Нгуен Тхань Лонг1

1 Научно-исследовательский институт ракетной техники (г. Ханой, Вьетнам)

1 nguyenthanhlong_676@yahoo.com

Постановка проблемы. Нейросетевое моделирование проектных решений разработки беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в условиях действия неконтролируемых факторов требует решения задачи выбора рациональных (оптимальных) проектных решений (параметров) БПЛА методами нечеткой логики. Решение задачи выбора оптимальных проектных параметров БПЛА методом нечеткой логики реализуется с помощью нейросетевой оптимизации проектных решений в терминах нечеткой логики и является эффективным инструментом при разработке современных БПЛА.

Цель. Разработать нейросетевой подход к выбору проектных решений (параметров) БПЛА, функционирующего в условиях действия факторов неопределенности (неконтролируемых) для повышения эффективности выполнения целевых задач.

Результаты. Показано, что полученные представления о задачах оптимального проектирования БПЛА в условиях многофакторной неопределенности в нейросетевой постановке, выбора рациональных (оптимальных) проектных решений (параметров) методами нечеткой логики, а также нейро-нечеткой оптимизации проектных параметров БПЛА являются нейро-нечетким подходом к выбору проектных решений при разработке БПЛА. Отмечено, что разработанный подход является основой для развития метода формирования проектных решений БПЛА, устойчивых к многофакторной неопределенности.

Практическая значимость. Предложенный подход позволяет решить в дальнейшем такие задачи, как формирования принятия проектных решений (параметров) в терминах нечеткой логики и нечеткого вывода, разработки математической модели БПЛА для формирования статистических выборок необходимых для обучения искусственных нейронных сетей и др.

Нгуен Тхань Лонг Нейро-нечеткий подход к выбору проектных решений при разработке беспилотного летательного аппарата // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 1. С. 45-53. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202401-05

1. Петушков А.М., Самохвалов О.А. Методический подход к повышению эффективности мониторинга зон чрезвычайных ситуаций большой площади группой автономных беспилотных летательных аппаратов // Наукоемкие технологии. 2022. Т. 23. № 1. С. 35–41. DOI 10.18127/j19998465-202201-05.
2. Поздышев В.Ю., Тимошенко А.В., Разиньков С.Н., Разинькова О.Э. Оценки угловых координат и местоположения источников радиоизлучения с применением фазовых пеленгаторов на беспилотных летательных аппаратах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2020. Т. 18. № 4. С. 58–67. DOI 10.18127/j20700814-202004-07.
3. Шайдулин З.Ф., Теслевич С.Ф., Богдановский С.В., Симонов А.Н. Пространственно-поляризационная обработка радиосигналов при пеленговании источников радиоизлучения с беспилотного летательного аппарата // Электромагнитные волны и электронные системы. 2022. Т. 27. № 3. С. 4–9.
4. Балык В.М. Статистический синтез проектных решений при разработке сложных систем. М.: МАИ. 2011. 280 с.
5. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир. 1992. 184 с.
6. Васильев А.Н., Тархов Д.А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: СПбГПУ. 2009. 528 с.
7. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы: Справочник. М.: Радиотехника. 2014. 349 с.
8. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. М.: ИПРЖР. 2000. 415 с.
9. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. М.: ИПРЖР. 2002. 480 с.
10. Балык В.М., Веденков К.В., Кулакова Р.Д. Статистический синтез многоцелевой системы летательных аппаратов оптимального типажа // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2014. № 5. С. 11–18.
11. Балык В.М., Ильичев А.В., Сорокин В.А. Методы принятия проектных решений на основе моделей эффективности двухсредного летательного аппарата: Учебное пособие. М.: МАИ. 2015. 220 с.
12. Пиявский С.А., Брусов B.C., Хвилон Е.А. Оптимизация параметров многоцелевых летательных аппаратов. М.: Машиностроение. 1974. 168 с.
13. Тарасов Е.В. Алгоритмы оптимального проектирования летательных аппаратов. М.: Машиностроение. 1970. 364 с.
14. Цеверов Д.Н. Проектирование беспилотных летательных аппаратов. М.: Машиностроение. 1978. 264 с.
15. Тарасов Е.В., Балык В.М. Методы проектирования летательных аппаратов: Учебник. М.: МАИ. 2006. 96 с.
16. Брусов B.C., Баранов С.К. Оптимальное проектирование летательных аппаратов. Многоцелевой подход. М.: Машиностроение. 1989. 230 с.
17. Матвеев Ю.А., Ламзин В.В. Метод выбора проектных параметров модификаций космических аппаратов дистанционного зондирования Земли при наличии ограничений // Вестник Московского авиационного института. 2008. Т. 15. № 1. С. 12.
18. Нгуен К.Т., Ву А.Х., Ягодкина Т.В. Задача совмещенного управления БЛА в условиях многофакторной неопределенности // Радиотехника. 2020. Т. 84. № 1(2). С. 55–61. DOI 10.18127/j00338486-202001(02)-06.
19. Thuong N.Q. Method of Combining the Synthesis of Program Control with Homing Methods for the Problem of UAV’s Control in Conditions of Multifactorial Uncertainty // International Conference on Engineering and Telecommunication. Dolgoprudny, Russia. 2019. P. 1–4. DOI 10.1109/EnT47717.2019.9030572.
20. Balyk V.M., Thuong N.Q. Statistical Synthesis of the Principle of Rational organization of a Complex Technical System // International Conference on Engineering and Telecommunication. Dolgoprudny, Russia. 2019. P. 1–4. DOI 10.1109/EnT47717.2019. 9030569.
21. Безвербый В.К., Зернов В.И., Перелыгин Б.П. Выбор проектных параметров летательных аппаратов: Учеб. пособие. М.: МАИ. 1984. 375 с.
22. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия – Телеком. 2006. 452 с.
23. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберги О.А. др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне. 1982. 256 с.
24. Яхъяева Г. Нечеткие множества и нейронные сети. М.: ИНТУИТ. 2016. 187 с.
25. Белозерова Г.И., Скуднев Д.М., Кононова З.А. Нечеткая логика и нейронные сети: Учеб. пособие. Ч 1. Липецк: ЛГПУ. 2017. 62 с.
26. Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения. Харьков: Телетех. 2004. 369 c.