基于环境影响的终端区航线网络优化方法

摘要

本发明公开了基于环境影响的终端区航线网络优化方法，包括(1)判断航空器环境影响的生成态势，确定航空器在终端区各飞行阶段内环境影响程度；(2)建立终端区航线网络优先级评价模型，确定终端区航线网络优化次序；(3)构建以降低航空污染物排放、航空噪声影响为目标的终端区航线网络优化模型，得到最优的航线网络路径组合，确定降低环境影响的终端区航线网络。本发明在保证终端区航线网络安全高效运行的同时，有效降低航线网络中航空器污染物排放和航空噪声影响。

说明书

技术领域

本发明具体涉及基于环境影响的终端区航线网络优化方法。

背景技术

终端区航线网络是航班进出机场的重要通道，实现优化终端区航线网络有利于安全、高效、节能的使用终端区空域资源。航线网络规划是提升终端区安全运行能力的重要基础依据之一，目前的终端区航线网络主要是以全局路径最短最为规划目标。随着空中交通量的迅猛增加和人们环保意识的日益增强，对空中交通所产生的环境影响更加关注，尤其是需要控制终端区内航班中低空运行的航空排放和噪声影响，以保障地区性的生态环境稳定平衡，以及人类生活健康。

国内外学者主要从飞行经济成本、飞行安全和航班延误角度研究终端区航线网络优化方法，并没有考虑降低航空噪声、航空排放最小等多目标约束下，空中交通流量的增加对地区生态环境的影响，其研究目前尚为空白，但环境承受能力是有限的，为了保证空中交通的持续稳定发展，环境容量是不可逾越的鸿沟，因此基于环境影响的终端区航线网络规划研究是亟需开展的重要研究。

发明内容

针对上述问题，本发明提出基于环境影响的终端区航线网络优化方法，。

实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

基于环境影响的终端区航线网络优化方法，包括以下步骤：

(1)判断航空器环境影响的生成态势，确定航空器在终端区各飞行阶段内环境影响程度；

(2)建立终端区航线网络优先级评价模型，确定终端区航线网络优化次序；

(3)构建以降低航空污染物排放、航空噪声影响为目标的终端区航线网络优化模型，得到最优的航线网络路径组合，确定降低环境影响的终端区航线网络。

进一步地，所述步骤(1)具体包括以下步骤：

(1.1)读取历史气象数据信息和历史飞行数据，计算终端区各飞行高度下的污染物非参考排放指数数值；

(1.2)根据终端区历史航班飞行数据，计算终端区各飞行阶段下的航空噪声影响。

进一步地，所述步骤(1.1)中污染物非参考排放指数数值包括：

CH＝-19.0×(HR-0.00634)

其中，θ为温度比，δ为压力比，R_H为相对湿度，HR为湿度比；CH为湿度系数；P_W为饱和水汽压；T为大气气温；P为大气压力；和分别为氮氧化物、烃化物、一氧化碳的参考排放指数值，EI_HC、EI_CO分别为氮氧化物、烃化物、一氧化碳的非参考排放指数值。

进一步地，所述步骤(1.2)中的终端区各飞行阶段下的航空噪声影响为：

式中，N₁为日间时段07:00～19:00的飞机数量，N₂为傍晚时段19:00～23:00的飞机数量，N₃为夜间时段23:00～07:00的飞机数量；为平均有效感觉噪声级，由机场累计事件噪声值求解，可采用分割法先计算单一事件噪声值，然后计算累计事件噪声值；

式中，为机型i的飞机在航线j航段k飞行时对测量点(x，y)产生的单一事件噪声值，可利用ANP数据库中NPD数据通过回归分析法进行插值拟合计算获得；N为N₁+N₂+N₃；T₀为基准时间。

进一步地，所述步骤(2)具体包括以下步骤：

(2.1)根据终端区航线网络特性，设置终端区航线优先级评价指标；

(2.2)建立终端区航线网络优先级评价模型，运用步骤(2.1)中的评价指标，设计终端区航线网络层次分析方法，得到终端区航线优先级排序，确定终端区航线网络优化次序。

进一步地，所述步骤(3)具体包括以下步骤：

(3.1)以最少航空污染物排放、最小航空噪声影响作为优化目标，以终端区航线越障高度、航段转弯角度、绕飞限制区距离作为约束条件建立终端区航线网络优化模型；

(3.2)建立终端区航线优化分段规则，并根据终端区航线优化分段规则在水平面和垂直面内得到航段候选点；

(3.3)建立终端区航线优化间隔规则，并根据终端区航线优化间隔规则划设进离场航线安全区；

(3.4)查阅航行情况汇编，确定终端区可用空域范围；

(3.5)在步骤(3.4)中确定的终端区可用空域范围内，依据步骤(3.2)、(3.3)中的优化规则，参考步骤(2.2)中的航线优化次序，选取改进的NSGA-II算法对步骤(3.1)中建立的优化模型进行求解，得到最优的航线网络路径组合。

进一步地，所述最少航空污染物排放量为：

其中，EN为污染物归一化排放量，E_m为第m种污染气体排放量，M为污染气体集合，M＝{NO_X,CO,HC}；

式中，为航班f在爬升、下降、平飞时第m种污染气体的排放指数；A和D分别为进场和离场航班集合；和分别为进场航班f在爬升、下降和平飞的时间；和分别为航班f在爬升、下降和平飞的燃油流率；

航空器在终端区飞行的过程包括了航空器的爬升、下降和平飞，燃油流率表达式如下：

式中，V_T为航空器真空速；F为航空器发动机推力；和分别为第一单位推力燃油消耗系数、第二单位推力燃油消耗系数、第一下降阶段燃油消耗系数、第二下降阶段燃油消耗系数和巡航燃油消耗因子；

最小化航空噪声影响可表示为：

Min{population(L_WECPNL(x,y)≥65)}

其中，population(L_WECPNL(x,y)≥65)为噪声大于65dB的人口数量，AS为步骤(3.4)中确定的终端区可用空域范围所对应的地面范围；

航线越障高度约束为：

式中，w为保护区宽度，为副区宽度，r为沿垂直于航线的投影到障碍物的投影距离；MOC由飞行的地区性质决定；

航段转弯约束：

其中，表示进场航线或离场航线中第k段航段长度，为航段k上航空器的平均飞行速度，ω_min为所有机型中最小的转弯角速度；

绕飞限制区约束为：

D≤d_q

其中，d_q为航空器与限制区域q之间的实际距离，D为航空器与限制区域的安全间隔。

进一步地，所述步骤(3.2)具体包括以下步骤：

设置当前航线点位下一航线点位|(X_n，Y_n)-(X_n-1，Y_n-1)|＝S；相邻候选航线点之间的水平夹角相邻候选航线点之间的垂直夹角其中，X，Y，Z分别表示航线点位的三维坐标，α_MAX表示航空器的最大转弯角，β_MAX表示航空器的最大俯仰角，S表示相邻航段之间的距离，λ、μ表示任意常数。

进一步地，所述步骤(3.3)具体包括以下步骤：

参考国际民航组织Doc4444规定，以进离场航线上航空器为中心，设置终端区航线水平最小间隔为10km，垂直最小间隔为300m。

进一步地，所述步骤(3.5)具体包括以下步骤：

(3.5.1)：优先级划分；根据步骤(2.2)中获取终端区航线优化次序，顺次选择航线优化对象；

(3.5.2)：生成候选点；根据步骤(3.5.1)中的航优化对象，获取终端区待优化航线的起点与终点，读取终端区可用空域范围，根据终端区进离场航线优化分段规则，生成所有候选航线点；

(3.5.3)：染色体编码；对航班进行染色体编码，染色体中的基因为航空器在终端区某航段上经过的每个候选航线点；

(3.5.4)：生成初始种群；设定终端区内初始进离场航线路径，从而生成航空器飞行的初始航段组合选择，种群中Hamming距离大于某一预先设定值的染色体数量必须超过设定的比例；

(3.5.5)：设计适应度函数；为满足遗传算法适应度函数的单值、连续、非负和最大化等条件，基于环境影响的终端区航线网络优化模型的两个目标函数：最小化航空污染物排放、最小航空噪声影响，设计适应度函数为：

Fit₂＝population(AS)-population(L_WEcPNL(x,y)≥65)

(3.5.6)：选择、交叉、变异；通过二进制锦标赛法选择生成父代种群，再通过交叉、变异得到子代种群；

(3.5.7)：精英保留策略；对子代种种群的染色体进行终端区进离场航线可行性分析，即判断该航线是否完全存在于步骤(3.4)中的终端区可用空域范围，并满足前述的约束条件，若不满足需丢弃该染色体，将处理后的子代种群和父代种群合并，计算染色体的适应度值，采用精英保留策略保留较优解对应的染色体，生成新种群作为新的父代种群；

(3.5.8)：判断进化代数是否等于设定的终止进化代数，等于则进入(3.5.9)，否则返回(3.5.6)。

(3.5.9)：根据步骤(3.3)，为优化后的进离场航线划设安全区，进入步骤(3.5.1)。

本发明的有益效果：

本发明为基于环境影响的终端区航线网络优化方法，首先判断各个飞行阶段上航空器环境影响的生成态势，建立了以航空污染物排放与航空噪声影响最小值为目标的优化模型，构建了终端区航线优化分段规则、航线优化间隔规则，建立了终端区航线网络优先级评价模型，设计了多目标的终端区航线网络优化算法，对应实际运行中终端区航班飞行历史数据，确定了基于环境影响的终端区航线优化方法，在保证终端区航线网络安全高效运行的同时，有效降低航空污染物排放和航空噪声影响，且弥补了国内外在终端区环境影响下多目标进离场航线路径优化技术研究上的空白。

附图说明

图1为本发明一种实施例的整体流程示意图；

图2为基于环境影响的多目标航线网络优化算法流程示意图；

图3为水平方向航线候选点扩展方式；

图4为垂直方向航线候选点扩展方式；

图5为进离场航线安全区划设方式；

图6为判断矩阵的标度比较值说明图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1-2所示，基于环境影响的终端区航线网络优化方法，包括以下步骤：

步骤一、判断航空器环境影响的生成态势，确定航空器在终端区各飞行阶段内环境影响程度；

具体包括以下步骤：

(1.1)读取历史气象数据信息和历史飞行数据，计算终端区各飞行阶段下的非参考排放指数数值，具体包括：

(1.1.1)读取历史气象数据信息，统计出终端区内与各个飞行高度对应的大气温度T、RH、大气压力P；

所述的大气温度T、相对湿度RH、大气压力P可以通过国家气象探空数据库得到的，这里的统计指的是对应中得到的飞机飞行高度层分布概况，统计出飞机运行当时的气象条件，以便进行航空污染物排放指数计算；

(1.1.2)根据步骤(1.1.1)中的统计结果，参照国际民航组织发动机排放数据库(EDB)提供的污染物参考排放指数，计算出终端区各飞行高度下的主要污染物非参考排放指数数值；

所述的主要污染物非参考排放指数数值包括：

CH＝-19.0×(HR-0.00634)

其中，θ为温度比，δ为压力比，R_H为相对湿度，HR为湿度比，表示单位质量空气中水的含量，CH为湿度系数，P_W为饱和水汽压，T为大气气温，P为大气压力，和分别是氮氧化物、烃化物、一氧化碳的参考排放指数值，EI_HC、EI_CO分别为氮氧化物、烃化物、一氧化碳的非参考排放指数值。

(1.2)根据终端区历史航班飞行数据，计算终端区各飞行阶段下的航空噪声影响，具体地：

所述的航空噪声影响为：

式中，N₁为日间时段07:00～19:00的飞机数量，N₂为傍晚时段19:00～23:00的飞机数量，N₃为夜间时段23:00～07:00的飞机数量；为平均有效感觉噪声级，由机场累计事件噪声值求解，可采用分割法先计算单一事件噪声值，然后计算累计事件噪声值；

式中，为机型i的飞机在航线j航段k飞行时对测量点(x，y)产生的单一事件噪声值，可利用ANP数据库中NPD数据通过回归分析法进行插值拟合计算；N为N₁+N₂+N₃；T₀为基准时间，优选为10秒；

步骤二、建立终端区航线网络优先级评价模型，确定终端区航线网络优化次序；

具体包括以下步骤：

(2.1)根据终端区航线网络特性，设置终端区航线优先级评价指标；

优选地，所述终端区航线优先级评价指标包括：航线运行模式、航线总长度、航线中航段高度分布、航线运行航班机型比在、航线运行航班流量等；

(2.2)建立终端区航线网络优先级评价模型，运用步骤(2.1)中的评价指标，设计终端区航线网络层次分析方法，得到终端区航线优先级排序，确定终端区航线网络优化次序；所述步骤(2.2)具体包括以下步骤：

(2.2.1)：建立递阶层次结构模型；将航空器环境影响设为目标层，步骤(2.1)中的评价指标设为准则层，待评价的终端区进离场航线设为方案层；

(2.2.2)：构造出层次中的判断矩阵；

构造判断矩阵，是层次分析法的普遍存在的方法，固有步骤，通过分析各个元素对于总目标的贡献程度，两两对比，可获取各准则和总目标相关的判断矩阵；贡献度大小标度如图6所示。

(2.2.3)：检验矩阵一致性；当CR＜0.10，则矩阵通过一致性检查，表明其中各元素的一致性符合要求；否则需要对矩阵一致性进行重新规划，之后再重新检验一致性；

计算一致性指标CI：

其中，n为准则层评价指标个数，λ_max为矩阵的最大特征值。

计算一致性比例CR：

其中，RI是随机一致性指标，可通过评价指标个数查询表1获得；

表1

(2.2.4)：根据(2.2.2)中的判断矩阵，逐层计算，获取方案层对目标层的合成权重，即，方案层对目标的重要程度所占比例；依据各个方案的重要程度，得到方案对于总目标的重要性排序，进而获得航线排序结果，再对层次排序结果进行一致性检查；

其中，b_i为准则层评价指标i的层次权重值，CI_i为方案层对于评价指标i的一致性指标，RI_i为相应的平均随机一致性指标。

步骤三、构建以降低航空污染物排放、航空噪声影响为目标的终端区航线网络优化模型，得到最优的航线网络路径组合，确定降低环境影响的终端区航线网络，具体包括以下步骤：

(3.1)以最少航空污染物排放、最小航空噪声影响作为优化目标，以终端区航线越障高度、航段转弯角度、绕飞限制区距离作为约束条件建立终端区航线网络优化模型；

(3.2)建立终端区航线优化分段规则，并根据终端区航线优化分段规则在水平面和垂直面内得到航段候选点；

(3.3)建立终端区航线优化间隔规则，并根据终端区航线优化间隔规则划设进离场航线安全区；

(3.4)查阅航行情况汇编，确定终端区可用空域范围；

优选地，(3.4.1)查阅航行情报汇编，确定终端区边界、进离场点、机场的经纬坐标；

(3.4.2)统计终端区内地面障碍物物理信息、禁行空域地理信息，确定出终端区的可用空域范围；

步骤(3.4.1)和(3.4.2)均为现有技术中的常见手段，此处不做过多的赘述；步骤(3.4)还可以通过其他能够得到终端区可用空域范围的手段来实现。

(3.5)在步骤(3.4)中确定的终端区可用空域范围内，依据步骤(3.2)、(3.3)中的优化规则，参考步骤(2.2)中的航线优化次序，选取改进的NSGA-II算法对步骤(3.1)中建立的优化模型进行求解，得到最优的航线网络路径组合。

所述步骤(3.1)中的最少航空污染物排放为：

其中，EN为污染物归一化排放量，E_m为第m种污染气体排放量，M为污染气体集合，M＝{NO_X,CO,HC}。

式中，为进离场航班f在爬升、下降、平飞时第m种污染气体的排放指数；A和D分别为进场和离场航班集合；和分别为进离场航班f在爬升、下降和平飞的时间；和分别为进离场航班f在爬升、下降和平飞的燃油流率。

航空器在终端区飞行的过程包括了航空器的爬升、下降和平飞，燃油流率表达式如下：

式中，V_T为航空器真空速，通过修正航空器的飞行速度获得；F为航空器发动机推力；和分别为第一单位推力燃油消耗系数、第二单位推力燃油消耗系数、第一下降阶段燃油消耗系数、第二下降阶段燃油消耗系数和巡航燃油消耗因子。

优选地，所述的航空器的发动机推力和航空器的飞行速度的求解过程如下：

读取历史飞行数据，统计出终端区内与各个飞行高度对应的飞行速度、发动机推力；在实际操作过程中，具体是根据航空公司或管制单位给出的飞机飞行计划或真实的雷达数据，统计出终端区内航班飞行高度分布及高度对应的飞行速度、发动机推力，比如，一周内航空器使用某一高度及高度对应的飞行速度、发动机推力的次数，此统计过程可以通过现有技术来实现，此处不做赘述。

最小航空噪声影响为：

Min(population(L_wEcPNL(x，y)≥65)}

式中，population(L_WECPNL(x,y)≥65)为噪声大于65dB的人口数量，AS为步骤(3.4)中确定的终端区可用空域范围所对应的地面范围。

航线越障高度约束为：

式中，w为保护区宽度，为副区宽度，r为沿垂直于航线的投影到障碍物的投影距离；MOC由飞行的地区性质决定；平原300米、山区丘陵600米。

航段转弯约束为：

其中，表示进场航线或离场航线中第k段航段长度，为航段k上航空器的平均飞行速度，ω_min为所有机型中最小的转弯角速度；

绕飞限制区约束：

D≤d_q

其中，d_q为航空器与限制区域q之间的实际距离，D为航空器与限制区域的安全间隔。

进一步地，所述步骤(3.2)具体为：

设置当前航线点位下一航线点位|(X_n，Y_n)-(X_n-1，Y_n-1)|＝S；相邻候选航线点之间的水平夹角相邻候选航线点之间的垂直夹角其中，X，Y，Z分别表示航线点位的三维坐标，α_MAX表示航空器的最大转弯角，β_MAX表示航空器的最大俯仰角，S表示相邻航段之间的距离，λ、μ表示任意常数。

优选地，航空器的最大转弯角度与航空器性能有关，表示为航空器的最大俯仰角包括航空器最大仰角(10°)和最大俯角(3°)；相邻航段之间的距离为3km，λ为5，μ为3。进一步地，所述步骤(3.3)具体为：

参考国际民航组织Doc4444规定，以进离场航线上航空器为中心，设置终端区航线水平最小间隔为10km，垂直最小间隔为300m；

进一步地，所述步骤(3.3)具体包括以下步骤：

(3.3)根据步骤(2.2)中得到的进离场航线优化次序，选取改进的NSGA-II算法对步骤(3.1)中建立的优化模型进行求解，得到最优的终端区航线网络组合，即为了达到优化模型的最优优化目标，基于环境影响的终端区航线网络路径，具体包括以下步骤：

(3.5.1)：优先级划分；根据步骤(2.2)中获取终端区航线优化次序，顺次选择航线优化对象；(3.5.2)：生成候选点；根据步骤(3.5.1)中的航优化对象，通过步骤(3.4.1)获取终端区待优化航线的起点与终点，读取终端区可用空域范围，根据终端区进离场航线优化分段规则，生成所有候选航线点；

(3.5.3)：染色体编码；对航班进行染色体编码，染色体中的基因为航空器在终端区某航段上经过的每个候选航线点；

(3.5.4)：生成初始种群；设定终端区内初始进离场航线路径，从而生成航空器飞行的初始航段组合选择，为保证初始解集具备一定的差异性，提高算法获取全局最优解的可能性，种群中Hamming距离大于某一预先设定值的染色体数量必须超过设定的比例；

(3.5.5)：设计适应度函数；为满足遗传算法适应度函数的单值、连续、非负和最大化等条件，基于环境影响的终端区航线网络优化模型的两个目标函数：最小化航空污染物排放、最小航空噪声影响，设计适应度函数为：

Fit₂＝population(AS)-population(L_WECPNL(x,y)≥65)

(3.5.6)：选择、交叉、变异；通过二进制锦标赛法选择生成父代种群，再通过交叉、变异得到子代种群；

(3.5.7)：精英保留策略；对子代种种群的染色体进行终端区进离场航线可行性分析，即判断该航线是否完全存在于步骤(3.4)中的终端区可用空域范围，并满足前述的约束条件，若不满足需丢弃该染色体，将处理后的子代种群和父代种群合并，计算染色体的适应度值，采用精英保留策略保留较优解对应的染色体，生成新种群作为新的父代种群；

(3.5.8)：判断进化代数是否等于设定的终止进化代数，等于则进入(3.5.9)，否则返回(3.5.6)。

(3.5.9)：根据步骤(3.3)，为优化后的进离场航线划设安全区，进入步骤(3.5.1)。

综上所述：

本发明通过对历史气象数据和飞行数据的分析，计算出不同高度所对应的航空污染物排放指数值；根据终端区内人口分布，计算出不同航段所对应的航空噪声影响人口数量；建立终端区航线网络优先级评价模型，在同一空域内避免了进离场航线因相互交叉而产生的碰撞危险，提高了运行效率，因此，本发明将减少航空污染物排放和航空噪声影响作为优化目标，引入航线优先级分类，同时考虑了必要的限制条件(即约束条件)，从而得到最优的终端区航线网络规划方案，且弥补了国内外在终端区环境影响下多目标航线网络路径优化技术研究上的空白。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。