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內容簡介： 《机场智能跑道》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。《机场智能跑道》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。 目錄： 目录前言第1章 绪论 11.1 智能跑道发展背景 11.2 智能跑道建设需求 31.3 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 102.1 智能跑道的定义与目标 102.2 智能跑道的组成要素 112.3 智能跑道的体系架构 132.3.1 组织模式 132.3.2 运行模式 142.3.3 系统架构 152.4 智能跑道的数据流 172.5 智能跑道的功能应用 182.6 智能跑道的平台搭建 192.6.1 系统平台框架 192.6.2 二维GIS 202.6.3 三维BIM可视化 22第3章 机场智能跑道基本理论 243.1 智能跑道的系统工程理论 243.2 智能跑道的系统动力学理论 263.3 智能跑道的数据驱动-动力模型融合理论 283.4 智能跑道的全寿命周期管理理论 303.5 智能跑道的流固耦合分析理论 323.6 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 364.1 设计理念 364.1.1 适配性 364.1.2 定制化 374.1.3 实用性 384.1.4 一体化 384.2 功能模块设计 394.3 传感器寿命设计 424.4 传感器布设与道面施工协同设计 434.5 组网设计 454.6 系统平台设计 47第5章 跑道性状主动感知 495.1 道基沉降 495.1.1 单点绝对沉降 495.1.2 断面差异沉降 505.1.3 全域差异沉降 525.2 道面结构 535.2.1 接缝传荷能力 535.2.2 板底脱空 565.2.3 道面分类等级 585.2.4 翘*变形 615.3 跑道表面状况 635.3.1 水膜厚度 635.3.2 道面结冰 655.4 跑道环境 675.4.1 道基湿度 675.4.2 基质吸力 685.4.3 地下水位 695.4.4 道面温度 715.5 飞机荷载 725.5.1 滑跑行为 725.5.2 飞机动态荷载 745.6 道面表观病害 765.6.1 硬件选型 765.6.2 基于深度神经网络的表观病害识别 765.7 跑道高边坡 78参考文献 79第6章 跑道性状在线评价 806.1 结构性状在线评价 806.1.1 板底脱空评价 806.1.2 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 976.1.3 道面板的翘*变形 1076.1.4 基于振动响应的道面结构在线评价 1206.2 功能性状在线评价 1256.2.1 跑道全域表面状况 1256.2.2 基于InSAR的道面变形观测与预测分析 1356.3 飞机滑跑行为智能解析 1456.3.1 智能解析算法 1456.3.2 实施案例 148参考文献 153第7章 跑道风险实时预警 1547.1 跑道结构风险 1547.1.1 结构风险预测模型 1557.1.2 基于层次分析法的结构风险评价指标 1567.1.3 基于感知信息的道面结构风险评价 1597.2 跑道运行风险 1637.2.1 考虑道面纹理及水膜厚度的修正LuGre摩擦模型 1647.2.2 基于临界滑水速度的机轮滑水风险量化模型 1687.2.3 面向飞机冲/偏出跑道的着陆制动风险量化模型 1697.2.4 跑道抗滑失效风险及其变化规律 1737.2.5 道面抗滑失效风险评价流程 1757.3 多源数据驱动的风险综合评价方法 1777.3.1 跑道安全风险综合评价框架 1777.3.2 跑道安全风险评价指标 1787.3.3 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 1908.1 基于非线性混合效应的道面使用性能衰变模型 1908.1.1 道面使用性能衰变的影响因素 1908.1.2 道面使用性能衰变规律的建模 1928.1.3 道面使用性能预测的非线性混合效应模型 1978.1.4 道面使用性能预测模型在上海虹桥国际机场的应用 2028.2 数据-机理融合的道面水冰状况预测方法 2088.2.1 道面温度场与水冰状况模型 2088.2.2 道面状况模拟结冰舱 2138.2.3 热学参数反演与模型优化 2158.2.4 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 2299.1 机场道面维护决策框架 2299.1.1 维护计划及制定 2299.1.2 维护决策影响因素 2309.1.3 道面维修措施 2339.2 面向即时养护的智能决策指标体系和阈值 2359.2.1 面向即时养护的智能决策指标体系 2359.2.2 智能决策指标的阈值确定方法 2379.3 面向长期养护的智能决策多目标优化方法 2439.3.1 多目标决策优化方法的选取 2439.3.2 基于动态规划的优化模型构建 2449.3.3 基于改进增量动态规划方法的优化模型求解 2489.4 基于遗传算法的道面维护决策优化 2519.4.1 道面日常维护年度计划决策模型 2519.4.2 决策模型的求解 2559.5 基于聚类的多层级智能决策算法流程 2569.5.1 区域养护决策 2569.5.2 单元养护决策 2589.5.3 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 26710.1 系统平台架构 26710.1.1 技术架构 26710.1.2 部署架构 26710.1.3 系统功能 26810.2 系统平台数据标准 27010.3 系统数据处理 27110.3.1 数据集成 27110.3.2 数据清洗 27210.3.3 数据特征提取 27310.3.4 数据存储 27410.4 GIS+BIM数字底图 27610.4.1 GIS数字底图制作 27710.4.2 BIM制作 27810.5 系统平台运行环境配置 27910.5.1 系统环境配置 27910.5.2 移动终端运行环境配置 28010.6 系统外部对接接口 28110.6.1 智能跑道API发布 28110.6.2 API调用 28210.7 系统网络安全 28310.7.1 虚拟私有云网络规划 28310.7.2 系统安全防护 28410.8 系统部署方案 28510.9 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 28911.1 巡检机器人技术 28911.2 智能跑道与巡检机器人的数据融合 29011.2.1 数据时空配准 29011.2.2 数据的混合组网与融合 29611.2.3 数据的协同调用和快速分发 29911.2.4 数据融合方法 30011.3 智能跑道与巡检机器人技术融合应用案例 30211.3.1 基于感知数据的板底脱空病害判定 30211.3.2 巡检机器人的板底脱空病害判定 30911.3.3 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 31812.1 高负荷机场典型案例：成都天府国际机场 31812.1.1 建设背景 31812.1.2 主动感知方案 31812.1.3 智能跑道系统平台 32412.1.4 智能跑道数据分析 32512.2 高高原机场典型案例：日喀则定日机场 33312.2.1 建设需求 33312.2.2 主动感知方案 33412.2.3 智能跑道系统平台 33712.2.4 智能跑道数据分析 33912.3 改扩建机场典型案例：北京*都国际机场 35012.3.1 建设需求 35012.3.2 传感器布设方案 35112.3.3 智能跑道系统平台 35212.3.4 智能跑道数据分析 35312.4 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 35912.4.1 建设背景 35912.4.2 主动感知方案 36012.4.3 智能跑道系统平台 36112.4.4 智能跑道数据分析 363 內容試閱： 第1章 绪论　　随着航空运输业的快速发展，机场跑道在高频重载和复杂环境共同作用下性能劣化问题日益突出，传统管理模式已难以满足现代机场跑道的高标准要求。智能跑道通过先进传感技术、智能解析方法和智慧管理手段，推动跑道运维从人工经验向数智转型，开创了机场跑道管理的新纪元。智能跑道技术从概念提出到广泛应用，逐步构建了涵盖道面性能、设施管养与运行安全的完整系统，在提升机场安全和效率方面发挥着重要作用。本章主要介绍智能跑道的发展背景、建设需求及发展历程，探讨其在现代机场管理中的重要意义。　　1.1 智能跑道发展背景　　机场跑道是供飞机起降滑跑的基础平台。作为国家战略性基础设施，机场跑道是经济发展的新动力源、应急救援的生命通道、国土防空的天路基石。机场跑道服役期间，在飞机重载和环境共同作用下，机场跑道服役性能加速劣化，产生断板、掉粒、不均匀沉降等病害，严重影响飞机适航安全和运行效率。根据中国工程院《民航机场跑道运维安全战略研究》，我国机场跑道在投入运行5～7年内就会出现不同程度的结构性损坏[1]，如图1.1所示。国际民用航空组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)统计，全球62%的航空安全事故与跑道有关[2](图1.2)。例如，美国爱荷华州安可尼(Ankeny)机场于2011年夏季发生的道面板损坏导致的飞机起降事故(图1.3)；2021年，中国华夏航空一架飞机因跑道雨天湿滑在新疆阿克苏机场落地后冲出跑道。因此，保障跑道服役性能、及时发现并预警跑道潜在的安全隐患，对确保飞机地面运行安全十分重要。　　传统跑道运维保障以人工管控为主，道面损坏调查、落锤式弯沉仪(falling weight deflectometer，FWD)测试和钻芯取样等性状检测方式对人力依赖性高、时效性差、覆盖率低，仅能基本满足机场规模小、航班密度低和地质条件较好的机场运维保障。　　为适应经济的快速发展和国土防空的战略要求，我国机场建设逐渐向国土腹地纵深拓展、沿边境布局，必然面临大温差、极寒、高盐高湿等严酷自然环境；新一代大型飞机如B777、A380和运-20投入使用，要求跑道能够承受高胎压、强冲击、大轴载的飞机动载频繁作用。严酷的自然环境与高负荷运行条件叠加导致跑道性能劣化现象突出，病害频发，同时，维护窗口期缩短、作业条件差，传统运维保障模式已经难以满足现代化机场跑道高安全保障、高性能服役和高效率运行要求。因此，我国民航迫切需要从被动、经验向主动、智能化转型，研发智能跑道技术体系，通过跑道性状的实时获取、全域覆盖和数字化管理，实现跑道在线评价、超前预警和智能决策，为跑道运行安全和效率提供有力保障。　　1.2 智能跑道建设需求　　1.国家战略需求　　在新时代新征程中，我国明确提出了建设交通强国的战略目标，民航作为交通运输领域的重要组成部分，肩负着谱写交通强国建设新篇章的重大使命。这一目标要求我国民航在安全、高效、智能化等多方面实现全面升级，推动我国从民航大国向民航强国的转型发展。民航强国建设特别强调系统智能化提升，通过科技创新与数字化手段，显著提高航空运输的安全性和运行效率。智能跑道建设作为这一战略的核心组成部分，运用先进技术来保障跑道运行安全和效率，以满足民航强国对智能化发展的要求。　　同时，中国民用航空局正全力推进“平安、绿色、智慧、人文”四型机场建设，以智慧为引擎，以平安为目标，推动机场系统的全面现代化升级。智能跑道作为智慧机场建设的关键环节，是落实“安全发展底线”与“智慧民航建设主线”的具体体现。建设智能跑道是推动我国民航迈向更高水平的重要举措，其广泛应用将有力支撑四型机场建设，从而增强我国民航产业的全球竞争力。　　2.国际形势需求　　在全球百年未有之大变局中，国际竞争的加剧对我国民航科技的自主创新和安全性提出了新的挑战。欧美等发达国家在民航关键技术上的主导地位以及对新兴技术的控制，使我国在部分核心技术上仍然受制于人，面临“卡脖子”困境。随着新一轮科技革命和产业变革的到来，发达国家纷纷布局智慧基础设施，推动交通运输系统的智能化升级。例如，美国通过“Next Generation Air Transportation System”和“Beyond Traffic 2045”等项目，欧盟通过“Sustainable and Smart Mobility Strategy”计划，积极应用新技术，构建智能化、数字化交通体系。在当前国际形势下，推动智能跑道建设并深入开展相关理论研究，通过在中国机场的广泛应用与实践，验证和完善智能跑道技术体系，在国际上建立新的行业标准，提升我国在国际航空领域的竞争力，在全球航空基础设施智能化转型的过程中，实现从跟随到引领的战略转变。　　3.行业发展需求　　近年来，我国航空运输业发展迅猛，航空运输量已稳居世界第二，千万级机场的数量位居全球**，2012年机场跑道的平均运量已是美国的2.2倍。此外，我国有大量机场分布在海域、岛礁、高原等自然地质环境较差的地区，同时还面临极寒、大温差等严酷自然气候环境。在飞机高频重载和严酷环境共同作用下，机场跑道病害风险来源多、分布广、突发性强，维护窗口期短、作业条件差，受机场运行特殊要求限制，其面临严峻的跑道安全保障态势。然而，我国机场跑道传统运维保障仍依赖人工管控，跑道安全风险难以及时发现，无法做到提前预警和快速处置，导致我国跑道安全事件发生率高于世界平均水平，机场跑道性状的主动、全域感知，以及少人化、智能化的运维需求迫切。通过引入智能化、数字化的技术手段，建设智能跑道，实现跑道性状的实时感知、精准分析和智能决策，对于保障我国机场运行安全与效率、应对未来更加复杂的运行环境具有重要意义。　　4.科技驱动需求　　在现代科技快速发展的背景下，新一代信息技术逐渐渗透到各个领域，机场工程也正经历着深刻的变革，传统的跑道管理和维护方式已经无法应对日益复杂的运行需求和安全挑战，随着科技的不断进步，新兴技术不仅为机场跑道的运行赋能，还推动着智能跑道的概念从设想到现实的转变，成为机场管理的必然选择。通过大量实时数据的采集、传输和分析，物联网、大数据、云计算可以支撑对跑道性状的精准感知和预测，人工智能算法能够对复杂的跑道运行数据进行深度学习和模式识别，从而实现对潜在风险的提前预警和智能决策支持。因此，在科技进步的驱动下，智能跑道不仅成为现代化机场运行管理的趋势，也是应对未来更加复杂运行环境的有效手段。这种转型体现了科技对传统行业的深刻影响，也为机场跑道的数字化、智能化管理开辟了全新的路径，推动整个机场工程行业向更高水平发展迈进。　　1.3 智能跑道发展历程　　1.雏形阶段(20世纪90年代至21世纪10年代初期)　　智能跑道技术的雏形阶段可以追溯到20世纪90年代初期，当时主要研究传感器监测跑道的结构性状，以收集关键数据来改进道面设计方法。这一阶段的研究并未形成完整的系统，而是通过单点监测来捕捉特定的道面响应信息，目的是为未来的道面设计和维护提供科学依据。　　1992年，在美国丹佛国际机场*次尝试埋设动态应变计、多点位移计和地震仪，用于捕捉飞机滑行时的道面响应。这些传感器分散布置，主要是为了收集基础数据，以便研究飞机荷载对跑道结构的影响[3]。2000年，美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration，FAA)系统总结了该项目的设计、建设和研究过程，阐述了机场道面信息动态监测功能[4]。　　2002年，Teubert等以国家机场道面试验中心(National Airport Pavement Test Facility，NAPTF)为基础，总结了大规模足尺试验的传感器布设方法，并示范了信息的分类和编号过程。主要考虑信息使用要素，对信息字段进行了定义，提出筛选有效数据的方法，优化了数据库结构，建立了一套完整的数据管理系统[5]。　　2003年，FAA和波音公司合作，在约翰？菲茨杰拉德？肯尼迪国际机场和泰德？史蒂文斯安克雷奇国际机场采用激光测距技术测定了B-747飞机在不同滑行道上的轮迹横向偏移情况。这一研究为改进道面设计提供了重要的实测数据[6，7]。　　2007年，Brill等在哈茨菲尔德-杰克逊(Hartsfield-Jackson)亚特兰大国际机场滑行道西侧布设了传感器，用于研究飞机重载作用、道面板接缝传荷以及环境荷载对道面的影响。这些研究进一步丰富了对道面性能的理解，但仍然属于单点数据采集，没有形成系统化的监测网络[8]。　　2010年，Al-Qadi等在意大利卡利亚里埃尔马斯(Cagliari Elmas)机场的跑道瞄准点埋设了应变计、位移计、温度计等传感器，旨在捕捉飞机起飞、着陆和滑行时的道面状态。这些传感器为未来道面设计的优化提供了重要的参考数据[9]。　　在这个阶段，各种传感器技术的应用主要是为了获取基础性数据，用以改进道面的设计和评价方法。虽然监测手段逐渐丰富，但这些传感器并未形成组网，尚未发展为一个综合的、系统化的智能跑道监测体系。　　2.初步实践阶段(21世纪10年代初期)　　21世纪10年代初期，智能跑道技术开始在中国进入研发和实践阶段，上海浦东国际机场成为这一领域的先锋试点。依托国家863计划“基于信息感知的机场飞行区设施安全保障技术与集成示范”项目，同济大学在上海浦东国际机场四跑道建设了中国*个道面性状感知系统，标志着智能跑道迈出了从概念走向实际应用的重要一步。在这个项目中，通过在跑道内部埋设各种类型的传感器，如应变计、温度计、湿度计和位移计等，实现了对跑道关键性状的实时监测。这些传感器能够采集跑道的应变、温度、沉降等数据，并且实现了数据的组网，为跑道的结构性能评价提供了重要支持。此外，作者研究团队还通过传感器选型和现场布设方式，利用感知数据验证了道面分析模型的准确性。　　这一阶段的研发和实践，不仅提升了上海浦东国际机场在智能跑道管理方面的技术水平，也为国内其他机场的智能跑道建设提供了宝贵经验。上海浦东国际机场的试点项目表明，通过高效的数据采集和分析，可以显著提高跑道的运行安全和管理效率，为智能跑道技术的进一步推广奠定了坚实的基础。　　3.系统完善阶段(21世纪10年代中期)　　21世纪10年代中期，智能跑道技术得到了全面系统的发展，作者研究团队依托成都天府国际机场建成了全球*条智能跑道。在智能跑道体系设计、传感器研发、解析算法与模型构建、组网技术与管理平台等多个方面取得了突破性进展[10，11]。　　1)智能跑道系统架构与建造工艺创新　　*次提出了机场智能跑道的系统架构，构建了由五大感知模块、三大功能系统和一个集成平台组成的智能跑道体系及其设计方法。同时，研发了智能跑道感知系统的协同化、标准化建造工艺与长效运行保障技术。相比于传统施工工艺，新工艺的效率提高了一倍，传感器存活率达95%以上，确保了智能跑道设备的快速布设和长效稳定运行。　　2)新型适配传感器的自主研发　　研发了适配于智能跑道的六类新型传感器，实现了跑道全域不均匀沉降的毫米级实时监测、板底脱空的定量感知、水膜厚度误差小于0.2mm的精确测量、飞机轮迹偏移误差小于2cm的精确监测、沥青道面损伤的定量表征，以及飞机荷载误差小于??0.45%的有效感知。这些技术突破打破了国外的技术垄断，且传感器成本仅为国外同类产品的1/7～1/4。　　3)动态评价与智能决策模型的建立　　基于数值模拟和足尺加速加载试验，揭示了地基-道面-飞机耦合系统的动力学行为特征及其演化规律。据此研发了新型传感器的数据解析算法，并通过大数据分析构建了数据驱动的智能跑道性状动态评价、预测和智能决策模型及风险预警技术。　　4)高性能组网技术与全寿命周期管理系统平台的开发　　开发了智

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