飞机最佳航路爬升时机研究

确定飞机最佳航路爬升时机对提高飞行安全与效率有着重要意义.以北京区域管制的穿越间隔标准为例,根据几种典型航空器型号、起飞重量、不同高度层等相关因素,编程计算穿越高度层前所需的间隔,再考虑飞机调速情况做出修正,最终确定了航路飞行阶段飞机的最佳爬升时机.研究结果可提高管制员工作效率、增加空中交通流量,并可用于容量评估及空域规划研究.     

基于空域灵活使用的区域航路航线运行管理

利用临时航线和固定航线等手段,建立了区域管制下以最小运行成本为目标的规划模型,在模型中引入了不同机型单位时间的运营成本和临时航线的运营成本来计算总运行成本,并以此为适应度函数,通过遗传算法实现对航班选择飞行航路航线优化,以降低运行成本。计算结果表明:利用模型管理机制进行优化后,经过指定区域的所有航班运行成本与航班在区域外等待成本之和比之前降低约10%。     

空域的分类划设与实施

空域分类作为空域管理的基础支持和有效手段已被国际民航界广泛认可,国际民航组织在《国际民用航空公约》附件11中将其列为重要标准,要求缔约国对本国的空     

管制员注意行为分析及应用

简而言之，空中交通管制工作的目的就是防相撞，保证航路通畅：再而言之，空中交通管制工作的实质就是不断发现飞行冲突、解决飞行冲突。任何表面的或潜在的飞行冲突，只有被发现、被察觉，才会有认识解决的机会。纵观近年来空中交通管制工作中出现的各类差错，有相当一部分是由于管制员精力分配不当，未能发现或及时发现飞行冲突而造成的。[第一段]     

飞机最佳爬升速度计算与研究

对计算飞机最佳爬升速度的方法进行了介绍,先后对爬升的五个阶段进行分析,并推导出各阶段的计算公式。文中通过绘制飞机最佳爬升速度与其影响因素的分析曲线,得到了各影响因素与飞机最佳爬升速度的规律。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。     

基于混沌灰狼优化的多无人机协同航路规划

针对多无人机协同执行饱和攻击任务的时空约束,本文提出了基于混沌灰狼优化的离线航路规划方法,实现了多无人机协同航路的有效生成。首先,针对饱和攻击任务的特点进行分析,将具有时空约束的多无人机同时到达问题转化为协同航程问题;其次,针对将混沌映射引入灰狼优化算法中,提出了混沌灰狼优化算法,以提高原算法的探索能力和收敛速度;最后,提出了基于几何规划的航点扩展策略,从而构造出满足任务攻击时间与攻击方位要求的航点序列。通过对单无人机航路规划问题的仿真验证了改进算法的寻优能力;通过对面向饱和攻击任务的航路规划仿真验证了所提方法的可行性和有效性。