基于过程的管制系统经济性质量品质评估

本文从空管系统对航空公司飞机燃油消耗的影响出发,讨论了管制服务经济性质量品质。在对管制系统进行过程分析的基础上,建立管制系统运行经济性质量品质评估指标体系,并引入模糊-层次分析法复合模型,对管制运行系统的质量进行评估。算例分析表明该模型具有可行性。     

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。     

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。     

基于深度学习的对流天气下终端区流量预测方法（英文）

为提高对流天气下终端区流量预测的准确性和稳定性,提出了一种多输入深度学习模型(Multi-input deep learning,MICL)。在前人研究的基础上,扩展了影响终端区交通流的天气特征集,涵盖天气预报数据和机场气象报告(Meteorological Report of Aerodrome Conditions,METAR)数据。将终端空域根据功能划分为较小的空域,并通过天气预报数据建立天气危险指数(Weather severity index,WSI)特征,以更好地量化天气的影响。MICL模型结合了卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)和长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)模型的优点,采用双通道分别输入WSI数据和METAR报告数据,可以充分反映终端区天气的时间与空间分布特征。以广州终端区在典型对流天气下运行的真实历史数据设计多场景实验,结果表明MICL模型与K近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、CNN、LSTM等既有机器学习或深度学习模型相比,在均方误差(Mean squared error,MSE)、均方根误差(Root MSE,RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)等性能指标上表现优秀,在30 min至6 h不等的预测时间范围内均具有最佳的预测精度和稳定性。     

浅析重庆机场雷暴天气条件下的塔台管制指挥

重庆江北机场周围的地形复杂、空域有限,每年的3月至10月份是雷暴天气的频发期。本文以重庆空管分局塔台管制室的实际运行程序为基础,提出了一些在雷暴天气条件下管制指挥建议,在提高运行效率、降低管制运行风险等方面能起到较大作用。     

危险天气下基于多重Morphin算法的终端区三维实时改航方法

基于多重Morphin算法,建立了终端区 三维实时改航方法。该方法首先根据航空器当前飞行状态按不同的转弯角和爬升/下滑角生 成一组弧线,随后在每条弧线的末端按同样方式反复运行,形成若干条由弧线组成的路径, 最后对所有路径进行综合评估,找到当前时刻的改航路径。算例分析表明,该方法提供的改 航路径可以保证航空器运行的安全与高效,在危险天气出现时更加充分地利用终端区空域资 源,同时计算时间短、可行性高。     

终端区容量评估的基本概念和方法

对终端区的基本概念进行了说明,介绍了典型终端区空域与一般管制过程的特点,给出了终端区容量的基本定义.分析了影响终端区容量的常见因素,介绍了对终端区容量建模过程进行合理简化的基本假设和思路,并在此基础上推导建立了终端区的基本容量模型.     

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…     

在危险天气条件下预计航空器到达时间算法研究

主要研究了在危险天气条件下,在航空器可能的机动情况下,计算航空器在跑道或在最后进近点的预计到达时间问题.这个问题解决在雷达管制空域下,协助管制中心自动化系统在危险天气条件下,计算航空器的预计到达时间.我们通过一个概率模型和一个信息嵌入的最佳路径图(OPM)来解决预计到达时间问题,其中设计危险天气避让算法来建立最佳路径图.危险天气避让算法考虑的路径是从起始进近定位点到跑道的路径.该问题还要考虑各种限制,如航空器机动性限制,飞行员与管制员工作量的考虑,空中交通管制进离场走廊的限制等等.     

融合点进近系统分析

高密度终端区的空域资源日益紧张,为了保证终端区运行效率和安全,提出了结合精密导航技术的融合点进近系统。通过对其描述分析,并与现行运行模式进行比较,表明该系统可以大幅提高机场管制效率,具有较强的实用性。     

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K-means聚类的无人机飞行风险评估（英文）

为量化评估低空空域无人机飞行风险,从飞行冲突、飞行环境和交通特性3个方面分析了无人机飞行风险影响因素,分别构建了无人机空中风险指标和地面风险指标,建立指标筛选模型和无人机飞行风险评估模型,提出了基于K-means聚类的无人机飞行风险评估方法。数值仿真表明本文提出的方法既能有效地评估无人机飞行风险,又能为无人机风险管控提供技术支撑。     

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BP神经网络的民航飞行安全风险评估

随着民用航空的发展,民航飞行安全受到更广泛的关注,进行飞行安全风险评估对于提高飞行安全水平有着重要意义。为了评估飞机飞行所面临的风险,在民航飞行事故鱼骨图的基础上,利用层次分析法建立了民航飞行安全风险评估指标体系,进而确定各因素间的权重。以权重数据作为输入,利用BP神经网络对权重数据进行分析,建立了基于BP神经网络的民航飞行安全风险评估模型,采用四级评估体系对输出结果进行评估。通过算例仿真验证了该模型在民航飞行安全风险评估中的有效性。     

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。     

雷达管制下进场前高度穿越对航路容量的影响分析

雷达管制条件下到场航空器需要持续下降高度,造成大量的高度层穿越,对航路容量有很大影响,对此展开分析研究具有实际价值。本文面向从巡航结束到进场点的飞行阶段,分析航空器高度穿越对航路容量的影响。首先概述国内外对航空系统容量的分析和研究现状;然后在雷达管制条件下,分析到场航空器高度变更对航路容量的影响,建立航路容量评估的简化模型;最后通过算例对模型进行仿真验证。分析结果对评估雷达管制下的航路容量具有参考价值。     

基于深度学习的对流天气下终端区流量预测方法

为提高对流天气下终端区流量预测的准确性和稳定性,提出了一种多输入深度学习模型(Multi-input deep learning,MICL).在前人研究的基础上,扩展了影响终端区交通流的天气特征集,涵盖天气预报数据和机场气象报告(Meteorological Report of Aerodrome Conditions...     

基于本体的陆空通信风险识别与分析方法

陆空通信是实施空中交 通管制的重要手段,也是民航空管运行中造成不安全事件的重要因素之一。提出针对陆空通信 危险识别与分析的系统参量和引导词,应用BPMN和HAZOP模型识别与分析陆空通信危险偏差 。建立陆空通信风险识别与分析本体模型。构建概念之间的TBox描述逻辑关系和推理,案例 推理证明了方法的有效性。该方法能够实现规范化、术语化风险描述和归类,避免通过自然 语言进行风险识别与分析的缺点,为更有效地进行风险项分析提供科学分类和统计依据。     

基于航迹聚类的终端区进场程序管制适用性分析

为了定量评估终端空域的空中交通管制服务水平,提出了描述进场飞行程序管制适用性的新概念。在对实际运行航迹数据特征分析的基础上,建立了基于对应雷达轨迹点逆向比对方法的航迹间相似性测度模型。应用层次聚类法对航迹数据集进行了聚类分析,提出了根据航迹聚类集构造平均航迹的方法。通过比较平均航迹和标准进场程序,建立了描述管制适用性的3个量化指标及其算法,包括:纵向偏离度、侧向偏离度和非常规航迹比例等。实例分析表明:以上指标能准确表示进场飞行程序提供空中交通管制服务的水平,并可以根据聚类结果来改进现有进场飞行程序结构。     

一种基于故障统计数据的发动机风险预测

给出了发动机故障危险等级划分 、危险系数确定、风险因子与飞行风险的计算方法,建立了基于蒙特卡罗仿真的发动机多故 障模式风险评估流程,预测发动机故障发生情况,评估发动机使用阶段的故障风险。在已有 航空发动机历史故障数据的基础上,对多种故障模式进行了风险预测,制定了两种可降低风 险的方案,分析了维修周期对风险因子的影响,给出了合理的降低风险方案。