西南地区某机场跑道中段道面沉陷区的检测与评价

对西南某机场跑道部分区域沉陷变形的情况进行专项调查,找到沉陷区域并评价其严重程度,帮助机场运营管理单位掌握飞行区道面状况。首先将跑道检测区按照沉陷程度分为十个闭合水准线路,分区测量点位高程;再将高程数据与设计数据对比分析,运用Surfer、Matlab软件制图呈现和计算跑道沉陷程度;结合道面纵、横坡坡度的改变判断跑道的适用性。评价结论为跑道沉陷部分体积约2700 m~3,约20%测量区域的横坡坡度不符合要求,为避免沉陷情况加剧,应在道面维护工作上做出相应应对措施。

变暖背景下砾石换填对多年冻土区机场跑道下地温场的影响

受气候变暖影响,东北北部地区冻融灾害频发,对寒区工程设施造成了重要影响。地基温度场的研究是分析与解决工程基础冻融灾害的重要手段。文中我们以漠河机场跑道为对象,通过有限单元法研究了洁净砾石换填对机场道基温度场的影响,并对运行30年内道基温度场进行预测。结果表明,换填使季节最大冻结深度(MSF)增加,且换填对道基下MSF的水平影响范围在道面中心线两侧30 m左右。之后,通过比较不同换填深度(1.5(顶)~3.5(底)、1.5~4.5、1.5~5.5和1.5~6.5 m)的道基温度场变化,发现:换填底部深度达到4.5 m时,MSF变化的速率开始减小。最后,根据IPCC第六次评估报告(AR6)未来100年间不同气候变暖速率模型模拟研究了无换填与不同换填深度下的MSF可能变化。结果发现,到2100年,在SSP2-4.5情景下,未换填及不同换填深度的道基下MSF分别为1.63、1.86、1.84、1.84和1.84 m。因此,利用换填法来减少跑道冻融灾害时换填深度应至少达到4.5 m。同时,应加强漠河机场道基地表水与该跑道区地下水的防排水设施建设与维运。研究结果有助于进一步认识换填对多年冻土和活动层水热状态的影响,可为解决道基冻胀和融沉问题提供重要科学依据。

基于时频分析的机场跑道平整度评价方法

机场跑道平整度是道面评价的重要内容,目前常用的平整度评价方法无法确定不平整在跑道上的分布情况,也无法针对不同机型飞机的滑跑安全性进行分类评价。基于此,提出了一种基于时频分析的跑道平整度评价方法。基于飞机三自由度动力模型,采用参数化分析方法对飞机以不同速度在具有不同振幅、不同波长的不平整跑道上滑跑时飞机重心处竖向加速度均方根分布特征进行统计分析;反算飞机重心处竖向加速度均方根为0.25g和0.4g时对应的跑道不平整信号的振幅、波长与滑跑速度,建立基于跑道不平整信号频域信息与飞机滑跑速度的飞机滑跑安全振动判断曲面;采用S变换方法对机场跑道高程进行时频分析,得到跑道不同位置处不平整信号的波长与振幅分布曲面;分析飞机在跑道上不同位置的滑跑速度,以坐标位置代替滑跑速度,形成基于跑道不平整信号频域信息与跑道位置的飞机滑跑安全振动判断曲面;与S变换获得的曲面叠加,得到基于时频分析的跑道平整度评价曲面。与现有评价方法相比,所提方法可以对跑道具体位置的平整度情况进行评价,并能够根据不同的机型对跑道平整度分级评价。

机场跑道道面沥青混凝土不停航施工技术

混凝土的性能会对机场跑道道面施工质量产生决定性影响。首先对机场跑道沥青盖被施工工程的基本情况进行介绍,详细分析了SBS改性剂沥青混合料的试验方法、过程以及试验结果。通过对施工现场的沥青混凝土性能进行抽检,发现各项性能指标都能够满足设计要求。最后对混凝土不停航施工技术中的关键过程进行分析,旨在积累相关施工技术经验,为类似工程项目提供有效借鉴。

软土地区双线盾构下穿机场跑道沉降规律研究

研究目的:本文依托天津地铁Z2线下穿滨海机场工程,在考虑机场不停航的情况下,对软土地区双线盾构隧道下穿机场飞行区引起的跑道沉降进行分析,探究盾构埋深及深孔注浆圈厚度对跑道沉降的影响,以得到合适的盾构埋深及深孔注浆圈厚度,并深入分析其对跑道沉降影响的规律特性。研究结论:(1)增大盾构隧道覆土厚度和管片周围深孔注浆圈厚度能有效地减小跑道沉降及差异沉降率,但对沉降的减小效果并非随注浆圈厚度增加而愈加有效;(2)双线隧道开挖完成后,道面横向沉降曲线呈现“V”形沉降槽,由于前后线施工叠加效果,最大沉降位置偏向后施工隧道一侧;(3)同一埋深下,后线施工对跑道最大沉降的影响小于前线隧道对跑道沉降的影响,且随着注浆圈厚度的增加,后线施工对跑道沉降的影响越来越小;(4)随着双线隧道先后掘进,机场道面的差异沉降率呈现先增大、再减小的趋势,后趋于稳定;(5)本研究结论可为软土地区双线盾构下穿机场跑道类似工程中的盾构埋深及深孔注浆设计提供参考依据、施工指导。

基于最小封控时间的机场跑道毁伤评估方法

以打击后的机场跑道为背景,解决对敌方机场毁伤评估问题,建立最小封控时间窗口搜索模型以及基于封控时间构建跑道毁伤评估标准,利用改进的免疫遗传算法求解模型。考虑到遗传算法盲目性和只能求解近似解的特点,引入免疫过程并增加记忆单元,解决过早收敛和近似最优解问题。通过仿真对比,所提出的算法能够有效搜索跑道的最小封控时间窗口,支撑评估机场毁伤程度,通过改进免疫遗传算法,有效提升搜索效率的同时避免陷入局部解,并求解真正的最优解。

基于图像处理技术的机场跑道胶痕检测系统

针对目前机场跑道胶痕检测方法效率低下和精度不足等问题,设计一套基于图像处理技术的机场跑道胶痕自动检测系统。首先,利用自适应阈值和滑动窗口,采用一种基于噪声判断规则的胶痕图像滤波算法,提高去噪能力;然后,引入小孔成像和Metropolis准则提高麻雀搜索算法的搜索能力和收敛速度,并利用改进的麻雀搜索算法优化K-Means进行胶痕分割,提高分割精度;最后,搭建实物平台,验证系统的可行性和有效性。实验结果表明,在处理多维函数时,改进麻雀搜索算法收敛精度和速度分别提高0.6和5量级;去噪胶痕图像的SSIM可达到0.7;改进图像分割算法可精准识别跑道胶痕。该系统具有良好的适应性和抗干扰性。

基于机场跑道异物智能探测与清扫系统研究

科技的发展,对机场跑道异物的探测与清扫提出了新的需求。为了减少机务工作强度和提高飞航安全,探索研究以机场FOD巡检机器人、远程监控平台为主要载体,通过研究多源信息融合的自主导航、高精度定位及路径规划、信息融合体系结构等关键技术,设计机场跑道异物智能探测与清扫系统。系统依靠视觉传感器来识别跑道异物,定位导航单元判别跑道上异物的方位,进一步告知控制执行系统,形成新的导航决策方案,做到了巡检机器人通过自动导航控制抵达异物附近时,启动清扫装置,完成异物清扫工作,减少跑道异物对飞航安全的威胁。

FBG技术监测分析机场跑道沥青加铺层反射裂缝扩展过程

反射裂缝是导致机场跑道加铺层失效的主要病害之一。为分析机场水泥跑道沥青加铺层反射裂缝扩展过程,本文基于光纤布拉格光栅(FBG,fiber Bragg grating)传感技术,提出了可用于实时监测机场水泥跑道沥青加铺层反射裂缝扩展过程的柔性FBG传感器封装方法,并对研发的FBG传感器进行了标定。基于室内组合梁试验,分析了机场水泥跑道沥青加铺层复合结构反射裂缝扩展过程,包括微裂纹萌生与积累、反射裂缝扩展、反射裂缝贯通3个阶段。在反射裂缝扩展初期,FBG传感器中心波长增长速率相对较小;随着反射裂缝逐渐扩展,FBG传感器中心波长迅速增大。结果表明,柔性FBG传感器全部存活且性能完整,验证了其在实时监测机场水泥跑道沥青加铺层反射裂缝扩展过程中的可行性。

强夯法在机场跑道地基处理中的应用

在我国现代化社会经济的快速发展中,人们对于出行安全、出行效率有了越来越高的要求,机场工程的建设迎来了新的机遇与挑战,在机场工程的地基施工环节,面临着较为复杂的地基条件,要加强对机场跑道地基的规范化处理,利用强夯法,提高机场跑道地基处理的水平,确保地基土体的均匀性和较强的强度,消除不均匀沉降等安全风险。介绍了机场跑道地基处理中使用强夯法的优势,分析在机场跑道地基处理中应用强夯法的技术要点,并提出强夯法应用过程中的注意事项。

机场跑道高填方工后不均匀沉降分析

机场跑道建设时难免会涉及土方填筑工序,高填方施工后都会出现不同程度的不均匀性沉降问题。以某机场新建跑道为研究对象,在分析工程基本情况以及地质条件的基础上,明确了不均匀沉降的主要监测内容,包括原地面沉降监测和完成面沉降监测。结果发现原地面的不均匀沉降更显著,且沉降量较大,完成面的沉降相对较小且比较稳定。最后结合实践经验提出了强夯处理法和压注灌浆法,以提升机场跑道高填方工后的沉降问题,能够达到显著的效果。

某机场跑道修复施工方案与质量控制

为解决机场跑道修复施工质量问题,以西北某机场扩建工程项目飞行区道面工程为例,对机场跑道修复施工进行研究,提出做好施工准备、合理开展跑道基层施工、科学实施跑道面层施工等要点,并采用强化工程管控、落实不停航施工要求、控制施工材料等措施,提升机场跑道修复施工整体质量,以期为相关工程提供参考。

机场跑道重载沥青混合料施工质量控制

机场跑道良好的道面质量是机场正常运营的保障。如何针对机场跑道受力特点和性能要求,选择合适的沥青材料,是目前研究的重点。基于沥青新材料研究和应用的突破,分析不同沥青类型、沥青混合料类型、压实度关键因素对沥青混合料性能的影响,提出采用重载沥青作为机场沥青混合料的结合料,以及SMA沥青混合料施工质量的控制措施,来保证机场跑道沥青面层的力学性能要求和耐久性能要求。

机场跑道区清淤回填砂振冲密实施工技术探究

本文依托深圳三跑扩建工程对于机场跑道区清淤回填砂振冲密实的施工技术开展应用研究分析。振冲施工前应对回填砂料进行抽检,根据颗粒级配进行可振冲性分析,确定砂料采用振冲密实法加固的“适宜数”,并选取适宜的振冲方案。采用多种手段确定振冲施工的间距和深度,并据此展开振冲施工典型试验研究。研究表明:回填地基采用无填料振冲可以取得较好密实效果,施工过程中宜控制间距,确定振冲间距时可考虑双点或多点共振叠加效应影响;对于孔隙水为海水的回填砂层,振冲施工结束后期,其强度增长具有时间效应。

基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法

及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据6种不同分辨率的特征图生成6种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前5种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。

联合Self-attention与Axial-attention的机场跑道裂缝分割

机场跑道裂缝形态多样、方向各异、长短不一且粗细不均,通常不具有统计规律。现有的各类裂缝分割算法难以在此类复杂场景中落地。针对上述问题,提出了联合self-attention与axial-attention的机场跑道裂缝分割网络(CSA-net),通过引入自注意力模块、轴向注意力模块、可变形卷积模块,提取裂缝的局部特征和全局语义特征。通过transformer decoder还原特征图的原始尺寸,融合了不同尺度间的分割结果,保留尽可能多的细节信息,使得CSA-net有更好的分割精度。在机场跑道实拍的数据集上进行的测试表明,针对裂缝的像素级分割指标F1-score达到了78.91%,高于目前各类裂缝分割算法。

基于功能恢复时间的机场跑道目标毁伤评估方法

机场跑道毁伤效果的评估及功能恢复时间在作战评估领域具有重要意义。以子母弹联合火力打击机场跑道为背景,以打击机场跑道的效益为出发点,对机场跑道的毁伤评估标准和方法进行了研究。首先,分析了打击机场跑道的主要目的在于封锁,跑道的毁伤评估标准应重点体现其时间效益;然后,分析得出结论:计算最小升降窗口只能得到是否达到封锁机场的目的,需计算最优升降窗口才能得到机场功能恢复时间;进而提出了一种方向搜索算法,可搜寻打击后机场跑道上的最优升降窗口,并进行了算例分析。提出的方法可为战场机场毁伤评估和跑道修复提供参考。

机场跑道内爆炸毁伤效应及工程化函数模型

针对反跑道弹药战斗部对机场跑道内爆毁伤效应评估的需求,为系统开展机场跑道在装药内爆载荷作用下的毁伤效应研究与构建工程函数模型,在量纲分析的基础上开展不同装药质量、不同装药埋深下的机场跑道内爆毁伤实验和数值仿真,探究装药量和装药埋深对机场跑道毁伤形态以及毁伤场参数的影响规律。研究结果表明:装药量一定时,有效毁伤半径Red随装药埋深的增加呈先增大、后减小的趋势;装药埋深一定时,毁伤效应参量随装药量的增加而增大;装药量和装药埋深的最适匹配可达到理想的毁伤效果。基于实验与数值仿真研究获得的弹坑形态和裂纹特征与跑道内爆炸作用机理分析,提出将毁伤模式和毁伤场特征参量相结合的评估方法来有效表征多层混凝土介质内爆毁伤效应,采用敞坑、隆起和隐坑3种毁伤模式来描述跑道的破坏形态,采用特征参量弹坑半径Rc、有效毁伤半径Red、最大爆腔半径Ric,以及弹坑深度H定量描述跑道内爆毁伤场区域;结合大量仿真和实验数据拟合得到机场跑道内爆毁伤模式和毁伤场特征参量的工程化函数模型,可对机场跑道内爆毁伤效应进行快速预测。

机场跑道运行配置研究综述

机场跑道运行配置受到跑道系统布局、天气、交通需求等多因素耦合影响,使其具有高复杂度,而当前依赖管制员主观经验的跑道配置决策难以释放当前跑道系统可用时空资源的服务潜能。在此背景下,开展跑道运行配置决策技术研究能够为机场跑道动态运营和跑道时空资源分配等提供参考。梳理了机场跑道配置决策的一般流程,重点阐述了跑道配置决策的各类影响因素作用机制以及前人对其的研究情况。同时将现有研究方法划分为基于运行规则的方法和数据描述性方法,并介绍了每种方法的优缺点,最终对机场跑道配置决策未来需要重点研究的方向做出了展望。

改进YOLOv5的机场跑道异物目标检测算法

针对机场跑道异物(foreign object debris,FOD)在图像中目标占比小,特征不明显,经常导致误检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv5的FOD目标检测算法。改进多尺度融合与检测部分,融合高分辨率特征图增强小目标特征表达,移除大目标检测层以减少网络推理计算量;引入轻量高效的卷积注意力模块(CBAM),从空间与通道两个维度提升模型关注目标特征的能力;在特征融合阶段采用RepVGG模块,提高模型特征融合能力的同时提高了检测精度;采用SIoU Loss作为损失函数,提升了边框回归的速度与精度。在自制FOD数据集上进行对比实验,结果表明:该方法在满足实时性的条件下,实现了95.01%的mAP50、55.79%的mAP50:95,比原算法YOLOv5分别提高了2.78、3.28个百分点,有效解决了传统FOD检测误检、漏检问题,同时与主流目标检测算法相比,提出的改进算法更适用于FOD检测任务。