基于交通状态的离场航班动态协同排序方法

为适应协同决策(CDM)需要，考虑空管、航司和机场三方的诉求，对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性，利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法；针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标，且为保证排序公平性，提出了航空公司延误公平性评价指标，将非受控离场航班优先级分为3类，对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量，创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型；采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法，所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案，离场航班总延误均减少50%以上，且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序，显著减少航班延误，有效提升公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。      

基于半马尔可夫模型的民用航空发动机热端组件系统检查间隔优化

根据采集的民用航空发动机热端组件系统检修信息和专家对系统退化状态的判别，在系统状态退化过程为离散半马尔可夫链过程的假设前提下，分别建立了基于专家估计数据、基于检查数据以及基于融合数据的各宏观退化状态驻留时间估计模型，并应用最大似然函数法和MCMC（Markov chain Monte Carlo）法对模型参数进行估计，得到基于不同数据源的各宏观退化状态下驻留时间估计值和状态转移系数，并以一定使用周期内的检修费用最优为目标建立状态转移概率模型，仿真得到3个典型宏观退化状态下的最优检查间隔分别为1750、350、70循环。该仿真结果与目前的民航运行生产工程实际情况非常接近，可以为民航运输企业的检修决策提供客户化的决策支持并提高经济效益。      

基于滚动时域控制的多路径进场航班排序优化

进场航班排序优化是提高进场航班着落效率、减少航班延误的有效方法。基于此，以最大化着落效率为目标，结合多跑道、多航路选择，考虑实际航路点限制，提出了多路径多跑道一体化进场航班排序优化混合整数规划模型。为解决大规模航班排序计算的实时性问题，提出了多航路点滚动时域控制算法。以广州白云国际机场终端区为实例进行验证，采用实际进场航班数据开展计算实验，在尾流安全间隔上，采用RECAT-CN运行标准，计算结果表明：小规模航班架次时（23架），所提模型最大降落时间比先到先服务方法提前55 s，比未优化时提前271 s；大规模航班架次时（104架），仅靠求解器在3 600 s内未找到可行解，所提算法在128.65 s找到解。所提模型和算法有效，可应用于实际航班排序优化。     

安装节刚度对发动机整机耦合振动的影响分析

以带机匣的航空发动机转子试验器为研究对象，建立了模拟实际发动机安装条件下试验器的整机有限元模型。对试验器进行了整机模态试验，并利用试验器的模态试验结果对有限元模型进行了修改和验证。在此基础上，仿真计算了自由安装边界、固定安装边界和不同安装节刚度的弹性安装边界的试验器前3阶固有频率和模态振型，通过定义转静耦合因子，研究了安装节刚度对试验器转子、静子耦合程度的影响。结果表明:模态振型的转子、静子耦合程度越高，安装条件对该阶模态影响越大，并且安装节刚度对转子、静子耦合程度影响是非线性的。由于实际大型涡扇发动机的在很多模态下均存在转子、静子耦合现象，因此安装节的刚度对转子、静子耦合作用的影响不容忽视，在有限元建模和仿真计算中需要仔细考虑。      

润滑油路静电传感器动态特性仿真与试验

针对航空发动机润滑油路磨粒在线监测的静电传感器缺少特性参数与验证方法的问题，根据静电感应基本原理和传感器结构，提出相应的特性参数指标，利用环状探极感应模型进行仿真，并设计和搭建了静电传感器试验系统平台，通过试验对润滑油路静电传感器动态特性进行分析与验证。结果表明:所提特性参数指标可有效反映静电传感器的动态特性；长径比是环状润滑油路静电传感器的重要结构参数，传感器效率随长径比的增大而增大；传感器有效视场也随探极尺寸的增大而增大；所建平台可适用于实物静电传感器动态特性的分析与试验，且具有良好的可重复性。仿真和试验结果对润滑油路静电传感器的设计与应用具有重要的指导意义。      

航空公司欧美国际航线运营持续时间生存分析

航空公司航线进入后的运营可持续性直接影响其盈利水平。基于生存分析方法探究影响航线运营持续时间的因素，从成本和供给特征、航线和机场特征、市场结构特征、航司合作类型和时间异质性5个方面选取关键因素，以自由化程度较高的欧美跨大西洋市场为实证对象，研究年份为2003—2021共19年，采用Kaplan-Meier方法进行单因素分析，并构建威布尔参数生存模型分析影响因素与航线运营持续时间的定量关系。结果表明：（1）航司在欧美航线的平均运营持续时间为5年，持续运营超过10年的航线占比为16%;(2)距离、航司投入总运力、航线结构、端点机场类型和竞争程度、航司类型及所属区域和联盟对航司航线运营持续时间具有显著影响；（3）联盟和代码共享独立变量和交互变量均对航线生存产生显著影响，星空和天合联盟成员的航线运营持续时间更长，联盟成员在代码共享合作时承担不同承运人角色对航线退出风险影响存在显著差异。     

航空公司飞行安全综合评估研究

人的因素是影响飞行安全的关键因素,并且各决策因素具有难以度量的不确定性.以机组人为因素为主要研究对象,利用SHELL模型建立飞行安全评估指标体系,并利用AHP方法计算评估指标体系中各个指标的权重;运用物元理论建立评估模型并利用该模型进行飞行安全综合评估,找出影响飞行安全的主要指标;通过实例验证所用方法的可行性、有效性.结果表明:所用方法可行、有效,能够最大限度地解决评估过程中的不确定性,可为航空公司进行飞行安全管理提供一个可行的方法.     

基于度量学习的机场交通态势弱监督评估

为准确感知机场场面运行环境，提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。根据机场场面航空器的时空分布类型，从交通流量、起降队列、资源需求等视角构建交通态势指标体系；借鉴度量学习范式，利用预先定义的相似集和不相似集自动学习态势样本之间的距离度量；在此基础上，采用K均值算法实现弱监督条件下交通态势的等级划分。以上海浦东国际机场实际运行数据为例，分析并验证所提方法的有效性。实验结果表明：起始时刻离场瞬时流量、离场累计流量、离场跑道队列长度及进场累计流量的距离系数大于0.5，对场面态势影响较大；与基于欧式距离的K均值算法相比，度量学习将最优轮廓系数提升了33.3%，得到符合预期语义的聚类结果；此外，机场的平均滑行时间越长、跑道配置越复杂，其场面交通态势等级越高。     

基于多智能体航空公司航班恢复协同决策方法

航空公司进行航班延误恢复时，各种资源之间会通过航班计划产生间接关联，此时各决策单元若独立地考虑本领域内的资源恢复问题，将难以保证恢复方案的整体可行性和全局优化性。为探究航空公司航班恢复过程中各决策部门的决策模型及其协同关系，本文提出了基于多智能体技术的航班恢复协同决策仿真方法。首先，基于航空公司实际组织架构构建了航班恢复多智能体决策系统框架；其次，对部门间协同决策的动态过程进行了分析，将延误恢复的全过程分为了预恢复、可行解协商、均衡解协商3个阶段，构建了三阶段协同决策机制；最后，根据不同资源的恢复特性建立各决策部门的核心决策模型与部门间自动协商模型，并基于多智能体系统进行仿真。仿真结果显示，基于多智能体的协同决策方法能够在3.8 s的极短时间内针对1天中包含3架飞机和12个航班的航班计划做出完整的延误恢复方案，并且能够在保障航空公司整体效益的情况下一定程度地平衡各决策主体的自身利益。     

基于空中交通运行水平的航季划分方法

为了优化航班时刻资源的配置，提高民航航班正常性，本文针对大范围空中交通运行水平下的航季划分方法进行了研究。利用动态时间规整算法分析空中交通运行效率指标的月度时间序列相似性，建立航季划分多目标优化模型，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行划分求解，并采用带熵值的TOPSIS法对帕累托解进行评价，给出了各划分角度下最优航季划分结果，并分析了不同空中交通运行水平下的航季划分结果及权值设定对结果的影响。结果表明，在综合考虑空中交通运行水平评价指标影响的情况下，随着权值的变动，各划分角度下最优航季划分结果稳定。本文所提出方法不仅适用于大范围空域环境的航季划分，同样适用于探索单个机场运行的航季模式，为民航局和机场科学制定航班计划提供依据。