意图。
一般在建立航空器侧向碰撞风险模型时要考虑尾流的影响[6，7]，侧风的影响，还需考虑导航误差，在研究中，主要考虑两个因素，导航误差和目视误差，目视误差对航空器位置的影响具有随机性，成熟的飞行驾驶员对距离的判断较为准确，新机长对航空器间隔的判断可能需要更大的安全裕度。民航运输以中型机为主，将A321作为研究对象，采取相同的机型，暂不考虑尾流。研究双目运行模式时，以平行跑道为例，研究两航空器同时在平行跑道上目视进近时，航空器间的侧向碰撞风险，取由航空器驾驶员导致的目视误差因素权重系数为ωm，由航空器机载导航其中，μ为由飞行驾驶员侧向目视和导航误差而导致的航空器位置与原定计划航线相差距离的平均值；
上由于导航误差而导致的航空器位置改变的侧向碰撞风险模型为，
上的导航误差而导致的航空器
差距离的平均值，σu为由飞行驾驶员侧向方向上的导航
方差。同理假设相邻跑道上的航空器
模型为，
的导航误差而引起的航空器
差距离的平均值，σ
假设d i-d u为两架航空器在各自航线上相差的距离由于，和，
两架航空器在各自航线上时的实际侧向间隔可以表示为：
（3）由公式（3）可知，航空器在侧向方向上的碰撞风险模型为：
（4）其中，。
公式（4）中c1和c2分别为两航空器间的的侧向间隔，P X表示两航空器的侧向间隔在c1与c2之间发生碰撞的可能性。对于目视飞行来说，影响航空器侧向目视间隔因素中目视因素占据主导，最小侧向目视间隔主要是由目视误差来决定的。
c
（5）式中P X表示航空器间隔值小于等于d c的可能性，即航空器在侧向方向上发生碰撞的概率，ωm指的是目视因素所占权重，d c指的是目视侧向间隔值，进而通过TSL水平可以确定侧向碰撞风险模型中最小目视侧向间隔值。因此，，
。
由以上参数，通过MATLAB编程，对双目运行条件下
图2侧向目视碰撞风险仿真结果图
当给定目标安全水平5×10-9时，目视因素所占权重与侧向目视间隔的关系如图3所示。
图3目视因素所占权重与侧向目视间隔的关系
由以上双目运行条件下侧向碰撞风险模型，通过仿真结果可以得出当给定目标安全水平5×10-9时，目视因素所占权重为80%，侧向目视间隔为7.3km，目视因素所占权重为90%时侧向目视间隔为3.35km，当全部考虑目视因素时侧向目视最小间隔值d c1.9km。由该仿真结果可知，当目视因素所占比重较大时，侧向目视间隔较小，航空器驾
驶员可选择使用目视间隔，当目视因素所占比重较小时，使用目视条件限制，可选择使用仪表间隔，雷达间隔或尾流间隔。需要注意的是，在考虑航空器侧向目视间隔的同时，需要同时满足相同跑道上同时目视进近的前后两航空器间的纵向目视间隔值。
3平行跑道上双目进近的跑道容量模型
平行双跑道上的航空器同时目视进近的最大容量：
在平行跑道上的航空器同时目视进近时，架航空器按顺序依次进近。跑道
机具有相同的优先权，
的最晚着陆许可发布位置时刻T k为：
公式（7）中符号的含义：
T k：航空器k到达跑道03号的最晚着陆许可发布位置时刻；
T i：航空器i到达跑道02R的最晚着陆许可发布位置
u，p
对于航空器l，满足与前方航空器
和与相邻跑道上航空器u的最小侧向间隔的时间
别为：
S kl：航空器k和航空器l之间的最小纵向目视间隔。
由上述两式可以推出航空器u满足航空器
间隔T u，r为：
（12）RA03，k为航空器k占据03号跑道的时间。
综上，02R跑道组件上前方航空器与后方航空器的时间间隔T iu为：
（13）综合以上情况，可以得出平行跑道上的航空器同时目视进近并连续进港时的一般式（
（14）
，
（15）
（
4重庆机场跑道容量仿真
4.1重庆机场02R和03号跑道容量仿真
图4不同最晚发布着陆许可位置下的
容量与实际高峰小时最大值对比
4.2Anylogic仿真
广汉飞行学院招生Anylogic仿真软件支持多种建模方法，可构建仿真模型或者虚拟原型，是唯一能够构建真实动态模型，做到仿真结果三维可视化的仿真软件。基于智能体建模，对智能体模块的设计如图5所示。
智能体模块的逻辑思维：航空器最后进近速度280公里/小时，允许航空器着陆位置时的速度为260公里/小时，航空器到达跑道入口时的速度为230公里/小时，最后脱离跑道时的速度为50公里/小时。限制条件：后方航空器着陆的前提条件是前方航空器已离开跑道，前后航空器之间满足最小目视间隔，平行跑道同时进近时，满足最小侧向间隔的同时满足最小纵向目视间隔。
研究跑道单位小时内最大服务航空器架次，仿真一小时，不考虑航空器脱离跑道后的情况，不考虑复飞之后的情况，所有航空器均认为从跑道中间滑出。发布着陆许可的位置距跑道入口取1.2km。
通过Anylogic仿真得到平行跑道同时进近，双目运行机场实际运行容量、MATLAB目视容量、Anylogic仿真目视容量对比如图6所示。
图6实际运行容量、MATLAB目视容量、
Anylogic仿真目视容量对比
通过图6可知，MATLAB仿真出目视容量为76架次/小时，Anylogic仿真出目视容量为73架次/小时，双目运行模式下的跑道容量明显比重庆江北机场现行容量要大，MATLAB仿真出的目视容量与Anylogic仿真出的目视容量仅相差3架，Anylogic验证仿真结果达到96%。
重庆机场现行容量为48架次/小时，实施双目飞行模式下的跑道容量为76架次/小时，较传统提升58.3%，显著提升了跑道容量。
5结论
在碰撞模型中加入目视因素并建立双目运行模式下的跑道容量评估模型，通过仿真计算得出双目运行条件下的跑道进港容量：
①利用MATLAB仿真对特定条件下的最小目视间隔值进行计算，实施双目运行模式能有效缩短航空器间隔。
②通过缩减航空器间隔，对重庆江北机场的跑道容量进行评估，实施双目运行模式显著提高跑道容量。
图5飞机智能体模块设计
0引言2015年，国务院下发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，提出探索电子政务云计算发展新模式。2016年10月，上海印发《上海市电子政务云建设
工作方案》[1]
，以“云网合一、云数联动”为构架，实现政府各部门基础设施共建共用、信息系统整体部署、数据资源汇聚共享、业务应用有效协同，为政府管理和公共服务提供有力支持，提升政府现代治理能力。
经过多年的发展，云计算已经开始从互联网行业走向传统行业，中国逐步进入全面上云阶段，并由此前的企业非核心业务上云，转向整体上云。其中，大中型企业将成为上云的主力，安全、稳定、灵活将是大中型企业在上云过程
中主要考虑的关键因素，混合多云架构兼具安全性和开发性，是政企行业客户实现传统业务与创新业务集成和平衡的最佳选择，混合云[2]成为企业IT 部署的主要形态。随着大量的企业应用上云，企业在上云过程、面临上云环境（公有云、私有云和混合多云）的多样性，企业在云的管理与运营运维中，面临的问题开始逐步凸显，面向企业的云网服务变得十分必要。
企业上云过程，企业通常需要咨询、迁移和管理多方面的专业云网一体化[3]服务：
首先，企业需要向公有云、私有云或混合云迁移的咨询和规划服务，帮助企业选择合适的网络、平台架构，规划
实施路径。
其次，在上云过程中，企业需要平稳、安全、可靠的将
现有业务迁移到多云环境中，
应用安全和灾备策略，对于客户而言是一个巨大的挑战。
最后，在持续的运营和运维中，企业需要有专业的托管或系统支持服务，
提供相应的运营和运维支持，对多网、多云环境以及云上应用等资源的进行管理，确保业务系统——————————————————————
—基金项目：浙江省哲学社会科学规划基金项目（编号：18NDJC047YB ）；
浙江省教育厅一般科研项目（编号：Y201738113）；“上
海市领军人才计划”项目。
作者简介：吴英姿（1978-），女，湖南株洲人，博士，杭州电子科技大学，主要研究方向为金融科技、互联网金融、金融学等；肖荣（1975-），男，江西赣州人，博士，上海理想信息产业（集
团）有限公司，高级工程师（教授级），上海市领军人才，主要研究方向为计算机技术、移动互联网、信息安全等。云网一体化服务平台关键技术研究和应用
Research and Application of Key Technologies of Cloud-Network Integration Service Platform
吴英姿①WU Ying-zi ；肖荣②XIAO Rong
（①杭州电子科技大学，杭州310018；②上海理想信息产业（集团）有限公司，上海201315）
（①Hangzhou Dianzi University ，Hangzhou 310018，China ；②Shanghai Ideal Information Industry （Group ）Co.，Ltd.，Shanghai 201315，China ）摘要：随着云计算技术的发展，企业上云已经开始从互联网行业走向传统行业。混合云成为企业IT 部署的主要形态，在企业上云和运营运维中，云网一体化服务变得十分必要。本文对云网融合的关键技术进行了研究，并对云网一体化服务平台进行了设计和应用。
Abstract:With the development of cloud computing technology,not only the Internet industry,but also the traditional industry has begun to deploy its business on the cloud.Multi cloud is the main choice of
enterprises,and cloud-network integration service becomes the key factor of enterprises operation and maintenance.In the paper,the key technologies of cloud-network integration is studied,and the cloud -network integration service platform is designed and applied.
关键词：云网一体化；混合云管；网管专家；应用监控；多云服务Key words:cloud-network integration ；hybrid cloud management ；network management expert ；application monitoring ；multi-cloud service 中图分类号:TP393文献标识码:A 文章编号:1006-4311（2021）08-0192-03
用仿真软件对跑道进港容量的评估模型进行仿真，对
缩小航空器现有运行安全间隔，对提高跑道容量具有非常重要的意义。
参考文献:
[1]Blumstein A.The Landing Capacity of a Runway [J].Operations Research,1959,7(6):752-763.
[2]HARRIS R M.Models for runway capacity analysis [R].Washington DC:Mitre Corporation,1969:45-52.
[3]Newell G F.Airport Capacity and Delays [J].Transportation Science,1979,13(3):201-241.
[4]胡明华，刘松，苏兰根.基于统计分析的单跑道容量估计模型研究[J].数据采集与处理，2000，15（1）：74-77.
[5]陈勇，曹义华.北京首都国际机场理论容量曲线的研究[J].中国民航飞行学院学报，2005，16（3）：3-6.
[6]张秀辉.平行跑道安全间隔评估模型研究[D].中国民航大学，2008.
[7]胡军.空中交通中的尾流安全间隔研究[D].南京航空航天
大学，2002.
[8]余江，蒲云.跑道着陆容量的数学模型及其分析[J].西南交通大学学报，2004，39（1）.
[9]卢朝阳，赵新灿.基于到达流特性的跑道容量分析[J].南京航空航天大学学报，2011，43（01）：30-34.
[10]郑少行，张兆宁.配对进近运行模式下近距平行跑道容量研究[J].航空计算技术，2013，43（04）：30-33，38.
[11]高伟，傅炜.基于相关进近模式的双跑道容量计算及仿真[J].科学技术与工程，2014，14（04）：108-112.
[12]李杰.双流机场平行跑道安全间隔仿真研究[D].电子科技大学，2011.
[13]张微.基于人因可靠性的平行航路碰撞风险模型研究[D].中国民航大学，2013.
[14]王鹏.航空器穿越飞行高度层最小纵向间隔的研究[D].中国民航大学，2014.
[15]曹兴武，张兆宁.基于Event 改进模型的交叉航路碰撞风险评估[J].中国民航大学学报，2015，33（03）：1-4.
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