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时间:2020-03-22
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1、文章编号:1006-9348(2016)06—0059—05飞机多机飞行冲突状态预测研究孙禾1’2,蔡月茹h3,周沅4(1.中国民航大学,天津300300;2.天津市空管运行规划与安全技术重点实验室,天津300300;3.中国民航大学安全科学研究所,天津300300;4.民航华东地区空管局,上海200335)摘要:飞机冲突探测解脱的基础是正确预测飞行状态,传统的预测方法主要使用航迹与随机量等参数,缺乏更加智能化的预测。针对飞机多机飞行冲突状态预测问题,采用改进Swarm方法进行了仿真研究。首先将Steer算法与Swarm模型相结合,在原模型结构单一、应用局限性
2、强的基础上进行改进。然后结合管制与飞行规则,对模型进行更符合实际运行的优化。最后在MATLAB仿真平台上,仿真两个飞机之间产生冲突的场景。实验结果表明,与传统算法相比,改进后的算法加入了更加智能化的冲突解决方案,符合实际运行准则。关键词:空中交通;飞行状态;冲突解脱;仿真中图分类号:TP391.9文献标识码:BAStudyonMulti——conflictFlightModeForecastSUNHel,-.CAIYue—rul,一,ZHOUYuan4(1.CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China;2
3、.TianjinKeyLaboratoryofOperationProgrammingandSafetyTechnologyofAirTrafficManagement,Tianjin300300,China;3.ResearchInstituteofCivilAviationSafety,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China;4.EastChinaAirTrafficManagementBureau,CAAC,Shanghai200335,China)ABSTRACT:Aircraftconfl
4、ictdetectionisbasedonacorrectpredictionofflightstate.Traditionalpredictionmethodsalemainlyinvolvedintrackandrandomamountofotherparameters,andthelackofmoreinteUigentpredictionsre-suhsinpoorpredicting.Inthepaper,aimingatthepredictingproblemsofmulti—machineconflictingofaircraftfly-ing,
5、allimprovedSwarmmethodWassimulated.First,weimprovedSteeralgorithmbycombiningitwithSwarmmed-e1.Thenwecombinedcontrolandflightrulestooptimizethemodel.Finally,basedontheMATLABsimulationplat-form,wesimulatedthesceneofconflictbetweenthetwoaircrafts.Experimentalresultsshowthatcomparedwith
6、thetraditionalalgorithm,theimprovedalgorithmwithinteHigentconflictresolutionconformtotheactualoperationguide—lines.KEYWORDS:Airtransportation;Flightmode;Conflictresolution;Simulation1引言近年来,民航运输已成为我国产业发展的热点之一。特别是国产大飞机制造以及低空空域开放等项目与政策,更加促进了民航这一新兴产业的进一步提高。然而在高速发展基金项目:空管科研课题(GKG20141000
7、3);中央高校基本科研业务专项资助项目(3122013P008,3122014D040)收稿日期:2015—09—01修回日期:2015—10—16的同时,国际上民航事故频发,飞行安全问题受到了国内外的高度关注。纵观我国的民航运行现状,在发展的背后同样存在着很多隐患。当前我国民航需求量日益增大,随之而来的空域受限、主要交通枢纽机场延误严重等问题十分突出。空域容量有限而空中交通流量不断增大,导致空管运行承受了更大的负荷。因此,在这样发展与问题并存的背景下,正确合理的预测并仿真出飞机多机飞行冲突状态,是保证飞行安全,提高运行效率的重要手段。飞行冲突探测与解脱的前提
8、是预知两机或多机的飞行一59—参数,通
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