军事活动影响下的终端区容量评估方法研究

准确地预测军事活动影响下的空域容量对于缓解军民航用空矛盾冲突具有重要意义。通过对飞机机动动作的分析,给出飞行受限区的划设方法;利用改进的遗传算法从定量的角度对军事活动影响下的空域容量 进行评估;以某机场终端区为例,对终端区容量进行仿真实验。结果表明：改进的遗传算法能够有效避免传统算法计算量指数级增长的局限性,在保证准确性的同时可以提高运算的效率。     

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。     

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。     

危险天气条件下航空器预达时间计算方法

研究了在危险天气条件下，在雷达管制空域下，计算航空器预达时间的问题。通过计算航空器的预达时间，向管制中心提供相应的信息，辅助管制中心决策，减小管制员的工作压力，保证飞行安全。通过建立概率模型，及设计危险天气避让算法来建立最佳路径图，以解决预达时间问题。危险天气避让算法考虑的路径是从进入终端区到跑道的路径及各种限制。该方法简单易行，有实际应用价值。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

美国未来航空天气服务系统

随着航空事业发展,天气对空域的容量、效率和安全的影响愈来愈大。目前,在我国民航界,天气原因影响飞行的正常性已占据第一位。改善天气服务系统,提高天气服务质量势在必行。因此,了解国外动态,借鉴先进的经验,做好我国航空气象的未来规划是很必要的。本文介绍美国联邦航空局提出的保障21世纪改进空域系统的容量、效率和安全的航空天气服务系统设想,旨在有助于有关人员(气象、航管、飞行等)了解未来航空天气服务系统的发展趋势,在航空系统的发展规划中充分考虑航空气象系统的支持作用。     

柔性空域结构下连续下降航迹多目标优化

连续下降运行（CDO）是基于航迹运行（TBO）概念的重要组成,对于减少机场终端区燃油消耗和环境影响具有显著效果。简洁、高效和灵活的进场空域,以及高度自动的无冲突节能轨迹规划,是实现高密度终端区连续下降运行的核心要素。设计了一种融合Point Merge理念的新型倒皇冠形进场空域（ICSAA）,规范了新型空域内航空器运行程序,建立了以燃油消耗和飞行时间最小为目标的连续下降进近无冲突四维轨迹优化模型,并选用基于精英保留策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行高效求解。论证了新型柔性空域下连续下降运行轨迹优化具备复杂高密度场景预战术和战术运行性能,对于飞行效率、经济性和空域容量提升具有显著效果,为促进繁忙机场全时段连续下降运行的推广应用提供新视角和新方法。     

基于管制员工作负荷的终端区容量评估

对现有的基于管制员工作负荷的空域容量评估方法进行分析,并比较各自的特点。提出了改进的基于管制员工作负荷的容量评估模型,模型的建立不仅考虑了管制员工作负荷的不同类别,即通信负荷、非通信负荷和思考负荷,还考虑了空域内航路结构的复杂性,即区分空域内不同航路走向上运行的航空器数量。描述了基于新建模型的容量评估方法。以哈尔滨机场终端区为背景,在雷达管制的基础上,使用新建立的模型,采用回归分析方法,计算了终端区容量,验证了所提模型和方法的可行性与适用性。     

中尺度对流系统影响下的空域容量评估研究

气象因素是影响空域容量的主要不可控因素之一。为了探讨强对流等恶劣天气的识别结合空域容量评估模型的可行性,并完成容量预测工作。采用引导滤波方法对葵花8气象卫星云图降噪处理,判定中尺度对流云团,依据网络最大流理论建立空域容量模型,使用动态阻塞系数表示中尺度对流系统对容量的动态影响,结合湖南管制空域及其气象信息对模型进行算例...     

基于飞行需求的航路动态管理

针对空域与飞行需求日益突出的矛盾,以及目前空域管理运行模式难以满足持续增长的飞行需求,提出了一个航路动态调整模型.模型在考虑空管的实施情况、空中交通流量情况和天气情况相关的条件下,对航路进行动态调整,动态的开放和使用临时航路,优化航路区域容量从而减轻航班延误.然后利用动态规划及整数规划方法相结合,求解模型得出航路动态调整的最优方案.最后利用典型空域进行了验证,结果表明所建立的模型能够大大减少航班延迟成本与航路管理成本,优化空中交通的顺畅运行.     

基于数值气象预报的飞行受限区自动划设

合理有效的飞行受限区划设是航空器规避恶劣天气进行改航策略选择的重要前提。为提高划设的实时性及充分考虑危险天气的随机动态连续变化,借助于气象预报信息,运用Matlab对图像矩阵进行处理,自动将影响飞行安全的区域边界多边形化。通过仿真分析,所提出的划设方法复杂度较低,效果令人满意,具有一定的可行性。     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

基于三维空域网格的低空飞行航迹战略规划方法

针对复杂低空环境下航空应急救援飞行安全问题,提出了一种基于三维空域网格的飞行航迹战略规划方法。将空域网格化分成多个飞行航迹节点,同时考虑地形、气象、飞行规则以及航空器性能等多种约束,使用改进的A*算法搜索单个航空器的最优飞行航迹。在单个航空器初始飞行航迹基础上,结合时间窗原理,提出两种方法解决了多机无冲突航迹战略规划问题。最后,通过案例仿真验证了方法的有效性。     

对流天气下空域通行能力短缺预警及响应综述

对流天气是空域通行能力短缺的主要原因之一。为了解决这一问题,需要通过理论和实践创新,建立对流天气条件下空域通行能力短缺的预警和应急响应机制,提高空域资源配置效率。从对流天气影响信息解释转换、容量评估与预警及空域响应预案三个方面梳理了国内外研究现状,总体趋势是:对流天气逐渐通过各种解释转换模型被量化为对空域和航路的影响;对流天气下空域通行能力主要受管制员工作负荷的限制,只有准确评估对流天气下的工作负荷,才能做出正确的通行能力短缺预警;对流天气响应方案,逐渐由地面等待、增加同航迹间隔、返航、备降等高耗能的流量控制措施,转向以灵活使用空域预案确保改航方案的实施方向发展。课题的应用前景是可以化解对流天气下交通需求与空域通行能力不平衡的矛盾,提高预警准确度,减少响应前置时间,提高流量管理与容量管理协同运行的效率,减轻对流天气造成的航班延误,减少航空器运行成本,实现节能减排的要求。     

Future air traffic management: technology,operations, and human factors implications

The NASA, the FAA and Eurocontrol have initiated programs of research and development to provide flight crew, air line operators and air traffic managers with automation aids to increase capacity in enroute and terminal areas, to support the goals of safe, flexible, predictable and efficient operations, and to ensure, and to enhance the safety of operations in the response to demands for capacity enhancement. Achievement of these goals is enabled by increased precision of knowledge of aircraft and asset position in space and time, by increased density and bandwidth of transmitted information among the airspace assets and users, and by increased service and information to the flight deck, ATC and airline operations centers. These aiding technologies are intended to support exploitation of timely and dynamic information on atmospheric hazards, traffic fluctuations, and airspace utilization. These systems are intended to support the human operators who maintain the authority and responsibility for safe, efficient operations through cognitive aiding technologies, to serve as cognitive orthoses (Reason, 1988) [12].     

Air route network optimization in fragmented airspace based on cellular automata

Air route network optimization,one of the essential parts of the airspace planning,is an effective way to optimize airspace resources,increase airspace capacity,and alleviate air traffic con gestion.However,little has been done on the optimization of air route network in the fragmented airspace caused by prohibited,restricted,and dangerous areas (PRDs).In this paper,an air route network optimization model is developed with the total operational cost as the objective function while airspace restriction,air route network capacity,and non-straight-line factors (NSLF) are taken as major constraints.A square grid cellular space,Moore neighbors,a fixed boundary,together with a set of rules for solving the route network optimization model are designed based on cellular automata.The empirical traffic of airports with the largest traffic volume in each of the 9 flight information regions in mainland China is collected as the origin-destination (OD) air port pair demands.Based on traffic patterns,the model generates 35 air routes which successfully avoids 144 PRDs.Compared with the current air route network structure,the number of nodes decreases by 41.67％,while the total length of flight segments and air routes drop by 32.03％ and 5.82％ respectively.The NSLF decreases by 5.82％ with changes in the total length of the air route network.More importantly,the total operational cost of the whole network decreases by 6.22％.The computational results show the potential benefits of the model and the advantage of the algorithm.Optimization of air route network can significantly reduce operational cost while ensuring operation safety.     

对流天气空域阻塞概率与阻塞指数模型

管制员高估对流天气的影响,发布不必要的流控指令,会使得航班过度延误;管制员低估对流天气的影响,会造成工作负荷的激增,也会使得航班飞行安全风险增大。为了准确评估空域受天气影响程度,减少管制员高估和低估天气影响次数,建立了特定方向对流天气空域阻塞概率模型和航路交通阻塞指数模型。测试结果表明,特定方向对流天气空域阻塞概率模型,用于衡量对流天气下交通流在各个方向被阻塞概率,为管制员决策是否允许航空器沿特定方向在扇区绕飞提供参考有实际意义;对流天气航路交通阻塞指数模型,用于衡量对流天气下沿航路交通流被阻塞的概率,为管制员决策是否允许航空器沿航路穿越对流天气提供参考是可行的。访谈数据表明,90%的参访者同意在这两个参数可得时,他们获取对流天气影响交通态势感知所需要的时间确实有所减少。     

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。