隨著經(jīng)濟的發(fā)展,現(xiàn)行航班量不斷增加,快速增長的空域資源需求和有限的空域容量差距逐漸增大,不利于飛行的意外事件會引起航班延誤,航班延誤不斷擴散波及到下一個機場,逐漸就會衍變成大面積航班延誤。因此,在有限可利用的空域資源背景下,為了降低各方面損失,讓各個航班逐漸恢復(fù)到正常運行就顯得尤為重要。本文針對航班延誤恢復(fù)進行研究,首先從單機場航班延誤恢復(fù)入手,在考慮了跑道構(gòu)型、各個航空公司公平性、管制工作負(fù)荷等前提下優(yōu)化了單機場航班延誤恢復(fù)模型,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合多機場終端區(qū)的情況,構(gòu)建了多機場航班延誤恢復(fù)模型,解決了在大型國際機場航班延誤造成的大面積航班延誤后的恢復(fù)問題。對于所構(gòu)建模型的可用性在文中的四、五章進行了一一驗證,采用適合模型的求解算法,以現(xiàn)實運行的航班延誤情況為算例,進行了求解,得出的優(yōu)化方案與現(xiàn)行運行方案相對比,在延誤時間和延誤成本上都有所降低,最后將優(yōu)化前后的航班恢復(fù)策略分別導(dǎo)入到TAAM仿真軟件,在TAAM中構(gòu)建模型,對算法得出的優(yōu)化結(jié)果進行了驗證,證明了其現(xiàn)實可操作性。本文的研究有助于在大面積航班延誤的情況下,在不增加管制員工作負(fù)荷的前提下,降低航班延誤所造成的損失,提高終端區(qū)航... 

【文章來源】：中國民航大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究內(nèi)容邏輯關(guān)系圖

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文11圖1-2技術(shù)路線框架核心1.4本章小結(jié)本章通過借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究成果，綜合現(xiàn)實民航真實情況，總結(jié)了航班延誤方面的幾個主要研究方向，包括從機嘗航空公司、CDM系統(tǒng)角度考慮的航班延誤、短時流量控制以及進離場航班排序等。本文從機場角度出發(fā)，以空管為主體決策者對航班延誤進行了一系列研究，同時對本文的研究思路及研究所采用的方法進行了介紹，后文將會對此進行詳細(xì)闡述。

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文14航班計劃時刻過于密集，一個飛機執(zhí)行多個航班任務(wù)，部分機場起落航班間隙過小，在這種背景下，如果某個航班受到不可抗因素的擾動，其后續(xù)航班也一定會受到影響，一個航班不要緊，如果一個機場多個航班都延誤，那相應(yīng)的所有航班的后續(xù)航班也就沒辦法執(zhí)行，因此延誤范圍就會迅速擴張，對社會的不利影響也就不言而喻。在國內(nèi)例如北京上海這種建設(shè)了多個機場協(xié)同發(fā)展的地方，如果范圍內(nèi)一旦受到天氣影響，其造成的航班延誤波及范圍會更廣。2.3.1旅客受航班延誤的影響如果說航班延誤對相關(guān)單位造成的損失是巨大的，那么對旅客造成的損失也是不容小視的，旅客因為按照原計劃坐上飛機到達指定地點所造成的后果因人而異，有大有校這種損失主要包括幾個方面，如下圖2-1所示，其中顯性損失表現(xiàn)為時間損失和經(jīng)濟損失，時間損失是指本來旅客在不延誤的情況下，可以在這段時間內(nèi)創(chuàng)造更多的社會及自身價值，享受休息和娛樂，但卻因為延誤而被迫停留等待飛機起飛；經(jīng)濟損失是指因為延誤而造成的后續(xù)出行和食宿費用問題。對于旅客來講，最普通的國內(nèi)探親旅客平均延誤損失為每小時74.95元，而因出行中斷導(dǎo)致的商務(wù)會議等受到影響的經(jīng)濟損失難以估量。航班延誤會對各個單位造成不同程度的經(jīng)濟損失：圖2-1航班延誤損失分類圖除此之外，航班延誤還會造成一定的隱性損失，也就是說延誤對旅客出行的舒適度、安全以及身心有極大影響，這也是航班延誤損失的一個重要組成部分。大面積延誤導(dǎo)致旅客出行受限、旅客滯留，長時間的等待以及不當(dāng)?shù)奶幚矸绞诫S時可能會引發(fā)群體性事件或旅客突發(fā)疾病等。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多機型航班恢復(fù)問題研究[J]. 潘衛(wèi)軍,葉右軍,李肖琳,張慶宇,董兵.  數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(15)
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博士論文
[1]航空公司不正常航班恢復(fù)模型及算法研究[D]. 趙秀麗.南京航空航天大學(xué) 2010
[2]協(xié)同決策機制下航空運輸系統(tǒng)不正常航班問題研究[D]. 唐小衛(wèi).南京航空航天大學(xué) 2009

碩士論文
[1]面向延誤情景的機場停機位優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 楊順秀.西安理工大學(xué) 2018
[2]區(qū)域短期流量控制策略研究[D]. 趙密.中國民航大學(xué) 2018
[3]航班延誤后恢復(fù)及登機口資源調(diào)配研究[D]. 汪虹宇.南京航空航天大學(xué) 2017
[4]免疫算法在航班延誤快速恢復(fù)中應(yīng)用研究[D]. 計金玲.中國民航大學(xué) 2008



本文編號：3371692