冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

含炔基有机硅杂化聚合物的合成及热稳定性

采用双乙炔基封端的硅氮烷单体(双(4-乙炔基苯胺基) 二苯基硅烷,M1) 与含不同二甲基硅基
结构单元[—Si( CH3 )2—,—Si( CH3 )2—O—Si( CH3 )2—和—Si( CH3 )2—O—Si( CH3 )2—O—Si( CH3 )2—] 的
双溴苯基封端单体进行Sonogashira 交叉偶联反应,制备出一系列含炔基有机硅杂化聚合物。通过红外( FTIR)
、核磁氢谱(1H-NMR) 和凝胶渗透色谱( GPC) 对聚合物的结构和分子量进行了表征,并采用热重分析
(TGA)对聚合物的热性能进行了研究。结果表明,二甲基硅基结构的引入显著提高聚合物的溶解性,各组聚
合物均展现出良好的热稳定性能,其中引入—Si(CH3)2—结构的聚合物具有相对最好的热稳定性。     

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。     

不同运行模式下跑道容量评估技术研究

跑道容量的大小是机场能否进行高效率运行的一个关键因素,准确评估出跑道的理论容量对机场的实际运行有着至关重要的作用.对单跑道的理论容量进行建模,在单跑道的基础上研究了近距跑道与远距跑道的不同运行模式下的跑道容量数学模型,根据相关机场具体的数据对模型进行验证,并用SIMMOD PLUS仿真软件对机场的场面实际运行情况进行仿真,通过计算出的跑道理论容量与仿真出的空侧容量对比,结果表明机场跑道理论容量计算模型具有较好的实用性.     

从一起空难看机场目视助航设施的重要性

2000年10月31日23时17分,新加坡航空公司一架B747-400飞机,本应在台北桃园中正国际机场05L跑道实施起飞,但却错误选择了05R跑道,撞到了     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

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。     

近距平行跑道航班着陆调度研究

针对我国航空运输业快速发展导致空中交通拥挤以及航班延误问题,研究了近距平行跑道航班着陆调度问题,以缓解空中交通拥挤和减少航班延误.以配对进近的形式,考虑时间、配对、间隔、排序等因素,建立航班着陆调度模型.针对机场小规模的进场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证.结果表明,与先到先服务原则相比,经算法调度的进场航班总的延误时间减少了33%.     

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。