А.С. Захаров1, В.В. Шаманов2, А.Ю. Перлов3, К.С. Соколов4, В.Ю. Поздышев5

1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (Москва, Россия)

2 Московский физико-технический институт (Москва, Россия)

3 ВУЦ Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (Москва, Россия)

4 АО «Научно-производственное объединение дальней радиолокации им. А.Л. Минца» (Москва, Россия)

5 НТЦ ВКО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей» (Москва, Россия)

1 zakharov.as17@physics.msu.ru; 2 shamanovvitalii@gmail.com; 3 laperlov@yandex.ru; 4sokolovks@inbox.ru 5 pozvalerij@yandex.ru

Постановка проблемы. Процесс проектирования радиолокационной станции мониторинга космического пространства (РЛС МКП) требует оценки большого числа возможных вариантов состава и структуры, основных характеристик и параметров как РЛС в целом, так и ее основных компонентов, соответствующих назначению и решаемым задачам. Процесс структурного и параметрического синтеза РЛС МКП осложняется высокой динамичностью, нестабильностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Это приводит к необходимости применения алгоритмических оптимизационных моделей, в которых отсутствуют явные аналитические формулировки критериев оптимальности и ограничений, а имеется лишь возможность определения их значений для каждого из вариантов. Кроме того, стремительное развитие радиоэлектроники приводит к тому, что появляются принципиально новые инженерные решения и технологии, которые целесообразно применять как в уже существующих (при их модернизации), так и в новых РЛС МКП с длительным жизненным циклом (ЖЦ). Поэтому уже на начальных стадиях концептуального проектирования РЛС МКП для уменьшения негативных последействий принятых решений критически важно решать вопросы повышения эффективности проектирования. Для этого требуется инструмент для оценки разных технических решений и выбора оптимального, разработка которого является актуальной задачей как при разработке РЛС МКП, так и при создании средств радиоэлектронной борьбы (РЭБ). В качестве основы для такого инструмента может быть использована система поддержки принятия решений (СППР) главного конструктора.

Цель. Рассмотреть возможность формализации процесса проектирования как выбора наилучшего технического решения с учетом полученных оценок стоимости изделия, функциональных характеристик и времени производства.

Результаты. Рассмотрена гипотеза о возможности снижения рисков неоптимального выбора технических решений при создании перспективных разведывательно-информационных комплексов (РИК), таких как РЛС МКП и средства РЭБ. Показано, что формализация процесса проектирования РИК в виде многопараметрической оптимизации параметров на базе онтологического анализа технических решений обеспечивает формирование оптимального перечня технических решений при максимизации функциональных характеристик и минимизации стоимости. Предложена многопараметрическая оптимизации процесса проектировании РЛС мониторинга космического пространства, базирующаяся на интегральном подходе к выбору наилучшего технического решения на основе анализа риска неоптимального выбора по теории связанных величин с применением потенциала поисковых возможностей как сквозной функциональной характеристики с учетом стоимости, времени производства и коэффициента унификации.

Практическая значимость. Основное преимущество представленной многопараметрической оптимизации процесса проектировании РЛС мониторинга космического пространства - возможность оценки неограниченного числа вариантов компоновки РЛС и рисков неоптимального выбора для каждого технического решения.

Захаров А.С., Шаманов В.В., Перлов А.Ю., Соколов К.С., Поздышев В.Ю. Многопараметрическая оптимизация процесса проектирования РЛС мониторинга космического пространства на основе онтологического анализа зависимостей функциональных характеристик от множества технических решений // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 10. С. 110-117. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202410-12

1. Боев С.Ф. Управление рисками проектирования и создания радиолокационных станций дальнего обнаружения. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2017. 430 с.
2. Мацеевич С.В., Владко У.А., Зюзина А.Д., Мочалов М.Н., Захаров А.С. Применение показателя когнитивной нагрузки графического элемента для обоснования требований к системе визуализации РЛС дальнего обнаружения // Научная визуализация. 2024. Т. 16. № 3. С. 87-96. DOI: 10.26583/sv.16.3.09.
3. Шевцов В.А., Тимошенко А.В., Разиньков С.Н. Оценка состояния безопасности полета воздушного судна на основе анализа рисков авиационных инцидентов // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. 2024. № 1. С. 39-44.
4. Зверев Г.П., Тимошенко А. В., Перлов А.Ю. и др. Применение теории нечетких множеств при решении задач управления временным ресурсом радиолокационной станции мониторинга космического пространства // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 3. С. 513-519. DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-3-513-519.
5. Пилков А.В., Перлов А.Ю., Третьякова Т.Д., Буханец Д.И. Расчетно-аналитическая оценка влияния шумовой температуры приемного тракта на энергетический потенциал РЛС дальнего обнаружения // Электромагнитные волны и электронные системы. 2023. Т. 28. № 2. С. 36-42. DOI: 10.18127/j5604128-202302-05.
6. Логовский А.С., Мальцев Г.Н., Рахманов А.А., Тимошенко А.В. Технико-экономический показатель эффективности создания радиолокационных систем дальнего обнаружения // Вооружение и экономика. 2020. № 2(52). С. 9–23.
7. Вакин С.А., Шустов Л.Н. Основы радиопротиводействия. М.: Советское радио. 1968. 305 с.
8. Боев С.Ф., Рахманов А.А. Метод повышения эффективности внедрения новых технологий при создании РЛС нового поколения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 1(162). С. 73–81.
9. Леонов А.И., Васенев В.Н., Гайдуков Ю.И. и др. Моделирование в радиолокации / Под ред. А.И. Леонова. М.: Советское радио. 1979. 264 с.
10. Нефедов С.И., Нефедова Ю.С., Слукин Г.П., Иватько Е.Ю., Каранкевич А.А. Разработка программного обеспечения имитационного моделирования эффективности применения технических решений РЛС // Наука и образование. 2012. № 3. 8 с.
11. Казанцев А.М., Перлов А.Ю., Соколов К.С. Обоснование рациональных конструктивно-техничес-ких решений на этапе кон-цептуального проектирования радиолокационных станций дальнего обнаружения // Научный вестник оборонно-промыш-ленного комплекса России. 2023. № 4. С. 45-53. DOI: 10.52135/2410-4124_2023_4_45.
12. Сычев В.А. Системный инжиниринг - процессы и стандарты // Молодой ученый. 2018. № 32(218). С. 17-22.
13. Sage A.P., Rouse W.B. Handbook of Systems Engineering and Management // Technology & Engineering. John Wiley & Sons. Sep 20 2011.1504 p.
14. Боев С.Ф., Линкевичиус А.П., Логовский А.С. и др. Управление созданием и эксплуатацией радиолокационных систем дальнего обнаружения. Монография / Под ред. Боева С.Ф. М.: Научная книга. 2019. 420 с.
15. Бондаренко А.П., Сапрыкин С.Д., Соколов К.С., Казанцев А.М. Обобщенный показатель для обоснования конструктивно-технических решений радиолокационных станций на этапе концептуального проектирования // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2023. №3(128). С. 70-75. DOI: 10.53816/20753608_2023_3_70.
16. Markowitz H.M. Portfolio selection // Journal of Finance. 1952. V. 7. P. 77-91.