基于Hopfield网络的单机场地面等待优化算法

空中交通流量管理中的一个有效方法是采用地面等待策略,但地面等待算法一直是一个难点。通过对单机场地面等待模型进行合理的转换,提出了基于Hopfield神经网络的启发式算法,通过理论推导,证明了算法的可行性。     

自由飞行环境下碰撞风险研究

自由飞行是解决航路拥挤问题的一种有效方式,因此在自由飞行环境下对飞行碰撞风险进行研究显得尤为重要。提出了自由飞行环境下影响飞机定位误差的主要因素;以概率论为工具,建立了自由飞行环境下的碰撞风险评估模型;分别量化评估了各个主要因素对自由飞行环境下碰撞风险的实际影响度。得到的评估结果表明,碰撞风险模型能有效地对自由飞行环境下的碰撞风险进行评估,验证了模型的可行性。     

民航安全管理与风险管理的关系

根据国际民航公约附件1、6、8、11、13、14条,以及国际民航组织有关文件要求,安全管理体系作为国家安全纲要(SSP)的组成部分,各缔约国应强制要求已获批准的且在提供服务时面临安全风险的培训组织、航     

民机在役构型管理思路和方法研究

基于国内某型号民用飞机在研阶段构型管理工作,结合民机在役运营的适航要求和客户的安全经济运营需求,阐述了民机在役构型管理的重要性．分析了在役构型管理的目标范围和管理重点,提出了民机在役构型管理标识方法．并讨论了在役构型的分类更改控制方法。该研究将填补国内民机在役构型管理领域的空白。     

空域扇区划分方案优劣综合评估方法

为比较空域扇区划分方案的优劣综合评估,构建了成本、效益和安全为代表的三大类指标体系,并给出了各个指标的计算方法,以专家打分得到的比较矩阵为基础,采用层次分析法得到了各层指标的权重,初步拟定了评价标准,为扇区划分方案的优劣比较决策以及多目标优化扇区划分奠定了基础。实例分析显示,构建的指标体系合理,权重和评价标准恰当,优劣方案比较简便,决策可操作性强。     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

屏幕空间微结构表面对象环境光遮挡算法

针对目前复杂微结构表面对象中环境光遮挡计算方法效率低下的缺点,提出一种基于屏幕空间的环境光遮挡计算方法.该算法利用离屏渲染技术,只针对视点所见的场景计算环境光遮挡.算法采用2遍渲染处理,第1遍得到场景的深度纹理,第2遍采用计算最大遮挡角度的方法来快速计算出环境光遮挡的大小;结合延迟着色等技术,可以快速绘制出整个场景的环境光遮挡情况.整个绘制算法在图像空间完成,较好地利用了GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的环境光遮挡效果.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不需要预处理,环境光遮挡关系判断高效,绘制速度得到了很大的提升.     

航线网络中基于最小费用流的航线选择问题

针对航线网络中航线选择优化问题,分析了空中交通航线网络结构和空中交通流的特点,给出了空中交通航线网络的数学描述,考虑从求解最小费用流问题的角度寻求最优航线,建立了航线网络中求解最小费用流问题的数学模型。借鉴了连续时间网络最小费用流问题中结点到达费用的概念,并结合简单算例的求解验证了航线网络中用最小费用流方法选择航线的可行性,具有良好的计算性能。     

交叉口汇聚航班的航线选择方法

建立了以总延误时间最小为目标的交叉口汇聚航班航线选择问题模型,为到达交叉口的每个航班从固定航线或临时航线中选择合理的一条航线飞行,并且设计了相应的启发式算法计算模型的全局最优解。最后设计了3种场景对航图中嘉峪关到雅布赖航线段航班数据进行算例仿真。仿真结果表明,本文模型和算法可解出多个航班最优的航线选择方案,并且产生的总延误时间最小,证明了本文方法的有效性。     

基于容流匹配的进离场航班调度优化模型和算法

综合考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场起飞需求等约束条件,以可变的优先级为调配手段,以总延误时间最短为目标函数,建立了一个新的基于容流匹配的进离场航班调度优化模型。引入合作型协同进化遗传算法,设计了用一对代表个体形成合作团体的新选择方式,有效解决了传统遗传算法种群多样性低、易早熟等问题。仿真结果表明,该模型能够在满足机场容量限制的同时,有效降低航班的总延误时间。