350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №8 за 2009 г.
Статья в номере:
Опыт применения искусственных нейронных сетей для оценки фактических параметров математической модели движения самолета
Ключевые слова: искусственные нейронные сети математическая модель движения самолета по взлетно-посадочной полосе идентификация
Авторы:
А. Я. Бондарец - к.т.н., вед. инженер-конструктор, ОАО «Таганрогский авиационный научно-технический комплекс им. Г.М. Бериева» (ТАНТК им. Г.М. Бериева) E-mail: anatolij.bondarets@beriev.com О. Д. Крееренко - вед. инженер-конструктор, ОАО «Таганрогский авиационный научно-технический комплекс им. Г.М. Бериева» (ТАНТК им. Г.М. Бериева) E-mail: olgadmk@yandex.ru
Аннотация:
Рассмотрено применение искусственных нейросетей для идентификации параметров математической модели самолета; представлен опыт применения нейросетей для определения фактических коэффициентов сопротивления (торможения, трения качения и сопротивления от слоя осадков) колес самолета на взлетной полосе покрытой осадками; в качестве инструмента идентификации выбрана нейронная сеть DCSL (Dynamic Cell Structure) из библиотеки «Adaptive Neural Network Library»; решена задача в среде Matlab Simulink; использованы в качестве образцов для обучения нейросети данные о параметрах пробежек, полученные в летных испытаниях самолета; полученные идентификацией зависимости, которые описывают характеристики торможения и сопротивления колес, сопоставлены с расчетными методами, рекомендуемыми в разработанных JAA европейских сертификационных требованиях (NPA No. 14/2004); выполнен контроль согласованности результатов матмоделирования с экспериментальными данными.
Страницы: 593-604
Список источников
  1. Бондарец А.Я. Процедура уточнения математической модели динамики полета по результатам летных испытаний // Сб. докл. 3-й научн. конф. «Гидроавиасалон-2000». М. 2000.
  2. Бондарец А.Я., Оголев Ю.А. Результаты уточнения математической модели динамики полета самолета-амфибии Бе-200 по результатам летных испытаний // Сб. докл. 4-й научн. конф. «Гидроавиасалон-2002». М. 2002.
  3. Живов Ю.Г., Каргопольцев А.В., Фадеев А.С. Использование искусственной нейронной сети для определения аэродинамических характеристик самолета из летных испытаний // Техника воздушного флота. 2007.№ 3/4.
  4. Williams-Hayes P.S. Selected flight tests results for online learning neural network-based flight control system. NASA/ TM-2004-212857. 2004.
  5. Бондарец А.Я., Крееренко О.Д. Использование нейронной сети для идентификации параметров математической модели самолета по данным из летных экспериментов // Сб. докл. Междунар. научн.-технич. конф. «Новыерубежиавиационнойнауки» (ASTEC-07). М. 2007.
  6. JAA NPA. No 14/2004 on certification specifications for large aeroplanes (CS-25) Operation on Contaminated Runways
  7. Giampero Campa & Mario Luca Fravolini, «Adaptive Neural Network Library. Version 3.1 (Matlab R11.1 through R13). West Virginia University. Jul 2003.
  8. ТереховВ.А. Нейросетевыесистемыуправления. М.: Высшаяшкола 2002.
  9. Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А., Пахомов А.А., Герман В.А. Новейшие методы обработки изображений / Под ред. А.А. Потапова. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2008.