为解决现有航迹优化研究中在空域效率与环境效益协同优化方面存在的模型耦合不足、缺乏动态响应机制以及多污染物协同减排考虑不完善等问题,提出一种基于空域复杂度的动态航迹调整方法及污染物排放协同优化方法。首先,构建一个时空交互...为解决现有航迹优化研究中在空域效率与环境效益协同优化方面存在的模型耦合不足、缺乏动态响应机制以及多污染物协同减排考虑不完善等问题,提出一种基于空域复杂度的动态航迹调整方法及污染物排放协同优化方法。首先,构建一个时空交互驱动的空中交通复杂度计算模型。其次,整合SAGE(System for assessing aviation’s global emissions)模型和改进指标模型,建立巡航阶段的多污染物排放计算体系,并设计一种改进的模拟退火遗传算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)。基于2023年6月某日数据的模拟实验表明,在不考虑空域限制及其他约束的理想情况下,通过调整26.18%的飞行高度,所提出的方法将NOX,CO,CO_(2),SO_(2)和HC的排放量分别减少0.75%、0.14%、0.47%、0.48%和0.33%,并且每个时段的平均复杂度平均降低了19.82%。全天的总体平均复杂度也得以下降。该方法通过高度层的动态调整实现多目标协同,在保证飞行安全的同时显著提升了环境效益,为空中交通管制系统的绿色转型提供了技术支持。展开更多
文摘为解决现有航迹优化研究中在空域效率与环境效益协同优化方面存在的模型耦合不足、缺乏动态响应机制以及多污染物协同减排考虑不完善等问题,提出一种基于空域复杂度的动态航迹调整方法及污染物排放协同优化方法。首先,构建一个时空交互驱动的空中交通复杂度计算模型。其次,整合SAGE(System for assessing aviation’s global emissions)模型和改进指标模型,建立巡航阶段的多污染物排放计算体系,并设计一种改进的模拟退火遗传算法(Simulated annealing genetic algorithm,SAGA)。基于2023年6月某日数据的模拟实验表明,在不考虑空域限制及其他约束的理想情况下,通过调整26.18%的飞行高度,所提出的方法将NOX,CO,CO_(2),SO_(2)和HC的排放量分别减少0.75%、0.14%、0.47%、0.48%和0.33%,并且每个时段的平均复杂度平均降低了19.82%。全天的总体平均复杂度也得以下降。该方法通过高度层的动态调整实现多目标协同,在保证飞行安全的同时显著提升了环境效益,为空中交通管制系统的绿色转型提供了技术支持。
