基于RHC的航班着落调度多目标优化算法

研究了基于滚动时域控制(RHC)策略的终端区进场航班动态排序问题,目的是在终端区空中交通繁忙的情况下,有效地为到达航班安排合理的着陆次序,在满足安全间隔兼顾管制员负荷的情况下,给出航班经过多目标优化的着陆时间,提高航班进场率,降低飞行延误成本。建立了基于RHC的航班动态排序模型,并利用精英保留策略的遗传算法对一个算例进行验证计算。算例仿真结果表明,进场率得到了提高,延误时间和成本明显减少,验证了方法的有效性。     

机场终端区着陆次序的排序规划算法

讨论了机场终端区飞机到达流的排序规划问题。为了能够在终端区交通繁忙的情况下高效地为到达的飞机流安排合理的着陆次序,并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间,提高机场跑道的利用率,提出了经过改进的先来先服务、带有时间提前量、带有约束的位置偏移三种排序算法。当进入机场终端区的飞机数量超过机场终端区的容量时,分航路对飞机排队并对飞机间的距离进行限制     

被动空中交通流量管理中的动态排序算法

空中交通流量管理包括战略管理和战术管理两个方面,如何对等待降落的航班重新排序,使得在等待队列 航班的地面等待和空中等待成本总和最小是进近区域流量战术管制的主要研究内容之一。本文对目的机场的飞机降落时间问题进行了系统地分析,并利用互换理论对问题进行了推导与建模,得出了被动空中交通一管理中的动态排序算法。该算法与目前国内外一般处法不同,计算时不直接使用机场的容量约束,而是利用与容量相磁的统计航班服务时     

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。     

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。     

基于传递闭包法的航班分类模型及在航班排序中的应用

提出了一种基于传递闭包法的进/离场航班分类方法.首先对模糊集合理论和传递闭包算法作了简要的介绍,然后在考虑4种不同因素的条件下建立了航班分类模型,并给出了各类航班单位时间延误成本的计算公式.最后以终端区航班排序模型为例,对该方法进行了仿真,并与传统航班延误成本分类方法进行了比较.仿真结果表明,该方法有助于减少航班延误损失,优化进/离场航班队列,提高空中交通管理效率.     

基于大规模并行D-W分解算法的空中交通短期流量管理模型研究

针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。     

航空器着陆时间动态分配算法

空中交通流量管理包括战略流量管理和战术流量管理两部分，战术流量管理的一个研究内容是如何使所有空中等待的航班代价最小的问题。本研究了如何根据外界条件的变化和航空器的预计着陆时间动态地计算航空器的着陆时间，以达到等待成本最小的目的。同时给出一个具体一的算例，验证了这种算法的有效性。     

基于空中交通运行水平的航季划分方法

为了优化航班时刻资源的配置，提高民航航班正常性，本文针对大范围空中交通运行水平下的航季划分方法进行了研究。利用动态时间规整算法分析空中交通运行效率指标的月度时间序列相似性，建立航季划分多目标优化模型，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行划分求解，并采用带熵值的TOPSIS法对帕累托解进行评价，给出了各划分角度下最优航季划分结果，并分析了不同空中交通运行水平下的航季划分结果及权值设定对结果的影响。结果表明，在综合考虑空中交通运行水平评价指标影响的情况下，随着权值的变动，各划分角度下最优航季划分结果稳定。本文所提出方法不仅适用于大范围空域环境的航季划分，同样适用于探索单个机场运行的航季模式，为民航局和机场科学制定航班计划提供依据。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

空中交通自动化管理中飞机等待队列的排序算法

西方国家对空中交通管理的研究开展很早。20世纪60年代后期,随着空中交通运输量的高速增长,原来的空中交通管制系统已经不能满足日益增长的交通量的需要,结果造成大量的航班延误,给运营部门带来很大经济损失。仅仅通过空中交通管制设施的改善(如机场的扩建,通信设备的更新)已经不能作为提高空中交通管制容量的主要增长点,而应从空中交通管制的方式入手,建立机场、终端区、航路和飞机流的数学模型,对航线航路和管制程序进行优化。在空管工作中,许多机场都会遇到在同一时间范围内,有多架飞机进出的情况。在空中交通高峰时期,空中交…     

多元受限的地面等待策略问题研究

多元受限的地面等待策略即飞机地面等待时间的最优配置,是空中交通管理系统具有的最重要功能之一,是空中交通流量控制中战略管理的重要内容。最优配置旨在减少或消除飞机的空中等待延时,提高空中交通流量。本文在单机场受限地面等待策略问题的基础上,研究了确定容量条件下的多元受限地面等待策略问题,建立了数学模型,并提出了一个启发式和专家系统相结合的流量管理新算法。论文最后利用广州区域某日典型的航班飞行实际数据,对     

航班地面等待模型中的延误成本分析与仿真

研究了航班地面等待模型中延误成本的计算问题。建立了单元受限地面等待问题的数学模型,分析了航班延误成本的构成,给出了航班延误显性成本的计算方法,并将其应用于数学模型中目标函数的计算。最后,用分段排序和定步长排序对模型进行了仿真,并与先到先服务(F irst com e,first served,FCFS)排序进行了比较。仿真结果表明,对航班延误成本进行定量分析,能够更有效地控制航班延误的地面等待成本。     

终端区空中交通管制行为的实证研究：从空中交通流的角度（英文）

在大容量、高密度的交通背景下,空中交通表现出流体状的微观特征。这些特性是由单个飞行器之间的尾随作用形成的。机头时距是指在空中交通流中连续飞行的飞机之间的时间间隔,是空中交通流最重要的特征之一。机头时距的变化揭示了空中交通管制行为。本文通过对终端区雷达航迹进行分析,研究了空中交通管制行为的特点。本文在确定了飞机之间的尾随关系后,对进场交通流的机头时距进行测量。讨论了不同控制策略下的机头时距演化特性和不同相态下的机头时距演化特性,得到了一些有趣的结果。本文的工作将有助于学者和管理者了解空中交通流的本质,开发空中交通管理的智能辅助决策系统。     

基于改进区域生长算法的终端区扇区优化

针对民航业发展中空中交通流量不断增加以及空域划分不合理导致的流量分布、管制员负荷分布不均等问题,基于空中交通管制扇区划分的思想,对终端区扇区优化算法进行了研究。通过对终端区空域实际交通流网络进行数学描述,利用流量栅格矩阵划分空域单元,并以航迹数据作为统计依据建立扇区优化的数学模型,实现利用流量数据代替负荷计算,简化了扇区优化的过程。针对传统生长算法所得扇区不连续空域较多问题,提出环形生长的改进区域生长算法得到最优的扇区划分。最终,以厦门终端区为例,通过改进区域生长算法所得的扇区管制员负荷,经计算均小于总时间的80%,且最小负荷差为304 s,验证了所提出扇区优化方法的合理性。     

基于排队论的终端区航班进场时间预测

为了提高终端区航班运行效率,本文将基于排队模型对终端区航班进场时间进行预测,以便尽早发现进场时间过长、进场效率低的航班,从而提前采取应对措施,确保航班正常运转。以天津滨海国际机场为例的研究结果表明,终端区内航班到达规律服从泊松分布,服务时间服从Gamma分布,本文建立的一般服务时间M/G/1排队模型能较好地预测航班进场时间,以15 min为单位的终端区航班进场时间预测的平均绝对误差在1 min左右。本文所建排队模型通过抓住进场交通流的整体流动特征来对进场时间进行预测,降低了现有模型难度,预测结果可以为改善管制工作带来更直接的指导建议。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

随机高级Petri网在空中交通管理中的应用

首先给出了Ｐｅｔｒｉ网，高级Ｐｅｔｒｉ网和随机高级Ｐｅｔｒｉ网的定义。然后，在介绍空中交通管理系统中的机场终端区的基础上，为机场终端区建立了Ｐｅｔｒｉ网图模型。最后，借助Ｐｅｔｒｉ网仿真器，利用机场终端区的Ｐｅｔｒｉ网图模型，进行机场终端区管理系统的仿真优化分析。     

ADS-B的运用与安全性分析

随着全球空中交通不断发展,飞行量不断快速增长,民航客机、通航飞机、无人飞机在未来有望实现在同一空域共存。未来在如何成功处理这一增长并不断改善数亿乘客的飞行安全方面,下一代空中交通管理系统起着至关重要的作用。自动相关监视广播系统(ADS-B)是这一系统的核心部分。与传统的雷达系统不同,这一技术使得飞机能够自动广播它的位置和目的地,提供飞机之间更强的感知能力。本文讨论了基于ADS-B当前状态引申出的相关重要问题。分析了频率为1090 MHz的通信信道,用于了解日益增加的空中交通流量情况下它的当前状态。此外,本文着重分析了ADS-B所面临的重大安全挑战。     

基于信息熵的危险天气下终端区管制风险评估

终端区结构复杂、飞机事故多,其中危险天气对航空器的安全运行影响极大,因此有必要对危险天气下终端区管制风险进行评估。针对终端区管制系统运行风险性大、易发不安全事件的问题,提出基于风险信息熵的危险天气条件下终端区管制系统风险评估模型。首先,通过分析危险天气条件下管制系统的运行过程,建立管制系统运行中的熵流模型,然后建立危险天气下终端区管制风险评估指标体系,给出评估指标灰色关联度属性的计算方法,利用其反映出的信息熵确定指标权重,最终建立危险天气下终端区管制风险评估模型,并通过算例验证了模型的可用性和有效性。