Weekly Fleet Assignment Model and Algorithm

A 0-1 integer programming model for weekly fleet assignment was put forward based on linear network and weekly flight scheduling in China. In this model, the objective function is to maximize the total profit of fleet assignment, subject to the constraints of coverage, aircraft flow balance, fleet size, aircraft availability, aircraft usage, flight restriction, aircraft seat capacity, and stopover. Then the branch-and-bound algorithm based on special ordered set was applied to solve the model. At last, a real- wofld case study on an airline with 5 fleets, 48 aircrafts and 1 786 flight legs indicated that the profit increase was ￥ 1 591276 one week and the running time was no more than 4 rain, which shows that the model and algorithm are fairly good for domestic airline.

基于深度强化学习的无人机线路及航迹协同规划

为优化物流无人机(UAV)的配送线路以及航迹协同规划,在地理信息系统(GIS)栅格化基础上,考虑调度中心、客户和地面遮蔽物的位置空间分布,以及它们的坠落代价差异,提出一种UAV配送线路以及航迹协同规划的双层规划模型;根据问题特征,设计一种基于深度强化学习(DRL)的2阶段混合算法,在第1阶段利用DRL算法生成多架UAV访问客户顺序的配送线路,再将A*算法嵌入其中,据此在第2阶段搜索每架UAV的可行最短航迹;结合算例,给出最佳UAV配送线路及其航迹方案,分析参数的变化对模型的影响,并与传统智能算法比较,验证所提模型的科学性和有效性。结果表明:对于6 km×6 km区域内30客户点规模的算例,设置人机的坠落代价阈值为1.4时,完成配送任务需要5架UAV,总飞行里程52.5 km;与多种传统智能算法相比,求解时间从少到多依次排名为DRL、遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)和粒子群算法(PSO),在大规模算例上,DRL的规划结果UAV运行成本更低,其平均解和最差解远优于智能算法。

基于动力特征模板的无源探测主动段弹道估计

针对单飞行器采用无源探测手段对拦截弹主动段进行弹道估计的问题,提出一种基于动力特征模板的多模型自适应无迹卡尔曼滤波(MMAE-UKF)算法。在观测信息不完备的条件下,通过引入拦截弹动力特征模板,将飞行程序角模型设计参数与发射方位角增广为目标状态分量,基于程序角模型和动力特征模板构建非线性MMAE模型集,采用MMAE-UKF算法对拦截弹的程序角模型和设计参数进行辨识,同时对拦截弹主动段运动状态进行估计。仿真结果表明,算法能够快速准确辨识出拦截弹主动段采用的程序角模型及设计参数;与传统的增广状态滤波算法相比,运动状态估计误差显著减小,滤波稳定速度大幅度提高。

航母作战部署中的舰载机出动规划模型

为完成航母作战部署过程中的舰载机出动架次优化,采用规划模型来平衡部署中的母舰航行需求和舰载机出动需求。首先,改进原有的非线性规划模型,将目标改进为最大且均衡使用航空兵力;其次,提出一种新的转向方式,即剩余航程等分点转向方式;最后,开发一个利用遗传算法求解规划模型的图形化界面计算工具,利用该工具计算对比了2种目标函数和3种转向方式对于舰载机出动架次决策的影响。计算结果表明,模型和工具可行,剩余航程等分点转向方式总是优于原有的转向方式。

分阶段多航空公司竞争下航班频率研究

航班频率是航空公司航班计划的核心内容,也是飞机指派及机组排班等运行计划的基础。本文首先以航班频率、平均票价、机型指数为参数,建立目标航空公司市场份额模型;然后由目标航空公司的运力供给,以利润最大化为目标,建立航班频率的混合整数规划模型,并利用ILOG软件求解。最后通过实例说明了这种方法在航班频率研究中的应用。

飞机排班数学规划模型

分析了国内航空公司普遍采用的单枢纽线性航线结构以及飞机排班工作流程和要求,研究了描述飞机排班问题的数学模型构造方法,引入"航班节"的概念,将一个具体的飞机排班问题归结为三种典型排班模式中的一种,即基于飞机调度指令要求的排班问题、基于最少需用飞机数的排班问题、基于飞机使用均衡要求的排班问题。应用结果表明平均每架飞机分配的航班任务时间与期望飞行时间的偏差仅为4 8min,而且得到飞机排班方案的时间不到23s,因此此飞机排班模式是解决单枢纽线性航线结构下的飞机排班问题的一种有效方法。

航班排班中航班串生成与筛选问题的算法与实现

针对国内航空公司运营特点,提出了分3步完成航空公司单日航班运营方案的编制:首先运用深度优先搜索算法生成可行航班串;然后以使用飞机数最少为目标,建立0-1整数规划模型对可行航班串进行筛选;最后以筛选后的航班串作为航班运营方案。通过一个算例的分析说明了该方法的应用。

超压气球平飞阶段昼夜温度特性分析

针对长航时超压气球平飞过程的昼夜温度特性,全面考虑所有辐射量和气球体积变化量,建立热力学模型;编写仿真计算程序,通过数值仿真的方式对气球昼夜温度特性进行研究;仿真结果与飞行试验实测结果进行对比,验证了仿真程序的可用性,证明全面考虑辐射量及球体体积变化量的仿真结果更符合真实情况;通过仿真分析发现云层环境、飞行地点对气球长航时飞行过程中的昼夜温度特性有较大影响。研究结果和仿真程序可用于长航时超压气球温度特性的仿真计算。

飞机路线恢复问题的两阶段随机规划方法研究

针对飞机故障修复时间的不确定性,建立了飞机路线恢复的两阶段随机优化模型:第一阶段模型为飞机资源指派模型,以延误和取消成本之和最小为目标函数;第二阶段补偿模型根据飞机故障修复时间的随机情景,以航班时间重排恢复策略的期望成本最小为目标函数。针对随机模型的结构,设计随机启发式算法。算例结果表明,采用随机模型和算法可以有效地提高不正常航班恢复方案的可行性,比确定型模型节约5.8%左右的恢复成本。

考虑临近空间零控交班的指令修正中制导研究

针对临近空间高超声速目标防御问题,根据目标特性提出了空基巡航段防御方案。在此基础上考虑临近空间防御特点进行中末制导交班问题分析,提出交班点性能指标,并得出连接中末制导阶段的有效零控拦截交班区域(零控交班)。结合模型预测静态规划理论与防御飞行器中制导终端状态约束条件,推导了最优控制问题的解析算法并将其作为防御飞行器的指令修正制导律,针对不同任务情况进行了数值仿真。仿真结果表明,零控交班区域分析结果可满足终端小速度比交会条件。设计的中制导律在显著提高计算效率的同时满足零控交班约束,且经过Monte Carlo仿真表明对初值扰动具有较强的鲁棒性。

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题,以最小化航空公司和乘客损失为目标,构建了延误航班的重排模型。兼顾航空公司和乘客的利益,通过研究航班干线、VIP乘客和大飞机等因素对航班重排的影响,构建了目标函数,其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场航班进港延误成本三个要素;同时,以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束,建立了0-1整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试,运用Lingo软件对所建模型进行求解,得到了优化的机场航班重排时刻表,并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析,结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求,也能相应地减少航空公司的损失,从而验证了模型的合理性。

超压气球上升过程温度与动力学特性仿真分析

针对带加强筋的超压气球,分析上升过程热环境及受力状态,建立热力学与动力学模型并分析其耦合关系。基于MATLAB开发仿真程序,对超压气球进行仿真分析。分析了气球上升过程中高度、速度、温度变化特性,数据表明上升过程中的热力学环境和动力学特性都对球内气体温度有重要影响,气球上升速度和球内气体温度相互耦合并与自由浮力系数存在相关性。飞行试验实测数据验证了仿真结果的准确性。理论分析结果和仿真模型可为后续超压气球设计和飞行试验提供指导。

飞行仿真系统的软件设计方法研究

针对现代飞行仿真系统的复杂性和紧耦合性,首先按照一般意义对飞行仿真系统进行了功能模块划分,然后在系统和分系统两个层次上讨论了飞行器仿真软件开发的构架,引入了数据通道的概念,作为解决软件模块间数据接口问题的基本方法,最后通过编程验证了其可行性与合理性。

倾转旋翼机短距起飞单发失效着陆的轨迹优化

为进一步改善倾转旋翼机短距起飞单发失效后着陆轨迹优化的操纵策略,建立适用于倾转旋翼机单发失效后轨迹优化的增广飞行动力学模型并进行计算分析.首先,在基本纵向刚体模型的基础上建立关于操纵量的代数方程和微分方程组,形成增广飞行动力学模型,从而能反映出旋翼拉力系数、后倒角与驾驶员操纵杆量之间的关系,同时也能在轨迹优化中考虑到操纵系统特性对操纵量变化速度的限制,避免操纵量在优化过程中跳跃不连续;然后,采用直接转换法将着陆过程中的最优操纵策略和最优轨迹问题转化为非线性规划问题,并使用序列二次规划算法进行求解;最后,以XV-15倾转旋翼机为例,计算了短距起飞单发失效后安全着陆的最优解,并与相关文献数据进行对比.结果表明,在飞行路径、地速、旋翼转速和俯仰角的变化趋势与文献基本一致的情况下,需用功率、拉力系数与纵向周期变距杆位移等变化更加柔和,此外优化结果还包含了现有方法无法得到的操纵量和操纵速率信息.由增广飞行动力学模型得到的轨迹优化结果可以为单发失效时驾驶员实施安全着陆提供更多有用的依据.

基于MPSP算法的高速飞行器上升段制导研究

针对高速飞行器的上升段制导问题,提出了一种基于模型预测静态规划(Model Predictive Static Programming,MPSP)算法的自适应制导方法,实现了在存在不确定情况下高速飞行器对期望末端状态的高精度制导。MPSP算法在求解带末端约束的两点边值问题方面具有高效性,能够实现飞行过程中制导指令的快速计算。此外,考虑到MPSP算法是一种依赖于模型的算法,而复杂多变的大气环境带来了气动参数的不确定性。采用带遗忘因子的递归最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)在线地估计综合升力系数和综合阻力系数偏差,对模型进行偏差修正,提供了制导方案的自适应性。仿真结果表明,该制导方案能较好地完成飞行任务。

多目标飞机和旅客恢复分阶段启发式算法

为了恢复非正常航班,同时降低成本和提高恢复效率,为航空公司进一步提升利润空间,从整体角度考虑建立了飞机和旅客流综合恢复模型。模型不仅以最小化显性恢复成本为目标,并且从旅客心理角度出发,以隐性旅客失望溢出成本最小化为第二目标。该多目标规划模型考虑多机型、航班串指派、航班序列时间限制、飞机定检、旅客OD对、旅客行程安排等条件。针对模型特点设计分阶段启发式算法,分为构建初始解、修复可行解和改善优化解三个阶段,通过不断迭代寻求较优解。引用上海航空公司数据进行算例测试,并设计两种不同干扰情景有针对性地加以恢复。结果和手动顺延方案相比,恢复成本分别降低20.482%、39.852%,恢复效率分别提高33.33%、51.22%,表明该算法和模型能有效整合飞机和旅客两种资源,为航空公司自动化恢复系统服务。

基于GD-GEP算法的航空发动机振动监控

针对传统基因表达式编程算法(GEP)在进行函数挖掘时易陷入局部最优以及收敛精度不高等问题,提出了一种基于基因多样性的GEP算法,该算法采用基于基因多样性的初始种群生成策略,引入了种群更新策略,使得种群基因多样性增加;仿真试验表明,该算法具有更好的全局搜索能力和更高的解精度;基于某型飞机飞行数据记录器记录的飞行数据,利用GD-GEP算法进行航空发动机模型辨识,将辨识得到的模型用于发动机振动值监控,真实的振动故障数据验证了该方法能够成功监测到振动故障。

DRS－90航管雷达模拟机机长位子系统的研制

阐述了ＤＲＳ－９０航管雷达模拟机系统的基本结构，说明了机长位于系统的任务及在计算机上实现的技术特点，介绍了机长位的时序控制、接口设计及软件结构。

中美航线飞越北极最短时间

利用把不定长转化为定长和建立数学模型的方法,借助空间立体图形、函数、控制测量学、计算机编程及物体间相互运动等知识,解决了从北京到底特律飞行航线最短,应用于实际中。

飞机飞行管理优化问题

建立一个在约１００００ｍ高空的边长为１６０ｋｍ的正方形水平区域内，飞机飞行管理的数学模型，并用网络法求解该模型。用ＦＯＲＴＲＡＮ语言编程在ＡＴ－３８６计算机上对设例数据进行运算，得出该模型的最优调整方案为：新进入的第６架飞机顺时针偏转８．４４８°，可以避免撞机。