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    RNP離場程序航路點優(yōu)化方法研究

    2022-04-22 11:18:26任思潛張光明
    現(xiàn)代計算機 2022年3期
    關(guān)鍵詞:離場航路航空器

    任思潛,張光明

    (中國民用航空飛行學(xué)院飛行技術(shù)學(xué)院,廣漢 618307)

    0 引言

    近年來,所需導(dǎo)航性能(required navigation performance,RNP)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于我國越來越多的機場,特別是用于導(dǎo)航精度較高的機場。隨著我國民航運輸業(yè)高速發(fā)展,空中交通流量急劇增加,導(dǎo)致終端區(qū)有限空域資源與極速增長空中交通流量之間的矛盾不斷地加大,這不僅增大了航空公司運營成本,也造成了大量航班的延誤。因此,在滿足航空器安全運行的前提下,合理地規(guī)劃終端區(qū)空域以及優(yōu)化RNP離場程序?qū)τ谔岣呓K端區(qū)運行效率、節(jié)省飛行時間和縮短飛行距離具有很大意義。

    目前,有關(guān)終端區(qū)飛行程序設(shè)計與優(yōu)化,國內(nèi)外已經(jīng)有不少學(xué)者專家對其進行相關(guān)研究,并都提出了相應(yīng)可參考的優(yōu)化方法,南京航空航天大學(xué)錢戈等,從飛行程序設(shè)計所要求的安全性、經(jīng)濟性、簡便性及噪聲影響四個方面構(gòu)建了多目標的飛行程序優(yōu)化模型,并運用改進的多目標蟻群算法對其求解,實現(xiàn)對終端區(qū)空域合理科學(xué)地規(guī)劃。上海華東民航飛行程序設(shè)計研究院左凌等,對飛行程序設(shè)計的限制因素和設(shè)計要求兩方面進行著重分析,為飛行程序設(shè)計提供了一種技術(shù)方法。中國民用航空飛行學(xué)院黃邦菊等,通過運用三次樣條插值法對復(fù)雜地形機場仿真以及使用一種改進的A*算法對云南普洱機場4條離場程序分別進行設(shè)計研究,為復(fù)雜地形機場離場程序設(shè)計提供了一種方法。但是,關(guān)于針對航路點布局及航路點特征對儀表離場程序優(yōu)化問題相關(guān)研究卻很少。嚴偉、王瑛等通過考慮幾種不確定因素對北京飛行情報區(qū)航路網(wǎng)絡(luò)建立多目標優(yōu)化模型,并采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法對其求解,解決了航路網(wǎng)絡(luò)的運行成本與安全性之間沖突矛盾問題,實現(xiàn)了情報區(qū)航路網(wǎng)航路點布局優(yōu)化,但未涉及到針對終端區(qū)IFP航路點布局的研究。

    針對現(xiàn)有基于航路點的RNP離場程序優(yōu)化研究較少的現(xiàn)狀,本文以某機場離場程序為例,以跑道末端上方15 ft位置為起始點,以離場結(jié)束位置為終點,在起始點和終點之間搜尋一條最優(yōu)標稱航跡,將其作為該離場方向的最優(yōu)飛行程序并與原有飛行程序做對比,研究航路點對飛行距離影響。具體研究思路為:首先給出了規(guī)劃區(qū)域障礙物評估原則以及航路點選取方法,在此基礎(chǔ)之上,根據(jù)規(guī)章規(guī)定相關(guān)限制要求構(gòu)建終端區(qū)離場程序優(yōu)化方法;再者,針對某機場離場程序提出了一種優(yōu)化方案,并采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對其進行求解,最后通過實驗對比優(yōu)化前后的飛行程序。

    1 規(guī)劃區(qū)域障礙物評估原則

    判定障礙物是否在保護區(qū)區(qū)域內(nèi)是進行儀表離場程序優(yōu)化的首要步驟,其中保護區(qū)區(qū)域分為多邊形區(qū)域與圓形區(qū)域。其次,在判定之后,還需對保護區(qū)內(nèi)障礙物進行越障評估,并計算新的程序設(shè)計梯度(PDG)。

    1.1 障礙物在多邊形區(qū)域

    若保護區(qū)區(qū)域為多邊形形狀,則研究考慮使用射線法進行判定,其核心思想是以任意一個障礙物作為起點,朝著某一個水平方向作一條射線,計算該射線與多邊形的交點個數(shù),如果為奇數(shù)則障礙物在多邊形區(qū)域內(nèi),反之,不在則表示在多邊形區(qū)域外。

    1.2 障礙物在圓形區(qū)域

    若障礙物區(qū)域為圓形形狀,則計算當前障礙物與該圓形區(qū)域中心的距離是否小于半徑。

    保護區(qū)內(nèi)障礙物評估分為直線保護區(qū)障礙物評估和轉(zhuǎn)彎保護區(qū)障礙物評估,障礙物評估方法如下。

    1.2.1 直線保護區(qū)

    假設(shè)該保護區(qū)內(nèi)存在一障礙物,高米,位于中線右側(cè)米,且其投影在標稱航跡上距離跑道末端米。

    判定障礙物是否穿透障礙物鑒別面(OIS)計算式如式(1)所示。

    式(1)中,若計算得OIS值小于,則判定該障礙物未穿透,反之則穿透。如果穿透OIS面,則對該障礙物進行超障計算,方法如下。

    最低超障高計算表達式如式(2)所示、

    RH值計算如式(3)所示。

    根據(jù)式(3)得到的RH值計算新的PDG值。如式(4)所示。式(4)中,為障礙物至跑道末端水平距離。

    1.2.2 轉(zhuǎn)彎保護區(qū)

    本文中,考慮的是在指定高度轉(zhuǎn)彎的情形。該情形下轉(zhuǎn)彎保護區(qū)內(nèi)最小超障余度計算方法采用的是K-K線法。

    不考慮H類直升機,規(guī)章規(guī)定,K-K線前障礙物最小超障高度應(yīng)滿足表達式(5)。

    K-K線后障礙物最小超障高度應(yīng)滿足表達式(6)。

    式(6)中,d 表示從DER至K-K線的水平距離;d 表示從轉(zhuǎn)彎起始區(qū)邊界至障礙物的最短距離。

    根據(jù)式(5)和式(6)則得該轉(zhuǎn)彎保護區(qū)內(nèi)允許的最小超障高如式(7)所示。

    式(7)中,為指定高度處轉(zhuǎn)彎高;為最高的障礙物標高。

    1.3 最短穩(wěn)定距離航路點選取準則

    傳統(tǒng)飛行程序由于受到障礙物及地形的限制,且其保護區(qū)范圍隨著航空器與導(dǎo)航臺間距離增加而增加,因此,相對于傳統(tǒng)飛行程序的航路點來說,PBN飛行程序中的航路點與其存在一定差異,即只要是處在信號的有效覆蓋區(qū)域內(nèi),就可自由靈活的設(shè)置航路點位置。

    本文考慮采用最短穩(wěn)定距離(MSD)來選取航路點,具體方法是以MSD為半徑,以當前位置為圓心確定圓周,在該圓周上選定一個點作為前方航路點并再將其作為圓心,依次類似選取前方航路點。

    2 離場飛行程序優(yōu)化方法

    后續(xù)離場程序優(yōu)化模型構(gòu)建過程中,都必須滿足于以下假設(shè)條件。

    (1)待優(yōu)化飛行程序起始點與終點位置均已知。

    (2)不考慮飛行限制區(qū),只考慮保護區(qū)內(nèi)越障要求。

    (3)不考慮ATC管制特殊要求。

    (4)不考慮H類直升機。

    2.1 地理信息網(wǎng)格化

    離場程序設(shè)計前,需對機場地圖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。以機場ARP點為中心將其120 km半徑區(qū)域進行網(wǎng)格化,將2度跨度近似地劃分為7202×7202網(wǎng)格,顯然網(wǎng)格精度間隔取6.73e-10 rad。

    ××機場(ARP點坐標:E109°42'19″,N27°26'38″)為例劃分,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 ××機場120km半徑區(qū)域

    由于數(shù)字高程DEM的存儲和計算機矩陣的存儲是沿中線上下翻轉(zhuǎn)對稱,因此,在使用之前需預(yù)處理。如圖2所示是DEM數(shù)字地形存儲位與計算機存儲位關(guān)系。

    圖2 ××機場數(shù)字地形存儲方式

    通過等距采樣625個點位置及高程信息形成25×25的采樣矩陣,并結(jié)合鄰近樣條插值法對某機場120范圍內(nèi)三維地形進行還原,還原得到地形如圖3所示。

    圖3 ××機場三維地形地貌圖

    2.2 優(yōu)化約束條件

    根據(jù)航空器運行目視和儀表飛行程序設(shè)計規(guī)范及民用航空器性能限制要求,在構(gòu)建離場程序優(yōu)化數(shù)學(xué)模型時,需考慮航空器最低飛行高度、IFP航段保護區(qū)、最短航段距離、最大轉(zhuǎn)彎角度、最大轉(zhuǎn)彎離場角度及最大爬升梯度等約束條件。

    2.2.1 最低飛行高度

    在對離場程序進行設(shè)計或優(yōu)化過程中,航空器需滿足規(guī)章所規(guī)定的最低飛行要求。即航空器最低飛行高度與障礙物高度差值必須大于最小超障余度,如式(8)所示。

    式(8)中,表示航跡上任意一點所對應(yīng)的飛行高度;表示障礙物實際高度;示航跡上任意一點所需滿足的最小超障余度。

    2.2.2 IFP航段保護區(qū)

    式(9)中,點表示航跡上任意一點;示航空器飛行在某一點上最大偏移值;表示航跡上某一點處對應(yīng)的保護區(qū)半寬。

    2.2.3 最短航段距離

    當航路點屬性為Fly by時,此時該航段的最短距離應(yīng)滿足式(10)。

    式(10)中,表示航路點轉(zhuǎn)彎所需的MSD。

    當航路點屬性為Fly over時,此時該航段的最短距離應(yīng)滿足式(11)。

    式(11)中,表示航路點轉(zhuǎn)彎所需的MSD。

    2.2.4 最大轉(zhuǎn)彎角度

    轉(zhuǎn)彎角度表示的是下一航段相對上一航段偏轉(zhuǎn)角,在理論上,其取值范圍介于0°~180°之間,如式(12)所示。

    2.2.5 最大轉(zhuǎn)彎離場角度

    航空器性能限制其在起飛離場時爬升至某一高度,再轉(zhuǎn)彎加入離場航線的最大角度,如式(13)所示。

    2.2.6 最大爬升梯度

    根據(jù)規(guī)定,離場程序設(shè)計時,航空器爬升梯度不應(yīng)超過10%,如式(14)是航空器爬升梯度約束表達。

    式(14)中,Δ表示航跡上前后兩點之間的高度差,即h-h;表示航空器從前一航跡點至后一航跡點之間的水平距離。

    2.3 優(yōu)化目標函數(shù)

    在飛行程序優(yōu)化過程中,優(yōu)先考慮安全余量最大作為優(yōu)化目標,在滿足安全余量最大情形下,再分別考慮航空器飛行距離最短、航路點個數(shù)最少以及轉(zhuǎn)彎次數(shù)最少作為次優(yōu)化目標,目標函數(shù)如式(16)—式(18)。

    2.3.1 安全余量最大

    根據(jù)式(15),可得航跡相對障礙物最大安全余量和目標表達式如式(16)。

    2.3.2 飛行距離

    2.3.3 航路點個數(shù)最少

    在起始點至終點之間采取逐個添加航路點方法。假設(shè)從起點至終點之間可取=(=1,2,3,…)個航路點,按最短穩(wěn)定距離將個航路點分別劃分至K個階段,然后分別求解=取值時,在K階段下滿足最短飛行距離及越障要求的航路點。

    2.3.4 飛行路徑平滑程度

    在進行飛行程序優(yōu)化時,應(yīng)減少飛行轉(zhuǎn)彎次數(shù),盡量保證航空器直線飛行。針對此,如式(18)給出了飛行路徑平滑程度評價表達式。

    2.4 優(yōu)化仿真流程

    運用上述構(gòu)建的離場飛行程序優(yōu)化方法,借助于遺傳算法,沿大圓航線對原有飛行程序進行尋優(yōu)改進。

    2.4.1 染色體編碼

    在這里,是將遺傳算法中的染色體看作空間中的一個航路點,即一個染色體對應(yīng)一個航路點。顯然,若染色體個數(shù)越多,航路點的個數(shù)也越多,則最后搜尋得到航跡就越接近于理論上最優(yōu)解。

    在生物進化過程中,生物DNA存在4種堿基對,DNA上4種堿基對的不同排列方式則表示不同的DNA編碼,從而導(dǎo)致基因的表現(xiàn)出來的性狀不同。同理,在計算機就算過程中,模仿生物DNA編碼方式,將0、1兩種取值看作兩種不同堿基對,由0、1兩種堿基對構(gòu)成的不同的二進制字符串則可表示不同實數(shù)。

    2.4.2 個體

    個體表示的是航路點,也表示一個染色體,且計算機求解過程中將其編碼為一串由0、1二進制數(shù)構(gòu)成的向量。

    2.4.3 種群及種群初始化

    種群表示的是個體的集合,在這里則代表所有航路點集合。

    種群的初始化是可行區(qū)域中滿足約束條件下所有可能的航路點集合。在本文計算中,種群初始大小取值為50。

    2.4.4 適應(yīng)度計算與選擇

    選擇的主要目的是將通過種群初始化得到種群利用給定的適應(yīng)度規(guī)則把優(yōu)秀個體保留下來,即就是通過適應(yīng)度值選擇出最佳的航路點。在這里,適應(yīng)度值是以飛行距離、安全余量及飛行路徑平滑程度作為評價指標,并進行加權(quán)得到個體選擇適應(yīng)度函數(shù),如式(19)所示。

    式(19)中,權(quán)重、、均是根據(jù)具體需求給定,其中計算所得適應(yīng)度值越大越好。

    確定每個個體適應(yīng)度值后,根據(jù)式(20)計算每個個體相對適應(yīng)度,該值用于估計個體被保留下來的概率。

    式(20)中,=1,2,…,,表示初始化后種群個體數(shù)。

    2.4.5 交叉和變異

    經(jīng)過選擇得到了當前看來最符合的航路點,但這有可能并不是最優(yōu)的。為防止出現(xiàn)局部最優(yōu)情況,需通過生物進化繁殖后代即交叉與變異過程來不斷地更新產(chǎn)生比當前更優(yōu)的個體。

    交叉操作是將兩個個體的染色體上的基因型進行交換,在這里,即就是將航路點、、坐標序列進行兩兩互換。而變異操作就是改變某個個體的染色體上的基因。也就是將航路點、、坐標取值用另一個數(shù)值替代。一般來說,交叉概率值通常取0.8,變異概率值通常取0.005。

    最后,多次反復(fù)進行選擇、交叉、變異這一過程,迭代出最優(yōu)個體,即找到當前最優(yōu)的航路點,并將航路點連接起來,即可獲得從起始點至終點的一條最優(yōu)飛行路徑。

    3 仿真實驗與結(jié)果分析

    圖4表示××機場××跑道一條離場程序,航空器沿040°方向從跑道末端起飛,飛越CJ411航路點至CJ505航路點,然后再按航路點P167、P159、LLC順序飛行,至離場結(jié)束位置。

    圖4 ××跑道××離場程序

    優(yōu)化前的××跑道××離場程序如圖5所示。

    圖5 優(yōu)化前××離場飛行路徑

    仿真條件:假設(shè)航空器此次最大轉(zhuǎn)彎角度為75°;最大爬升梯度為4.8%,且梯度為均勻增加;路徑搜索過程中最大迭代次數(shù)為5500次。優(yōu)化后飛行路徑如圖6所示。

    圖6 優(yōu)化后飛行路徑

    從起點至終點沿大圓航跡距離為137.85 NM,相比優(yōu)化前程序,航圖距離減少了9.37 NM,安全余量增加了0.13 NM,航路點個數(shù)減少了1個。優(yōu)化前后飛行路徑距離及安全余量對比如表1所列。

    表1 優(yōu)化前后飛行程序?qū)Ρ?/p>

    4 結(jié)語

    本文在不考慮飛行限制區(qū)和ATC管制要求的前提下,對某機場現(xiàn)有飛行程序進行優(yōu)化改進,仿真結(jié)果可以看出,在滿足約束條件情形下,本文提出的離場程序優(yōu)化方法可以實現(xiàn)從跑道末端至離場結(jié)束時的飛行路徑規(guī)劃,并且規(guī)劃后的結(jié)果相比原有飛行程序路徑更加平直、飛行距離更短、安全余量更大。

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