航空器机场地面滑行时刻优化模型研究

空中交通量的急剧增长导致机场地面滑行网络效率的降低,造成航班延误。分析进／离场飞机的地面滑行过程,指出这一过程中可能出现的三类滑行冲突。引入混合整数规划方程表示飞机在机场地面的运动,建立一个规划飞机滑行时刻的最优模型。确定飞机通过指定滑行路径上各点的最优时刻,将滑行冲突产生的飞机延误降到最小,提高机场运作效率。利用成都双流国际机场的实际航班时刻数据进行算例分析,结果验证了该模型的可行性和优越性。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

基于云模型的航空器地面滑行错误事件风险分析

为深度分析我国民用航空器地面滑行错误事件,以2018年我国民航收集的444起航空器地面滑行错误事件为样本,分析和总结了航空器地面滑行错误的原因和后果,建立了样本事件风险分析的Bow-tie图。用云模型对航空器地面滑行风险进行评估,得出航空器地面滑行的风险值处在较高风险等级,需采取风险控制措施。在安全风险管理模式中,提出针对性的预防和控制措施,为地面滑行错误事件的预防提供参考。     

基于冲突避免的滑行路径动态分配问题研究

在保证地面飞行安全的前提下,为解决机场容量不足,减少航班延误,本文提出基于冲突避免的滑行道分配问题研究。在改进的Dijkstra算法的基础之上,结合机场场面运行规则、滑行冲突以及优先级限制等因素构建滑行道动态网络模型,给出不同冲突类型下的滑行时间求解方法。仿真实验表明,与未考虑滑行冲突的固定路径相比,动态滑行路径计算方法计算出的滑行路径可避免滑行冲突,一定程度上可缓解机场地面繁忙状态。     

机场地面容量评估研究

提出基于滑行路径动态寻优的机场地面容量评估方法。对于结构复杂多样的机场地面,当跑道、滑行道和停机位使用情况和航班流变化时,根据机场地面运行的具体特点,首先建立机场地面有向网络模型,引入滑行道的权值概念,再通过D ijkstra算法进行动态路径寻优,并与冲突探测相结合,对滑行道和停机位进行合理分配。最后通过计算机仿真来评估容量。仿真实例表明,该方法不仅可以增强机场地面容量评估的灵活性和准确性,还可以应用于机场地面交通引导。     

自贡机场地面风场特征分析

利用自贡机场2018～2019年自动气象站地面风资料,对风场变化特征进行分析总结。结果表明：机场主要受偏北风、偏西南风影响,偏北风频率较高,较大风速出现在春夏季,静风及风向不定频率较高;午后至傍晚风速较大,夜间至清晨风速较小;全年平均风速较小,差异不明显。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

机场地面作业仿真与优化

针对机场地面作业调度这一定位型流程(Fixed Site)和JOBSHOP二者混合的流程优化问题,运用面向对象的SIMIO仿真软件实现机坪保障设备中摆渡车、加油车的全天运行。提出基于平衡设备工作量差和航班延误最少的双优化目标,对仿真所得的车辆指派计划进行统计分析,找出存在的问题,通过更改系统逻辑条件建立优化模型,根据优化目标给出最终优化方案。     

基于动态窗口法的一发失效应急路径规划方法

提出基于动态窗口法的一发失效应急路径规划方法,首先,考虑一发失效规范要求及地形障碍物限制,将三维路径规划问题转化为二维问题,并利用MATLAB求解得到重要障碍物.其次,根据假设,建立平面运动模型及动态窗口参数,引入评价函数求解最优路径.最后,以某机场为实例,对机场三维SRTM高程进行处理分析,并利用MATLAB编程实现...     

基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析

现有机场群研究较少从航线网络分析角度进行机场节点之间的同质化分析,航线网络中机场节点的属性信息考虑不足.为了解决此问题,文中提出了一种基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析方法.首先,构建包含属性信息的机场群航线网络,如果机场之间有航班,则为机场之间添加一条边,并为每个机场节点添加航线区域属性信息.其次,分别进行机...     

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略

目前大型机场拥塞问题日益严重.推迟飞机起飞时间,将成本较高的空中等待转化成地面等待,是进行空中交通流量管理的一个有效方法.本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真,有效地减少了总的地面等待延误损失,说明该方法是可行的;通过与其他几种智能算法的比较,验证了该算法执行效率高、实用性强.     

多机场地面等待问题模型研究

近几年世界民用航空事业的飞速发展 ,机场容量的限制引起了交通拥挤并造成了巨额损失 ,使得流量管理问题变得越来越迫切。文中针对多机场的地面等待问题 ,建立了一种行之有效的地面等待管理系统模型 ,并提出了忽略航路交叉点容量、空中延误为 0及起飞容量无限的简化模型。     

基于地面安全约束的无人机航路规划研究

随着无人机数量和飞行时间的快速增长,由无人机飞行风险引起的安全事故也逐渐增多.安全航路规划是在战略层面降低无人机运行风险的有效手段.考虑无人机航路的安全代价,基于地面风险评估提出了一种无人机安全航路规划模型.将航路下方区域栅格化处理,以每飞行小时地面人员伤亡率为量化指标,定义各栅格安全系数,并根据栅格安全系数构造航路安...     

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。     

基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析（英文）

现有机场群研究较少从航线网络分析角度进行机场节点之间的同质化分析,航线网络中机场节点的属性信息考虑不足。为了解决此问题,文中提出了一种基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析方法。首先,构建包含属性信息的机场群航线网络,如果机场之间有航班,则为机场之间添加一条边,并为每个机场节点添加航线区域属性信息。其次,分别进行机场属性以及机场网络向量表示,通过网络表示学习方法将机场属性和机场网络表示向量嵌入到统一的机场表示向量空间,得到融合机场属性以及机场网络特性的机场特征向量。通过计算机场群内机场向量的相似度,可以方便地计算机场之间以及机场群的同质化程度。京津冀机场群数据集的实验结果表明,与目前其他算法相比,本文提出的基于属性网络表示学习的同质性分析方法可以得到更符合京津冀机场群现状的同质化计算结果。     

基于GIS的机场场面路径优化算法的研究

利用GIS技术,研究了进出港航班滑行路径的优化问题。为机场上刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径。判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇。考虑到机场安全性和使用效率,要求保证进出港航班在滑行过程中按最短路径连续滑行,并且不能发生对头相遇。本提出了两种解决方法：(1)改变进港航班的滑行速度;(2)延迟出港航班的时间。通过实例验证了该算法的可行性。