Risk Assessment of Aircraft’s Lateral Veer-off the Runway Surface during Landing

This article presents a methodology to determine the risk of aircrafts lateral runway excursion during landing via mathematical risk modeling. In addition, the methodology is demonstrated by means of detailed calculation of the lateral runway excursion risk value during the landing of the aircraft Airbus A310-200, in view of the maximum landing weight and the appropriate range of landing velocities according to the International Civil Aviation Organization specification. Obviously, the calculation demonstrates that the developed math solutions and equations presented herein are powerful tools to evaluate the risk of lateral runway excursion of the majority of aircrafts and for any airport. The method is also applicable to assess the residual level of risk at any specific airport and its deviation compared to the recommended safety level. Consequently, the presented mathematical solutions to determine the risk rate of lateral runway excursion during landing offers airports’ operational and safety management departments a viable tool so that appropriate measurements could be adopted. Finally, it is a methodology not only to assess the risk but also to determine the appropriate runway width.

不平整跑道激励下飞机起落架随机响应及可靠性分析

采用非线性二自由度系统构建了飞机起落架模型,通过时域噪声刻画了不平整跑道对飞机起落架系统的随机激励,并引入路面不平度系数描述了跑道的不平整程度;基于飞机起落架模型响应的概率密度函数及其统计量,开展了不平整跑道对飞机起落架系统影响规律的研究。应用随机可靠性分析方法以及人体振动舒适性理论,通过建立安全域和舒适域与系统响应之间的关系,分析了起落架模型在不同路面不平度系数下的可靠性,并对乘客舒适性进行了评价。研究结果表明:路面不平度系数越大,系统状态变量的波动越剧烈,系统的可靠性和舒适性与路面不平度系数呈一定的负相关性;在路面不平度系数较小的情况下,系统平均首次穿越时间以及舒适性受随机扰动的影响更加显著。

基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测

国内外相关研究表明,航空器着陆跑道占用时间(aircraft arrive runway occupation time,AROT)是影响机场跑道容量的重要因素,对跑道占用时间的准确预测有利于更准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对AROT进行预测,针对CNN容易陷入局部最优等缺点,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对CNN相关参数进行优化。数据采用航空器快速存取记录器(quick access recorder,QAR)的记录作为数据源,涵盖机场数目为34个。根据QAR数据分析AROT影响因素,构建了SSA-CNN预测模型。对QAR数据分析表明AROT与滑行距离、落地气温、跑道入口速度、快速脱离道数量、脱离速度关联性较强,与航空器重量、风速、风向、脱离道角度等影响因素关联性较低。根据影响因素的关联性采用CNN预测模型均方误差为18.35,而优化后的SSA-CNN预测模型均方误差为17.31,预测结果可以为机场评估跑道容量提供参考。

基于位置误差模型的机场侧向跑道碰撞风险评估

针对侧向跑道相关运行模式下航空器进离场安全间隔问题进行碰撞风险评估。为保证航空器之间的安全运行,对机场侧向跑道运行模式进行分析,计算两跑道航空器之间的动态间隔,并考虑导航误差、速度误差等因素建立位置误差碰撞风险模型。以成都天府机场侧向跑道为例,利用MATLAB软件对航空器间的碰撞风险进行仿真,并进一步得到碰撞风险值与侧向跑道汇聚交叉角度的关系。仿真结果表明:在起降相关运行模式下,当终端区航空器起始水平间隔距离为6 km,侧向跑道交叉角度为90°时,总的碰撞风险为5.14×10^(-9),满足航空器之间安全水平要求,且随着侧向跑道汇聚交叉角的增大,跑道上两架航空器的碰撞风险逐渐减小。

机场智慧跑道的内涵拓展与功能系统

传统采用人工巡检、经验决策的机场跑道管控模式,难以适应现代机场高性能服役、高安全运行的现实需求。随着传感器、物联网、人工智能等新兴技术的发展,以及民航强国战略实施和“四型机场”加速推进的引领下,融合道面运行管理和在线感知的智慧跑道,已逐渐成为前沿科技和重大战略的交汇点,是机场跑道未来的发展趋势和热点。文章提出了智慧跑道的内涵和特征,明晰智慧跑道相对智能跑道的继承与拓展关系,在结构安全、运行安全与维护决策方面将智慧跑道功能具化为风险实时预警、性能在线评估、诱因精准分析、态势精准预测、养护智能决策五大功能,并结合机场跑道系统动力学思想阐述其实现路径。系统平台作为智慧跑道的载体,面向于实际应用在智能跑道基础上重点融合在线感知模块与日常巡检、维修等业务模块,搭建基于二、三维地图联动的智慧跑道全寿命周期管理平台,并依托高高原地区的日喀则定日机场和极寒地区的漠河古莲机场,实施机场智慧跑道的应用示范。

基于QAR着陆数据的跑道状况等级评估方法

跑道状况等级是飞机安全着陆的一个关键信息。为了进一步提高跑道状况评估的准确性和及时性,提出一种利用飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)数据快速评估跑道状况等级的方法。首先,根据飞行数据特征从繁多的数据中提取模型所需输入参数;其次,建立基于QAR数据建立飞机采用自动刹车着陆的动力学模型,并计算不同跑道状况等级对应的理论着陆距离;最后,将实际着陆距离与不同的跑道状况等级对应的理论着陆距离作对比,确定跑道状况等级。利用波音738和空客A320的QAR着陆数据分析某机场的跑道状况等级,并与该机场的雪情通告进行对比,验证了模型的准确性。研究成果可用于未来航班的着陆距离预测,为飞行员选择合适的刹车等级提供参考。

考虑空域时空特性的动态多跑道使用策略优化方法

多跑道机场飞行区运行效率低下会导致空域-跑道系统容流供需失衡,进而造成终端区空域交通拥堵、航班延误现象频发。为提升多跑道机场终端区运行效率,借助全空域与机场模型软件(total airspace and airport modeler,TAAM)建立空域仿真模型,针对不同运行模式动态转换下对终端区交通流走向、扇区开合等空域时空特性的影响进行分析,提出1种考虑不同运行时段内终端区机场走廊口流量配比和进离港流量分布的动态多跑道使用策略优化方法。首先,使用TAAM综合考虑不同跑道运行模式下各扇区内航班流量、高度变更、移交协调及冲突解脱对管制负荷的影响,拟合得出不同跑道运行模式下基于当量航空器架次的各扇区管制负荷函数。以终端区内航班平均飞行时间、平均延误时间及管制员工作负荷为优化目标,建立了跑道使用策略优化模型。设计了1种基于航空器基本性能数据库(the base aircraft data,BADA)的多目标非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并结合机场实际运行条件在无运行限制、运行方向限制、运行模式限制等5种场景下进行仿真计算。对各场景Pareto最优解集进行评价得出不同场景下最优跑道使用策略,并使用TAAM进行仿真对比验证。结果表明:无运行限制和运行方向限制相较于单一跑道运行模式的航班服务效率提升10.15%,5.01%;管制员工作负荷减少3.91%,3.4%;延误时间减少28.86%,19.46%。

近距平行跑道机场绕行滑行道使用策略研究

为了给近距平行跑道机场制定和优化航空器场面运行策略提供理论依据,提升跑道运行安全水平和效率、减少机场运行场面冲突、降低安全隐患。分析并建立基于进、离港航班平均地面滑行时间最小为目标的绕滑(end-around taxiway,EAT)运行决策模型,并以某机场两条近距平行跑道绕滑运行为例,采用数值计算和AirTOp运行仿真软件两种方式验证了该模型的可行性。算例结果表明:由该模型确定的绕滑使用策略,可以同时降低机场进、离港航班的延误水平,提高地面滑行效率。通过对该机场航班运行数据的进一步研究发现,起飞跑道交通密度与绕滑使用率之间存在较为明显的正相关关系,进而提出针对该机场在高峰小时运行架次和起降比变化情况下的绕滑运行策略。

基于跑道容量的中小机场滑行道位置优化研究

随着民航业的快速发展,中小机场航班量持续增长,中小机场跑道服务能力逐渐成为机场发展与规划的重要因素。针对民航中小机场跑滑结构简单,跑道占用时间较长等特点,构建了跑道占用时间影响下,考虑跑道运行规则以及管制规则的全着陆、全起飞以及混合运行跑道容量模型。提出了基于跑道容量的滑行道位置优化模型。利用数学模型绘制容量变化曲线进行滑行道位置优化,并搭建AnyLogic仿真模型对理论模型进行仿真验证。结果表明,在不同起降比例下,通过对滑行道位置进行仿真优化,可为滑行道位置设置提供参考方案以提升中小机场跑道容量。

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。

基于智能跑道光栅阵列传感器的机型辨识方法

针对当前机型辨识方法易受环境影响的不足,提出了一种新的基于智能跑道光栅阵列传感器的机型辨识方法。利用光栅阵列横向布置光缆采集飞机滑跑通过时的分布式振动响应,通过分析多测区时程脉冲响应特征,确定主辅起落架通过光缆的时差。通过光栅阵列纵向布置光缆感知飞机的滑行轨迹,采用多项式拟合确定飞机滑行速度。基于飞机主辅起落架的测试值与理论值的匹配关系对飞机型号进行辨识,利用某机场试飞及开航2个月内的航班信息进行方法检验。结果显示,提出的机型辨识方法识别准确率可达98.44%,可以对B757、B738、A320和A321机型进行有效辨识。

基于NSCT和半张量积在防跑道侵入检测技术的研究

为进一步提高跑道侵入告警系统的自动化水平,降低设施设备安装维护成本等问题,通过摄像设备获取机场场面的视频图像数据,采用稀疏表示对视频图像数据集进行检测处理;通过利用NSCT算法优化,结合半张量积,对样本数据集进行跟踪训练;根据单目摄像机测距建立坐标转换和测距模型,对机场场面航空器与跑道中线的距离进行准确测量,根据地面保护区设置合适的阈值实现跑道侵入告警。实验结果表明,优化后的模型图像重构质量提高了7.07%,平均处理时间降低了21.95%,模拟环境下跑道侵入告警准确率为95.2%。模型重构质量好,处理时间快、实时性好、准确率高,可以为预防跑道侵入事件的发生提供方法支持。

基于复杂网络的跑道侵入风险因素研究

为有效预防跑道侵入事件的发生,首先,对收集到的国内外典型跑道侵入案例进行深入分析,从人为因素、设备因素以及环境因素三个方面出发,挖掘确定了54个风险因素,并由此确定节点及边,建立邻接矩阵;然后,采用Gephi软件构建跑道侵入风险因素复杂网络模型,通过对网络加权度、网络密度、平均路径长度、聚类系数以及介数中心性五个特征指标的分析,确定各风险因素间的联系以及网络的整体特性;最后,采用TOPSIS模型对节点贴近度进行评估以及对节点重要度进行排序,确定网络的关键风险因素。结果表明:机组未正确复诵指令以及机组人员培训不足是跑道侵入事件发生的关键风险因素。

基于集成学习的航空器着陆跑道占用时间预测

为准确预测航空器着陆跑道占用时间,提出了一种基于集成学习的航空器着陆跑道占用时间预测模型。首先,根据航空器机载QAR数据处理后得到的航空器影响因素,利用皮尔逊积矩相关系数进行相关性排序;其次构建了基于stacking集成学习策略的预测模型,实现了对着陆跑道占用时间的预测;最后通过模型评价指标对比了各预测模型预测精度。实验结果表明,提出的集成学习预测模型的准确性更高,可为机场实际运行效率提升提供理论依据。

冲偏出跑道事件风险影响指标分析

目前对冲偏出跑道风险的研究多基于事故统计数据,较少从飞行数据及飞行操作特征的角度进行分析。基于飞行数据,对冲偏出跑道事件开展风险分析,将飞行数据分为飞行状态、操作指令、信息3类,以此研究飞机在起飞滑跑、着陆、着陆滑跑3个阶段的状况及风险影响指标;通过数据所反映的操作特征,结合标准操作程序,推导出飞机偏离正常数据、与标准操作不相符的操作,得到影响正常飞行的风险因素;基于行为安全2-4模型,建立冲偏出跑道风险评价指标体系,对实际案例的事故致因机理进行研究,着重分析操作特征及人为因素,并提出冲偏出跑道风险防控措施。结果表明:从操作类、数据类以及环境类3个维度建立风险影响指标体系,可以降低指标因素对冲偏出跑道事件的影响;从人、机、环、管方面提出改进措施,可有效降低冲偏出跑道事件发生的概率。

考虑脱空深度影响的机场刚性道面工作性能研究

为了分析道面脱空深度对跑道安全的影响规律,该文采用有限差分方法开展数值模拟研究,考虑了不同机型、道面尺寸、脱空深度以及脱空面积等因素,共设计了208组工况。基于考虑结构状况指数衰减的道面寿命模型,提出评估脱空对道面使用寿命影响的分析方法。研究结果表明:随着脱空深度的增加,道面弯沉和应力逐步增加,但增长速率越来越缓;脱空深度与脱空面积的影响存在耦联效应,当脱空面积较大时,脱空深度的影响才开始显现。在道面弯沉与应力的影响云图中,均存在非敏感区;提出的道面弯沉速率发展指数与应力发展指数可对脱空的影响趋势进行评价,且随着脱空面积与深度的增加,上述指数均存在峰值区。根据不同荷载、道面结构以及起落架次,绘制了脱空程度与剩余使用寿命影响图,可对脱空的影响进行快速评价与分析,从而保障场道结构安全。

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。

融合强化学习的DBN跑道侵入风险预测

为解决机场跑道侵入事件风险量化难度大、时效性差、精准性低等问题,提升跑道侵入风险预警能力,构建融合强化学习的动态贝叶斯网络(DBN)风险预测模型。首先,结合因果推断理论与灰色关联分析法分析跑道侵入历史事件,识别跑道侵入事件风险致因;其次,运用贝叶斯网络(BN)理论挖掘各风险因素间的关联性,并利用皮尔逊线性相关系数量化各因素间的关联关系,构建表征风险传播的致因关系网络;然后,利用三角模糊方法与隐马尔可夫模型(HMMs)优化DBN参数学习机制;最后,利用历史数据验证基于融合强化学习的DBN预测结果准确性。结果表明:基于融合强化学习的DBN预测结果与历史数据统计数值的拟合较好,准确率为84%,与单独DBN预测结果相比准确性提升10%;相比于采用度值评价法,通过互信息识别关键节点可有效提升预测准确率和区分度。

机场场面滑行道与跑道运行综合优化调度

考虑到机场场面多资源之间的耦合性影响场面整体调度性能以及场面一体化综合调度模型存在求解时间长的问题,研究了场面滑行道调度与跑道调度问题两步综合优化调度方法。方法将整体调度过程分为两个步骤分别进行处理:第一步考虑停机位区域的滑行冲突与跑道运行间隔约束构建多跑道航班起降序列优化模型,并设计遗传算法求解;第二步,将步骤一获得的跑道起降顺序作为第二步的约束,同时考虑航班场面滑行区的滑行冲突以及跑道间隔约束构建了综合调度模型,为进离场航班生成滑行道和跑道的综合调度方案。实验结果表明,该两步综合优化调度方法可以在满足运行需求的计算时间内实现场面滑行道和跑道的综合优化调度。

基于机场跑道饱和度的空中交通阻抗建模

通过对空中交通阻抗基本要素的解析,参考道路交通BPR(Bureau of Public Road)阻抗函数,提出一种综合考虑起飞机场和降落机场跑道饱和度的空中交通阻抗函数模型以研究空中交通阻抗问题,为空中交通阻抗分析提供新的研究思路。采用南京禄口机场-北京首都机场的航班数据进行拟合分析,对模型参数进行标定。根据有无流量控制分别给出了仅考虑降落机场跑道饱和度模型的拟合结果并进行了参数检验,同时进一步与综合考虑起降机场跑道饱和度模型的拟合优度指标进行对比分析。结果显示:综合模型在无流控情况下精度提升了11.9%,有流控情况下精度提升了16.7%,可以为空中交通管理提供参考。