航空公司运行控制签派放行中的人为差错分析

<正>1现代航空公司运行控制中心现代航空公司是高度专业化的各职能部分所组成的一个系统。航空公司的这些组成部分,即公司的资源,包括人员、机队、程序、技术支持工具和基础设施。只有以最佳的方式对这些资源进行配置,才能提高航空公司的安全水平并获得最大经济效益,公司的运行才能和国际标准接轨,公司得到繁荣和发展,并在国际航空运输市场的竞争中立于不败之地。     

民航空管中心预警管理信息系统研究

预警系统在国外于20世纪30年代正式产生,战后50年取得了重大进展。1950年,建立了景气监测系统的工作,20世纪60年代,又有人提出危机管理理论。80年代危机管理理论广泛应用。80年代中后期研究了危险的紧急应对方式。90年代中后期,美国,英国,日本等国家的危机     

危机事件应激管理

<正>近年来飞机事故频发,波兰总统专机坠毁造成97人遇难;英国一架轻型飞机在汉普郡坠毁造成2人死亡;墨西哥联盟航空的一架空客A300型货机在墨西哥坠毁,事故共造成5人死亡;一架从南非约翰内斯堡起飞的利比亚泛非航空公司的空中客车A330客机在试图降落利比亚首都的黎波里机场时突然坠毁,机上载有104名乘客和机组人员,除1名据信为荷兰籍的10岁男童幸存外,其余103人全部遇难;印度航空公司(Air India)一架从迪拜起     

民航航行情报与飞行安全关系探究

我国民航事业的快速发展对民航飞行的安全要求越来越高。影响飞行安全的因素很多,主要有以下四个方面：飞行安全管理因素、航行情报因素、航空气象因素和人为因素。在这些影响因素中,航行情报对飞行安全起着举足轻重的作用。不论是军用飞机还是民航客机,都是航行情报为其保驾护航。本文介绍了航行情报和航行情报服务工作的内容．阐述了航行情报在组织飞行实施各阶段中的作用以及航行情报室对飞行安全所起的作用,并展望了航行情报服务的未来。     

我国空管如何应对ICAO英语标准的挑战

一、引言目前,我国的民航事业正处在高速发展阶段,航空需求不断增大,飞机大量引进,空中交通流量急剧增加,民航安全形势严峻。正     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

基于空中交通密度的进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、航空公司和机场的诉求，对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法，提出了一种时隙交换方法，建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型，设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型，寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明，较基于滚动时域控制（RHC）方法，动态协同方法所得结果与排序开始时间无关，所需排序次数平均减少26.4%，且排序效率更高。较先到先服务（FCFS）方法，动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s；中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%，航班延误均衡性平均提高34.4%；低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下，满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序，显著提高跑道容量，有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。     

空中交通管制工作中的心理因素研究

引言在现代空管系统中,高科技设备的引入使得硬件可靠性和安全性有了很大提高,由此,人的因素变得更加突出。本文正是从认知心理学角度出发,探讨发生失误时人的心理原因,从根本上分析管制员在见习、工作期间存在的心理因素,并找出不安全事件与管制员心理状态的内在联系。     

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。