Отзыв на автореферат 10 (785788)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

УТВЕРЖДАЮ Генераль ный конструктор л — Антей» П.А. Созинов ОТЗЫВ на автореферат диссертационной работы Тюменцева Юрия Владимировича на тему «Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем», представленной к защите на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (авиационная и ракетно-космическая техника)» позволит создавать адаптивные и интеллектуальные системы управления поведением автономных роботизированных БПЛА, предназначенных для эффективного решения сложных целевых задач и успешно действующих в условиях неопределенности как одиночно, так и в составе группировки (например, полетов «роя» БПЛА).

Еще одно важное следствие применения средств адаптивного и интеллектуального управления поведением БПЛА состоит в том, что появляется возможность резко повысить выживаемость ЛА при серьезных повреждениях его конструкции и отказах бортового оборудования. При реализации перечисленных выше функций как в процессе создания, так и при последующей эксплуатации ЛА различных видов значительное место занимают анализ поведения динамических систем, синтез алгоритмов управления для них, а также идентификация их неизвестных или неточно известных характеристик. Критически важная роль при решении задач этого класса принадлежит математическим и компьютерным моделям динамических систем.

Данное обстоятельство обусловливает актуальность исследований, представленных в рассматриваемой диссертационной работе, целью которых::-является создание .-с'Р /.-~ 1 Одна из наиболее насущных проблем авиационной и ракетно-космической техники заключается в создании высокоавтоматизированных и роботизированных летательных аппаратов, как пилотируемых, так и беспилотных. Наиболее остро эта проблема стоит для роботизированных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), обладающих высокой степенью автономности при решении ими различных целевых задач в условиях многочисленных и разнообразных неопределенностей.

Решение данной проблемы можно обеспечить путем наделения системы управления поведением БПЛА развитыми механизмами, позволяющими им приспосабливаться (адаптироваться) к существенно меняющейся ситуации. Реализация этих механизмов аппарата математического и компьютерного моделирования управляемых динамических систем, обладающих свойством адаптивности. Традиционным инструментом для моделирования динамических систем являются дифференциальные уравнения, которые, в сочетании с соответствующими численными методами широко используются при решении задач синтеза и анализа управляемого движения ЛА различных классов. Для моделей такого типа, однако, нет возможности наделения их свойством адаптивности. В то же время, таким свойством обладают модели, основанные на использовании искусственных нейронных сетей.

Однако и эти модели не удовлетворяют в полной мере указанным выше условиям в силу того, что они интерпретируют моделируемую систему как объект типа «черный ящик», а получаемая модель, имеющая эмпирический характер, формируется на основе только экспериментальных данных о поведении системы, что существенно ограничивает доступный уровень сложности моделируемых систем. В связи с этим, в качестве предмета исследования в диссертационной работе выбран новый класс математических и компьютерных моделей гибридного типа (называемых в диссертации полуэмпирическими моделями), основанных, помимо экспериментальных данных также и на имеющихся теоретических знаниях об объекте моделирования. Эти модели, относящиеся к классу «серый ящик», зарекомендовали себя как высокоэффективное средство решения задач анализа поведения, синтеза управления и идентификации характеристик ЛА, что подтверждается в диссертации результатами обширной серии вычислительных экспериментов.

В процессе реализации целей исследования был получен целый ряд новых научных результатов, относящихся к следующим трем основным областям: 1) развитие нейросетевых технологий на основе концепции порождающей системы с унифицированным структурным представлением нейросетевых моделей; 2) формирование нового класса гибридных математических моделей, позволяющих для динамических систем объединить достоинства таких моделей, как дифференциальные уравнения и динамические нейронные сети традиционного типа, а также избавиться от их недостатков; 3) формирование нового подхода к идентификации характеристик управляемых динамических систем на основе использования полуэмпирических нейросетевых моделей, при котором отпадает необходимость в линеаризации искомых характеристик. Теоретическая значимость этих результатов и диссертационной работы в целом заключается в том, что предложенный класс нейросетевых моделей динамических систем, а также соответствующие методы синтеза и параметрической настройки таких моделей открывают новые возможности для решения задач управления поведением сложных технических систем в условиях неопределенности.

Практическая значимость рассматриваемой работы обусловлена важностью полученных результатов для решения проблемы роботизация ЛА, ориентированной на существенное повышение их эффективности при решении сложных целевых задач, а также выживаемости в неблагоприятных условиях. Эти результаты могут быть использованы разработчиками перспективных ЛА при формировании алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления их поведением, а также анализа их поведения и решения задач идентификации характеристик.

В качестве замечания по автореферату следует указать на слишком сжатое изложение процесса получения полуэмпирической нейросетевой модели управляемой динамической системы из ее исходной теоретической модели в виде обыкновенных дифференциальных уравнений, что не позволяет понять специфику данного процесса, а также возможности варьирования его элементов в ситуациях работы со сложными объектами моделирования, когда стандартных элементов становится недостаточно. Данное замечание не снижает общей высокой оценки рассматриваемой диссертации. Представленный автореферат позволяет сделать вывод о том, что диссертационная работа удовлетворяет требованиям ВАК РФ, а ее автор, Тюменцев Юрий Владимирович, заслуживает присуждения ему ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01 <сСистемный анализ, управление и обработка информации (авиационная и ракетно-космическая техника)».

Начальник управления инновационного развития АО «Концерн ВКО «Алмаз — Антей» кандидат технических наук Игорь Алексеевич Росляков Акционерное общество «Концерн воздушно-космическ ой обороны «Алмаз — Антей» Адрес: Российская Федерация, 121471, г. Москва, ул. Верейская, д. 41 Тел.: (495) 276-29-75 доб. 2б-95 Е-ша11:шпоч®а1шау-ап1еухи .

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов диссертации