飞行管理数学建模

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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。

国赛历届数学建模赛题题目与解题方法

国赛历届数学建模赛题题目与解题方法

历届数学建模题目浏览:1992--20091992年 (A) 施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝)(B) 实验数据分解问题(华东理工大学:俞文此; 复旦大学:谭永基)1993年 (A) 非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁)(B) 足球排名次问题(清华大学:蔡大用)1994年 (A) 逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可)(B) 锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年 (A) 飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年 (A) 最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福)(B) 节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂)1997年 (A) 零件参数设计问题(清华大学:姜启源)(B) 截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年 (A) 投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平)(B) 灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康)1999年 (A) 自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽)(B) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)1999年(C) 煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰)(D) 钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)2000年 (A) DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志)(B) 钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生)(C) 飞越北极问题(复旦大学:谭永基)(D) 空洞探测问题(东北电力学院:关信)2001年 (A) 血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭)(B) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)(C) 基金使用计划问题(东南大学:陈恩水)(D) 公交车调度问题(清华大学:谭泽光)2002年 (A) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(B) 彩票中的数学问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(C) 车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)(D) 赛程安排问题(清华大学:姜启源)2003年 (A) SARS的传播问题(组委会)(B) 露天矿生产的车辆安排问题(吉林大学:方沛辰)(C) SARS的传播问题(组委会)(D) 抢渡长江问题(华中农业大学:殷建肃)2004年 (A) 奥运会临时超市网点设计问题(北京工业大学:孟大志)(B) 电力市场的输电阻塞管理问题(浙江大学:刘康生)(C) 酒后开车问题(清华大学:姜启源)(D) 招聘公务员问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2005年 (A) 长江水质的评价和预测问题(解放军信息工程大学:韩中庚)(B) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)(C) 雨量预报方法的评价问题(复旦大学:谭永基)(D) DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)2006年 (A) 出版社的资源配置问题(北京工业大学:孟大志)(B) 艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题(天津大学:边馥萍)(C) 易拉罐的优化设计问题(北京理工大学:叶其孝)(D) 煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2007年 (A) 中国人口增长预测(B) 乘公交,看奥运(C) 手机“套餐”优惠几何(D) 体能测试时间安排2008年(A)数码相机定位,(B)高等教育学费标准探讨,(C)地面搜索,(D)NBA赛程的分析与评价2009年(A)制动器试验台的控制方法分析(B)眼科病床的合理安排(C)卫星和飞船的跟踪测控(D)会议筹备历年全国数学建模试题及解法归纳赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局 0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建赛题解法01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A出版社书号问题整数规划、数据处理、优化06B Hiv病毒问题线性规划、回归分析07A 人口问题微分方程、数据处理、优化07B 公交车问题多目标规划、动态规划、图论、0-1规划08A 照相机问题非线性方程组、优化08B 大学学费问题数据收集和处理、统计分析、回归分析赛题发展的特点:1. 对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B,某些问题需要使用计算机软件,01A。

1995年全国大学生数学建模竞赛试题

1995年全国大学生数学建模竞赛试题

a题一个飞行管理模型在约10,000米高空的某边长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, 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行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。

设该区域4个顶点的座标为(0,0),(160,0),(160,160),(0,160)。

记录数据为:飞机编号横座标x 纵座标y 方向角(度)1 150 140 2432 85 85 2363 150 155 220.54 145 50 1595 130 150 230新进入 0 0 52注: 方向角指飞行方向与x轴正向的夹角。

试根据实际应用背景对你的模型进行评价与推广。

b题天车与冶炼炉的作业调度某钢铁厂冶炼车间的厂房布局是,地面沿一直线依次安置着7个工作点辅料供应处p;a组3座转炉(冶炼成品钢)a1, a2, a3;b组2座冶炼炉(冶炼半成品钢,简称半钢)b1, b2;原料供应处q。

这些设备的上方贯通着一条运送物料的天车轨道,上面布置着若干天车t1,t2,...,tn炉了作业服务。

布局示意如下。

|---------t1----t2----------------------------tn--------------|p a1 a2 a3 b1 b2 q天车与冶炼炉的作业过程与工序为:天车从q处吊起原料一罐(吊罐时间ty)运至b1或b2处放下(放罐时间ti),并将上一炉的原料空罐吊起(吊空时间to)返回q处放下(放空罐时间tk)。

研究生数学建模竞赛F题 多约束条件下飞行器航迹快速规划

研究生数学建模竞赛F题 多约束条件下飞行器航迹快速规划

2019年第十六届中国研究生数学建模竞赛F题多约束条件下智能飞行器航迹快速规划复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题。

由于系统结构限制,这类飞行器的定位系统无法对自身进行精准定位,一旦定位误差积累到一定程度可能导致任务失败。

因此,在飞行过程中对定位误差进行校正是智能飞行器航迹规划中一项重要任务。

本题目研究智能飞行器在系统定位精度限制下的航迹快速规划问题。

假设飞行器的飞行区域如图1所示,出发点为A点,目的地为B点。

其航迹约束如下:(1)飞行器在空间飞行过程中需要实时定位,其定位误差包括垂直误差和水平误差。

飞行器每飞行1m,垂直误差和水平误差将各增加个专用单位,,以下简称单位。

到达终点时垂直误差和水平误差均应小于个单位,并且为简化问题,假设当垂直误差和水平误差均小于个单位时,飞行器仍能够按照规划路径飞行。

(2)飞行器在飞行过程中需要对定位误差进行校正。

飞行区域中存在一些安全位置(称之为校正点)可用于误差校正,当飞行器到达校正点即能够根据该位置的误差校正类型进行误差校正。

校正垂直和水平误差的位置可根据地形在航迹规划前确定(如图1为某条航迹的示意图, 黄色的点为水平误差校正点,蓝色的点为垂直误差校正点,出发点为A点,目的地为B点,黑色曲线代表一条航迹)。

可校正的飞行区域分布位置依赖于地形,无统一规律。

若垂直误差、水平误差都能得到及时校正,则飞行器可以按照预定航线飞行,通过若干个校正点进行误差校正后最终到达目的地。

图1:飞行器航迹规划区域示意图(3)在出发地A点,飞行器的垂直和水平误差均为0。

(4)飞行器在垂直误差校正点进行垂直误差校正后,其垂直误差将变为0,水平误差保持不变。

(5)飞行器在水平误差校正点进行水平误差校正后,其水平误差将变为0,垂直误差保持不变。

(6)当飞行器的垂直误差不大于个单位,水平误差不大于个单位时才能进行垂直误差校正。

(7)当飞行器的垂直误差不大于个单位,水平误差不大于个单位时才能进行水平误差校正。

数学建模报告-飞行问题

数学建模报告-飞行问题
我们对这个思路整合后用 lingo 编出程序(程序见附录 2),运行得出结果:如果 飞机在区域内按照原飞行方向角沿原航线继续飞行,那么是会发生一次飞机碰撞的。
是在第 88 个 5 秒时,第 5 架和第 6 架飞机会发生碰撞。 所以需要调整飞机的飞行方向角来避过这次相撞。
一时刻两架飞机之间的距离小于 8 公里,因此要调整飞行方向一定角度,保证任意两架飞机在区域
内任意时刻,两者的距离均不小于 8 公里,避免相撞。考虑到调整角度应尽量小,可以简化飞行方 向调整策略,降低调整难度,同时减轻机内乘客及工作人员的不适。此外由此初步确定了调整目 标:所有六架飞机的飞行方向调整角度均尽量小。
6
明显是从一开始就改变α角度使得 | a(i) | 更小,所以越早调整越好,即在第六架飞 i 1
机进入时即可调整角度。
如图:
A α
β B
D C
2、模型建立 由问题一,我们首先判断在第 6 架飞机进入正方形区域后会否发生飞机碰撞。 我们依照数据,用 matlab 画出大致的航线图形(程序见附录 1)。其中灰线代表 飞机向上飞行,黑线代表飞机向下飞行。(如图 1)
飞机编号
横坐标 x
纵坐标 y
1
150
140
2
85
85
3
150
155
4
145
50
5
130
150
新进入
0
0
注:方向角指飞行方向与x轴正向的夹角。
方向角(度) 243 236 220.5 159 230 52
二、问题分析
根据问题容易知道,这显然是一个优化问题,当两架飞机可能发生碰撞时,即在规定区域内某
3 / 12
三、模型假设与符号约定

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。

建模案例飞行管理问题

建模案例飞行管理问题

立即 判断
实时
实时 调 整
幅度尽量小 方 向 角
相对
距离
条件
算法 优化问题










问题的初步理解和想法
飞行管理问题是优化问题,在调整方向角的幅度尽量小的同时,还必须注意调 整方案及算法的实时性.
2. 问题探究
(1)优化问题的目标函数为何?
方向角调整的尽量小 方向角如何表示
方向角的概念是什么

幅度
尽ii量0 小i0
,题目中就是要求 , 因i (此i 有1, 化2, 的,目6) 的

(1)
6
| i |2.
i 1
为了建立这个问题的优化模型,只需要明确约束条件 就可以了。一个简单的约束是飞机飞行方向角调整的 幅度不应超过30°,即

(2)
| | 30.
题目中要求进入该区域的飞机在到达该区域边缘 时,与区域内的飞机的距离应在60km以上。这个 条件是个初始条件,很容易验证目前所给的数据 是满足的,因此本模型中可以不予考虑。剩下的 关键是 要满足题目中描述的任意两架位于该区域 内的飞机的距离应该大于8km。但这个问题的难点 在于飞机是动态的,这个约束不好直接描述,为 此我们首先需要描述每架飞机的飞行轨迹。
1. 问题的前期分析 * 对问题仔细阅读, 首先抓住题目中的关键词“管理”进行联想.
• 抓住诸如“碰撞”、“调整”、“避免碰撞”、“立即”、“判断”等等词语. * 联系解决问题的方案,不加约束继续联想,再将关键词搭配起来.
飞行位置示意图
160km
V
III
I
II IV
VI

纸飞机的飞行原理数学建模

纸飞机的飞行原理数学建模

纸飞机的飞行原理数学建模我们可以将纸飞机看作一个质点,忽略其形状和空气阻力对其运动的影响。

假设纸飞机在平面上运动,我们可以使用二维坐标系表示其位置,其中 (x, y) 表示飞机在水平和垂直方向上的位移。

我们需要确定纸飞机的初始条件。

这包括初始位置 (x0, y0) 和初始速度 (v0x, v0y),其中 v0x 和 v0y 分别表示飞机在水平和垂直方向上的速度。

然后,我们考虑纸飞机所受到的力。

在空气中,纸飞机主要受到重力和升力的作用。

重力可以用以下公式表示:Fg = m * gm 表示纸飞机的质量,g 表示重力加速度。

在这个模型中,我们可以忽略纸飞机的质量,即 m 取为常数。

升力可以使用简化的数学模型进行描述。

根据流体力学的基本原理,升力与速度的平方成正比,与气流的密度和机翼的面积有关。

我们可以使用以下公式表示升力:Fl = 0.5 * ρ * A * v^2Fl 表示升力,ρ 表示空气密度,A 表示机翼的有效面积,v 表示纸飞机的速度。

接下来,我们考虑纸飞机的运动方程。

根据牛顿第二定律,加速度与力的关系为:F = m * a在这个模型中,我们同时考虑了纸飞机受到的重力和升力,因此可以得到以下运动方程:ma = Fg - Fl由于我们忽略了纸飞机的质量 m,因此可以简化为:a = g - (0.5 * ρ * A * v^2)我们可以使用差分方程对纸飞机的运动进行数值模拟。

假设我们将时间间隔取为Δt,我们可以使用以下差分方程更新纸飞机的位置和速度:x[i+1] = x[i] + v[i] * Δty[i+1] = y[i] + v[i] * Δtv[i+1] = v[i] + a[i] * Δti 表示时间步数。

通过以上的数学建模,我们可以分析纸飞机在不同条件下的飞行轨迹和速度变化。

可以进一步讨论如何设计纸飞机的机翼面积和形状,以最大限度地提高其飞行距离和时间。

我们也可以通过调整纸飞机的初始条件来探讨其对飞行性能的影响。

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。

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

Lingo在飞行管理中的应用

Lingo在飞行管理中的应用

Lingo在飞行管理中的应用概述随着航空业的日益发展,航空企业的管理需求也在不断增加。

其中,飞行管理是航空企业中重要的一环。

飞行管理主要包括航班计划安排、机组人员排班、飞机维护计划等。

而这些工作都需要高效的管理系统来支撑。

近年来,航空企业普遍采用了飞行管理软件来实现飞行管理的自动化。

Lingo是一种广泛应用于数学建模的工具。

它可以帮助人们建立数学模型、进行分析和求解,常被应用于生产调度、物流管理、供应链优化等方面。

而在飞行管理中,Lingo同样有着广泛的应用,可以帮助航空企业解决飞行计划、机组排班等问题,提高管理效率。

本文将详细介绍Lingo在飞行管理中的应用。

飞行计划优化飞行计划是飞行管理中最基础的工作之一。

飞行计划涉及航班的起降时间、航线、停靠机场、飞行时长等信息。

而对于航空企业来说,合理的飞行计划可以提高飞行效率、降低飞行成本。

因此,如何优化飞行计划是航空企业中重要的问题。

在传统的飞行计划优化中,往往需要考虑到多种因素,包括航班的数量、起降时间、机组人员等。

由于这些因素之间相互影响,因此很难快速得到一个最优解。

而使用Lingo进行飞行计划优化,可以大大降低这个问题的复杂度,提高优化效率。

Lingo通过建立数学模型来描述飞行计划优化问题。

例如,可以将优化目标设置为最小化航班总飞行时间,同时满足每个航班的飞行约束条件(如最晚到达时间、最早出发时间等)。

通过运行Lingo模型,可以得到一个最优的飞行计划方案,使得目标函数最小。

机组排班问题与飞行计划一样,机组排班也是飞行管理非常重要的一项工作。

机组排班涉及机组人员的任务安排、机组人员的休息时间、机组人员的交替等。

在传统的机组排班中,人工安排的方式容易出现安排不当,导致机组人员出现疲劳情况,从而影响航班安全。

因此,建立一个合理的机组排班系统对于保证航班安全至关重要。

Lingo同样可以用于机组排班问题的求解。

它可以把机组排班问题转化为一个数学优化模型,使得机组人员可以在最短的时间内完成任务,并且保障机组人员的休息时间。

对于航空公司航班调度问题的数学建模分析

对于航空公司航班调度问题的数学建模分析

对于航空公司航班调度问题的数学建模分析航空公司航班调度问题是一项复杂且关键的任务,直接影响旅客的出行体验和航空公司的运营效率。

为了有效解决这一问题,我们可以运用数学建模分析,从多个不同的角度出发,优化航班调度策略。

首先,我们可以使用图论来建立航班网络模型,将不同的机场和航班连接起来。

每个机场可以表示为图中的节点,而航班则可以表示为节点之间的边。

通过构建这样的模型,我们可以计算不同机场之间的最短路径,以便为航班提供最优的路线选择。

然后,我们可以运用线性规划来确定航班的安排和分配。

我们可以将航班调度问题转化为数学优化问题,以最大化航空公司的收益或最小化旅客的等待时间。

通过定义准确的约束条件,包括每个航班的起飞与降落时间、乘客的航班转机需求等等,可以利用线性规划算法求解最优调度方案。

此外,我们还可以利用排队论来分析和优化航班的出发和降落过程。

排队论是一种研究排队系统的数学方法,可以帮助我们分析航班出发和降落的时间间隔,以减少航班之间的冲突和延误。

通过合理安排航班的进出顺序和间隔时间,可以降低旅客的等待时间,并提高航空公司的运行效率。

另外,航班调度问题还可以运用模拟方法来进行分析和优化。

我们可以建立航班调度的模拟模型,模拟不同调度策略下的航班运行情况,并评估其对航空公司和旅客的影响。

通过模拟实验,可以找到最佳的调度方案,并预测其在真实环境中的表现。

最后,为了提高航空公司航班调度的效率和准确性,我们可以利用数据挖掘和机器学习技术来分析大量的历史数据,并构建预测模型。

这些预测模型可以帮助我们预测航班的需求、人员配置和天气等因素,从而为航班调度提供更准确的参考信息。

综上所述,航空公司航班调度问题的数学建模分析可以从多个角度出发,包括图论、线性规划、排队论、模拟方法和数据挖掘等。

通过运用这些方法,可以优化航班的路线选择、安排和分配,提高航空公司的运营效率,提升旅客的出行体验。

飞行管理数学建模优秀论文

飞行管理数学建模优秀论文

飞行管理摘要本文主要研究了避免飞机撞击的飞行管理问题。

在边长为160km 的正方形区域内,为了保证欲进入该区域的飞机避免碰撞,对刚进入该区域的飞机记录其数据,然后立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。

若发生碰撞,则做出调整。

本文对避免碰撞的飞行管理有一定的意义。

避免碰撞的飞行管理是一个在一定约束条件下的最优化问题,但是约束条件是非线性的,难以化为线性规划问题。

由此本文将其转化为求极值,引用惩罚函数将该问题化为无约束极值问题求解。

通过步长加速法求极值,得到一个局部最优解。

本文运用相对运动的观点建立飞机两两不相撞的约束条件,确定出相对速度和相对位置,求出相撞的三种可能。

建立相对运动模型,确定每个可调的方向角,使它在不违反判据cos 82r αβθ+⎛⎫+≥ ⎪⎝⎭所规定的限制下实现子目标。

本文运用惩罚函数法将非线性规划问题转化为无约束极值问题求解。

进而运用步长加速法求极值,由于步长加速法求出的是局部最优解,为了尽量求出全局最优解,本文选用几组不同的初值代入,求出极小值,再从中选出最优者。

取刚进入的飞机左偏1度为初始值,得出一个解为第三架飞机左偏约2.68度,第六架飞机左偏约0.94度,总改变角为约3.629693度。

即各机新方向角为243度,236度,223.18度,159度,230度,52.94度。

关键词 非线性规划 相对运动 步长加速法 飞行管理一、问题重述在约10,000米高空的某边长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。

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。

飞行管理数学建模论文

飞行管理数学建模论文

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:i,=1,2,3,4,5,6)ji,表示飞机编号(jx表示第i架飞机所处位置的横坐标iy表示第j架飞机所处位置的纵坐标iθ表示第i架飞机的初始方向角iθ∆表示第i架飞机所调整的方向角it表示各架飞机飞行过程达到最短临界距离所用时间S表示t时刻后第i架飞机与第j架飞机的距离(i≠j)ijA表示第i架飞机初始记录的点的坐标iB表示第i架飞机经t时刻后的点的坐标ia表示第Ai点经过t时刻后所平移的向量i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 综合题目参考答案

数学建模  综合题目参考答案

综合题目参考答案1. 赛程安排(2002年全国大学生数学建模竞赛D 题)(1)用多种方法都能给出一个达到要求的赛程。

(2)用多种方法可以证明n 支球队“各队每两场比赛最小相隔场次r 的上界”(如n =5时上界为1)是⎥⎦⎤⎢⎣⎡-23n ,如: 设赛程中某场比赛是i ,j 两队, i 队参加的下一场比赛是i ,k 两队(k ≠j ),要使各队每两场比赛最小相隔场次为r ,则上述两场比赛之间必须有除i ,j ,k以外的2r 支球队参赛,于是32+≥r n ,注意到r 为整数即得⎥⎦⎤⎢⎣⎡-≤23n r 。

(3)用构造性的办法可以证明这个上界是可以达到的,即对任意的n 编排出达到该上界的赛程。

如对于n =8, n =9可以得到:可以看到,n =8时每两场比赛相隔场次数只有2,3,4,n =9时每两场比赛相隔场次数只有3,4,以上结果可以推广,即n 为偶数时每两场比赛相隔场次数只有22-n ,12-n ,2n ,n 为奇数时只有23-n ,21-n 。

(4)衡量赛程优劣的其他指标如平均相隔场次 记第i 队第j 个间隔场次数为ij c ,2,2,1,,,2,1-==n j n i ,则平均相隔场次为∑∑=-=-=n i n j ij c n n r 121)2(1 r 是赛程整体意义下的指标,它越大越好。

可以计算n =8,n =9的r ,并讨论它是否达到上界。

相隔场次的最大偏差 定义||,r c M a x f ij j i -=∑-=--=21|)2(|n j ij r n c Max gf 为整个赛程相隔场次的最大偏差,g 为球队之间相隔场次的最大偏差,它们都是越小越好。

可以计算n =8,n =9的f ,g ,并讨论它是否达到上界。

参考文献工程数学学报第20卷第5期20032. 影院座位设计建立满意度函数),(βαf ,可以认为α和β无关, ()()βαβαh g f -=),(,g ,h 取尽量简单的形式,如αα=)(g ;0)(=βh (030≤β),0)(h h =β)30(0>β。

数学建模竞赛案例选讲省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件

数学建模竞赛案例选讲省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件

A(eii ei j )
cos(i i ) i sin(i i ) cos( j j ) i sin( j j ) cos i i sin i cos j i sin j
2 sin i i j j (sin i i j j i cos i i j j )
因为Δθi可正可负,为使各变量均非负,引入新变量:
1i , i2使i 1i i2
min
模型 化为
iijj
0时,1i 0时,1i
i2 i2
1j 1j
2j 2j
2ij 2ij
2ij 2ij
s.t.
1i i2 30 1i i2 30
1i i2
1i i2
30
1i , i2 , 0
模型求解
αij旳计算
model:
ij
arcsin( |
xi
8 xj
) |
sets:
plane/1..6/:x0,y0;
link(plane,plane):alpha,sin2;
endsets
@for(link(i,j)|i#ne#j:
sin2(i,j)=64/((x0(i)-x0(j))^2+(y0(i)-y0(j))^2);
ALPHA( 4, 2) ALPHA( 4, 3) ALPHA( 4, 4) ALPHA( 4, 5) ALPHA( 4, 6) ALPHA( 5, 1) ALPHA( 5, 2) ALPHA( 5, 3) ALPHA( 5, 4) ALPHA( 5, 5) ALPHA( 5, 6) ALPHA( 6, 1) ALPHA( 6, 2) ALPHA( 6, 3) ALPHA( 6, 4) ALPHA( 6, 5) ALPHA( 6, 6)

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。

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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。

在10000米高空、边长为160公里的正方形区域内最多有6架飞机做水平飞行,其中飞机以每小时800公里的速度匀速飞行。

为了便于飞行管理,在每一架飞机刚刚进入此飞行区域边界时,飞机的位置和速度均由计算机记录其数据,并立即进行计算和判断是否会与区域内的其它飞机发生潜在碰撞,如果存在碰撞危险,就应该计算如何调整各架飞机的飞行方向角度,以避免发生碰撞。

因此,根据题目的条件和假设,对该避免碰撞的飞机管理问题建立数学模型,列出计算步骤并对已经给出的数据进行计算。

在保证进入该区域的飞机到达区域边缘时, 与区域内飞机的距离在60 公里以上的同时,要求满足飞机飞行的方向角度调整幅度不能超过30度,而且要尽量小。

在该区域内建立直角坐标系,4个顶点的坐标为(0,0),(160,0),(160,160),(0,160)。

记录数据如下:最后,对建立的模型进行评价和推广。

二.问题分析2.1、问题分析针对问题1,一架新飞机飞入飞行区域边缘时,计算机进行记录其数据并进行判断该飞机是否和区域内的其它飞机存在潜在碰撞危险,由此作出分析,若存;在相互碰撞危险就要对各架飞机的方向角进行调整;否则维持原状,不做任何变化。

⑴对两飞机间距离的理解在本题中,根据题目假设所给的条件即在安全飞行过程中任意两架飞机间的距离要在8公里之上,这个距离远大于飞机本身的尺寸大小,所以,在以后的问题求解过程中我们将飞机当作质点看待。

这样,根据计算机记录的数据可以知道每架飞机的坐标,根据两间距离公式即可得到两飞机之间的距离。

⑵对飞机方向角与调整角的理解根据题目得知,飞机的方向角即为飞机的飞行方向与x轴正向的夹角。

对于两架飞机i、j而言,要求飞机在飞行过程中相对速度的方向不能在飞机i与飞机j的碰撞角(即两切线交角中指向圆心的那个角)范围内。

由于调整角以两飞机的连线为对称轴,左右由正负之分,故以调整角的绝对值最为目标函数。

2.2、问题2分析针对问题2的论述,由于在2.1.2中提出的绝对值目标函数为非线性函数,给求解带来了麻烦,因此应用变量代换的数学方法将其转换成非线性函数,运用MATLAB、LINGO软件编程,调用求解函数得出最优调整方向角度。

三.模型的基本假设1.新飞机进入边缘时,立即做出计算,每架飞机按照计算机计算后的指示立即作出方向角改变(有的飞机方向角可不变)。

2.每架飞机在新飞机刚进入到下一架飞机要进入前整个过程中最多只改变一次方向角。

3.忽略飞机转向角度,即认为飞机在接收到指令后立即对方向进行调整,且忽略调整时间。

4.新飞机进入该区域前,在区域中飞行的飞机方向已调合适,不会相撞。

5.对方向角的相同调整量的满意程度是一样的,且方向角调整越少,满意程度越高。

6.飞机在安全飞行是两两之间的最短距离为8公里,此距离远大于机身尺寸,因此将飞机当作质点看待,即假设两飞机之间的距离为两点之间的距离。

7.最多考虑6架飞机。

8.飞机飞行方向角调整的幅度不应超过30度。

9.所有飞机匀速飞行,速度为800hkm/。

说明:⑴假设6中假设飞机为质点是为了将问题简化,忽略次要问题以便得出合理的结论。

假设7中6架飞机的假设是足够多的。

以世界上最繁忙的国际航空港之一希思罗机场邻近区域为例,因假设飞机在区域160×160作水平飞行,即知该区域内无机场。

设在希思罗机场起降的飞机有一半穿过该区域,希思罗机场起驾总架次为22.5万次,则平均每小时有15架飞机穿过该区域。

而一架飞机穿过该区域最多需2160⨯≈÷80028.0小时,则任一时刻该区域上空飞机架数的期望值不超过5.4架。

另外事实上不同飞机的飞行高度是不同的,这就进一步减少了该区域同一水平面上飞机的数目。

以上讨论虽然略显粗略,但是足以证明6架飞机的假设是合理的。

⑵ 假设9中假定所有飞机飞行速度均为800h km /,是出于对问题的简化。

我们将在模型的推广中给出飞机速度各不相同的方案。

四.符号说明ij α:第i 架飞机与第j 架飞机的碰撞角,即两圆公切线交角中指向圆的那个角,规定ji ij αα=;ij v :第i 架飞机相对于第j 架飞机的相对飞行速度; j i r :第i 架飞机与第j 架飞机间距;j i γ:第i 架飞机相对于第j 架飞机的位置矢量与x 轴的夹角 0j i β:第i 架飞机相对于第j 架飞机的相对飞行速度与x 轴的夹角。

j i β:第i 架飞机相对于第j 架飞机的相对飞行速度与两架飞机圆心连线的交角,规定:以第i 架飞机为原点,j i →连线从i 指向j 为正方向,逆时针旋转正,顺时针旋转为负;i θ∆:第i 架飞机相对于直角坐标系旋转的角(即方向角改变量),为代数量;i β∆:第i 架飞机相对于第j 架飞机ij β的改变量; i p:第i 架飞机的当前位置矢量;i v:第i 架飞机的当前速度矢量; t :时间参数; i : 654321j :654321五.模型的建立5.1 预测是否存在碰撞危险 ⑴ 潜在碰撞危险检测方案当相对速度矢量v ∆与相对位置矢量p ∆的矢量内积小于0时,即从v ∆到p∆夹角余弦值小于0时,两飞机存在潜在碰撞的危险,否则,无碰撞危险。

具体证明如下:对任意两架飞机,用位置矢量和速度矢量分别表示为:()11,v p 、()2,2v p ,则经时间t 后两飞机的位置差为:()vt p t d ∆+∆= (1)则())()min(min 2vt p vt p t d T∆+∆∆+∆= (2)为了求得两飞机相撞时刻t ,令:()()tt d ∂∂=0 得到vv v p t △△△△∙∙-= (3)当t >0时,说明两飞机具有潜在碰撞的危险,而当t <0时,则说明两飞机处于分离状态,没有碰撞的可能。

而t >0,即0△△<∙ v p 时,两飞机存在潜在碰撞冲突;反之,t <0,即0△△>∙ v p 时,两飞机处于分离状态,无碰撞的可能。

当对新进入飞机和区域内每一个已经飞行的飞机采用上述算法判断时,其相对速度矢量和位置矢量满足定理时,进行如下确认,否则认为满足安全飞行规则。

当新进入飞机和区域内正在飞行的飞机采用上述算法时,其相对速度矢量和位置矢量满足以上条件时,进行如下确认,否则认为满足安全飞行要求。

⑵ 碰撞冲突的确认算法对检测到具有潜在碰撞的飞机对,必须根据安全飞行间隔规定进行确认。

飞行间隔规定的最小水平安全间隔就相当于在每架飞机周围设置一个保护区,当某一架飞机保护区内有另外一架飞机进入时,就会发生碰撞,因此定义保护区为以飞机当前位置为中心,最小水平间隔ρ(8km )为半径的圆形区域Ω,即:{}ρ<∈=Ω22|dR d其中,2d 表示到航空器当前位置的距离。

如果Ω∈∆2p ,说明两航空器已经处于飞行间隔不允许的情况,即告警状态,两航空器已经处于飞行间隔所禁止的情况。

反之,如果Ω∉∆2p ,说明两航空器当前没有违反安全飞行间隔规定,但由两飞机之间的飞行位置- 速度矢量关系判断,具有潜在的冲突可能,因此必须进行下列预测和分析。

⑶ 线性预测后的位置与安全间隔的关系对于当前航空器对之间的距离大于安全间隔距离,处于安全情况下的飞机对,进行适当时间T 的线性预测,即根据飞机对当前的飞行速度,预测飞机在未来一段时间内位置信息与安全间隔的关系,判断)(22vT p ∆-∆与Ω之间的关系(根据本文定理,处于潜在冲突时0△△<∙ v p , 故取模后用两者之差)5.2 建模方案⑴ 为了研究两飞机相撞问题,采用相对速度作为研究对象,因为飞机是否相撞的关键取决于相对速度的方向。

⑵ 模型在分析碰撞问题中的运用,如图1示。

图1:分析碰撞模型示意图⑶ 模型建立的函数及运用方程 Ⅰ 线性规划模型的建立根据相对运动的观点在考察两架飞机i 和j 的飞行时,可以将飞机i 视为不动而飞机j 以相对速度)sin sin ,cos cos (i j i j v v v v v θθθθ--= (4)相对于飞机i 运动,(4)式进行适当的化约可得:)2cos2sin,2sin2sin(2ij ij ij ij v v θθθθθθθθ+--+-=)2cos,2sin(2sin2ij ij ij v θθθθθθ++--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡++++-=)22sin(),22cos(2sin2i j ij i j v θθπθθπθθ (5) 不妨设i j θθ≥,此时相对飞行方向角为220ji ijθθπβ++=,如图1。

由于两架飞机的初始距离为20020)()()0(j i j o i ij y y x x r -+-=,ijα)0(ij r 8ivjijβ)0(8sin 1ij ij r -=α (6) 则只要当飞行方向角0ij β满足ij ij ij απβα-<<20(7)时,两架飞机不可能相撞(见图1)。

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