大型机场滑行道航空器交通流特性仿真

滑行道是连接跑道和停机坪的纽带,是大型机场航空器场面运行的关键资源。随着场面航空器数量的不断增加,航空器在滑行道区域涌现出特有的交通流特性。基于滑行道航空器运行规则,结合元胞传输模型（CTM）,建立宏观的滑行道航空器交通流元胞传输模型,在NetLogo系统动力学仿真平台的基础上,以中国某大型机场滑行道航空器运行为例对模型进行验证,推理滑行道交通流基本参数之间的关系和相变特征。研究表明,滑行道交通流在自由流、同步流和阻塞流3种相态中演变,其中在同步流相态中,随着密度增加,流量从0.15降至0.10架次/min,速度从20降至7.64 m/s,说明流量和速度参数对于密度的变化十分敏感。当离场率与进场率的比例从0.2降至0.15时,3种相态下的临界流量从0.15、0.10降至0.13、0.05架次/min;临界速度在自由流不变,同步流和阻塞流中依次从7.64、1.07降至0.88、0.25 m/s;临界密度在自由流由0.50降至0.46架次/km,而在同步流阻塞流中依次从0.88、6.21增加至3.77、13.17架次/km。本研究揭示滑行道交通流拥堵演变机理,为制定科学合理的滑行道管理控制策略提供理论基础。      

恶劣天气下机场离场航班运行韧性评估及恢复

为保障恶劣天气下机场整体性能,科学评估机场离场航班运行韧性,提高航班恢复能力,从而有效缓解天气的影响。给出机场离场航班运行定义,从机场离场航班运行系统性能出发,分析航班离场延误时间、离场总延误时间、离场航班正常率和机场离场航班运行系统综合韧性指数4个指标,对系统在恶劣天气条件下的韧性变化进行评估;提出机场离场航班运行系统性能恢复策略,利用遗传算法对离场延误航班进行优化排序;以2012年北京首都国际机场“721”特大暴雨事件为实例进行数据分析,得到暴雨影响下首都机场的性能指标和韧性指数,对比分析机场离场航班运行系统性能及韧性水平变化。研究结果表明：受暴雨影响,机场离场航班运行系统综合韧性指数由0.457 3下降到0.062 8,暴雨减小后上升到0.222 3;在进行航班优化排序后,离场航班总延误时间减少了24.85%,优化后机场性能恢复速度提升了13.89%,优化后的机场离场航班运行系统最小韧性指数提升了13.38%,系统性能优先恢复至初始状态,表明所提恢复策略有效。     

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器，实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先，描述甲板滑行任务的过程，在此基础上，建立滑行轨迹控制问题的数学模型，包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次，考虑甲板环境和轨迹控制任务要求，基于模型预测控制思想，将在线滑行路径规划与轨迹控制结合，采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹，并且得到控制指令信号。最后，以“尼米兹”级航母为例，对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算，结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

高峰时段下离港航空器绿色滑行策略设计与评价

为有效减少大型枢纽机场高峰时段离港航空器拥堵延误及污染物排放,开展了不同滑行策略的设计与评价研究。首先,构建了包括环境成本在内的离港航空器滑行成本计算模型;然后,提出了正点推出、机位等待以及速度优化3种不同离港航空器绿色滑行策略;最后,以总滑行成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,求解不同策略下的最优滑行路径并对比分析了不同滑行策略对缓解拥堵及减少排放的有效性。结果表明:相较于正点推出策略,机位等待与速度优化策略可减少总滑行时间5.90%和22.49%,具有良好的拥堵缓解效果;此外,机位等待策略还具有最低的油耗及排放成本,而速度优化策略具有最低的污染物排放总量,均具有一定的减排效果。      

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题，首先，系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次，以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标，建立了混合整数规划模型，进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化，下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后，通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

不确定需求下航空公司枢纽网络优化设计

为了帮助航空公司合理规划航线网络，降低运输成本，从航空公司的角度出发，将机场容量看作到港和离港航班的函数，绘制了机场容量包络曲线。基于机场容量包络曲线构建了随机需求下多分配、非严格的两阶段混合整数随机规划模型，第1阶段确定网络的枢纽位置，第2阶段确定不同需求情形下城市对的运输路径和不同路径上的流量比例。当需求情形是离散变量时将两阶段模型转化为确定的等价规划。继而以东航为例选取13个机场对模型进行验证，并对运输成本折扣因子进行灵敏度分析。结果表明:在不同的折扣因子情形下选择的枢纽机场不同，折扣越大，选择的枢纽越多，网络总成本越低，且3种折扣因子情形下的枢纽选择与实际比较吻合；每种折扣因子情形下，当需求不同时航线网络的布局有所差异；对比需求确定和不确定下的模型结果差异，得出需求不确定下的网络总成本更低。可见需求不确定下的随机规划模型更加贴近实际，能够帮助航空公司规划符合实际情形的枢纽航线网络，并确定其在枢纽机场的容量份额。      

自主测试优先级软硬协同调度策略

自主测试是构建航天器自治体系的关键技术之一.针对实时操作系统自主测试优先级调度问题,提出一种软硬协同混合调度策略.通过分析复杂工程背景下影响自主测试任务重要性的多种因素,提出重要性综合评价指标实现优先级静态分配,利用自组织特征映射网实现测试任务集聚类.在此基础上,建立仲裁代理机制进行优先级再分配,以可信性为调度判据实现基于现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)的优先级动态调度.实验表明该策略对自治系统合理分配优先级资源、高效调度测试任务具有参考意义.      

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。      

基于CCR带并行腔双集束型设备调度方法

为有效解决450mm晶圆制造中带有并行处理腔的集束型设备群调度问题,提出了基于产能约束资源（CCR）的调度方法。首先,综合考虑多品种加工、晶圆驻留和资源约束等特征,以系统总完工时间最小作为目标,建立带并行腔双集束型设备调度数学模型;其次,为优化机械手作业顺序,对CCR实施锁定-收紧-松弛（LTL）策略,构建了一种以CCR为界的分段调度算法;最后,进行了仿真实验分析。结果表明本文提出的算法是有效和有竞争性的。