辛勤的“筑巢人”——记北京市劳动模范 民航机场建设总公司规划院副院长韩黎明

韩黎明，中共党员，1983年毕业于重庆大学，1998年获北京理工大学工学博士学位，现为中国民航机场建设总公司民航机场规划设计研究院副院长、高级工程师，长期从事岩土工程技术研究、设计以及工程管理工作。近年来，参加了甘肃省敦煌机场扩建工程场道地基处理的试验研究工作、甘肃省兰州中川机场航站楼工程等；     

模糊积分评判方法在机场选址方案优选中的应用

本文运用模糊数学的理论知识，通过S模糊积分评判方法模型确定综合评判指标，从量上把握机场选址方案评定中的复杂性和模糊不确定性，以之评判出机场选址方案优劣。与传统的方案评定方法相比，能够更客观地表达实际。以某军用机场的选址为例，证明此方法用于机场选址方案评定可行，具有一定的实用价值。     

地形跟随航迹规划

运用综合航迹平滑算法对地形跟随航迹进行规划,规划的航迹满足飞机机动能力和安全高度限制要求,并分析了飞行速度、飞机机动能力及飞行姿态对规划航迹的影响。     

首都机场距离“枢纽”有多远

2003年11月16日,随着扩建工程的核心部分——新航站楼中标建筑方案的宣布,由于投资巨大而备受关注的首都机场扩建工程的规划设计方案终于不再是悬念,此前机场扩建总平面规划方案已经得到确定。作为首都机场第三次大规模的扩建,本项工程还担负着建设枢纽和服务奥运的任务,从而具有区别于以往扩建的特点。本刊组文三篇,从不同角度把首都机场奥运扩建工程展现给读者。     

无人机单、双尾撑布局的结构效率研究

为了探讨在总体设计中单、双尾撑布局无人机的结构效率,本文采用工程梁方法对这一设计问题进行简化与建模,作为无人机设计时对结构因素的考虑。理论推导与实际算例结果均表明,双尾撑布局比单尾撑布局具有更高的结构效率,因而从结构刚度上能够解释很多无人机采用双尾撑布局的理由。最后,作者给出了3点结论。     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

基于多目标规划的机队运力优化配置研究

为提高航空公司的收益,减小其运行成本,以航空公司空中运营成本和地面运营成本最小作为目标函数,以航班连续、飞机飞行时长、航线上旅客需求量、特殊机场条件、飞机最大航程等作为约束条件建立机队运营成本控制模型。通过仿真计算确定机队运力配置方案,并将优化后各运行成本与航空公司原始成本进行对比,结果发现成本大大优化,由此可以验证所提出模型的有效性。     

基于Kohonen自组织网络算法规划数控抛光路径

为避免在数控抛光中因采用规则运动路径产生的规律性高频误差,故借助于神经网络方法,采用基于Kohonen自组织网络算法,对抛光头的运动路径进行规划。