Сведения о результатах защиты (785798), страница 5

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

Текст из файла (страница 5)

Новизна полученных результатов заключается в том, что в диссертационной работе Ю.В. Тюменцева крупная научно-техническая проблема, состоящая в формировании подхода к математическому и компьютерному моделированию адаптивных динамических систем, решена с привлечением методов и средств нейросетевых технологий. При решении данной проблемы сделан существенный вклад в три научно-технические области. Во-первых, это вклад в область нейросетевых технологий, являющихся эффективным инструментом изучения нелинейных динамических систем, как неуправляемых, так и управляемых. Этот вклад выразился в том, что введено представление нейронной сети как порождающей системы, позволяющей унифицировать математическое представление нейронных сетей, как статических (без обратных связей), так и динамических (с обратными связями), что, в свою очередь, дает возможность автоматизировать трудоемкий процесс формирования НС- моделей под заданный комплекс требований к ним.

Во-вторых, это вклад в математическое моделирование динамических систем. А именно, в рамках порождающего подхода к формированию нейронных сетей введен и развит новый класс математических моделей динамических систем (полуэмпирические нейросетевые модели), представляющих собой модели гибридного типа, эффективно объединяющие теоретические знания об объекте моделирования и экспериментальные данные о его поведении. Этот класс моделей позволил объединить положительные и компенсировать отрицательные черты традиционных математических моделей, а именно, моделей движения динамических систем в виде дифференциальных уравнений и традиционных нейросетевых моделей типа «черный ящик». Данный класс моделей ~они относятся к типу «серый ящик») позволяет получать точные и быстродействующие модели ДС, обладающие свойством адаптивности, что представляется весьма важным при использовании таких моделей в составе систем управления ЛА, особенно в ситуациях, когда у объекта управления изменились динамические свойства и требуется восстановить адекватность модели объекту моделирования.

В-третьих, это вклад в идентификацию характеристик динамических систем. А именно, средствами полуэмпирического нейросетевого моделирования решена задача идентификации характеристик динамических систем, в частности АДХ ЛА. В отличие от подхода, доминирующего в практике решения задач идентификации АДХ, основанного на линеаризованном представлении аэродинамических сил и моментов, в диссертации предложен и реализован подход, при котором коэффициенты сил и моментов восстанавливаются на основе экспериментальных данных о поведении ЛА как нелинейные функции многих переменных во всей области определения этих переменных.

Такого рода восстановление, осуществляемое в процессе формирования полуэмпирической модели, дает возможность определять АДХ с высокой точностью. Из полученного функционального представления АДХ при необходимости могут быть получены значения производных аэродинамических сил и моментов по различным параметрам полета, являющиеся результатом решения задачи идентификации при традиционном подходе. Аналогичным образом можно решать задачи идентификации не только для АДХ, но и для других характеристик динамических систем.

Значение полученных соискателем результатов исследования для теории и практики состоит в том, что предложенный в диссертации класс нейросетевых моделей динамических систем, а также методы синтеза и параметрической настройки таких моделей открывают новые возможности для решения задач управления поведением сложных технических систем, включая их высокоавтоматизированные и роботизированные варианты, в условиях неопределенности.

Роботизация ЛА, осуществляемая на этой основе, позволяет существенно повысить их эффективность при решении сложных целевых задач, а также выживаемость в неблагоприятных условиях. Полученные 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. Результаты диссертационной работы были использованы в деятельности Федерального государственного унитарного предприятия «Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е.

Жуковского» (ФГУП «ЦАГИ») при выполнении НИР в рамках научно-технических программ, связанных с обеспечением безопасности полета летательных аппаратов (НИР «Задел», 23 «Безопасность ХХ1 век», «Безопасность 2011», «Рубикон»), выполнявшихся в 2009 — 2015 гг.

в интересах разработки изделий КЮ и МС-21, а также при выполнении ОКР «Шарнир» для синтеза законов управления и стабилизации движения моделей самолетов при их испытаниях в аэродинамических трубах и идентификации характеристик по результатам экспериментов. Материалы, полученные при выполнении диссертационной работы, внедрены в учебный процесс МАИ. Изданы два учебных пособия по тематике нейросетевого моделирования (2012 г.), подготовлены и в течение ряда лет читаются курсы лекций: «Оптимальные и адаптивные системы управления ЛА» (с 2008 г.

по н.в.), «Компьютерные и информационные технологии в динамике полета» (с 2006 г. по н.в.) — кафедра 106 «Динамика и управление летательных аппаратов» факультета «Авиационная техника»; спецкурс «Нейроинформатика» (с 2011 г. по н.в.) — кафедра 806 «Вычислительная математика и программирование» факультета «Прикладная математика и физика». По результатам выполнения диссертационной работы получено 5 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ (по одному в 2011 и 2012 гг., три в 2015 г.). Результаты использования диссертационной работы подтверждаются соответствующими документами, которые имеются в деле.

Рекомендации по практическому использованию результатов работы. Полученные результаты могут быть рекомендованы для использования в ГосНИИ ГА, ЛИИ, МНПК Авионика, МИЭА, ГосНИИ АС, а также в других организациях, занимающихся разработкой систем управления движением ЛА, а также определением АДХ ЛА по результатам летных испытаний. Необходимо шире внедрять в учебный процесс для студентов авиационных специальностей НС-моделирование ДС, в том числе модели и методы, полученные в диссертации, как эффективный инструмент анализа, синтеза и идентификации систем.

Оценка достоверности результатов исследования. Научные результаты получены в диссертации с привлечением методов системного анализа,математи- 24 ческого и компьютерного моделирования, вычислительной математики и нейросетевого моделирования. Эти методы, корректно используемые в диссертации, адекватны решаемой проблеме, что позволяет говорить об обоснованности полученных результатов. Достоверность этих результатов подтверждается данными обширного цикла вычислительных экспериментов, а также сопоставлением их с имеющимися данными физических экспериментов.

Диссертация целостно охватывает основные вопросы рассматриваемой научно-технической задачи. Изложение полученных результатов логически связано. Использованная методологическая база соответствует современным воззрениям на процессы решения задач анализа, синтеза и идентификации технических систем.

Диссертационная работа решает актуальную научно-техническую задачу наделения свойством адаптивности системы управления ЛА за счет обеспечения оперативной изменчивости закона управления движением ЛА и модели летательного аппарата как объекта управления, что позволяет существенно повысить безопасность полета, а также выживаемость ЛА при летных происшествиях. Изложенные в диссертационной работе результаты являются новыми научно обоснованными техническими решениями, имеющими существенное значение для развития авиационной техники страны в части повышения эффективности использования и безопасности полетов летательных аппаратов за счет повышения точности моделирования движения ЛА, обеспечения оперативной корректировки моделей движения ЛА непосредственно в ходе его полета, а также обеспечения отказоустойчивости управления с помощью механизмов адаптации.

В диссертационной работе отсутствуют недостоверные сведения об опубликованных соискателем ученой степени работах, в которых изложены основные научные результаты, представленные в диссертации. На заседании 22 декабря 201б г. диссертационный совет пришел к выводу о том, что диссертация представляет собой законченную научно-квалификационную работу, которая соответствует критериям, установленным Положением о присуждении ученых степеней, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 24 сентября 2013 года № 842, и принял реше- Председатель диссертационного совета Д 212.125.12, д.т.н., профессор Малышев В.В. Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.125.12, к.т.н.

Старков А.В. 2б ние присудить Тюменцеву Юрию Владимировичу ученую степень доктора технических наук. При проведении тайного голосования диссертационный совет в количестве 20 человек, из них 7 докторов наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации 1авиационная и ракетно-космическая техника)», участвовавших в заседании, из 27 человек, входящих в состав совета, проголосовали: за — 20, против — О, недействительных бюллетеней О. .

Характеристики

Список файлов диссертации