复杂机场终端区空域资源配置关键技术研究

发布时间：2017-09-06 21:26

  本文关键词：复杂机场终端区空域资源配置关键技术研究

  更多相关文章： 机场终端区 容量影响机理 空域资源配置 交通需求战略预测 容量需求预测 阻塞流理论 开环排队网络 可拓多层次状态分类

【摘要】：随着航空运输量的快速增长,终端区作为航空运输网络的关键节点,运行压力逐渐增大,尤其是飞行量较高的繁忙机场终端区,具有进离场航线相互交织、机动空间狭小、航班密度高等复杂性特点,已成为飞行冲突频发、航班延误加剧的“瓶颈”空域单元。以机场终端区为研究对象,开展空域资源配置相关技术研究,能有效降低航班延误程度、提高空域资源利用率,对提升我国空域资源管理水平具有重要意义。本文在综合分析国外内相关研究成果的基础上,从战略空域资源管理的视角,围绕满足终端区战略交通需求的目标,研究了机场终端区空域资源配置若干关键技术和方法,主要研究内容和成果如下:(1)研究了机场终端区容量影响因素分析方法。在综合分析终端区运行特点和容量概念的基础上,定性分析了影响终端区容量的主要因素,选取全国11个典型机场终端区为样本,提取了20个影响因素,对各因素进行了指标化以及量化处理,建立了基于主成分分析的容量影响因素分析方法,分析了单因素的重要性和多因素的相关性,提炼出反映物理容纳能力、交通流分布、航线结构、机型混杂程度四个方面的的主成分;以主成分为变量,使用Q型聚类方法,将11个终端区分成了5类,有利于统筹制定终端区空域资源配置策略。(2)建立了机场终端区容量评估模型,探究了终端区容量影响机理。在分析现有空域容量评估方法特性的基础上,结合航线物理结构、交通流速度、管制间隔、机型配比等因素,建立了基于阻塞流的进场容量评估模型和离场容量评估模型,并以跑道Pareto容量包线为约束,明晰了进离场容量的函数关系,建立了基于阻塞流的终端区极限容量评估模型;以杭州终端区为例,证明了恶劣天气影响下终端区进场容量阶梯状渐变关系,以及不同运行模式下移交间隔变化引起进场容量变化规律;使用因素分析法,研究了移交间隔、机型比例、管制间隔等因素变化对终端区极限容量影响的特点和规律,为开展终端区空域资源配置研究提供了依据。(3)研究了机场终端区战略交通需求预测方法。在综合分析现有典型预测方法适用性的基础上,以机场起降量为预测对象,考虑影响起降量发展的国内生产总值、人口等经济社会因素,以及历史数据的时间序列特点,建立了计量经济预测、BP神经网络预测、灰色数列预测三个独立模型,并使用基于熵权的组合预测方法,对2020年全国机场起降总量进行了预测;以梯减法为主线,结合全国起降总量预测结果,利用指数平滑法预测权重,建立了包含地区、机场群和多机场终端区、单机场的多层级终端区流量战略预测模型,并对2020年前全国各层级机场起降量进行了预测,为终端区容量需求研究奠定了基础。(4)研究了终端区战略容量需求预测方法。结合终端区时空分布特点,以全国各层级起降量预测结果为基础,构建以目标机场为中心的O-D矩阵,建立了基于Fratar模型的终端区航班时刻需求预测方法,以杭州机场为例,对2020年航班时刻需求进行了预测;在论证航班时刻需求泊松分布特性的前提下,建立了机场终端区开环排队网络模型以及容量需求模型,研究了2020年杭州终端区在隔离运行、半混合运行(两起一落)和混合运行三种模式下的容量需求,为终端区开展空域资源配置提供了建设目标。(5)研究了终端区空域资源配置策略综合评价方法。结合终端区容量影响因素分析及机理研究成果,确立了为提升终端区保障能力可采用的三类终端区空域资源配置策略,为评定各策略优劣等级,构建了包含空域资源利用率、服务质量和建设维护投入的空域配置策略多维度评价指标体系,实现了定性和定量指标的有效结合,建立了基于可拓多层次状态分类的终端区空域资源配置策略综合评价模型,对不同配置策略进行了等级评定,为机场终端区未来建设发展提供决策参考和技术支持。论文以战略长远的视角建立了较系统的研究思路,研究并丰富了空域管理相关的理论和方法,为终端区空域资源管理工作的开展提供了有力支撑。
【关键词】：机场终端区 容量影响机理 空域资源配置 交通需求战略预测 容量需求预测 阻塞流理论 开环排队网络 可拓多层次状态分类
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V355
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-17
• 注释表17-21
• 缩略语表21-22
• 第一章 绪论22-39
• 1.1 研究背景及意义22-24
• 1.2 国内外研究综述24-32
• 1.2.1 终端区容量影响机理研究24-26
• 1.2.2 终端区战略需求预测研究26-28
• 1.2.3 终端区空域资源配置研究28-30
• 1.2.4 终端区运行效能评价研究30-32
• 1.3 研究方案32-37
• 1.3.1 研究内容32-33
• 1.3.2 解决的关键问题33-34
• 1.3.3 技术路线34-36
• 1.3.4 章节安排36-37
• 1.4 主要工作与创新点37-39
• 第二章 机场终端区容量影响因素提取及分析39-68
• 2.1 概述39-43
• 2.1.1 终端区构成及运行分析39-40
• 2.1.2 终端区空域容量概念剖析40-43
• 2.2 终端区容量影响因素分析43-44
• 2.3 基于主成分分析的终端区容量影响因素研究44-63
• 2.3.1 主成分分析法简介44-46
• 2.3.2 容量影响因素析取46-52
• 2.3.3 基于主成分分析法的影响因素分析52-63
• 2.4 机场终端区聚类分析63-67
• 2.5 本章小结67-68
• 第三章 机场终端区容量建模及影响机理研究68-88
• 3.1 概述68-69
• 3.2 基于阻塞流的终端区容量模型69-81
• 3.2.1 阻塞流基本概念69
• 3.2.2 机场终端区进场容量建模69-73
• 3.2.3 机场终端区离场容量建模73-74
• 3.2.4 机场终端区极限容量建模74-81
• 3.3 杭州机场终端区容量影响机理研究81-87
• 3.3.1 终端区进场容量影响机理81-84
• 3.3.2 终端区极限容量影响机理84-87
• 3.4 本章小结87-88
• 第四章 机场终端区战略交通需求预测88-111
• 4.1 概述88-89
• 4.2 基于熵权的机场起降量组合预测模型89-93
• 4.2.1 基于计量经济的机场起降量预测模型89-90
• 4.2.2 基于BP神经网络的机场起降量预测模型90
• 4.2.3 基于灰色数列的机场起降量预测模型90-91
• 4.2.4 基于熵权的机场起降量组合预测模型91-93
• 4.3 基于梯减法的多层级起降量预测模型93-96
• 4.3.1 梯减法预测模型93-94
• 4.3.2 偏好选择模型94-96
• 4.4 机场终端区起降量战略预测算例96-110
• 4.4.1 全国机场起降量战略预测96-100
• 4.4.2 多层级机场起降量战略预测100-110
• 4.5 本章小结110-111
• 第五章 机场终端区战略容量需求预测111-134
• 5.1 概述111-112
• 5.2 基于Fratar模型的航班时刻需求预测方法112-119
• 5.2.1 全国航班O-D矩阵构建112-114
• 5.2.2 Fratar交通分布预测模型114-115
• 5.2.3 实例分析115-119
• 5.3 基于排队论的容量需求模型119-133
• 5.3.1 排队论基本理论与方法119-123
• 5.3.2 机场终端区容量需求预测123-127
• 5.3.3 实例验证分析127-133
• 5.4 本章小结133-134
• 第六章 机场终端区空域资源配置策略及综合评价方法134-157
• 6.1 概述134-136
• 6.2 机场终端区空域资源配置策略136-139
• 6.2.1 跑道运行模式调整136-137
• 6.2.2 航路（航线）网络优化137-138
• 6.2.3 交通流优化138-139
• 6.3 机场终端区空域资源配置策略综合评价方法139-146
• 6.3.1 空域资源配置策略评价指标体系139-142
• 6.3.2 空域资源配置策略综合评价指标预处理142-144
• 6.3.3 基于可拓层次分析法的指标权重确定144-145
• 6.3.4 基于可拓多层次状态分类的终端区空域资源配置策略评价145-146
• 6.4 实例分析146-156
• 6.4.1 杭州机场终端区运行概况146-147
• 6.4.2 杭州机场终端区空域资源配置策略147-150
• 6.4.3 杭州机场终端区空域资源配置策略综合评价150-156
• 6.5 本章小结156-157
• 第七章 结论与展望157-159
• 7.1 研究结论与成果157-158
• 7.2 研究局限与展望158-159
• 参考文献159-168
• 致谢168-170
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文170-171

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本文编号：805539