基于CTM的终端区交通流参数关系研究

为研究终端区空中交通流宏观时空特性及演变规律,利用时间离散的差分方程方法建立终端区进场交通流元胞传输模型,分析推导了交通流基本特性参数间的数理关系;借助NetLogo系统仿真平台对终端区进场交通流进行数据仿真与模拟推演,统计验证了交通流基本特性参数及其间相互关系,并利用真实雷达数据验证了仿真数据的可靠性;比较分析管制间隔对终端区空中交通流特性参数的影响规律。研究结果表明,进场交通流的速度与密度、速度与流量、流量与密度之间存在明显的相互影响关系,且管制临界密度与管制临界流量直接影响关系曲线拐点位置。     

终端区进场交通流广义跟驰行为与复杂相变分析

空中交通流特性分析是空中交通流理论研究的重要内容,是空中交通管理的重要依据。基于终端区交通流混杂动力特征,采用模糊逻辑方法提出了航空器动态期望间隔控制策略,运用"刺激-反射"跟驰理论和局域先到先服务(FCFS)的原则建立了终端区交通流广义跟驰模型,并基于NetLogo构建了终端区交通流多智能体仿真平台,结合广州白云机场(ZGGG)02R跑道进场实例,演析了终端区进场交通系统涌现行为,揭示了交通流的速度、密度和流量3个基本参数之间的相互关系,发掘了空中交通蕴含的自由态、畅行态、亚稳态、伪拥塞态和同步态等5个演变相态,剖析了不同交通组织、间隔标准和流控策略下交通流的相变规律。研究成果可为丰富完善空中交通流理论奠定部分基础,为科学管控空中交通提供重要基础支撑。     

TBO模式下终端区进场交通流优化模型与仿真分析

持续增长的交通需求量和日趋饱和的可用空域资源促使未来空中交通管理向基于航迹运行（TBO）的精细化管理模式转变。在TBO概念的基础上，依据目前繁忙机场终端区常见进场航线结构，提出了对应TBO模式下的截点直飞方式与融合点方式进场交通流优化模型，并以法国戴高乐机场终端区为例，构建了仿真运行环境。基于实际飞行计划与雷达记录轨迹模拟生成了航空器四维航迹，而后运用上述2种模型对进场交通流进行了优化，根据仿真结果对特定交通流参数展开了对比分析。研究结果表明，模型可通过航迹选择、时隙分配、顺序交换及动态间隔等方式有效化解终端区内潜在的航空器冲突并保持交通流安全高效运行，同时在一定程度上揭示了TBO模式下交通流的部分运行特性，为以四维航迹为核心的未来空中交通管理策略提供了理论支持。     

大型繁忙机场场面离场交通流拥堵特征分析

阐明机场场面交通流时空演变规律,揭示离场交通流拥堵机理是科学制定场面交通流管控策略的重要基础。采用元胞传输机理论,建立线性滑行道元胞、机坪发散/交叉元胞、汇聚元胞的交通流传输模型,并基于NetLogo系统动力学仿真平台,以广州白云国际机场为例验证了模型的有效性,进而推演分析了离场交通流基础相变特征及其影响机理。研究表明,场面离场交通流存在自由态、亚稳态、拥堵累积态和拥堵死锁态4种基础相态,指出调节与进场率相协调的推出率是有效控制离场交通流密度,缓解场面拥堵的重要手段。研究结果可为大型繁忙机场场面交通智能管控提供一定的理论基础和决策参考。     

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长.开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿.通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性.     

基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

基于NetLogo的终端区交通流仿真

空中交通流仿真可用于分析空中交通流特性及其要素之间的相互关系,以揭示空中交通流随时间和空间的变化规律,阐明空中交通现象及其机理。采用多智能体仿真工具NetLogo建立终端区进场交通流仿真模型,并实例化描述了工具在空中交通实验中的建模和实验过程。结果表明,基于智能体的仿真建模工具可用于空中交通仿真实验,较好地再现真实世界的交通流特性。NetLogo是一个方便实用的空中交通仿真建模研究工具。     

对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析

准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法。利用卷积神经网络与K-means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K-means算法识别交通流的中心轨迹。对...     

面向终端区航空器飞行状态识别的HMM方法

为了准确掌握和预测终端区航空器飞行状态及其时序,为管制指挥提供参考,提出了一种基于隐马尔可夫模型的终端区飞行状态识别模型。通过对终端区雷达数据的一致化处理,形成符合隐马尔可夫模型的雷达航迹特征表示;采用雷达特征航迹训练隐马尔可夫模型,建立航空器飞行状态及其时序识别模型。实验表明:对于常规进场的航空器,方法快速有效,平均识别率高达91.53%;模型充分体现了管制意图信息与飞行意图信息;可以帮助管制员及时准确判断航空器的飞行状态。     

多机场终端区进场航班协同排序方法

为有效缓解大都市圈机场群日益严重的空域拥堵和航班延误现状,系统研究了多机场终端区进场航班协同排序问题。通过深入剖析多机场终端区时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔和多跑道运行间隔等约束限制,科学权衡安全、经济和公平等各方利益需求,引入多元受限时间窗的创新理念,建立了多机场终端区进场航班协同排序模型。结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法,寻求多机场终端区进场航班协同排序问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对多机场终端区进场航班进行优化排序,显著降低航班延误总时间,有效增强多机场空域资源使用公平性。与经典的先到先服务(FCFS)策略相比,协同排序策略优化效果较为显著,其中航班延误时间减少了31.0%,所提方法可显著缓解大都市圈机场群航班延误现状,有效提升航空运输服务品质。     

基于SPSS的终端区交通流态势评估

空中交通管理工作的实施必须以准确掌握各航线运行状况及其发展趋势为基础和前提。对终端区交通流的运行态势进行评估，即是对交通流实时运行状态及发展趋势进行分析。对终端区空中交通流进行现状评估，确定各个交通流参数的时序分布，评价终端区交通流运行状态。借助SPSS统计软件，剖析参数变量之间存在的关系，以线性回归模型为基础模型，了解变量之间如何相互影响，获取终端区流量出现拥塞的时段，反映终端区交通流特性。     

民用机场及附近空域空中交通流量优化

针对民航客运需求快速增长所带来的航班延误和空域拥塞问题,提出一种优化民用机场及附近空域空中交通流量的方法。通过空中交通走廊容量评估方法,对经典优化模型进行了发展和改进,建立起综合性优化模型;将机场和附近空域视为一个整体系统,根据交通需求和容量的相互关系动态调整航班流量和机场起降容量;在优化计算时,提出一种兼顾效率和准确性的新型优化算法。通过算例对所述优化方法进行了验证,该方法可以为空中交通管制人员进行流量优化分配提供参考。     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

尾流间隔缩减技术综述

当今世界各主要机场的航班延误已经成为影响航空运输发展的瓶颈,在通过空中交通流量管理提高效率的同时,也有许多科研工作者对尾流间隔的缩减进行了大量的研究。一类技术是通过改进进近程序缩减近距平行跑道的尾流间隔;另一类技术是建立尾流的预测模型,对尾涡的消散和输运进行预测,从而产生动态的尾流间隔咨询,获得更多的着陆或起飞时隙。采用上述技术的尾流间隔缩减系统可以减少延误,增大终端区容量。根据运行原理的不同将上述技术概括为:基于偏置进近程序的尾流间隔缩减技术和基于动态预测的尾流间隔缩减技术。对采用上述两类技术的系统作了详细分析,并比较和论述了优劣。     

空中交通拥挤的识别与预测方法研究

随着航空运输业的迅猛发展,空中交通拥挤现象日益严重,空中交通拥挤研究已经成为国际民航界的一个研究热点。其中,空中交通拥挤的识别与预测是空中交通拥挤研究的主要内容之一,在此基础上综述了国内外有关空中交通拥挤识别与预测方法的研究状况。首先概述了基于不同拥挤形成因素和拥挤后果的空中交通拥挤概念的研究状况;接着依据所用交通数据时间尺度的不同,分别针对基于短期数据的阈值判别方法、基于长期数据的聚类识别方法以及基于混合数据的综合评价方法综述了空中交通拥挤的主要识别方法;然后分别基于数理算法(统计算法、交通流模型算法和智能算法)和计算机仿真模拟技术综述了空中交通拥挤的主要预测方法;最后指出了空中交通拥挤识别与预测问题的近年研究热点和未来的研究方向。     

基于交通波模型的交叉点航班排序研究

为了缓解在终端区的航班延误问题,保证空中交通的安全有效运行,引入交通波模型针对交叉点航班的排序进行研究,首先对交通波模型的具体原理以及在空中交通管理问题中的应用进行分析,然后构建以延误成本为目标函数的排序模型,结合交通流的实际运行状况进行分析,确定决策变量.最后进行仿真实验,实验结果显示这种方法的总延误成本要小于FCFS算法,可以证明基于交通波模型的交叉点航班排序方法是有效的.     

中欧枢纽机场航班协同放行需求与对策研究

随着中欧之间航空运输量的不断增加,中欧几个主要枢纽机场之间互飞的航班量增长迅速,从欧洲空中交通流量管理系统发展的经验来看,协调枢纽机场航班放行时间可以显著地减少空域拥挤,减少航班延误,提高航班的正常性和可预测性.尝试从分析中国北京首都机场等几大枢纽机场中欧之间航班飞行流量、起降时刻出发,从减少中国枢纽机场拥挤的角度分析中欧协同放行的必要性,从航班和机场信息共享、协同放行机制等角度分析其可行性,以期望为进一步加强中欧航空合作打下基础.由于时间和数据限制,研究无法从欧洲空管角度做出类似的分析.