民用机场航站楼火灾人员疏散仿真研究

为预防机场航站楼火灾事故,利用建筑信息模型（BIM）,研究航站楼火灾事故中建筑布局和消防系统对烟气蔓延、人员疏散的影响。将BIM技术应用于航站楼火灾疏散管理中,利用PyroSim和Pathfinder软件对航站楼消防运行、人员安全进行量化仿真模拟,分析不同条件下烟雾、热量和人员疏散过程变化情况。结果表明：在现有楼内建筑布局下,航站楼在人流高峰期一旦发生火灾,且机械排烟系统未能及时启动时,热辐射对人员疏散不会产生明显影响,但随着烟气高度急剧下降,会对人员安全造成明显威胁。扩大登机口前空地面积、移除不必要的室内设施、使消防系统与登机口联动,是缩短人员疏散耗时的重要举措。

基于人为因素的管制员情景意识研究

目的管制员的情景意识水平直接影响空中交通管制安全高效运行。为提高管制员情景意识,本文系统分析影响管制员情景意识的人为因素,并确定各因素影响程度大小。方法首先在现有文献的理论基础上,采用李克特量表设计问卷并构建了人为因素-情景意识结构分析模型,然后通过AMOS 21.0软件构建的结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM),检验假设关系模型,实现全面影响因素及作用机制。结果本文总结的应激调节能力、注意力、疲劳和睡眠情况等人为因素均对管制员的情景意识具有显著影响,且应激调节能力对情景意识的影响程度最大,睡眠情况的影响程度最小。结论本文应用SEM方法定量与定性的分析了人为因素对情景意识的影响及作用机制,符合实际情况,能够为规避人为差错引发的不安全事件提供科学依据。

基于空中交通密度的进场航班动态协同排序方法

为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航空公司和机场的诉求,对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法,提出了一种时隙交换方法,建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型,设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型,寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明,较基于滚动时域控制(RHC)方法,动态协同方法所得结果与排序开始时间无关,所需排序次数平均减少26.4%,且排序效率更高。较先到先服务(FCFS)方法,动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8s;中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%,航班延误均衡性平均提高34.4%;低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下,满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序,显著提高跑道容量,有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序。