机场场面飞机滑行调度优化问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题背景及课题意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 滑行路径规划研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 数学建模方式研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究内容及解决的关键问题 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 拟解决关键问题 | 第17-18页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 机场场面运行分析及其建模 | 第19-32页 |
| 2.1 基本概念及各组成部分 | 第19-20页 |
| 2.2 机场网络拓扑图 | 第20-21页 |
| 2.3 机场场面运行分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 场面运行流程 | 第21-24页 |
| 2.3.2 滑行道运行分析 | 第24-27页 |
| 2.4 滑行道建模与分析 | 第27-31页 |
| 2.4.1 机场场面描述 | 第27页 |
| 2.4.2 飞机模型 | 第27-28页 |
| 2.4.3 目标函数 | 第28页 |
| 2.4.4 滑行路径建模 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于飞行器轨迹优化的种群自适应免疫算法 | 第32-42页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第32-35页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 多目标优化算法的设计目标 | 第33-35页 |
| 3.2 种群自适应免疫算法(PAIA) | 第35-38页 |
| 3.2.1 理论基础 | 第35-37页 |
| 3.2.2 模型构建及分析 | 第37-38页 |
| 3.3 算法综合建模运算过程 | 第38-41页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第38-39页 |
| 3.3.2 综合过程 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 数据仿真、稳定性及结果分析 | 第42-53页 |
| 4.1 数据来源 | 第42-43页 |
| 4.1.1 燃料消耗，滑行速度和加速度 | 第42页 |
| 4.1.2 飞行器类型 | 第42-43页 |
| 4.2 算法稳定性分析 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果 | 第45-52页 |
| 4.3.1 经由PAIA规划的单滑行道效果分析 | 第45-47页 |
| 4.3.2 经由PAIA规划的多滑行道分析 | 第47-49页 |
| 4.3.3 全局Pareto前沿 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 论文发表及参与科研项目 | 第62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
| 论文发表情况 | 第62页 |
| 参与项目 | 第62页 |
