随着航空业务的快速发展,有限的机场资源已不能满足机场吞吐量的需求,我国各大机场都加快了改扩建的工作,扩建后的机场运行情况更加复杂。为了提高机坪扩建后的场面运行效率,保障运行安全,以及更加灵活的使用场面道路资源,机坪管制移交工作已经在全国多个机场展开,并成为发展趋势。因此,研究机坪管制条件下的场面运行优化问题具有重要的时代意义。本文着重研究了航空器的滑行运行过程,通过总结国内外在场面优化方面及神经网络方面的研究现状,分析之前各个学者研究方法中的优势和不足之处,提出了基于人工势场和竞争性耦合神经网络的滑行路径规划算法,并在此算法的基础上,开发了动态滑行路径辅助决策系统。通过算例验证,该算法可以根据预测到的场面交通运行态势,以运行时间最短为目标,为即将进离港的航班规划滑行路径。本文主要研究内容及成果如下:(1)详细阐述了机坪管制移交规则和其对场面运行的影响,搭建了场面运行有向网络模型,介绍了CPCNN基本理论和特性,以滑行距离最小为目标设计了基于竞争性脉冲耦合神经网络的静态路径规划算法并进行了仿真验证,得到了最短滑行路径。(2)为了考虑其他航空器运行状态、位置对目标航空器路径规划的影响,首先采用人工势场法确认滑行路段的虚拟路权,接着设计了场面运行冲突与解脱策略,最后提出了基于人工势场和CPCNN的动态路径规划算法。该算法可根据预测的航空器路径轨迹,动态调整滑行路段的虚拟路权,更新CPCNN搜索网络,确定下一个点火节点,直至目标节点点火得到动态滑行路径。该算法预测了场面交通态势,可以有效分散航空器交通密度,避免交通堵塞,达到航空器运行时间最短的目的。(3)为了确保路径规划算法真实有效,开发了基于VB软件平台的动态滑行路径辅助决策系统。该系统不仅可以模拟场面运行情况,而且可以根据航班计划中航班信息,规划航空器的动态滑行路由。