大型航空运输企业航班恢复系统(RM)应用研究

随着航空公司机队规模和运营航线的不断扩大,在发生大面积航班延误时,航空公司需要快速计算出最优的航班恢复方案。为了提高运行控制效率,探索一种优化控制的方法,根据经济效益、航班正常等不同的目标要求,计算出最优的运行方案,最终达到快速、高效地调配航班。分析了大型航空运输企业不正常航班恢复的主要场景,在此基础上筛选了制约航班恢复的关键约束条件,设计了航班恢复和校验的基本逻辑,通过应对台风处置的实际案例,验证了某大型航司和美国世博公司的航班恢复系统(RM)在实际案例应用中的效果,总结了该航班恢复系统的优点和存在的风险及短板。实践表明,该系统可缩短2 h航班运行恢复时间,平均每个受影响航班减少延误30 min,减少相应的成本2万元,提升整体航班正常率3%~5%。     

Beam resource scheduling for a VHF-MIMO radar network in low-angle tracking

The low-angle tracking in multipath interference is a challenging problem for the Very High Frequency (VHF) radar. The colocated Multi-Input Multi-Output (MIMO) technique can remedy such a defect. In this paper, a Joint Beam-Target Assignment and Power Allocation (JBTAPA) strategy is proposed for the VHF-MIMO radar network tracking low-angle targets. The core of the JBTAPA strategy is to improve the worst tracking accuracy among multiple targets by assigning appropriate beams to targets and allocating the power resource in each beam using the feedback information in the tracking cycle. Taking into account the transmit multipath and receive multipath, we derive the Cramér-Rao Lower Bound (CRLB) on angle estimate, which is then incorporated in the Predicted Conditional CRLB (PC-CRLB). A more accurate and consistent lower bound is provided as the optimization metric since the PC-CRLB is based on the most recently realized measurements. A two-stage-based technique is proposed to solve the JBTAPA problem, which is originally NP-hard. Simulation results verify the effectiveness and efficiency of the proposed method. The results also imply that the target reflectivity plays one of the important roles in resource allocation.     

直接力与推力矢量复合控制技术研究

随着飞行器控制技术的发展,直接力、推力矢量等控制执行技术在飞行器控制领域得到广泛应用。直接力与推力矢量都具有对飞行器姿态控制效率高、精度好等优点,但推力矢量对姿态控制的响应速度不如直接力响应快,而直接力长时间开启会消耗大量燃料。结合直接力与推力矢量的控制特点,设计了直接力与推力矢量复合控制策略。以某飞行器为研究对象,建立了飞行器的动力学与运动学模型以及直接力与推力矢量模型,提出了直接力/矢量推力复合控制技术的分配策略。经仿真验证表明,复合控制方法及控制分配策略使控制系统具有较快的响应速度和控制精度。     

全球航空旅客周转量预测及运力分配方法

民机制造商在新飞机可行性论证、公司产品战略制定以及飞机销售中，需要了解航空市场规模和未来航空市场飞机的需求，为可行性论证提供投资规模计算输入，为制造商制定产品战略发展提供依据，为飞机销售计划提供数据支持。预测未来客机市场的需求量，其关键是对航空旅客周转量的预测。采用线性回归预测出航空旅客周转量，除以上座率得到航空市场运力需求，即可供座位数，并将运力需求分配后与各地区机队预测的运力供给相匹配，最终得出所需的飞机需求量。     

非死锁合同网协议驱动的多机分布式时序任务分配

针对多无人机协同任务分配的时序约束问题，提出了基于非死锁合同网协议(DF CNP)的分布式时序任务分配方法，从理论上避免任务死锁，提升分配结果最优性。定义了局部信息条件下时序任务死锁判据，通过检测时序任务图环路状态与顶点可达性，判定分配方案的全局死锁状态，保证分配结果的可行性。定制了最近邻-深度优先混合搜索算法，在合同网排序过程中优先选择最近邻任务，并结合死锁判据递归回溯，在分布式架构下并行生成满足死锁约束的任务排序方案，提升分配结果的最优性。仿真对比结果表明：相比于非死锁遗传算法(TB GA)，DF CNP在求解效率方面具有显著优势；与耦合约束一致性束算法(CBBA TCC)相比，DF CNP结果最优性明显提升。