Air route network optimization in fragmented airspace based on cellular automata

Air route network optimization,one of the essential parts of the airspace planning,is an effective way to optimize airspace resources,increase airspace capacity,and alleviate air traffic con gestion.However,little has been done on the optimization of air route network in the fragmented airspace caused by prohibited,restricted,and dangerous areas (PRDs).In this paper,an air route network optimization model is developed with the total operational cost as the objective function while airspace restriction,air route network capacity,and non-straight-line factors (NSLF) are taken as major constraints.A square grid cellular space,Moore neighbors,a fixed boundary,together with a set of rules for solving the route network optimization model are designed based on cellular automata.The empirical traffic of airports with the largest traffic volume in each of the 9 flight information regions in mainland China is collected as the origin-destination (OD) air port pair demands.Based on traffic patterns,the model generates 35 air routes which successfully avoids 144 PRDs.Compared with the current air route network structure,the number of nodes decreases by 41.67％,while the total length of flight segments and air routes drop by 32.03％ and 5.82％ respectively.The NSLF decreases by 5.82％ with changes in the total length of the air route network.More importantly,the total operational cost of the whole network decreases by 6.22％.The computational results show the potential benefits of the model and the advantage of the algorithm.Optimization of air route network can significantly reduce operational cost while ensuring operation safety.     

二次奖罚学习自动机

研究了奖罚型学习自动机的一种非线性强化算法。与线性的奖罚模型（ＬＲＰ）不同,新模型的行动选择概率的更新函数为二次的。这使得该模型的学习性能优于ＬＲＰ,且对不同的环境,其具有不同的行为和特点。     

基于元胞自动机的飞机低空突防航路动态优化

提出了一种新型的航路动态优化算法——多层元胞自动机算法，描述了应用元胞自动机搜索飞机动态优化航路的策略。利用元胞自动机的计算并行性，使该算法大大减少了计算时间，提高了动态优化的实时性。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的仿真结果。     

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

基于着色Petri网的航空发动机总装作业调度研究

针对航空发动机作业并行交叉的特点,提出一种“自底向上”的柔性建模方法,着重描述异类对象作业工序对资源的占用与冲突。引入基于资源库所的共享合成运算,解决了Petri网结构重用性差而无法动态建模的问题,合成模型具有守衡、有界和无死锁的结构性质。模型的状态方程在极大-加法代数意义下具有线性的形式,结合遗传算法实现基于周期的静态调度优化。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

可重构制造系统的性能分析

可重构制造系统的生产管理与控制是实施可重构制造系统哲理的关键技术,而可重构制造系统的性能分析是可重构制造系统生产管理与控制的重要功能。基于可重构制造系统的赋时可重构Petri网模型及其调度Gantt图,提出可重构制造系统的性能指标评价方法,定义最大完成时间、生产资源利用率、作业完成时间和零件的平均生产能力等可重构制造系统的性能指标,并计算了实例系统的性能指标。实例研究表明,可重构制造系统的性能分析方法体现了可重构制造系统的重构柔性本质。     

基于有向图模型的民机航空电子系统故障诊断

结合民机航电系统外场可更换单元或模块（LRU/LRM）的故障模式及影响分析（FMEA）、故障树 分析和实时性要求,设计了基于时间故障传播图（TFPG）的系统故障诊断元模型和领域模型,研究了基于逻 辑和时间一致性检验的故障诊断算法,使用后向推理和可信度度量列出候选故障集。以飞行管理系统为例,构 造了其功能失效的TFPG 模型,并通过仿真验证了基于TFPG 的诊断在滤除级联效应和关联驾驶舱效应中的有 效性。     

大型民用飞机应急撤离模型与仿真方法研究

在元胞自动机模型和行人流模型基础上,解决了飞机疏散模型中的元胞严重冲突问题,实现了模型元胞速度动态可变和对不同出口的流量控制,针对多出口状态下准确地模拟绕过复杂障碍物等要求,建立了基于大型飞机环境特点约束的网格吸引力概率模型,并通过应用某型飞机客舱布局作为算例进行了乘客应急疏散的过程模拟。最后在DELMIA平台下对人员的疏散行为进行建模并实现三维演示验证,模型的仿真过程接近真实情况,仿真结果和现有疏散实验结果相吻合。     

AFDX流量管制信用量设置的模型检查

航空电子全双工交换式以太网（AFDX）实时通信中,交换节点采用信用量令牌桶（creditedtoken bucket）进行流量管制。分别对基于帧和基于字节的信用量令牌桶流量管制进行时间自动机建模,并构建模型的并发交互场景;采用测试自动机,进行有界活性（bounded liveness）模型检查。通过形式化验证,发现流量管制通过约束突发度限制多路复用输出排队的时延抖动,但信用量值的设置必须考虑输入虚拟链路（VL）的时延抖动,否则可能导致已经聚合的流量中属于不同VL的帧的先后次序被破坏,反而造成更大的时延抖动。通过分析时延抖动对信用量设置的影响,归纳并给出流量管制信用量设置的注意事项。