基于机位可调整的航班空中备降优化

为了解决航班空中备降无序的问题,缩短备降时间进而降低运行风险,严格遵照实际飞行运行要求,综合飞行时长、机位属性、备降机场容量等运行限制,将可用机位设为动态调整项,运用整数规划方法,借助Matlab工具构造以备降总时间最短为目标的优化模型。通过对历史运行数据的整理,对2016年3月19日西南地区某日的备降状况进行仿真。结果表明,当备降机场成都、贵阳和西安的使用机位集合为{3:2:2}时,7个航班备降时间平均可缩短12 min,此时优化效果最佳。实际航班数据验证结果较为理想,表明该方案可行有效。     

机场备降航班保障能力评估与验证

针对航班备降突发性和信息不对称的问题,为准确选择备降机场,降低运行风险,通过梳理可获取的运行数据,初步筛选出机场备降保障能力指标;基于粗糙集理论,利用遗传算法和Johnson算法筛选得到关键指标,使用熵权法建立机场备降保障能力评估模型(方法1);同时,使用神经网络,通过历史数据训练得到评估优选模型(方法2);最后,统计2015—2016年备降航班数据,与两种方法的评估值进行了对比和分析。结果表明,方法 1更适用于大规模备降的极端情况,而方法 2更适用于常规备降情况。两种模型评估结果与实际运行结果趋势一致,证明了评估方法的有效性。