基于随机Petri网的民机审定试飞实施流程建模与分析

审定试飞是民用飞机获取型号合格证书的重要活动,具有高成本、高风险的特点。研究审定试飞的实施流程有利于推动试飞工作有序进行,进而缩短试飞周期及降低试飞成本。目前对试飞流程的研究局限于流程描述与定性分析,缺乏对试飞流程的形式化建模与性能分析,无法检验流程中的关键环节。为解决上述问题,文中研究了审定试飞3个阶段的实施流程,并利用随机Petri网构建了该流程的仿真模型;通过建立与该模型同构的马尔可夫链,对实施流程进行了性能分析,识别出了流程中耗时较多的关键环节,进而分析了关键环节的实施速率对流程平均运行时间的影响。最后通过一个案例验证了模型与方法的可行性。结果表明,制造符合性检查环节与试飞数据处理环节是流程中耗时较多的关键环节,应将其作为流程优化的重点,同时提升上述两个关键环节的实施速率相比提高单环节速率,成本更低且流程运行效率提升幅度更大。

基于灰色/回归+马尔可夫模型的航班流量预测

合理准确的航班流量预测是制定相关管制方案和地面保障程序的前提。建立灰色/回归+马尔可夫组合模型进行航班流量预测,并以机场实际航班流量数据为例进行模型验证。首先使用灰色模型和多项式回归对航班流量的训练样本进行趋势性预测,选取精度高的模型作为趋势模型。其次用马尔可夫模型对预测结果进行修正并比较修正前后平均相对误差,结果表明,修正后的误差从1.07%降低到0.64%。最后对测试样本进行验证,其相对误差在5%以内,验证了模型的可行性。此研究可为机场及时调整管制方案、提高运行效率、保障运行安全提供理论依据。

关键链方法在飞行区作业编排中的应用研究

关键链方法是一种基于约束理论的项目管理方法,普遍应用于建筑、航天、国防、软件、制造等行业,能避免任务切换、帕金森定律、优先级等因素导致的时间和资源损失,在有限资源的情况下能促进项目在更短的时间内完成。该方法也同样适用于飞行区作业编排场景,如航空器引导、行李装卸、客舱清洁等,能综合处理作业需求与关键资源之间的约束,降低作业人员、车辆、物料、环境等关键资源冲突,提高飞行区作业资源的利用效率。通过对关键链方法的应用,可以改善飞行区的作业编排过程的许多实际问题,提高飞行区作业的编排效率、监控粒度和监控范围等,降低飞行区作业对航班放行的影响。

基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境,提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型,以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建,采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测,并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化,最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验,得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为11.79 min,低于其他基线模型和静态模型;且引入孪生数据驱动分析和修正后,紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明,模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互,并具有优良的预测精度和自适应性。

考虑客户满意度及飞行限制的无人机冷链配送路径优化问题

在无人机物流配送中,无人机常常受到限飞区等飞行限制的影响。考虑到冷链配送中存在客户时间窗及产品新鲜度的约束,文章在无人机载荷重量限制和飞行距离限制等约束的基础上,对无人机的传统绕行路径进行了优化,结合客户满意度做出等待决策或绕飞决策。以总成本最小化及客户满意度最大化为双目标,构建混合整数规划模型,并采用混合遗传算法求解问题。根据仿真模拟实验与传统算法的求解结果的对比,结果表明,该研究设计的算法在求解效果上优于传统算法,研究构建的模型可以在考虑客户满意度的同时有效降低配送成本,从而帮助企业更好地进行无人机配送路径规划。

基于卡车航班的多式联运研究

中国航空货运市场,虽然每年运输量持续增长,但收益水平增长缓慢,甚至出现亏损,增产不增收现象明显。这种现象的根本原因在于传统航空货运仍处于从机场到机场的运作模式,所提供的产品附加值偏低,传统航空公司基本靠价格战抢夺市场份额。文中主要针对此现实情况,基于卡车航班对传统航空公司发展多式联运展开探讨,结合价值链理论对传统航空货运业务转型升级的必要性进行了研究论证,对提质增效的具体路径给出了参考建议,同时对过程中的主要风险进行了系统分析,并有针对性地探讨了应对方案。

基于时间Petri网的航班延误链式反应模型构建

由于一架飞机一天要执行多个航班,使得航班之间存在前后衔接关系,因而一个航班的延误会波及到与之衔接的下游航班,造成航班延误链式反应。基于时间Petri网理论,对单架飞机执行多个航班提出了时间Petri网链式模型,并给出了具体算法,用于在初始延误时间已知的条件下,判断初始延误机场的下游机场是否出现航班延误并计算航班延误的时间。实例仿真及分析表明,航班延误链式反应波及的机场个数与飞机的初始延误时间存在一定的量化关系,机场可以参考这个量化关系,根据初始延误时间建立航班延误预警机制。

航空公司航班延误预警管理模型与分析

目前国内对航班延误状态的描述方法很多,缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也比较模糊。以航空公司的航班延误管理为研究目标,采用层次分析方法(AHP),提出了以航班延误率、平均延误时间及延误损失为评价指标的航班延误状态描述方法,运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测,通过仿真实验与结果分析,给出了航班延误预警管理的计算模型,为航空公司实施可控因素的航班延误的预警管理提供了理论与方法支持。

大型枢纽机场大面积航班延误预警方法研究

航班延误问题是近年来大型枢纽机场运行管理的一个难题,为了对航班延误波及情况做出较准确的预测,提出了带有权值调整的马尔可夫模型,给出了一种动态状态转移概率矩阵的计算方法。针对首都机场航班延误4个预警等级,以一小时为预警间隔预测了离港航班的延误率,仿真实验结果表明,在出现大面积航班延误的情况下,航班延误预测准确率平均在90%以上,为大型枢纽机场实施及时的航班延误预警管理提供了良好的方法支持。

基于系统层次灰关联分析理论的刮板链可靠性评价

为解决刮板输送机刮板链可靠性评价因素多、定量难的问题,将系统层次灰关联分析理论应用于刮板链的可靠性评价中,建立刮板链可靠性评价指标体系,运用系统层次灰关联分析模型,对3种刮板链的可靠性进行分析评价,分别给出了使用可靠性、固有可靠性和综合可靠性的评价结果.

矿用机载短运距刮板输送机的设计

讨论了矿用机载短运距刮板输送机设计中应注意的一些重要问题,包括主要参数的确定、主要零部件及装置的设计和选型,为矿用机载短运距刮板输送机的选型设计提供了参考。

一种小型自主飞行无人机系统集成设计研究

小型自主飞行无人机系统又称为空中机器人,泛指各种能够在空中自由飞行的无人飞行器系统,具有广泛的应用前景。论述了一种5kg小型自主飞行无人机系统的飞行平台的设计与实现、系统选择与集成、图像处理的方法、电磁兼容问题及解决措施等,最终成功地实现了自主飞行,并在“枭龙杯”中国空中机器人大赛上获奖。设计方法在无人机系统试飞和比赛中都得到了验证,证明是有效的。

基于注意力分配的管制员调配飞行冲突认知过程研究

发现和解决飞行冲突是保障安全飞行的关键环节,也是空中交通管制员的核心任务。为探索管制员在调配飞行冲突时的注意力分配情况,利用Tobii TX300眼动仪记录了20名被试在解决飞行冲突时的眼动数据。采用动态兴趣区划分的方法,将雷达显示界面划分为8个区域。通过马尔可夫链理论计算被试者在不同兴趣区间注视的一步转移概率和平稳分布。结果表明:无论是熟练管制员还是非熟练管制员对飞机标牌的关注度都要高于飞机本身,对进场飞机的关注度都要显著高于离场飞机;熟练管制员并不是一次注视就能获取足够的信息,需要多次连续重复的注视,非熟练管制员注意力分配不合理,对飞机信息关注过少,不能很好地判断冲突点位置,导致其管制效率较低。

融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM航班延误波及预测

连续航班中的延误波及往往会引起大规模的航班延误产生,提前对航班延误波及问题进行预测可以为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。本文首先对航班数据进行清洗与数据融合,针对空管部门实际航班运行情况提出强空间航班链数据集与强时序航班链数据集两种不同的构造方法;然后根据航班延误波及传播的空时特性提出融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制SimAM模块对空间特征进行提取,再用形变的长短时记忆网络(Mogrifier Recurrent Neural Network,MogrifierLSTM)对时序信息进行学习;最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上SimAM注意力机制后相比CNN-MogrifierLSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。

串联系统广义预测控制及在飞行控制中应用

给出了串联系统广义预测自校正控制器(CSGPC)。通过求取两组丢番图方程,优化串联系统的多步预测控制目标函数获得控制律,并针对飞行控制系统的纵向通道控制进行了仿真研究,验证了这种控制方案的优良性能。串联系统是一种复杂的控制系统,存在于工业过程以及航空航天过程中。因此将预测控制推广到串联系统具有重要的应用价值,为飞行控制系统中应用预测控制理论提供了一种先进实用的方法。

基于机场延误预测的航班计划优化研究

随着航空运输业的快速发展,航班延误及传播问题越来越严重.本文建立基于航班串的贝叶斯网络模型模拟航班延误波及和航班间延误的相互关系,揭示不正常运营条件对航班计划可靠性的影响.根据对航班运营可靠性的分析找出航班串中的薄弱环节,即关键机场,运用加权马尔科夫链模型对关键机场的整体延误状态进行预测,反映机场随机因素对航班串中延误传播的影响.从而更准确地预测航班延误状况,并根据预测结果对航班计划进行相应调整,以提高航班计划运营可靠性.

氢醌-双(β-羟乙基)醚工业品中相关杂质的气相色谱-飞行时间质谱定性研究

建立了气相色谱 -飞行时间质谱 ( GC-TOFMS)法测定聚氨酯扩链剂氢醌 -双 ( β-羟乙基 )醚 ( HQEE)工业品中相关杂质的方法。以 5 0 mg HQEE溶解于约 5 0 m L异丙醇中 ,选用 HP-5毛细管柱 ( 3 0 m× 0 .2 5 mm× 0 .2 5μm)进行分离并对其中所含相关杂质进行了定性研究 ,通过色谱保留值和质谱图的信息推断出HQEE样品中主要杂质。结果表明 :样品中三个主要杂质均可被准确定性为 HQEE的同系物 ,相对分子质量分别为 1 5 4、2 42和 2 86。根据合成工艺路线推测出杂质的结构。考察了样品合成过程中环氧乙烷的用量。该方法可及时解决 HQEE产品在合成工艺中出现的问题 。

基于灰色马尔柯夫模型的严重飞行事故频数预测

根据严重飞行事故的发生频数具有趋势性和随机波动性特点,采用结合GM(1,1)模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法,进行严重飞行事故频数的趋势性分析和状态预测,结果表明:灰色马尔柯夫预测模型对严重飞行事故频数的预测结果更科学、更精确。并用灰色马尔柯预测模型,预测世界定期客运航班严重飞行事故频数,其相对误差小于灰色模型预测结果。

基于区块链技术的航班协同运行保障系统架构设计

在民航领域的航班协同运行保障过程中,传统的信息共享方式存在数据外泄、记录篡改、数据难追溯、数据难监管、隐私难保护等问题,提出一种由机场、航空公司、空管以及地服公司协同参与的区块链架构——航班信息共享链架构。根据航班运行过程中的实际流程与需求,从层次结构、网络结构、访问事件监管机制与多通道设计四个方面设计该架构,进而形成一种新型航班协同运行保障系统架构。实验结果表明,该架构不仅能够满足航班协同运行保障系统需求,还减少了单节点存储容量,更好地实现了航班协同保障参与方之间的动态信息共享。

机场调度的队列模型及延误研究

论文讨论了机场航班延误的严重性。基于机场航班排序理论的研究,采用马尔可夫(Markov)链的C-K方程理论建立机场服务队列模型。用模型对飞机进场和离场的时间延误进行预测,仿真实验再现了时间延误概率分布图。由此证明,该模型能直观反映航班延误情况。进一步根据延误情况去制定航班排序策略,是一个有效的办法。