基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

基于FQFD的太阳能无人机设计指标排序方法

为解决太阳能无人机（UAV）总体设计中任务需求表达模糊、技术指标重要度排序决策困难的问题,提出了基于模糊质量功能展开（FQFD）的太阳能无人机总体设计指标排序方法。该方法在传统质量功能展开（QFD）质量屋的基础上,引入三角模糊数,表征任务需求的不确定性和模糊性;在模糊隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊化方法计算技术指标重要度,获得技术指标重要度排序,为总体设计优化决策提供依据。最后以长航时太阳能无人机的总体设计为例,对任务需求—工程特性—技术指标的两级质量屋模型进行计算分析,得到续航能力、巡航高度、动力系统效率、巡航速度和气动效率是太阳能无人机最重要的5个技术指标的结果。此方法客观性较强,可处理复杂的系统不确定性,为太阳能无人机总体方案设计及决策应用提供参考依据。     

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。     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。     

基于遗传算法的航班动态排序模型的研究

讨论了空中交通流量管理中终端区航班的排序规划问题。目的在于在终端区空中交通繁忙的情况下有效地为到达航班安排合理的着陆次序，并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间，提高机场跑道的利用率。本文把离场起飞的航班也引入到问题中来，建立了航班排序的动态模型和基于遗传算法的终端区动态排序算法。并对文献[1]中的算例采用本文方法进行验证计算，结果表明本文提出的方法计算效率高，实用可行。     

机场终端区着陆次序的排序规划算法

讨论了机场终端区飞机到达流的排序规划问题。为了能够在终端区交通繁忙的情况下高效地为到达的飞机流安排合理的着陆次序,并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间,提高机场跑道的利用率,提出了经过改进的先来先服务、带有时间提前量、带有约束的位置偏移三种排序算法。当进入机场终端区的飞机数量超过机场终端区的容量时,分航路对飞机排队并对飞机间的距离进行限制     

多指标决策TOPSIS法的一种改进

在多指标决策理想点法中,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了TOPSIS法的一种改进,将改进后的TOPSIS法用于多指标决策的方案排序,得到的结果将更加合理客观。