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。     

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。     

容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

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。     

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。     

基于对比学习的终端区相似气象场景识别（英文）

为了提高终端区相似气象场景（Similar weather scenarios,SWSs）的识别准确率,提出一种基于对比学习的SWS(SWS based on contrastive learning,SWS-CL)识别模型。首先,针对对流天气图像特点,设计了一种数据增强方法来增加天气图像样本的数量和质量。接着,设计了一种对比损失函数使向量表征空间中的正样本与锚点样本之间的距离更近,而负样本与锚点样本之间的距离更远,进而基于对比学习技术在无标记样本集上训练得到相似气象场景分类预训练模型。最后,利用少量标记样本对预训练SWS-CL模型进行监督微调,进一步提高SWS-CL模型的性能。在广州终端区气象图像集上的对比实验表明,所提出的数据增强方法能有效提高气象图像集的质量,所提出的SWS-CL模型能取得令人满意的识别精度,且在标签稀少的数据集上具有明显的优势。     

烟台机场起飞线塔台军民协调指挥

烟台莱山机场地理位置特殊,气象复杂多变,又是全国第二大军民合用机场,给管制工作带来许多不便,对此,提出解决此问题的几条对策:了解军方训练课目,掌握好协调提前量,掌握好飞行繁忙时的特情处置方法,保证民航班机与军方飞机的安全着陆间隔.     

遗传算法在飞行冲突解脱中的应用

随着空中交通流量的增加，我国的空中交通系统面临着越来越严重的航线拥挤，飞行冲突变得日益严重。自由飞行是解决这一问题的有效方法，即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度，其优势显而易见，但同时增加了管制员管制监控的难度 ，基于遗传算法的自由飞理论能有效地解决这一问题。本文论述了该方法在飞行冲突解脱中的应用。     

空中交通流量控制的地面保持策略

空中交通流量控制的地面保持策略．即飞机地面保持时间的最优配置,是任何空中交通管理系统所具有的最重要功能之一,也是空中交通流量控制中战略管理的重要内容．最优配置的目的是减少或消除飞机的空中等待延时,提高空中交通流量．本文首先阐述了航线网拥挤的主要原因,然后介绍了空中交通流量控制的地面保持策略的问题描述和基本求解方法,最后指出了地面保持策略问题的进一步研究方向和应用前景。     

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。     

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。     

基于Petri网的空中交通管制辅助决策系统

空中交通管制系统是生产实际中的一种典型的离散事件动态系统（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｅｖｅｎｔ ｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ,ＤＥＤＳ）,而Ｐｅｔｒｉ网理论是研究ＤＥＤＳ的有力工具之一。为了描述空中交通管制系统受到外部控制的交互机制及层次结构,文中引入Ｐｅｔｒｉ网概念的一类扩充－－开放Ｐｅｔｒｉ网的概念,并用开放Ｐｅｔｒｉ网工中交通管制辅助决策系统进行建模与分析,阐述了空中交通管制辅助决策系统的开放Ｐｅｔｒ     

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。     

城市交通乘车路线的计算机查询

本文以南京市的公交路线为对象,在IBM4341计算机及IBM-PC/XT机上,实现了对任意给定的两个车站之间的最短乘车路径的查询(即换车次数和途经的车站数最少),查询的结果可以在图形屏幕上动态显示,同时还可在字符终端和打印机上输出路径上的各个站名、路径名以及换车地点。程序是用PASCAL语言编写的,便于移植。