民航资源网2020年8月10日信息:随着民航业的发展,航路的增加,航路问题作为了困惑每一个民航业发达国家的问题,但因为国情区别,管理区别,航路结构的优化方式亦有所区别。上世纪80年代的欧洲在欧洲空中航行安全组织(EUROCONTROL)的推动下,期盼能形成一个国与国之间一起协调的一个航路网络,解除国与国之间严格的空域限制[1]。1994年,为了优化区域内ATS航路网络,成立了RNDSG小组进行专项研发[2]。2002年,欧洲各国协商经过了欧盟提出的“欧洲单一天空计划(SERAR)”[3]。
在我国,周进[4]提出了双层规划航路网络的想法,更有效的优化航路网络利用率。张慧[5]提出终端区空域结构优化办法。吕焕亮[6]提出空域组合优化的概念。张东满、聂润兔等人[7]提出了灵活运用区域内航线的方法,利用对航线的恰当利用变更达到使航班运行效率更高的目的。张潇潇、王莉莉[8]提出了对单向循环航路中交叉点和航段容量进行优化的办法。杨新湦、王佳璇、翟文鹏[9]依托于福州长乐机场引入的临时航线创立延误模型,利用管理人员与专家打分和实质延误状况分析临时航线的运行效果,为降低机场的延误供给有力的支持。李琳丹,许雅玺[10]为处理正常航班的延误问题并节约延误成本,以延误成本为目的创立最小目的模型,优化航班排序,帮忙航班回复并节约成本。
值得重视的是,这些学者的科研广泛重在优化航线的办法上,优点是能更好的从全局的方向优化航路航线网络,但在单一的小区域优化上略有不足。同期对降低航班运营成本上无足够的考量,常常优化目的过于理想化。本文着重探讨区域航路网络优化中,临时航线的增多对航路网络优化的道理和降低航空机构运营成本的问题。利用遗传算法探究原有模型下航路网络运营花费和增多临时航线后的运营花费曲线,以经济性最优生成适应度函数,探究临时航线对航路网络优化的优良。选择某地区航路网络进行实例分析,增添临时航线,带入真实数据生成对比图,对结果进行分析。遗传算法进行虚拟的模拟并带入实例进行模拟,既加强了结果和结论的准确性,又避免了完全模拟的误差,对航路优化与降低航空机构运营成本有实质道理。
1航线优化的道理与办法
1.1航路航线优化道理
建国初期我国航路航线仅有几条,基本无空域的概念,到了80年代随着改革研发航路航线发展到了162条,发展到了90年代初期我百姓航持有437条航线,而截止2019年,国内国际航线达到5155条,这是我百姓航的巨大进步,是我百姓航事业蓬勃发展的表现。但单纯的航线数量和机场数量的增多总是有天花板与关联要求的限制,航班的延误问题,旅客的满意度和舒适度等问题经常作为中百姓航发展过程的关注问题。中百姓航业正在从需要周期转向需要满意度周期。现今的航路网络已然遍布全国与世界重点地区,旅客已然不消担心从这儿去那里是不是有航线的问题,更加多思虑的是航空机构硬件设备、机上服务、飞机准点等问题。与发达国家相比,这些都是咱们民航业的薄弱问题,而本文科研的重点问题航路航线网络结构问题,以便能够处理当前飞机延误导致的旅客满意度下降和航空机构经济损失问题。
现今制约民航运行的最大困难便是延误问题,在我百姓航业发展蓬勃向上的今天,航班正点率才仅有81.65%。航班的延误与取消对航空机构、机场、管理人员和旅客带来的影响都是巨大的,除了天气原因和军民航冲突等客观原因,影响航班正常运行最大的原因便是航路网络的不恰当与低效。因此呢,怎样更好的设计航路网络,加强航路利用率,降低拥堵是当前咱们迫切期盼处理的一个问题。
1.2航路优化的办法
航路优化的办法有非常多,本文重点针针对机场周边小区域之间的优化,经过增添临时航线来降低航空机构运营成本,减少延误。
要晓得航路航线的设置都是非常小心的,每一次变动思虑的原因都非常多,无论是三区避让还是航班碰撞危害也或是航班经济性原因都是航路优化的重要指标,常常改变航路网路都是一个长时间的规划,触及的内容方方面面,力求思虑到当前的效率和长远航线增多的考量。尤其是机场周边航路繁杂的区域,为了方便飞机起降,提有效率,增多终端区临时航线更为必要。因此呢增添临时航线优化的办法是当前新兴的拥有很大优良的办法,在航班数量较少的时候能够严格维持航路网络运行,航班数量较多时能够选取开启临时航线释放航路网络压力。这种办法具备很好的灵活性,让航空机构能享受到降低运营成本,减少延误的好处,又不消面临大范围优化航路网络的困难。
本文经过对区域内航线增添临时航线的方式,为部分航班分配临时飞行路线的方式,分流当前航班流量很强的航路航线,以降低整体区域内航班延误,从而降低整体航班的运行成本。
2区域航路网络模型的创立
2.1当前航路网络模型的表现
在原有航路网络上航线的规划都是固定的,严格根据航班排序进行飞行并由管理人员进行分段管理,然则一旦显现航班延误或卑劣天气或其他特殊原因,航路网络会显现拥挤的状况,此时后续没法进入航段的航班就要进行盘旋等待或停止起飞等办法来延缓进入航段,本文经过模拟实质状况创立当前网络模型下整体航班成本模型。
一旦飞机进入入口点后,交于管理人员让其安全管理飞行,按计划从出口点飞出。由于在航路网络中运行区别的机型消耗的油量区别,大机型消耗油量大,小机型消耗油量小,成正比关系,不影响航路优化模型的创立,为了让模型创立更加简单,这儿统一运用波音737为模拟机型对象。
此时区域内航班的总运行成本为在航段内飞行的运营成本和航段外等待进入航段的等待成本之和:
2.2模型求解
这次求解模型准备运用遗传算法来求解,遗传算法简单来讲便是一个优中取优的过程,这是一种符合自然界规律的一种优胜劣汰的算法,充分表现出了遗传的特点,其中的误差就好似遗传学中的基因突变同样,能够用遗传算法中的轮盘赌的办法来处理误差,让模拟曲线呈现整体想要的优化曲线,而当前模型是保持原有航路网络下进行分析,可选取余地很小,只是为了表现在限制要求下的经济曲线,方便与增添临时航线后的模型进行对比,而为了表现模拟的完整性,分别选择20,50,100的变量进行分别模拟,表现航班数量多和航班数量少的时候整体经济性曲线的变化。
而在遗传算法中最为重要的便是适应度函数的表现,它能充分地表现当前的个体基因编码是不是适应当前环境,适应度越高,越表率其适应环境能力越强,当前模型表达式(2)是求最小解,为了表现适应度峰值,选取运用它的倒数来表率适应度函数:
经过遗传算法带入适应度函数,得出随航班增加运营花费增多,模拟航班数量越多,航班花费曲线增多趋势越快,整体呈正比趋势。
3增多临时航线后航路的新网络模型
在原有航路网络上增多临时航线,使得航班运行过程中有了更加多的航线选取,大大缩短了等待时间,避开相对拥挤的航路,加强了整片航路网络的利用率,在面对卑劣天气等突发事件上能快速保准航班的起飞与降落,降低危害与成本。
模型还是沿用原有航路模型,增添标识标量暗示航班在临时航段运行,为临时航段运营成本,则区域内航班总运行成本暗示为:
公式(6)暗示在临时航段运行的航班成本加上在永久航段运行的航班成本加上等待成本,即为在区域内航班运行的总成本。带入遗传算法,其中
带入适应度函数公式(7)利用遗传算法可得到航班运营花费随着航班数量增多而增多呈正比趋势,模拟航班数量少,运营经费曲线增速快,模拟航班数量多,运营经费曲线增速放缓,但整体所有呈正比趋势。当遗传算法选择基因参数为20时,引入临时航线模型优化峰值高于原模型优化峰值,当选择基因参数为50和100时,原模型优化峰值高于引入临时航线优化模型峰值。这个优化结果能够得出引入临时航线能有效降低航空运营成本,但会有必定的临界值,显示航班数量多时降低成本表现的优良更加多。
4实例分析
引入沈阳桃仙机场某区域进离场航图,因为部分涉密进行了必定处理,并增添了几条临时航线,如图3所示,其中实线部分暗示原定航线,这次模拟设定为单向航线,不存在双向航线分流的状况,虚线部分暗示临时航线,圆圈暗示航路点,方块暗示入口点和出口点,其中A,B,C为入口点,C,D,F为出口点。
图1机场进离场航线网络简化图
从图1可知原航线从A出发经过01,02,03,04,05,06到达F,增添临时航线后能够25,04,05,05到达F。又如由C出发经过12,13,15,16,17到达D,增添临时航线后能够由27,16,17到达D。有些临时航线的增多能够缩短飞行距离,而另有些临时航线的增多虽然增多了飞行距离,然则大大缓解了再飞行拥堵时候的飞行延误,都是正向的积极的影响。
按照修改后的航路网络代入了50组航班数据,分别运行在原航路网络和增添了临时航线的航路网络中,形成为了图2。
图2运营花费对比图
其中红线表率原航路网络运营经费曲线,整体呈提升趋势,随着航班数量的增多,运营经费亦随之增多。而蓝线表率增添临时航线后的航路网络运营曲线,能够看出初期增添临时航线运营花费要大于原航路网络运营经费,直到航班数量到达25上下时两者经费到达平衡,此后随着航班数量的增多,虽然运营经费亦在增多,但少于原航路网络经费,并且航班数量越多,两者的经费差距就越大,增添临时航线的航路网络就越省钱。
5结论
由这次模型仿真能够看出,增添临时航线对航路网络优化是必要的,尤其是当航班数量越多时越能节省航空机构运营经费,由于等待成本的权重系数很大,其中包括了燃油消耗、航空机构管理花费、延误赔偿等等。但临时航线的运营成本要比普通固定航线的运营成本要高,这亦引起了航班数量少的状况下开启临时航线会增添经费的状况。经过模型科研,区域内航班数量在20架次以下无需启用临时航线,航班数量在20架次到30架次之间能够思虑启用临时航线,航班数量在30架次以上应该启用临时航线节约成本并降低延误。总之,该模型为增添临时航线的必要性供给了有力的证据,后续能够对在多少航班数量的状况下开通临时航线来进行更进一步的优化,这能够为优化空域,调高空域利用率,降低区域内运行成本供给强有力的支持。
参考文献
[1]EUROCONTROL. Master Plan of Dynamic Management of European Airspace Network(MEAN) [R]. US: DMEAN Program, 2004.
[2]ICAO Manual on Airspace Planning Methodology for the Determination of Separation Minimum. ICAO DOC 9689,1st edition,1998.
[3]FAA Office of System Capacity. Aviation Capacity Enhancement Plan in 2002[R]. USA: FAA NAS Program, 2002.
[4]周进. 基于双层规划的空域航路网络规划科研[D].南京航空航天大学,2008.
[5]张慧. 终端区空域结构优化理论与办法[D].南京航空航天大学,2009.
[6]张东满,聂润兔,张兆宁,陈琳.基于空域灵活运用的区域航路航线运行管理[J].航空计算技术,2014,44(01):86-89.
[7]吕焕亮. 基于灵活运用空域概念的扇区组合优化[D].中百姓用航空飞行学院,2014.
[8]张潇潇,王莉莉.基于单向循环航路网规划的航路交叉点及航段容量模型科研[J].中百姓航飞行学院学报,2015,26(05):5-9.
[9]杨新湦,王佳璇,翟文鹏.临时航线运行效果评定科研[J].航空计算技术,2016,46(04):1-3.
[10]李琳丹,许雅玺.非正常航班成本分析及优化[J].现代计算机(专业版),2019(08):3-6.
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