基于经济损失的航班延误恢复模型研究

分析了航班延误的恢复调度问题,并针对问题提出了一种机场大面积航班延误恢复模型,模型考虑了航班延误的延误时间,还考虑了不同机型对航班延误经济损失造成的影响。构造了基于免疫机制的免疫遗传算法来求解模型,此算法保留了标准遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大的程度上避免了未成熟收敛。用实际的航班信息进行仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

基于磁强计的卫星自主定轨

针对低轨小卫星 ,提出一种低成本的自主导航方法。该方法采用一个三轴磁强计作为测量手段 ,通过卫星所在位置的地磁场强度的量测值与国际地磁场模型 (IGRF)之间的差值来提供导航信息 ,利用推广的卡尔曼滤波技术来确定卫星的轨道。仿真研究的结果验证了该方法的可行性。     

分布式卫星系统仿真平台研究现状与技术分析

支持分布式卫星系统(DSS)开发和实验的仿真平台是DSS技术发展的关键技术之一,本文对DSS仿真平台现状和关键技术进行了分析。首先对比分析了现有3种典型的仿真平台,认为为追求尽可能高的逼真度,实时分布式仿真成为必然。继而从分布式计算角度分析了实时分布式仿真面临的分布性、实时性、仿真部件互操作性和可重用性的问题,而中间件技术可以很好地解决这些问题。最后讨论了中间件实现模式,并分析了中间件在DSS仿真中3种可能的应用方式。     

基于GPS的低轨伴飞卫星自主导航轨道确定

对基于EKF算法的相对导航滤波器和基于全球卫星定位系统(GPS)伪距测量的伴飞星定轨进行了研究。用几何法与相对动力学方法联合获得目标星轨道信息,给出了伴飞卫星伪距测量定位的模型。仿真结果表明:该定轨方法可用于低轨卫星实时定位导航,定轨精度较高。     

基于μ理论的飞机俯仰姿态控制

针对飞机飞行条件变化引起的模型不确定性问题,基于μ控制理论设计鲁棒的俯仰姿态控制系统.首先,根据干扰抑制原理将俯仰姿态控制系统设计转化为μ综合的一般框架,合理地选择加权函数确定广义被控对象,通过引入虚拟的不确定块将鲁棒性能问题转化为广义系统的鲁棒稳定性问题.然后,利用D-K迭代算法求解得到14阶的μ控制器,基于平衡截断...     

基于谷歌地球的仪表飞行程序

在Google Earth的三维地形数据的基础上,建立了完整的计算机辅助仪表飞行程序设计系统,在GoogleEarth上绘制出飞行程序保护区。并建立机场数据库,存储机场数据以及保护区各重要位置点数据,导入AUTOCAD,完成AUTO CAD出图。实现计算机辅助飞行程序设计。     

基于多滑模调节器切换的机动飞行边界保护控制

针对飞行器机动过程中关键飞行参数容易超出其边界的问题,研究了基于多滑模调节器的边界保护控制器。利用滑模方法设计多个边界调节器并采用最大/最小逻辑在各调节器之间进行切换。首先对边界约束集的正不变性以及系统最终的收敛性进行了严格的证明,然后通过将系统化为可控标准型,提出了确定系统最终收敛点的直观方法;其次通过引入分段线性滑模和分段二次Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析;然后在此基础上给出了机动边界保护系统控制器的设计步骤;最后通过仿真表明,所设计的控制器能够保证在机动过程中关键飞行参数不越界的同时对输入指令进行很好的跟踪。     

基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

飞行器纵向非线性动力学建模对稳定性的影响

飞行器的稳定性分析与建立的动力学分析模型密切相关.传统的稳定性分析方法是基于小扰动假设建立线性化模型,当飞行状态中非线性特征明显时,其结果误差会带来多大的影响是人们关心的问题.通过建立飞行动力学非线性模型和气动力非线性模型,采用时间推进方法对两类非线性问题进行了比较系统的研究.数值计算结果表明,飞行动力学非线性模型与线性模型相比,周期增大、幅值减小、衰减率增大;而菲线性气动力模型对周期几乎没有影响,但对幅值有一定的影响.     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.