CN113643571B - 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法 - Google Patents

一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113643571B
CN113643571B CN202111208587.1A CN202111208587A CN113643571B CN 113643571 B CN113643571 B CN 113643571B CN 202111208587 A CN202111208587 A CN 202111208587A CN 113643571 B CN113643571 B CN 113643571B
Authority
CN
China
Prior art keywords
flight
sector
airport
flt
queue
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111208587.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113643571A (zh
Inventor
陈飞飞
丁辉
张明伟
徐秋程
徐善娥
石潇竹
黄吉波
鲍帆
田靖
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CETC 28 Research Institute
Original Assignee
CETC 28 Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CETC 28 Research Institute filed Critical CETC 28 Research Institute
Priority to CN202111208587.1A priority Critical patent/CN113643571B/zh
Publication of CN113643571A publication Critical patent/CN113643571A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113643571B publication Critical patent/CN113643571B/zh
Priority to PCT/CN2022/101840 priority patent/WO2022199722A1/zh
Priority to US17/818,982 priority patent/US11756435B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0043—Traffic management of multiple aircrafts from the ground
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/003—Flight plan management
    • G08G5/0039—Modification of a flight plan
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0017—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information
    • G08G5/0026—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information located on the ground

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法，本发明在对当前空域服务能力下的航班运行效能开展预先分析的基础上，能够根据航班正常性优化目标，综合考虑全国空中交通需求的时空分布、空域网络的服务能力以及各个空域单元的容量增长限制，定位关键问题空域，并生成相关空域的扩容建议；旨在通过扩充空域服务能力的方式来提高航班运行效能，为用户在战略层面开展全国空域网络问题的分析及优化工作提供技术支撑。

Description

一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法
技术领域
本发明属于民航流量管理领域，尤其涉及一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法。
背景技术
随着民航业的快速发展，有限的空域资源与不断增长交通需求间的矛盾日益突出，导致航班延误问题愈演愈烈，降低了航空公司运行的经济效益以及旅客满意度。为应对空域供给不足的问题，我国空中交通管理部门从战略、预战术、战术等多个环节对空中交通需求进行管理，以期在保障安全的前提下，尽可能降低航班延误，然而该类做法不能从根本上解决因空域服务能力不足导致的航班延误问题。
发明内容
发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法，包括如下步骤：
步骤1，基础数据准备：获取所需的计算数据，并进行初步处理；
步骤2，根据空域服务能力分析航班运行效能：根据全国机场及扇区的容量限制，筛选不能按原始计划正常执行的航班，分析航班运行效能；
步骤3，基于航班正常性目标计算需要通过空域扩容保障的航班范围；
步骤4，根据需要保障的航班生成空域网络优化方案，能够根据需要保障的航班定位关键问题空域，并提供其容量优化建议。
本发明的有益效果为：本发明所述方法旨在通过扩充空域服务能力来提高运行时的航班正常性，降低航班延误；本方法能够根据航班正常性优化目标，综合考虑全国空中交通需求的时空分布、空域网络的服务能力以及各个空域单元的容量增长限制，定位关键问题空域，并生成相关空域的扩容建议，为用户在战略层面开展全国空域网络问题的分析及优化工作提供技术支撑。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是本发明的总体处理流程图。
图2是本发明的通过提升空域服务能力手段提高航班正常性的原理示意图。
图3是本发明的空域网络优化方案生成的处理流程图。
图4是本发明的基于航班排序结果预测空域流量的处理流程图。
图5是本发明的根据空域扩容限制筛选建议消减航班的处理流程图。
图6是本发明的根据空域扩容限制筛选建议时刻调整航班的处理流程图。
图7是本发明的空域优化信息的计算流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法，
本发明方法包括如下步骤：
步骤1，基础数据准备：获取所需的计算数据，并进行初步处理；
步骤2，根据空域服务能力分析航班运行效能：根据全国机场及扇区的容量限制，筛选不能按原始计划正常执行的航班，分析航班运行效能；
步骤3，基于航班正常性目标计算需要通过空域扩容保障的航班范围；
步骤4，根据需要保障的航班生成空域网络优化方案。
总体处理流程如图1所示。
步骤1包括：
本步骤功能为：获取本方法所需的计算数据，并根据计算需要对其进行初步处理。
包括如下步骤：
步骤1-1，定义变量；
步骤1-2，获取基础数据；
步骤1-3，处理基础数据。
步骤1-1包括：定义如下变量：
ANA_DATE：本方法的分析日期；战略阶段定义为未来7天至本航季末，用户可根据自身需要选择该区间范围内的某一天；
FltListIni：全国航班计划队列，包含了与分析日期ANA_DATE相关的全国所有航班计划；
FltTotalNumIni：全国航班计划队列FltListIni队列中航班计划总个数；
Flti：全国航班计划队列FltListIni里的第i条航班计划；
ACIDi：第i条航班计划Flti的航班号；
Flti(PRIO)：第i条航班计划Flti的优先级，该值为非负整数，初始值为0，用户可根据自身需求进行设置；
DepApti：第i条航班计划Flti的起飞机场；
ArrApti：第i条航班计划Flti的降落机场；
ETDi：第i条航班计划Flti的计划起飞时间；
ETAi：第i条航班计划Flti的计划降落时间；
STDi：第i条航班计划Flti的排序起飞时间，初始值为ETDi；
STAi：第i条航班计划Flti的排序降落时间，初始值为ETAi；
DepDelayi：第i条航班计划Flti的排序起飞延误，单位为秒；
AdjMarki：第i条航班计划Flti的排序调整状态，如果为0，表示未调整；如果为1，表示时刻提前，如果为2，表示延误，如果为3，表示消减，初始值为0。
PassSectorListi：第i条航班计划Flti的过扇队列，包含了第i条航班计划Flti的所有途经扇区信息；
PassSectori,j：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区信息。
PassSectori,j(Code)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的代码；
PassSectori,j(InETO)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的计划进扇时间；
PassSectori,j(InSTO)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的排序进扇时间；
APTLIST：机场队列，包含全国所有的机场信息；
AptTotalNum：机场队列APTLIST中包含的机场个数；
APTi：机场队列APTLIST中的第i个机场；
APTi(CODE)：机场APTi的四字代码；
SECTORLIST：扇区队列，包含全国所有的扇区信息；
SectorTotalNum：扇区队列SECTORLIST中包含的扇区个数；
SECTORi：扇区队列SECTORLIST中的第i个扇区；
SECTORi(CODE)：扇区SECTORi的代码；
[tBgnTime,tEndTime]：本方法的计算时间范围，其中tBgnTime为分析日期ANA_DATE的00:00:00，而tEndTime为分析日期ANA_DATE的23:59:59。
CapSpanTime：本方法中时间片大小，默认值为3600秒(即1小时)，用户可根据需求自行调整。
CapSpanNum：本方法的计算时间范围内的时间片个数，初始值为0。
[CapBgnTimej,CapEndTimej)：计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的第j个时间片，其中CapBgnTimej为时间片的开始时间，CapEndTimej为时间片的截止时间。
AptCapi,j：机场APTi在第j个时间片的容量值。
SectorCapi,j：扇区SECTORi在第j个时间片的容量值。
AptAARi,j：机场APTi在第j个时间片的进场容量(进场率)；
AptADRi,j：机场APTi在第j个时间片的离场容量(离场率)；
Depi,j：在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次。
Arri,j：在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次。
步骤1-2包括：
步骤1-2-1，获取全国空域基础数据：
根据设置的分析日期ANA_DATE，获取全国的机场及扇区基础信息。
获取全国所有的机场信息，并形成机场队列APTLIST，机场总个数为AptTotalNum。APTLIST中每个机场APTi的具体信息包括：代码APTi(CODE)；
获取全国所有的扇区信息，并形成扇区队列SECTORLIST，扇区总个数为SectorTotalNum。SECTORLIST中每个扇区SECTORi的具体信息包括：代码SECTORi(CODE)。
步骤1-2-2，提取全国航班计划：
根据设置的分析日期ANA_DATE，从时刻表中筛选在该日期内从国内机场起飞、降落或者出现在国内空域的航班计划，形成全国航班计划队列FltListIni，计划总个数为FltTotalNumIni。
采用4D轨迹预测技术生成FltListIni中每条计划Flti的轨迹预测信息，i∈[1,FltTotalNumIni]；
轨迹预测信息包括：航班号ACIDi、起飞机场DepApti、降落机场ArrApti、航班优先级Flti(PRIO)、起飞时间ETDi、降落时间ETAi、过扇队列PassSectorListi；
其中过扇队列PassSectorListi中包含了Flti途径的每个扇区PassSectori,j的代码PassSectori,j(Code)、进扇区时间PassSectori,j(InETO)；航班优先级Flti(PRIO)初始值为0，用户可根据自身需要进行设置。
注：4D轨迹预测技术为民航空管系统中的通用技术，能够根据航班飞行计划，预测航班过各航路关键点以及扇区信息，因4D轨迹预测技术非本文重点，在此不再详述。
步骤1-2-3，获取全国空域容量数据：
1)设置计算时间范围：
根据设置的分析日期ANA_DATE，生成本方法的计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]，其中tBgnTime为分析日期ANA_DATE的00:00:00，而tEndTime为分析日期ANA_DATE的23:59:59。
2)划分时间片：
本方法中默认时间片CapSpanTime为3600秒(即1小时)，用户可根据需求自行调整；
时间片个数CapSpanNum为：
Figure GDA0003361491030000061
令每个时间片为[CapBgnTimej,CapEndTimej),j∈CapSpanNum，其中CapBgnTimej为第j个时间片的开始时间，CapEndTimej为第j个时间片的截止时间，且CapEndTimej＝CapBgnTimej+CapSpanTime。
3)获取全国机场各个时间片的容量：
筛选APTLIST队列内各个机场APTi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片的容量信息AptCapi,j(APTi在第j个时间片的容量值)。
4)获取全国扇区各个时间片的容量：
筛选SECTORLIST队列内各个扇区SECTORi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片的容量信息SectorCapi,j(SECTORi在第j个时间片的容量值)。
注：容量信息可来源于我国民航空管局公布的全国机场、扇区的静态容量数据，用户可根据自身需求进行修改或设置。
步骤1-3包括：
步骤1-3-1，分解机场进离场容量：
用户可以根据自身需要设置机场的进离场容量，如果未设置可以采用以下方法计算获得。
对于APTLIST队列内每个机场APTi，均开展以下操作：
1)统计机场各时间片的起降需求：
根据全国航班计划队列FltListIni中每架航班Flti的起飞机场、降落机场、计划起飞时间ETDi和计划降落时间ETAi，统计机场APTi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片j的起飞架次Depi,j和降落架次Arri,j。
2)根据起降需求划分容量：
为提高机场容量资源的利用，根据每个时间片的起降需求分解机场容量。
则
Figure GDA0003361491030000071
AptADRi,j＝AptCapi,j-AptAARi,j (3)
步骤1-3-2，获取航班排序信息：
考虑全国空域的服务能力，以保障全国机场及扇区不超容为目标，采用时刻调整、航班消减的组合方法对FltListIni中航班进行调整，生成每架航班Flti的排序信息，排序信息包括：排序起飞时间STDi、排序降落时间STAi、排序延误DepDelayi、航班调整状态AdjMarki、航班过扇队列PassSectorListi中的每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)。
注：相关航班排序方法已在前期专利《一种基于时刻表的航班运行效能预先评估方法》中详述，在此不再赘述。
步骤2，根据空域服务能力分析航班运行效能
本步骤功能为：根据全国机场及扇区的容量限制，筛选出不能按原始计划正常执行的航班，生成航班调整队列，并进一步分析航班的运行效能。
包括如下步骤：
步骤2-1，变量定义
步骤2-2，筛选需要调整的航班
步骤2-3，优化航班调整队列的次序
步骤2-4，分析航班运行效能
步骤2-1包括：定义如下变量：
FltList：航班调整队列，包含FltListIni中所有需要进行时刻调整或者消减的航班。
FltTotalNum：FltList队列中航班计划总个数，初始值为0；
MAX_DELAY：本方法中默认的最大航班延误，本方法中将其设置为9999*60秒，用户可根据自身需求进行调整；
FltNormalNum：全国航班中无需进行调整的架次，初始值为0。
FltDelayNum：全国航班中需要延误的架次，初始值为0。
FltDelNum：全国航班中需要消减的架次，初始值为0。
FltAccNum：全国航班中需要进行时刻提前的架次，初始值为0。
FltAdjNum：全国航班中需要进行时刻调整的架次，初始值为0。
FltNormality：全国航班的正常性预估，初始值为0。
步骤2-2包括：
根据步骤1-3-2中的航班排序信息，对于FltListIni队列中每架航班Flti，如果该航班满足AdjMarki＞0，则表示该航班需要进行调整，将其加入到FltList队列中，并进行如下更新：FltTotalNum＝FltTotalNum+1；
步骤2-3包括：
为区分航班运行问题的严重程度，根据步骤1-3-2中的航班排序信息，综合考虑FltList队列中每架航班Flti的延误情况DepDelayi、优先级Flti(PRIO)，以及调整状态AdjMarki，按照严重程度由高到低的顺序优化FltList队列中航班的次序，具体包括如下步骤：
步骤2-3-1，更新建议消减航班的延误信息：
对于FltList队列中每架航班Flti，如果该航班的调整状态AdjMarki为3，则表示该航班被建议消减，令该航班DepDelayi＝MAX_DELAY；
步骤2-3-2，根据航班延误情况进行排序：
根据FltList中每架航班Flti的延误情况DepDelayi，按照延误由大到小的顺序进行排序，更新FltList队列中的航班次序。
步骤2-3-3，根据航班优先级进行排序：
为突出高优先级航班的运行问题，在步骤2-3-2的基础上，根据FltList中每架航班Flti的优先级Flti(PRIO)，按照优先级由高到低的顺序进行排序，更新FltList队列中的航班次序。
步骤2-4，分析航班运行效能
本步骤根据步骤1-3-2中的航班排序信息，分析在当前空域服务能力下，ANA_DATE日期的全国航班运行情况。
步骤2-4-1，计算航班延误架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于2，则该航班为延误航班，加入到延误架次统计量中，即FltDelayNum＝FltDelayNum+1。
步骤2-4-2，计算航班消减架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于3，则该航班为建议消减航班，加入到消减架次统计量中，即FltDelNum＝FltDelNum+1。
步骤2-4-3，计算航班时刻提前架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于1，则该航班为时刻提前航班，加入到时刻提前架次统计量中，即FltAccNum＝FltAccNum+1。
步骤2-4-4，计算无需调整的航班架次指标：
本方法中将时刻提前的航班也作为需要进行时刻调整的航班，用户可根据自身需求更改统计方式。
FltAdjNum＝FltDelayNum+FltAccNum (4)
FltNormalNum＝FltTotalNumIni-FltAdjNum-FltDelNum (5)
步骤2-4-5，计算航班正常性指标：
本方法中将无需进行调整的航班占比定义为航班正常性，该指标反映了基于当前时刻表下，航班能够正常运行的最大潜力。
计算公式如下：
Figure GDA0003361491030000091
注：当前民航局空管局虽公布了多种航班正常性统计方法，且一直在变化。本专利为在战略流量管理层面，挖掘全国航班在当前空域服务能力下正常运行的最大潜力，并提供优化方案，故将航班正常性统计方法定义如公式(6)，用户可根据自身需求更改统计方式。
步骤3，基于航班正常性目标计算需要通过空域扩容保障的航班范围
本步骤功能为：根据设定的航班正常性优化目标，计算需要通过扩充空域服务能力进行保障的航班范围。
包括如下步骤：
步骤3-1，定义变量；
步骤3-2，进行相应设定；
步骤3-3，设置航班正常性优化目标；
步骤3-4，计算需要通过空域扩容保障的航班量；
步骤3-1包括：定义如下变量：
TargetNormality：本方法计算过程中设置的航班正常性的优化目标。
TmpNormality：本方法计算过程中航班正常性的临时变量。
TargetTotalNum：需要通过空域扩容保障的航班总架次，初始值为0。
TargetDelNum：需要通过空域扩容保障的消减航班架次，初始值为0。
TargetAdjNum：需要通过空域扩容保障的时刻调整航班架次，初始值为0。
步骤3-2包括：
将现有空域网络记做空域网络A，基于步骤2-4能够得出全国航班计划队列FltListIni在空域网络A中运行时，航班正常性预估为FltNormality。
根据步骤1-3-2的排序结果可知，在空域网络A的服务能力下，不能支撑航班调整队列FltList中的航班按其原始计划执行；如果需提升航班正常性，要扩充空域网络A内局部机场及扇区的容量，以便保障FltList队列中的部分航班能够按其原始计划执行，将扩充服务能力后的空域网络记做空域网络C。空域网络A的服务能力的扩充程度跟设定的正常性优化目标TargetNormality，以及FltList队列中被选中进行保障的航班有关。
针对正常性优化目标TargetNormality，从FltList中筛选的需要通过空域扩容保障的航班量TargetTotalNum需满足公式(7)和公式(8)：
Figure GDA0003361491030000111
TargetTotalNum＝TargetAdjNum+TargetDelNum (8)
为实现正常性优化目标TargetNormality，本方法通过扩充空域网络A的服务能力生成空域网络C，以便保障FltList中TargetTotalNum架航班能够按照原始计划执行；在此前提下，为证明全国航班计划队列FltListIni在空域网络C中执行时能够达到航班正常性优化目标TargetNormality，还需进行以下阐述。
综上得出，空域网络C具备以下特点：
1)空域网络C通过扩充服务能力，能够支撑被选中的TargetTotalNum架航班按其原始计划执行；且新增的服务能力仅可被这些航班使用；
2)除了被选中的TargetTotalNum架航班，对于全国航班计划队列FltListIni中剩余的航班，根据步骤1-3-2中的航班排序信息，空域网络C能够跟空域网络A一样为这些航班分配相同的时隙资源；
3)根据步骤1-3-2中的航班排序结果，被选中的TargetTotalNum架航班原先需在空域网络A中占用的时隙资源，在空域网络C中将被回收，可用于支撑被选中的TargetTotalNum架航班按原始计划执行，或者被重新分给其它航班使用。
因此，除了被选中的TargetTotalNum架航班，对于全国航班计划队列FltListIni中剩余的其它航班，空域网络C能够为其提供的服务能力不低于空域网络A。如果FltListIni队列中剩余的航班参考步骤1-3-2中的航班排序信息在空域网络C中运行，则可使得空域网络C不超过服务能力。按照上述运行方法，FltListIni队列剩余的航班中还包括(FltAdjNum-TargetAdjNum)架航班需进行时刻调整以及(FltDelNum-TargetDelNum)架航班需进行消减，再结合公式(9)便可证明至少存在一种运行方式，使得全国航班计划队列FltListIni在空域网络C中执行时能够实现航班正常性优化目标。其原理如图2所示。
空域网络C中的航班正常性验证公式如下：
Figure GDA0003361491030000121
步骤3-3包括：
本发明的目的在于扩充空域服务能力，提升实际运行中的航班正常性；因此，需对用户设置的航班正常性优化目标TargetNormality进行限制，需满足TargetNormality∈[FltNormality,1]。
步骤3-4包括：
为实现航班正常性优化目标TargetNormality，本步骤计算需要从FltList队列中筛选出的消减航班量TargetDelNum以及时刻调整航班量TargetAdjNum，通过扩充空域服务能力的手段来保障这些航班能够按照原始计划执行。
实际运行中消减航班比延误航班对航空公司造成的经济损失更高，因此本方法在筛选需要通过空域扩容保障的航班范围时，优先将可能被消减的航班纳入其中，以期减少实际运行时的航班消减行为；用户可根据自身需要调整筛选航班的偏好。
步骤3-4-1，计算消减航班量：
首先尝试仅将建议消减航班纳入到保障范围内，判定能否实现正常性优化目标：
令
Figure GDA0003361491030000122
则：
TargetDelNum＝FltTotalNumIni*TargetNormality-FltNormalNum (10)
如果满足TargetDelNum＞FltDelNum，说明仅考虑保障消减航班不能实现航班正常性目标，令TargetDelNum＝FltDelNum，继续执行步骤3-4-2；否则，令TargetAdjNum＝0，跳至步骤3-4-3；
步骤3-4-2，计算时刻调整航班量：
令
Figure GDA0003361491030000131
则：
TargetAdjNum＝TargetNormality*FltTotalNumIni-TargetDelNum-FltNormalNum(11)；
步骤3-4-3，计算总调整航班量：
TargetTotalNum＝TargetDelNum+TargetAdjNum (12)。
步骤4，根据需要保障的航班生成空域网络优化方案；
本步骤功能为：能够根据需要保障的航班范围定位关键问题空域，并提供其容量优化建议。其处理流程如图3所示。
包括如下步骤：
步骤4-1，定义变量；
步骤4-2，设置参数；
步骤4-3，基于航班排序结果预测空域流量；
步骤4-4，生成空域网络优化方案；
步骤4-1包括：定义如下变量：
AptCapMaxRatioi：机场APTi的容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
AptAARMaxRatioi：机场APTi的进场容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
AptADRMaxRatioi：机场APTi的离场容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
SectorCapMaxRatioi：扇区SECTORi的容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
DealMarki：航班Flti的处理状态，包括：0表示未参与本次处理，1表示本次已处理；
SectorSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在第j个时间片进入扇区SECTORi的航班架次，初始值为0。
DepSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次，初始值为0。
ArrSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次，初始值为0。
tmpSectorSimuFlowi,j：在第j个时间片进入扇区SECTORi的航班架次的临时变量，初始值为0。
tmpDepSimuFlowi,j：在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次的临时变量，初始值为0。
tmpArrSimuFlowi,j：在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次的临时变量，初始值为0。
tmpDelCount：本方法计算过程中的消减航班量的临时变量，初始值为0。
tmpAdjCount：本方法计算过程中的时刻调整航班量的临时变量，初始值为0。
AspOptyList：本方法得出的空域网络优化方案，包括需要进行优化的空域名称、类型、容量增长值。
AspOptyListNum：AspOptyList中包含的空域个数。
AspOptyi：AspOptyList中第i个需要进行优化的空域；
AspOptyi(CODE)：AspOptyi的空域代码；
AspOptyi(TYPE)：AspOptyi的空域类型,0表示扇区，1表示机场；
AspOptyi(Cap)：AspOptyi的容量增长值，初始值为0；
AspOptyi(AAR)：AspOptyi的进场容量增长值，仅对机场有效，初始值为0；
AspOptyi(ADR)：AspOptyi的离场容量增长值，仅对机场有效，初始值为0；
MaxAspFlowVsi：第i个空域对象的各时间片流量与容量偏差的最大值，初始值为0；
MaxDepFlowVsi：第i个空域对象的各时间片起飞架次与离场容量偏差的最大值，初始值为0；
MaxArrFlowVsi：第i个空域对象的各时间片降落架次与进场容量偏差的最大值，初始值为0；
步骤4-2，参数设置
为提高空域优化方案的可实施性，需对每个空域的容量最大增长幅度进行限制。
步骤4-2-1，机场容量增长幅度限制
对于全国机场队列APTLIST中的每个机场APTi，均开展以下设置：
1)机场容量的提升幅度限制
令AptCapMaxRatioi＝120％，用户可根据自身需要进行修改。
2)机场离场容量的提升幅度限制
令AptADRMaxRatioi＝120％，用户可根据自身需要进行修改。
3)机场进场容量的提升幅度限制
令AptAARMaxRatioi＝120％，用户可根据自身需要进行修改。
步骤4-2-2，扇区容量增长幅度限制：
对于全国扇区队列SECTORLIST队列内各个扇区SECTORi，均开展以下设置：
令SectorCapMaxRatioi＝120％，用户可根据自身需要进行修改。
步骤4-3，基于航班排序结果预测空域流量
根据步骤1-3-2中的航班排序结果，预测全国各机场及扇区的流量；因为步骤1-3-2在排序时，考虑了全国机场及扇区的容量限制，因此此处计算的各空域对象的流量值不会超过其容量限制。其处理流程如图4所示。
步骤4-3-1，清空航班处理状态：
对于全国航班计划队列FltListIni中每架航班Flti，令其DealMarki＝0；
步骤4-3-2，筛选待处理航班：
从FltListIni队列第一架航班开始，取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，执行步骤4-3-3；如果所有航班均已处理，步骤4-3计算完成；
步骤4-3-3，判断航班的排序调整状态：
如果航班的排序调整状态AdjMarki为3，则表示航班被建议消减，无需参与流量统计，返回步骤4-3-2；否则执行步骤4-3-4；
步骤4-3-4，更新航班的起飞机场流量
根据航班Flti的起飞机场DepApti以及排序起飞时间STDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令DepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k+1。
步骤4-3-5，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场ArrApti以及排序降落时间STAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令ArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k+1。
步骤4-3-6，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)，设定航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令SectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k+1。
返回步骤4-3-2。
步骤4-4包括：
根据步骤3-4中得出的需要通过空域扩容保障的消减航班量TargetDelNum和时刻调整航班量TargetAdjNum，从航班调整队列FltList中筛选相应数量的时刻调整航班以及消减航班，并根据这些航班定位关键问题空域，提供容量优化建议。
步骤4-4-1，根据扩容限制筛选建议消减的航班
综合考虑全国机场及扇区的容量增长幅度限制，从FltList队列中筛选出TargetDelNum架需要通过空域扩容保障的建议消减航班，具体处理流程如图5所示，具体包括如下步骤：
步骤4-4-1-1，清空航班处理状态：
对于航班调整队列FltList中每架航班Flti，令其处理状态DealMarki＝0。
令tmpDelCount＝0。
步骤4-4-1-2，判断是否筛选完毕：
如果满足tmpDelCount＞＝TargetDelNum，或者FltList队列所有航班均已处理(即DealMarki等于1)，则完成步骤4-4-1的处理；
否则，继续后续处理。
步骤4-4-1-3，筛选待处理航班：
从FltList队列第一架航班开始，取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，开展后续操作；
步骤4-4-1-4，判断航班的排序调整状态：
如果该航班的排序调整状态AdjMarki不为3，则表示该航班不属于被建议消减的航班，返回步骤4-4-1-2；否则继续后续操作。
步骤4-4-1-5，更新航班的起飞机场流量：
根据航班Flti的起飞机场以及计划起飞时间ETDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k，且tmpDepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k+1。
步骤4-4-1-6，判断航班的起飞机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpDepSimuFlowj,k＞AptADRj,k*AptADRMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
如果满足(tmpDepSimuFlowj,k+ArrSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2。
步骤4-4-1-7，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场以及计划降落时间ETAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k，且tmpArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k+1；
步骤4-4-1-8，判断航班的降落机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpArrSimuFlowj,k＞AptAARj,k*AptAARMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
如果满足(tmpArrSimuFlowj,k+DepSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2。
步骤4-4-1-9，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的计划进扇区时间PassSectori,j(InETO)，设定航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k，且tmpSectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k+1。
步骤4-4-1-10，判断航班的途径扇区流量是否超过容量增长幅度：
对于航班Flti途径的任一扇区SECTORj，如果航班Flti在第k个时间片进入扇区SECTORj时满足tmpSectorSimuFlowj,k＞SectorCapj,k*SectorCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2。
步骤4-4-1-11，更新被选中的消减航班量：
令tmpDelCount＝tmpDelCount+1；
对于航班Flti的起飞机场，令该机场的DepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k；
对于航班Flti的降落机场，令该机场的ArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k；
对于航班Flti途径的每一个扇区SECTORj，令SectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k；返回步骤4-4-1-2。
步骤4-4-2，根据扩容限制筛选建议时刻调整的航班
综合考虑全国机场及扇区的容量增长幅度限制，从FltList队列中筛选出TargetAdjNum架需要通过空域扩容保障的时刻调整航班，具体处理流程如图6所示，具体包括如下步骤：
步骤4-4-2-1，清空航班处理状态：
对于航班调整队列FltList中每架航班Flti，令其处理状态DealMarki＝0。
令tmpAdjCount＝0。
步骤4-4-2-2，判断是否筛选完毕：
如果满足tmpAdjCount＞＝TargetAdjNum，或者FltList队列所有航班均已处理(即DealMarki等于1)，则完成步骤4-4-2的处理；否则，继续后续处理。
步骤4-4-2-3，筛选待处理航班：
从FltList队列第一架航班开始,取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，开展后续操作；
步骤4-4-2-4，判断航班的排序调整状态：
如果该航班的排序调整状态AdjMarki为3，则表示该航班不属于被建议时刻调整的航班，返回步骤4-4-2-2；否则继续后续操作；
步骤4-4-2-5，更新航班的起飞机场流量：
根据航班Flti的起飞机场以及计划起飞时间ETDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k，且tmpDepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k+1；
根据航班Flti的起飞机场以及排序起飞时间STDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第m个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,m＝DepSimuFlowj,m，且tmpDepSimuFlowj,m＝tmpDepSimuFlowj,m-1；
步骤4-4-2-6，判断航班的起飞机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpDepSimuFlowj,k＞AptADRj,k*AptADRMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
如果满足(tmpDepSimuFlowj,k+ArrSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2。
步骤4-4-2-7，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场以及计划降落时间ETAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k，且tmpArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k+1。
根据航班Flti的降落机场以及排序降落时间STAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第m个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,m＝ArrSimuFlowj,m，且tmpArrSimuFlowj,m＝tmpArrSimuFlowj,m-1。
步骤4-4-2-8，判断航班的降落机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpArrSimuFlowj,k＞AptAARj,k*AptAARMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
如果满足(tmpArrSimuFlowj,k+DepSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2。
步骤4-4-2-9，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的计划进扇区时间PassSectori,j(InETO)，假设航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k，且tmpSectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k+1。
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)，假设航班Flti在第m个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,m＝SectorSimuFlowj,m，且tmpSectorSimuFlowj,m＝tmpSectorSimuFlowj,m-1。
步骤4-4-2-10，判断航班的途径扇区流量是否超过容量增长幅度：
对于航班Flti途径的任一扇区SECTORj，如果航班Flti在第k个时间片进入扇区SECTORj时满足tmpSectorSimuFlowj,k＞SectorCapj,k*SectorCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2。
步骤4-4-2-11，更新被选中的时刻调整航班量：
令tmpAdjCount＝tmpAdjCount+1；
对于航班Flti的起飞机场，令该机场的DepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k，且DepSimuFlowj,m＝tmpDepSimuFlowj,m；
对于航班Flti的降落机场，令该机场的ArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k，且ArrSimuFlowj,m＝tmpArrSimuFlowj,m；
对于航班Flti途径的每一个扇区SECTORj，令SectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k，且SectorSimuFlowj,m＝tmpSectorSimuFlowj,m；
返回步骤4-4-2-2。
步骤4-4-3，生成空域网络优化方案：
根据全国各机场及扇区的容流匹配情况生成空域网络优化方案。其处理流程如图7所示，具体包括如下步骤：
步骤4-4-3-1，清空方案：
清空空域优化方案AspOptyList，且令AspOptyListNum＝0。
步骤4-4-3-2，统计需要优化的机场：
对于全国机场队列APTLIST中的每一个机场APTi，循环开展以下处理：
步骤4-4-3-2-1，计算各时间片的流量与容量的偏差情况：
计算机场APTi在每个时间片j的起飞流量与离场容量的偏差(DepSimuFlowi,j-AptADRi,j)、降落流量与进场容量的偏差(ArrSimuFlowi,j-AptAARi,j)、以及总流量与容量偏差(DepSimuFlowi,j+ArrSimuFlowi,j-AptCapi,j)；在此基础上，统计机场APTi在各个时间片的起飞流量与离场容量的偏差最大值MaxDepFlowVsi、降落流量与进场容量的偏差最大值MaxArrFlowVsi、总流量与容量的偏差最大值MaxAspFlowVsi。
如果MaxDepFlowVsi<0，则令MaxDepFlowVsi＝0；
如果MaxArrFlowVsi<0，则令MaxArrFlowVsi＝0；
如果MaxAspFlowVsi<0，则令MaxAspFlowVsi＝0。
步骤4-4-3-2-2，筛选扩容机场并计算扩容程度：
如果机场APTi满足(MaxDepFlowVsi＞0||MaxArrFlowVsi＞0||MaxAspFlowVsi＞0)，则将该机场定义为待优化空域AspOptyk，令AspOptyk(CODE)＝APTi(CODE)，AspOptyk(TYPE)＝1，AspOptyk(Cap)＝MaxAspFlowVsi，AspOptyk(AAR)＝MaxArrFlowVsi，AspOptyk(ADR)＝MaxDepFlowVsi；
将AspOptyk加入到空域网络优化方案AspOptyList中，且AspOptyListNum＝AspOptyListNum+1。
步骤4-4-3-3，统计需要优化的扇区：
对于全国扇区队列SECTORLIST中的每一个扇区SECTORi，循环开展以下处理：
步骤4-4-3-3-1，计算各时间片的流量与容量的偏差情况：
计算扇区SECTORi在每个时间片j的流量与容量的偏差(SectorSimuFlowi,j-SectorCapi,j)，在此基础上，统计扇区SECTORi在各个时间片的流量与容量的偏差最大值MaxAspFlowVsi。
如果MaxAspFlowVsi<0，则令MaxAspFlowVsi＝0；
步骤4-4-3-3-2，筛选扩容扇区并计算扩容程度：
如果扇区SECTORj满足MaxAspFlowVsi＞0，则将该扇区定义为待优化空域AspOptyk，令AspOptyk(CODE)＝SECTORi(CODE)，AspOptyk(TYPE)＝0，AspOptyk(Cap)＝MaxAspFlowVsi；将AspOptyk加入到空域网络优化方案AspOptyList中，且AspOptyListNum＝AspOptyListNum+1。

Claims (1)

1.一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，基础数据准备：获取所需的计算数据，并进行初步处理；
步骤2，根据空域服务能力分析航班运行效能；
步骤3，基于航班正常性目标计算需要通过空域扩容保障的航班范围；
步骤4，根据需要保障的航班生成空域网络优化方案；
步骤1包括如下步骤：
步骤1-1，定义变量；
步骤1-2，获取基础数据；
步骤1-3，处理基础数据；
步骤1-1包括：定义如下变量：
ANA_DATE：分析日期；
FltListIni：全国航班计划队列，包含了与分析日期ANA_DATE相关的全国所有航班计划；
FltTotalNumIni：全国航班计划队列FltListIni中航班计划总个数；
Flti：全国航班计划队列FltListIni里的第i条航班计划；
ACIDi：第i条航班计划Flti的航班号；
Flti(PRIO)：第i条航班计划Flti的优先级，该值为非负整数，初始值为0；
DepApti：第i条航班计划Flti的起飞机场；
ArrApti：第i条航班计划Flti的降落机场；
ETDi：第i条航班计划Flti的计划起飞时间；
ETAi：第i条航班计划Flti的计划降落时间；
STDi：第i条航班计划Flti的排序起飞时间，初始值为ETDi；
STAi：第i条航班计划Flti的排序降落时间，初始值为ETAi；
DepDelayi：第i条航班计划Flti的排序起飞延误；
AdjMarki：第i条航班计划Flti的排序调整状态，如果为0，表示未调整；如果为1，表示时刻提前，如果为2，表示延误，如果为3，表示消减，初始值为0；
PassSectorListi：第i条航班计划Flti的过扇队列，包含了第i条航班计划Flti的所有途经扇区信息；
PassSectori,j：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区信息；
PassSectori,j(Code)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的代码；
PassSectori,j(InETO)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的计划进扇时间；
PassSectori,j(InSTO)：第i条航班计划Flti的过扇队列PassSectorListi中的第j个扇区PassSectori,j的排序进扇时间；
APTLIST：机场队列，包含全国所有的机场信息；
AptTotalNum：机场队列APTLIST中包含的机场个数；
APTi：机场队列APTLIST中的第i个机场；
APTi(CODE)：机场APTi的四字代码；
SECTORLIST：扇区队列，包含全国所有的扇区信息；
SectorTotalNum：扇区队列SECTORLIST中包含的扇区个数；
SECTORi：扇区队列SECTORLIST中的第i个扇区；
SECTORi(CODE)：扇区SECTORi的代码；
[tBgnTime,tEndTime]：计算时间范围，其中tBgnTime为分析日期ANA_DATE的00:00:00，而tEndTime为分析日期ANA_DATE的23:59:59；
CapSpanTime：时间片大小；
CapSpanNum：计算时间范围内的时间片个数，初始值为0；
[CapBgnTimej,CapEndTimej)：计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的第j个时间片，其中CapBgnTimej为时间片的开始时间，CapEndTimej为时间片的截止时间；
AptCapi,j：机场APTi在第j个时间片的容量值；
SectorCapi,j：扇区SECTORi在第j个时间片的容量值；
AptAARi,j：机场APTi在第j个时间片的进场容量；
AptADRi,j：机场APTi在第j个时间片的离场容量；
Depi,j：在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次；
Arri,j：在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次；
步骤1-2包括：
步骤1-2-1，获取全国空域基础数据：
根据设置的分析日期ANA_DATE，获取全国的机场及扇区基础信息；
获取全国所有的机场信息，并形成机场队列APTLIST，机场总个数为AptTotalNum；APTLIST中每个机场APTi的具体信息包括：代码APTi(CODE)；
获取全国所有的扇区信息，并形成扇区队列SECTORLIST，扇区总个数为SectorTotalNum；SECTORLIST中每个扇区SECTORi的具体信息包括：代码SECTORi(CODE)；
步骤1-2-2，提取全国航班计划：
根据设置的分析日期ANA_DATE，从时刻表中筛选在该日期内从国内机场起飞、降落或者出现在国内空域的航班计划，形成全国航班计划队列FltListIni，计划总个数为FltTotalNumIni；
生成FltListIni中每条计划Flti的轨迹预测信息，i∈[1,FltTotalNumIni]；
轨迹预测信息包括：航班号ACIDi、起飞机场DepApti、降落机场ArrApti、航班优先级Flti(PRIO)、起飞时间ETDi、降落时间ETAi、过扇队列PassSectorListi；
其中过扇队列PassSectorListi中包含了Flti途径的每个扇区PassSectori,j的代码PassSectori,j(Code)、进扇区时间PassSectori,j(InETO)；航班优先级Flti(PRIO)初始值为0；
步骤1-2-3，获取全国空域容量数据：
设置计算时间范围：
根据设置的分析日期ANA_DATE，生成计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]，其中tBgnTime为分析日期ANA_DATE的00:00:00，而tEndTime为分析日期ANA_DATE的23:59:59；
划分时间片：
时间片个数CapSpanNum为：
Figure FDA0003361491020000041
令每个时间片为[CapBgnTimej,CapEndTimej),j∈CapSpanNum，其中CapBgnTimej为第j个时间片的开始时间，CapEndTimej为第j个时间片的截止时间，且CapEndTimej＝CapBgnTimej+CapSpanTime；
获取全国机场各个时间片的容量：
筛选APTLIST队列内各个机场APTi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片的容量信息AptCapi,j；
获取全国扇区各个时间片的容量：
筛选SECTORLIST队列内各个扇区SECTORi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片的容量信息SectorCapi,j；
步骤1-3包括：
步骤1-3-1，分解机场进离场容量：
对于APTLIST队列内每个机场APTi，均开展以下操作：
统计机场各时间片的起降需求：
根据全国航班计划队列FltListIni中每架航班Flti的起飞机场、降落机场、计划起飞时间ETDi和计划降落时间ETAi，统计机场APTi在计算时间范围[tBgnTime,tEndTime]内的每个时间片j的起飞架次Depi,j和降落架次Arri,j；
根据起降需求划分容量：
根据每个时间片的起降需求分解机场容量：
Figure FDA0003361491020000051
AptADRi,j＝AptCapi,j-AptAARi,j (3)；
步骤1-3-2，获取航班排序信息：
生成每架航班Flti的排序信息，排序信息包括：排序起飞时间STDi、排序降落时间STAi、排序延误DepDelayi、航班调整状态AdjMarki、航班过扇队列PassSectorListi中的每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)；
步骤2包括如下步骤：
步骤2-1，定义变量；
步骤2-2，筛选需要调整的航班；
步骤2-3，优化航班调整队列的次序；
步骤2-4，分析航班运行效能；
步骤2-1包括：定义如下变量：
FltList：航班调整队列，包含FltListIni中所有需要进行时刻调整或者消减的航班；
FltTotalNum：FltList队列中航班计划总个数，初始值为0；
MAX_DELAY：默认的最大航班延误；
FltNormalNum：全国航班中无需进行调整的架次，初始值为0；
FltDelayNum：全国航班中需要延误的架次，初始值为0；
FltDelNum：全国航班中需要消减的架次，初始值为0；
FltAccNum：全国航班中需要进行时刻提前的架次，初始值为0；
FltAdjNum：全国航班中需要进行时刻调整的架次，初始值为0；
FltNormality：全国航班的正常性预估，初始值为0；
步骤2-2包括：
根据步骤1-3-2中的航班排序信息，对于FltListIni队列中每架航班Flti，如果航班满足AdjMarki＞0，则表示航班需要进行调整，将其加入到FltList队列中，并进行如下更新：FltTotalNum＝FltTotalNum+1；
步骤2-3包括：
根据步骤1-3-2中的航班排序信息，综合考虑FltList队列中每架航班Flti的延误情况DepDelayi、优先级Flti(PRIO)，以及调整状态AdjMarki，按照严重程度由高到低的顺序优化FltList队列中航班的次序，具体包括如下步骤：
步骤2-3-1，更新建议消减航班的延误信息：
对于FltList队列中每架航班Flti，如果航班的调整状态AdjMarki为3，则表示航班被建议消减，令航班DepDelayi＝MAX_DELAY；
步骤2-3-2，根据航班延误情况进行排序：
根据FltList中每架航班Flti的延误情况DepDelayi，按照延误由大到小的顺序进行排序，更新FltList队列中的航班次序；
步骤2-3-3，根据航班优先级进行排序：
在步骤2-3-2的基础上，根据FltList中每架航班Flti的优先级Flti(PRIO)，按照优先级由高到低的顺序进行排序，更新FltList队列中的航班次序；
步骤2-4包括：
步骤2-4-1，计算航班延误架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于2，则航班为延误航班，加入到延误架次统计量中，即FltDelayNum＝FltDelayNum+1；
步骤2-4-2，计算航班消减架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于3，则航班为建议消减航班，加入到消减架次统计量中，即FltDelNum＝FltDelNum+1；
步骤2-4-3，计算航班时刻提前架次指标：
对于FltList中每架航班Flti，如果满足AdjMarki等于1，则航班为时刻提前航班，加入到时刻提前架次统计量中，即FltAccNum＝FltAccNum+1；
步骤2-4-4，计算无需调整的航班架次指标：
将时刻提前的航班也作为需要进行时刻调整的航班：
FltAdjNum＝FltDelayNum+FltAccNum (4)
FltNormalNum＝FltTotalNumIni-FltAdjNum-FltDelNum (5)；
步骤2-4-5，计算航班正常性指标：
计算公式如下：
Figure FDA0003361491020000071
步骤3包括如下步骤：
步骤3-1，定义变量；
步骤3-2，进行相应设定；
步骤3-3，设置航班正常性优化目标；
步骤3-4，计算需要通过空域扩容保障的航班量；
步骤3-1包括：定义如下变量：
TargetNormality：航班正常性的优化目标；
TmpNormality：航班正常性的临时变量；
TargetTotalNum：需要通过空域扩容保障的航班总架次，初始值为0；
TargetDelNum：需要通过空域扩容保障的消减航班架次，初始值为0；
TargetAdjNum：需要通过空域扩容保障的时刻调整航班架次，初始值为0；
步骤3-2包括：
将现有空域网络记做空域网络A，基于步骤2-4能够得出全国航班计划队列FltListIni在空域网络A中运行时，航班正常性预估为FltNormality；
根据步骤1-3-2的排序结果，在空域网络A的服务能力下，不能支撑航班调整队列FltList中的航班按其原始计划执行；如果需提升航班正常性，要扩充空域网络A内局部机场及扇区的容量，将扩充服务能力后的空域网络记做空域网络C；空域网络A的服务能力的扩充程度跟设定的正常性优化目标TargetNormality，以及FltList队列中被选中进行保障的航班有关；
针对正常性优化目标TargetNormality，从FltList中筛选的需要通过空域扩容保障的航班量TargetTotalNum需满足公式(7)和公式(8)：
Figure FDA0003361491020000081
TargetTotalNum＝TargetAdjNum+TargetDelNum (8)
空域网络C中的航班正常性验证公式如下：
Figure FDA0003361491020000082
步骤3-3包括：
对用户设置的航班正常性优化目标TargetNormality进行限制，需满足TargetNormality∈[FltNormality,1]；
步骤3-4包括：
步骤3-4-1，计算消减航班量：
首先尝试仅将建议消减航班纳入到保障范围内，判定能否实现正常性优化目标：
令
Figure FDA0003361491020000091
则：
TargetDelNum＝FltTotalNumIni*TargetNormality-FltNormalNum (10)
如果满足TargetDelNum＞FltDelNum，说明仅考虑保障消减航班不能实现航班正常性目标，令TargetDelNum＝FltDelNum，继续执行步骤3-4-2；否则，令TargetAdjNum＝0，跳至步骤3-4-3；
步骤3-4-2，计算时刻调整航班量：
令
Figure FDA0003361491020000092
TargetAdjNum＝TargetNormality*FltTotalNumIni-TargetDelNum-FltNormalNum(11)；
步骤3-4-3，计算总调整航班量：
TargetTotalNum＝TargetDelNum+TargetAdjNum (12)；
步骤4包括如下步骤：
步骤4-1，定义变量；
步骤4-2，设置参数；
步骤4-3，基于航班排序结果预测空域流量；
步骤4-4，生成空域网络优化方案；
步骤4-1包括：定义如下变量：
AptCapMaxRatioi：机场APTi的容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
AptAARMaxRatioi：机场APTi的进场容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
AptADRMaxRatioi：机场APTi的离场容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
SectorCapMaxRatioi：扇区SECTORi的容量提升幅度上限，单位％，初始值100％；
DealMarki：航班Flti的处理状态，包括：0表示未参与本次处理，1表示本次已处理；
SectorSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在第j个时间片进入扇区SECTORi的航班架次，初始值为0；
DepSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次，初始值为0；
ArrSimuFlowi,j：根据航班排序结果，在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次，初始值为0；
tmpSectorSimuFlowi,j：在第j个时间片进入扇区SECTORi的航班架次的临时变量，初始值为0；
tmpDepSimuFlowi,j：在机场APTi的第j个时间片内起飞的航班架次的临时变量，初始值为0；
tmpArrSimuFlowi,j：在机场APTi的第j个时间片内降落的航班架次的临时变量，初始值为0；
tmpDelCount：消减航班量的临时变量，初始值为0；
tmpAdjCount：时刻调整航班量的临时变量，初始值为0；
AspOptyList：空域网络优化方案，包括需要进行优化的空域名称、类型、容量增长值；
AspOptyListNum：AspOptyList中包含的空域个数；
AspOptyi：AspOptyList中第i个需要进行优化的空域；
AspOptyi(CODE)：AspOptyi的空域代码；
AspOptyi(TYPE)：AspOptyi的空域类型,0表示扇区，1表示机场；
AspOptyi(Cap)：AspOptyi的容量增长值，初始值为0；
AspOptyi(AAR)：AspOptyi的进场容量增长值，仅对机场有效，初始值为0；
AspOptyi(ADR)：AspOptyi的离场容量增长值，仅对机场有效，初始值为0；
MaxAspFlowVsi：第i个空域对象的各时间片流量与容量偏差的最大值，初始值为0；
MaxDepFlowVsi：第i个空域对象的各时间片起飞架次与离场容量偏差的最大值，初始值为0；
MaxArrFlowVsi：第i个空域对象的各时间片降落架次与进场容量偏差的最大值，初始值为0；
步骤4-2包括：
步骤4-2-1，机场容量增长幅度限制：
对于全国机场队列APTLIST中的每个机场APTi，均开展以下设置：
机场容量的提升幅度限制：令AptCapMaxRatioi＝120％；
机场离场容量的提升幅度限制：令AptADRMaxRatioi＝120％；
机场进场容量的提升幅度限制：令AptAARMaxRatioi＝120％；
步骤4-2-2，扇区容量增长幅度限制：
对于全国扇区队列SECTORLIST队列内各个扇区SECTORi，均开展以下设置：
令SectorCapMaxRatioi＝120％；
步骤4-3包括：
步骤4-3-1，清空航班处理状态：
对于全国航班计划队列FltListIni中每架航班Flti，令其DealMarki＝0；
步骤4-3-2，筛选待处理航班：
从FltListIni队列第一架航班开始，取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，执行步骤4-3-3；如果所有航班均已处理，步骤4-3计算完成；
步骤4-3-3，判断航班的排序调整状态：
如果航班的排序调整状态AdjMarki为3，则表示航班被建议消减，无需参与流量统计，返回步骤4-3-2；否则执行步骤4-3-4；
步骤4-3-4，更新航班的起飞机场流量：
根据航班Flti的起飞机场DepApti以及排序起飞时间STDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令DepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k+1；
步骤4-3-5，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场ArrApti以及排序降落时间STAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令ArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k+1；
步骤4-3-6，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)，设定航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令SectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k+1；返回步骤4-3-2；
步骤4-4包括：
步骤4-4-1，根据扩容限制筛选建议消减的航班，具体包括如下步骤：
步骤4-4-1-1，清空航班处理状态：
对于航班调整队列FltList中每架航班Flti，令其处理状态DealMarki＝0；
令tmpDelCount＝0；
步骤4-4-1-2，判断是否筛选完毕：
如果满足tmpDelCount＞＝TargetDelNum，或者FltList队列所有航班均已处理，即DealMarki等于1，则完成步骤4-4-1的处理；否则，继续后续处理；
步骤4-4-1-3，筛选待处理航班：
从FltList队列第一架航班开始，取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，开展后续操作；
步骤4-4-1-4，判断航班的排序调整状态：
如果航班的排序调整状态AdjMarki不为3，则表示航班不属于被建议消减的航班，返回步骤4-4-1-2；否则继续后续操作；
步骤4-4-1-5，更新航班的起飞机场流量：
根据航班Flti的起飞机场以及计划起飞时间ETDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k，且tmpDepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k+1；
步骤4-4-1-6，判断航班的起飞机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpDepSimuFlowj,k＞AptADRj,k*AptADRMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
如果满足(tmpDepSimuFlowj,k+ArrSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
步骤4-4-1-7，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场以及计划降落时间ETAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k，且tmpArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k+1；
步骤4-4-1-8，判断航班的降落机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpArrSimuFlowj,k＞AptAARj,k*AptAARMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
如果满足(tmpArrSimuFlowj,k+DepSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
步骤4-4-1-9，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的计划进扇区时间PassSectori,j(InETO)，设定航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k，且tmpSectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k+1；
步骤4-4-1-10，判断航班的途径扇区流量是否超过容量增长幅度：
对于航班Flti途径的任一扇区SECTORj，如果航班Flti在第k个时间片进入扇区SECTORj时满足tmpSectorSimuFlowj,k＞SectorCapj,k*SectorCapMaxRatioj，返回步骤4-4-1-2；
步骤4-4-1-11，更新被选中的消减航班量：
令tmpDelCount＝tmpDelCount+1；
对于航班Flti的起飞机场，令该机场的DepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k；
对于航班Flti的降落机场，令该机场的ArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k；
对于航班Flti途径的每一个扇区SECTORj，令SectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k；返回步骤4-4-1-2；
步骤4-4-2，根据扩容限制筛选建议时刻调整的航班，具体包括如下步骤：
步骤4-4-2-1，清空航班处理状态：
对于航班调整队列FltList中每架航班Flti，令其处理状态DealMarki＝0；
令tmpAdjCount＝0；
步骤4-4-2-2，判断是否筛选完毕：
如果满足tmpAdjCount＞＝TargetAdjNum，或者FltList队列所有航班均已处理，即DealMarki等于1，则完成步骤4-4-2的处理；否则，继续后续处理；
步骤4-4-2-3，筛选待处理航班：
从FltList队列第一架航班开始,取当前DealMarki为0的首架航班Flti，令其DealMarki＝1，开展后续操作；
步骤4-4-2-4，判断航班的排序调整状态：
如果航班的排序调整状态AdjMarki为3，则表示航班不属于被建议时刻调整的航班，返回步骤4-4-2-2；否则继续后续操作；
步骤4-4-2-5，更新航班的起飞机场流量：
根据航班Flti的起飞机场以及计划起飞时间ETDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,k＝DepSimuFlowj,k，且tmpDepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k+1；
根据航班Flti的起飞机场以及排序起飞时间STDi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第m个时间片起飞，则令tmpDepSimuFlowj,m＝DepSimuFlowj,m，且tmpDepSimuFlowj,m＝tmpDepSimuFlowj,m-1；
步骤4-4-2-6，判断航班的起飞机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpDepSimuFlowj,k＞AptADRj,k*AptADRMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
如果满足(tmpDepSimuFlowj,k+ArrSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
步骤4-4-2-7，更新航班的降落机场流量：
根据航班Flti的降落机场以及计划降落时间ETAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第k个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,k＝ArrSimuFlowj,k，且tmpArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k+1；
根据航班Flti的降落机场以及排序降落时间STAi，设定航班Flti在APTLIST队列中第j个机场APTj的第m个时间片降落，则令tmpArrSimuFlowj,m＝ArrSimuFlowj,m，且tmpArrSimuFlowj,m＝tmpArrSimuFlowj,m-1；
步骤4-4-2-8，判断航班的降落机场流量是否超过容量增长幅度：
如果满足tmpArrSimuFlowj,k＞AptAARj,k*AptAARMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
如果满足(tmpArrSimuFlowj,k+DepSimuFlowj,k)＞AptCapj,k*AptCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
步骤4-4-2-9，更新航班途径扇区的流量：
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的计划进扇区时间PassSectori,j(InETO)，设定航班Flti在第k个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,k＝SectorSimuFlowj,k，且tmpSectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k+1；
根据航班Flti的途径扇区队列PassSectorListi，以及其内每个扇区PassSectori,j的排序进扇区时间PassSectori,j(InSTO)，设定航班Flti在第m个时间片进入SECTORLIST队列中的第j个扇区SECTORj，则令tmpSectorSimuFlowj,m＝SectorSimuFlowj,m，且tmpSectorSimuFlowj,m＝tmpSectorSimuFlowj,m-1；
步骤4-4-2-10，判断航班的途径扇区流量是否超过容量增长幅度：
对于航班Flti途径的任一扇区SECTORj，如果航班Flti在第k个时间片进入扇区SECTORj时满足tmpSectorSimuFlowj,k＞SectorCapj,k*SectorCapMaxRatioj，返回步骤4-4-2-2；
步骤4-4-2-11，更新被选中的时刻调整航班量：
令tmpAdjCount＝tmpAdjCount+1；
对于航班Flti的起飞机场，令该机场的DepSimuFlowj,k＝tmpDepSimuFlowj,k，且DepSimuFlowj,m＝tmpDepSimuFlowj,m；
对于航班Flti的降落机场，令该机场的ArrSimuFlowj,k＝tmpArrSimuFlowj,k，且ArrSimuFlowj,m＝tmpArrSimuFlowj,m；
对于航班Flti途径的每一个扇区SECTORj，令SectorSimuFlowj,k＝tmpSectorSimuFlowj,k，且SectorSimuFlowj,m＝tmpSectorSimuFlowj,m；
返回步骤4-4-2-2；
步骤4-4-3，生成空域网络优化方案，具体包括如下步骤：
步骤4-4-3-1，清空方案：
清空空域优化方案AspOptyList，且令AspOptyListNum＝0；
步骤4-4-3-2，统计需要优化的机场：
对于全国机场队列APTLIST中的每一个机场APTi，循环开展以下处理：
步骤4-4-3-2-1，计算各时间片的流量与容量的偏差情况：
计算机场APTi在每个时间片j的起飞流量与离场容量的偏差(DepSimuFlowi,j-AptADRi,j)、降落流量与进场容量的偏差(ArrSimuFlowi,j-AptAARi,j)、以及总流量与容量偏差(DepSimuFlowi,j+ArrSimuFlowi,j-AptCapi,j)；在此基础上，统计机场APTi在各个时间片的起飞流量与离场容量的偏差最大值MaxDepFlowVsi、降落流量与进场容量的偏差最大值MaxArrFlowVsi、总流量与容量的偏差最大值MaxAspFlowVsi；
如果MaxDepFlowVsi<0，则令MaxDepFlowVsi＝0；
如果MaxArrFlowVsi<0，则令MaxArrFlowVsi＝0；
如果MaxAspFlowVsi<0，则令MaxAspFlowVsi＝0；
步骤4-4-3-2-2，筛选扩容机场并计算扩容程度：
如果机场APTi满足(MaxDepFlowVsi＞0||MaxArrFlowVsi＞0||MaxAspFlowVsi＞0)，则将该机场定义为待优化空域AspOptyk，令AspOptyk(CODE)＝APTi(CODE)，AspOptyk(TYPE)＝1，AspOptyk(Cap)＝MaxAspFlowVsi，AspOptyk(AAR)＝MaxArrFlowVsi，AspOptyk(ADR)＝MaxDepFlowVsi；
将AspOptyk加入到空域网络优化方案AspOptyList中，且AspOptyListNum＝AspOptyListNum+1；
步骤4-4-3-3，统计需要优化的扇区：
对于全国扇区队列SECTORLIST中的每一个扇区SECTORi，循环开展以下处理：
步骤4-4-3-3-1，计算各时间片的流量与容量的偏差情况：
计算扇区SECTORi在每个时间片j的流量与容量的偏差(SectorSimuFlowi,j-SectorCapi,j)，在此基础上，统计扇区SECTORi在各个时间片的流量与容量的偏差最大值MaxAspFlowVsi；
如果MaxAspFlowVsi<0，则令MaxAspFlowVsi＝0；
步骤4-4-3-3-2，筛选扩容扇区并计算扩容程度：
如果扇区SECTORj满足MaxAspFlowVsi＞0，则将扇区定义为待优化空域AspOptyk，令AspOptyk(CODE)＝SECTORi(CODE)，AspOptyk(TYPE)＝0，AspOptyk(Cap)＝MaxAspFlowVsi；
将AspOptyk加入到空域网络优化方案AspOptyList中，且AspOptyListNum＝AspOptyListNum+1。
CN202111208587.1A 2021-10-18 2021-10-18 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法 Active CN113643571B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111208587.1A CN113643571B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法
PCT/CN2022/101840 WO2022199722A1 (zh) 2021-10-18 2022-06-28 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法
US17/818,982 US11756435B2 (en) 2021-10-18 2022-08-11 Airspace network optimization method based on flight normality target

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111208587.1A CN113643571B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113643571A CN113643571A (zh) 2021-11-12
CN113643571B true CN113643571B (zh) 2022-02-08

Family

ID=78427255

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111208587.1A Active CN113643571B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11756435B2 (zh)
CN (1) CN113643571B (zh)
WO (1) WO2022199722A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11710416B2 (en) * 2021-07-30 2023-07-25 The 28Th Research Institute Of China Electronics Technology Group Corporation Multi-dimensional flight release efficiency evaluation method
CN113643571B (zh) * 2021-10-18 2022-02-08 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法
CN114822088A (zh) * 2022-06-29 2022-07-29 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于航班正常性目标的容流协同优化方法
CN115829356B (zh) * 2023-01-31 2023-05-16 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于作战网格的陆战场空域需求自适应控制方法
CN117558166A (zh) * 2023-11-08 2024-02-13 中国民航科学技术研究院 基于效益最大化的新增航班时刻资源配置方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105427672A (zh) * 2015-10-27 2016-03-23 中国民用航空总局第二研究所 一种多机场联合运营环境下数据的分类处理方法
CN107016881A (zh) * 2017-05-11 2017-08-04 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种多跑道机场进场航班多效能优化排序方法
CN109598984A (zh) * 2019-01-14 2019-04-09 南京航空航天大学 航路资源优化分配系统
CN111508280A (zh) * 2020-04-10 2020-08-07 聂党民 一种基于4d航迹的移动时隙航空管制方法
WO2021122397A1 (fr) * 2019-12-20 2021-06-24 Thales Procédé et dispositif de supervision d'un système de pistage
CN113034980A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于时刻表的航班运行效能预先评估方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8868322B2 (en) * 2008-10-29 2014-10-21 Lockheed Martin Corporation Air traffic complexity reduction system utilizing multivariable models
US9180978B2 (en) * 2010-07-15 2015-11-10 Passur Aerospace, Inc. System and method for departure metering from airports
WO2012103228A1 (en) * 2011-01-25 2012-08-02 Nextgen Aerosciences, Llc Method and apparatus for dynamic aircraft trajectory management
US9424755B2 (en) * 2014-09-30 2016-08-23 The Boeing Company Flight analogous and projection system
CN109615163B (zh) * 2018-10-24 2020-07-31 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于时序仿真的空地联合容量计算方法
CN109584638B (zh) * 2018-12-17 2021-11-02 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种面向区域网络的先期航班时刻协同优化方法
CN110508280A (zh) 2019-09-06 2019-11-29 厦门大学 激光微织构泡沫铜的氧化铜纳米线及其制备方法与应用
CN113643571B (zh) * 2021-10-18 2022-02-08 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105427672A (zh) * 2015-10-27 2016-03-23 中国民用航空总局第二研究所 一种多机场联合运营环境下数据的分类处理方法
CN107016881A (zh) * 2017-05-11 2017-08-04 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种多跑道机场进场航班多效能优化排序方法
CN109598984A (zh) * 2019-01-14 2019-04-09 南京航空航天大学 航路资源优化分配系统
WO2021122397A1 (fr) * 2019-12-20 2021-06-24 Thales Procédé et dispositif de supervision d'un système de pistage
CN111508280A (zh) * 2020-04-10 2020-08-07 聂党民 一种基于4d航迹的移动时隙航空管制方法
CN113034980A (zh) * 2021-02-26 2021-06-25 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于时刻表的航班运行效能预先评估方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20220383759A1 (en) 2022-12-01
WO2022199722A1 (zh) 2022-09-29
CN113643571A (zh) 2021-11-12
US11756435B2 (en) 2023-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113643571B (zh) 一种基于航班正常性目标的空域网络优化方法
CN109584638B (zh) 一种面向区域网络的先期航班时刻协同优化方法
CN113034980B (zh) 一种基于时刻表的航班运行效能预先评估方法
CN104751681B (zh) 一种基于统计学习模型的停机位分配方法
Zhang et al. Optimization for gate re-assignment
CN109741638B (zh) 一种进离场管理系统一体化协同运行方法
Solveling et al. Runway operations optimization in the presence of uncertainties
Wang et al. Frequency and aircraft size dynamics in a concentrated growth market: The case of the Chinese domestic market
CN109726917B (zh) 一种基于四维航迹的货运航班调度方法和装置
CN107944625A (zh) 基于历史运行数据驱动的单机场航班换季时隙优化方法
CN109840610A (zh) 不正常航班飞机路径与旅客行程自动恢复系统及方法
CN110826840B (zh) 一种航班计划恢复方法和系统
Veresnikov et al. Methods for solving of the aircraft landing problem. I. Exact solution methods
CN109544000A (zh) 面向航班正常性的航空公司排班计划优化方法和系统
CN110826757A (zh) 一种航班调度方法、装置及其设备
Wang et al. Real‐Time Gate Reassignment Based on Flight Delay Feature in Hub Airport
CN105355091A (zh) 终端区流量调控方法
Abdelghany et al. The limitation of machine-learning based models in predicting airline flight block time
CN114822088A (zh) 一种基于航班正常性目标的容流协同优化方法
Zhang et al. Improved Ant Colony Optimization for the Operational Aircraft Maintenance Routing Problem with Cruise Speed Control
Shidong et al. Multi-objectives optimization on flights landing sequence at busy airport
CN110909946B (zh) 一种基于公路换乘的航班计划优化方法
Dönmez Aircraft sequencing under the uncertainty of the runway occupancy times of arrivals during the backtrack procedure
Idrissi et al. Improving the management of air traffic congestion during the approach phase
Liu et al. Optimizing aircrew recovery considering long connections: a column generation based approach

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant