配对进近模式下航空器的进场排序研究

介绍了近距平行跑道的概念及运行模式,以航班延误时间最小为目标函数,进场流约束、排序时刻约束、配对限制及前后机约束、排序先后约束、机型尾流等级约束和间隔约束等为约束条件,建立了进场航空器排序模型,采用改进的先到先服务算法计算各航空器的延误时间.以上海虹桥机场为算例、航空器的延误时间为对比指标,将配对进近模式与现有运行模式——"类隔离"平行运行模式进行对比.结果表明,近距平行跑道实施配对进近模式较"类隔离"平行运行模式能显著缩短航空器的进场时间.最后为管制员、飞行员提出了配对进近航空器安全间隔及进场排序等相关建议.该方法可以准确地计算近距平行跑道采取配对进近方式下航空器的进场延误时间.     

民用飞机着陆距离预测研究

为防止飞机着陆时冲出跑道,采用支持向量机(SVM)模型预测飞机着陆距离。基于机场、气象以及飞机自身等3方面影响因素,选取B737-800为参考机型。利用波音公司的LAND软件采集相关运行数据。通过选择误差最小、精度最优的径向基核函数(RBF)构建最有效的SVM模型。探讨网格参数算法、遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法对最佳惩罚函数c和核函数参数g的影响。结果表明,预测着陆数据与实测着陆数据吻合较好——最大绝对误差在20 m范围内,最大相对误差为1%。     

基于相异路径的危险品运输车辆调度

为有效降低多车同时运输危险品时的潜在风险,针对危险品运输网络中2点间相异路径上多车运输问题,提出车辆安全出发时间间隔计算方法,通过路径选择和车辆调配,建立相异路径上多车同时运输车辆调度数学模型,并设计基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多目标优化算法求解。以8个节点13条边的危险品运输网络中运输10车危险品为例,根据所提方法获得单次运输风险约束条件的运输方案13种,运输总风险约束条件下运输方案15种,对比不同风险约束下的运输风险、运输距离和运输时间。结果表明：相比于运输总风险约束,单次运输风险约束更严格,适合道路管理者筛选安全的运输路径,而运输总风险约束适合承运企业在车辆调度时作出决策。     

基于GA的矿井通风网络图节点排序的优化

遗传算法(GA)作为一种全新的随机搜索与优化算法迅速地发展起来,并且在很多领域被广泛地应用。以遗传算法进行矿井通风网络图分支交叉数的优化,采用堆积木的组合思想进行交叉操作,来提高层次图的质量(分支交叉数少),并采用混合遗传算法增加了一个局部搜索过程,用于增强遗传算法的局部搜索能力。最后,根据研究的理论算法,优化网络图的节点排序,从而达到通风网络图的优化绘制。     

基于NSGA-II的工业区急救点优化布局研究

针对工业区急救点布局存在的问题,综合考虑多种影响因素,建立多目标多约束数学模型.将成本、急救时间和急救点数量作为3个优化目标,并根据实际情况构建相应的约束条件.运用NSGA-II(带精英策略的快速非支配排序遗传算法)解决多目标优化问题,最终得到一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并且具有良好的收敛性和鲁棒性.文章结合某工业区急救点优化问题对算法进行验证,结果与实际情况匹配良好,此研究具有重要的现实意义.     

考虑受灾点需求时间窗的应急物资配送车辆路径规划研究

为解决灾后应急物资亟待配送到灾区的现实问题，提高应急物资配送效率，考虑灾区对应急物资的需求紧迫程度的差异，建立软硬时间窗综合约束情况下以应急物资配送的总延迟时间最短、软时间窗的惩罚成本最小、硬时间窗的不满足个数最少为目标的应急物资车辆配送路径方案生成模型。前期对路网数据预处理，形成配送中心到受灾点的多对多时间最短路径集合，后期根据目标和约束进行模型构建，并利用遗传算法求解。引入算例分析对模型的有效性进行验证。结果表明:该模型可综合考虑软硬时间窗的影响，形成高效的应急物资车辆路径配送方案，可对灾后整体的应急方案制定提供帮助，具有较好的可行性和现实意义。     

基于模糊层次分析法的跑道偏离风险管理

在统计分析1995-2008年跑道偏离事故数据后,结合跑道偏离特点从机组、管制、航空器、气象条件、跑道、管理方面进行风险因素分类识别;在此基础上,为有效处理专家判断信息的模糊性,采用结合三角模糊数的模糊层次分析法进行风险评价,利用三角模糊数表征专家判断信息,构造三角模糊数判断矩阵,计算风险因素重要度排序.结果表明,影响跑道偏离的主要风险因素为:复飞政策不合理,跑道污染,机组训练不充分,缺乏稳定进近准则,管制员未能引导飞机稳定进近,机场跑道维护管理不合理,未及时复飞,机组资源管理失效.最后根据风险因素重要度排序,针对跑道偏离涉及的组织制定包括航空器运营人、机场、空中交通管制的跑道偏离风险控制措施.     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

基于风险和成本的化工园区供电网络优化设计

化工园区供电网络优化设计是国家综合管理部门、电网工程项目法人及融资方进行项目决策的重要依据。化工园区内企业在生产活动中极易释放易燃易爆气体,供电危险极大。主要目的是运用程序优化方法,找到一种既经济又安全的供电线路布局方案,最终得到基于风险和成本的安全决策。基于前人在计算机智能算法优化数学模型得到的经验,运用图论Floyd算法和GA遗传算法研究了图论算法和人工智能算法在基于风险和成本的化工园区供电网络优化中的设计和应用。设计了一个化工园区,总降变电站为源点,8个可选择的化工园区内具有火灾或爆炸高危险性生产企业位置为网络节点。建立了无浓度约束范围和有浓度约束范围两种模型,并在有浓度约束范围模型的优化中运用广度优先遍历和深度优先遍历相结合的思想。给出了3套方案并且得到了理想的优化结果。首次应用计算机智能算法优化的方法研究了化工园区供电网络安全性,研究表明,图论算法和人工智能算法在化工园区供电网络优化上的应用是可行的。对于网络节点较多的实际化工园区供电布局,GA遗传算法一般能得到比Floyd算法更快更好的全局最优解。     

需求干扰下的两阶段应急资源调度问题

针对地震等突发事件发生时应急物资需求存在动态变化的特点,提出了两阶段应急资源调度模型:应急救援集散中心灾前选择模型和灾后的应急救援调度-重调度多目标优化模型。第一阶段采用分支定界算法选取应急物资集散中心;第二阶段针对需求干扰下的重调度问题,设计最小化总运行成本、总运行时间和最大化满意度的多目标遗传算法。算例实验结果表明,所设计的遗传算法可以得到满意的Pareto前沿,决策者可以根据需要选择适当的优化方案以实现应急救援的合理调度。     

一种多格子模型的实现及其对单室疏散过程的分析

采用一个多格子模型,针对一个正方形的大厅对人员疏散过程进行了模拟.通过与传统格子气模型的比较,发现多格子模型模拟的人员疏散特征与紧急情况下的人员疏散相符,所以多格子模型更适于模拟紧急情况下的人员疏散.对多格子模型,疏散过程存在人员整齐排列和杂乱排列两种状态,行人单个时间步运动的格子数决定了两种状态的分配,导致在疏散时间与单个时间步运动的格子数的关系中会出现疏散时间局部最小现象.采用多格子模型对具有多种速度的人群的疏散进行模拟还发现多速度人群中不同速度人之间的扰动会使得疏散更多地处在人员杂乱排列状态,此时的疏散效率低于单速度人群.     

AHP与GA-SVM耦合模型在滑坡预警中的应用*

为了减少滑坡造成的损失，提高滑坡预测的准确性，通过搭建灾害模拟平台获得滑坡的实验数据，在获得多组模拟实验数据后，分析各变量的特性。首先，通过层次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)算法，对滑坡进行危险度划分；然后，通过支持向量机(Support Vector Machine，SVM)建立模型，遗传算法(Genetic Algorithm,GA)再优化SVM参数，提出1种层次分析法与GA-SVM相耦合的模型。研究结果表明:AHP方法划分后的数据，通过GA与SVM结合建立的模型精度较好，实验预测结果与实际结果较为吻合，与单一SVM相比，精度更高，结果更好，更加适用于多变量的复杂非线性滑坡预警。     

Progress towards zero,an international comparison: Improvements in traffic fatality from 1990 to 2010 for different age groups in the USA and 15 of its peers

IntroductionIn January 2015, the United States Department of Transportation (USDOT) announced that the official target of the federal government transportation safety policy was zero deaths. Having a better understanding of traffic fatality trends of various age cohorts—and to what extent the US is lagging other countries—is a crucial first step to identifying policies that may help the USDOT achieve its goal.MethodIn this paper we analyze fatality rates for different age cohorts in developed countries to better understand how road traffic fatality patterns vary across countries by age cohort. Using benchmarking analysis and comparative index analysis based on panel data modelling and data for selected years between 1990 and 2010, we compare changes in the rate of road traffic fatality over time, as well as the absolute level of road traffic fatality for six age groups in the US, with 15 other developed countries.Results-ConclusionsOur findings illustrate tremendous variations in road fatality rates (both in terms of the absolute values and the rates of improvement over time) among different age cohorts in all of the 16 countries. Looking specifically at the US, our analysis shows that safety improvements for Youngsters (15-17 years old) was much better than for other age groups, and closely tracked peer countries. In sharp contrast, Children (0-14 years old) and Seniors (+65 years old) in the US, fare very poorly when compared to peer countries. For example, in 2010, Children in the US were a stunning five times more likely to experience a road traffic fatality than Children in the UK.Practical ApplicationsThis startling statistic suggests an immediate need to explore further the causes and potential solutions to these disparities. This is especially important if countries, including the US, are to achieve the ambitious goals set out in Zero Vision initiatives.     

铁路客运站疏散安全风险分析与对策研究——以乌鲁木齐站为例

本文对乌鲁木齐站疏散安全进行分析研究。经乌鲁木齐站客流数据分析得,日均客流量1.78万人,日常高峰时段客流量2.4万人,每日早高峰客流在9:00～12:00之间,晚间客流高峰在18:00～24:00之间。乌鲁木齐站以原有疏散能力计算,日常高峰时段旅客平均排队时间为36.7min,其他特殊时段旅客积压排队现象更长,造成旅客需要提前1.3～2.0小时排队进站。影响乌鲁木齐站疏散安全的主要原因包括疏散设施未全部投入使用,安检设备通过能力有限,旅客疏散路线复杂等。笔者从疏散路径、疏散设施和疏散管理等方面提出疏散安全风险控制的对策和建议。     

基于飞行剖面的航空器试飞活动空管风险研究

为明确空中交通管理风险对航空器适航试飞活动不安全事件的影响,首先,依据航空器试飞科目绘制相应飞行剖面;其次,基于试飞活动飞行剖面,分析管制单位试飞保障流程,提取管制运行风险对试飞活动的影响因素;采用事故树分析法(FTA)分析事故发展过程,将事件和逻辑关系映射至贝叶斯网络(BN),依据国内外民航空管不安全事件分类统计结果...     

基于基准系统比较法的雷达间隔评估

为缓解我国目前飞行流量日渐增加、空域紧张等情况,提出了一种系统评估航空器雷达间隔的新方法。首先,介绍了雷达间隔研究所使用的基准系统比较法,给出了分析方法和评估流程;其次,在综合考虑影响飞行安全各种因素的基础上,利用近距离危险接近概率(CAP)模型和基准系统比较法,建立了航空器间的雷达间隔评估模型,可对航空器飞行安全进行量化分析评估;最后,利用统计学知识和实测数据对该方法进行对比验证。结果表明:1)不同精度的雷达与雷达安全间隔密切相关,直接影响空中交通流量和航空器的运行效率;2)对于普通二次雷达,N-N模型更能反映雷达角度误差的分布情况;3)当雷达间隔为5 n mile时,危险进近概率为1.382 1×10-11,用精度更低(雷达角度误差为0.138 13)的雷达替换时,为保证航空器飞行安全,雷达间隔应增大到5.3 n mile;4)使用高精度雷达进行管制指挥和监控,可提高飞行流量,缓解航班延误,提升管制效率。     

The effects of daylight saving time on vehicle crashes in Minnesota

Introduction: Daylight saving time (DST), implemented as an energy saving policy, impacts many other aspects of life; one is road safety. Based on vehicle crash data in Minnesota from 2001 to 2007, this paper evaluates long- and short-term effects of DST on daily vehicle crashes. Method: To provide evidence to explain the causes of more/fewer crashes in DST, we examine the impact of DST on crashes in four periods of a day: 3 a.m.-9 a.m., 9 a.m.-3 p.m., 3 p.m.-9 p.m., 9 p.m.-midnight. The effects of risk and exposure to traffic are also separated. Our statistical models not only include weather conditions and dummy variables for days in DST as independent variables, but also consider traffic volumes on major roads in different periods of a day. Our major finding is that the short-term effect of DST on crashes on the morning of the first DST is not statistically significant. Moreover, it is interesting to notice that while DST per se is associated with fewer crashes during dusk, this is in part offset because it is also associated with more traffic on roads (and hence more crashes). Our path analysis shows that overall DST reduces crashes. Impact on industry: Daylight saving time can lead to fewer crashes on roads by providing better visibility for drivers.     

我国公路交通防抗极端天气灾害的应急探讨

极端天气事件将变得更加频繁和剧烈,为了提高我国公路交通防抗极端天气灾害的应急能力,采用分析对比和调查研究的方法,探讨我国公路交通在防抗2008年南方大雪灾中的应急管理工作与处置技术,研究国内外目前应对极端天气的成功经验。结果表明:我国公路交通防抗极端天气灾害主要在组织机构、责任机制、信息渠道和处置技术等方面存在问题。通过提出我国公路交通防抗极端天气应急处置的具体流程,可以迅速控制、减轻和消除公路交通极端天气引起的危害,及时恢复公路交通正常通行。     

空管安全风险管理信息系统分析与设计

针对空中交通服务管理系统(简称为"空管",下同)中存在的安全管理不规范、安全信息不畅通和信息化程度低等安全管理问题,根据空管安全风险管理信息系统(SRMIS)的工作原理,提出SRMIS的业务流程和组织结构,设计了SRMIS的总体结构、风险管控和指标预警等主要功能,研究实现过程中的指标评价、部门评价和模糊综合评价等信息评价方法以及指标预警、因素预警和综合预警等预警预控方法和关键技术。该系统能进行持续的风险识别和综合预警,定期自检、自查、自审,不断改进安全管理工作,并在武汉空管中心实证有较好的应用效果,为空管中心的安全风险管理提供了信息化管理的工具和途径。     

Survey-based analysis of evacuation preparation behaviors in a chemical leakage accident: A case study

Public evacuation preparation exerts an important impact on overall evacuation efficiency during regional evacuations. Early warnings often delay the occurrence of chemical accidents. Studying the characteristics of public evacuation preparation in such accidents will help develop better evacuation strategies considering the actual public response. In this work, the characteristics and factors influencing public evacuation preparation behaviors were analyzed by examining an evacuation case in China. The results indicated that the probability distribution of public's evacuation preparation time during a regional evacuation conforms to a Weibull distribution regardless of whether or not evacuation warnings were received. An estimation model of the traffic flow loading rate in a regional evacuation was then proposed on the basis of this finding. The results of this research can provide a reliable reference for evacuation modeling or logistics optimization for future incidents.