机场场面飞机滑行调度优化问题研究

发布时间：2017-09-08 09:13

  本文关键词：机场场面飞机滑行调度优化问题研究

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【摘要】：随着低碳城市的概念逐渐被大众接受,各个行业都在探索减少环境污染的方式方法,民航业也同样在接受着挑战。目前大多机场是通过减少总滑行时间来改善机场的运行效率和燃料消耗率,但在实际运行中,飞机通常是依靠消耗更多燃油来换取较快的速度使得总滑行时间最少,但这在燃料消耗方面的效果并不理想。因此,地面滑行的研究不应局限于估算滑行时间,而应同时考虑提供对应的燃料消耗。本文通过整合基于多目标优化的种群自适应免疫算法与简化的飞机动态模型,力图在滑行道各段找出最佳的滑行轨迹,其代表滑行时间和燃料消耗之间的最佳折衷。本文首先对机场场面的运行流程和飞机在滑行道上的运行规则进行阐述,引入本文研究对象。结合有向图理论,将跑道、滑行道和停机坪的综合系统抽象为由链路和节点组成的网络拓扑图。利用此拓扑图,简化飞机模型并对滑行道进行离散化建模,将各段简化为四个连续的过渡段:加速段、匀速段、减速段、快速减速段。因在同一时间要处理多个目标且决策变量的边界是相互关联的,本文引入多目标优化算法,搜索四个过渡段中决策变量的最优值来确定唯一的速度区间,使时间和燃油消耗这两个目标函数的值被同时最小化。基于种群自适应免疫算法,由指定的路由来寻找符合两个目标函数值的多条滑行轨迹,每一个轨迹兼顾到滑行时间和燃油消耗的最优值。最后比较某机场四条不同滑行道上的燃油—时间曲线,证实本算法的有效性和实用性。仿真结果表明:论文所用方法在兼顾滑行时间最优的基础上使得飞机在滑行道上的燃油消耗最小。使得机场和航空公司在经济方面和环境方面都得到了改善,提高了机场运行效率,为机场容量评估,航站楼扩建及机场升级改造提供参考依据。
【关键词】：网络拓扑图 速度轨迹 多目标优化 自适应免疫
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V355
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 选题背景及课题意义9-11
• 1.1.1 选题背景9-10
• 1.1.2 课题研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 滑行路径规划研究现状11-14
• 1.2.2 数学建模方式研究现状14-16
• 1.3 论文研究内容及解决的关键问题16-18
• 1.3.1 论文主要研究内容16-17
• 1.3.2 拟解决关键问题17-18
• 1.3.3 论文结构18
• 1.4 本章小结18-19
• 第二章 机场场面运行分析及其建模19-32
• 2.1 基本概念及各组成部分19-20
• 2.2 机场网络拓扑图20-21
• 2.3 机场场面运行分析21-27
• 2.3.1 场面运行流程21-24
• 2.3.2 滑行道运行分析24-27
• 2.4 滑行道建模与分析27-31
• 2.4.1 机场场面描述27
• 2.4.2 飞机模型27-28
• 2.4.3 目标函数28
• 2.4.4 滑行路径建模28-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于飞行器轨迹优化的种群自适应免疫算法32-42
• 3.1 多目标优化问题32-35
• 3.1.1 问题描述32-33
• 3.1.2 多目标优化算法的设计目标33-35
• 3.2 种群自适应免疫算法(PAIA)35-38
• 3.2.1 理论基础35-37
• 3.2.2 模型构建及分析37-38
• 3.3 算法综合建模运算过程38-41
• 3.3.1 目标函数38-39
• 3.3.2 综合过程39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 数据仿真、稳定性及结果分析42-53
• 4.1 数据来源42-43
• 4.1.1 燃料消耗，，滑行速度和加速度42
• 4.1.2 飞行器类型42-43
• 4.2 算法稳定性分析43-45
• 4.3 实验结果45-52
• 4.3.1 经由PAIA规划的单滑行道效果分析45-47
• 4.3.2 经由PAIA规划的多滑行道分析47-49
• 4.3.3 全局Pareto前沿49-52
• 4.4 本章小结52-53
• 结论53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-62
• 论文发表及参与科研项目62
• 作者简介62
• 论文发表情况62
• 参与项目62

本文编号：813149