基于天气干扰的飞机排班问题研究

发布时间：2017-08-20 16:27

  本文关键词：基于天气干扰的飞机排班问题研究

  更多相关文章： 航班衔接 天气干扰 指标体系 延误风险分级 波及延误

【摘要】：飞机排班是航空公司飞机管理工作中的一项重要内容,科学合理的排班计划不仅能保证飞机的安全飞行,而且能提高航班的正常率,降低航空公司的运营成本。随着航空运输业的快速发展,航班延误问题不断加剧,如何从航班计划的设计环节提升航班的正点率,提升旅客的满意度是亟待解决的问题。导致航班延误的因素较多,包括空管因素、天气因素、航空公司因素等,其中天气因素作为不可抗力的因素,在导致不正常航班的因素中所占比例一直较高。基于此,本文以排班问题中的航班衔接过站时间为研究对象,研究考虑天气干扰下的分季节的优化问题,主要包括以下方面:首先分析导致航班延误的主要天气干扰,根据历史统计数据建立相应的天气干扰指标体系;其次研究如何针对航班的潜在延误风险进行分级,分为冬春季和夏秋季,运用组合赋权法分别确定各项延误指标的权重,并采用模糊评价法,对各个航班的潜在延误风险等级进行评价;然后通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望;然后在前两步的基础上,使原机组人员和原计划的飞机路线等均保持不变的条件下,以优化前后总的波及延误之差的最大值为目标函数,分别了建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化;最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较原计划、松约束模型的优化结果和紧约束模型的优化结果之间的优劣。研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显。
【关键词】：航班衔接 天气干扰 指标体系 延误风险分级 波及延误
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F562;V355
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 飞机排班问题介绍11-13
• 1.3 相关研究综述13-17
• 1.3.1 国外研究现状13-15
• 1.3.2 国内研究现状15-17
• 1.3.3 现有研究中不足之处17
• 1.4 论文的研究方案17-19
• 1.4.1 论文研究重点17-18
• 1.4.2 研究方法与技术路线18-19
• 1.5 论文结构19-20
• 第二章 航班延误的天气干扰指标体系建立20-25
• 2.1 天气干扰因素分析20-22
• 2.1.1 天气基本概念20-21
• 2.1.2 风21
• 2.1.3 温度和湿度21-22
• 2.1.4 能见度22
• 2.2 天气干扰指标设计22-24
• 2.2.1 天气干扰指标设计的基本原则22-23
• 2.2.2 天气干扰指标体系的构成23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 基于天气干扰的航班潜在延误风险分级25-36
• 3.1 确定指标权重的方法25-29
• 3.1.1 主观赋权法25-27
• 3.1.2 客观赋权法27-28
• 3.1.3 组合赋权法28-29
• 3.2 指标权重的确定29-32
• 3.2.1 冬春季航班干扰指标赋权29-31
• 3.2.2 夏秋季航班干扰指标赋权31-32
• 3.3 航班潜在延误等级评估32-33
• 3.4 实例分析33-34
• 3.5 本章小结34-36
• 第四章 天气干扰导致的航班延误概率分布36-42
• 4.1 相关概念36-37
• 4.2 冬春季航班延误概率分布37-39
• 4.3 夏秋季航班延误概率分布39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第五章 分季节的优化模型42-55
• 5.1 模型的基本参数定义42-43
• 5.2 冬春季航班优化建模43-46
• 5.2.1 松约束模型43-45
• 5.2.2 紧约束模型45-46
• 5.3 夏秋季航班优化建模46-50
• 5.3.1 松约束模型47-48
• 5.3.2 紧约束模型48-49
• 5.3.3 波及延误计算公式49-50
• 5.4 实例分析50-54
• 5.4.1 优化求解平台介绍50-51
• 5.4.2 实验设计与验证51-52
• 5.4.3 实验结果分析对比52-54
• 5.5 本章小结54-55
• 第六章 总结与展望55-57
• 6.1 全文总结55
• 6.2 本文创新点55-56
• 6.3 研究展望56-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文62

【参考文献】

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本文编号：707683