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大型机场滑行道航空器交通流特性仿真

薛清文 陆键 姜雨

薛清文, 陆键, 姜雨等 . 大型机场滑行道航空器交通流特性仿真[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(3): 567-574. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0399
引用本文: 薛清文, 陆键, 姜雨等 . 大型机场滑行道航空器交通流特性仿真[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(3): 567-574. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0399
XUE Qingwen, LU Jian, JIANG Yuet al. Aircraft taxiway traffic flow characteristic simulation at large airport[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(3): 567-574. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0399(in Chinese)
Citation: XUE Qingwen, LU Jian, JIANG Yuet al. Aircraft taxiway traffic flow characteristic simulation at large airport[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(3): 567-574. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0399(in Chinese)

大型机场滑行道航空器交通流特性仿真

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0399
基金项目: 

国家自然科学基金 U1333117

详细信息
    作者简介:

    薛清文, 女, 博士研究生。主要研究方向:机场场面优化、智能交通

    陆键, 男, 博士, 教授, 博士生导师。主要研究方向:智能交通

    姜雨, 女, 博士, 副教授, 硕士生导师。主要研究方向:机场规划设计与管理

    通讯作者:

    陆键, E-mail:jianjohnlu@tongji.edu.cn

  • 中图分类号: V351

Aircraft taxiway traffic flow characteristic simulation at large airport

Funds: 

National Natural Science Foundation of China U1333117

More Information
  • 摘要:

    滑行道是连接跑道和停机坪的纽带,是大型机场航空器场面运行的关键资源。随着场面航空器数量的不断增加,航空器在滑行道区域涌现出特有的交通流特性。基于滑行道航空器运行规则,结合元胞传输模型(CTM),建立宏观的滑行道航空器交通流元胞传输模型,在NetLogo系统动力学仿真平台的基础上,以中国某大型机场滑行道航空器运行为例对模型进行验证,推理滑行道交通流基本参数之间的关系和相变特征。研究表明,滑行道交通流在自由流、同步流和阻塞流3种相态中演变,其中在同步流相态中,随着密度增加,流量从0.15降至0.10架次/min,速度从20降至7.64 m/s,说明流量和速度参数对于密度的变化十分敏感。当离场率与进场率的比例从0.2降至0.15时,3种相态下的临界流量从0.15、0.10降至0.13、0.05架次/min;临界速度在自由流不变,同步流和阻塞流中依次从7.64、1.07降至0.88、0.25 m/s;临界密度在自由流由0.50降至0.46架次/km,而在同步流阻塞流中依次从0.88、6.21增加至3.77、13.17架次/km。本研究揭示滑行道交通流拥堵演变机理,为制定科学合理的滑行道管理控制策略提供理论基础。

     

  • 图 1  中国某大型机场场面离散化元胞传输网络

    Figure 1.  Discretized cell transmission network on ground of a large airport in China

    图 2  链路滑行道元胞传输模型

    Figure 2.  Taxiway cell link transmission model

    图 3  分散滑行道元胞传输模型

    Figure 3.  Taxiway cell divergence transmission model

    图 4  汇聚滑行道元胞传输模型

    Figure 4.  Taxiway cell convergence transmission model

    图 5  基于NetLogo系统动力学平台的交通流元胞传输模型宏观仿真

    Figure 5.  Traffic flow cell transmission model macroscopic simulation based on system dynamic platform NetLogo

    图 6  滑行道交通流的密度、流量和速度的关系

    Figure 6.  Relationship among density, flux and velocity of taxiway traffic flow

    图 7  不同比例下的滑行道交通流密度、流量和速度的关系

    Figure 7.  Relationship among densty, flux and velocity of taxiway traffic flow under different ratios

    表  1  实际推出流量和仿真推出流量的比较

    Table  1.   Comparison of actual and simulated departure flux

    时间/ min 实际推出流量/ (架次·min-1) 仿真推出流量/ (架次·min-1)
    10 0 0.008
    20 0.097 0.096
    30 0.139 0.136
    40 0.167 0.146
    50 0.167 0.149
    60 0.167 0.149
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    表  2  密度-流量函数关系显著性检验结果(α=95%)

    Table  2.   Significance test results of density-flux functional relationship (α=95%)

    相态 样本数 R2相关系数 F检验
    自由流 64 1 0.924 6
    同步流 10 0 0.075 4
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    表  3  密度-速度函数关系显著性检验结果(α=95%)

    Table  3.   Significance test results of density-velocity functional relationship (α=95%)

    相态 样本数 R2相关系数 F检验
    同步流 10 0.920 8 0.969 5
    阻塞流 32 0.009 7 0
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    表  4  流量-速度函数关系显著性检验结果(α=95%)

    Table  4.   Significance test results of flux-velocity functional relationship(α=95%)

    相态 样本数 R2相关系数 F检验
    同步流 10 0.986 1 0.002 0
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    表  5  滑行道交通流的关键特征参数

    Table  5.   Key characteristic parameters of taxiway traffic flow

    参数 数值
    流量/(架次·min-1) qmax 0.15
    qsyn 0.10
    qjam 0.10
    速度/(m·s-1) vfree 20.00
    vsyn 7.64
    vjam 1.07
    密度/(架次·km-1) kfree 0.50
    ksyn 0.88
    kjam 6.21
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    表  6  不同比例下的滑行道交通流关键特征参数

    Table  6.   Key characteristic parameters of taxiway traffic flow under different ratios

    qout/qin 流量/(架次·min-1) 速度/(m·s-1) 密度/(架次·km-1)
    qmax qsyn qjam vfree vsyn vjam kfree ksyn kjam
    1.00 0.15 20.0 0.52
    0.20 0.15 0.10 0.10 20.0 7.64 1.07 0.50 0.88 6.21
    0.15 0.13 0.05 0.05 20.0 0.88 0.25 0.46 3.77 13.17
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-07-02
  • 录用日期:  2018-09-07
  • 网络出版日期:  2019-03-20

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