面向4D航迹运行的新一代空中交通管制自动化系统关键问题研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61174180
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    51.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

本课题以新一代空管自动化系统为背景,研究无冲突4D航迹推测、飞行冲突监控、解脱航迹优化和航迹调整问题。首先提出基于多航空器耦合的无冲突4D航迹协调理论及推测方法,基于单航空器状态转移方程求解飞行冲突耦合点,通过形式化方法推理求解无冲突4D航迹。其次提出由冲突超曲面划分的飞行状态切换理论及冲突监控方法,将冲突映射为系统穿越冲突超曲面的逻辑事件,通过设计离散事件监控器使得空中交通系统的运行状态切换满足控制规范的要求。再次提出了解脱变量受限时的最优解脱控制理论及解脱航迹优化方法,通过建立解脱变量受航路空间和航空器性能制约的奇异最优控制模型,提出了在4D航迹运行条件下战术间隔管理方法。最后提出航路序贯飞行交通流4D航迹扰动分析理论及航迹调整方法,研究受影响航路上航空器延误随扰动大小的敏感性,为在时间域和空间域上调整航迹提供依据。本课题为开发具有自主知识产权的新一代空管制自动化系统提供必要依据。

结项摘要

本课题以新一代空管自动化系统为背景,研究无冲突4D 航迹推测、飞行冲突监控、解脱航迹优化和航迹调整问题。. (1)根据给定飞行剖面下不同飞行阶段中的航空器动力学模型,采用混杂系统理论研究了航空器运行演化模型,采用混杂系统仿真的方式推测求解航迹。提出一种基于数据挖掘技术的飞行剖面生成算法,包括基于改进K均值的航迹聚类分析方法和基于SWED的高度剖面相似性度量算法,用于提高标称飞行剖面的拟合精度,用以反映飞行和管制意图。建立航路气象修正模型,通过实测AMDAR数据中的气象数据修正GRIB预报数据,即两种气象数据的插值融合,用以提高航空器4D航迹预测精度。. (2)采用极大似然准则和牛顿——拉夫逊迭代算法对航空器运动学模型中的校正空速进行辨识,利用辨识得到的模型结合等角航迹模型进行航空器短期内过点时间的推测。提出一种状态相关模态切换的混合估计算法,用于解决航空器飞行轨迹预测的随机线性混杂系统估计问题。提出一种基于混杂系统理论的飞行状态观测器设计和控制器综合方法,对被控对象违反空中交通管制的状况建立超曲面函数集用以反映系统的冲突状况,根据观测器产生的离散观测向量做出离散的的决策指令,保证系统处于安全的可达子集内。. (3)针对在固定航路条件下多个航空器之间的冲突解脱问题,以航空器性能和航路空间为约束条件,以冲突解脱时间为目标函数,运用最优化控制理论和微分方程,计算了不同初始条件下的总冲突解脱时间。提出了一种基于滚动优化的动态混合最优解脱策略,特别针对当风矢量预测存在误差时出现模型失配而导致冲突无法解脱的问题,结合航空器的真空速输入和地面轨迹观测,采用极大似然估计和牛顿-拉夫逊迭代算法对风矢量的进行辨识。为了获取高空风场数值及增强航空器冲突解脱轨迹的鲁棒性,根据航空器的运行状态构建了高空风场线性和非线性滤波模型。采用模型预测控制理论,通过将预测模型的校正过程转化为高空风场数值的滤波过程。. (4)建立了基于冲突航路点保护区竞争的多航空冲突控制模型,并将其转化为极大代数意义下的动态系统线性方程。采用调整航空器过冲突点时刻和初始放行时刻的两种策略,为存在潜在冲突的多架航空器规划无冲突4D航迹。利用建立的基于极大代数的空中交通系统模型,引入虚拟扰动并得到分析松弛起飞时间区间和松弛飞行时间区间,用于刻画和描述任意给定无冲突4D航迹的鲁棒性。

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于参数辨识的短期4D航迹预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    信息与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐琴;汤新民;韩松臣;卢奕羽
  • 通讯作者:
    卢奕羽
基于极大代数的多航空器4D航迹规划及其扰动分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张琴;汤新民;韩云祥
  • 通讯作者:
    韩云祥
A Hybrid Method Combining Improved K means Algorithm with BADA Model for Generating Nominal Flight Profiles
改进的K均值算法与BADA模型相结合生成标称飞行剖面的混合方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tang xinmin
  • 通讯作者:
    Tang xinmin
固定航路最优飞行冲突解脱模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Traffic and Transportation Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩云祥;汤新民;韩松臣
  • 通讯作者:
    韩松臣
基于混杂系统模型的航空器4D航迹推测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    南京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤新民;韩云祥;韩松臣
  • 通讯作者:
    韩松臣

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其他文献

航路序贯飞行条件下的航空器自主间隔控制
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    南京航空航天大学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    汤新民;郑鹏程
  • 通讯作者:
    郑鹏程
无人机飞行计划管理系统研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    交通信息与安全
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田凤;汤新民;李博;许峰
  • 通讯作者:
    许峰
面向机场飞行区异物探测的无人机巡检路径规划研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机与数字工程
  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈济达;汤新民;刘金安;丁文浩
  • 通讯作者:
    丁文浩
基于EHPN的A-SMGCS机场滑行道运行控制建模
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    交通运输工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩松臣;朱新平;汤新民
  • 通讯作者:
    汤新民
基于大地坐标系的IMM航空器短期航迹外推
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统工程与电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤新民;郑鹏程;管祥民
  • 通讯作者:
    管祥民

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汤新民的其他基金

新一代空中交通系统中的多阶段多模式间隔控制方法研究
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    52072174
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  • 项目类别:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    联合基金项目

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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