Анализ технического облика энергетических систем методами математической статистики

Авиационная и ракетно-космическая техника

Тепловые, электроракетные двигатели и энергоустановки летательных аппаратов

2019. Т. 26. № 4. С. 156-165.

DOI: 10.34759/vst-2019-4-156-165

Авторы

Марчуков Е. Ю. 1*, Вовк М. Ю. 2**, Кулалаев В. В. 2***

1. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия
2. Опытно-конструкторское бюро им. А. Люльки – филиал ОДК-Уфимского моторостроительного производственного объединения, ОКБ им. А. Люльки, ул. Касаткина, 13, Москва, 129301, Россия

*e-mail: kaf205@mail.ru
**e-mail: mvovk@yandex.ru
***e-mail: kulalayev.viktor@gmail.com

Аннотация

Рассмотрена энергетическая система (ЭС) в общем виде, как механическая машина преобразования входной энергии в полезную работу. Представлены методологические основы прогноза основных показателей техничес­кого облика ЭС методами математической статистики. Показано, что для любых ЭС возможна разработка уни­версального специального статистического критерия, который объединяет в себе все эксплуатационные параметры в виде многопараметрической неразрывной функции и может быть назван критерием технического прогноза. Приведен алгоритм составления и расчёта специального критерия в общем виде. Для демонстрации правомер­ности введения специального критерия дается пример расчёта прогноза технического облика ЭС в общем виде.

Ключевые слова

технический облик, специальный статистический критерий, статистический прогноз, математическая модель, многопараметрическая функция, экстремальная задача оптимизации

Библиографический список

  1. Морфологический анализ, https://mylektsii.ru/7-124821.html
  2. Киров А.В. Основные аспекты определения облика системы управления полным жизненным циклом изделия // Фундаментальные исследования. 2016. № 9-1. С. 31-34.
  3. Фокин Д.Б., Селиванов О.Д., Эзрохи Ю.А. Исследо­вания по формированию оптимального облика тур­бопрямоточного двигателя в составе силовой уста­новки высокоскоростного самолёта // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25. № 3. С. 82-96.
  4. Емельянцев Г.И., Моисеев Э.С., Солнцев А.Н. Совре­менные требования и облик навигационного ком­плекса для боевых надводных кораблей начала XXI века // Навигация и гидрография. 1995. № 1. С. 37– 42.
  5. Востриков О.В. Обоснование облика навигацион­ной системы ударного беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2011. № 48. URL: http://trudymai.ru/eng/published.php?ID=26757
  6. Анисимов К.С., Кажан Е.В., Курсаков И.А., Лисен­ков А.В., Подаруев В.Ю., Савельев А.А. Разработка облика самолета с использованием высокоточных методов вычислительной аэродинамики и оптими­зации // Вестник Московского авиационного ин­ститута. 2019. Т. 26. № 2. С. 7-19.
  7. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические методы автоматизированного проектирования. – М.: Выс­шая школа, 1989. – 184 с.
  8. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоре­тические основы САПР. – М.: Энергоатомиздат, 1987. – 400 с.
  9. Козлов А.Е. Экспортный потенциал авиастроитель­ного предприятия: тенденции развития и прогноз­ное моделирование (на примере Арсеньевской авиационной компании «Прогресс» им. Н.И. Са- зыкина) // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25. № 1. С. 243-255.
  10. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений // Знание. Сер. «Мате­матика, кибернетика». 1985. – 32 с.
  11. Подиновский В.В., Ногин ВД. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. – М.: Наука, 1982. – 256 с.
  12. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. – М.: Наука, 1982. – 286 с.
  13. Скибин В.А., Солонин В.И. (ред.). Иностранные авиационные двигатели: справочник ЦИАМ. – М.: Авиамир, 2005. – 592 с.
  14. Бакулев В.И., Голубев В.А., Крылов Б.А. и др. Тео­рия, расчёт и проектирование авиационных двига­телей и энергетических установок: Учебник. – 3-е изд. – М.: МАИ – САТУРН, 2003. – 688 с.
  15. Кулалаев А.В., Кулалаев В.В. Введение критерия оптимальных конструкторских решений при созда­нии энергетических систем // Вчеш записки Тав- ршського нацюнального ушверситету !м. В.1. Вер­надского. Сер!я «Техшчш науки». 2018. Т. 29(68). № 3. Ч. 1. С. 28-34.
  16. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статисти­ка. Для инженеров и научных работников. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.
  17. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика: Пер. с нем. Л.Н. Большева / Под ред. Н.В. Смир­нова. – М.: Изд-во иностранной литературы, 1960. – 436 с.
  18. Уайлд ДДж. Методы поиска экстремума: Пер. с англ. А.Н. Кабалевского, Е.П. Маслова, В.Д. Спи­ридонова / Под ред. А.А. Фельдбаума. – М.: На­ука, 1967. – 268 с.
  19. Метод градиентного спуска, http://www.computerra.ru/offline/2001/415/13052/Метод_градиентного_спуска
  20. Мальцев А.И. Основы линейной алгебры. – М.: Го- стехиздат, 1956. – 340 с.
  21. Buehler R.J., Shah B.V., Kempthorne O. Some properties of steepest ascent and related procedures for finding optimum conditions. – Jowa State University Statistical Laboratory. Technical rept. no. 1 on Contract Nonr- 530(05). 1961, pp. 8 – 10, 18.
  22. Zellnick H.E., Sondak N.E., Davis R.S. Gradient search optimization // Chemical Engineering Progress. 1962. No. 58(8), pp. 35 – 41.
  23. Blum J.R. Approximation methods which converge with probability one // The Annals of Mathematical Statistics. 1954. Vol. 2. No. 2, pp. 382-386.
  24. Гриняев С.В. Нечеткая логика в системах управле­ния // Компьютерра. 2001. URL: http://www.computerra.ru/offline/2001/415/13052/


mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2019