邢志偉 ,陳亞雄,羅 謙,陳 飛
(1.中國民航大學(xué) a.電子信息與自動化學(xué)院;b.航空工程學(xué)院,天津 300300;2.中國民用航空局第二研究所,成都 610041)
中國大部分區(qū)域在冬季都有冰雪災(zāi)害性天氣發(fā)生,而且呈現(xiàn)出從南到北、由西向東逐漸雪量增大的趨勢和規(guī)律,降雪頻繁地區(qū)的機場時常因跑道積雪或結(jié)冰而影響飛機起降。因此,冬季冰雪條件下機場道面的運行情況直接影響著航班準點率。國內(nèi)外學(xué)者對機場飛機除冰的研究成果較為豐富,而對道面除冰雪方面的研究較少,道面除冰雪的機群優(yōu)化配置研究更是屈指可數(shù)。在機場道面及飛機除冰雪方面,李慧群[1]分析了中國部分機場除冰雪設(shè)備的配置情況,以及影響除冰雪效率的因素,之后闡述了機場除冰雪設(shè)備配置采取的原則。張登濱等[2]分析了機場除冰雪特性,結(jié)合外國方法經(jīng)驗,提出了機場道面除冰雪高效作業(yè)能力策略,包含了除冰雪設(shè)備配置方案,除冰雪作業(yè)法的選取等方面。邢志偉等[3]研究了飛機集中除冰理論,應(yīng)用于北京首都國際機場。易賢等[4]研究了結(jié)冰計算模型,構(gòu)建了積冰模型,之后進行了相關(guān)計算。機群優(yōu)化配置方面,晁玉增[5]將多目標理論引入到公路建設(shè)機群作業(yè)資源的優(yōu)化配置,從兩個角度分析了機群優(yōu)化配置方案,提出了基于“轉(zhuǎn)運—攤鋪”的工作方式。何劍榮[6]使用數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)知識,研究了公路施工機群作業(yè)的資源合理配置與調(diào)度優(yōu)化,提出了各種模式下的最佳方案。應(yīng)用此方案能達到公路施工技術(shù)規(guī)范需求。陳四來[7]研究了西部高原地區(qū)的瀝青混凝土路面機群配置研究,從系統(tǒng)穩(wěn)定性、環(huán)境適應(yīng)性、工作可靠性等方面提出了各種海拔高度下的機群配置使用表。
本文在以上前人研究基礎(chǔ)上,分析了機場道面除冰雪特性以及機群保障作業(yè)特性,建立了機場道面除冰雪機群協(xié)同作業(yè)的資源優(yōu)化配置模型,改進了粒子群算法求解模型,得到了不同雪情條件下的除冰雪機群配置方案,取得了較好的效果。
機場道面除冰雪是為了使機場跑道和滑行道以及其他道面應(yīng)對雪情時,能夠快速恢復(fù)運行條件,保證機場開放不受局部因素影響。機場道面除冰雪以確保機場道面摩擦系數(shù)達標、場道內(nèi)標志物清晰可見、基礎(chǔ)設(shè)施(如航電設(shè)備)正常工作等條件作為目標。積雪堆積區(qū)不對飛機及機場運營構(gòu)成潛在的安全隱患。保證各種車輛能順利安全通過。
不同雪情或氣象條件下,需要合理選擇除冰雪作業(yè)方案[8]。作業(yè)人員挑選、除冰雪設(shè)備選型以及采取何種作業(yè)方式,均需要認真對待。確定除冰雪設(shè)備配置數(shù)量時,既要考慮成本也要考慮工作效率。這就需要理論依據(jù)作為參考。標準機場除冰雪設(shè)備量需達到一次編隊作業(yè)能清除40 m寬度的積雪,并且能夠保證除雪與下雪同時進行。機場冬季除冰雪設(shè)備可分為4類:①除雪車類,用來清理積雪,吹掃積雪等,包括吹雪車、推雪車、拋雪車、掃雪車等特種車輛;②化學(xué)制劑作業(yè)車,用來對固體和液體除冰劑的撒布,主要設(shè)備為撒布車;③場道除冰車,用來破冰與清理碎冰;④其他類,包括運輸車、電源照明車以及摩擦系數(shù)測試車等。
如今,機械化施工是大勢所趨[9]。機械設(shè)備工作中,如何選型以及如何合理組合并發(fā)揮更高效率廣受關(guān)注。多機械協(xié)同作業(yè)也稱機群作業(yè),即依據(jù)工作狀況選取相應(yīng)的機械設(shè)備形成組合,以提高生產(chǎn)效率,完成作業(yè)任務(wù)。工程人員常研究如何在工作中發(fā)揮出機群最大效益,減少成本。機群作業(yè)內(nèi)涵廣泛,體現(xiàn)在作業(yè)設(shè)備機械化程度。道面除冰雪機群作業(yè)涉及作業(yè)機械設(shè)備、作業(yè)標準規(guī)范、作業(yè)方案等多項內(nèi)容,可稱為機場道面除冰雪機群作業(yè)系統(tǒng)。系統(tǒng)中存在“硬件和軟件”?!坝布笔亲鳂I(yè)設(shè)備,“軟件”是作業(yè)方案、作業(yè)標準與規(guī)范。機場道面除冰雪機群作業(yè)系統(tǒng)設(shè)備選型的原則分為4個方面:①充分發(fā)揮除冰雪設(shè)備的作用;②平衡和協(xié)調(diào)設(shè)備作業(yè)能力;③減少機群中作業(yè)設(shè)備種類;④在機群系統(tǒng)中,同類設(shè)備型號盡量統(tǒng)一。
本文首先采用基本概算方法,從設(shè)備的作業(yè)能力以及作業(yè)效率等因素確定除冰雪設(shè)備的合理擁有量。計算過程包含設(shè)備能力系數(shù)、配置系數(shù)、需求量等幾個方面。
1)除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù)計算
其中:i表示除冰雪設(shè)備的類別,i=1,2,…,m;Vi表示第i類除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù);β表示超載系數(shù),δ表示除冰雪設(shè)備在單位作業(yè)時間使用次數(shù),ρ表示時間利用系數(shù)。
2)除冰雪設(shè)備的配置系數(shù)計算
其中:K表示除冰雪設(shè)備的配置系數(shù);K>0.7、K=0.5~0.7、K<0.5分別表示設(shè)備機械化程度高、中、低。Qc表示除冰雪設(shè)備的總作業(yè)能力,Qt表示總雪量,Ni表示第i種除冰雪設(shè)備的需求數(shù)量;Qei表示第i種除冰雪設(shè)備的額定工作重量;Q表示運輸車運載量;?表示設(shè)備重復(fù)作業(yè)次數(shù),大多取1~3不等,若一次完成作業(yè),則?=1。
3)除冰雪設(shè)備需求量的概算
除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力Qc表示總除雪量,首先假設(shè)Qt為已知前提,來概算各類除冰雪設(shè)備的需求數(shù)量Ni。根據(jù)設(shè)備需求類型的劃分,將Qc分解至各種除冰雪設(shè)備中,則式(3)可轉(zhuǎn)化為
其中:Qci表示第i種除冰雪設(shè)備所需達到的工作量;ti表示第i種設(shè)備工作時間;Pi表示第i種除冰雪設(shè)備的臺時工作量。
基本概算法從不同種類型的除冰雪設(shè)備工藝出發(fā),從作業(yè)能力及工作量確定設(shè)備需求的數(shù)量。接下來結(jié)合設(shè)備配置的成本分析,基于設(shè)備作業(yè)能力和配置成本2個目標確定除冰雪設(shè)備的優(yōu)化配置問題。
采用除冰雪設(shè)備的完好率和利用率來度量成本,因為完好率可反映除冰雪設(shè)備的性能指標優(yōu)越性,而利用率可顯示除冰雪設(shè)備的投資效果、使用效率進而反映除冰雪設(shè)備性能發(fā)揮情況。
1)完好率計算
其中:A表示完好率;B表示設(shè)備完好臺時;C表示設(shè)備日歷臺時;K表示經(jīng)濟系數(shù),準確反映成本與維修保養(yǎng)關(guān)系;D表示設(shè)備原值;U表示維修費用。
2)利用率μ的計算
其中:T表示設(shè)備工作臺時;經(jīng)濟系數(shù)K>1為盈利;K<1為虧損。
首先進行符號定義:i表示除冰雪設(shè)備的種類,i=1,2,…,m;j表示備選除冰雪設(shè)備的型號,j=1,2,…,n;Cfij表示第i類除冰雪設(shè)備第j種型號車輛的固定成本;Cvij表示第i類除冰雪設(shè)備第j種型號的浮動成本;Xij表示第i類設(shè)備第j種型號的除冰雪設(shè)備配置數(shù)量;Qij表示第i類設(shè)備第j種型號作業(yè)量;Pij表示第i類設(shè)備第j種型號的臺時工作量;Yij表示第i類設(shè)備第j種型號的年實際作業(yè)臺時;Kij表示第i類設(shè)備第j種型號的完好率;tij表示第i類設(shè)備第j種型號的作業(yè)時間;Lij,max,Lij,min表示第 i類設(shè)備第 j種型號的利用率限制;Nij,max表示第i類設(shè)備第j種型號的最大配置數(shù)量。
根據(jù)以上基本假設(shè)和符號定義,建立基于作業(yè)能力—成本多目標機群資源優(yōu)化配置模型,形式如下。
1)目標函數(shù)
其中:1≤ i≤ 6;1≤ j≤ n,式(10)表示最小化第 i類除冰雪設(shè)備的總成本;式(11)表示最大化第i類除冰雪設(shè)備的總作業(yè)能力。
2)約束條件
跑道區(qū)域設(shè)備的配置約束函數(shù)為
式(12)表示除冰雪設(shè)備相互協(xié)助完成作業(yè)需求;式(13)表示除冰雪設(shè)備所有類型的實際總作業(yè)量與需求作業(yè)量相等;式(14)表示各種除冰雪設(shè)備利用率的合理控制范圍;式(15)表示除冰雪設(shè)備的配置數(shù)為大于0的整數(shù)且小于等于最大配置量,即決策變量的非負條件。
滑行道區(qū)域設(shè)備配置約束函數(shù)為
其中:2≤i≤5;1≤j≤n;式(16)與式(17)結(jié)合除冰雪設(shè)備相互協(xié)助完成作業(yè)需求;式(18)表示除冰雪設(shè)備所有類型的實際總作業(yè)量與需求作業(yè)量相等;式(19)表示各種除冰雪設(shè)備利用率的合理控制范圍。式(20)表示除冰雪設(shè)備的配置數(shù)為大于0的整數(shù)且小于等于最大配置量,即決策變量的非負條件。
停機坪區(qū)域設(shè)備配置約束函數(shù)為
其中:式(21)表示除冰雪設(shè)備所有類型的實際總作業(yè)量與需求作業(yè)量相等;式(22)表示各種除冰雪設(shè)備利用率的合理控制范圍;式(23)表示除冰雪設(shè)備的配置數(shù)為大于0的整數(shù)且小于等于最大配置量,即決策變量的非負條件。
模型求解前,需改進標準粒子群算法來加快收斂速度,并避免出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象。
1)選取時變權(quán)重作為慣性權(quán)重ω
一般使用粒子群算法求解優(yōu)化配置問題時,大多期望粒子群盡快定位最優(yōu)解范圍,意思是使粒子群在初期擁有較高的全局搜索能力。因此要求粒子在初期就快速飛行。伴隨不斷增加的迭代次數(shù),尤其在粒子飛行后段時間,想要粒子慢速搜索以實現(xiàn)優(yōu)秀的局部搜索能力,精確定位全局最優(yōu)解。ω較大時算法的全局搜索能力增強,較小時局部搜索能力增強。因此,本文選擇動態(tài)調(diào)節(jié)ω慣性權(quán)重。通過定義時變權(quán)重來實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié),迭代過程中,相關(guān)公式按從最大ωmax線性降低至最小ωmin更新。從而使粒子的初始搜索區(qū)域大,增加搜索能力,快速定位最優(yōu)解。慣性權(quán)重ω的不斷減少,使得粒子速度變緩,逐步進行細致的局部搜索。增加搜索能力,盡快定位最優(yōu)解且使得收斂速度加快。ω迭代隨次數(shù)變化的函數(shù)為
其中:k表示此時迭代次數(shù);kmax表示迭代最大次數(shù),一般選取 ωmax=0.9,ωmin=0.4。
2)速度更新中加入隨機擾動強度d
之前學(xué)者證明了粒子群在追蹤最優(yōu)粒子時,增加對粒子飛行速度以及方向上的隨機擾動,此方式可減少或避免粒子深陷局部最優(yōu)或發(fā)生早熟收斂現(xiàn)象。使粒子群搜索到整個解空間。速度更新公式中加入隨機擾動,表述為
其中:d表示隨機擾動強度;r3表示隨機數(shù),區(qū)間范圍為[0,1]。
1)設(shè)計編碼
編碼設(shè)計是為了解決可行解空間映射粒子群搜索空間的問題。使用MATLAB軟件平臺,使用實數(shù)來編碼粒子速度,其編碼格式如表1所示,其中dim size代表參數(shù)維度,popsize代表種群大小。
表1 粒子參數(shù)編碼格式Tab.1 Encoding format of particle parameters
粒子群編碼格式如下
應(yīng)對除冰雪機群優(yōu)化配置問題時,工作核心是在編碼設(shè)計過程中實現(xiàn)配置方案與粒子群可行解搜索范圍內(nèi)的映射。換句話說,實現(xiàn)將任一配置方案轉(zhuǎn)換為粒子群dimsize維中的點。如此就可將各個配置方案映射為粒子形式。當(dāng)配置方案發(fā)生改變,即表示粒子位置的重新更新。除冰雪設(shè)備機群配置方案相對粒子間映射形式如表2所示。
表2 機群配置方案—粒子轉(zhuǎn)化表Fig.2 Fleet configuration scheme-particle conversion
2)粒子群算法流程
應(yīng)對設(shè)備能力一成本優(yōu)化的除冰雪設(shè)備機群優(yōu)化配置問題時,粒子群算法流程如下:
Step1設(shè)置系統(tǒng)域內(nèi)參數(shù)。主要包含:種群規(guī)模popsize、參數(shù)維度dimsize、學(xué)習(xí)因子c1和c2、迭代次數(shù)最大值kmax、慣性權(quán)重最大值ωmax、慣性權(quán)重最小值ωmin以及不確定擾動強度d;
Step 2將系統(tǒng)內(nèi)全部粒子的坐標和速度初始化。定義randn()函數(shù)內(nèi)對許可范圍內(nèi)種群進行隨機初始化,得到dimsize維向量,使用randn(xi,)j函數(shù)設(shè)置粒子位置為整數(shù)。pbest作為粒子初始,pgbes作為pbest中的最優(yōu)值。
Step 3使用適應(yīng)度函數(shù)求得各個粒子的適應(yīng)值,然后更新pbest,求解粒子適應(yīng)值,若能夠滿足約束條件且比最優(yōu)值pbest好,那么pbest將被替換,否則pbest保持不變。
Step 4更新最優(yōu)值pgbes。在所有個體最優(yōu)解pgbes中選取最優(yōu)解,以此當(dāng)做粒子群現(xiàn)今的全局最優(yōu)解pgbes。
Step 5不斷對粒子的位置和速度進行更新。對各個粒子,使用式(25)來進行速度更新、使用式(26)進行粒子的位置更新、使用式(24)對慣性權(quán)重更新。
Step 6終止判定條件。若終止條件達到(尋得最優(yōu)值亦或抵達迭代次數(shù)最大),那么迭代將終止,pgbes所在位置作為最優(yōu)解;否則,轉(zhuǎn)到Step3。
為驗證模型的可行性與有效性,本文擬采用國內(nèi)某大型樞紐機場數(shù)據(jù)進行仿真實驗。表3給出機場除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù)及數(shù)量。其中除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù)通過式(1)Vi=(βδρ)i計算得到。其中:i表示除冰雪設(shè)備的類別,i=1,2,…,m;Vi表示第 i類除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù);β表示超載系數(shù),δ表示除冰雪設(shè)備在單位作業(yè)時間使用次數(shù),ρ表示時間利用系數(shù)。
表3 機場除冰雪設(shè)備的作業(yè)能力系數(shù)及數(shù)量Fig.3 Quantity and operational capacity coefficient of airport deicing equipment
通過實驗并整理實驗結(jié)果得到跑道區(qū)域、滑行道區(qū)域、停機坪區(qū)域的對比表格,限于篇幅本文僅列出跑道區(qū)域?qū)Ρ缺砀?,并進行分析。表4表示小雪(降雪厚度小于3 cm)情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比,表5表示中雪(降雪厚度3~5 cm)情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比,表6表示大雪(降雪厚度大于5 cm)情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比。表7給出了不同雪情下的使用模型配置方案與經(jīng)驗配置方案作業(yè)時間對比。
表4 小雪情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比Fig.4 Contrast of model and experience configuration schemes under light snow
表4分析表明,小雪情況下撒布車撒布化學(xué)制劑就能滿足跑道除雪工作,所以模型配置方案與經(jīng)驗配置方案結(jié)果相同。
表5 中雪情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比Fig.5 Contrast of model and experience configuration schemes under moderate snow
表5分析表明,中雪情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案產(chǎn)生差異,主要體現(xiàn)在30 m撒布車,跑道除雪車以及前置滾刷掃雪車,指揮車與大型拋雪車數(shù)量一致。各方案效果下文分析。
表6 大雪情況下模型配置方案與經(jīng)驗配置方案對比Fig.6 Contrast of model and experience configuration schemes under heavy snow
表6對比表5分析表明,大雪狀態(tài)下的兩種配置方案差異中雪情形相似,只是增加了國產(chǎn)除冰車,主要因為大雪狀態(tài)出現(xiàn)二次結(jié)冰現(xiàn)象,各方案效果分析如表7所示。
表7 不同雪情下的兩種配置方案作業(yè)時間對比Fig.7 Work time contrast of two configuration schemes under different snow conditions
對比分析表7,結(jié)果表明按本模型配置方案進行除冰雪作業(yè)時,除小雪情況外,模型配置方案的作業(yè)時間少于經(jīng)驗配置方案。說明本模型有效、可行。
針對機場道面除冰雪機群資源優(yōu)化配置問題,首先對機場道面除冰雪特性以及機群作業(yè)特性進行分析,然后,建立了基于作業(yè)能力—成本的多目標機場道面除冰雪機群資源優(yōu)化配置模型,并使用改進型粒子群群算法求解模型。最后,以國內(nèi)某大型樞紐機場跑道除冰雪為例,對模型進行了仿真實驗,得到了不同雪情條件下的機群資源優(yōu)化配置結(jié)果。將其與經(jīng)驗配置方式對比。結(jié)果分析表明,模型配置方式在作業(yè)效率與成本方面均優(yōu)于經(jīng)驗配置方式。所建模型可為機場冬季除冰雪處置決策做理論參考,以提高除冰雪效率,減少航班不正常率。
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