基于BDI模型的Agent在航班时隙分配问题研究

随着民航运输的快速发展,时隙资源日益紧缺,为了保证航班的正常飞机,提出了基于BDI(Beliefs-Desires-Intentions)Agent分布式时隙优化模型,并对厦门机场某一时间段内的时隙分配进行验证,结果表明,模型可以大大减少航班的延误损失,具有较强的实际应用性。     

基于遗传算法的起降航班动态排序模型的研究

讨论了空中交通流量管理中终端区航班的排序规划问题。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，并在不违反飞机间隔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。引入离场起飞的航班问题，建立了航班排序的动态模型和基于遗传算法的终端区动态排序算法。并对一个算例采用冬文方法进行验证计算，结果表明，所提出的方法计算效率高，实用可行。     

基于退化失效阈值可能性分布的可靠性建模

针对随机失效阈值下的退化可靠性分析问题,利用可能性分布表征失效阈值中的不确定性,提出了一种退化失效建模的可靠性分析方法,解决了预测模型中不确定性的传递问题。通过陀螺仪剩余寿命预测的案例研究,阐明了文中方法的有效性。     

基于网络的空域模型

以网络为工具从成本的角度研究复合空域的交通及其优化问题，给出了一种复合空域成本优化的网络模型。该模型可作为真实空域的简化和直观描述，用于空域内空中交通成本的分析及优化。     

多机场终端区进场航班排序模型研究

空中交通需求量高的区域通常拥有两个或两个以上的机场,这些机场的进场运行相互影响.基于跑道和进场定位点双重约束,综合考虑终端区内最大可消耗延误、航班位置偏移等实际运行约束,以多个机场航班进场总延误最小为优化目标建立了混合型0-1整数规划模型,采用Lingo进行建模求解,利用模拟数据进行仿真验证,并将所提规划模型与FCFS的排序结果进行了对比分析,表明所提模型优于FCFS.     

基于自回归模型的自适应阈值算法

提出一种基于自回归模型的自适应阈值检测算法用于监测液体火箭发动机地面试验的稳态过程,该算法由两个阶段组成。第一阶段的检测算法阈值由不同试车台次的稳态参数测量值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算,第二阶段的检测算法阈值由稳态过程的参数均值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算。用某大型液体火箭发动机的地面试验数据进行验证,结果表明该算法能有效可靠地监测发动机的运行状态。      

基于改进粒子群算法的离场航班排序

航班离场过程中,以时间或经济损失最小的单目标排序会导致延误时间分配不均和多目标排序在求解时存在算法收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺陷,导致计算效率低。为解决这一问题,基于航班优先级、尾流间隔、航班延误时间、航班延误标准差构造航班离场排序模型,对粒子群算法的惯性权重和学习因子采用动态调整的改进策略。以厦门高崎机场非拥挤和拥挤场景下的共4 h离场航班进行优化排序验证,结果表明：与先到先服务(FCFS)方法、惯性权重线性递减粒子群(LDWPSO)算法相比,文中方法非拥挤场景下延误总时间减少了72%,26%,延误标准差减少了27%,28%;拥挤场景下,较FCFS延误总时间减少69%,延误标准差减少68%,与LDWPSO算法相比,优化效果上无明显差异,但在解空间的迭代收敛速度更快,达到最优罚值的迭代速度提升了55.6%。     

基于Event改进模型的交叉航路碰撞风险评估

通过对原有Event碰撞风险模型的改进研究,建立了交叉航路碰撞风险评估模型。用椭球形碰撞模板代替传统的长方形碰撞模板,并用广义帕累托分布对误差较大的尾部导航数据进行描述,推导出该条件下的碰撞风险计算模型,最后用改进后的Event碰撞风险模型对交叉航路的水平重叠概率进行计算。算例表明:采用广义帕累托分布的椭球体Event碰撞风险模型可行,且对交叉航路的碰撞风险评估比原Event模型更精确。     

航班起飞和着陆的微观仿真模型研究

起飞和着陆过程的微观仿真是提高跑道运行仿真逼真度的关键技术之一。详细分析了起降过程仿真各阶段的运动特征,提出了基于运动方程和气动模型的计算机仿真模型。通过仿真实验说明该模型能正确表现航班起飞和着陆的微观运动过程,准确反映特征运动及其发生时刻。该模型在容量评估、跑道运行管理和塔台管制仿真中具有广泛的应用前景。     

基于Volterra捕食模型的飞行流量动态调配

为缓解当前飞行流量需求与空域资源限制间的矛盾,改善静态流量分配方式下航路飞行流量限制问题,提出飞行流量动态调配概念并建立动态调配模型及算法.首先根据Volterra捕食模型的思想,以航路负荷值大小为依据划分种群,依据航路飞行流量的调配速度建立飞行流量的动态调配模型,然后提出实时流量动态调配算法,按时段周期性对航路的飞行流量重新划分种群,并根据航路当前状况对飞行流量进行动态调配.最后运用Matlab软件进行算例分析,结果表明了模型及算法的有效性,可以很好地应用于飞行流量的动态调配研究中.     

基于Agent模型的机场网络延误预测

准确可靠的机场网络航班延误预测是科学认知空中交通运行态势,动态精准实施国家空域系统容流协同调配策略的重要依据。提出了基于Agent的机场网络延误模型,表征机场网络系统中各元素及子系统间的交互作用下的延误特征涌现。针对机场节点动态容量、预计起飞时间、最小飞行与周转时间等Agent模型中的关键参数,适应性选用了贝叶斯估计、模糊k近邻等数据挖掘方法建立参数模型,并采用2015—2017年全美历史航班和气象数据进行训练学习。为综合评价模型性能及泛化能力,选取全美2018年3个不同延误程度的典型日进行测试。实验结果表明,在全美34个核心机场组成的网络中,各节点在4小时预测区间内延误最大误差不过27.9 min,其中约80%的节点误差小于5 min,验证了所提延误预测模型在时空范围内的准确性和稳健性特征。另外,通过与其他模型对比,展示了本模型优良的延误预测性能。     

到达航班排序与调度优化的遗传算法研究

解决机场到达航班的排序与调度(ASS)问题是保持空中交通通畅、减少航班延迟的主要途径.本文针对ASS问题的特点,建立了以航班总延误时间为目标函数的排序模型,提出了基于格里芬斯塔特编码和滚动时域优化策略的遗传算法,并对排序模型进行了仿真分析.结果表明:与先到先服务算法相比,本文算法能显著减少航班总延迟,同时较常规遗传算法...     

机场跑道容量评估模型研究

针对终端区区域中的跑道容量建立了数学模型并结合仿真方法得出了相应的容量值。模型中考虑的关键影响因素包括管制规则、公共进近航段长度、航空器跑道占用时间及随机误差等。此外。提出将某些影响航空器间隔的因素视为随机变量,并推导了在可接受的安全水平下,管制人员需要增加的缓冲裕度。最后针对跑道实际运行特点和所建立的数学模型,结合随机航空器流模拟的方法．编制了蒙特卡罗仿真程序对某机场的跑道容量进行了评估,评估结果表明模型是有效的。     

空中交通管制系统实施能力成熟度模型的可行性分析

本文将软件开发过程的能力成熟度模型SW-EMM引入空中交通管理行业的管理能力测评中，提供给管制单位一个基于过程改进的“空中交通管制能力成熟度模型(ATC-CMM)”，希望对我国空中交通管理行业安全管理的现状改进有所帮助。     

基于Eulerian模型的空中交通流量控制

通过拓展公路交通中常见的Eulerian模型,研究了一种空中交通流量模型。利用线性二次型最优控制理论,对空中交通流量模型进行了分析研究,实现对特定区域内流量进行控制。最后,用Matlab对系统进行了仿真,结果表明,引入最优控制向量的方法改善了流量波动性大的情况,降低了管制员的工作负荷。     

协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系.利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估.通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息.     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

基于跑道容量的终端区流量控制模型

跑道容量是限制终端区容量的重要因素,终端区的航班流量分布直接影响区域饱和程度。为确保终端管制区平稳、高效运行,建立基于跑道容量的终端区流量控制模型,并考虑了非持续繁忙跑道对容量的影响。以武汉终端区为背景,计算跑道与相应终端区的容量,然后计算出非持续繁忙时段下20 min和1 h的流量控制间隔,最后根据评价结果制定相应的流量控制措施,验证了所提模型和方法的可行性与适用性。