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针对民航运输快速发展导致的航班延误频增现象,研究了多跑道航班进离场的动态调度问题。研究时段内航班的总延误成本最小和延误时间均衡为目标,综合考虑根据机型确定的航班进离场调度优先权和管制员负荷,建立多跑道航班进离场调度模型,利用遗传算法对模型进行仿真验证。仿真结果与先到先服务(FCFS)调度方式进行比较,采用遗传算法的航班进离场调度比FCFS的延误成本降低了45.07%,延误时间降低了37.90%,同时有效地均衡了航空公司的延误时间,保障了航空公司的公平性并提高了跑道系统容量,降低了管制员负荷。通过仿真验证了多跑道航班进离场动态调度策略具有较强的优势和可行性。  相似文献   
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大型机场滑行道航空器交通流特性仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
滑行道是连接跑道和停机坪的纽带,是大型机场航空器场面运行的关键资源。随着场面航空器数量的不断增加,航空器在滑行道区域涌现出特有的交通流特性。基于滑行道航空器运行规则,结合元胞传输模型(CTM),建立宏观的滑行道航空器交通流元胞传输模型,在NetLogo系统动力学仿真平台的基础上,以中国某大型机场滑行道航空器运行为例对模型进行验证,推理滑行道交通流基本参数之间的关系和相变特征。研究表明,滑行道交通流在自由流、同步流和阻塞流3种相态中演变,其中在同步流相态中,随着密度增加,流量从0.15降至0.10架次/min,速度从20降至7.64 m/s,说明流量和速度参数对于密度的变化十分敏感。当离场率与进场率的比例从0.2降至0.15时,3种相态下的临界流量从0.15、0.10降至0.13、0.05架次/min;临界速度在自由流不变,同步流和阻塞流中依次从7.64、1.07降至0.88、0.25 m/s;临界密度在自由流由0.50降至0.46架次/km,而在同步流阻塞流中依次从0.88、6.21增加至3.77、13.17架次/km。本研究揭示滑行道交通流拥堵演变机理,为制定科学合理的滑行道管理控制策略提供理论基础。   相似文献   
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缩短航空器在飞行区的滑行距离,可以降低航空公司运行成本,减少大气污染物排放;而均衡各航空公司的滑行距离,可以提高航空公司在机场运行的公平性,提升航空公司整体竞争力。从航空公司运行成本和公平角度出发,建立基于航空公司运行成本最小化和运行最公平的停机位多目标优化指派模型。采用生物地理学算法对模型进行仿真验证,对随机指派、成本最低、最公平、公平指数小于0.1,公平指数小于0.2等五种情况的仿真结果进行比较。仿真结果表明:当公平指数小于0.1时,停机位指派不仅有效降低航空公司运行成本,并大幅度提升航空公司间公平性,说明该模型能够更好的对停机位指派进行优化。  相似文献   
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随着航空运输业的快速发展,日益增长的空中运输需求对机场运行效率提出了更高的要求。在分析场面运行机理的基础上,建立以滑行道调度模型为上层模型,以停机位再指派模型为下层模型的双层规划模型并设计遗传算法求解。以中国某大型机场实际运行数据为例,对所建模型进行仿真验证。结果表明:相比于先进行停机位指派再进行滑行道调度的人工调度策略,该双层规划策略中停机位扰动值下降26.3%,平均滑行时间下降24.79%,滑行道系统与停机位系统运行的效率均有提高,本文联合调度策略进一步提高了场面运行效率,可为机场实际运行提供理论指导。  相似文献   
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基于NSGA-II的停机位多目标指派建模与仿真   总被引:1,自引:1,他引:0  
为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。  相似文献   
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航班进场调度的改进捕食搜索算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.  相似文献   
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基于航班延误成本构成的复杂性,惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班,且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型,并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证,实验结果表明,运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题,可显著提高航班延误成本分布的均衡性,且程序收敛性较强,具有很好的实用性。  相似文献   
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