基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于雷达航迹的航空器质量估算

为保障基于轨迹运行的顺利实施,必须提高四维航迹预测的精度,而四维航迹的精准预测依赖于航空器质量准确估算。鉴于此,构建并分析了航空器能量模型;基于雷达航迹与航空器基础资料( BADA),提出了新型的航空器质量估算方法与步骤;利用最小二乘算法求解了航空器质量的估计值;分别基于预测航迹、雷达轨迹与QAR数据,采用相对误差作为评价指标,实施验证与分析。验证结果表明,提出的方法可将航空器质量估算误差控制在5%以内,从而能够有效地提高航迹预测精度。     

图像处理技术在疲劳裂纹长度测量中的应用

研究材料的疲劳断裂特性,对产品结构设计和寿命预估计具有重要意义。试验中常需测量裂纹扩展长度,以确定裂纹长度与循环载荷次数的关系。在多孔铝合金板疲劳试验过程中,采用先进的图像数据采集和处理技术来测定疲劳裂纹的实际长度,拍摄不同循环次数下疲劳裂纹扩展的CCD图像;基于MATLAB软件,采用OTSU算法和形态学方法,把CCD图像转换成二值图并进行细化处理,得到裂纹扩展骨架图;用链码方法计算出裂纹像素长度,最后根据标定系数便可获得裂纹的实际长度。与显微镜测量裂纹方法比较,该方法具有精度高、非接触、可保存裂纹扩展状态等特点。     

基于干扰距离控制的直升机桨-涡干扰噪声降噪方法

提出了一种适用于直升机旋翼桨-涡干扰距离计算的方法。针对桨-涡干扰距离计算中必需的旋翼桨盘入流及桨盘倾角,又分别建立了旋翼耦合N-S （Navier-Stokes）/自由尾迹模型和桨盘配平模型进行求解,其特点是兼顾计算精度和计算效率;并从悬停、前飞两方面验证了方法的有效性。应用所建立的桨-涡干扰距离计算方法,着重分析了直升机纵向平面力以及飞行参数对旋翼桨-涡干扰距离的影响机理,并进一步计算了不同纵向平面力作用下的旋翼地面声场特性及影响规律。结果表明:合理施加纵向平面力、加速度等措施后,地面最大噪声降低约4dB。同时,还通过研究桨-涡干扰距离与飞行参数的影响关系,得到了一些对直升机低噪声飞行具有实际指导意义的结论。      

大气环境对直升机旋翼桨-涡干扰噪声辐射特性的影响

建立了一个适用于旋翼桨-涡干扰气动载荷计算的计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)/自由尾迹耦合模型,为提高计算效率,提出了一种高效的耦合策略进行不同计算域间的信息交换策略。在此基础上,结合基于声类比法的FW-H方程构建了旋翼桨-涡干扰噪声的计算方法。应用所建立的方法,以OLS(Operational loads survey)旋翼为研究对象,深入分析了大气环境对旋翼噪声辐射特性的影响。研究发现:随着飞行高度的增加,旋翼噪声辐射特性发生了明显的改变,逐渐由桨盘前行侧转变为指向桨盘前方,噪声幅值先增大后减小。文中从桨-涡干扰距离、干扰位置变化角度计算分析了大气压力、音速及空气密度等环境参数对旋翼桨-涡干扰噪声辐射特性的影响,并得出了一些有实际意义的影响规律。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

欧美“高速航路”研究进展

自20世纪80年代起,全球航空运输业进入了快速蓬勃的发展阶段,空中交通流量持续增长,航空客货运输量逐年攀升。据美国联邦航空局(FAA)预测,截至2025年,美国的航班总量将达到2010年的3倍,欧洲空中航行安全组织(Eurocontrol)关于欧洲航空运输的一份报告中预测,欧盟27国2010~2017年间的航空运输年平均增长率为2.6%。与之相对的是,持续增长的空中交通使美国、欧洲等世界各航空大国均面临着航路拥堵、航班延误的困境,尤其在高峰时间和恶劣天气情况下,繁忙机场间航路效率低下、灵活性差的弊端更是显露无疑。     

GRIB数据及其在航迹预测中的应用

四维航迹预测的准确性是轨迹运行与空管决策支持的基础,而高空风数据支持下的气象建模是提高航迹预测准确性的关键。通过解析GRIB格式的风数据,获取各高度层的风速和风向,同时依据风对地速、航向的影响进行四维航迹预测建模,利用浦东机场的进场航班实现仿真验证,将预测结果与实际雷达轨迹对比,验证了风影响下四维航迹预测的准确性。     

基于点融合系统的多目标进场排序与调度

持续增长的交通需求和日趋饱和的空域资源对飞行安全和管制效率要求更高,鉴于此,研究基于点融合系统（PMS）的多目标进场排序与调度问题。分析四维航迹预测模型与方法,实现四维航迹预测功能。针对PMS的运行模式和多个利益相关方的需求,构建PMS多目标排序与调度模型,提出基于多目标帝国竞争算法（ICA）。利用长沙黄花国际机场实际运行数据与蒙特卡罗模拟数据对优化模型与算法进行验证。结果表明：所提算法有良好的实际应用效果,能为管制员提供决策支持;在应用基于PMS的多目标进场排序与调度,即使在相对保守的安全间隔下,相对于实际运行优化后的总延误时间、总飞行时间、最大飞行时间分别有70.8%、13.2%、11.8%的缩减。