多机场终端区多场景运行仿真建模与性能评估

复杂终端区内多机场、进离场之间耦合交互,导致空域容量难以准确评估与整体提升,为此研究了多机场终端区多场景运行仿真建模与综合评估问题。考虑航向引导调配、等待空域配置等不同策略因素,设计多元化的多机场终端区运行场景集合,构建基于AirTOp的多机场终端区运行仿真模型,从安全、效率和容量三个视角提出了多机场终端区运行综合评估方法,并选取某终端区进行实例验证分析。仿真结果表明,所建模型及方法可对不同场景下的复杂终端区进离场活动进行精细化仿真,并准确评估复杂终端区多场景运行能力,为复杂终端区运行管理提供关键数据支撑和建模参考依据。

双机场终端区共用航段离场管制优化

距离相近的两个机场在其终端区容易出现共用航段现象,某些情况下还会存在定位差异(如北京首都机场和天津滨海机场),从而大大增加交通管制复杂性。为探究管制策略对于不同定位临近双机场终端区离场交通运行的影响,本文提出了差异加权调节和附加尾随间隔控制两种管制放行方式并分别构建了对应的优化控制模型,其可以给出对应条件下终端区空域内双机场的最佳放行间隔和航班飞行进程。鉴于问题的计算复杂性,借助一种改进遗传算法对其进行求解,并通过北京首都机场和天津滨海机场进行验证分析。结果表明,离场时共用航段使得双机场延误调节难以同时兼顾,现实中北京首都机场优先级更高,在此前提下由天津滨海机场去往华东、中南和西南三个航班流方向的计算最优放行间隔分别为5.3、6.2和9 min。相较于当前天津滨海机场固定8 min间隔的放行策略具有明显优化空间,进一步分方向优化调整天津放行间隔可在不影响首都机场优先条件下减少天津滨海机场航班的延误和扇区通过时间。

多机场终端区微观交通流建模与仿真分析

为研究多机场终端区交通流微观时空特性与演变规律,考虑终端区内单股、汇聚和交叉交通流具有基于目标点运行的基本特征,依据先到先服务原则,利用刺激-反射跟驰理论,建立了空中交通流局域排序模型、跟驰模型和机动模型.在此基础上,采用多智能体仿真工具Net Logo,构建了多机场终端区交通流仿真平台,仿真分析了进场交通流特征参数之间的关系和灵敏性,以及进离场交通流之间的相互影响.研究结果表明:多机场终端区进场交通流存在明显的相变与迟滞特征,形成自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;流量与速度密度乘积之间存在线性关系;管制间隔对交通流的影响较大且存在最优管制间隔,进场交叉点的最优管制间隔为8 km.

机场终端区容量利用和流量分配协同优化策略

为充分利用机场终端区系统容量,减少航班延误,协同优化进离场容量利用和流量分配策略.把进离场视为互相影响的两个过程,以机场终端区系统容量为约束,以进离场航班总延误损失最小为目标,建立了容量利用和流量分配优化模型.引入航班延误损失优先级系数作为航空公司协同决策的偏好信息.用遗传算法求解模型.算例结果表明,该策略在充分利用容量和使航班延误损失最少的同时兼顾了航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定.

一种机场终端区飞机排序问题的蚁群算法研究

飞机排序问题(ASP)属于NP难问题,解决比较困难.本文首先将ASP表示成一个特殊的车间作业调度问题(JSP),以减少着陆飞机队列完成时间为优化目标,设计了求解ASP的蚁群算法.通过正交试验确定了ASP蚁群算法的最佳性能参数组合.通过比较FCFS调度方法和ASP蚁群算法对不同航班队列的排序结果验证了ASP蚁群算法求解问题的可行性和求解效果.结果表明,ASP蚁群算法优于FCFS调度方法,可以使着陆队列完成时间减少约14%.ASP蚁群算法的CPU时间较短,可以在合理的时间内求解出合适的飞机队列,为实时在线的自动化交通管制提供了支持.

航班在机场终端区时延解析计算的新方法

航班的空中等待时间和地面延迟时间是对航行系统进行评估的有效性指标 ,其计算目前普遍采用的是以 Monte-Carlo法为代表的一类统计计算方法 ,耗时过长是这类方法无法回避的缺陷。利用随机服务系统理论 ,详细分析了机场终端区的飞行、管制程序和空域结构 ,建立其运营模型 ,最终得出计算公式 。

机场终端区风场精细结构的数值模拟研究

在中尺度数值预报模式WRF模式的基础上通过多层嵌套的方法,提高了模式的分辨率,使得最内层嵌套区域能够满足机场终端区的要求,实现了对机场终端区风场的数值模拟。选取上海浦东机场终端区做个例进行风场的数值模拟,并模拟了浦东机场发生的一次风切变天气过程,结果表明:数值模拟可以提取风切变的特征,并与风廓线雷达的结果相吻合,验证了该方法对机场终端区风场精细结构数值模拟的有效性,且数值模拟的空时分辨率均高于风廓线雷达的探测。

多机场终端区容流利用和分配建模与仿真

研究多机场终端区空中交通供需平衡问题,在多元受限的复杂约束下,给出一种容量利用和流量分配协同优化模型,模型通过最小化终端区内所有进离场航班的总延误损失,并引入航班延误损失系数作为航空公司协同决策的偏好信息,寻求最佳的容量利用和流量分配方案。实验仿真表明,模型不仅能使流量与容量协调匹配、充分利用资源,而且能使延误损失降到最小又能兼顾航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定、切实可行。

多机场终端区进场交通流建模与仿真分析

为了揭示多机场终端区交通系统拥堵机理,从多机场终端区交通流基本运行特征出发,定义了空中交通流特征参数。考虑空中管制员的反应时间,运用跟驰理论和局域先到先服务原则,建立了符合管制认知的进场交通流模型。结合某终端区实例,在模型的基础上运用NetLogo仿真工具构建三维运行场景,通过实验统计交通流宏观态势演化过程中数据,分析了交通流特征参数关系以及配流、调速对终端区运行容量影响,挖掘了交通流特性及其相变规律。仿真结果表明:1流量与速度密度乘积存在显著的线性关系,进场交通流存在明显相变与迟滞特征,可划分为自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;2配流、调速对终端区运行容量有显著影响。

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。

基于管制移交的多机场终端区离港航班时刻优化

针对多机场终端区飞行流量大,空域资源紧张的现状,结合基于航迹运行理论,提出基于管制移交间隔优化离港航班时刻的模型。模型以时刻调整成本最小化为目标,使离港航班在出港点处能够建立符合移交条件的纵向间隔,使用遗传算法求解,利用北京终端区下辖三座机场的历史运行数据验证模型的适用性。结果表明,优化后的时刻表可使98.15%的离港航班在出港点处建立符合移交条件的间隔,有效降低因不满足移交间隔造成的飞行冲突,提高航班流的有序性。

基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统设计

本文采用分布式人工智能Multi-Agent理论和方法,探讨多机场终端区空中交通运行的模式,以及航班、管制员与机场等多部门之间的协同工作模式。设计了多Agent的仿真系统模型,给出了航班Agent、管制员Agent和机场管制区Agent等关键智能Agent的具体设计模型,构建了基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统的整体框架和运行体系。为复现多机场终端区实际运行状况,实现多机场终端区空中交通智能仿真奠定了基础。

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长。开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿。通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性。

机场终端区航空器进离港排序研究综述

机场终端区具有飞行流量大、航空器密度高、空域结构复杂的特点,对进出机场终端区的航空器进行合理排序,有助于提高空域资源利用率,缓解空域拥挤,减少航班延误。对机场终端区航空器进离港排序相关研究进行综述。介绍航空器进离港排序的相关概念,从模型建立和求解两个方面对国内外研究进行了总结。重点阐述基于混合整数规划、图论法、Petri网的排序模型,进一步对精确式和启发式两类求解算法进行介绍。描述了进离港排序研究涉及的相关数据及来源,并提炼了未来研究方向。

机场终端区进离场交通流量优化管理

针对机场终端区流量拥挤时段出现的航班延误等现象,研究了一种利用进离场容量转换的方法对机场终端区流量进行管理的决策系统。分别针对飞机对的进场和离场情况建立进离场容量模型,将两者结合进行进离场容量转换并建立相应的进离场容量模型,对以上模型进行进离场容量转换分析和优化,并利用动态规划法对模型进行求解。以南京禄口机场为例进行案例验证,通过对验证结果的研究,确定决策系统能够提高机场跑道容量与需求的匹配度,降低总延误。

广州机场终端区“4.30”飑线过程的诊断分析和数值模拟

利用常规观测资料、多普勒天气雷达观测资料、风廓线雷达资料及NCEP/NCAR再分析资料,对2013年4月30日发生在广州白云机场终端区的飑线过程进行了诊断分析和数值模拟。结果表明:此次过程是由高空槽东移带动地面弱冷空气南下造成的;高分辨率WRF(Weather Research and Forecasting)模式较好地模拟出了这次飑线的形态和发展变化过程;飑线内部有较明显的倾斜气流,发展阶段内部以上升气流为主,成熟阶段强的上升运动主要位于600 h Pa以上,中低层则由于拖曳作用有显著的下沉气流;此次飑线过程有明显的地面冷池和雷暴高压配合,飑线的强度变化与地面冷池的变化存在明显相关,发展阶段雷暴高压出现在整个飑线的下方及后部,在成熟阶段其下方的正变压与后部的负变压呈对称结构。

上海机场终端区AMDAR资料系统及应用

介绍了民航华东气象中心开发的上海机场终端区AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料实时显示系统,简述了系统的基本原理和工作流程;并统计了AMDAR资料的分布特征,对机场出现的雷暴、大风、冰雪等天气进行了实例分析。结果表明:上海机场终端区AMDAR资料实时显示系统直观、实用,有效地提高该资料的使用率;AMDAR资料时空分辨率高,但分布不均匀,资料97.4%集中在00:00—15:00UTC时段和67.3%集中在4km以下的中低空区域;系统能够提供连续的高空风温分布,也能够捕捉到高空中小尺度天气特征,在某些天气过程中能够为短临预报提供良好的客观依据和辅助手段,具有一定的实用价值。

基于延误分配的多机场终端区航班排序模型

为了解决多机场地区日益严重的交通拥堵及大面积航班延误问题,提出了一种基于延误分配的多机场航班排序模型。通过分析多机场终端区结构及运行特性,充分考虑管制运行规则约束及终端区延误消耗限制等因素,保障延误消耗的可执行性,以加权延误最小化为目标构建了基于延误分配的多机场终端区航班排序模型,并设计了相应的遗传算法进行求解。仿真结果表明,该模型可有效减少航班延误并合理分配空中及地面等待延误。

多机场终端区进场航班排序方法研究

近年来,在交通需求量相对较大的区域,多机场现象已经十分普遍,由于多机场终端区存在空域结构复杂、机场密集性高、交通流量大等特征,使其成为事故高发的区域之一,对空中交通运行效率产生一定的影响,在此背景下,该文针对多机场终端区进场航班排序方法展开研究,为改善多机场终端区航班运行状态作出努力。

白云机场终端区一次热力对流诊断分析

利用白云机场气象观测资料和0.5°×0.5°的ERA-interim再分析资料,对2019年7月22日发生在白云机场终端区夏季的一次热力对流天气进行诊断分析,结果表明:西南低涡有利于西南暖湿气流的输送,中层气旋和低压槽使大气处于不稳定环境,地面存在中尺度辐合线,为对流提供抬升条件;白云机场上空大气层结不稳定,有能量锋区相配合,持续高温增大不稳定能量;涡度平流和散度场上正下负的配置,有利于触发次级环流,为对流发展提供动力机制。小尺度涡旋扰动不断过境,为雷暴持续性激发提供有利机制。CDM对流临近预报产品对该次热力雷暴预报效果良好。