基于双层规划的机场场面运行规划研究

当今国内民航业迅速发展,大型机场航空器起降架次稳定增多,场面运行情况也随之更加复杂,这对机场场面运行规划提出了更高的要求。综合考虑停机位指派和滑行道调度两个优化问题,引入双层规划模型,上下层模型分别以停机位与机型的匹配度最高、滑行时间最短为优化目标,采用遗传算法进行求解,并以上海浦东机场为实例进行场面运行规划。结果显示,优化后的方案在近机位利用率与滑行时间上都得到了改进,验证了模型的有效性。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

基于双层遗传编码的多机场航班调度优化研究

为提高多机场系统终端区运行效率,保障航空器飞行安全,基于多机场系统多种资源限制约束,以降低总延误时间和风险值为优化目标,建立了多机场系统终端区航班调度优化模型。考虑多机场系统资源竞争特性,设计了包含航班排序和跑道分配信息的双层编码遗传算法。同时,为避免不必要的资源闲置,降低航班在某节点拥堵的后续影响,每层编码中将航班细分为跑道、定位点两个关键节点阶段。运用双层编码遗传算法进行算例分析,与传统航班恢复方法进行对比。结果表明：求解算法能促进资源的合理分配,实现总延误时间和风险值的双重优化。     

考虑机场场面滑行的停机位指派研究

合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

基于免疫进化算法的枢纽机场停机位调度模型

针对繁重机场日益严重的航班延误问题,以提高旅客的满意度和减少航班滑行时间为目标,提出了一种高效的停机位分配模型。模型基于免疫进化算法,以最少航班被分配到远机位和航班滑行时间的均方差最小为目标函数。模型可以用于在机场航班时刻已知的情况下,对不同时段的航班的停机位进行高效快速分配,通过国内某大型机场的实际运行数据进行计算及对比分析表明,模型和方法是有效可行的。     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

基于航空公司运行成本和公平性的停机位指派

缩短航空器在飞行区的滑行距离,可以降低航空公司运行成本,减少大气污染物排放;而均衡各航空公司的滑行距离,可以提高航空公司在机场运行的公平性,提升航空公司整体竞争力。从航空公司运行成本和公平角度出发,建立基于航空公司运行成本最小化和运行最公平的停机位多目标优化指派模型。采用生物地理学算法对模型进行仿真验证,对随机指派、成本最低、最公平、公平指数小于0.1,公平指数小于0.2等五种情况的仿真结果进行比较。仿真结果表明：当公平指数小于0.1时,停机位指派不仅有效降低航空公司运行成本,并大幅度提升航空公司间公平性,说明该模型能够更好的对停机位指派进行优化。     

多跑道离场分配仿真模型及算法

多跑道作为大型繁忙机场的关键资源和瓶颈区域,在机场运行管理中必须对其进行科学和高效配置。基于经验滑行时间数据,建立了多跑道离场分配模型,在满足场面运行安全约束的前提下,以离场航班滑行时间最小为目标,寻求最优的跑道分配方案。通过选取典型机场进行地面网络建模,结合实际运行数据及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了验证分析。仿真结果表明,所提方法与随机分配方法相比,多跑道机场地面容量提高了2．1％,冲突探测与解脱次数降低了20．6％,最大延误时间减小了5．2％。因此,机场运行安全与效率得到改善,所提方法有效,适用于多跑道离场分配问题。     

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。     

基于遗传算法的航空备件费用优化研究

航空备件费用直接影响航空备件保障概率,而备件保障概率又直接影响到备件延误时间,进一步影响到维修保障及装备的战备完好性,因而如何利用好有限的备件费用,得到较大的战备完好率是一个重要的研究课题。本文推导了战备完好率与备件费用之间的函数关系,并利用遗传算法对航空备件优化模型求解进行了阐述。     

进场航班双目标调度的鲁棒优化研究

由于天气变化,导致进港飞机降落的处理时间不确定的情况经常发生.因此,需要在受到天气影响,进港飞机在跑道的处理时间不确定时提高跑道的利用率,减少飞机的延误成本.以最小化航班总延误成本和跑道总工作量为优化目标,建立降落飞机的处理时间的鲁棒优化模型,设计出Epsilon约束算法对能够快速得出进港飞机降落方案的Pareto前沿.通过实例证明了模型的可行性及有效性,对机场终端在天气变化时对进港航班的合理调度具有一定的指导作用.     

任务规划系统机动模型与航线设计

航空兵任务规划系统中飞机空对地攻击航线解算的准确性、航线生成质量和航线解算速度是衡量任务规划系统能力的重要指标。飞机空对地攻击航线设计是飞机航线规划中典型的多约束复杂机动,其在设计与使用过程中受到来自时间、空间及飞机本体的多维约束,对飞行动力学建模与航迹优化提出了较高的要求。本文利用面向对象的思想对飞机无侧滑动力学模型进行建模,通过航线机动动作拼接、分段优化的方式实现复杂机动过程的设计与优化,并进行仿真分析。结果表明：该航线优化设计能够实现飞机多约束航迹设计与规划功能,迭代优化算法具有较好的收敛性,可满足航空兵任务规划使用要求。     

基于航路耦合容量的协同多航路资源分配

针对中国当前航路空域拥挤日益严重的问题,分3个步骤进行解决:第1步,对空域管制单元之间存在的交通流耦合因素进行分析,建立基于空域管制单元耦合因素的航路容量模型;第2步,为反映不同类型航班对计划到达时间变动范围的不同接受程度,定义了航班的延误成本函数和改航成本函数;第3步,在上述两步的基础上,为充分利用可行的航路空域资源...     

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。     

Variable-fidelity optimization with design space reduction

Advanced engineering systems, like aircraft, are defined by tens or even hundreds of design variables. Building an accurate surrogate model for use in such high-dimensional optimization problems is a difficult task owing to the curse of dimensionality. This paper presents a new algorithm to reduce the size of a design space to a smaller region of interest allowing a more accurate surrogate model to be generated. The framework requires a set of models of different physical or numerical fidelities. The low-fidelity (LF) model provides physics-based approximation of the high-fidelity (HF) model at a fraction of the computational cost. It is also instrumental in identifying the small region of interest in the design space that encloses the high-fidelity optimum. A surrogate model is then constructed to match the low-fidelity model to the high-fidelity model in the identified region of interest. The optimization process is managed by an update strategy to prevent convergence to false optima. The algorithm is applied on mathematical problems and a two-dimen-sional aerodynamic shape optimization problem in a variable-fidelity context. Results obtained are in excellent agreement with high-fidelity results, even with lower-fidelity flow solvers, while showing up to 39% time savings.     

多元受限下离场时间多目标优化调配模型研究

在空中交通受到多元限制情况下,对航班离场时间的优化调配可以解决空域拥挤,减少航班总体延误成本。采用了基于航班流的公平性指标和基于个体航班延误成本的效率指标作为模型的优化目标,建立了离场时间多目标优化调配模型。通过仿真算例对比了只考虑效率目标的离场时间单目标优化调配模型和同时考虑效率和公平性目标的离场时间多目标优化调配模型,验证了离场时间多目标优化调配模型的有效性。     

民用飞机航电数据网络带宽资源分配优化设计

民用飞机航电数据网络在设计过程中,通过对带宽资源的合理分配,来满足网络成员系统的数据传输需求.而在设计过程中,存在因网络带宽需求分布的非均匀性等因素造成的局部带宽资源不足的问题,因此需要在初步带宽资源分配结果上进行局部优化设计.提出一种通过网络带宽资源使用率最高的链路和端系统进行识别,以及进行针对性物理链路连接关系调整...     

某航空活塞发动机进、排气正时优化

利用基于仿真的遗传算法优化方法,对某型点燃式航空活塞发动机气门正时优化进行了研究。通过耦合发动机性能模型与modeFrontier专业优化软件,以提高发动机巡航工况下有效功率和降低燃油消耗率为目标对发动机的进、排气正时和进、排气持续期进行了优化。分析结果表明:相比于原机,通过优化进、排气门正时和进、排气持续期,发动机在巡航工况下燃油消耗率降低2.5%,功率提升7.3%;优化后的进、排气参数也可以提升发动机节气门全开时发动机的性能,减少飞行器的起飞滑跑距离。