【摘 要】
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以离港航空器为研究对象,将废气排放因素纳入滑行路径优化模型,分别建立最短滑行时间模型、最小废气排放量模型和两者相结合的多目标优化模型,并采用遗传算法开展算例仿真以
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71201082,71401072);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(kfjj20180706)
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以离港航空器为研究对象,将废气排放因素纳入滑行路径优化模型,分别建立最短滑行时间模型、最小废气排放量模型和两者相结合的多目标优化模型,并采用遗传算法开展算例仿真以获取帕累托最优配置方案。同时,考虑到CO2在废气中占比最大,就CO2单位成本、CO2排放成本、废气排放成本和滑行总成本之间的关系进行敏感性分析。结果表明:相较于最短滑行时间模型,该多目标优化模型可在保证航空器滑行效率的同时减少约1%的废气;随着CO2单位成本的增加,CO2排放成本占废气排放成本的比重呈“先快后慢”的趋势,在CO2单位成本值较低的情
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