Выбор проектных решений при проектировании системы беспилотных летательных аппаратов в условиях многоцелевой неопределенности

Авторы

Маленков А. А.

Центральный научно-исследовательский институт машиностроения, ЦНИИмаш, ул. Пионерская, 4, Королев, Московская область, 141070, Россия

e-mail: malenkov.anton@mail.ru

Аннотация

Рассматривается задача выбора проектных решений при проектировании системы беспилотных летательных аппаратов в условиях неопределенности, объясняющейся воздействием неконтролируемых факторов как природного, так и искусственного происхождения. Под устойчивостью проектных решений в работе понимается совокупность таких проектных параметров, при которых вероятность выполнения системой целевой задачи не ниже заданной при всех значениях неконтролируемых факторов, связанных с целью. Вводится критерий устойчивости проектного решения по отношению к действующим неконтролируемым факторам в условиях большого числа функциональных ограничений. В качестве такого критерия в работе используется критерий регулярности, записанный относительно констант Липшица, характеризующих степень устойчивости критериальных оценок по отношению к вариациям факторов неопределенности. Такая постановка задачи позволяет избежать субъективизма, который сопутствует применению информационных гипотез, введению законов распределения неконтролируемых факторов, выбору сверток неконтролируемых факторов.

Ключевые слова

многофакторная неопределенность, статистическая выборка, константа Липшица, критерий регулярности, устойчивое проектное решение

Библиографический список

1. Тарасов Е.В., Балык В.М. Методы проектирования летательных аппаратов: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2008. – 322 с.

2. Пиявский С.А., Брусов В.С., Хвилон Е.А. Оптимизация параметров многоцелевых летательных аппаратов. – М.: Машиностроение, 1974. – 168 с.

3. Молодцов Д.А. Устойчивость и регуляризация принципов оптимальности // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1980. Т. 20. № 5. С. 1117–1129.

4. Северцев Н.А., Балык В.М., Маленков А.А. Выбор проектных решений системы беспилотных летательных аппаратов, устойчивой к многофакторной неопределенности // Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 10. С. 12–16.

5. Балык В.М., Маленков А.А., Петровский В.С., Станченко А.С. Построение многоцелевой системы крылатых ракет в условиях многофакторной неопреденности // Инженерный журнал: наука и инновации. 2017. № 10(70). С. 4.

6. Орлянская И.В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации // Электронный журнал «Исследовано в России». 2002. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/189.pdf

7. Кошур В.Д. Адаптивный алгоритм глобальной оптимизации на основе взвешенного усреднения координат и нечетко-нейронных сетей // Электронный журнал «Нейроинформатика». 2006. Т. 1. № 2. С. 106 –123. URL: https://www.niisi.ru/iont/ni/Journal/N2/

8. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2013. – 384 с.

9. Балык В.М. Костомаров Д.П, Кукулин В.М., Шишаев К.А. Самоорганизационный подход к построению вариаеционного базиса // Математическое моделирование. 2002. Т. 14. № 10. С. 43–58.

10. Гусейнов А.Б., Трусов В.Н. Проектирование крылатых ракет с ТРД. – М.: Изд-во МАИ, 2003.  – 87 с.

11. Балык В.М. Статистический синтез проектных решений при разработке сложных систем. – М.: Изд-во МАИ, 2011. – 278 с.

12. Freeman Jacob A., Roy Christopher J. Global optimization under uncertainty and uncertainty quantification applied to tractor-trailer base flaps // Journal of Verification, Validation and Uncertainty Quantification. 2016. Vol. 1. No. 2, 16 p. DOI: 10.1115/1.4033289

13. Тищенко А.А. Комплексный подход к анализу эффективности и безопасности сложных систем // Фундаментальные проблемы системной безопасности: Сборник трудов V Международной научной конференции. Елец: Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина, 2014. С. 307–313.

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

15. Балык В.М., Веденков К.В., Кулакова Р.Д. Методы структурно-параметрического синтеза многоцелевых систем летательных аппаратов с многомерным внешним неоднородным целевым множеством // Вестник Московского авиационного института. 2014. Т. 21. № 4. С. 49–59.

16. Шарый С.П. Курс вычислительных методов: Учебное пособие. Новосибирск: Институт вычислительных технологий СО РАН, 2012. – 316 с.

17. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 с.

18. Балашов М.В. Максимизации функции с непрерывным по Липшицу градиентом // Фундаментальная и прикладная математика. 2013. Т. 18. № 5. С. 17–25.

19. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптации информационных систем. – М.: Советское радио, 1977. – 432 с.

20. Хомяков П.М. Системный анализ: экспресс-курс лекций / Под. ред. В.П. Прохорова. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008. – 216 с.

Скачать статью