算法,该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化,这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化,以减少计算工作量获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响离场路径规划的某些航空运输因素,例如天气模式和空中交通组合,但得到的地面路径与 SID 轨迹非常相似。高度路径的帕累托前沿表现出燃料消耗和感知噪音水平的降低。我们还根据不同航线的相关飞行物理原理,讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
摘要:能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车(4WD PHEV)的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统,提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略(DA-ECMS)。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子,提高驾驶工况的适应性和经济性,优化多能量系统的管理。首先,采用自组织神经网络(SOM)和灰狼优化器(GWO)对驾驶工况类别进行分类,离线优化多维等效因子;其次,采用SOM进行驾驶工况类别识别,并匹配多维等效因子;最后,DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理,释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明,与基于规则的策略相比,DA-ECMS经济性提高了13.31%。