基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

一种融合神经网络与熵权法的多用户飞行程序评价体系

飞行程序人员主要依据国际民航组织（International Civil Aviation Organization, ICAO）第8168号规章从飞行安全考虑,兼顾部分经济性指标进行程序设计。目前,飞行程序设计鲜有考虑所涉及的不同用户的需求。同时,对飞行程序的评价主要依据专家经验打分,缺少对客观因素的分析。本文面向飞行程序涉及的4个用户,提出了一种融合神经网络与熵权法的飞行程序评价体系。首先,分析了飞行员、民航管制员、军航管制员、机场和城市规划部门4个飞行程序用户对飞行程序的需求,从而基于多用户需求建立了飞行程序的三级评价体系。再次,通过利用基于神经网络计算的主观权重以及基于熵权法的客观权重,利用博弈论框架得到了一种综合性主客观权重的评价体系。最后,基于中国西部某军民航合用机场的离场程序,对评估体系进行了实例验证,并对程序中的改进方向提出了建议。综合多用户需求的飞行程序将在空域资源受限条件下进一步提升空中飞行效率,降低延误。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

基于时间推进的轴流压气机气动性能计算模型

基于时间推进方法,通过求解周向平均带体积力源项的流动控制方程,融合发展较为完善的落后角及损失模型,考虑径向掺混影响,同时引入Koch稳定边界模型,建立了一个轴流压气机性能预测计算模型。利用该模型对两台四级低速轴流压气机及两台单级跨声速压气机展开计算,得到了相应的特性曲线,并将计算值与相关实验数据进行对比分析。结果表明,该模型能可靠预测轴流压气机总体特性,可为多级压气机特性分析提供有效的技术支撑。     

高超声速进气道/隔离段内流特性研究进展

作为超燃冲压发动机的增压部件,高超声速进气道/隔离段内部存在一系列的复杂流动现象,本文概述了该领域的相关研究进展。高超声速进气道/隔离段内存在多种激波/边界层干扰现象,并受到膨胀波系等的干扰,使其特性偏离了传统基于简化模型的研究结果,具有显著的三维干扰特征、多波组合干扰特征,并在通道内诱导出了显著的二次流,特别是角区旋涡流动。隔离段内存在复杂的激波和膨胀波结构,这些背景波系在隔离段内不断反射,形成显著的流向和横向参数间断。当出口流道发生几何或热力壅塞时,隔离段内会出现更为复杂的激波串现象。激波串和上游背景波系、角涡相干,呈现出明显的偏向性,并在前移过程中可能会出现两种特殊的动态前移过程。尽管最近对高超声速进气道/隔离段内流特性的认识得到了极大地提高,但仍然有较多的基础问题亟待解决。     

民用飞机线性参数变化动力学建模及性能分析

研究了一种可用于飞行特情分析和鲁棒增益调度控制的线性参数变化(LPV)动力学建模方法。基于函数替换方法,构建仿射参数依赖LPV模型,并采用遗传算法(GA)获得分解函数最优解。可针对性地选取调度变量,建立用于特情分析的LPV模型。仿真分析表明,LPV模型在偏离系统平衡点后仍能较好地复现系统动态;以扰动风特情飞行为例,LPV模型能够逼近非线性系统的动态响应;通过系统可达集分析表明,基于LPV模型的鲁棒增益调度控制器综合具有更小的保守性。     

PW1100G发动机LPT3叶片断裂风险评估与强制纠正措施决策分析

针对2019年A320飞机运行中因其配装的PW1100G发动机LPT3叶片断裂频发空中停车等问题,首次采用定量风险评估、 根原因分析和强制纠正措施决策的组合技术制定单边适航指令,精准解决中国机队安全监控技术难题。采用区间和比例的风险评估 方法对机队风险指标和符合性时间期限分析计算;分析LPT3叶片失效机理,梳理LPT3叶片断裂根原因;提出可选纠正措施,对不同机 队的风险水平决策。结果表明：南航机队风险高达1.64×10-8,远超过可接受的安全风险水平;起飞阶段未减推力引发机匣共振并变形, 叶片材料抗撞击能力不足,导致LPT3叶片断裂;开展减推力爬升改装,并对中国机队不同风险实施不同的飞机对偶运行时间期限。为 国内外机队安全监控提供了可借鉴的安全风险评估和管理方法。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.