多机场协同放行航班排序算法研究

<正>多机场协同放行系统是CDM念的一种产物,本文针对当前空管界的这一热点问题,从航班运行的实际运行体制着手,系统全面地分析影响航班放行的因素条体,构建算法模型,提出解算思路,对多机场协同放行系统的建设具有实际的指导参考意义,以有效减少航班延误。     

近距平行跑道航班着陆调度研究

针对我国航空运输业快速发展导致空中交通拥挤以及航班延误问题,研究了近距平行跑道航班着陆调度问题,以缓解空中交通拥挤和减少航班延误.以配对进近的形式,考虑时间、配对、间隔、排序等因素,建立航班着陆调度模型.针对机场小规模的进场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证.结果表明,与先到先服务原则相比,经算法调度的进场航班总的延误时间减少了33%.     

微资讯

1.民航天津空管分局卢文志7月31日,天津空管分局塔台航班放行系统正式试运行。此系统主要用于北京、天津、石家庄、南苑等周边机场联合放行,目的是减少航班延误,统筹安排出港顺序,确保安全的前提下增大飞行流量。     

西南地区协同放行系统介绍和未来发展方向

正协同放行系统(Collaborative release system,CRS)是(Collaborative decision making,CDM)的一个组成部分,主要负责受流控影响航班的放行。西南空管局管制中心流量管理室使用CRS做放行管理。CRS系统里包括了西南四地机场的受控航班,系统根据流量管制员输入的流控限制,航空公司输入的目标撤轮挡时间(Target offblock time,TOBT),计算过点时间(Calculate time of o-     

多跑道协同运行模式优化方法

繁忙机场飞行区运行能力低下导致空中交通拥堵及航班延误现象频发,机场系统亟需扩容增效与排堵保畅。为有效平衡机场容流供需,研究了多跑道协同运行模式优化方法。综合考虑机场布局、交通流特性、气象条件等因素,提出了多跑道协同运行模式分类方法;基于跑道容量包络线理论,通过引入容量损失系数客观反映模式切换特点,建立了多跑道协同运行模式优化模型;结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA）,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对多跑道协同运行模式进行优化配置,有效实现机场容量与流量之间的均衡。与单一固定模式相比,多元组合模式优化效果显著,其中航班延误成本减少了38.1%,航班调整数量减少了46.4%,所提方法可显著提升多跑道协同运行能力,有效提高航班正常性。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

航班计算起飞时间置换：提高航班放行正常性的新思路探讨

<正>后疫情时代，随着人民群众的出行需求得到快速释放，民航航班量也呈现快速恢复增长态势。在民航业恢复发展过程中，一些客观原因仍然成为影响航班正常性的主要因素。如恶劣天气带来的流量限制、其他空域用户活动带来的特殊限制等都使得航班放行正常性受到极大影响。机场航班放行正常性作为行业航班正常性工作的一项重要考核指标，不仅关系到机场高峰小时容量的增长，同样也显著影响着旅客对机场保障服务的满意度。为进一步提高航班放行正常性，     

基于贝叶斯网络的机场过站时间分析

航班延误是目前航空运输业发展所面临的一大难题。从航班延误链式波及反应的角度出发,将贝叶斯推理应用于航班过站时间的分析,分别建立实际航班数据的单机场和多机场过站时间贝叶斯网络模型。模型清晰呈现了机型类型、前航延误时间等因素对机场过站时间的影响以及首发延误等级、经停机场过站时间调整量等因素对末班延误的影响。通过从多角度对模型进行分析,结果表明发生前航延误时调整航班在机场的过站时间可以有效减少延误向下游机场的波及。     

基于管制习惯的多跑道机场离场航班排序

针对我国航空迅速发展致使终端区空域拥挤以及航班延误问题,研究了繁忙多跑道机场的离场航班排序问题,以缓解终端区空域拥挤和减少航班延误及提高跑道利用率。将管制习惯因素引入到离场航班的排序中,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于管制员管制习惯的多跑道机场离场航班排序模型。针对机场小规模的离场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经算法排序后的总延误时间减少了近30％。     

航班起降波形分类及特征研究

以OAG航班计划数据为基础,对全球大型机场日客运航班的起降波形进行分析并归纳分类,得出锯齿形、梯形、早晚高峰形和叠加形4类航班波.同时,提出4个特征指标用于对航班起降波形进行评估,分别为高峰起降航班占比率、飞行架次标准差比值、高峰起降间隔时间和降落-起飞高峰配对数.以我国旅客吞吐量排名前10位的机场为例,分析各机场航班起降波形及其特征指标.研究结果表明:我国大型机场客运航班起降波形以早晚高峰形航班波为主,高峰起、降航班占比率均值分别为64.1％和59.0％,飞行架次标准差比值为0.12,日间运行时段尚未形成明显的降落-起飞高峰配对,与国际大型枢纽机场航班运作模式尚有一定差距.     

Comparison of alternative route selection strategies based on simulation optimization

Air traffic flow management (ATFM) is a collaborative process between the airspace provider and the airspace users. The result of the collaboration should be an outcome that maxi-mizes the utility of the system without excessively penalizing any of the agents. This paper develops a discrete-event simulation model which consists of aggregate departure/arrival airports, flight routes, and sectors for evaluating the alternative collaborative route selection strategy. Given the different perspectives from air traffic control center (ACC) and airlines, eight performance-metrics and five alternative route selection strategies represent the past, current and proposed air traffic flow management operations that were evaluated. The Monte Carlo method combined with the Optimal Computing Budget Allocation (OCBA) simulation optimization technique is employed to assess the performance of different strategies. A case study of the upper air routes in central and southern China shows that the proposed model can be readily implemented to simulate different kinds of air traffic flow management strategies and predict the effect of changes on the airspace sys-tem. It also shows that the proposed alternative collaborative route selection strategy is an effective way in alleviating the en-route traffic congestion.     

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。     

基于Netlogo的终端区进场交通流建模与仿真

终端区进场交通流特性参数研究对于解决复杂空域结构下航空器拥堵、航班延误具有重要的实际意义。基于元胞传输模型将进场航线划分元胞,并且在数理推导的基础上,基于Netlogo仿真建模平台搭建进场交通流元胞传输模型仿真环境,对进场交通流的宏观涌现行为进行仿真模拟,得到交通流基本参数速度、流量、密度之间演变趋势。研究结果表明,终端区进场交通流三大基本参数之间存在明显的数量关系,关系曲线相对应分为自由流、拥挤流和阻塞流三种状态,并且受到管制间隔、飞行程序、管制策略的影响。利用相关研究成果,可通过改变管制策略、调整管制间隔、优化飞行程序的方法使得交通流特性向着可预知的方向演变,因此对终端区交通态势的判断具有应用价值。     

民用机场及附近空域空中交通流量优化

针对民航客运需求快速增长所带来的航班延误和空域拥塞问题,提出一种优化民用机场及附近空域空中交通流量的方法。通过空中交通走廊容量评估方法,对经典优化模型进行了发展和改进,建立起综合性优化模型;将机场和附近空域视为一个整体系统,根据交通需求和容量的相互关系动态调整航班流量和机场起降容量;在优化计算时,提出一种兼顾效率和准确性的新型优化算法。通过算例对所述优化方法进行了验证,该方法可以为空中交通管制人员进行流量优化分配提供参考。     

空中交通拥挤的识别与预测方法研究

随着航空运输业的迅猛发展,空中交通拥挤现象日益严重,空中交通拥挤研究已经成为国际民航界的一个研究热点。其中,空中交通拥挤的识别与预测是空中交通拥挤研究的主要内容之一,在此基础上综述了国内外有关空中交通拥挤识别与预测方法的研究状况。首先概述了基于不同拥挤形成因素和拥挤后果的空中交通拥挤概念的研究状况;接着依据所用交通数据时间尺度的不同,分别针对基于短期数据的阈值判别方法、基于长期数据的聚类识别方法以及基于混合数据的综合评价方法综述了空中交通拥挤的主要识别方法;然后分别基于数理算法(统计算法、交通流模型算法和智能算法)和计算机仿真模拟技术综述了空中交通拥挤的主要预测方法;最后指出了空中交通拥挤识别与预测问题的近年研究热点和未来的研究方向。     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

空域监视技术的新进展及应用

空域监视系统足对飞行器在空域内的飞行活动进行监视的所有设备的总称.空域监视技术是保障飞行安全、提高运行效率的重要手段.本文首先以机载航电设备的发展为主线,详细分析了空域监视技术的发展历程,指出协同式空域监视的发展离不开机载航电设备的支撑;然后针对协同式空域监视技术面临的新挑战,分析和综述了近年来面向协同式空域监视技术的...     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

单一飞行员驾驶模式技术

飞机驾驶机组由20世纪50年代的5乘员驾驶模式减少到了目前的双乘员，然而为了降低航空公司运营成本以及减少双乘员认知不同、操作不一致所带来的安全性隐患，开展了单一飞行员驾驶（SPO）模式研究，SPO是新一代商用飞机发展方向核心技术之一。单一飞行员驾驶模式是描述面向商用飞机单一驾驶员、驾驶舱智能自动系统以及地面航空公司操作员协同实现的飞行驾驶模式。本文首先对单一飞行员驾驶模式系统组成及其系统架构进行了描述，并对比分析了单一飞行员驾驶模式下飞行员、空管系统、航空公司三方协同过程与现有模式的差异点；然后，针对商用飞机主要飞行过程，建立了单一飞行员驾驶模式下各飞行过程组织架构；最后，搭建了面向SPO的远程操控演示验证系统，经过飞行员操作评价，基本可以获取到机上操作所具备的驾驶感受，同时对于飞行计划更改、紧急情况处理等方面更为便利。通过上述内容研究，为中国商用飞机开展单一飞行员驾驶发展奠定了一定的技术基础。