机场智能跑道

本书系统阐述了机场智能跑道的基础理论、关键技术和应用实践。全书共12章，内容涵盖了机场智能跑道的内涵与架构、基本理论与设计方法，跑道性状的多元自主感知、数据融合解析、在线动态评价、风险实时预警、态势精准预测、运维智能决策等核心技术，智能跑道全寿命周期保障系统平台，智能跑道与巡检机器人的技术融合，以及智能跑道在高负荷机场、高高原机场、改扩建机场和极寒/严寒地区机场等应用实践的典型案例，展现了智能跑道在提升机场安全水平、管理效率和运行效能等方面的成效。

国家重点研发计划首席科学家

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 智能跑道发展背景 1
1.2 智能跑道建设需求 3
1.3 智能跑道发展历程 4
参考文献 8
第2章 机场智能跑道的内涵与架构 10
2.1 智能跑道的定义与目标 10
2.2 智能跑道的组成要素 11
2.3 智能跑道的体系架构 13
2.3.1 组织模式 13
2.3.2 运行模式 14
2.3.3 系统架构 15
2.4 智能跑道的数据流 17
2.5 智能跑道的功能应用 18
2.6 智能跑道的平台搭建 19
2.6.1 系统平台框架 19
2.6.2 二维GIS 20
2.6.3 三维BIM可视化 22
第3章 机场智能跑道基本理论 24
3.1 智能跑道的系统工程理论 24
3.2 智能跑道的系统动力学理论 26
3.3 智能跑道的数据驱动-动力模型融合理论 28
3.4 智能跑道的全寿命周期管理理论 30
3.5 智能跑道的流固耦合分析理论 32
3.6 智能跑道的风险评价理论 33
参考文献 35
第4章 机场智能跑道设计 36
4.1 设计理念 36
4.1.1 适配性 36
4.1.2 定制化 37
4.1.3 实用性 38
4.1.4 一体化 38
4.2 功能模块设计 39
4.3 传感器寿命设计 42
4.4 传感器布设与道面施工协同设计 43
4.5 组网设计 45
4.6 系统平台设计 47
第5章 跑道性状主动感知 49
5.1 道基沉降 49
5.1.1 单点绝对沉降 49
5.1.2 断面差异沉降 50
5.1.3 全域差异沉降 52
5.2 道面结构 53
5.2.1 接缝传荷能力 53
5.2.2 板底脱空 56
5.2.3 道面分类等级 58
5.2.4 翘曲变形 61
5.3 跑道表面状况 63
5.3.1 水膜厚度 63
5.3.2 道面结冰 65
5.4 跑道环境 67
5.4.1 道基湿度 67
5.4.2 基质吸力 68
5.4.3 地下水位 69
5.4.4 道面温度 71
5.5 飞机荷载 72
5.5.1 滑跑行为 72
5.5.2 飞机动态荷载 74
5.6 道面表观病害 76
5.6.1 硬件选型 76
5.6.2 基于深度神经网络的表观病害识别 76
5.7 跑道高边坡 78
参考文献 79
第6章 跑道性状在线评价 80
6.1 结构性状在线评价 80
6.1.1 板底脱空评价 80
6.1.2 数据驱动-动力模型融合的机场刚性道面结构强度评价方法 97
6.1.3 道面板的翘曲变形 107
6.1.4 基于振动响应的道面结构在线评价 120
6.2 功能性状在线评价 125
6.2.1 跑道全域表面状况 125
6.2.2 基于InSAR的道面变形观测与预测分析 135
6.3 飞机滑跑行为智能解析 145
6.3.1 智能解析算法 145
6.3.2 实施案例 148
参考文献 153
第7章 跑道风险实时预警 154
7.1 跑道结构风险 154
7.1.1 结构风险预测模型 155
7.1.2 基于层次分析法的结构风险评价指标 156
7.1.3 基于感知信息的道面结构风险评价 159
7.2 跑道运行风险 163
7.2.1 考虑道面纹理及水膜厚度的修正LuGre摩擦模型 164
7.2.2 基于临界滑水速度的机轮滑水风险量化模型 168
7.2.3 面向飞机冲/偏出跑道的着陆制动风险量化模型 169
7.2.4 跑道抗滑失效风险及其变化规律 173
7.2.5 道面抗滑失效风险评价流程 175
7.3 多源数据驱动的风险综合评价方法 177
7.3.1 跑道安全风险综合评价框架 177
7.3.2 跑道安全风险评价指标 178
7.3.3 上海虹桥国际机场道面安全风险综合评价 181
参考文献 188
第8章 跑道态势精准预测 190
8.1 基于非线性混合效应的道面使用性能衰变模型 190
8.1.1 道面使用性能衰变的影响因素 190
8.1.2 道面使用性能衰变规律的建模 192
8.1.3 道面使用性能预测的非线性混合效应模型 197
8.1.4 道面使用性能预测模型在上海虹桥国际机场的应用 202
8.2 数据-机理融合的道面水冰状况预测方法 208
8.2.1 道面温度场与水冰状况模型 208
8.2.2 道面状况模拟结冰舱 213
8.2.3 热学参数反演与模型优化 215
8.2.4 道面水冰状况预测方法 224
参考文献 228
第9章 跑道运维智能决策 229
9.1 机场道面维护决策框架 229
9.1.1 维护计划及制定 229
9.1.2 维护决策影响因素 230
9.1.3 道面维修措施 233
9.2 面向即时养护的智能决策指标体系和阈值 235
9.2.1 面向即时养护的智能决策指标体系 235
9.2.2 智能决策指标的阈值确定方法 237
9.3 面向长期养护的智能决策多目标优化方法 243
9.3.1 多目标决策优化方法的选取 243
9.3.2 基于动态规划的优化模型构建 244
9.3.3 基于改进增量动态规划方法的优化模型求解 248
9.4 基于遗传算法的道面维护决策优化 251
9.4.1 道面日常维护年度计划决策模型 251
9.4.2 决策模型的求解 255
9.5 基于聚类的多层级智能决策算法流程 256
9.5.1 区域养护决策 256
9.5.2 单元养护决策 258
9.5.3 板块养护决策 259
参考文献 266
第10章 智能跑道全寿命周期保障系统平台 267
10.1 系统平台架构 267
10.1.1 技术架构 267
10.1.2 部署架构 267
10.1.3 系统功能 268
10.2 系统平台数据标准 270
10.3 系统数据处理 271
10.3.1 数据集成 271
10.3.2 数据清洗 272
10.3.3 数据特征提取 273
10.3.4 数据存储 274
10.4 GIS+BIM数字底图 276
10.4.1 GIS数字底图制作 277
10.4.2 BIM制作 278
10.5 系统平台运行环境配置 279
10.5.1 系统环境配置 279
10.5.2 移动终端运行环境配置 280
10.6 系统外部对接接口 281
10.6.1 智能跑道API发布 281
10.6.2 API调用 282
10.7 系统网络安全 283
10.7.1 虚拟私有云网络规划 283
10.7.2 系统安全防护 284
10.8 系统部署方案 285
10.9 系统测试 286
参考文献 288
第11章 智能跑道与巡检机器人的技术融合 289
11.1 巡检机器人技术 289
11.2 智能跑道与巡检机器人的数据融合 290
11.2.1 数据时空配准 290
11.2.2 数据的混合组网与融合 296
11.2.3 数据的协同调用和快速分发 299
11.2.4 数据融合方法 300
11.3 智能跑道与巡检机器人技术融合应用案例 302
11.3.1 基于感知数据的板底脱空病害判定 302
11.3.2 巡检机器人的板底脱空病害判定 309
11.3.3 融合监测和检测数据的板底脱空病害判定 311
参考文献 316
第12章 智能跑道的实践与典型应用 318
12.1 高负荷机场典型案例：成都天府国际机场 318
12.1.1 建设背景 318
12.1.2 主动感知方案 318
12.1.3 智能跑道系统平台 324
12.1.4 智能跑道数据分析 325
12.2 高高原机场典型案例：日喀则定日机场 333
12.2.1 建设需求 333
12.2.2 主动感知方案 334
12.2.3 智能跑道系统平台 337
12.2.4 智能跑道数据分析 339
12.3 改扩建机场典型案例：北京首都国际机场 350
12.3.1 建设需求 350
12.3.2 传感器布设方案 351
12.3.3 智能跑道系统平台 352
12.3.4 智能跑道数据分析 353
12.4 极寒/严寒地区机场典型案例：漠河古莲机场和哈尔滨太平国际机场 359
12.4.1 建设背景 359
12.4.2 主动感知方案 360
12.4.3 智能跑道系统平台 361
12.4.4 智能跑道数据分析 363