重庆机场终端区容量评估的仿真研究

确定和提高终端区容量,对减少航班延误和保障飞行安全有着较高的意义。考虑终端区系统自身的复杂性和影响因素的随机性,当前多采用计算机仿真技术对终端区容量进行评估。使用SIMMOD PLUS仿真软件对重庆机场系统和终端区系统进行联合仿真,结合当地管制工作负荷情况以及流量控制策略,对重庆机场终端区容量的大小进行评估。并对SIMMOD PLUS软件给出的各个节点延误量进行统计分析,找出了限制终端区运行的瓶颈所在,设计相应的空域结构优化方案,实现提升终端区容量的目的。仿真结果表明,方案合理、有效。     

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。     

基于整数规划的终端区空域扇区划分研究

扇区划分是终端区空域规划的研究内容之一,划分后能覆盖不均匀的交通分布,缓解需求与容量的不平衡,从而提高空域系统的运行效率。将终端区扇区划分作为一个整数规划问题,在约束条件中考虑了间隔规则、飞行路径需求和机场跑道结构的几何约束等,根据最优解来生成终端区扇区。以某终端区算例,验证了整数规划模型的可行性。     

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。     

首都机场终端区多进港队列排序优化策略与仿真

在现行可用空域中，通过流量管理策略与进港航班队列优化相结合可提高机场运行容量。以终端区航路航线间隔和扇区容量为约束，通过合理分配机场终端区边界的进港口流量．以总进场排队等待时间最短为目标，提出了协同调配流量和机动分流两种新策略，达到提高机场运行效率的目的。以首都机场为例，利用计算机仿真验证，结果表明：与现状运行相比较采用的优化策略排队进场可使进场延误和等待时间减少，并使离场正常率提高8％左右。     

基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

北京终端区实施雷达管制的可行性

北京终端区位于华北地区中部，总面积约为1万平方公里。在此区域内划设有7条呈放射形状、封闭式的空中走廊（其中2号走廊仅供军用运输机使用），其宽度为8～10公里，同时，在北京市上空还划设有空中飞行禁区。因此，空域结构比较复杂，在一定程度上限制了终端区内的飞行流量。除首都国际机场外，西郊、南苑、沙河、通县、良乡、延庆等6个军用机场集中分布在终端区内，使终端区的飞行活动密集，飞行流量在国内始终是最大的。根据资料统计，1995年，北京终端区的飞行总数为136452架次，其中，首都国际机场起降为121188架次，飞越11864架次，军…     

跑道容量的运行优化

从战略流量管理的观点出发,研究了预期交通需求超过机场跑道系统容量情况下,跑道容量的运行优化问题。在满足跑道容量曲线限制下,建立了恒定容量和变化容量下的整数规划数学模型,并以数值例子对两种模型进行了对比计算分析。     

基于Monte-Carlo方法的终端区容量计算分析

终端区的容量评估一直是容量评估的难点和关键所在。首先分析了影响终端区容量的因素;然后结合终端区的特点,建立了终端区容量评估的计算模型。并考虑到有关的随机影响因素,利用随机模拟的方法,对终端区容量进行了较为准确的分析和估计。结合乌鲁木齐终端区的实际,对终端区容量进行了评估,仿真结果验证了评估方法的可行性。     

基于临界互斥规则的跑道容量问题研究

分析终端区空中交通管制规则及影响机场跑道容量的因素,将发布着陆许可最晚时机从时空上与临界资源互斥特性结合起来,引入"跑道组件"概念。在FAA经典时空模型基础上考虑更多因素和参数,主要对跑道组件互斥占用时间和空中间隔进行探讨,构建更适用于中小机场在程序管制下仅到达、仅起飞及混合运行情形的跑道容量分析模型。最后,通过实例分析及随机模拟,验证了模型的可用性和可操作性。     

基于CTM的终端区交通流参数关系研究

为研究终端区空中交通流宏观时空特性及演变规律,利用时间离散的差分方程方法建立终端区进场交通流元胞传输模型,分析推导了交通流基本特性参数间的数理关系;借助NetLogo系统仿真平台对终端区进场交通流进行数据仿真与模拟推演,统计验证了交通流基本特性参数及其间相互关系,并利用真实雷达数据验证了仿真数据的可靠性;比较分析管制间隔对终端区空中交通流特性参数的影响规律。研究结果表明,进场交通流的速度与密度、速度与流量、流量与密度之间存在明显的相互影响关系,且管制临界密度与管制临界流量直接影响关系曲线拐点位置。     

终端区飞机排序的规划模型和算法研究

对终端区到达飞机进行排序是终端区交通管理自动化系统的一项主要任务。提出了一种新的终端区规划排序模型，把飞机的排序问题看作等价于带有准备好时间的渐增周游店员问题，并给出了兼顾解的最优性和计算复杂性的快速启发式算法。分析了静态和动态两种情况，并且考虑了实际的运行限制。计算结果表明，所给模型和算法具有良好的规划性能，能较好地解决终端区排序问题，可应用于我国空中战术流量管制系统。     

在雷达管制条件下机场跑道容量的确定

制定一个机场的建设规划时,准确定义该机场的运行容量,确定该机场的建设规模和投资方向,具有明显的经济价值和实用意义。随着北京、广州等大的终端管制区相继实施雷达管制,在雷达管制条件下明确一个机场的跑道运行容量,将为实施该机场的空中交通管制指挥和流量控制管理等提供基本依据。本文将着重介绍机场跑道理论容量的确定方法。一、容量的定义在此提到的容量定义通常包括机场容量、理论容量、运行容量和计划容量四层含义。（1）机场容量是指一个机场系统允许通过的旅客流量或航空器流量的通称,它取决于候机楼设施、跑道系统和终端…     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

终端区流量管理引入协同决策的优势探讨

<正>随着民航运输规模的发展,有限的空域资源和机场资源的增长速度跟不上航班量增长。终端区作为飞机进离港的核心区域,航班密集度高且空域狭小,经常成为空中拥堵的主要瓶颈。在终端区独立进行容量资源优化和流量疏导,需要联合各相关运行单位,从整个运行系统优化资源分配,提升运行效率,实现空中流量的疏通。     

终端区战术(流量)管制辅助决策系统

终端区战术管制辅助决策系统是通过科学的算法对空中交通流量进行合理控制的方法,它的最大好处是帮助管制员避免飞行冲突,减少航班延误国内外现状近年来,伴随着民航运输业的飞速发展,空中交通流量的增长很快。现有的空域结构、航线、航路的网络布局、通信导航设备等管制条件难以适应空中交通流量的快速增长,导致在我国的某些机场、终端区及航路交叉点出现了较为频繁的飞行冲突,管制员的工作也变得十分紧张、繁重。特别在北京、广州、上海机场和进近区域这种情况尤为突出。 终端区战术（流量）管制是指在终端区内空域同时存在多个航班…     

考虑危险天气的终端区动态容量评估

危险天气是影响航空运输飞行安全和导致航班延误的重要原因。随时间变化的危险天气决定了空域的动态容量。准确、及时的动态容量预测可以提高飞行安全性,也可以提高管制员的工作效率。在分析随时间变化的危险天气的基础上．提出用实时飞行受限区划设来表征危险天气：并给出了终端区空域网络图;应用最大流最小割理论找到受天气影响的终端区空域容量的瓶颈,建立了终端区动态容量评估模型;通过对某终端区危险天气进行算例分析．验证了模型的有效性和可行性。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标进场航班调度优化

针对终端区实际运行过程中有限资源的限制,考虑进场航路选择对航班进场排序的影响,在满足航路点雷达引导安全间隔、跑道尾流安全间隔、航班受限偏移等实际约束的基础上,建立进场航班调度问题的多目标混合整数规划模型,确定不同航班的航路选择,追求机场跑道容量最大化和航班总调整量最小化。根据问题特性,基于快速非支配排序的遗传算法重新设计了染色体编码,选择、交叉和变异算子。使用Python语言结合Gurobi优化器设计多目标优化程序,快速获取Pareto前沿和对应的调度方案。以广州白云机场终端区为例,给出优化方案并对结果进行分析。     

基于管制员负荷的西安终端区扇区优化

若扇区的工作负荷差别较大,会限制空域容量,给飞行安全和空域的利用造成不利影响.为了提高空域容量,缓解空中交通压力,构建基于管制员负荷的西安终端区扇区优化方法.通过对西安终端区近期雷达数据进行统计分析、量化管制负荷,得到符合西安终端区的管制员负荷综合值;对该终端区进行剖分得到Voronoi图,依据均衡扇区管制负荷的原则,加入实际约束条件,采用遗传算法对扇区进行优化.结果表明:通过扇区优化,提升了西安终端区的容量,均衡了各扇区的管制负荷,取得了较好的优化效果.     

基于SPSS的终端区交通流态势评估

空中交通管理工作的实施必须以准确掌握各航线运行状况及其发展趋势为基础和前提。对终端区交通流的运行态势进行评估，即是对交通流实时运行状态及发展趋势进行分析。对终端区空中交通流进行现状评估，确定各个交通流参数的时序分布，评价终端区交通流运行状态。借助SPSS统计软件，剖析参数变量之间存在的关系，以线性回归模型为基础模型，了解变量之间如何相互影响，获取终端区流量出现拥塞的时段，反映终端区交通流特性。