авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
-- [ Страница 1 ] --

ХХХII ВСЕРОССИЙСКАЯ

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

ПРОБЛЕМЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ

И БЕЗОПАСНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ

И ИНФОРМАЦИОННЫХ

СИСТЕМ

Часть 3

Серпухов 2013

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), 2013

УДК 681.51.037

ББК 30.14

П 78

Сборник трудов посвящён разработке проблем обеспечения эффек-

тивности и устойчивости функционирования сложных технических сис тем, а также развитию и совершенствованию системы военного образова ния в условиях реформы в вузах МО РФ.

Командование филиала Военной академии РВСН имени Петра Ве ликого выражает благодарность за предоставленные статьи: преподава тельскому составу и научным сотрудникам НИО и НИУ, вузов, инженер но-техническим работникам других организаций.

Оргкомитет выражает свою признательность целому ряду про мышленных и научных коллективов, которые приняли самое непосредст венное участие в организации и проведении конференции.

Оргкомитет планирует проведение очередной XXXIII Всероссий ской НТК в филиале Военной академии РВСН имени Петра Великого 26 27 июня 2014 года.

Под редакцией: Астапенко Ю.В., Людоговского А.С.

Материалы печатаются в авторской редакции.

Компьютерная верстка: Грабилова О.А., Петровичева В.В.

ISBN 978-5-91954-077-9 (3 часть) ISBN 978-5-91954-074-8 (общий) ©Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г.Серпухове Московской области), XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ФГКВОУ ВПО «Военная академия РВСН имени Петра Великого»

Министерства обороны Российской Федерации (филиал г. Серпухове Московской области) совместно с МОУ «Институт инженерной физики»

и при участии Администрации города Серпухова, Академии электротехнических наук РФ, Академии информатизации образования, Института информатизации образования РАО, Общества инженеров силовой электроники, Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, ЗАО «Институт телекоммуникаций», г. Санкт-Петербург, ЗАО «Научно-исследовательский внедренческий центр», ОАО «Воронежский опытный завод программной продукции», ОАО «Корпорация «Стратегические пункты управления», г. Москва, ФГУП «НПО» Импульс», г. Санкт-Петербург, ОАО Концерн «Созвездие», г. Воронеж, ФГБНУ «Госметодцентр», г. Москва, ОАО «КНИИ ТМУ», г. Калуга, проводят XXXII Всероссийскую научно-техническую конференцию «ПРОБЛЕМЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ»





О -Т Е Х Н И Ч Е У ЧН СК НА АЯ АЯ КО ОСС ЙСК НФЕРЕН И ЕР Ц ИЯ ВС С 27 по 28 июня ТРУДЫ КОНФЕРЕНЦИИ Часть Серпухов XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Серпухов XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ И ИХ НАВИГАЦИОННО ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 65.05 Канд. техн. наук Вытришко Ф.М., Горборуков Д. Н., Николаев А. В., Евпак О.Н.

Военный учебно-научный центр ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»

(г. Воронеж) О ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ УАР КЛАССА «ВОЗДУХ-ВОЗДУХ» ПО МАНЕВРИРУЮЩИМ ЦЕЛЯМ Развитие теории и практики авиационной науки привело к созда нию нового типа летательных аппаратов так называемых сверхманёв ренных летательных аппаратов (СМЛА).

В тактическом плане сверхманёвренность позволяет существенно повысить собственную безопасность, в том числе и за счет выполнения существенно более эффективных манёвров уклонения от управляемых средств поражения.

В настоящее время для снижения потерь пилотируемых и беспи лотных ЛА используются различные виды противодействия наведению управляемых ракет:

маневренное;

огневое;

информационное.

Следует отметить, что из всех видов противодействия одним из са мых универсальных является использование маневров уклонения (проти воракетных маневров). Универсальность этого вида противодействия обу словлена тем, что он одинаково эффективен против ракет с любыми ти пами самонаведения. Можно выделить два класса маневров:

маневры «против энергетики», обеспечивающие быстрое тормо жение наводящейся ракеты до скорости, на которой она теряет свои ма невренные способности;

маневры «против контура наведения» ракеты, приводящие к уве личению промаха.

Эффективность маневров первого класса базируется на ограниче нии времени управляемого полета УАР.

Эффективность маневров второго класса базируется на особенно стях систем наведения УАР.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Сверхманевренность добавила в арсенал традиционных противора кетных маневров, таких, как боевой разворот;

вираж;

горка (с углами на клона до 60°);

переворот;

полупетля;

управляемая бочка, так называемых умных (интеллектуальных) манёвров, к которым можно отнести, - кобра;

хук;

колокол;

чакра Фролова;

разворот на кобре;

переворот на колоколе и др.

Выполнение маневров, в результате которых за достаточно не большой промежуток времени резко изменяется направление движения летательного аппарата или происходит значительное уменьшение скоро сти (практически в 2,5 раза), существенно расширяет возможности укло нения от управляемых средств поражения.





Маневренные возможности летательного аппарата определяются его располагаемыми перегрузками и физиологическими возможностями летчика. При маневрировании на летательном аппарате одного типа (имеющего одинаковые располагаемые перегрузки) маневренность будет обуславливаться адаптивностью к перегрузкам конкретного летчика.

Выполнение того или иного маневра при обнаружении пуска раке ты будет зависеть от опыта и уровня подготовки летчика. Следует отме тить, что принятие решения на выполнение маневра ухода от пущенной ракеты происходит при лимите времени и под определенной психологи ческой нагрузкой. Только высокий уровень подготовки и до автоматизма отработанные действия позволят достигнуть эффективности противора кетного маневра.

В техническом плане сверхманёвренность предъявляет более высо кие требования к точности, быстродействию и устойчивости сопровожде ния СМЛА бортовыми следящими системами управляемых средств пора жения класса «воздух-воздух». [1] В настоящее время военными теоретиками выдвигаются две основ ные концепции воздушного боя. Исходным моментом первой концепции являются технические достижения в области развития УАР класса «воз дух-воздух» и электронной аппаратуры, управляющей этим оружием. Со гласно второй концепции предполагается одновременное внедрение науч ных и технических достижений в развитие маневренности ЛА, а также управляемых ракет и бортовой электронной аппаратуры.

Требуемая траектория движения УАР задается методом наведения, определяющим характер связей, накладываемых на движение ракеты, так, чтобы обеспечить встречу с целью. Для этого система управления в каж дый момент времени должна иметь информацию о координатах, других характеристиках движения цели и ракеты, задавать характер связи между ними, определять меру нарушения этих связей и на этой основе формиро XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), вать параметры и сигналы управления, обеспечивающие требуемое дви жение ракеты к цели.

Эффективность наведения можно существенно увеличить, если идентифицировать входную ситуацию и спрогнозировать траекторию движения цели.

Прогнозирование траектории движения цели предполагается осу ществлять с использованием нейросетевого аппарата.

Применение нейронной сети оправдано, и она может решать зада чи, обладающие следующими признаками:

- отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено достаточное число примеров;

- проблема характеризуется большими объемами входной инфор мации;

- данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противо речивы[2].

Можно выделить следующие возможности и особенности нейрон ных сетей:

гибкость структуры - можно различными способами комбиниро вать элементы нейросети (нейроны и связи между ними);

быстрые алгоритмы обучения нейронных сетей: нейросеть даже при сотнях входных сигналов и десятках, сотнях тысяч эталонных ситуа ций может быть почти мгновенно обучена на обычном компьютере;

возможность работы при наличии большого числа неинформатив ных шумовых входных сигналов предварительного их отсева делать не нужно, нейросеть сама определит их малопригодность для решения зада чи и может их явно отбросить;

возможность работы со скоррелированными независимыми пере менными, с разнотипной информацией (измеренной в непрерывнознач ных, дискретнозначных, номинальных, булевых шкалах), что часто дос тавляет затруднение методам статистики;

нейронная сеть одновременно может решать несколько задач на едином наборе входных сигналов имея несколько выходов, прогнозиро вать значения нескольких показателей;

алгоритмы обучения накладывают достаточно мало требований на структуру нейронной сети и свойства нейронов. Можно целенаправленно выбирать вид и свойства нейронов и нейросети, собирать структуру ней ронной сети вручную из отдельных элементов и задавать для каждого из них нужные свойства;

синтезированная (обученная) нейросеть обладает устойчивостью к отказам отдельных элементов (нейронов) и линий передачи информации в XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ней. За счёт того, что навык решения задачи "размазан" по сети, не проис ходит катастрофического падения точности решения при выходе из строя нескольких элементов системы.

Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод о том, что нейрон ные сети хорошо подходят для решения задач классификации, оптимиза ции и прогнозирования.

Таким образом, использование аппарата нейронных сетей для идентификации входной ситуации и выработки управляющих решений в системе управления полетом УАР класса «воздух-воздух» позволит повы сить эффективность применения УАР по маневрирующим целям.

Литература 1. Бабич В.К. Истребители меняют тактику - М., Воениздат, 1983.

– 151 с.

2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. - М.:

Финансы и статистика, 2004. –344 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 32.97 Канд. техн. наук, доцент Канушкин С.В., Каменчук В.А., Колегов К.А., канд. техн. наук Князев В.В.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) ДИНАМИЧЕСКИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ В УПРАВЛЕНИИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ НА УЧАСТКЕ ПРЕРЫВАНИЯ Применение противником спецвоздействий в большинстве случаев приводит к временному блокированию работы бортовой цифровой вы числительной машины летательного аппарата, а следовательно, к преры ванию функционирования системы управления. Это влечет за собой необ ходимость прогноза управляющих воздействий с учетом периода преры вания в работе систем управления. Два типа рекуррентных нейронных сетей представляют наибольший интерес при управлении динамическими объектами – это класс сетей Элмана и класс сетей Хопфилда. Характер ной особенностью архитектуры рекуррентной сети является наличие бло ков динамической задержки и обратных связей. Это позволяет таким се тям обрабатывать динамические модели.

Всякий целевой вектор можно рассматривать как набор характер ных признаков некоторого объекта. Если создать рекуррентную сеть, по ложение равновесия которой совпадало бы с этим целевым вектором, то такую сеть можно было бы рассматривать как ассоциативную память.

Поступление на вход такой сети некоторого набора признаков в виде на чальных условий приводило бы ее в то или иное положение равновесия, что позволяло бы ассоциировать вход с некоторым объектом. Именно такими ассоциативными возможностями и обладают сети Хопфилда. Они относятся к классу рекуррентных нейронных сетей, обладающих тем свойством, что за конечное число тактов времени они из произвольного начального состояния приходят в состояние устойчивого равновесия. Сеть Хопфилда - нейронная сеть, состоящая из одного слоя нейронов, каждый из которых связан синапсами со всеми остальными нейронами, а также имеет один вход и один выход. Все нейроны используют жесткую поро говую функцию активации и могут давать на выходе два значения:

- (заторможен) и +1 (возбужден).

Сети Хопфилда отличаются следующими признаками:

- наличие обратных связей, идущих с выходов сетей на их входы по принципу "со всех на все";

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), - расчет весовых коэффициентов нейронов проводится на основе ис ходной информации лишь перед началом функционирования сети, и все обучение сети сводится именно к этому расчету без обучающих итераций;

- при предъявлении входного вектора сеть "сходится" к одному из за помненных в сети эталонов, представляющих множество равновесных точек, которые являются локальными минимумами функции энергии, со держащей в себе всю структуру взаимосвязей в сети.

В сетях Хопфилда происходит динамическое преобразование во времени входного сигнала r R в q R N K. Схема рекуррентной сети N Хопфилда изображена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Схема реккурентной сети Хопфилда с тремя нейронами Состояния элементов сети определяют в каждый момент времени точку фазового пространства, и процесс динамического преобразования может быть интерпретирован как движение изображающей точки этого пространства к положению равновесия. Состояние сети в положении ус тойчивого равновесия характеризует информацию, которую хранит сеть.

Если процесс движения начинается с неполной или искаженной инфор мации ~ R, то он идет по траектории, ведущей к ближайшему положе N r нию равновесия. Это интерпретируется как операция ассоциативного рас познавания или воспоминания информации.

В векторно-матричной форме статика сети Хопфилда описывается соотношением:

s( k ) Wq (k ) r w0, s( k ) вычисляются где компоненты вектора функции как n si ( k ) wi, j q j ri w0 i, i 1,n.

j 1, j i В соответствии с этим матрица весовых коэффициентов W раз мерностью n n составляется в виде симметричной матрицы с нулевыми элементами на главной диагонали, т.е. wi, j w j,i и wi, i 0.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Динамика сети Хопфилда обеспечивается введением обратных свя зей с выходов q j ( k ) на входы базовых элементов ( i j ) через элементы задержки z 1 e ts ( t – период дискретизации непрерывных функций q j ( k ) ). В этом случае сеть Хопфилда соответствует нелинейной много связной системе с векторными обратными связями. В векторной форме выход дискретной модели сети Хопфилда записывается в виде q ( k 1) f (q(k ), r (k )), k 0,1,...;

где f ( ) col( f ( s1 ),..., f ( sn )) – вектор нелинейных функций активации. В данном выражении для k 0, ri ( 0 ) 0, а для k 0 все ri ( k ) 0. На выхо дах базовых элементов сети в результате такого начального импульсного воздействия будет реакция qi ( 1 ) ( i 1, n ). При r (k ) 0(k 1,2,...) из-за действия отрицательной обратной связи с оператором задержки z вектор выхода сети Хопфилда имеет вид q(k 1) f (q(k )).

Соотношения – нелинейные разностные уравнения 1-го порядка. С позиций теории управления сеть Хопфилда может рассматриваться как нелинейное динамическое звено преобразования входного вектора r( k ).

Литература 1. Точность межконтинентальных баллистических ракет / Под редакцией Л.И.Волкова. - М.: Машиностроение, 1996. - 304 с.

2. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры в разработках военной техники США // Зарубежная радиоэлектроника. - 1995. - № 5. - С. 3 – 48;

№ 6. - С. 4 - 21.

3. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты) / Под ред. В.И. Ва сильева, Б.Г. Ильясова, Т.С. Кусимова. Кн.14: учеб. пособие для ву зов.-М.: Радиотехника, 2003.- 496 с.

4. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей.- М.:ИПРЖР, 2000. - 416 с.

5. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. - М.: Горячая линия Телеком, 2003. – 94 с.

6. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые сис темы управления. – М.: ИПРЖР, 2002. – 480 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 32.97 Канд. техн. наук, доцент Канушкин С.В., Каменчук В.А., Колегов К.А., канд. техн. наук Князев В.В.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ НА УЧАСТКЕ ПРЕРЫВАНИЯ Динамическое обучение сети Хопфилда выполняется двумя спосо бами: синхронно либо асинхронно. В первом способе все базовые эле менты сети настраиваются одновременно на каждом шаге обучения;

во втором – настраивается один, случайно выбираемый элемент. Сеть на строена, если переходный процесс для заданного входного множества устойчив и сеть находится в состоянии равновесия. При этом достигается локальный минимум энергетической функции (по Хопфилду), выбранной в качестве характеристики желаемой цели обучения сети. Сетью Хопфил да следует называть асинхронную бинарную модель соединения нейронов с пороговыми функциями активации, настраиваемых по "правилу Хебба" [1- 5].

Введение обратных связей порождает проблему устойчивости сети Хопфилда или для дискретных моделей проблему сходимости последова тельности qi (k ) k qi 0,1. Показано, что дискретная сеть Хопфилда устойчива из-за выбора весовых коэффициентов и wi,i 0, wi, j w j, i т.е.

это условие, которому удовлетворяет матрица весовых коэффициентов.

Доказательство этого утверждения происходит при использовании функ ции n n n n E( q ) 0,5 wi, j qi q j rj q j j q j, i 1 j 1 j1 j где j – пороговое значение функции активации j -го нейрона.

Функция E( q ) убывает с каждым асинхронным изменением XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), q j q j ( k 1 ) q j ( k ) выхода активного нейрона на величину E( q ) q j wi, j qi rj j q j ( s j j ).

i j Например, если дискриминантная функция j -го БПЭ s j j, то его бинарный выход q j станет равным 1. Это означает, что q j может быть только положительным (или нулем, если s j j ), а E согласно при веденному соотношению будет отрицательным. Следовательно, энергети ческая функция, т.е. функция Ляпунова для сети Хопфилда, либо умень шается либо остается без изменения, если s j j. Результат будет тот же, если s j j. В этих случаях q j 0 или q j 0 и приращение функции E опять будет либо отрицательным, либо равным нулю. Таким образом, в силу принятой выше энергетической функции (функции Ляпунова) лю бое изменение состояния бинарного элемента уменьшает его "энергию" либо она остается без изменения. Уменьшение "вычислительной энергии" БПЭ и сети в целом означает ее устойчивость при t в результате обу чения. Непрерывная модель сети Хопфилда формально может быть пред ставлена системой нелинейных дифференциальных уравнений 1-го по рядка:

n Ti si wi, j q j rj ( t ), i 1, n;

wi, j w j,i ;

j q j (t ) f ( s j (t )), j 1, n.

Здесь f ( s j ) – сигмоидные функции активации;

Ti – постоянные времени апериодического изменения si ( t ), параметры сети.

Для исследования устойчивости непрерывной модели Хопфилд предложил использовать функцию вида n n n E 0,5 wi, j qi q j ri qi.

i 1 j 1 i При выбранной функции E для системы изменение выходов сети Хопфилда будет решение дифференциальных уравнений:

E n f ( si ) wi, j q j ri ( t ).

Tqi f ( si ) qi j s и f ( si ), монотонно возрастающей при Так как для XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), wi, j w j,i, причем wi, j – положительные и отрицательные значения, в том числе ноль, E qT E / q 0 в силу приведенного ранее дифферен циального уравнения, то устойчивость конкретного положения равнове сия находится из условия положительной определенности функции Е.

Анализ проблемы устойчивого обучения нейронной сети Хопфилда может быть сведен к следующим результатам:

аттракторами нейронной сети Хопфилда при использовании сим метричной матрицы весовых коэффициентов синаптических связей с ну левой диагональю могут быть как устойчивые стационарные точки, так и предельные циклы длины два, для которых qi (k 2) qi (k ) для всех i 1, n;

асинхронная сеть Хопфилда сходится только к устойчивым ста ционарным точкам, если в установившемся режиме при qi ( k 1 ) qi ( k ) приращение "вычислительной энергии" E равно нулю, для всех i ;

– асинхронная сеть Хопфилда сходится к предельному циклу дли ны два, если в установившемся состоянии при qi ( k 2 ) qi ( k ) прира щение "вычислительной энергии" E равно нулю для всех i.

Динамические сети Хопфилда используются как ассоциативная па мять [1-5], так как она способна запоминать, а затем восстанавливать даже при неполной входной информации различные векторы ~ R n. Эта спо r собность обеспечивается устойчивостью достигнутого состояния после настройки сети. Чтобы организовать ассоциативную память, весовые ко эффициенты бинарной сети Хопфилда настраиваются так, чтобы в вер шинах единичного n -мерного гиперкуба образовывались минимумы "вычислительной энергии". Число базовых процессорных элементов в сети должно быть равно n. Вектор выхода обученной сети q R N рас- K сматривается как некоторый хранимый эквивалентный образ. Любой входной вектор ~ R N в классе r R n может быть использован как указа r тель для восстановления вектора q R N.K Таким образом, рекуррентная сеть Хопфилда как ассоциативная память работает в двух режимах: запоминания-хранения и восстановле ния. Объем памяти для устойчивой работы сети с n-бинарными базовыми элементами не превышает N=0,15n, а сеть должна иметь число связей ме XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), жду базовыми элементами, равное 2n [1-5]. Однако существуют и другие аналитические оценки допустимого объема памяти сети Хопфилда. По скольку сеть Хопфилда при обучении минимизирует некоторый функцио нал, то она может быть использована для решения комбинаторных задач оптимизации. Основная проблема при таком использовании сети состоит в формулировании исходной оптимизационной задачи в терминах обуче ния сети.

Литература 7. Галушкин А. И.Теория нейронных сетей. - М.:ИПРЖР, 2000.

- 416 с.

8. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, при нятие решений. — М.: Финансы и статистика, 2004. – 176 с.

9. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их приме нение в системах управления и связи. - М.: Горячая линия -Телеком, 2003. – 94 с.

10. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые систе мы управления. – М.: ИПРЖР, 2002. – 480 с.: ил.

11. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс / Пер. с англ.

Н. Н. Куссуль, А. Ю. Шелестова.— М.: Издательский дом Вильямс, 2008. 1103 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННО ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ И УМЕНЬШЕНИЯ РИСКА ЭКСПЛУАТАЦИИ XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 39.62 Канд. техн. наук, доцент Авксентьев А.А., канд. техн. наук Котяшов Е.В.

Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (г. С.-Петербург) РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ СБЛИЖЕНИЯ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА С ПАССИВНЫМ ОБЪЕКТОМ В УСЛОВИЯХ ДЕЙСТВИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВОЗМУЩЕНИЙ Под результативностью сближения будем понимать вероятность того, что активный космический аппарат (КА) с неподвижно закреплён ной на его корпусе двигательной установкой (ДУ) мягко приблизился к пассивному космическому объекту (КО) на заданное расстояние. При этом расход характеристической скорости и время сближения не превы сили допустимых значений.

Постановка задачи. Рассчитать вероятность сближения КА с КО в условиях действия случайных возмущений и с учётом ошибок измери тельных приборов, обеспечивающих работу алгоритма сближения необ ходимой информацией.

Решение. Условием успешного сближения является совместное на ступление следующих событий: успешного выведения КА на исходную орбиту, исправной работы наземных радиосредств и бортового оборудо вания, а также достижения требуемого расстояния от КА до КО при огра ничениях на расход характеристической скорости и время сближения. С учётом этого вероятность успешного сближения можно определить как вероятность совместного наступления составляющих событий P PСВ РНКУ РБА РVT, (1) PСВ – вероятность успешного выведения КА на исходную орбиту, с где которой начинается сближение;

PНКУ – вероятность исправной работы наземной аппаратуры, слу жащей для передачи на борт космического аппарата параметров движения КО;

PБА – вероятность исправной работы бортовой аппаратуры КА на всём интервале времени её функционирования;

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), PVT – вероятность достижения требуемого расстояния от КА до КО при ограничениях на расход характеристической скорости и время сближения.

Остановимся более подробно на каждой из величин, входящих в уравнение (1).

Если к моменту использования описываемого комплекса про грамм КА уже выведен на исходную орбиту, то PСВ 1. Если же нет, то следует выбрать тип средства выведения (СВ), с помощью которого пла нируется вывести КА. Основными факторами, определяющими выбор СВ, являются: масса выводимой нагрузки, параметры орбиты, имеющиеся типы СВ и стартовых комплексов (СК), а также координаты СК.

После выбора типа СВ следует обратиться к статистике успеш ных и аварийных пусков СВ выбранного типа и рассчитать PСВ как от ношение:

N усп PСВ, (2) N общ где N усп и N общ – число успешных пусков и общее число пусков СВ выбранного типа соответственно.

Для расчётов PНКУ и PБА необходимо обратиться к разработчикам наземной и бортовой аппаратуры. Они должны указать интенсивности отказов нку и ба наземной и бортовой аппаратуры. Вероятности безот казной работы рассчитываются по формулам:

нку tсбл PНКУ e ;

(3) ба ( tпред tсбл ) PБА e, (4) tсбл – время сближения МКА с ОИ;

где t пред – время работы бортовой аппаратуры до начала сближения.

Вероятности (2), (3) и (4) рассчитываются с использованием ре зультатов эксплуатации объектов космической техники. Для расчёта P VT таких результатов нет. В подобных случаях может быть использован ме тод статистических испытаний разработанной модели движения. Опишем такой расчёт и разработанную для его осуществления модель движения более подробно.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Пусть на момент времени t приближённо известны координаты и скорости КА и КО в абсолютной геоцентрической экваториальной систе ме координат (АГЭСК) X а, Yа, Z а, X а, Yа, Z а, X, Y, Z, X, Y, Z. (5) По ним можно рассчитать относительную дальность и относи тельную скорость между КА и КО R ( X X )2 ( Y Y )2 ( Z Z )2 ;

а а а V ( X X )2 ( Y Y )2 ( Z Z )2.

(6) а а а Управлять движением центра масс КА будем так, чтобы при от носительной дальности R модуль скорости сближения V стремился к желаемой величине Vж 2WR Vж кон, (7) Vж кон – конечное значение скорости сближения при R 0 ;

где W – характеристическое ускорение КА при работающей ДУ.

В соответствии с сущностью используемого метода сближения же лаемая скорость должна быть направлена по линии визирования. Тогда проекции Vж на оси АГЭСК составляют Vж x Vж ( X X а ) R, Vж y Vж (Y Yа ) R, Vж z Vж ( Z Z а ) R. (8) Периодически появляется информация об измеренном направлении линии визирования. В модели её источником являются вычисления, вы полненные с использованием "точных" параметров движения КА и КО.

Исходные значения этих параметров задаются исследователем и на каж дом шаге интегрирования рассчитываются аналогично тому, как это дела ется для приближённо известных параметров (5). Таким образом, модель движения предусматривает интегрирование параметров движения четы рёх объектов: двух с приближённо известными и двух с "точными", но неизвестными на борту КА параметрами. Последние проявляются лишь при моделировании работы камеры, расположенной на КА и служащей для наблюдения за КО. Камера используется для расчётов направляющих косинусов линии визирования. При моделировании измерений учитыва ются систематические и случайные составляющие ошибок, которые до бавляются к рассчитанным "точным" значениям направляющих косину XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), сов. С помощью рассчитанных таким образом направляющих косинусов Сx и, С y и и Сz и уточняются координаты КО X X а Сx и R, Y Yа С y и R, Z Z а Сz и R, (9) где R определяется из (6). Если предполагается измерение R, то рас чёт измеренной величины должен проводиться с учётом ошибок измере ний аналогично тому, как это сделано для направляющих косинусов ли нии визирования.

Уточнённые координаты в соответствии с (8) используются для вычислений желаемого вектора относительной скорости Vж ( Vж x, Vж y, Vж z ). С учётом приближённо известной текущей скорости сближения V ( X X а, Y Yа, Z Z а ) рассчитывается необ ходимая добавка Vд Vж V. (10) Вектор Vд определяет желаемую ориентацию двигательной уста новки, неподвижно закреплённой на корпусе КА. Пусть текущее положе ние связанной системы координат Oc X cYc Z c в АГЭСК описывает ся направляющими косинусами cos( O X,OX ) cos( O X,OY ) cos( O X,OZ ) C C C 11 12 cc cc cc C cos( O Y,OX ) cos( O Y,OY ) cos( O Y,OZ ) C C.(11) C cc cc cc 21 22 cos( O Z,OX ) cos( O Z,OY ) cos( O Z,OZ ) C C C 31 32 cc cc cc Oc X c. Тогда его орт Допустим, что вектор тяги направлен по оси С ДУ ( C11,C12,C13 ). Этот вектор желательно как можно быстрее прибли зить по направлению к Vд. Для оптимального быстродействия разворот должен быть экстенсивным, то есть производиться вокруг орта C ДУ Vд, (12) o C ДУ Vд C ДУ Vд – модуль вектора C ДУ V ;

где – символ векторного произведения;

Корпус КА необходимо повернуть на угол XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Vд ), (13) arccos( C ДУ Vд – символ скалярного произведения.

где o приближённо Вращение вокруг оси кратчайшего разворота можно описать следующей системой уравнений:

U, (14) U [ U max,U max ] – управляющее угловое ускорение;

где – угловая скорость разворота.

Если процесс оптимизируется по быстродействию, то гамильтони ан для системы (14) принимает вид:

H 1 1U 2, (15) и 2 – сопряжённые переменные [1, с 855. Гамильтона функция].

где Изменения сопряжённых переменных описываются уравнениями:

H 1 (16).

H 2 Проинтегрируем уравнения (16), и гамильтониан примет следую щий вид:

H ( At B )U C, (17) A, B и C – постоянные величины;

где t [ 0,tk ] – время перехода из начального состояния в конечное по углу и угловой скорости.

Необходимым и достаточным условием оптимальности для линей ной системы (14) является выбор такого управления U, при котором га мильтониан достигает максимально возможного значения. Если At B 0, то максимизирующим является значение U max. Если же At B 0, то U max. Линейная функция At B на любом рассматриваемом интервале меняет свой знак не более одного раза. Поэтому оптимальное по быстро действию управление представляет собой либо одну из констант: U max или U max, либо две константы: U max и U max.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Для обеспечения перехода в конечное положение k 0, k 0 на последнем (или единственном) участке своего постоянства знак управле ния должен быть положительным, чтобы уменьшать модуль отрицатель ной скорости поворота. Для оптимальности по быстродействию управле ние должно быть равно U max. При этом и изменяются в соответст вии с зависимостями:

U max ( t tk ) ;

(18) ( t tk ) U max. (19) Исключив из (18) и (19) скобку со временем, получаем желаемое значение угловой скорости ж 2U max, (20) к которому необходимо приближать текущее значение угловой скорости.

Вектор управляющего углового ускорения рассчитывается из геометриче ских соображений аналогично тому, как это сделано для управляющего линейного ускорения. Разность векторов текущей и желаемой угловой скорости даёт вектор требуемого приращения скорости. Он пересчитыва ется в связанную систему координат, и с учётом возможностей исполни тельных органов определяется средняя угловая скорость на шаге интегри рования. По средней скорости определяется угол поворота на шаге интегрирования. С помощью матрицы (11) определяется средняя угловая скорость (,, ) разворота в АГЭСК. Составляется нормирован x y z ный кватернион ( 0, x, y, z ) :

x sin( 0, 5 ) x 0 cos( 0,5 ) ;

;

2 2 x y z y sin( 0,5 ) z sin( 0,5 ) y z. (21) x 2 y 2 z 2 ;

2 2 x y z Сопряжённый ему кватернион имеет вид: ( 0, x, y, z ).

С помощью составленных кватернионов рассчитываются направления связанных с корпусом КА осей после поворота на угол. Например, новое направление вектора тяги вычисляется следующим образом:

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), C ДУ t vect( C ДУ ), (22) где vect – векторная часть кватерниона [2,с.13];

– символ кватернионного умножения.

Отметим, что в формуле (22) вектор C ДУ путём добавления нуле вой скалярной части преобразован в кватернион.

Так от шага к шагу интегрирования производится численный рас чёт параметров движения КА и КО с учётом информации об измеренном направлении линии визирования. На каждом шаге вычисляется расход характеристической скорости, время сближения и расстояние между КА и КО, рассчитанное с использованием "точных" координат. Если расход скорости или время превышает допустимое значение, то сближение счи тается безуспешным. Если же нет, то расчёт продолжается до того момен та, когда относительное расстояние становится меньшим, чем заданное.

Тогда очередное статистическое испытание считается успешным, и про исходит переход к следующему. Общее число испытаний задаётся иссле дователем. Последняя из входящих в формулу (1) вероятностей определя ется по формуле:

nусп P, (23) VT nобщ n усп – число успешных сближений;

где nобщ – общее число статистических испытаний.

Литература 1. Математическая энциклопедия: в 5 т. –Т.1/ Под общ. ред.

И.М.Виноградова. – М.: Советская энциклопедия, 1977. – 1152 с.

2. Бранец, В.Н. Применение кватернионов в задачах ориентации твёрдого тела / В.Н.Бранец, И.П.Шмыглевский. – М.: Наука, 1973. – 320 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 30.82 Канд. техн. наук, доцент Алатырцев А.А., канд. техн. наук Минько М.В.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (г. Москва) К ВОПРОСУ О ПОКАЗАТЕЛЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ЭКСПЛУАТАЦИИ ИЗДЕЛИЙ ОДНОРАЗОВОГО ПРИМЕНЕНИЯ Под изделиями одноразового применения (ИОП) в статье будем понимать технические устройства, у которых независимо от конструкции и предназначения жизненный цикл после изготовления состоит из двух основных частей: в первой части изменение технического состояния ИОП в результате непосредственного воздействия персонала возможно, во вто рой части (применение) возможность непосредственного воздействия персонала на ИОП, направленного на сохранение его работоспособности, исключается. В качестве примеров таких объектов можно привести сле дующие [3]: различные боеприпасы, пиротехнические средства, автоном ные необслуживаемые аппараты различного назначения и т.п.

Первая часть жизненного цикла ИОП состоит из трёх этапов [1]:

хранения, транспортирования и подготовки к применению. Содержание этих этапов, их продолжительность и способ чередования могут быть раз ными, что, однако, не меняет их сущности. Так, например, хранение ИОП (стационарное или полевое) может чередоваться с его транспортировани ем различными видами транспорта;

подготовка к применению может осуществляться непосредственно перед применением или заблаговремен но, рассчитывая на неопределённо длительный этап хранения в зависимо сти от условий обстановки, и т. д.

Основными особенностями этой части жизненного цикла ИОП не зависимо от содержания и последовательности перечисленных этапов являются:

- случайный момент времени поступления команды на применение ИОП (tk);

- разнообразие условий обстановки в течение всего времени суще ствования ИОП до начала его применения при случайной продолжитель ности определённой комбинации этих условий.

Всю совокупность действий персонала (личного состава), направ ленных на изменение технического состояния ИОП на всех перечислен ных этапах его жизненного цикла, будем называть эксплуатацией ИОП.

Эксплуатация ИОП должна обеспечивать достижение следующих основ ных целей [1]:

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), - поддержание требуемой в соответствии с обстановкой техниче ской готовности ИОП к применению по назначению;

- обеспечение исправности и готовности ИОП к применению в мо мент поступления соответствующей команды;

- окончательная подготовка ИОП к немедленному применению.

Организационную систему, предназначенную для эксплуатации ИОП, будем называть системой эксплуатации (СЭ) ИОП. Эта система представляет собой целенаправленно функционирующую совокупность взаимосвязанных элементов, обеспечивающих достижение всех целей эксплуатации ИОП. Элементами СЭ ИОП помимо самих ИОП в общем случае будут являться [1]:

- объекты [3]: здания, сооружения (наземные, подземные, специ альные, площадки и др.);

- органы управления [4]: собирательное наименование командова ния, штабов, отделов (служб) и других постоянных (штатных) и временно создаваемых (нештатных) органов, предназначенных для выполнения функций по руководству частями и подразделениями в различных звеньях;

- средства: эксплуатационное оборудование, транспортные средст ва, документация, средства автоматизированного управления и связи;

- специальные воинские части, формирования и подразделения, эксплуатирующие ИОП;

- алгоритмы (установленный порядок действий персонала (личного состава) при проведении эксплуатационных мероприятий: хранение, пере возки, техническое обслуживание, окончательная подготовка ИОП к при менению по назначению, работы с повреждёнными ИОП и др.).

Элементный состав каждой конкретной СЭ ИОП зависит от пред назначения, особенностей конструкции и количества эксплуатируемых ИОП, от условий обстановки и экономических факторов. Система экс плуатации ИОП может быть как автономной, так и являться частью сис темы эксплуатации большего масштаба или СЭ другого ИОП, составной частью которого является первое изделие [2]. В настоящее время сущест вуют многочисленные СЭ ИОП (в том числе и военного назначения), ко торые достаточно длительное время функционируют и обеспечивают ре шение сформулированных ранее основных задач эксплуатации ИОП.

Вместе с тем это не означает, что все такие системы оптимальны, как в смысле качества решения задач эксплуатации, так и в смысле размера не обходимых затрат, в сложных условиях обстановки и в условиях постоян но совершенствующейся конструкции ИОП и их носителей. Недостатки имеющихся СЭ ИОП военного назначения, приводящие к снижению эф фективности эксплуатации ИОП, обычно сводятся к минимуму за счет жестко регламентированной организации эксплуатационных мероприя тий. При этом, однако, недостаточно решаются многие проблемы, связан XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ные с возможными потерями элементов СЭ ИОП в результате внешних воздействий, с возможными непредсказуемыми изменениями обстановки, а также с возможным рассредоточением и перемещением, как эксплуати руемых изделий, так и других отдельных элементов СЭ.

Любая созданная или создаваемая человеком система (в том числе и СЭ ИОП) характеризуется целью, структурой и эффективностью. Ука занные главные и возможные другие характеристики системы тесно взаи мосвязаны.

Цели СЭ ИОП определены ранее и в данном случае не нуждаются в комментариях. Эффективность характеризует уровень достижения систе мой главных целей, для которых она предназначена. Вместе с тем эффек тивность, будучи связанной со всеми характеристиками системы, кроме основного требования (достижения главной цели), должна учитывать все ее особенности, включая степень выполнения системой ряда дополни тельных, частных требований [2]. Так, например, дополнительными, но весьма существенными требованиями к СЭ ИОП военного назначения могут быть:

- наличие порядка действий проведения эксплуатационных меро приятий, который обеспечит необходимый уровень достижения трёх пе речисленных ранее целей эксплуатации ИОП не только в ходе подготовки к ведению военных действий, но и в ходе их ведения (обусловлен специ фикой конструкции объектов эксплуатации и входит в систему совокуп ностью соответствующих алгоритмов);

- максимальная надёжность и устойчивость системы к возможным внешним воздействиям;

- эффективное управление эксплуатацией ИОП на всех этапах под готовки и ведения военных действий;

- размещение на местности элементов системы, обеспечивающее выполнение существующих требований при наименьших затратах и поте рях, которые могут снизить эффективность системы в целом.

Необходимость в реальной обстановке выполнять ряд дополни тельных требований к системе неизбежно отражается на её структуре и, как правило, приводит к дополнительным затратам. Это обстоятельство оказывает влияние и на степень достижения системой основной цели, при этом существенно усложняется проблема оптимизации системы.

Структура системы в общем случае отражает её элементный состав и связи между элементами (внутренние и внешние), которые определяют ся исходя из функций системы и её целей. Структура является морфоло гическим описанием системы, раскрывающим её внутреннее устройство с определённой точки зрения.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Для анализа СЭ ИОП с точки зрения возможности выполнения ею перечисленных требований представим исследуемую систему эксплуата ции в виде четырёх структур. Эти структуры могут быть следующие:

- времення;

- функциональная;

- организационная;

- пространственная.

Каждая из этих структур состоит из элементов и связей, входящих в состав СЭ. При этом роль того или иного элемента в решении основных и дополнительных задач может быть различной в зависимости от рас сматриваемой структуры и условий обстановки (заблаговременной и не посредственной подготовки к ведению военных действий, ведения воен ных действий). То же самое относится и к связям между элементами сис темы и способам их реализации. Поэтому в показателе эффективности конкретной СЭ ИОП должны быть учтены результаты анализа всех на званных структур системы [2].

Известно [1], что в качестве показателей эффективности эксплуа тации каждого из N эксплуатируемых в системе ИОП используются:

- вероятность его исправного состояния Рi(tk) в момент tk (поступ ления команды на применение);

- коэффициент технической готовности Кi(t) (где i = 1, 2,…, N) в произвольный момент t (в частном случае t = tk). Величина этих показате лей наиболее полно выражает эффективность эксплуатации ИОП в систе ме независимо от того, в каком периоде (заблаговременная или непосред ственная подготовка к ведению военных действий, ведение военных дей ствий) находится момент t. Вместе с тем Рi(tk) и Кi(t), будучи показателя ми эффективности эксплуатации каждого i-го ИОП в системе эксплуата ции, не отражают эффективность системы в целом, в которой в соответст вии с её масштабом эксплуатируются N изделий. Поэтому логично и це лесообразно интегральным показателем эффективности системы эксплуа тации N изделий Pc(t) принять долю от общего количества N эксплуати руемых в данной системе ИОП тех n(t), у которых оба показателя эффек тивности Рj(tk) и Кj(t) (где j = 1, 2,…, n(t)) находятся в установленных (требуемых) пределах Pc(t)= n(t)/N. (1) Очевидно соответствие этого показателя вероятности того, что дан ная система эксплуатации обеспечивает достижение главной цели и выпол нение ряда дополнительных требований. Соответственно величина Qc(t) есть вероятность того, что в данной системе эксплуатации в момент t име ются [N - n(t)] ИОП, у которых хотя бы один из двух указанных выше пока зателей эффективности не соответствует установленным требованиям XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Qc(t)=1-Pc(t). (2) Критериями оптимизации СЭ ИОП в данном случае являются Pc(t)max или Qc(t)min. Отбор из N ИОП, эксплуатируемых в системе, тех n(t), которые следует считать удовлетворяющими установленным тре бованиям, возможен лишь после анализа эксплуатации ИОП во всех пере численных выше структурах и расчёта показателей Рi(tk) и Кi(t) для каж дой из них. При этом выбор момента tk должен производиться с учётом меняющейся обстановки.

Описанный подход к оценке эффективности СЭ ИОП реализован применительно к одной из существующих СЭ ИОП. При этом получены все необходимые аналитические зависимости и разработан алгоритм их использования для расчёта Pc(t).

В результате была выявлена роль различных факторов (особенно стей обстановки, структур системы и параметров её элементов, прини маемых руководством решений, и др.) в величине предлагаемого показа теля эффективности СЭ ИОП. Это позволило выработать конкретные предложения по повышению эффективности исследованной системы.

Подобные исследования возможны и в других действующих систе мах эксплуатации ИОП. Более того, может быть поставлена и решена важная задача оптимизации системы эксплуатации изделий одноразового применения для широкого диапазона условий обстановки.

Литература 1. Алатырцев А. А., Минько М.В., Романов М.А. Организация экс плуатации специального вооружения: учеб. пособие. - М.: ВА РВСН им.

Петра Великого, 2011. - 403 с.

2. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория больших систем управле ния: учеб. пособие. - СПб.: СПбГТУ, 2001. - 512 с.

3. Чуев Ю.В. и др. Основы исследования операций в военной тех нике / Под общ. ред. Ю.В. Чуева. - М.: Сов. радио, 1965. - 592 с.

4. Тактика частей и соединений специального обеспечения: учеб ник / В.А. Корепанов, В.Ф. Леонтьев, В.Ф. Сиволоб и др. / Под общ. ред.

В.Ф. Сиволоба. - М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2007. - 370 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 68.52.8 Канд. техн. наук, профессор Афонин В.П., Козазоев С.С.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) ПОКАЗАТЕЛИ БЕЗОШИБОЧНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ МОБИЛЬНЫХ СВТС Показатели безошибочности управления движением мобильных СВТС должны учитывать обстоятельства, в которых оператор осуществ ляет наблюдение за этим процессом и предпринимает действия для изме нения функционирования технических средств с целью достижения тре буемого эффекта от их применения.

Различные возможности человека-оператора в подобных процессах исследуются достаточно длительный период времени.

В современных условиях эти исследования явились основой форми рования инженерной психологии, в которой рассматривается наряду с про чими свойствами возможность безошибочного управления техническими средствами. Однако в настоящее время количество аналитических выра жений для вероятности безошибочного управления движением мобильных СВТС весьма ограничено.

Для расчета рассматриваемых показателей предлагается исполь зовать следующий подход.

Изучение условий безопасного движения агрегатов СВТС позволило получить выражение для безопасного расстояния между следующими друг за другом машинами (агрегатами) СВТС [1]:

L l торм l расст l R lдоп, (1) где L безопасное расстояние между машинами (агрегатами) СВТС;

l торм тормозной путь машины (агрегата) СВТС;

l расст величина пути, проходимого машиной (агрегатом) СВТС за время реакции водителя;

l R расстояние от глаза водителя до передней точки своей машины (агрегата) СВТС;

l доп допустимое расстояние между машинами (агрегатами ) СВТС после внезапной остановки первой машины (агрегата) колонны СВТС.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), По аналогии с выражением (1) для управления любыми процессами справедлива формула:

t доп t изм. t ро t огр., (2) где t доп допустимая быстротечность процесса, при которой возможно осуществление управления;

t изм. время, необходимое для осуществления изменения функциони рования оборудования в соответствии с управляющим воздействием опе ратора;

t ро время реакции оператора;

t огр. время дополнительных ограничений, обеспечивающих продол жение функционирования или требования безопасности.

Если быстротечность процессов такова, что опасные ситуации (от клонения) могут появляться за оперативное время, которое меньше t изм. t ро, то, очевидно, оператор не в состоянии управлять таким процессом. Для такого процесса вероятность безошибочного управления движением мобильных СВТС P1 0.

Если быстротечность процессов такова, что опасные ситуации (от клонения) могут появляться за оперативное время, большее времени, то вероятность безошибочного управления будет тем больше, чем больше отношение, обращаясь в единицу при больших значениях этого отношения. Этому требованию отвечает зависимость вида [2]:

Pt. 1 e t., (3) где параметр потока восстановления;

t восст. время восстановления объекта;

при этом для функ ции P t. аргументом является отношение для 1.

Поэтому в первом приближении в качестве аналитической модели такой зависимости можно принять формулу:

;

(4) P 1 1 e, где P вероятность безошибочного управления, зависящая от бы стротечности процессов, которыми необходимо управлять;

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), время появления нежелательных отклонений в управляемом процессе;

минимальное время, необходимое для управления;

t. t 1 эмпирический коэффициент, определяющий связь между мини мальным и допустимым t временем управления.

Характер этой зависимости представлен на рисунке 1.

Из него следует, что если процесс быстро изменяемый, то вероят ность безошибочного управления мала;

при замедлении управляемого процесса эта вероятность повышается.

Рисунок 1 - Зависимость вероятности безошибочного управления от относительной быстротечности управляемого процесса и процесса управления Другим фактором, влияющим на безошибочность управления, явля ется усталость оператора.

В работе [1] приведена экспериментальная зависимость вероятности безаварийной работы водителя машины (агрегата) СВТС от продолжи тельности работы обслуживающего персонала t (рисунок 2). Из рисунка 2 следует, что и этот фактор имеет существенное значение.

Пунктирной кривой показана аппроксимация этой эмпирической за висимости формулой:

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), t 2.

P2 t 1 e t t. ;

(5) 0 t t..

Эта зависимость хорошо соответствует эмпирическим данным.

Выражение (5) можно принять для определения зависимости вероят ности безошибочного управления техническими средствами от продолжи тельности работы.

Рисунок 2 - Зависимость вероятности безошибочного управления от продолжительности работы обслуживающего персонала t, где t кр. – критическая продолжительность работы;

2 – эмпирический коэффициент влияния усталости На основании изложенного выше общая вероятность безошибочного управления Pобщ. может быть представлена выражением:

Pобщ. P P2 t. (6) Литература 1. Бена Э., Госковец И., Штикар И. Психология и физиология води телей. - М.:Транспорт, 1998.

2. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.:Физматгиз, 1962.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 68.52.8 Канд. техн. наук, профессор Афонин В.П.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОЖИДАНИЯ УРОВНЯ И ДОЗЫ РАДИАЦИИ НА СЛЕДЕ РАДИОАКТИВНОГО ОБЛАКА И В СТОРОНЕ ОТ НЕГО С УЧЕТОМ СЛУЧАЙНОГО ВЕТРА Точность прогноза радиационной обстановки (РО) в различных точках позиционных районов (ПР) с ПГРК существенно зависит от азиму та среднего ветра A.

Достаточно часто азимут среднего ветра рассматривается как неслу чайная величина, однако это не всегда оправдано, так как даже располагая исходными данными о величине A, необходимо учитывать, что он нахо дится с определенной степенью точности, которую можно охарактеризо вать величиной среднеквадратического отклонения (СКО) A.

С увеличением времени с момента получения прогноза, а также с увеличением расстояния от точки зондирования атмосферы до точки про гноза величина A возрастает. Все это может привести к большим ошиб кам в прогнозе РО в ПР с ПГРК.

В этом случае можно использовать вероятностную модель прогно за, основанную на методе Монте-Карло.

Метод Монте-Карло позволяет без каких-либо существенных огра ничений получать в точках прогноза в ПР с ПГРК не только числовые характеристики уровня или дозы радиации, но и законы их распределе ния. Вместе с тем данный метод требует достаточных затрат машинного времени при значительном числе точек прогноза в ПР с ПГРК.

Предлагаемая вероятностная модель прогноза РО в отдельных точ ках ПР с ПГРК отличается тем, что она не требует проведения статисти ческого моделирования и позволяет аналитически определять математи ческое ожидание уровня или дозы радиации с учетом закона распределе ния азимута среднего ветра A.

Известно, что уровень радиации в стороне от оси следа радиоак тивного облака определяется по выражению 1 :

y 2 P z P z 0 e, р/ч, (1) где P z 0 - уровень радиации на оси следа радиоактивного облака в XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), точке, расположенной от центра (эпицентра) ядерного взрыва (ЯВ) на расстоянии x, р/ч;

y - удаление точки прогноза от оси следа, км;

2 f q,,, x - коэффициент, зависящий соответственно от мощности ядерного заряда, скорости и градиента среднего разворота вет ра, а также удаления точки прогноза по оси следа радиоактивного облака от центра (эпицентра) ЯВ.

Если рассматривать азимут среднего ветра A как случайную вели чину, то можно записать ( рисунок 1) y z a км, (2) где z - случайная величина, характеризующая положение оси следа в направлении, перпендикулярном к оси следа, км;

a - удаление точки прогноза от оси следа при неслучайном A, км.

Рисунок 1 - Учет случайности положения оси следа радиоактивного облака Считается, что отклонение азимута среднего ветра A имеет нор мальное распределение с параметрами – математическим ожиданием и СКО соответственно M A 0 и A, которые могут быть известны не посредственно перед прогнозом либо в результате проведенных ранее наблюдений за данным районом.

Боковое отклонение оси следа за счет случайного разброса азимута A определяется выражением (см.рисунок 1):

z x. (3) Математическое ожидание, дисперсия и СКО случайной величины XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), z определяется соответственно выражениями:

mz M x A xM A 0 ;

D z DxA x 2 DA ;

(4) z x.

Из 2 известно, что если случайная величина, связанная с другой случайной величиной через неслучайную, имеет нормальное распределе ние, то и другая случайная величина распределена также по нормальному закону.

На основании этого можно записать z m z 2 z 1 2 x 2 z f z. (5) e e 2 z 2 x Математическое ожидание функции z a P z P z 0 e 2, (6) у которой аргумент « y » определяется по нормальному закону распреде ления, будет иметь вид M P P z 0 f z dz z z a 2 2 1 2x 2 P z 0 e dz. (7) e 2 x В результате решения выражения (7) получают окончательно a. 2 x 2 M P P z 0 (8) e 2 2 x Из формулы (8) следует, что при рассмотрении азимута среднего ветра A величиной неслучайной, т.е. при A 0, формула (8) превраща ется в исходную формулу (1).

Аналогично получается вывод выражения для математического ожидания дозы радиации на следе радиоактивного облака и в стороне от него;

в результате получают XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), a.

2 x 2 M D D z 0 (9) e 2 2 x На рисунке 2,а,б,в, представлен характер изменения относительной величины математического ожидания уровня радиации M P M P P z 0 в зависимости от удаления точки прогноза от оси следа. При этом величина M P рассчитана как для 0 (с учетом формулы 1), так и для 8,12 (с учетом формулы 8) при x, равном 10, 50 и 100 км.

в) Рисунок 2 - Изменение относительной величины математического ожидания уровня радиации в зависимости от удаления точки прогноза от оси следа при расстояниях по оси следа: а) - 10 км;

б) - 50 км;

в) - 100 км XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Примечание.1.В формуле (8) A используется в радианной мере.

2.Величина A получена из следующих соображений (см.рисунок 3).

Рисунок 3 - Обоснование величины СКО азимута среднего ветра 0, 0 для вероятности P 13,35 13, Из работы 1 следует, что 40 0 ;

при 26,7 0 и этом 13, t 0,9 (на основании 1 );

то P 13,350 13,350 13, 1,644 и 8,120 0,142.

гда t Из рисунка 2,а,б,в, следует, что за счет учета случайного положе ния оси следа математическое ожидание уровня радиации на оси следа уменьшается, а в стороне от оси следа может увеличиваться по сравнению с неслучайным положением оси следа. Это наиболее заметно при значи тельных расстояниях между центром (эпицентром) ЯВ и точкой прогноза (см. рисунок 2,в).

Литература 1. Боевые свойства ядерного оружия. - Т.2.- М.:МО СССР, 1980.

2. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.:Физматгиз, 1964.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 35.11 Канд. техн. наук, профессор Белов Г.П., Лобанова Л.Ю., Якимова И.А.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) КЛАССИФИКАЦИЯ И СВОЙСТВА НАНОМАТЕРИАЛОВ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ 19 апреля 2007 года на совещании в Курчатовском центре президент РФ В.В. Путин заявил: «развитие нанотехнологий - это направление, на которое государство не будет жалеть никаких средств, нанотехнология все более востребована в промышленности, медицине, транспорте, в аэрокос мическом комплексе и телекоммуникациях». Очевидно, что специалисты ведущих конструкторских бюро машиностроительного и оборонно промышленного комплексов обречены активно использовать достижения нанотехнологий при модернизации и разработке конкурентноспособной продукции.

Наука о наноструктурных материалах и связанные с ней нанотехно логии предлагают принципиально новые методы формирования материалов и изделий из них. Наряду с компьютерно-информационными технологиями и биотехнологиями нанотехнологии являются фундаментом научно технической революции в XXI веке. Нанопроект по своей значимости и масштабам сравним с атомным или космическим, которые дали развитие сотням новейших технологий.

Потенциальные применения нанотехнологий включают широкий спектр от теплозащитных покрытий лопаток газовых турбин до износо стойких деталей вращения. Развитие этих технологий коснется таких круп ных и важных отраслей, как аэрокосмическая промышленность, производ ство реактивных двигателей и автомобильная промышленность [1].

Нанопроект опирается на два фундаментальных понятия как нанома териалы и нанотехнология.

Наноматериалы – материалы, содержащие структурные элементы, геометрические размеры которых хотя бы в одном измерении не превыша ют 100 нм и обладают качественно новыми свойствами, функциональными и эксплуатационными характеристиками.

Нанотехнология – совокупность методов и приемов, обеспечиваю щих возможность контролируемым образом создавать и модифицировать XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), объекты, включающие компоненты с размерами 100 нм, имеющие прин ципиально новые качества и позволяющие осуществить их интеграцию в полноценно функционирующие системы большого масштаба с заданными параметрами. В соответствии с приведенной выше терминологией, нанома териалы можно разделить на четыре основные категории (рисунок 1).

Рисунок 1 - Классификация наноматериалов Первая категория включает материалы в виде твердых тел, размеры которых в одном, двух или трех пространственных координатах не превы шают 100 нм. К таким материалам можно отнести наноразмерные частицы (нанопорошки), нанопроволоки и нановолокна, очень тонкие пленки (тол щина 100 нм), нанотрубки и т.п. Такие материалы могут содержать от од ного структурного элемента или кристаллита (для частиц порошка) до не скольких их слоев (для пленки). В связи с этим первую категорию можно классифицировать как наноматериалы с малым числом структурных эле ментов или наноматериалы в виде наноизделий.

Вторая категория включает материалы в виде малоразмерных изде лий с характеризующим размером в примерном диапазоне 1мк … 1мм.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), Обычно это проволоки, ленты, фольги. Такие материалы содержат значи тельное число структурных элементов и их можно классифицировать как наноматериалы с большим числом структурных элементов (кристаллитов) или наноматериалы в виде микроизделий.

Третья категория представляет собой массивные (или иначе объем ные) наноматериалы с размерами изделий из них в макродиапазоне (более нескольких мм). Таких материалы состоят из очень большого числа нано размерных элементов (кристаллитов) и фактически являются поликристал лическими материалами с размером зерна 1…100 нм. В свою очередь, тре тью категорию наноматериалов можно разделить на два класса.

К четвертой категории относятся композиционные материалы, со держащие в своем составе компоненты из наноматериалов. При этом в ка честве компонентов могут выступать наноматериалы, отнесенные к первой категории (композиты с наночастицами и/или нановолокнами, изделия с измененным ионной имплантацией поверхностным слоем или тонкой плен кой) и второй категории (например, композиты, упрочненные волокнами и/или частицами с наноструктурой, материалы с модифицированным нано структурным поверхностным слоем). Можно выделить также композици онные материалы со сложным использованием нанокомпонентов [2].

Под нанокристаллическими (наноструктурными, нанофазными, на нокомпозитными) материалами (НМ) принято понимать такие материалы, у которых размер отдельных кристаллитов или фаз, составляющих их струк турную основу, не превышает 100 нм хотя бы в одном измерении. Этот предел достаточно условен и продиктован скорее соображениями удобства.

Но вместе с тем простые оценки показывают, что, начиная с этих размеров, доля приграничных областей с разупорядоченной структурой становится все заметнее. С другой стороны, верхний предел значений должен соизме ряться с характерным размером для того или иного рассматриваемого фи зического явления. Вполне понятно, что предельное значения для разных физических свойств и различных металлов, твердых растворов и соедине ний будут неодинаковыми. Отсюда и условность обозначенного выше зна чения 100 нм.

Свойства таких наноматериалов в значительной степени определя ются характером распределения, формой и химическим составом кристал литов (наноразмерных элементов), из которых они состоят [2]. По форме кристаллитов наноматериалы можно разделить на слоистые (пластинча тые), волокнистые (столбчатые) и равноосные [4]. Толщина слоя, диаметр волокна и размер зерна при этом принимают значения 100 нм. Исходя из особенностей химического состава кристаллитов и их границ, обычно вы деляют четыре группы наноматериалов.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), К первой относятся такие материалы, у которых химический состав кристаллитов и границ раздела одинаковы. Их называют также однофазными.

Ко второй группе относят материалы, у которых состав кристаллитов различается, но границы являются идентичными по своему химическому составу.

Третья группа включает наноматериалы у которых как кристаллиты, так и границы имеют различный химический состав.

Четвертую группу представляют наноматериалы, в которых нано размерные выделения (частицы, волокна, слои) распределены в матрице, имеющей другой химический состав. К этой группе относятся, в частности, дисперсно-упрочненные материалы.

Технологические методы получения наноматериалов Можно выделить четыре основных технологических метода получе ния НМ: порошковая технология, интенсивная пластическая деформация, контролируемая кристаллизация из аморфного состояния и пленочная тех нология (таблица 1).

Таблица 1 – Основные методы получения НМ [4] Группа Основные варианты Объект Метод Глейтера (газофазное осаждение и компактирование).

Обычное прессование и спекание.

Элементы, Электрозарядное спекание.

Порошковая Горячая обработка давлением (горячее сплавы, технология прессование, ковка, экструзия и др.). соединения Высокие статические и динамические давления при обычных и высоких тем пературах Интенсивная Равноканальное угловое прессование.

Металлы и пластическая Деформация кручением при высоких славы деформация давлениях. Фазовый наклеп Контролируемая Аморфные кристаллизация Обычные и высокие давления из аморфного вещества состояния Химическое осаждение из газовой фазы (СVD). Элементы, Пленочная Физическое осаждение из газовой фазы сплавы, со технология (PVD).

единения Электроосаждение.

Золь-гель технология Практические приложения получаемых в настоящее время НМ спо собны обеспечить создание перспективных конструкционных материалов XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), и прорыв в области машиностроения по следующим направлениям:

1) создание высокопрочных материалов на основе керамических композитов для деталей двигателей (до 1200…16000 C);

2) получение сверхпрочных материалов, в том числе композицион ных с титановой и железной матрицей;

3) создание сверхлегких материалов на основе алюминия, титана, магния;

4) разработка материалов с повышенной коррозионной стойкостью для конструкций летательных аппаратов и автомобилей;

5) создание термостойких полимеров и композитов, выдерживаю щих температуру в 200…4000С.

Так, например, у наноструктурных покрытий с размером зерен ме нее 100 нм происходит резкое улучшение физических характеристик. На норазмерные кристаллические зерна не только обладают высокой терми ческой стабильностью, но и эффективно тормозят движение дислокаций, что придает покрытиям сверхвысокую прочность и в некоторых случаях сверхвысокую ударную вязкость. Важное преимущество таких покрытий связано с уменьшением остаточных напряжений, что впервые позволило создать значительно более толстые покрытия, чем у покрытий из обычных материалов.

Потенциальные возможности наноструктурных покрытий позво ляют резко повысить качество термостойких покрытий лопаток газовых турбин и износостойкость деталей вращения. Прибыль от внедрения на нотехнологий может составить несколько миллиардов рублей в год. Раз витие данной технологии, несомненно, коснется таких крупных и важных отраслей, как аэрокосмическая промышленность и автомобильная про мышленность [5].

Литература 1. Алымов М.И., Колмаков А.Г. Нанотехнологии и наноматериалы:

история, перспективы развития, терминология и классификация. Технология материалов // - 2007. - №1. – С.49-55.

2. Атяшева А.С., Малыгин Ф.К., Авдонин А.В., Стариков Н.Е.

Классификация, маркировка и области применения материалов и покры тий в производстве и ремонте РАВ. - Тула: Изд-во ТВАИУ,1996. – 102 с.

3. Головин Ю.И. Ведение в нанотехнологию. – М: Машинострое ние, 2003. – 112 с.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 868 Канд. техн. наук, доцент Беляев Ю.Г., канд. техн. наук Солодовников А. В., Лужецкий С.В.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) ПОДТВЕРЖДЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ МАРШЕВОЙ КОМБИНИРОВАННОЙ ВОЗДУШНО – РАКЕТНОЙ СИЛОВОЙ УСТАНОВКИ НА МОДЕЛИ Огневыми испытаниями модели подтверждена концепция создания комбинированного воздушно-ракетного двигателя, работающего на ком понентах топлива - атмосферный воздух + кислород + керосин.

Проведённая авторами статьи научно-исследовательская работа [1 2] за период с 2008 по 2011 годы в Серпуховском военном институте ра кетных войск (СВИ РВ), ныне филиал Военной академии Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, позволила заключить, что одним из возможных вариантов комбинированного воздушно ракетного двигателя (КВРД) является синтез двух силовых установок:

пульсирующего воздушно-реактивного двигателя - для полёта ВКС в пре делах атмосферы и жидкостного ракетного двигателя - для полёта лета тельного аппарата (ЛА) в безвоздушном пространстве. В результате ис следования специалистами СВИ РВ был спроектирован, изготовлен и ис пытан модельный КВРД, представленный на рисунке 1, основу конструк ции которого составляет пульсирующая камера сгорания (ПКС) и универ сальный комбинированный насадок (УКН) [2].

Модельная ПКС (термодинамический цикл V = const) оборудована механическим мембранным (материал – полихлорвинил) клапаном, распо ложенным перпендикулярно к оси камеры сгорания, и резонансной трубой, которая обеспечивает пульсирующий режим горения топливной смеси.

Модельный универсальный комбинированный насадок в своей компоновке совмещает эжекторный увеличитель реактивной тяги - ЭУРТ (для воздушного режима работы) и камеру сгорания с соплом, работаю щей по термодинамическому цикл р = const, (для ракетного полёта ВКС).

В результате поисковых исследований [2] были сформулированы следующие задачи огневых испытаний (ОИ) модели КВРД:

- приобретение практического опыта работы на агрегате, который реализует различные термодинамические циклы;

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), - получение экспериментальных данных по функционированию модели на воздушном и ракетном режимах;

- создание научно-технического задела для будущих разработок полноразмерных силовых установок нового поколения.

Для решения вышеуказанных задач была изготовлена эксперимен тальная демонстрационная модель КВРД, представленная на рисунке 1, и проведено два вида ОИ:

1. На воздушном режиме (топливо - атмосферный воздух + керосин);

2. На ракетном режиме (топливо - газообразный кислород + керо син).

Модель ПКС представляет собой трубу переменного сечения с впу скным клапаном, установленным перпендикулярно оси камеры, в соот ветствии с рисунком 2. Воздух всасывается через мембрану вследствие возникающего в камере сгорания перепада давления в конце фазы выхло па. При каждом заполнении камеры воздухом в неё подаётся горючее для образования топливной смеси заданного состава. Сжатие рабочего тела осуществляется вследствие сгорания топлива.

Рисунок 1 - Модельный КВРД Расположение впускного клапана перпендикулярно к оси камеры сгорания исключает контакт горячего газа с мембранной и, соответственно, повышается надёжность и ресурс всего агрегата [1]. С целью уменьшения габаритных размеров модельной двигательной установки резонансная тру ба пульсирующей камеры сгорания была изогнута под углом 180 градусов.

Эффективную работу модели КВРД обеспечивает установленный XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), универсальный комбинированный насадок, представленный на рисунке 2, который совмещает в своей компоновке ЭУРТ и прямоточную ракетную камеру сгорания с соплом.

УКН в режиме ЭУРТ, работающий в пульсирующем потоке газа, теоретически может (в зависимости от своих относительных размеров) уве личивать тягу в 1,5…2 раза. Одновременно ЭУРТ на воздушном режиме работы позволяет исключить эффект «провала» тяги (из-за возникновения зон пониженного давления между импульсами при пульсирующем горе нии) за счёт эжекции атмосферного воздуха из окружающей среды.

УКН, работающий на ракетном режиме, используется как прямо точная ракетная камера сгорания с соплом (термодинамический цикл р = const), где сжигается газообразный кислород и керосин. При этом газооб разный кислород беспрепятственно проходит через ПКС, резонансную трубу и попадает в камеру УКН, а керосин впрыскивается непосредствен но в зону горения в соответствии с рисунком 3.

В первом виде ОИ модель работала на воздушном режиме. Запуск модели осуществлялся при помощи сжатого воздуха, поступающего из ресивера компрессора. Керосин подавался из бака под действием избы точного давления, вырабатываемого моделью. Модель КВРД на воздуш ном режиме запускалась без замечаний. Частота пульсации давления в ПКС во всех испытаниях составляла 80 Гц.

Рисунок 2 - Схема работы модели КВРД на воздушном режиме с УКН, который используется как ЭУРТ После осуществления запуска модели КВРД и выхода на режим подача сжатого воздуха из компрессора прекращалась, зажигание отклю чалось. Двигатель работал в автомодельном режиме, при котором воспла менение топливно-воздушной смеси осуществлялось за счет акустическо го воздействия ударных волн. Дожигание газового потока в ЭУРТ не осуществлялось.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), В результате проведённых экспериментальных исследований моде ли КВРД [2] на воздушном режиме были получены параметры, представ ленные в таблице 1.

Таблица 1 - Параметры модели КВРД на воздушном режиме № Наименование параметров, размерность Значение 1 Тяга, Н 2, 2 Расход горючего, кг/с 0, 3 Расход воздуха в ПКС, кг/с 0, 4 Расход воздуха в УКН, кг/с 0, 5 Температура в ПКС, К 6 Температура газов в ЭУРТ, К 7 Количество включений 8 Продолжительность работы, с Во втором виде ОИ модель исследовалась на ракетном режиме, где УКН работал как прямоточная камера сгорания (р = const) с соплом (рису нок 3).

Рисунок 3 - Схема работы модели КВРД на ракетном режиме (р = const) с УКН, который используется как камера сгорания с соплом Особенностью схемы испытания является то, что переход от воз душного режима работы к ракетному осуществлялся через останов двига теля. При этом впускной воздушный клапан ПКС перекрывался заглуш кой и поток атмосферного воздуха заменялся газообразным кислородом.

Керосин поступал из бака. Из-за особенности схемы поддержание опти мального соотношения компонентов топлива в зоне горения УКН на ра кетном режиме осуществлялось расходом кислорода. Расход керосина постоянный. При этом конструктивные элементы ПКС и резонансная тру ба использовались как удлинительный газовод, по которому движется газообразный кислород.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), В результате успешно проведённых экспериментальных исследо ваний [2] на ракетном режиме были получены параметры модели, приве денные в таблице 2.

Таблица 2 - Параметры модели КВРД на ракетном режиме № Наименование параметров, размерность Значение 1 Тяга, Н 4, 2 Расход горючего, кг/с 0, 3 Расход окислителя, кг/с 0, 4 Температура в КС, К 5 Количество включений 6 Продолжительность работы, с Так же экспериментальные исследования позволили получить дроссельные характеристики модели КВРД на воздушном и ракетном ре жимах, распределение тепловых потоков по длине модельной ПКС и ре зонансной трубе, а также другие технические параметры.

Заключение В результате проведенного исследования модели комбинированно го воздушно-ракетного двигателя получены следующие результаты:

1. Разработанная концепция маршевого комбинированного воз душно-ракетного двигателя реализована на практике в виде действующей модели. Испытание модели КВРД продемонстрировали высокую её рабо тоспособность, простоту конструкции и эксплуатации на всех задаваемых режимах.

2. Согласно программе испытаний на воздушном режиме установ ка проработала непрерывно 6000 с, а на ракетном режиме - 200 с.

3. Проведённые экспериментальные исследования подтвердили возможность создания полноразмерного маршевого комбинированного воздушно-ракетного двигателя, предназначенного для работы как в атмо сфере, так и в безвоздушном пространстве.

Литература 1. Солодовников А.В. Исследование пульсирующих камер сгорания и их применение в аэрокосмической технике / А.В.Солодовников, Е.Н.Вышегородцев, В.В. Голубятник // Вестник СГАУ. - № 3(19) - Ч. 2. Самара, 2009. - С. 335.

2. Солодовников А.В. Аппарат пульсирующего горения – основа комбинированного пульсирующего воздушно-ракетного двигателя / А.В.

Солодовников, Е.Н.Вышегородцев, В.В. Голубятник // - М.: ЦВНИ МО РФ, 2009.

XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), ББК 868 Канд. техн. наук, доцент Беляев Ю.Г., канд. техн. наук Солодовников А. В., Лужецкий С.В.

Военная академия РВСН имени Петра Великого (филиал в г. Серпухове Московской области) СХЕМА МАРШЕВОЙ КОМБИНИРОВАННОЙ ВОЗДУШНО–РАКЕТНОЙ СИЛОВОЙ УСТАНОВКИ С ПУЛЬСИРУЮЩЕЙ КАМЕРОЙ СГОРАНИЯ В статье представлены материалы по разработке конструктивной схемы маршевого комбинированного воздушно-ракетного двигателя, ра ботающего на компонентах топлива - воздух + жидкий кислород + керо син. Двигатель работает как в атмосфере, так и в безвоздушном простран стве и предназначен для перспективного воздушно-космического самоле та горизонтального взлета и посадки.

В современную эпоху мир вступил в особую эру своего развития – космическую. При этом возникла необходимость создания воздушно космического самолета (ВКС), который сможет подниматься на низкую околоземную орбиту, маневрировать и спускаться из космоса в атмосферу.

Одновременно привлекательной идеей является полет ВКС по по логим баллистическим траекториям. Такой летательный аппарат (ЛА), взлетев и достигнув границ космоса, будет способен за 2 часа достигать любой точки планеты с последующим возвратом на аэродром старта (ри сунок 1). В качестве двигателя для ВКС необходима принципиально новая силовая установка.

Таким образом, возникла необходимость решения научно технической проблемы по созданию комбинированного воздушно ракетного двигателя (КВРД), работающего как в атмосфере, так и в без воздушном пространстве.

На современном этапе решение этой задачи является ключевой в тех нологии создания многоразового ВКС горизонтального взлета и посадки.

Актуальность темы определена необходимостью и потребностью создания комбинированного двигателя с воздушным контуром для перспек тивного ВКС с целью опережающего развития современных Вооруженных Сил РФ, а также отсутствием успешных отечественных исследований в об ласти комбинаций воздушно-реактивных и ракетных двигателей.

Проведённая авторами статьи научно-исследовательская работа [1 XXХII Всероссийская НТК, филиал ВА РВСН (г. Серпухов), 2] за период с 2008 по 2011 годы в Серпуховском военном институте ра кетных войск (СВИ РВ), ныне филиал Военной академии Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, позволила заключить, что одним из возможных вариантов КВРД является синтез двух силовых установок: пульсирующего воздушно-реактивного двигателя, оборудо ванного эжектором, - для полёта ВКС в пределах атмосферы и жидкост ного ракетного двигателя - для полёта летательного аппарата в безвоз душном пространстве, в соответствии с рисунком 1.

Рисунок 1 - Траектория полета перспективного баллистического ЛА, ос нащенного комбинированным воздушно-ракетным двигателем, где 1 – полет ЛА в атмосфере, работает воздушно-реактивный двигатель;

2 – траектория ЛА с включенным ЖРД;

3 – движение самолета по инерции В результате исследования [1 - 2] специалистами СВИ РВ был спроектирован маршевый КВРД, основу конструкции которого составляет пульсирующая камера сгорания (ПКС) и универсальный комбинирован ный насадок (УКН) [2].



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.