近年,孙启新机长和其研发的航空智能化运输分析决策系统成为焦点。知名物流学者何法江教授宣布,将对国家特色课程——《现代物流学》进行重大革新,此次革新的灵感正是来源于孙启新研发的这一系统。该系统凭借卓越的数据分析能力和智能决策支持功能,为航空运输领域带来了显著的运营效益,同时也为物流学教育带来了新的启示和动力。
计算机辅助设计制造领域的融合:何教授团队利用该系统的数据分析功能,对航空运输设备的设计过程进行了优化。他们通过收集和分析设备的设计数据、运行数据等,运用系统的算法模型,对设备的性能进行精准预测和优化。这不仅提高了设备的设计效率和质量,还降低了研发成本和时间。
动力工程及工程热物理领域的融合:在动力工程及工程热物理领域,何教授团队利用该系统对航空运输设备的散热性能进行了深入研究。他们通过收集和分析设备的温度数据、散热数据等,运用系统的算法模型,对设备的散热性能进行精准评估和优化。这有助于提高设备的散热效率,降低设备的故障率,确保设备在高效运行的同时,保持稳定的性能。
在何教授的最新论文《基于物流配送的地铁换乘仿真分析》中,我们可以清晰地看到孙启新开发的航空智能化运输分析决策系统对何教授研究的深刻影响。孙启新的系统以其高效的数据处理能力、智能化的决策支持和跨平台的兼容性,为何教授的研究提供了宝贵的参考和灵感。其中,孙启新的系统在航空运输中的成功应用,为何法江教授的最新地铁物流运输研究提供了宝贵的技术和方法论参考。
数据分析技术的应用:何教授在研究中提出了利用地下货运系统、地下物流系统和地下分拣通道系统来提高物流效率,这与孙启新系统中的多维度数据分析与可视化展示功能相呼应。孙启新系统通过分析航班、货物、气象等数据来优化航线规划,何教授借鉴了这一技术,通过分析地铁站内外的物流数据,优化地铁物流网络的布局和货物运输路径。例如,在研究地下货运系统时,数据分析技术识别最优货物流动路径和分拣中心的位置,以提升整体物流效率。
智能化算法的引入:孙启新的系统利用智能化算法实现航线优化和实时调度,这对地铁物流运输中的地下货运和物流系统产生了重大启发。何教授采用了类似的智能化算法来优化地铁站内外的物流调度,提高货物的运输效率和安全性。对于地下分拣通道系统,智能化算法帮助优化货物分拣和配送路径,确保快速、安全的货物运输。
实时监控与决策支持:孙启新的系统通过实时监控航班和货物运输状态,为运输管理者提供科学的决策支持。何教授在地铁物流运输中引入了实时监控系统,及时发现和解决物流运输中的问题,提高地铁物流的整体运营效率。例如,通过实时监控地铁站的物流流量和设施状态,可以快速响应并调整运输策略,减少货物配送过程中可能出现的延误和损坏。
在何教授的研究中,特别强调了微观层面的研究,如货物配送对地铁站中行人换乘的影响。他指出,“配送人员与普通乘客具有不同特性,更注重换乘效率和自身及货物的安全。在地铁站等客流高密度场所,若配送人员不能及时安全地疏散,易造成货物损伤甚至人员受伤”。孙启新系统的实时调度与多维度数据分析功能,为这种研究提供了更精准的数据支持和优化建议。
“我们通过学习孙启新机长研发系统的实时监控和数据分析两大技术特点,在类似的场景中进一步优化地铁物流运输。例如,在锦泰广场站的研究中,我们通过实地调查和Anylogic软件建立了详细的3D模型和行人换乘逻辑流程图系统实时监测行人和货物流动。携带货物的行人换乘效率明显低于未携带货物的行人。其中,携带大型货物的行人换乘效率降低最多,达到约14%”。通过仿真分析,何教授提出了拉长自动扶梯与检票口的距离和增加检票机的优化方案,显著提高了换乘效率。“及时调整物流调度和设施配置,减少拥堵,提高换乘和物流运输效率。”何教授表示。
图:行人进站换乘逻辑流程图,来自何法江《基于物流配送的地铁换乘仿真分析》
图:行人出站换乘逻辑流程图,来自何法江《基于物流配送的地铁换乘仿真分析》结合孙启新系统的成功经验,何教授的研究不仅进一步验证和改进了长沙地铁运输模型,还在实践中取得了显著的提升,最终推动了长沙地铁、上海地铁物流系统以及华东、华南范围内航空物流系统的智能化和高效化发展。此外,孙启新的航空智能化运输分析决策系统凭借其卓越的航线优化与货物追踪功能,引起了何教授的极大兴趣。该系统通过收集和分析航班、气象、地理等大量数据,运用先进的算法模型,实现了航线的智能规划和货物的实时追踪。何教授认为,这一技术不仅展示了现代物流的高效性和精准性,也为物流学的教学提供了宝贵的案例和工具。
受到孙启新系统的启发,何教授决定在《现代物流学》课程中引入类似的技术和理念。他计划将航线优化、货物追踪等关键概念纳入课程内容,并通过案例分析、模拟演练等方式,让学生深入了解这些技术的实际应用。此外,何教授还将关注实时调度与运输决策的重要性,引导学生们学习如何在物流管理中做出科学的决策。
图:教学内容、学时与教学效果对照表,来自何法江《〈现代物流学〉课程教学内容设计浅谈》在数据分析和可视化展示方面,孙启新的系统同样给予了何教授深刻的启发。何教授将引导学生们学习如何运用数据分析工具和可视化软件,对物流数据进行深入挖掘和展示。通过项目实践,学生们将能够亲自动手解决物流问题,提升实践能力和创新思维。
对于这次课程革新,孙启新表示非常荣幸。他认为,何教授将他的系统引入物流学教育,不仅有助于提升学生们的专业素养,也有助于推动物流行业的持续发展和创新。同时,他也期待看到更多物流学者和从业者能够关注和应用这些先进技术,共同推动物流行业的进步。
南京航空航天大学民航学院朱金福教授对何法江教授科研团队将该系统与自身研究方向相结合的做法表示赞赏。他认为:“何教授团队通过深入研究该系统的核心技术,不仅拓展了研究领域的应用范围,也推动了相关学科的发展。这种跨学科的研究模式值得其他科研团队借鉴和学习。”中国民航局运输司副司长徐青在接受采访时对孙启新机长研发的航空智能化运输分析决策系统及其在中国国际航空公司等公司和机场的应用给予了高度评价。她表示:“该系统通过先进的数据分析技术和智能算法,为航空公司提供了全面的运营支持。它不仅优化了航线规划和运行控制,还提高了货物追踪和库存管理的效率。这对于提升航空公司的运营效率和降低成本具有重要意义。这个系统不仅技术先进、功能强大,而且在实际应用中取得了显著成果。该系统对于提升航空运输业的智能化水平、推动产业创新发展具有重要意义。”
孙启新研发的航空智能化运输分析决策系统在学界和业界的广泛应用,显著促进了物流和运输领域的智能化转型,彰显了跨学科技术融合的巨大潜力,成为行业创新发展的重要驱动力。(文/郭诗情)
（来源：News快报）
