一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法  

A Model Clustering Method Suitable for Approach Wake Separation Reduction

在线阅读下载全文

作  者:张竞予 桑保华[1] 田勇[1] ZHANG Jingyu;SANG Baohua;TIAN Yong(College of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211100,China)

机构地区:[1]南京航空航天大学民航学院,南京211100

出  处:《航空工程进展》2021年第4期52-58,共7页Advances in Aeronautical Science and Engineering

基  金:南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20190721)。

摘  要:目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法(PCA)对BADA数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明:本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减0.8 km以上。At present,the standard of wake separation widely used in China is too conservative,which leads to the limitation of runway capacity.This article takes the approach aircraft wake encounter problem as the research object.On the one hand,it studies the approach wake safety separation reduction method to obtain the reduced critical wake separation.On the other hand,based on the PCA(Principal Component Analysis)method to reduce the dimensionality of the aircraft performance data in the BADA database,a model hierarchical clustering method suitable for approach wake separation reduction is proposed.According to this method,new model classification results are obtained and reduced wake safety separation standards are constructed.The simulation results show that the model classification method used in this paper has good consistency with the mainstream classification methods at home and abroad,among the mainstream paired aircraft types at Changsha Huanghua International Airport,the approach wake separation standard obtained in this paper can be reduced by more than 0.8 km compared with the traditional wake separation standard.

关 键 词:进近尾流 航空器分类 层次聚类 主成分分析法 安全间隔 

分 类 号:V328[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] V355

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象