基于复合A^(*)算法的机场滑行道路径规划研究

随着我国民航运输量的不断回升,机场滑行道的运行压力日渐增加,规划繁忙条件下航空器的滑行路径亟待解决。在对进离场航空器在滑行道的运行过程进行深入分析的基础上,设计了滑行油耗最低的目标,考虑到航空器滑行过程中的3种冲突,建立了航空器滑行约束模型,并解决了基于最小能耗和航班优先级的滑行冲突的解脱问题,然后设计了Dijkstra算法和A^(*)算法结合的复合求解算法。最终以南京某机场繁忙时间段的航班数据对模型进行验证。仿真结果表明,模型可以高效地对航空器的滑行过程进行动态分配,与4种对比算法相比减少了航班冲突次数和油耗成本,能够在满足时间要求的同时有效地对模型进行求解。

基于A~*算法的机场滑行路径优化研究

研究机场场面航班的滑行路径分配和滑行冲突问题。针对目前滑行效率制约机场调度。滑行冲突影响飞行安全的状态,提出将安全间隔、滑行规则和冲突避免限制规则作为约束条件建立了滑行路径优化模型。采用了A*算法给出了问题的优化,在保证滑行道调度零冲突的前提下,缩小航班的总滑行时间,提高了滑行效率。以重庆江北国际机场为例,与管制员依据机场细则得到的路径相比,结果表明提出的滑行道调度模型和优化方法是可行的,在实现较优的滑行路径的基础上能智能的发现冲突、解决冲突,可为繁忙机场的机场调度提供了决策支持。

A-SMGCS滑行道冲突预测与避免控制

针对先进机场场面引导与控制系统(Advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)滑行道冲突预测与避免控制,提出基于事件反馈的闭环控制框架,并重点解决对头冲突预测与避免控制问题。建立滑行道受控着色Petri网模型。提出航空器可控滑行路段概念,并给出其对应子模型的生成规则。利用子模型中环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件。提出对头冲突避免控制策略,以及适合实时控制的对头冲突预测与避免控制算法。算例表明本文能根据场面状态及时识别对头冲突并实现冲突避免。

多蚁群协同进化的滑行道调度优化

针对当前机场滑行道调度效率较低的问题,提出一种基于协同进化的多蚁群算法。利用蚁群算法在解决复杂的组合优化问题方面的显著优势,在种群内部搜索滑行时间短且没有冲突的路径,在种群间利用蚁群算法良好的协同能力同时进行多个航班的调度,解决滑行的路径搜索问题,实现调度顺序的优化调整。冲突解决是解决滑行道调度问题的关键,采用基于两段锁的思想解决冲突。利用公共数据集对该算法进行验证,实验结果表明了该算法的有效性。

基于DEDS的A-SMGCS航空器动态滑行路径规划

为实现先进场面引导与控制系统中航空器动态滑行路径规划,建立了基于静态路径规划、动态路径规划和实时路径更新的总体框架。依据跑道、滑行道和停机坪使用规则建立基于Petri网的场面活动模型及线性不等式约束的活动控制规范,给出了当前规划航空器在满足与场面其他滑行航空器不冲突条件下的极大代数状态方程,并将静态预选路径作为可行解对滑行路径进行动态优化。针对滑行中出现的时间偏差,采用时间窗调整或再规划策略更新路径。仿真实例结果表明,动态路径规划从战术上避免滑行冲突,减少航空器的等待时间,显著提高了场面交通容量。

基于Agent航空器滑行避让过程的建模与仿真

针对航空器地面滑行过程中出现的冲突避让问题,采用多Agent方法,在满足航空器规则与流程的基础上,设计了符合管制员思维的分布式多Agent模型。对每个Agent的功能以及Agent之间的交互进行了详细的描述,同时利用事件驱动(event-condition-action)语言描述了Agent推理过程。最后利用Anylogic仿真平台对多Agent模型进行验证,验证结果证明采用规则的算法可智能有效地避免航空器冲突,且符合航空器的运行流程。

基于动态优先级的机场滑行道调度优化算法

为提高机场航班的地面运行效率,针对航班滑行道调度问题,提出一种动态调整航班优先级序列的滑行道调度优化策略。为实现该策略,对遗传算法进行改进,采用双链染色体编码的方式,并行优化航班的滑行路径和优先级序列。通过设定两个适应度函数,利用改进的遗传算法确定各航班的滑行路径,根据滑行路径的变化动态调整航班优先级序列,在此基础上由冲突解脱算法得到具体的调度计划。实验结果表明,该算法有效解决了航班间的冲突问题,能得到最优的调度滑行路径和优先级序列。

基于DES监控理论的滑行道对头冲突控制策略

为克服场面开环控制模式难以应对随机事件的缺陷,提出场面运行闭环控制框架.基于DES(离散事件系统)监控理论,研究A-SMGCS(先进机场场面引导与控制系统)滑行道对头冲突控制,建立了面向滑行道物理布局的扩展受控Petri网模型.利用航空器滑行路径序列得到精简滑行模型,并考虑环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件,提出了滑行道对头冲突避免控制策略以及相应的控制律决策算法.算例仿真试验表明,本文提出的策略能根据场面状态实时识别对头冲突并实现冲突避免.

目标感知事件驱动的滑行道冲突控制策略

为避免机场滑行道发生冲突,减轻管制员负荷,提出一种基于传感器网络的滑行道冲突控制策略。该策略根据滑行道运行过程,利用Petri网建立传感器网络条件下的滑行道动态模型,并建立滑行道运行约束模型。针对航空器运行冲突问题,利用局部关联矩阵方法和逻辑互斥方法设计控制器,控制器给出灯光控制指令以控制助航灯光,从而实现滑行道冲突避免和自动引导。最后通过实例分析和仿真验证表明控制策略的有效性。

基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型

针对机场场面运行中部分航空器剩余滑行时间较短、准时性低的现状,研究滑行道调度优化问题。在构建基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型中,优先考虑以剩余滑行时间为主的航空器动态优先级;以我国某大型机场的场面运行数据为基础,采用生物地理学算法进行仿真验证。结果显示:与经典的先到先服务策略相比,航空器到达滑行终点的误差由1499 s降至553 s,降低了63.1%,冲突航空器到达误差从371 s降至147 s,降低了60.3%;在冲突解脱方面,由剩余滑行时间较多的航空器承担更多的冲突等待,有效减少航空器滑行冲突次数,保障后续停机位指派与跑道调度的有效性,大大提高了滑行道的滑行效率。

基于跑道出口滑行道选择的机场滑行路径优化

为更好的研究航空器在机场滑行路径优化问题,对航空器在着陆后滑行运动过程进行分析,选择最优的跑道出口滑行道脱离跑道,并结合滑行冲突约束条件建立航空器滑行路径优化模型,采用基于改进遗传算法的滑行路径优化算法对模型进行求解。算例分析结果表明:航空器的全局滑行时间减少,着陆航空器对于跑道的占用时间减少,可见算法可行。

基于改进GA的滑行道路径冲突解脱研究

为解决多航空器在飞行区场面活动时存在的冲突问题,以优化后的滑行路径距离作为目标代价函数,提出一种滑动时间窗与GA相融合的冲突解脱模型。首先在滑行规则、安全间隔与滑行道实际条件等约束条件下构建场面滑行路径模型;其次提出基于滑动时间窗与GA融合的求解算法;最后选取成都双流机场为例进行仿真,并与传统GA算法进行对比分析,证明基于改进GA的算法模型在飞行区冲突解脱上更具有鲁棒性与自适应性。

带滑行道冲突告警功能的机场管制员培训系统的设计与实现

针对民用机场同时具有离场飞行、进场飞行和滑行道滑行等复杂运行环境,机场管制员需要具有相应的处理能力,为此设计并实现了一套机场管制员培训系统。系统的最大特点是包含了滑行道冲突检测模块。当管制员向航空器发布滑行路径指令后,该模块将检测各架航空器之间潜在的计划滑行路径冲突并向管制员告警。采用该系统培训之后,机场管制员发布的滑行指令的有效性和安全性将显著提高,使民用机场的运行更加高效和顺畅。

基于机场地面运行结构的航空器目标跟踪算法研究

为解决机场场面冲突问题,提高机场场面动目标的跟踪精度,研究了在跑滑系统约束下机场场面航空器跟踪算法中的过程噪声修正方法,结合航空器地面运行以及场面结构特点,以交互式多模型算法为基础形成新的改进算法,从而实现对场面单一航空器的识别跟踪;仿真结果显示,加入管制指令约束和场面结构约束的IMM算法能更好地对机场场面运行的航空器进行精确跟踪,有效降低了跑道和滑行道方向上的跟踪误差。

基于TCPN的复杂航班推出问题的建模与仿真

为了解决对机场实际运营中存在的共用同一中间机坪滑行道的航空器相对推出型冲突问题,文中根据时间有色Petri网的相关理论,分析了导致机场的运行效率降低的航班的推出问题,结合成都双流国际机场的相对推出型廊桥,提出了基于时间有色Petri网(Timed-Colored Petri Net,TCPN)的复杂情况下航空器推出模型。依据此模型将航空器从滑行道到停入机位的全过程进行模拟和说明。最后结合TCPN仿真软件CPN Tools中的状态空间分析法,对模型的可行性进行分析,对保障航班推出过程的运行安全、提高繁忙机场的运行效率具有重要的现实意义。

大面积延误下离场航空器场面调度优化研究

为缓解由于航空交通容流失衡导致的航班延误和场面拥堵问题,在大面积航班延误情景下,从机场角度出发,考虑滑行时间控制目标,构建基于滑行时间控制的离场航班场面滑行道调度优化模型,设计遗传算法进行仿真验证。结果表明:与基于Dijkstra寻求最短路径的方案相比,航空器总滑行时间降低4.26%,转弯时间降低20.63%,冲突次数显著减少,大部分航空器延误时长降低30 min以上。充分体现了基于遗传算法的调度模型在大面积航班延误下滑行调度的优越性。

A-SMGCS V级系统中机载场面告警算法

针对目前机场场面的监控主要通过人工及目视辅助设备实现的不足,同时为了减轻管制员与飞行员的负担,提高机场场面的运行效率,提出一种自动化场面告警探测算法:基于高级场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的监视源数据,对滑行道冲突、起降跑道长度不足2种情形实现自动化的告警探测与提示。针对与他机目标冲突告警问题,提出基于速度矢量法的潜在冲突判断算法;针对起降跑道长度不足告警问题,提出实时计算起降所需跑道长度的运动学模型。最后搭建仿真环境模拟真实的飞机场面滑行,为模型提供监视源数据,以对算法进行验证。验证结果表明:告警响应均在警情发生的0.5 s内,无虚警、漏警,符合预期结果;该算法是可行的。

一种面向滑行道调度的协同蚁群算法

针对现有机场滑行道调度算法效率偏低的问题,提出一种协同蚁群算法.首先采用A*算法得到的滑行道调度结果作为蚁群启发式信息;然后使用带有启发式信息的蚁群对航班进行调度排序,排序过程中检测冲突并根据航班优先级利用冲突解决算法处理航班冲突;最终通过蚁群间通信对信息素进行更新迭代,得出航班最优调度结果.实验结果表明,该算法收敛速度快,航班调度效率高,可为繁忙机场滑行道调度提供决策支持.