浅议飞行程序设计

飞行程序设计就是为航空器设定其在终端区内起飞或下降着陆时使用的飞行路线。设计飞行程序的目的是保证航空器在机场区域内按规定程序安全而有秩序地飞行，避免在起飞离场和进近着陆的过程中，航空器与地面障碍物、航空器与航空器之间相撞。飞行程序设计涵盖了领航学、飞机性能、空中交通管制、气象学等多门学科知识，是一门综合性学科。笔者从事了几年飞行程序设计工作，有些不成熟的“心得体会”，不对之处敬请指正。     

基于中介理论与交通特性的终端区态势评价

终端区交通态势的准确度量是制定并实施流量管理措施的重要依据之一。通过提取终端区宏观与微观的交通特性,从进离场及总量3个维度构建态势的指标描述,并进一步采用中介理论中的真值程度度量与熵权法建立了一种客观的终端区飞行区交通态势模糊综合评价方法,实现客观、准确的交通态势判别与样本间量化比较。选取国内典型繁忙终端区的实测数据,验证了评价方法与特性指标的有效性。     

基于Monte-Carlo方法的终端区容量计算分析

终端区的容量评估一直是容量评估的难点和关键所在。首先分析了影响终端区容量的因素;然后结合终端区的特点,建立了终端区容量评估的计算模型。并考虑到有关的随机影响因素,利用随机模拟的方法,对终端区容量进行了较为准确的分析和估计。结合乌鲁木齐终端区的实际,对终端区容量进行了评估,仿真结果验证了评估方法的可行性。     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

基于性能导航运行特点及应用

<正>在民用飞行中,传统的导航方式是利用地面导航台的信号,通过向背台飞行实现对航空器的引导飞行,航路和终端区飞行程序的划设受到地面导航台布局和设备种类的限制,并且其导航精度随着距导航台距离变远而变差。随着空中交通流量的日益增加,这种航空器基于传统导航方式运行的局限性日显凸显,飞行冲突、航班延误等问题时有发生,影响了飞行安全和运行效率。     

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。     

基于CTM的终端区交通流参数关系研究

为研究终端区空中交通流宏观时空特性及演变规律,利用时间离散的差分方程方法建立终端区进场交通流元胞传输模型,分析推导了交通流基本特性参数间的数理关系;借助NetLogo系统仿真平台对终端区进场交通流进行数据仿真与模拟推演,统计验证了交通流基本特性参数及其间相互关系,并利用真实雷达数据验证了仿真数据的可靠性;比较分析管制间隔对终端区空中交通流特性参数的影响规律。研究结果表明,进场交通流的速度与密度、速度与流量、流量与密度之间存在明显的相互影响关系,且管制临界密度与管制临界流量直接影响关系曲线拐点位置。     

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。     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.