Метод определения критических характеристик самолета на основе риск-анализа и верификации проектных данных

Авторы

Коноплева В. М.^*, Скворцов Е. Б.^**

Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского (ЦАГИ), ул. Жуковского, 1, Жуковский, Московская область, 140180, Россия

*e-mail: viktoriya.konopleva@tsagi.ru
**e-mail: skvortsov-tsagi@yandex.ru

Аннотация

Предложен метод определения критических характеристик, позволяющий выделить ключевые технологии в проекте самолета для их последующей разработки. Метод основан на риск-анализе и верификации целевых характеристик объекта проектирования. Это позволяет оценить вероятность выполнения требований технического задания, ее чувствительность к локальным характеристикам элементов объекта и соответствующим технологиям их производства. Применение метода показано на примере проекта регионального самолета. Численная реализация выполнена с помощью пакета MATLAB & Simulink.

Ключевые слова:

риск-анализ, верификация, концептуальный проект, критические характеристики, ключевые технологии

Библиографический список

1. Руководство к своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK®). –6-е изд. – Project Management Institute, Inc., Pennsylvania, USA, 2018. – 756 c.

2. Department of Defense Risk, Issue, and Opportunity Management Guide for Defense Acquisition Programs. – Deputy Assistant Secretary of Defense for Systems Engineering, Washington, D.C., 2017. - 96 p.

3. Васин С.С., Коноплева В.М., Скворцов Е.Б. и др. Согласование научных разработок в концептуальном проектировании транспортного самолета: метод и его приложение // Управление научными исследованиями и разработками: роль науки в достижении национальных целей: Сб. науч. тр. V научно-практической кон ференции (04 декабря 2019; ИПУ РАН). – М.: Изд-во «Перо», 2020. С. 140–151.

4. Балык В.М., Калуцкий Н.С. Статистический синтез устойчивых проектных решений при проектировании летательного аппарата в условиях многофакторной неопределённости // Вестник Московского авиационного института. 2008. Т. 15. № 1. С. 29–36.

5. Маленков А.А. Выбор проектных решений при проектировании системы беспилотных летательных аппаратов в условиях многоцелевой неопределенности // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25. № 2. С. 7–15.

6. Денисов В.Е., Исаев В.К., Рябов А.М., Шкадов Л.И. Статистическая оценка характеристик проектируемого самолета с помощью метода Монте-Карло // Ученые записки ЦАГИ. 1973. Т. IV. № 2. С. 137–142.

7. Gatian K.N. A quantitative, model-driven approach to technology selection and development through epistemic uncertainty reduction. PhD Thesis. Atlanta, Georgia Institute of Technology. 2015. 423 p.

8. Largent M.C. A Probablistic Risk Management Based Process for Planning and Management of Technology Development. PhD Thesis. Atlanta, Georgia Institute of Technology, 2003. ИПУ 

9. ГОСТ Р 58771-2019 Менеджмент риска. Технологии оценки риска. – М.: Стандартинформ, 2020. – 90 с.

10. IEC 310110 Risk management - Risk assessment techniques. Geneva, Switzerland, 19 p.

11. Международный стандарт ИСО/МЭК 31000 Менеджмент риска. Руководство. - 2-е изд. – Женева, 2018. - 18 с.

12. Лонер Л.Р., Уилкинсон Г.П. (ред.) Устойчивые статистические методы оценки данных. Сборник статей / Пер. с англ. Ю.И. Малахова; под. ред. Н.Г. Волкова – М.: Машиностроение, 1984. – 231 с.

13. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. – М.: Наука – 1981 – 206 с.

14. Ferson S. RAMAS Risk Calc 4.0 Software: Risk Assessment with Uncertain Numbers. - CRC Press, 2002. - 240 p.

15. Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики. – М.: Высшая школа, 1971. – 329 с.

16. Hanss M., Willner K. On using fuzzy arithmetic to solve problems with uncertain model parameters. - Institute A of Mechanics, University of Stuttgart, 1996. – 246 p.

17. Шокин Ю.И. Интервальный анализ. – Новосибирск: Наука, 1981. – 112 с.

18. Скибицкий Н.В. Интервальные методы в задачах построения моделей объектов и процессов управления: Дисс.... д-ра техн. наук. – М.: МЭИ, 2005. – 310 с.

19. Солонин И.С. Математическая статистика в технологии машиностроения. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1972. – 216 с.

20. Порядок принятия управленческих решений на основе оценки рисков NASA. ФГУП НТЦ Оборонного комплекса «КОМПАС» №1–315/16, 2016.

21. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Наука, 1985. – 640 с.

22. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. – М.: Наука, 1971. – 471 с.

23. ГОСТ Р ЕН 9100-2011 Система менеджмента качества организаций авиационной, космической и оборонных отраслей промышленности. – М.: Стандартинформ, 2019. – 31 с.