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在飞行流量管理方面,飞行流量管理系统通过与辅助决策系统相结合,构成了人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块。该模块主要通过计算飞行流量来避免飞行流量的冲突,进而根据分析结果进行航班的排序。从具体的应用情况来看,首先,飞行流量的计算需要大量的原始数据,而这些数据既包含了历史数据,也包含了实时数据。同时,由于这些数据是来自于空域、机场和气象等多个方面的复杂信息,所以系统需要建立相应的飞行流量管理数据库,从而保证数据的准确性和及时性,进而保证飞行流量计算结果的可靠性。其次,在进行飞行流量计算时,系统利用了飞行动力学计算原理。根据数据库的信息,系统对飞机的四维飞行轨迹进行了计算,从而可以得知飞机的降落时间和降落地点。这样,系统就可以得出任意航段和交汇点在任意时间的飞行架次,进而列出潜在的飞行流量冲突信息。再者,在得知以上信息后,系统需要对这些信息进行分析,从而进行航班的排序,进而避免飞行流量的冲突。在排序方面,系统不仅可以实现飞行计划的过程仿真,还可以找出空域资源的“空闲”状态,进而利用该状态,进行航班和起降顺序的调整。而具体的排序原则有两个,一是优先级排序,二是全排列。其中,优先排序是按照一定的标准给这些航班拟定优先级,然后按照优先顺序进行航班的排序。而优先级的拟定标准有很多,比如飞行任务、机型、机场和时间等因素,都可以成为优先级的拟定标准。全排列原则是对冲突的航班进行全排列,从而根据每一次排列的延误损失,选择损失最小的排序方法。相比较来说,全排序法虽然较为科学,但是系统需要承担的运算量较大,因此会占用系统较多的内存资源。
2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用
人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征,从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说,实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块,而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测,还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案,从而减轻管制人员的压力,帮助他们做出正确的决定。所以,该系统的应用,弥补了人类与机器各自存在的不足,从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看,系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案,然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则,进行方案的选择和排除。在这一推理过程中,为了保证系统推理的有效性,系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则,则要被统一存入知识库系统中。这样,管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护,就能够保证系统推理的有效性,从而根据系统提供的方案,来进行飞行冲突航班的排序。
3结论