数学建模 飞机管理模型

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数学建模_大作业1

数学建模_大作业1

数学建模大作业姓名1:赵成宏学号:201003728姓名2:吴怡功学号:201003738姓名3:蒲宁宁学号:201004133专业:车辆工程2013年5 月28 日直升机运输公司问题一家运输公司正考虑用直升机从某城市的一摩天大楼运送人员。

你被聘为顾问,现在要确定需要多少架飞机。

按照建模过程仔细分析,建模。

为了简化问题,可以考虑升机运输公司问题。

基本假设如下:假设运载的直升机为统一型号; 假设每架飞机每次载人数相同;假设飞机运送的人员时互不影响;假定人员上了飞机就安全,因此最后一次运输时,只考虑上飞机所花时间。

1、按照数学建模的全过程对本题建立模型,并选用合理的数据进行计算(模型求解); 2、本问题是否可以抽象为优化模型;除了考虑建立优化模型之外,是否可以采用更简单的方法建立模型。

注意考虑假设条件。

甚至基于不同的假设建立多个模型。

归纳起来,有以下假设:(H1)所有飞机的飞行高度度均为10 000m ,飞行速度均为800km/h 。

(H2)飞机飞行方向角调整幅度不超过6,调整可以立即实现;(H3)飞机不碰撞的标准是任意两架飞机之间的距离大于8km; (H4)刚到达边界的飞机与其他飞机的距离均大于60km; (H5)最多考虑N 架飞机;(H6)不必考虑飞机离开本区域以后的状况. 为方便以后的讨论,我们引进如下记号: D 为飞行管理区域的边长;S 为飞行管理区域取直角坐标系使其为[0,D ]×[0,D]; v 为飞机飞行速度,v=800km/h;(x 0i ,y i)第i 架飞机的初始位置;()(),(t t y x ii )为第i 架飞机在t 时刻的位置;θ0i为第i 架飞机的原飞行方向角,即飞行方向与x 轴夹角,0≤θ≤2π;θi ∆第i 架飞机的方向角调整,-6π≤i θ∆≤6π; i θ﹦i 0i θθ∆+为第i 架飞机调整后的飞行方向角;一、两架飞机不碰撞的条件1、两架飞机距离大于8km 的条件设第i 架和第j 架飞机的初始位置为(0i 0i y x ,),(0j 0j y x ,),飞行方向角分别为错误!未找到引用源。

飞机排队模型_数学建模

飞机排队模型_数学建模
n
xij 1 ,i 1 ,2 ,...n
j 1 n
xij 1 ,j 1 ,2 ,...,n
i 1
xij0 或 1
此模型是一个运输问题的特例----指派模型,其中
c =(c11,c12,...,c1n,c21,c22,...c2n,...,cn1,cn2,...,cnn) 为一行向量。
赖于实际航班的花费和顾客的满意程度来确定。
设为Cij第i架飞机从第j个小时间段上起飞时所需一切费用之
和,于是所有可能的排序带来的费用计算有如下的费用距阵表示:
c11 c12 ... c1n
c c21
c22
...
c2n

... ... ... ...
cn1
cn 2
...
cnn
nn
z
cij xij
i1 j1
即 构 成 目 标 函 数 。 ( 由 于 假 设2, cij 独 立 于 xij 的 取 值 , 故 此 目 标 函 数 是 一 线 性 函 数 ) 。 为 求 得 使c达 最 小 的
xij, 构 造 了 如 下 的 线 性 规 划 模 型 :
m inc x
x=(x11, x12,..., x1n, x21, x22,...x2n,..., xn1, xn2,..., xnn) 为一列向量, 为转 置符号。
对于分派问题,已有专门为此种特殊结构而设计的有效的解题 算法,它被称为Graver—Thrall primal算法。对于1个随机产生的 具有16个变量的分派问题,最多只须2.9秒即可完成求解,而使用现 代的计算机,对任意适当个变量的指派问题,只须不到一秒钟即可 求得解。

(1)
并设 Xij=0或1,当第i架飞机在第j个时段上起飞时Xij=1,否则Xij=0

飞行管理问题优化模型

飞行管理问题优化模型

飞行管理问题优化模型内部编号:(YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128)飞行管理问题的优化模型摘要根据问题我们知道,飞机如果要避免在区域内发生碰撞,则需要调整各自的飞行角,并强调要使调整幅度尽量小,所以这是个最优控制问题。

首先,我们根据本题所给的数据,利用matlab软件绘制出图形,对正方形区域内有可能发生的碰撞做一个大致的估计,并利用lingo软件找出了碰撞发生的飞机、碰撞发生的点和时间。

同时寻找判断两架飞机是否会相撞的方法,经探讨,我们发现可以在飞机飞出区域之前每隔一段较短的时间对飞机进行监控,看是否与别的飞机相撞。

然后,我们根据问题讨论了飞行方向角的调整时间和次数对最优解的影响,发现调整时间越早,调整角度就越小,所以我们决定在第六架飞机刚飞到区域边缘的时候就进行飞行角度的调整;同时我们发现调整次数是越少,调整角度总和就越小,所以我们决定只在第六架飞机刚飞到区域边缘时对所有的飞机的飞行角度进行一次调整。

我们由此简化了飞机碰撞模型,使飞机在区域内的飞行轨迹更加明了,同时找到了我们的优化目标——调整角度总和最小。

针对优化目标,我们找到约束条件,然后把这些约束条件在lingo中用语言描述出来,再针对运算方面进行改进,得到我们的lingo程序,运行后我们得到了飞机调整的飞行方向角和方案。

最后我们考虑模型的改进和推广。

针对模型求解过程中,lingo程序运行时间过长,我们对6架飞机的飞行方向角改变的大小进行预估,然后代入程序中的角度约束,使程序运行量减少。

同样我们发现在对飞机进行实时监控时的间隔时间可以加大,这样可加快程序运行速度,减少运行时间。

这样就对模型进行了优化。

关键词:简化,最小调整幅度,最优一、问题重述在约10000米的高空某边长为160公里的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行。

区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。

当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后,要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。

数学建模飞行管理问题

数学建模飞行管理问题

数学建模飞行管理问题引言在现代航空领域,航班的飞行管理是一个极其重要的问题。

飞行管理的目标是确保航班的安全、高效和准时到达目的地。

为了实现这一目标,数学建模在航班飞行管理中发挥着关键作用。

本文将探讨数学建模在飞行管理问题中的应用,并给出相应的示例和解决方案。

数学建模在飞行管理中的应用航班路径规划在飞行管理中,航班路径规划是一个重要的环节。

通过数学建模,我们可以确定最佳的航班路径,以确保航班的安全和高效。

航班路径规划的主要目标是最小化飞行时间、燃料消耗以及减少碳排放量。

数学建模中,我们可以考虑以下因素来确定最佳航班路径:•风速和风向:考虑风速和风向对飞行速度的影响,选择最佳的飞行高度和航线。

•气温和气压:考虑气温和气压对飞行性能的影响,选择最佳的飞行高度和速度。

•气象条件:考虑降雨、雷雨和大风等天气情况对航班安全的影响,调整航班路径避开恶劣天气区域。

•空中交通管制:考虑航空交通管制对航班路径的限制,避免空中拥堵。

航班调度与资源分配航班调度和资源分配是飞行管理中另一个重要的问题。

通过数学建模,我们可以优化航班的调度和资源的分配,以确保航班的准时到达和高效运作。

航班调度和资源分配的主要目标是最大化机场和航空公司的资源利用率。

在数学建模中,我们可以考虑以下因素来优化航班调度和资源分配:•航班数量和航班时刻表:根据乘客需求和机场容量,确定最佳的航班数量和时刻表。

•登机口和登机桥分配:根据航班的到达时间和登机口的可用性,分配最佳的登机口和登机桥,以减少登机和下机的时间。

•地面设备和人员分配:根据航班的需要,合理分配地面设备和人员,以确保航班的准时运作。

示例和解决方案为了更好地理解数学建模在飞行管理中的应用,我们将给出一个具体的示例和相应的解决方案。

航班路径规划示例假设有一架航班从A城市飞往B城市,我们需要确定最佳的航班路径以最小化飞行时间和燃料消耗。

根据数学建模,我们可以考虑以下因素来确定最佳航班路径:•风速和风向:通过获取实时的风速和风向数据,我们可以计算出不同高度上的风向风速情况,并选择最佳的飞行高度和航线。

飞行管理数学建模

飞行管理数学建模

摘要近年来,随着现代航空运输不断发展,为了维护航空器的航空秩序,保证飞机飞行安全,对于同一区域的飞行管理问题提出了要求。

本文讨论了在一定区域范围内飞机飞行管理的最优化问题,通过建立数学模型计算求解,对飞机是否发生碰撞冲突进行预测,根据计算机求解结果对如何解脱冲突给出了较好的解决方法。

对于飞机是否发生碰撞冲突问题,本文提出了基于飞机位置速度矢量关系的碰撞冲突检测方案,证明了只有位置差与速度差矢量内积小于零,即0△△<∙ V P这样的航迹才存在潜在碰撞冲突,并根据安全飞行间隔规定,采用线性预测方法对冲突进行有效性确认,解决了飞机碰撞冲突检测的同时也避免了碰撞虚警问题。

在此基础上,对于存在潜在碰撞冲突的飞行问题,运用航向调整的方法解脱冲突,建立非线性数学模型∑=∆61mini iθ通过引入新的决策变量i m 、i n ,将原来的非线性模型转换成线性模型()∑=+=61min i n m i iij ij jj i i n m n m αβ>+-+-2ij ij jj i i n m n m απβ-<+-+-226/0pi m i << 6/0pi m j <<其中2i i i m θθ∆∆+=,2i i i n θθ∆∆-=。

再运用LINGO11编程求得该模型最优解为 3.6326,第3架飞机的调整角为 2.8419,第6架飞机(新进入的飞机)的调整角为 0.7907,其余飞机不进行调整,从而给出了冲突解决方案。

之后,本文对计算结果做出了分析和评价,同时还分析了滞后时间和转弯半径和限定在区域范围内对飞机航向调整的影响,使问题更符合实际情况。

在对模型进行评价与分析的同时,本文又对模型进行了推广,对速度不同、飞行高度不同的情况下进行了分析,并给出了合理的解释;增强了模型的实际应用意义。

关键词:飞行管理碰撞冲突线性规划一.问题重述本题主要分析了在同一高度,一定范围内的飞行管理问题。

一个飞行管理问题数模竞赛

一个飞行管理问题数模竞赛

一个飞行管理问题摘要在某一空域里对飞机的飞行合理管理事关重大�比如乘客及机上工作人员生命财产安全和航空公司的运作效益等。

本文通过对飞机飞行管理问题的研究�得到了调整飞机架数较少同时调整幅度均最小�平方和最小�的飞行管理最优安排的非线性模型�这样既使得乘客所受影响达到最少�也便于飞机调整�还有利于飞机回到原来的航线�同时还在决策时间上对模型进行了优化和调整。

本文不仅一般性地将不相撞的问题转化为欧式距离控制�而且很巧妙的将不碰撞条件转化成简单的二次函数标准形式进行含参讨论�建立一个只含有转向角变量的模型。

并且再次很妙的具体化区域内受控时间形成矩阵�大大得简化运算�节约了大量运算的时间�便于管理人员控制操作�从而确保飞机的安全。

更重要的是最后结合实际缩短了搜索区间�并优化算法�使得决策更加高效。

最后的延时检验也充分体现了模型的可靠性。

关键字�欧氏距离约束转化缩短搜索区间时间矩阵延时检验1在约 10000 米的高空某边长为 160公里的正方形区域内�经常有若干架飞机作水平飞行。

区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据�以便进行飞行管理。

当一驾欲进入该区域的飞机到达区域边缘时�记录其数据后�要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。

如果会碰撞�则应计算如何调整各架�包括新进入的�飞机飞行的方向角�以避免碰撞。

现假定条件如下�公里以上�1�不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于 8公里�2�飞机飞行方向角调整的幅度不应超过 30度�3�所有飞机飞行速度均为每小时 800公里�4�进入该区域的飞机在到达区域边缘时�与区域内飞机的距离应在 605�最多需考虑 6架飞机�6�不必考虑飞机离开此区域后的状况。

请算你�对方这向个角误避差免不碰超撞过的飞0.机01管理问题建立数学模型�列出计算步骤�对以下数据进行计度��要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。

设该区域内 4 个顶点的坐标为(0,0),(160,0),(160,160),(0,160)。

飞行管理问题数学模型

飞行管理问题数学模型

飞行管理问题以各飞机调整的飞行角度平方和作为目标函数,而以每两架飞机之间的最小距离不超过8公里,各飞机飞行角度调整的值不超过30o ,为约束条件。

如此得出的是一个非线性模型。

以t 表示时间;i x 与i y 分别表示第i 架飞机的横纵坐标(问题中已经给出);i θ表示第i 架飞机的飞行方向角(问题中已经给出);)(t d ij 表示t 时刻第i 架飞机与第j 架飞机间的距离;v 表示飞机的飞行速度(v = 800)。

则目标函数为:∑=∆=612i if θ。

)(2t d ij = 2))cos()(cos((j j i i j i vt x x θθθθ∆+-∆++-2))sin()(sin((j j i i j i vt y y θθθθ∆+-∆++-+, 则约束条件为:=ˆij D j i j i t d ij t ≠=>≥,6,,1,,64)(min 2。

⇒=02dtdd ij =t -a b ,其中a x x y y i j i i j j i j i i j j =-+-++-+-+()(cos()cos())()(sin()sin())θθθθθθθθ∆∆∆∆,b v i i j j i i j j =+-+++-+[(cos()cos())(sin()sin())]θθθθθθθθ∆∆∆∆22。

将t 代入即可求出ij D 。

于是本问题的一个数学模型为: ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≠=≤∆>∆=∑=ji j i D t s f i ij i i,6,,1,6||64..min 612πθθ,引入记号:T),,(61θθθ∆∆=∆ ,Tg g g ),,(151 =(g 是由64-ij D 按j i j i ≠=,6,,1, 构成的向量,在下面的程序中计算),则模型为:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤<=vub vlb g t s f θθθ0..'min (10.1)其中TTvub vlb )1,1,1,1,1,1(6,)1,1,1,1,1,1(6ππ=-=。

数学建模

数学建模

货机装运模型问题重述:一架货机有三个货舱:前舱、中舱和后舱。

三个货舱所能装载的货物的最大重量和体积有限制如下表所示。

并且为了飞机的平衡,三个货舱共装载的货物重量必须与其最大的容许量成比例。

应如何安排装运,使得货机本次飞行获利最大?模型假设:(1)每种货物可以无限细分;(2)每种货物可以分布在一个或者多个货舱内;(3)不同的货物可以放在同一个货舱内,并且可以保证不留空隙。

模型建立:决策变量:每种货物放在每个货舱内的重量。

用xij表示第i种货物放在第j 个货舱内的重量,i =1,2,3,4 分别表示货物1,货物2,货物3 和货物4。

j =1,2,3 分别表示前舱、中舱和后舱。

决策目标:总利润的最大化,目标函数为3100( x11 + x12+ x13) +3800( x21+ x22+ x23) +3500( x31+ x32+ x33) + 2850( x41+ x42+ x43)⎪ 约束条件:(1) 供装载的四种货物的总重量约束,⎧ x 11 + x 12 + x 13 ≤ 18 ⎪x 21 + x 22 + x 23 ≤ 15 ⎨⎪x 31 + x 32 + x 33 ≤ 23 x 41 + x 42 + x 43 ≤ 12(2) 三个货舱的空间限制⎪⎪⎧480x 11 + 650x 21 + 580x 31 + 390x 41 ≤ 6800 ⎪⎨480x 12 + 650x 22 + 580x 32 + 390x 42 ≤ 8700 ⎩480x 13 + 650x 23 + 580x 33 + 390x 43 ≤ 5300(3) 三个货舱的重量限制⎧x 11 + x 21 + x 31 + x 41 ≤ 10 ⎪⎨x 12 + x 22 + x 32 + x 42 ≤ 16 ⎩x 13 + x 23 + x 33 + x 43 ≤ 8(4) 三个货舱装入重量的平衡约束x 11 + x 21 + x 31 + x 41= x 12 + x 22 + x 32 + x 42 = x 13 + x 23 + x 33 + x 4310 16 8模型求解:使用计算软件求解(在 M ATLAB 中,可以使用 l inprog 命令求解) 求解结果为:( x 1 ; x 2 ; x 3 ; x 4 ) = (0,0,0;10,0,5;0,12.947,3, ;0,3.053,0)MATLAB 实现线性规划的运算为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为minc Txsuch thatAx ≤ b Aeq ⋅ x = beqlb ≤ x ≤ ub其中 c 和 x 为 n 维列向量, A 、 A eq 为适当维数的矩阵, b 、 b eq 为适当维数的列向量。

民航飞行中的数学模型与计算

民航飞行中的数学模型与计算

民航飞行中的数学模型与计算一、数学模型概述1.数学模型的定义与分类2.数学模型在民航飞行中的应用价值3.建立数学模型的基本步骤二、民航飞行基本概念1.飞行速度与飞行时间2.飞行高度与飞行距离3.飞机性能指标(如推力、阻力、燃油消耗等)三、民航飞行中的数学模型1.飞行轨迹模型–直线飞行模型–曲线飞行模型(如圆周飞行、螺旋飞行等)2.飞行性能模型–动力学模型(牛顿运动定律、空气动力学方程等)–燃油消耗模型(如Wright公式、燃油流量公式等)3.飞行环境模型–大气模型(如国际标准大气模型、局部大气模型等)–气象模型(如风速、风向、降水等)4.飞行安全模型–避障模型(如圆柱避障、多边形避障等)–飞行间隔模型(垂直间隔、水平间隔等)四、计算方法与技巧1.数学建模方法–假设与简化–参数估计与优化–模型验证与修正2.数值计算方法–欧拉法、龙格-库塔法等数值积分方法–蒙特卡洛模拟、有限元分析等数值模拟方法3.计算机编程与软件应用–编程语言(如MATLAB、Python、C++等)–专业软件(如Mathematica、ANSYS、FLUENT等)五、民航飞行中的实际应用1.航线规划与航班调度–最佳航线规划算法(如遗传算法、蚁群算法等)–航班调度优化模型(如时间窗口、飞机利用率等)2.飞行管理与导航–飞行管理计算机(FMC)及其算法–卫星导航系统(如GPS、GLONASS等)3.飞行仿真与训练–飞行仿真器(如Flight Simulator、X-Plane等)–飞行训练大纲与教学方法六、发展趋势与展望1.人工智能与机器学习在民航飞行中的应用2.大数据与云计算在民航飞行领域的应用3.绿色航空与可持续发展知识点:__________习题及方法:一、数学模型概述习题习题1:定义一个数学模型,并说明其应用于民航飞行中的价值。

答案:定义:数学模型是用来描述现实世界中的某个特定系统的数学关系和规律的抽象表示。

在民航飞行中,数学模型可以用来预测飞机的飞行性能、优化航线规划、提高飞行安全性等。

数学建模 飞机管理优化模型

数学建模 飞机管理优化模型

飞行管理优化模型摘 要本文建立了关于飞行管理问题的简洁数学模型。

首先我们对新进入的飞机作出判断,通过模型Ⅰ给出了计算机模拟求解,看其是否会与其他六架飞机相碰,若会,则再次通过建型Ⅱ求出使各飞机安全通过区域应调整的方向角,对模型Ⅱ给出了非线性优化的具体算法。

在模型改进中,我们对风速、人的反应时间及飞机的实际速度等对方向角的调整的影响做了简单的分析与评价,使得模型更易在实际应用中推广。

模型Ⅰ:针对问题一,建立了碰撞检测模型。

首先,对已给数据进行分析,并利用VC 编程,模拟在6驾飞机都不改变飞行方向的条件下的飞行情况,结果是会相撞的。

模型Ⅱ:针对问题二,建立了多元非线性动态优化模型。

在确保互不相撞的前提下,要使得飞机调整的角度尽可能小,满足Min if i β261∑==,及最优解。

运用MATLAB 软件编程给出了具体算法。

第i 架飞机(i=1,2,……6)需调整角度分别为:0.0000 0.0000 2.0683 -0.4896 -0.0055 1.5611关键词:飞机碰撞 方向角调整 非线性优化 模拟仿真一、问题重述在约10000米的高空某边长为160公里的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行。

区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。

当一驾欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后,要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。

如果会碰撞,则应计算如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行的方向角,以避免碰撞。

现假定条件如下: 1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8公里; 2)飞机飞行方向角调整的幅度不应超过30度; 3)所有飞机飞行速度均为每小时800公里;4)进入该区域的飞机在到达区域边缘时,与区域内飞机的距离应在60公里以上; 5)最多需考虑6架飞机;6)不必考虑飞机离开此区域后的状况。

请你对这个避免碰撞的飞机管理问题建立数学模型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差不超过0.01度),要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。

飞行管理问题-数学建模

飞行管理问题-数学建模
0
d ( xi x ) ( y y ) 2
0 0 2 j i j
0
0
不碰撞的条件(在区域内)
r
满足
2 ij
(t ) 64
t在区域内时间
rቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2 ij
(t ) 64 0
即为碰撞时时间
令 c=d-64
条件为:
b 2 4ac 0 b b 4ac tij 2a
另外的非线性规 划模型
min Z s.t. ij ij ij ij i j 2
i i 30
0
0 0 30 0
通过条件简化最终化为线性规划模型
另类非线性规 划模型
min f ( i i 0 ) 2 s.t. 或 minD 2 ( i , j ) 64 t 0
非线性规划化为线性规划
确定ij 8 8 ij [ij arcs in , ij arcs in ] d ij d ij i j (i j ) 2 2 i j ij (i j ) 2 2 无方向(i j)
关于目标函数的讨论 第一种目标函数 第二种目标函数
sign i min i 1 且 i min
jJ 6
i min
jJ
第三种目标函数 第四种目标函数
1 i 6
max i min
i2 min
i 1
6
约束条件思考
约束条件
非线性规划化为线性规划图示
2
(i, j 1,2,...,6, i j), t 0 y ijSij x ijC ij C ij Sij

在空气动力学中常见的数学模型

在空气动力学中常见的数学模型

在空气动力学中常见的数学模型,指的是以数学为基础的航空与宇宙领域的模拟和研究方法。

许多航空航天并不是物理实验室中进行,在工程实践中广泛使用数学建模的方法来处理问题。

因此,了解空气动力学中常见的数学模型可以帮助我们更加深入地了解飞行器的原理,让我们一起来探讨这些数学模型。

1. 翼型理论模型翼型模型是空气动力学中使用最广泛的模型之一,它描述了机翼在空气中产生升力和阻力的机理。

该模型认为机翼的剖面形状(翼型)是决定升阻比的最重要因素。

翼型理论模型通过复杂的数学公式和计算方法描述了机翼的气动特性,如气动中心、升阻比、升力系数、阻力系数等;这些特性是设计飞机和评估飞机性能的基础。

2. 流体动力学模型流体动力学模型是一种数学模型,它描述了空气和其他流体在机体表面的流动和受力情况。

该模型广泛应用于研究气动力学问题,如风洞实验、飞行全场模拟、气动外形优化等方面。

流体动力学模型通常基于伯努利和纳维-斯托克斯方程来构建,在此基础上通过适当的近似和简化来减少计算复杂度。

3. 无人机模型无人机模型是研究无人机性能和进行遥控指挥的重要工具。

该模型包括两个方面:飞行动力学和控制系统建模。

飞行动力学模型,基于气动学和力学定律,用数学方法描述无人机在空气和其他流体中的运动。

控制系统模型,描述了实际控制器和信号处理器内的控制算法,用于驱动电机和执行器驱动飞行器。

4. 航线模型航线模型是一种数学模型,它涉及航空公司的航线和飞行计划的规划和管理。

这个模型将考虑诸如性能、航空燃油成本、天气、飞行规则和安全性等因素,并为航班提供最佳飞行方案。

使用航线模型进行预测分析实际飞行环境,以获得最佳的航线和安排,从而让航班正常执行,提高航空交通的有效性。

总之,空气动力学中常见的数学模型给予我们一个完整的了解飞行器的原理并对飞行器进行模拟和优化相关处理。

当然,在空气动力学中的数学模型并不仅限于以上四种,许多其他模型在空气动力学的研究和航空工程中也起着重要的作用。

飞机产品数字建模技术

飞机产品数字建模技术
DPA还将用来进行结构与系统布局、管路安装、导线走向等进行设 计集成,以及论证零件的可安装和可拆卸性。
(三)并行方式产品定义(Concurrent Product Definition)
并行产品定义(CPD)是一个系统工程方法,它包括产品各部分的 同时设计和综合,以及有关工程、制造和支持相关性协调的处理。这一方 法使开发人员一开始就能考虑到产品生命周期里的所有环节,从项目规划 到产品交付的有关质量、成本、周期和用户要求等。
及制造成本等分析后得出的数据就作为进行初步产品数字建模(或称作 产品数字化定义)的依据,建立飞机总体定义,它包括飞机的描述文档 、三面图、外形气动布局和飞机内部轮廓图(Inboard Profile),
飞机总体设计
飞机内部轮廓图包括系统安排、空间分配和高速外形线等,通常绘制 成二维图形,现在设计人员把它建成三维实体模型(在CATIA系统上)。 这个三维数字内部轮廓定义模型称作DIP。DIP代表了波音公司的初始的一 级数字样机。
进行上述数字化预装配设计后,工程部门不再要求制造传统的一级、 二级和三级实物样机。但对飞机部分内部系统和构件高度密集的区域,如 飞行驾驶室面板和旅客上方的救生系统等,仍做部分实物样机,主要是用 于进行产品验证和安装的工作环境。
一个产品数字预装配过程大体上经历以下几个阶段:
1:创建模型。设计人员利用三维实体元件,在三维空间中建立产品的空间布置和 安装模型。
模线设计组(仍沿用原有名称)人员利用前述的气动设计结果、飞机内 部轮廓模型DIP和结构数据,在CATIA CAD系统上建立飞机的气动表面定义 ,称作主尺寸表面MDS类似于我国的飞机外形数学模型。这架飞机三维外 形数字模型和它的内部轮廓数字模型合在一起组成了三维数字化产品定义 。

飞行管理问题数学建模

飞行管理问题数学建模

飞行管理问题数学建模
飞行管理是指对航空公司、机场、空管等多个方面的飞行运营进行协调和管理,以确保航班的安全、高效运行。

数学建模可以在飞行管理中发挥重要的作用,帮助优化飞行计划、航班调度、飞行路径等,以提高运营效益和减少成本。

下面列举一些可能的数学建模问题,涉及飞行管理的不同方面:
1. 航班调度优化:如何合理安排航班的起降时间,以最大程度地减少延误和拥堵,并确保航班之间的连接性?
2. 航班路径规划:如何确定最优的飞行路线,以减少飞行距离、节省燃料消耗,并考虑天气和空中交通的影响?
3. 机场地面运行优化:如何合理安排航班在机场的停机位、登机口,以最小化转场时间和提高旅客舒适度?
4. 航空器资源分配:如何合理分配航空器的使用,以满足不同航班需求,最大化利用飞机资源,减少空闲时间?
5. 空中交通流量管理:如何预测和调度空中交通,以减少航班之间的冲突,提高飞行安全和效率?
6. 航空公司运营成本优化:如何制定最佳的运营策略,以降低航空公司的运营成本、提高盈利能力?
针对以上问题,可以使用数学建模方法,包括线性规划、整数规划、动态规划、图论等,来建立相应的数学模型,并借助求解算法进行分析和优化。

同时,在实际建模过程中,还需要考虑到各种约束条件和实际操作的复杂性,确保建立的模型具有实际可行性和有效性。

飞机排队模型数学建模

飞机排队模型数学建模

现更符合实际的模拟。
03
应用场景
国内航班排队模型适用于模拟和分析国内大型机场的航班起飞过程,有
助于优化国内航空运输系统的运营效率。
高峰时段航班排队模型
模型建立
高峰时段航班排队模型主要考虑高峰时段的航班流量、机场容量、航班的优先级等因素, 通过建立数学模型来描述飞机在高峰时段的起飞过程。
模型特点
高峰时段航班排队模型需要特别考虑高峰时段的特性,如旅客流量大、航班密集等,以实 现更精确的模拟。
应各种复杂情况。
人工智能还可以用于预测飞机 到达时间、航班延误等不确定 性因素,帮助航空公司更好地
安排飞机起降顺序。
大数据在飞机排队模型中的应用
大数据技术可以提供大量的航 班数据和气象数据,帮助飞机 排队模型更好地考虑各种实际 情况。
通过大数据分析,可以预测航 班流量和航班延误趋势,从而 更好地安排飞机起降顺序。
大数据还可以用于评估飞机排 队模型的性能和效果,帮助改 进和优化模型。
飞机排队模型中的不确定性问题
飞机排队模型需要考虑各种不确 定性因素,如航班延误、取消、
天气条件等。
不确定性问题可能导致飞机排队 模型出现波动和不稳定,需要采 取相应的措施进行管理和控制。
飞机排队模型还需要考虑安全性 和可靠性,以确保航空交通管理
模型能够根据历史数据和实际情况,较为准确地预测飞机的平均等待时间。
04
飞机排队模型的优化与改进
优化飞机调度策略
动态调度
根据实时航班信息和气象条件,动态调整飞机起降时间,提高航 班准点率。
优先级调度
对于紧急、特殊或重要航班,给予优先起降权,确保其按时完成。
协同调度
加强航空公司、机场和空中交通管理部门的协同配合,提高调度 效率。

飞机精确定位问题数学模型

飞机精确定位问题数学模型

飞机精确定位问题摘要飞机在飞行过程中,地面各个监控台通过VOR(高频多向导航设备)和DME (距离测量装置)向飞机发送当前位置的信息,帮助飞机较精确地确定其所处的位置。

确保飞机与地面间的联系,保证飞机的飞行安全。

本文运用非线性规划的方法,在飞机和这些设备在同一平面上的假设下,利用题中所给的已知数据,对数据进行标准化,统一量纲,建立了非线性规划的模型,并对已知数据数据进行了标准化的处理,使模型得到的结果更加精确.利用最小二乘法,利用LINGO最优化求解得出最小误差为2.650275下,得出飞机坐标为(981.90810,729.9403)的结果。

关键词:飞机定位数据标准化非线性规划模型1 问题重述飞机在飞行过程中,能够收到地面上各个监控台发来的关于飞机当前位置的信息,根据这些信息可以比较精确地确定飞机的位置。

如VOR (高频多向导航设备)提供的飞机与该设备连线的角度信息;DME (距离测量装置)提供的飞机与该设备的距离信息。

根据题目图中飞机接收到来自3个VOR 给出的角度和1个DME 给出的距离(括号内是测量误差限),来确定当前飞机的位置.2 问题分析根据VOR (高频多向导航设备)和DME (距离测量装置)提供的信息,记设备VOR1、VOR2、VOR3、的坐标为(i i y x ,)(以km 为单位),i=1, 2, 3;DME 的坐(44,y x )(以km 为单位),对数据进行标准化i i i s u x /)( ,统一量纲,同时全面的考虑各种误差因素,帮助减小不必要的误差,提高结果的精确度.3 模型假设1.飞机和这些设备在同一平面上.2.假设测量的误差服从正态分布.4 符号说明符号 符号说明 单位 i x 第i 个VOR 的横坐标 i y 第i 个VOR 的纵坐标4x DEM 的横坐标4y DEM 的纵坐标i k 第i 个VOR 的角度测量误差 度4k DEM 的距离测量误差 公里i t第i 个VOR 的角度测量角度 度 d DEM 的测量距离 公里 ()00,x y待测飞机的坐标5 模型的建立与求解5.1 模型建立5.1.1 相关数据及处理采用VOR 导航设备能够得到飞机与该设备连线的角度信息和DME 测量装置得到飞机与该设备的距离信息对飞机定位。

课件:建模案例课件-飞行管理问题

课件:建模案例课件-飞行管理问题

min
s.t.
ij ij
ij,
ij
i
2
j

i , i 1,2,,6

i 30, i 1,2,,6

0 30

(4)线性规划模型
将上述优化模型进行化简,可转化为线性规划模型。
当 ij 0 时,①式可化为 ij ij ij,
当 ij 0 时,①式可化为ij ij ij,
教学目的及要求:深刻理解和掌握数学建模的具体步骤及 使用的数学方法和技巧。
教学内容:通过具体实例(飞行管理模型)的学习,进 一步理解和掌握数学建模的具体步骤及数学方法的使用 技巧。
教学重点:通过具体示例深刻理解和掌握数学建模的具 体步骤。
教学难点:对数学建模各具体步骤之间的联系的理解和 应用。
飞行管理问题
i j
2
定理 对第i,j架飞机,其相对速度方向 ij的改变量ij 等于两飞机飞行方向角改变量之和的一半
i j
2
由题目的要求调整飞行方向角时不能超过30, 即
i 30,i 1,2,,6
要保证调整飞行方向后飞机不碰撞,应有
ij ij ij
总结以上得优化模型为
min
总结以上得优化模型为
由于i 可正可负,为使各变量均为正,引入新
的变量
i1
,
使
i2
由于i 可正可负,为使各变量均为正,引入新
的变量
i1
,
使
i2
i i1 i2 ,0 i1 30,0 i2 30
于是② ③可化为
i1 i2 30 i1 i2 30 i1 i2 i1 i2
这样,优化模型就转化为如下线性规划模型
vi1

建模案例—飞行管理问题

建模案例—飞行管理问题

鲁胜强
• 记飞机飞行速率为(800km/h),以当前 时刻为0时刻。设第 i 架飞机在调整时的位 置坐标为 ( x i0 , y i0 ) (已知条件),时刻的位 置坐标为 ( x it , y it ) ,则 t 0 t 0 • xxv (3) t c o s , y yv t s i n . i i i i i i
2 i j i j i j * i j i j
鲁胜强
模型求解
• 上面这是一个非线性规划模型,虽然是严格满足题 目要求的模型,但得到的模型逻辑关系比较复杂, 约束(16)是在一定条件下才成立的约束,而且其 中的计算式(4)也含有相当复杂的关系式,使用 LINGO软件不太容易将模型很方便的输入,因为逻 辑处理不是LINGO的优势所在。即使想办法把这个 模型输入到LINGO,也不一定能求出好的解(笔者 尝试过,但是LINGO运行时有时会出现系统内部错 误,可能是系统有问题,无法继续求解)。而且, 在实时飞行调度中显然需要快速求解,所以下面我 们想办法简化模型。
鲁胜强
• 记 t 时刻第 i 架飞机与第 j 架飞机的距离 2 f () t [ r () t ] 6 4,这时在区 r ( t ) 为 i j ,并记 ij i j 域内飞机不相撞的约束条件就变成了 2 • f (5) ( t ) [( r t ) ] 6 4 0 ( 0 t T ) i j i j i j • 其中 T m i n { T T . i j i, j} • (6) • 此外,经过计算可以得到
鲁胜强
• 不再单独考虑每架飞机在区域内停留的时 间,而是以最大时间 T m(这是已经是一个常 ax 数)代替之,此时所有 Tij Tmax ,这实际上 强化了问题的要求,即考虑了有些飞机可 能已经飞出区域,但仍不允许两架飞机的 距离小于8km。

数学建模(飞行管理问题)

数学建模(飞行管理问题)

飞行管理问题摘要让飞机在某正方形区域内安全飞行,便于进行飞行管理,所以在飞机飞行过程中,要适当调整各架飞机的方向角(调整幅度尽量小),以避免发生碰撞。

本文通过对两两飞机飞行过程最小临界距离大于8km为入手点,以t时刻后飞机所处状态为研究对象。

通过点的向量平移,找出临界距离(8km)视为界点,再通过两点距离公式列出一元二次不等式,转化为一元二次方程根的情况,判断t的取值。

当∆<0时,说明方程无实数解,即该两飞机不会碰撞。

当∆≥0时,说明方程有实数解,且可以求出对应的t值,看t是否在规定区域范围内(0≤t≤0.283h)。

若t不在范围内,说明两飞机在规定区域不会发生碰撞,而在区域范围外会发生碰撞(不在我们考虑范围内)若t在所规定范围,说明两飞机会在区域范围内发生碰撞,此时应调整各架飞机的方向角。

方向角的调整虽然在30o内有足够空间(相应的可行解就很多),但又要求所调整的幅度尽可能小(就要求我们求出相应的最优解),故当调整一架飞机方向角后,应该对应判断该飞机与其余各飞机是否会发生碰撞。

最后,我们对模型的优缺点和改进方向作了分析。

关键词向量平移最短临界距离方向角调整幅度一、问题重述(略)二、模型假设:(1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8km (2)飞机飞行方向角调整的幅度不应超过30o (3)所有飞机飞行速度均为每小时800km(4)进入该区域的飞机在到达该区域边缘时,与区域内的距离应在60km 以上 (5)最多需要考虑6架飞机(6)不必考虑飞机离开此区域后的状况 (7)飞机调整方向角后,不受偏转弧度的影响(8)每架飞机在调整角度后都沿调整后的方向角飞出区域外(9)新进入的飞机在进入区域的瞬间,不考虑计算机记录时的时间间隔飞机所飞行的距离(即该时间间隔忽略不计)(10)每架飞机都视为质点三、符号说明:j i ,表示飞机编号(j i ,=1,2,3,4,5,6) i x 表示第i 架飞机所处位置的横坐标 i y表示第j 架飞机所处位置的纵坐标 i θ表示第i 架飞机的初始方向角 i θ∆表示第i 架飞机所调整的方向角t 表示各架飞机飞行过程达到最短临界距离所用时间 ij S表示t 时刻后第i 架飞机与第j 架飞机的距离(i ≠j ) i A 表示第i 架飞机初始记录的点的坐标 i B表示第i 架飞机经t 时刻后的点的坐标 a i表示第Ai 点经过t 时刻后所平移的向量四、模型建立与求解由假设(1),我们简单分析两架飞机的情形,最终直接运用于多架飞机的情形,题目要求飞机间两两不碰撞。

数学建模之飞行计划模型

数学建模之飞行计划模型

飞行摘要本文讨论了甲方飞行计划的优化问题。

针对本问题,甲方飞行计划可用约束优化模型的方法实现,求解目标为在满足供给的前提下,使总费用最低的最优解。

总费用为购买新飞机的花费、闲置的熟练飞行员报酬、教练和飞行员报酬(包括培训费用)、执行飞行任务的熟练飞行员报酬、休假期间的熟练飞行员报酬之和,其中执行飞行任务的熟练飞行员报酬和休假期间的熟练飞行员报酬是固定的,总费用不会受它们影响。

所以在计算总费用时,可以直接将执行飞行任务的熟练飞行员报酬和休假期间的熟练飞行员报酬算出结果加到总费用中。

由于题目给的变量和约束条件较多,首先对题目做了相应的定性分析和定量计算,可知本月初购买的飞机与招聘的新飞行员在下一月全部投入使用,尽最大可能减少熟练飞行员的闲置,可使总费用最低,这样使变量数目极大地减少了,方便对问题的理解和具体的计算。

计算结果如下表所示。

关键字飞行员数量飞机数量教练数目总费用约束优化模型月份第一个月第二个月第三个月第四个月各项总费用购买的新飞机的数量60 30 80 0 33050闲置的飞机的数量10 0 0 0闲置的熟练飞行员数量7 0 0 0 49 教练的数量23 12 12 0 466.4 招聘新飞行员数量432 210 228 0 8633.4 执行任务的飞行员数量300 450 450 600 16935 休假的熟练飞行员数量0 240 360 360 4596 总费用63729.8一、问题重述在甲、乙双方的一场战争中,一部分甲方部队被乙方部队包围长达4个月。

由于乙方封锁了所有水陆交通通道,被包围的甲方部队只能依靠空中交通维持供给。

运送4个月的供给分别需要2次,3次,3次,4次飞行,每次飞行编队由50架飞机组成(每架飞机需要3名飞行员),可以运送10万t物资。

每架飞机每个月只能飞行一次,每名飞行员每个月也只能飞行一次。

在执行完运输任务后的返回途中有20%的飞机会被乙方部队击落,相应的飞行员也因此牺牲或失踪。

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Air Traffic ControlAbstract本文讨论了如何对新进入区域内的飞机是否会与区域内原有的飞机碰撞的问题,和如若碰撞,调整各架飞机方向角,使得飞机均能安全飞出正方形区域的问题。

针对判断飞行的飞机之间是否发生碰撞亦即可碰撞问题,把各架飞机的运动轨迹端点坐标用时间表示后,就可以写出第六架飞机与其它五架飞机的距离表达式,判断这个最小距离是否小于8km,如果小于,则碰撞,否则不碰撞。

这一过程的实现可通过MATLAB编程动态模拟飞机在区域内的飞行过程。

在时间轴上连续取样,最后得出第六架飞机和第五架相碰,碰撞时事件飞机的坐标位(),相碰时刻为?针对检测到碰撞的存在并采取措施进行规避,即碰撞规避问题。

需要对各架飞机的方向角进行调整,并且使得飞机方向角调整幅度最小。

建立非线性规划模型,利用MATLAB求得第i架飞机)6,5,4,3,2,1i调整的角度分别为:(关键字:飞机碰撞方向角最优解非线性规划ContentsI. IntroductionGrow inside 160 kilometers of exact square districts in the about 10,000 meters high empty some side, usually how many the airplane make level flight.Position and speed vector of each airplane inside the district are recorded its data by the calculator, so that they carry on a flight management.When desire gets into the airplane of the district to arrive a district edge, after recording its data, immediately compute and judge whether meeting and airplane occurrence in the district collision.If will collide, then should compute how to adjust each(including is lately ingoing) direction Cape that the airplane flies.To avoid collision.Now suppose a condition as follows:1)The standard that don't collide is more than 8 kilometers for the distance of arbitrarily two airplanes.2)The airplane flies the range that the direction Cape adjusts to be higher than 30 degrees.3)All airplane airspeeds are all per hours are 800 kilometers.4)The airplane that gets into the district while arriving a district edge, with the distance of airplane inside the district in response to above 60 kilometers.5)At most need to consider 6 airplanes.6)Need not consider that the airplane leaves the condition of this empress in the district.Please to the problem establishment mathematics model of the flight management that avoid collision.List to compute a step, carry on a calculation to the following data.(direction Cape the error margin isn't higher than 0.01 degrees)Requesting airplane to fly the range that the direction Cape adjusts is as far as possible small.The coordinates that establishes the district's 4 tops (0,0),(160,0) , (160,160) , (0,160)Airplane serial number Abscissa x Ordinate yDirectionCape(degree)1 150 140 2432 85 85 2363 150 155 220.54 145 50 1595 130 150 230 New 0 0 52Note:The direction Cape points to fly direction and X stalk just to of clip Cape. Try to carry on evaluation and expansion to your model according to the actual application background.II. The Description of the Problem2.1The analysis of the problem background在一个确切的广场区,每架飞机的位置和速度矢量飞机到达区的边缘.其数据记录,计算器立即计算和判断飞机发生碰撞的区域.如果发生碰撞然后计算如何调整各方向开普敦的飞机飞以避免碰撞,.程序如下:In an exact square district, position and speed vector of each airplane are recorded its data by the calculator.When the airplane arrives the edge of district, the calculator immediately computes and judge whether meeting and airplane occurrence in the district collision.If the occurrence collides and computes then how adjust each direction Cape that the airplane flies to avoid collision.Process such as figure a show:accessleave2.2 on the analysis to problem 1由于模型假设飞机是在同一高度飞行,故可以认为飞机是在同一水平面上,这样只需讨论二维平面管理飞机不相碰撞的管理和调节问题。

首先要判断各架飞机之间是否会碰撞。

可以在二维坐标上找出各个飞机的点坐标,以此确定飞机的相对位置。

图1中虚线框代表整个正方形区域。

左下角处为刚进入区域边缘的第6架。

再可由题目中给出的飞机的坐标和飞行角度,借助MATLAB 编程及图像输出的方法确定初始运行轨道,由此可写出在t 时刻各个飞机Square areaairplane Calculate anddetermineAdjustment flight path的位置坐标(第六架飞机进入区域的时刻为初始时刻)。

这样也可以算出在t 时刻第六架飞机与其他五架飞机的距离。

如果存在某一时刻使得这五个距离中一个小于等于8公里,则就碰撞,需要进行具体角度调整措施的讨论,参考问题二。

Since the model is assumed the aircraft flying at the same altitude, the aircraft can be considered at the same level, so that only two-dimensional plane management discussion aircraft does not collide with the management and regulation problem.We must first determine whether the collision between aircraft. Locate in the two-dimensional coordinates of each point of the coordinate plane, in order to determine the relative position of the aircraft. Dashed box in Figure 1 represents the entire square area. Just enter the area to the bottom left corner edge of the first six. Then be given the title of the coordinate plane and flying angle, and image output using MATLAB programming method to determine the initial orbit, which can be written at the time of each aircraft's position coordinates (sixth aircraft into the area as the initial moment time). This also can be calculated at the time of the sixth aircraft and other five aircraft in the distance. If there is a time makes it five in a distance of less than or equal 8 km, then in the collision, the need for the discussion of specific angle adjustment measures, refer to question two.2.3 on the analysis to problem 2在问题一的基础上,若新进入的飞机会与区域内的飞机碰撞,则需要调整各架飞机的方向角。

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