基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

高超声速流中大粗糙壁湍流边界层实验研究

本文介绍采用皮托管、总温探头和热线风速仪对光滑壁平板、R=5mm 和10mm 两种粗糙壁平板进行的测量。结果表明,壁面分离涡旋是大粗糙壁产生热增量的主要原因,壁面分离涡旋的较强作用导致传统的速度型分析方法不再适用。     

无人机螺旋桨实验天平的研制

螺旋桨实验是一种非常规实验 ,其特点决定了螺旋桨天平的特殊性。为了探索新的扭矩测量方法 ,准确研究螺旋桨的性能 ,设计了螺旋桨实验专用天平。该天平是同步旋转应变天平 ,实验中天平随螺旋桨高速旋转。天平设计要保证质量分布均匀 ,采用特制滑环引出电信号 ,并且天平后端用支架支撑以减小振动。该天平较一般固定式天平复杂 ,但更合理地解决了扭矩测量问题。实验结果表明 ,天平总体方案正确 ,设计合理 ,测量精度高 ,有效解决了小型螺旋桨实验问题     

一种终端区利用率评估方法研究

终端区利用率量化评估是解决终端区运行瓶颈、挖掘运行潜力的重要前提。现有方法大都面向全空域,指标缺乏通用性。聚焦终端区运行特点,构建了终端区利用率评估指标,基于灰色绝对关联度和主成分分析法,建立了灰色主成分评估模型,并对传统灰色绝对关联度的计算方法进行改进。以20个典型终端区数据为基础,经模糊C均值聚类验证了所提方法有效正确,且可区分性更好,能够满足多个终端区间的横向对比要求;结合广州终端区雷达数据进一步分析,发现方法更加细致地反映了沿时间轴的资源利用情况,满足单个终端区的纵向对比要求,可以为终端区的天气影响评估及流量管理优化策略评估提供论证依据。     

空域拥挤风险管理时间决策模型与方法

针对目前日益严重的空域拥挤现象,缺乏有效的空域拥挤风险管理机制,造成拥挤难以应对等问题,建立了空域拥挤风险预测模型、空域拥挤风险解决模型和风险损失成本模型。采用风险预测模型和解决模型预测可能产生空域拥挤的时段、提出不同时段的实施流量管理策略,基于风险损失成本模型给出了不同时段调整拥挤的运行成本,通过比较运行成本和空域拥挤风险管理决策方法确定出解决空域拥挤的最佳时间点。采用实际运行数据进行验证,结果表明:所建立的空域拥挤预测模型、空域拥挤风险解决模型、风险损失成本模型和空域拥挤风险管理时间决策方法能有效地预测未来空域发生拥挤的时段,迅速找到运行成本最小的调整拥挤的时间点,为空中交通流量动态管理提供了新途径。     

机场场面关键节点风险评估方法

为评估机场场面关键节点风险等级,提出了一种场面关键节点风险评估方法。结合复杂网络指标提取场面关键节点构建网络模型,从时间和空间两个角度选取风险评估指标,构建场面关键节点风险评估模型,探究时间和空间因素对于机场场面冲突热点的影响,对冲突热点区域进行风险等级划分,找出关键冲突热点区域。以深圳宝安机场为例,基于AirTop仿真数据对机场关键节点进行风险评估,结果表明,考虑时空分布特征对机场场面进行风险等级划分,可以更有效更准确地识别热点区域,为机场场面运行安全提供参考。     

MSK信号解调算法研究及其性能仿真比较

最小频移键控(MSK)信号具有相位连续、包络恒定并且带宽占用小的优点,被广泛应用于现代无线通信领域。对MSK解调算法进行了分析总结,将MSK解调算法分为逐符号检测算法和多符号检测算法。根据这两大类检测算法的核心思想,对算法的误码率性能、运算复杂度及应用环境进行了详细分析,总结归纳了各检测算法的优点及存在的问题。实际工程中考虑到接收机的可靠性和成本因素,可以在误码率性能和复杂度之间选取一个折衷,采用合适的解调算法。     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。