导致了飞机非必需的燃油消耗,为航空公司带来经济效益上的损失。为了减少平飞并实现快速离场,基于性能的导航(PBN)模式下的连续爬升运行(CCO)成为解决该问题的方式。介绍了BADA飞机性能模型的构建方法,并使用性能模型对CCO进行设计,并提出了前后CCO离场可能产生的冲突和解脱方法,结合实际航线对爬升时间和油耗进行了仿真分析,结果显示CCO离场能够缩短爬升时间,减少燃油消耗;在冲突发生时通过速度调整可以比阶梯爬升的方式更有效益。