大型机场停车设施规划研究

针对现有大型机场停车设施规划存在的问题,对大型机场停车设施规划进行了初步研究,提出了大型机场停车设施性质定位及分类和大型机场停车设施规划布局的基本思路,简单介绍了约束型选址规划模型并将选址规划模型用于广州新白云机场停车设施规划中,所得结果证明此模型用于机场停车设施规划是切实可行的。     

基于PCA聚类机场跑道利用率研究分析

机场跑道利用率低一直是制约机场运行效率的主要因素之一.为找出机场跑道利用率低的机场,首先运用数据挖掘的方式,结合国内外相关研究,找到一套适合机场跑道利用率的评价指标体系,利用主成分聚类分析方法,建立基于主成分聚类分析下机场跑道聚类结果;其次对聚类分析得到的相关图表加以说明,并揭示各大机场跑道利用状况的发展趋势并加以分析.结果表明:PCA聚类分析优于聚类分析,具有一定实用性.     

基于电子化供应链管理的郑州航空港E贸易发展分析

跨境电子商务将成为未来国际贸易的主导形式,而作为国内唯一综合性E贸易试点城市,郑州航空港的E贸易应当借助于电子化供应链管理,以便取得快速、健康而有序的发展。首先分析了国内外先进企业实施电子化供应链管理的主要动因,然后提出了电子化供应链管理对郑州航空港E贸易发展的几点启示,以期促进郑州航空港E贸易的快速发展。     

充分发挥郑州航空港区扩散辐射作用的构想——基于增长极视角

2013年国务院批复了《郑州航空港经济综合实验区发展规划》（简称为郑州航空港区规划）之后,学界和政界开始更多地关注郑州航空港区这一增长极自身的集聚功能和经济增长,但怎样正确理解增长极的极化和扩散效应机理以及如何弱化它的负面影响、强化其扩散带动作用的研究成果并不多见。文章在研究增长极的极化扩散效应机理的基础上,提出以下强化郑州航空港区扩散辐射效应的建议：（1）以提高经济效率为主线,预防增长极过度膨胀;（2）掌握增长极辐射力衰减规律,边缘地区不能等着送“货”上门;（3）相对均衡的政策制度安排,有利于整个区域经济的协调发展;（4）加快腹地和落后地区的发展,为承接产业转移提供条件;（5）健全市场经济体制,畅通要素自由流动渠道;（6）调整产业结构趋同化,强化增长极的辐射带动效应。     

基于TDM策略的支线机场资源需求分析与预测探讨

应用交通运输领域比较成熟的交通需求管理理论的主要成果,吸收其成熟的理论思想、技术方法、政策措施与组织行为等,从支线机场定位、管理体制和资源配置的问题入手进行分析和讨论,探讨支线机场建设和管理中相关的问题,为支线机场的发展提供有益的决策咨询参考。     

提高机场水泥混凝土道面抗唧泥性能方法研究

唧泥是机场水泥混凝土道面常见病害,会进一步形成脱空病害,影响道面结构承载能力。通过对唧泥的形成机理进行分析,提出了在道面结构设计中提高道面抗唧泥性能的3种措施,分别为提高道面厚度、接缝传荷能力和和基层强度。并采用有限元软件分析了不同措施的工程效果,其中提高接缝传荷能力效果最佳,提高基层强度次之,提高道面厚度效果最差。     

西宁曹家堡机场二期建设期间风沙现象特殊性的统计分析

针对西宁曹家堡机场2010、2011年风沙现象迅速增多的原因进行了详细的统计分析,得出了机场二期建设期间风沙现象的特点,并总结了合理的观测方法.     

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。     

加速腐蚀环境对碳纤维增强树脂基复合材料力学性能的影响

依据对典型机场环境统计分析,编制了单向顺排碳纤维增强树脂基复合材料加速腐蚀试验环境谱,在此基础上进行了该材料试件的加速腐蚀试验和不同当量腐蚀周期试件的力学性能测试试验。试验结果显示,机场环境会对碳纤维增强树脂基复合材料基体造成损伤,且材料的疲劳寿命、弯曲强度和层间剪切强度三种力学性能随着腐蚀周期的延长呈现由小到大的规律递减。     

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。