基于大圆航线的RNAV航路规划

目前,航空公司在进行飞行计划的制定时,全部采用航行情报资料标注的航线网络数据,而航线网络数据是基于导航台的等角多圆锥投影得到的等角航线要素。装载有区域导航(RNAV)计算机的飞机在航行过程中采用的航线模型是简化的大圆航线。由于地空采用的航线模型不同,导致运营计划数据和实际飞行数据产生误差。利用大圆航线计算模型重新规划航路,将航路点调整到起飞机场与着陆机场构成的大圆航线上,不但降低了运营计划数据和实际飞行数据之间的误差,而且可以缩短航程,提高航空公司的运营效益。经计算,从白云机场至洛杉矶机场,调整航路点纬度以后航线距离缩短至11 728．9 km,比目前的飞行距离缩短 295．5 km,约2．46％。     

飞行冲突探测与解脱的研究

由于空中交通流量的增加,我国的空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤。解决这一问题的最有效方法之一就是“自由飞行”,即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度。但这却给管制员的工作带来的困难。本介绍了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱,并且表明由于该方法计算快速,能够很好地解决飞行冲突问题。     

一种新的综合TF／TA最优航迹算法

综合ＴＦ／ＴＡ是新一代低空突防技术，ＴＦ／ＴＡ最优航迹的计算是其控制系统的核心。文中提出了一种新的综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹算法，它用动态规划和树型搜索相结合的方法，实时计算综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹。算法考虑了飞机机动能力的约束，使最优航迹在不需要平滑处理时就是一个可实现航迹。另外还考虑了威胁的影响，使最优航迹能有效地进行威胁回避。计算结果表明，所得的最优航迹具有综合地形跟踪／回避和威胁回避的能力。     

民用机场停机位优化配置

停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。本文在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上,提出以旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)为优化目标,同时考虑航班类型(国内短途、国际长途)、航班数量与密度(忙时、闲时)、停机时间的停机位配置的数学模型,并设计求解模型的禁忌搜索(TS)算法。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

求解最小费用流的复合标号法

本文在求最短路和求最大流标号法的基础上,提出了求解最小费用流的复合标号法。利用这种方法可以在一次标号的过程中找到具有最小费用的增广链。该算法具有简单、易行、迭代次数少,而且易于理解的特点。     

电子干扰对低可观测飞行器飞行路径规划的影响

为了提高巡航导弹的低空突防能力,在分析电子干扰对雷达网威胁区域的影响后认为:在多重干扰条件下,雷达探测空间会顺着干扰方向产生内凹和偏移,因此,建立了新的雷达探测空间模型.采用空间对象间拓扑关系推理方法建立了飞行器飞行路径规划目标函数中雷达威胁指数模型,然后改进了飞行器飞行路径规划模型,并在此基础上进行了巡航导弹飞行路径规划的软件仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域的影响情况下规划的飞行路径能够回避雷达威胁,有效提高飞行器低空突防能力.     

日本空间运输系统中长期规划

日本科学技术厅于１９９３年６月２０日，公布了空间往返运输系统中长期发展规划纲要。１．空间开发意义·根据以往空间开发的进展情况，以建立人类各种各样活动的据点，并以此作为寻求真理的对象这两个观点来探索空间。·特别是从前者探索空间，在那里活动与地球上的活动是密切不可分割的，人们试图将空间与地球构成一体，把它称为“地球圈宇宙”是很相称的。·开拓支持人类活动的“地球圈宇宙”，从中可获得新知识的空间开发，给人类带来更为丰富的知识。２．空间往返运输系统的意义与必要性·随着空间开发的集中化、多样化、大量化的发展…     

动力学奇点在漂浮基双臂空间机器人姿态无扰运动规划中的应用

讨论了载体位置、姿态均不受控制的双臂自由浮动空间机器人的无扰运动规划问题．结合系统的动量及动量矩守恒关系，证明了动力学奇点的存在，并导出了动力学奇点的数学解析求解公式．在此基础上，利用动力学奇点给出了双臂自由浮动空间机器人载体姿态无扰运动路径的规划设计方法．该方法有助于空间环境下遥控机械手辅助航天器对接等任务操作的运动规划。     

双层多目标规划若干问题的研究

研究了下层决策者无关联的双层多目标规划问题，在不同偏好意义下，给出了各自解的定义，讨论了线性双层多目标规划问题。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。