基于到达流特性的跑道容量分析

现有机场的容量已不能满足当前航空运输的需求,如何最大限度地发挥机场的运行能力,增加其跑道容量成为亟待解决的问题。给出跑道容量的具体定义以及影响跑道容量的诸多因素,其中连续着陆飞机之间间隔的数量和间隔的大小是影响跑道容量的最大因素。假定机场到达流特性是韦布尔分布或正态分布,采用T型系统推导跑道容量计算模型,并分析了各到达流分布计算模型之间的相互关系。应用模型计算的某机场跑道容量基本符合实际状况。     

考虑尾流影响的侧向双跑道机场的跑道容量研究

侧向跑道由于能够灵活面对强侧风的影响从而提高机场的效率,在我国大型机场的规划设计中逐渐推广。但是目前国内外在侧向跑道容量模型方面的研究较少,因此对侧向跑道的跑道容量模型的研究具有重大的意义。本文针对侧向双跑道系统,考虑了一组侧向跑道上航空器之间的尾流影响,通过计算尾流消散时间给出了侧向跑道航空器的放行条件,同时利用时序图得出在侧向双跑道系统中连续进场航空器间插入离场航空器的条件,从而构建出侧向双跑道系统的跑道容量理论计算模型;最后以成都天府国际机场一期跑道为算例,计算出尾流影响下侧向双跑道系统的小时容量,并给出航班起降架次表,验证了模型的正确性,为侧向跑道机场的跑道容量理论计算提供了参考。     

近距平行跑道容量评估与优化

本文系统地归纳了各种制约近距平行跑道运行容量的因素,并对比单跑道容量评估方法,针对不同运行模式提出了容量评估思路。同时结合实际工作中可能遇到的运行方式提出具体的调整适用方法,为近距跑道的优化使用提出建议。     

基于仿真的跑道容量评估系统设计与实现

系统地介绍了基于仿真的跑道容量评估系统的基本设计与功能,就塔台工作流程进行了详细定义。对仿真过程中最后进近时间的计算提出了简化方法,归纳了仿真中需要的随机变量,就其分布与取值进行了探讨,有效解决了任意比例航班计划下的仿真评估。系统仿真结果表明,通过制定具体的评估策略,该系统可以对各种条件的跑道进行容量评估,并能取得可信的结果。     

基于机型的机场流量优化方法

研究了空中交通流量管理中机场终端区的流量最优分配问题。综合飞机机型、飞行间隔等因素,提出了一种基于飞机类型等因素的机场流量分配的模型。利用该模型可以实现对终端区某一时段现有容量的优化分配,减少航班延误;同时又能够确定满足此分配方案的飞机类型的起降次序。最后以单跑道机场为例,对模型进行了验证,证明该模型的实用性。     

北京首都国际机场理论容量曲线的研究

针对首都机场的运行模式,推导建立了双跑道系统容量评估的理论数学模型.基于2003年春运期间的统计数据,使用该模型对首都机场双跑道系统的容量进行了评估.对独立进近和独立离场模式以及相关进近和独立离场模式下的两套理论容量曲线进行了对比和分析.     

枢纽机场空侧容量利用和流量分配优化模型

通过引入满意度函数,以航班流量和容量利用满意度最大化为目标,建立了机场空侧定位点流量分配和跑道容量利用的多目标优化模型。利用ILOG对模型算例进行了求解。结果表明,采用本文模型求解得到的各个定位点的整体航班需求排队队列比Gilbo模型的结果减少了10%。在研究时间段内(3 h),通过优化分配各个时间间隔(15 min)各定位点的进离港航班流量,所有航班需求得到满足且在最后的时间间隔没有产生延误队列,从而又保证了一定的容量利用满意度(h=0.75),实现了机场终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,减少了航班延误。     

空域容量评估研究综述

空域容量评估是实施空中交通流量管理、充分利用空域资源的重要依据,有必要对空域容量进行科学、客观的评估。本文介绍了空域容量评估的背景和意义,归纳了国内外空域容量评估研究状况,并对容量评估方法和容量评估系统进行了比较分析,最后给出了空域容量评估的发展趋势和对我国的启示建议。     

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。     

基于多元评价的跑道侵入风险防控研究

本文从跑道侵入原因入手,利用Delphil法构建了三级评价体系。进一步,应用层次分析法、模糊综合评判法和二次评判法,建立多元评价模型。最后,通过对某机场当前跑道侵入风险的实际量化评价,验证了方法的有效性。分析和计算过程是对跑道侵入风险评估的有效尝试,可为空中交通跑道安全预警和预控管理提供量化参考和决策依据。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

跑道入侵问题中管制员情境意识分析

有关跑道入侵事故的调查显示,29％的跑道入侵是管制员运行失误造成的,而情境意识丧失是空中交通管制员运行失误产生的主要原因.本文详细分析了跑道入侵中管制员情境意识丧失的主要表现及其原因,并提出了提高管制员情境意识保持能力的方法.     

飞行进近中尾流的大涡数值模拟

尾流间隔是增大跑道容量的主要限制因素之一,为了在保持安全水平的前提下有效地增大跑道容量,应制定安全高效的尾流间隔.对尾流流场和尾涡消散物理过程的研究,是制定准确、恰当的空中交通中尾流间隔的重要理论依据.本文用大涡模拟方法对三雏机翼简化模型的尾流场进行了数值模拟.数值模拟的来流速度、迎角和定解条件等重要参教以航空器尾流事故高发的进近阶段为依据,计算结果验证了涡核的进裂消散、涡对的连接消散和涡对的下沉现象,发现了在涡对卷起之前的不对称性和Crow关联发生后涡对消散的不对称性,并分析了其原因.     

基于TAAM机场终端区容量评估方法研究

本文先给出了终端区容量的定义及终端区容量评估的难点,然后系统地介绍了TAAM仿真方法,并以某机场终端区系统进行仿真,在考虑终端区系统自身复杂性和影响因素随机性的情况下,对某机场终端区容量的大小进行评估。最后对仿真结果给出的不同情况下的运行架次和延误情况进行统计分析,找出影响终端区容量的不同因素及其影响程度。仿真结果验证了评估方法的可行性。     

终端区容量评估中飞机流产生的优化算法

给出终端区容量的定义;结合终端区管制飞机多而复杂的特点,研究了一种终端区容量评估模型,并对该评估模型中较为关键的飞机流产生进行算法优化,进而提高容量评估的准确性;对优化算法产生的数据进行分析以验证该算法的优越性。     

基于Visual-LISP的基本ILS面障碍物评估

用基本ILS面评估障碍物是精密进近航段三种评估障碍物的方法之一,对于没有穿透基本ILS面的障碍物,OAS评估中则不需考虑,起到筛选障碍物的作用。本文基于Visual-LISP编写了程序,能在Auto Cad中根据跑道位置直接生成基本ILS面的保护区,寻找障碍物之后,则可以根据障碍物位置直接得出障碍物评估信息,并生成表格,在青海、阿柔等机场设计中得到了很大的应用。     

Aircraft Electric Anti-skid Braking System Based on Fuzzy-PID Controller with Parameter Self-adjustment Feature

The principle of electric braking system is analyzed and an anti-skid braking system based on the slip rate control is proposed. The fuzzy-PID controller with parameter self-adjustment feature is designed for the anti-skid braking system. The dynamic model of aircraft ground braking is established in the simulation environment of MATLAB/SIMULINK, and simulation results of dry runway and wet runway are presented. The results show that the fuzzy-PID controller with parameter self-adjustment feature for the electric anti-skid braking system keeps working in the state of stability and the brake efficiencies are increased to 93% on dry runway and 82% on wet runway respectively.