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飞行程序优化设计关键技术研究

发布时间:2017-08-03 00:16

  本文关键词:飞行程序优化设计关键技术研究


  更多相关文章: 空中交通管理 飞行程序设计 多目标优化 蚁群算法


【摘要】:飞行程序设计是以保障终端区飞行安全和提升运行效率为目标,对进离场飞行航径进行科学合理规划设计的工作。随着空中交通流量的不断增大,机场周边地区噪声扰民问题的不断增多,航空公司运行成本的不断增加,对于飞行程序设计的简便性、经济性、噪声影响等方面均提出了相应的要求,而不仅仅局限在确保航空器运行安全性上。同时新航行系统中PBN程序的应用使灵活设计飞行程序成为可能。然而由于缺乏完整有效的模型指导飞行程序设计工作,已无法满足当前及未来程序设计多方面的需求,因此亟需建立有效的飞行程序设计模型,从而进一步为空域规划提供科学合理的依据。本文研究了飞行程序的安全性、噪声影响、经济性、简便性,建立了飞行程序多目标优化模型并设计了改进的多目标蚁群算法进行飞行程序的科学求解。主要内容包括:第一,在飞行程序超障安全性评估方法基础上,引入阿基米德螺旋线方程建立了PBN转弯航段安全保护区模型,简便有效地描述了PBN程序设计中风对航空器转弯的影响。第二,在飞行程序噪声计算方法基础上,基于BADA及ANP数据库提出了基于噪声的飞行程序受限区域模型,通过对其物理特性分析简化曲面方程,利用最小二乘法拟合量化飞行程序受限区域包络曲面方程,为程序设计时避开噪声限制空域提供合理依据。第三,以成本指数为参量,结合飞行程序航段特征相关参数建立了基于BADA的飞行程序经济性模型,综合体现了燃油成本及时间成本因素。第四,通过分析飞行程序航段特征,引入表征空中交通复杂性的动态密度参量,建立了基于动态密度的飞行程序简便性模型,为评判飞行程序的简便性提供了具体的量化分析指标。第五,结合上述研究内容及飞行程序具体设计要求,以飞行程序安全性和噪声影响为约束条件,以飞行程序经济性和简便性为优化目标,建立了飞行程序多目标优化设计模型,设计了改进的多目标蚁群算法用于该优化模型的求解。最后以兰州终端空域为背景对兰州本场进离场程序进行优化设计,分析验证了该优化设计模型及求解算法的可行性和有效性。
【关键词】:空中交通管理 飞行程序设计 多目标优化 蚁群算法
【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】:2015
【分类号】:V355;V323
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 缩略词10-11
  • 第一章 绪论11-18
  • 1.1 研究的背景及意义11-13
  • 1.1.1 研究背景11-12
  • 1.1.2 研究意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-16
  • 1.2.1 飞行程序评估方面13-15
  • 1.2.2 飞行程序设计方面15-16
  • 1.3 研究内容和章节安排16-18
  • 1.3.1 研究内容16
  • 1.3.2 章节安排16-18
  • 第二章 飞行程序限制研究18-36
  • 2.1 飞行程序安全性18-26
  • 2.1.1 飞行程序超障安全性评估方法18-22
  • 2.1.2 PBN程序航段安全保护区模型22-26
  • 2.2 飞行程序噪声影响26-35
  • 2.2.1 飞行程序噪声计算方法26-30
  • 2.2.2 基于噪声的飞行程序受限区域模型30-35
  • 2.3 本章小结35-36
  • 第三章 飞行程序优化目标研究36-45
  • 3.1 飞行程序经济性36-40
  • 3.1.1 燃油消耗计算方法36-38
  • 3.1.2 基于BADA的飞行程序经济性模型38-40
  • 3.2 飞行程序简便性40-44
  • 3.2.1 复杂度计算方法40-42
  • 3.2.2 基于动态密度的飞行程序简便性模型42-44
  • 3.3 本章小结44-45
  • 第四章 飞行程序设计模型与求解算法设计45-57
  • 4.1 飞行程序设计问题描述45-46
  • 4.2 飞行程序设计模型46-51
  • 4.2.1 模型描述46-47
  • 4.2.2 约束条件47-48
  • 4.2.3 目标函数48-50
  • 4.2.4 数学模型50-51
  • 4.3 求解算法设计51-56
  • 4.3.1 蚁群算法简述51
  • 4.3.2 多目标优化简述51-53
  • 4.3.3 改进的多目标蚁群算法53-56
  • 4.4 本章小结56-57
  • 第五章 兰州中川机场进离场程序设计57-66
  • 5.1 问题描述57-58
  • 5.2 模型求解58-63
  • 5.3 飞行程序方案63-64
  • 5.4 验证分析64-65
  • 5.5 本章小结65-66
  • 第六章 总结与展望66-68
  • 6.1 本文的主要工作66
  • 6.2 未来工作展望66-68
  • 参考文献68-72
  • 致谢72-73
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文73

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本文编号:611847

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