终端区管制系统风险因素分析的DEMATEL-ISM模型北大核心CSCD

为提高空管系统安全管理水平,提出基于过程的故障模式及影响分析(FMEA)方法,识别终端区管制系统潜在的风险因素;构建DEMATEL—ISM模型,运用决策实验室分析(DEMATEL)模型计算各风险因素的影响度和被影响度,确定要素的因果属性和中心度排序,运用解释结构模型(ISM)构建系统风险递阶结构,表征管制系统中各风险因素的致因属性和层次关系;并以某终端区管制系统为例,验证DEMATEL—ISM模型的有效性。结果表明:DEMATEL—ISM模型可将所论系统的风险因素按致因属性分为3个类别,即6个直接致因、10个过渡致因和3个本质致因;递阶结构可有效表征终端区管制系统风险的内在关联,实现系统风险分析。     

基于贝叶斯网络的物流无人机失效风险评估*

为降低城市物流无人机（UAV）失效坠落风险,通过考虑其运行环境和系统故障等因素的影响,以城市物流无人机运行数据为基础,从系统故障、运行环境和人为因素3方面提取失效诱因;分析物流无人机失效模式,并构建意外坠落事故的贝叶斯网络;基于所建网络和失效诱因发生概率分别计算不同工况下意外坠落事故及各中间事件概率,并基于网络拓扑结构展开反向推理,推演事故的主要失效诱因。结果表明:物流无人机正常运行时发生安全事故的概率为6.54×10-3;其中,电池电量不足、桨叶失效和电池故障是坠落事故的主要诱因,计算结果可为无人机运行安全风险防控提供依据。     

基于多标准和改进Siamese网络的相似航班号判断方法研究

为了合理区分和有效识别不同航班号,首先提出基于多标准的判断准则,使用主成分分析法量化得到统一的相似度;其次建立改进的Siamese网络模型,获得文本的语义信息;最后采用文本之间的Jaro-Winkler距离客观修正网络对比损失函数,综合网络输出判定2个航班号的相似情况。研究结果表明：多标准准则判定方法速度快且通用性强,改进后的Siamese网络虽受到训练样本的直接影响,但收敛速度明显提高,识别率比原网络平均提高约2.7%,比多标准判断准则提高约3%。研究结果可为相似航班号识别与预警提供理论依据。     

基于时间间隔标准的尾流安全评估分析方法

科学地优化飞机间尾流间隔是提升机场吞吐量的重要举措,确保安全是尾流间隔实施的首要前提。首先,基于大涡模拟试验数据,对经典的两阶段消散模型(Wake Two-Stage Decay Model, D2P)模型进行改进,创建顶风对尾涡环量衰减的影响模型。然后,针对基于时间间隔(Time-Based Separation, TBS)未考虑顶风会影响尾涡移动和尾涡环量衰减,通过转化为飞机地速和构建改进D2P模型深刻分析两因素对尾涡遭遇严重度的影响。最后,计算实施TBS时不同风速不同机型组合对应的最小尾流间隔,并综合分析对应间隔的尾涡遭遇严重度。结果表明：虽然TBS未考虑顶风对尾涡移动和环量衰减的影响,但可以确保前后机安全性;在顶风8 m/s应用TBS方案时,各机型组合的尾涡遭遇严重度约为静风时的30%。TBS安全地缩减了顶风时的尾流间隔。     

天津机场区域大气NO2及O3影响因子研究

在紧邻天津机场跑道的点位对机场区域大气常规污染物开展连续监测,应用广义加性模型（GAM）,针对2017年3月1日~2018年2月28日间的NO₂及O₃,识别其影响因子,并确定因子贡献率.选取因子包括环境因子（SO₂、NO、NO₂、O₃、CO、PM_2.5、PM₁₀、前一小时NO₂/O₃浓度）,气象因子（风向、风速、温度、露点温度、修正海压）及航空活动因子（起飞、着陆）.结果显示：机场区域NO₂日均值为17.6~123.6μg/m³,超标天数共计38d,占比约13%;O₃日均值为1.0~276.1μg/m³,超标天数占比26%,污染主要集中在夏季;环境因子是主要影响因子,累积贡献率在56%~89%;航空活动作为区域重要污染源,对大气NO₂、O₃存在一定影响,最高贡献率可达20%;气象因子相对贡献较低.全部GAM的Adj-R²为0.85~0.96,筛选的影响因子能够有效解释区域环境空气污染物浓度的变化.     

基于运行安全的停机位分配问题研究

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,相邻停机位间推出冲突概率不断增加。为合理分配大型繁忙机场停机位,兼顾安全与效率,建立基于运行安全的停机位分配问题优化模型。在模型中加入约束条件以避免潜在的推出冲突,以及考虑将重要航班优先分配到指定的旅客行走距离较短的停机位,来提高旅客的整体满意度。通过分析机位分配特点,选择性能比较优越的遗传算法进行求解。最后用实际算例进行验证,得到停机位分配甘特图以及算法收敛曲线。从结果中可以看到,停机位分配比较合理,算法收敛性能良好。就整体而言,达到了预期的要求。     

基于排放影响的自由航路空域中飞行路线优化北大核心CSCD

针对飞机在航线飞行中污染物排放问题,建立基于巡航性能数据和高空预报风温数据的性能参数计算模型、CO_(2)排放量计算模型、尾迹云环境影响模型和飞行排放成本模型;然后根据自由航路空域(FRA)的运行特点和限制,对传统的Dijkstra算法进行改进,考虑飞机前序航段油耗对飞机重量及后续排放参数计算的影响,以实现CO_(2)排放量最少、尾迹云对环境影响最小和排放成本最低为目标的飞行路线动态优化。结果表明:与最短距离下的优化结果相比,以CO_(2)排放量最小为目标时的优化方案可降低CO_(2)排放量9.61%、排放成本44.35%、油耗9.61%;排放成本最小的飞行路线则可降低CO_(2)排放量5.58%、排放成本64.05%、油耗5.58%。     

管制员疲劳状态下认知能力差异分析

为监测不同岗位管制员执勤过程中的疲劳状态,利用精神运动能力检测结合空间知觉感知测试仪设计试验方案,研究不同岗位管制员疲劳状态下的认知能力差异.结合试验获取的数据,运用K-means方法将管制员工作状态划分为清醒和疲劳.选取疲劳数据,通过KW检验理论计算并分析不同岗位间管制员疲劳状态下认知能力差异.结果表明:进近与区域管制员疲劳状态下警觉性差异度为75.495,即进近与区域管制员疲劳状态下管制员警觉性存在显著差异;进近与塔台管制员疲劳状态下注意力稳定性差异度为7.881,不存在显著差异.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.