机场运输生产组织的中心业务都是围绕航班运行保障进行展开,实现对机场航班运行保障的数字化处理、智能化响应和智慧化支撑,是智慧机场建设的核心任务之一。机场航班运行保障是一项复杂的系统工程,各项作业之间存在着错综复杂的联系,它们之间相互作用、相互影响和相互制约,关键进程一旦受到干扰,保障效率就会下降,从而导致航班延误。本文运用了复杂网络理论,结合航班保障进程特点和级联传播特性,全面建立了航班保障多层复杂网络模型,提出了航班保障关键进程实时识别方法和运行态势影响分析模型,最终形成航班保障进程控制策略。论文的主要研究工作包括以下几个方面:（1）对航班保障作业流程进行梳理,建立关于航空器地面保障作业、旅客服务、行李处理等服务对象的标准AOV网,通过AOV网的拆分和组合,构建航班保障复杂网络模型,并分析了网络的度、节点强度等静态指标。使用度值中心性、介数中心性等4种参数量化了结构重要性,按照结构重要性高低分别在随机干扰和定向干扰策略下,进行5种干扰策略下网络鲁棒性仿真实验,研究了网络整体运行规律以及结构鲁棒性。并且通过关键路径识别算法,得到了关键节点。仿真结果表明,航班保障复杂网络具有无标度特性。在网络遭受随机干扰时具有较强的鲁棒性,面对定向干扰时网络鲁棒性受到进程的节点度值影响最大,受到加权介数值的影响较小。将关键路径中的关键节点与鲁棒性中的脆弱节点相结合,获得保障进程中的重要节点,该研究方法为航班保障进程中重要节点的实时识别和控制思路提供理论支撑。（2）提出了一种考虑节点异质性的航班保障相依网络级联效应模型。根据前文构建的航班保障进程网络,结合实际保障过程中提供服务的生产资料网络,基于信息-物理网络结构映射关系建立了相依网络模型。考虑到生产资料节点出现过载时,节点在一定时间内不会立即失效,并具备一定的超载运行能力和进程再分配特点,因此提出适用于航班保障场景的级联效应模型,利用Python对国内过站航班保障相依网络进行级联失效仿真实验。仿真结果表明,引入的三个参数能够有效控制航班保障级联失效过程,级联效应模型能够及时反映出航班保障相依网络的运行安全态势。根据态势变化划分为6种状态类型,构建了安全态势感知体系和安全风险预判机制,为航班保障进程控制策略的使用决策提供依据。（3）基于复杂网络控制理论,提出了航班保障进程控制策略。从控制发生的时间节点将控制策略划分为事前控制策略以及事中控制策略,其中事前控制策略包含故障检测、保护重要进程和应急策略制定,而事中控制策略包含生产资料调配和优先恢复重要进程。利用Python分别对控制状态下单层网络和相依网络的鲁棒性提升效果分别进行仿真分析,并基于Anylogic构建航班保障进程控制模拟平台。两个仿真结果表明,提出的控制策略能够有效提升网络整体的鲁棒性,在模拟平台中能够有效控制不同进程所需时间,为保障进程的控制决策提供方法支持。