基于Transformer-GRU网络的4D航迹预测

航空器的4D航迹预测作为基于航迹运行(TBO)的关键技术之一具有非常重要的意义。基于Transformer-GRU(T-GRU)网络,提出了一种新的航迹预测方法,结合Adamax优化器实现了4D航迹预测。利用Transformer网络的自注意力机制对输入序列进行建模,通过GRU网络获取时序数据的特征;对原始航迹数据进行重采样插值和中值滤波等预处理,以便消除数据缺失和异常值等对预测的影响;通过E E、E AT、E CT、E A等误差指标对实验结果进行评价,并与其他常用的航迹预测方法进行对比。研究结果表明:与传统深度学习方法相比,基于T-GRU网络的4D航迹预测模型在航迹预测中具有更高的准确性和鲁棒性。

用粒子滤波改进的飞行冲突探测算法研究

为提高自由飞行下的冲突探测精度,需要建立减小假警报率的冲突探测算法。建立随机因素影响下的飞行运动学模型,利用粒子滤波算法估计飞行航迹,计算飞行碰撞风险概率。仿真计算结果表明,粒子滤波算法在精确估计航迹的基础上,比传统的基于监视位置计算碰撞风险概率的算法精度更高,且降低了误报率。基于粒子滤波的冲突探测算法有效降低航迹估计误差和冲突探测误差,能够应用到自由飞行下的早期飞行冲突识别研究。

飞行目标航迹生成及冲突探测算法研究

为解决自由飞行中的飞行安全问题,首先,在三维直角坐标系,分析飞机飞行过程受力情况,建立基于管制员视角的飞机在受到气象风影响下的运动学模型。根据基础飞行数据(BADA)数据库数据,利用定步长龙哥库塔方法求解航迹。在求得2架飞机飞行航迹后,建立2架飞机在三维空间内相对运动距离同时小于最小水平和垂直安全距离的碰撞风险概率算法,并做相应计算。最后,通过Matlab对某一算例进行计算。仿真结果表明,提出的模型和算法能够反映2架飞机在不同飞行过程和气象条件下的碰撞风险概率,模型的合理性被验证。

制冷系统的广义预测控制方法研究

制冷系统的蒸发器过热度的控制对于制冷系统稳定、高效运行具有重要作用。文中通过实验辨识了基于过热度和蒸发温度的制冷系统多输入多输出模型,并采用广义模型预测控制方法,针对制冷系统的变负荷运行工况下进行了实验研究。结果表明,该方法很好的适应了制冷系统变过热度、变蒸发温度的控制要求,相比常规的单输入单输出PID控制,跟踪性能良好、动态控制精度高,可以适应制冷系统负荷大范围变动的控制需求。

基于改进Dijkstra算法的滑行路径优化

为了减少大型繁忙机场场面拥堵与航班延误,对处于机场终端区的航班进行预先战术性的滑行路径动态优化。首先,对处于机场终端区的航班划分时间窗口,对航班集合进行分类,使用改进Dijkstra算法对需要路径优化的航班进行动态规划。改进Dijkstra算法是将整个时间进程分成多个连续滚动的时间片,在每个时间片中,以场面节点的时间当量长度总和最小为优化目标,采用传统Dijkstra算法思想,获得每个航班的最优滑行路径解。其次,在TAAM(total airspace and airport modeller)仿真软件中利用Matlab编程实现算法,并以实际机场为例验证算法正确性。实验结果证明:改进Dijkstra算法能有效减少滑行冲突,提高滑行效率,缩短机场航班延误时间。

带有高压储液器的制冷系统建模研究

通过对制冷系统循环特性、变工况特性和参数间耦合特性的分析,遵循热力学基本定律和能量、动量、质量守恒定律,采用稳态和动态建模相结合的方法建立压缩式制冷系统的数学模型。针对换热器建模难点采用分相区和移动边界相结合的方法建立其集总参数动态模型,并且冷凝器与高压储液器相结合,构成冷凝器加储液器的整体部件,文中建立的制冷系统的整体模型,反映了制冷系统工况变化时制冷剂质量的重新分配及其对状态变量的影响,提高了系统建模的精度,最后通过实验对所建模型的准确性进行了验证。

基于飞行程序交叉点的机场群航班时刻优化

本文提出程序交叉容量约束概念对航班时刻进行优化,首先对航班的飞行程序进行自适应选择,可合理控制航空器到达程序交叉点的时刻,然后将航班时刻调整量合理地分配到机场群内各航空公司,并基于模拟退火算法构建了航班时刻优化模型,以长三角机场群为例,使用AirTOP仿真软件进行仿真验证。结果表明:相比于传统的机场群航班时刻优化模型,该方法航班时刻总调整量增加了370 min,航班平均延误减少了24.6%,管制员调配进场航班冲突的次数减少了46.3%,通过对程序交叉点容量加以约束的方式有效缓解了程序交叉点附近的航空器聚集情况,减少了航班平均延误时间。

小型光伏微网系统的实现与系统改进

介绍了一个与建筑结合的小型光伏微网系统的实现方法,以蓄电池双向逆变器为核心,确定了主从型光伏微网系统的设计方案并加以实现。结合具体应用地点的气象数据、具体建筑的空间及用电负荷情况,确定了以年发电量最大为目标的各部分光伏组件的安装容量。搭建了光伏发电系统和能源管理系统,完成系统实时监测和数据记录功能并实现了微网系统运行模式切换功能。在此基础之上,实现了光伏降温水循环系统,解决了由于光伏背板升温引起的峰值功率下降而造成的系统发电效率下降的问题。实验测试结果表明,该系统能稳定运行于联网模式和孤岛模式,改进的光伏电池板降温水循环系统提高了系统发电总量。

协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系。利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估。通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息。

面向工程实践能力的空中交通系统优化与管理课程教学改革探索

空中交通系统优化与管理是一门以运筹学理论为基础的、承载了航空专业信息、理论性和实践性较强的课程，针对该课程的特点，围绕工程能力培养的目标，对该课程教学方法和实践教学实施方案进行探索，提出“理论讲解案例化、实践课程项目化”的教学模式，设计了机场容量合理利用与多元地面等待案例等课程项目，在教学中以项目为中心，以团队合作为基础，激发学生自主学习的热情和动力，为学生日后工作打下基础，贯彻“理论知识与工程实践能力有机结合”的教育思想精髓。

改进物元可拓在航班延误预警中的应用

航班延误预警是典型的多因素问题。为解决该问题,从空管的角度出发,基于容量变化、需求变化两方面选取机场通行能力下降率等6个代表性指标,构建航班延误预警指标构架。对物元可拓模型,使用变权理论确定其指标权重值,用规格化改进和非对称贴进度计算贴进度,得到改进模型。最后对我国危险天气条件下的某空域进行仿真验证,对比原有模型和改进后的模型。评价结果表明了改进后模型的有效性。

制冷系统的改进Smith预估补偿和解耦控制

首先,本文在实验的基础上对制冷系统进行了模型辨识,得到并验证了双输入双输出的二阶传递函数矩阵.其次,提出了制冷系统的改进Smith预估补偿和解耦控制方法,并进行了仿真验证.最后,提出恒定蒸发温度控制和变最小过热度控制相结合的双闭环控制方案.此外,本文给出了最小过热度曲线的实验获取方法.结果表明,与常规PID控制相比,该方法在辨识模型存在强耦合和纯滞后以及模型参数存在一定偏差时仍能保证较好的稳态和动态性能,满足制冷系统变负荷变最小过热度的控制要求.

航班时刻资源优化配置与延误水平评估

针对中国大型机场由于航班时刻资源受限造成的航班延误问题,在评估机场容量的基础上,建立了降低机场航班延误水平的航班时刻分配模型。在满足机场容量限制,考虑航班连续性和中转旅客需求的约束下,应用改进的吱呀轮优化算法寻求航班调整总量最小的分配方案。以北京首都国际机场的航班时刻资源配置为例进行优化,并应用SIMMOD软件对模型设计算法,验证航班时刻优化模型的有效性。优化结果显示:北京首都国际机场的进离港延误水平都降低了26%以上,放行正常率提高了20%。

基于最小稳定过热度的制冷系统变负荷优化控制

通过对采用变频压缩机和电子膨胀阀的变容量制冷系统稳定性的机理分析与实验研究辨识得到了与制冷量相匹配的蒸发器最小稳定过热度,并通过对压缩机频率阶跃变化下制冷系统的特性分析对最小稳定过热度进行了验证。采用基于最小稳定过热度的压缩机频率和电子膨胀阀开度协调控制方法,在制冷系统变负荷工况下进行了试验。结果表明,该方法很好的适应了制冷系统变工况的控制要求,相比常规的定过热度控制,具有跟踪性能良好、动态控制精度高,并能有效的提高制冷系统的变负荷运行时的性能系数(COP)。

珠三角机场群航班时刻优化研究

在降低航班延误的前提下,为了减少现有航班时刻表调整对航空公司运营造成的影响,建立了机场群航班时刻优化及动态排队模型,并设计了改进的迭代寻优算法,以珠三角机场群为例对模型算法进行了验证。研究结果表明:在不消除航班、飞机中转和旅客中转的情况下,珠三角机场群总航班调整量为615,最大调整量为33;并使广州白云机场和珠海金湾机场离港延误峰值分别降低20%和30%,深圳宝安机场进港峰值降低20%。因此,在能力扩张和运营效率提高不可行的机场,中短期内通过实施机场群航班时间表优化,可以缓解区域机场群的拥堵和延误问题。

变负荷工况下制冷系统多变量模糊控制方法研究

通过对制冷系统的非线性热力学耦合特性研究和控制方法分析,提出了基于多变量模糊控制方法的压缩机频率和电子膨胀阀开度协调控制方法,并在制冷系统变负荷工况下进行了试验。结果表明,该方法很好的适应了制冷系统变工况的控制要求,具有跟踪性能良好、控制精度高,并能显著的提高制冷系统的变负荷运行时的性能系数(COP)。

面向正点率提升的华北机场群航班时刻优化

近年来,区域机场群协同发展逐渐成为了未来民航发展的基本导向。然而,相比国外关于机场群的研究水平,我国尚处于萌芽阶段,出现了机场群内发展不均衡、缺乏协同、功能定位不清晰、空管运行难度大、服务品质降低等问题。因此,以京津冀机场群为研究对象,借鉴国外先进发展经验,从协同发展的角度对机场群航线优化进行研究。构建了以提升航班正点率为目标的机场群现有航班时刻优化模型,运用粒子群迭代寻优算法求解最优解,将优化后的航班时刻表用SIMMOD进行仿真验证,实验结果表明,经航线优化后的京津冀机场群航班延误得到了缓解,且多机场群系统的航班冲突得到了明显的降低。

基于点融合的多跑道进场航班排序

为提高点融合程序下的多跑道机场的进场航班运行效率,考虑点融合程序下终端区进场程序结构复杂的特点,提出以0-1整数规划为基础的多跑道进场航班优化排序模型。以进场航班的总延误时间、总飞行时间为最小目标函数,以尾流间隔、跑道限制、进场航班的飞行时间范围以及可分配进场程序为约束条件,将不同进场程序及跑道分配给不同的进场航班,确定航班的飞行时间、落地时刻,最终求得航班的落地序列。以浦东机场进场程序为例,选取含精英策略的非支配遗传算法对浦东机场的双落跑道进行进场航班优化排序,最后与实际结果对比。优化方案的飞行时间和延误时间分别为51 048 s和1 174 s,相较于实际结果降低了2.1%和38.2%,单位小时内跑道着陆架次提高了7架,跑道流量提高了20%左右。

基于航空公司公平性的航班时刻表优化研究

随着航班时刻需求的增加,迫切需要优化航班时刻表,尤其是优化航空公司在繁忙机场的航班时刻。针对航班计划不合理造成的大面积延误问题,在满足延误水平的基础上,建立基于航空公司公平性的航班时刻优化模型,并设计了基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法进行航班时刻表优化。以广州白云国际机场为例进行航班时刻表优化,并应用SIMMOD进行仿真验证。研究结果表明,航班时刻表优化后,航空公司的公平性得到了显著提高,航班平均延误降低了3.1 min,放行正常率提高了11.21%,说明该模型和算法是有效的,为大型机场航班时刻配置和航班保障放行提供了理论支持。

管制员班组内排班影响因素的权重分析

管制员排班技术是提升管制工作效率的一种重要方式,鉴于空中交通管制行业的特殊性及管制工作规定的影响,管制员班组管理是一项系统性工作。结合国内外研究理论,通过走访和调研,采用调查问卷的形式,以保障安全、提高绩效为目标。建立管制员排班时应考虑的因素列表,对影响管制员的各种因素进行综合分析,对影响班组内排班的因素进行分层,构建判断矩阵,利用层次分析法得出各个影响因素的权重,通过权重大小的排序,有针对性地提出西北空管局管制员排班改进策略,实现人力资源优化配置及提升管制工作效率和安全度。