摘要：扇区划分是平衡管制员工作负荷、提升空域通行能力的有效技术措施。采用Voronoi图自顶向下切割空域的方法具有自动保证扇区凸性、连通性和压缩性的特性,但计算时间过长。根据航迹状态计算工作负荷,构建了Voronoi图自顶向下切割空域模型,设计了动态步长蚁群搜索算法。测试结果表明,在太原高空划分成4个扇区的情况下,与MC-CLFV(Monte Carlo method by changing location of flexible vertices)算法相比较,采用动态步长蚁群搜索算法求解,扇区的不平衡性显著减少,总工作负荷也减少了11.2%。大规模重复实验表明,随扇区数量增加,解的质量差异减少,但解的效率差异却不断增大,划分8个扇区时,动态步长蚁群搜索算法的计算时间统计中位数值仅为MC-CLFV算法的1/10。这说明该算法在一次划分数量少的时候,质量高而且计算时间短,在采用多层规划扇区的时候,应该采用组合数字和较小的划分方案。研究结果为采用Voronoi图直接切割空域形成管制扇区奠定了基础。

摘要：分析当前我国管制员雷达培训考核环节中存在的问题,提出一种新的雷达管制培训的考核方法——检查单式考核,根据管制过程所涉及的各个环节以及航空器在空中的运行状态,对雷达管制培训实施分类考核。并结合一个进近雷达管制考核表的实例,分析其检查单式考核表的设计思想,详细说明其考核表记录和考核结果量化的步骤和方法。

摘要：介绍了UML的概念和要点,应用UML对飞行监控系统进行了建模。给出了系统的体系结构并建立了飞行监控系统的用例模型、静态模型和动态模型,提高了系统的可靠性、可重用性和可维护性,为应用UML对大型飞行监控系统的建模进行了有益的尝试。

摘要：可靠性、经济性和环保性是民用飞机设计必须考虑的运营要求,通过系统研究签派可靠度估算模型、全寿命周期成本和碳排放量模型,构成多目标函数。同时,根据民用飞机实际运营中需要满足的性能要求,建立约束限制条件,最终形成多目标优化模型,然后采用遗传算法实现对优化模型的寻优计算。以A320机型为例,针对不同设计目标进行优化计算。优化结果表明遗传算法的优化方法可行,可为民用飞机概念设计参数的选取提供参考。

摘要：针对民用机场同时具有离场飞行、进场飞行和滑行道滑行等复杂运行环境,机场管制员需要具有相应的处理能力,为此设计并实现了一套机场管制员培训系统。系统的最大特点是包含了滑行道冲突检测模块。当管制员向航空器发布滑行路径指令后,该模块将检测各架航空器之间潜在的计划滑行路径冲突并向管制员告警。采用该系统培训之后,机场管制员发布的滑行指令的有效性和安全性将显著提高,使民用机场的运行更加高效和顺畅。

摘要：机场跑道系统容量随不确定因素的变化而动态变化,变化后的容量可能不再满足当前需求,导致空中交通拥堵及航班延误现象发生。为动态平衡机场跑道系统容流,研究了机场动态容量条件下的容流调配及跑道配置决策问题。综合考虑拥堵成本、天气及风态随机因素、队列形成的随机性和内生性,分析进离场航班队列演化过程,引入拥挤成本函数,通过动态规划方法,建立了容流调配及跑道配置的动态决策模型;为了降低问题复杂度,改善算法性能,缩短计算时间,将动态规划精确算法与近似算法相结合,在算法流程中嵌入天气及风态的不确定性模型,设计了一种寻找最优近似策略的算法流程。仿真验证结果表明:该算法可以在合理的计算时间内获得最优运行策略,验证了模型的可行性及有效性。

摘要：针对高校空中交通管制类课程实验教学资源形式固定、数量较少等问题,提出了基于Agent方法的实验教学设计思路与实验资源开发方案。以理性Agent理论为研究基础,提出了管制员认知模型,构建了管制实验教学框架,设计了典型的空管指挥场景,建立了风险分析模型。实验系统采用Android环境开发,通过人机对话方式改变了传统管制训练方法,提供了更加便捷的操作和使用体验。

摘要：飞行程序保护区的计算机辅助设计是近年来从事民航飞行程序设计工作的热点问题;并且已经提出了一些可行的开发方法。针对影响飞行程序保护区精度的重要因素——风螺旋线,以及与其他各要素关系的实现方法,吸取人工智能领域中模拟法、图解法等概念,建立科学的数学模型。在Auto CAD平台下结合VLisp/Alisp制作,二次开发取得了一定的成果,基本实现了预期目标。

摘要：基于OBE理念,从课程目标、实践内容、实践过程和考核方法以及校企联合授课教学等方面对机场管制模拟训练进行改革。实践表明:课程目标反向设计、实践内容与训练难度分层设计、指导教师及学生动态分组、基于教考分离和自动评价的面向过程考核、校企联合教学等改革手段,能较好地解决教学存在的问题。与改革前相比较,不仅课程平均分有所提升,优秀比例也进一步提高,60~69分段比例下降明显,课程达成度提升效果显著。基于OBE理念的改革方案和实践成果为交通运输类专业的实践教学提供了应用案例。

摘要：改进的蚁群算法可以用于空中交通飞行冲突问题的求解。对空中交通飞行冲突问题的研究背景以及研究现状进行系统概述,简要介绍了人工势场法和蚁群算法。建立了相关的数学模型,将空中交通飞行冲突问题转化为有约束的非线性整数规划问题,并且把人工势场法和蚁群算法相结合,设计了将人工势场法的规划结果作为蚁群优化算法先验知识的求解思路。最后的仿真计算表明了该方法能加快蚁群算法的收敛速度,在短时间内提供理想的冲突解决方案。