基于自由航路区的飞行参数智能优化方法研究

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民用飞机航路飞行中的性能参数直接影响油耗、污染物排放和成本等参数,因此优化相关飞行参数来降低油耗、减少排放尤为必要。目前欧洲空域大多实行FRA空域,研究FRA空域特定的航路运行规则,使我国国际航班在途经欧洲空域时,能够结合相关限制特点来进行航路规划,具有现实意义。针对巡航阶段,以FRA空域特定航路运行规则、巡航中飞机变换高度层最短平飞距离和飞机性能为约束条件,考虑尾迹云对环境的影响,以遗传算法和Dijkstra算法为主要优化方法,建立了垂直和水平相结合的航路优化模型,从而得出基于不同目标的最优航线。首先基于大气数据和性能参数,建立油耗成本计算模型、CO2成本计算模型、尾迹云成本计算模型和飞行总成本计算模型;之后针对巡航段分别建立了考虑尾迹云成本的高度层智能优化模型、基于排放影响的FRA空域中飞行路线优化模型和基于飞行总成本的自由航路空域中的飞行高度与路线组合优化模型;然后,分别使用基于精英保留的遗传算法、Dijkstra算法和改进后的Dijkstra算法实现航段飞行的油耗、污染物排放和飞行成本等的计算,从而优化飞行高度、成本指数、水平路线等;最后,在此基础上分析飞机的重量、气象和成本指数等相关因素的影响,并进行对比分析。结果表明,在飞行高度和路线的组合优化中,与传统最小油耗的最优航路相比,以尾迹云成本、排放成本和总成本为优化目标的最优航路,能分别降低了尾迹云成本34.45%,排放成本3.92%,总成本0.13%。基于油耗、排放成本和总成本的目标,飞行高度和路线的组合优化的最优航线与单一水平优化的最优航线的航路运行参数对比,油耗降低了12.69%~18.60%,CO2排放量降低了12.22%~18.60%,排放成本降低了2.12%~66.88%,时间成本降低了4.79%~8.01%,总成本降低了8.25%~27.43%,飞行高度和路线的组合优化方法较单一水平优化显示出了显著的效果,有效地减少了排放和成本。因此在航空公司针对FRA空域进行航路规划时,通过进行垂直水平的优化,并考虑尾迹云对环境的影响,能有效提高飞行效率和经济性。对于航空公司具有较大的借鉴意义,且结合目前欧洲FRA空域的发展趋势,该研究具有现实意义和必要性。
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