авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

Методология формирования обликовых эксплуатационно-технических характеристик высокоэффективных самолетов нового поколения

-- [ Страница 3 ] --

Физический смысл данного критерия заключается в оценке фактической работоспособности самолета в нормальных и экстремальных условиях. На основании отличительных признаков, характеризующих реальные условия эксплуатации и принятого критерия, предложены рекомендации по формированию обликовых характеристик новых типов самолетов и управлению их надежностью с учетом степени ее влияния на безопасность полетов и эффективность эксплуатации с учетом будущего рассматриваемого региона эксплуатации.

Одной из серьезных рассматриваемых в работе проблем повышения безопасности полетов является предупреждение повреждения двигателей из-за попадания посторонних предметов, особенно при взлете. По статистике каждый второй двигатель снят досрочно по этой причине. В Российской Федерации степень износа некоторых искусственных ВПП достигает 80%, при этом риски повреждения двигателей значительно возросли. В настоящее время отсутствуют самолеты, имеющие полную защиту двигателей от попадания в них посторонних предметов. Особенно этому подвержены самолеты, имеющие двигатели с большой степенью двухконтурности. Требуется создание новых конструкций самолетов, исключающих попадание в двигатели посторонних предметов.

В Главе 3 представлена методология формирования облика создаваемых перспективных высокоэффективных самолетов гражданской авиации, позволяющая перевести авиационно-транспортную систему гражданской авиации на качественно новый уровень функционирования.

Методология включает в себя модели, методы и научно-практические рекомендации.

На первом этапе разработана математическая модель оценки влияния летно-технических характеристик самолетов на безопасность полетов.

Модель включает три аспекта:

1. Физический аспект: исследуются данные о механике полета, об аэродинамике, о внешних параметрах, влияющих на обликовые характеристики самолета, о концепциях оптимизации полета;

2. Регулятивный аспект: описание основных правил эксплуатации и сертификации согласно АП, PART и FAR и вытекающих из них ограничений;

3. Эксплуатационный аспект: описание и расшифровка бортовых самописцев, действий пилотов и экспериментальных данных, полученных при испытании самолетов и представленных в летно-технической документации.

Обоснованы количественные значения летно-технических характеристик самолетов нового поколения с учетом возможности возникновения авиационных происшествий при производстве полетов по сравнению с рисками на самолетах классической схемы, при этом использованы данные продувок модельных образцов самолетов на этапе создания, которые корректируются на основе данных, полученных от бортовых средств регистрации полетов.

Используя характеристики стандартной атмосферы, рассчитываются высоты полета и скорости (индикаторная земная скорость, приборная воздушная скорость, истинная воздушная скорость, путевая скорость и т.д.). Используя полетную информацию, полученную из расшифровок бортовых самописцев, производится трехмерное моделирование полетов самолета классической схемы в конкретных условиях полета с посадкой на конкретный аэродром.

Моделирование проводится с применением математического обеспечения, включающего разработку алгоритмов и программных средств, реализующих технологию обработки полетной информации, в состав которой входят:

- подсистема формирования и введения полетной информации;

- подсистема управления решением задач обработки полетной информации;

- подсистема формирования и вывода выходных документов;

- подсистема отображения полетной информации.

Для статистической обработки использовались следующие массивы данных на этапе посадки:

- посадочная масса: mпос, т;

- высота пролета ближнего приводного радиомаяка НБПРМ(м);

- скорость пролета БПРМ - VБПРМ, км/ч;

- разность скоростей пролета (БПРМ) от расчетной, (VБПРМ – VБПРМ расч), км/ч;

- разность скоростей на пороге ВПП и при касании (Vпор – Vкас), км/ч;

- скорость Vкас при касании ВПП, км/ч;

- посадочная дистанция Lпос, м;

- вертикальная перегрузка в момент касания.

Для исследования статистических данных подбирался теоретический закон распределения непрерывной случайной величины.

Вид закона распределения выбирался по наилучшему значению параметра согласия эмпирического и теоретического законов распределения, полученных с помощью одного из известных критериев:

Критерий Пирсона ; (12)

Критерий Бернштейна

; (13)

Критерий Ястремского , (14)

где - параметр критерия Ястремского;

Критерий Романовского , (15)

где К – число степеней свободы;

Критерий Колмогорова-Смирнова . (16)

Методом моментов вычислены значения оценочных параметров теоретических распределений по формулам:

Стьюдента ; (17)

Максвелла ; (18)

Показательное распределение ; (19)

Рэлея ; (20)

2 ; (21)

Гамма-распределение ; (22)

Распределение Вейбулла ; (23)

Нормальное распределение ; (24)

Логнормальное распределение

. (25)

Для описания эмпирических данных выбирался тот теоретический закон, у которого мера расхождения по выбранному критерию оказалась наименьшей. Для статистической обработки использовались результаты расшифровки записей бортовых самописцев при расследовании авиационных происшествий.

На основании полученных в работе результатов сделан вывод о том, что эмпирическое распределение посадочной дистанции имеет удовлетворительную согласованность с нормальным законом распределения при однородных выборках и зависит в первую очередь от посадочной массы, скорости посадки и метеорологических условий.

Далее в работе исследованы риски выкатывания самолета в условиях, в которых производилась посадка на те же аэродромы, но с уменьшенной посадочной массой и минимальной посадочной скоростью.

Определена дистанция прерванного взлета самолета в зависимости от взлетной массы и скорости принятия решения (или минимальной скорости взлета). При уменьшении взлетной массы самолетов до 25% (по отношению к мировым аналогам) и посадочной скорости до 200 км/ч посадочная дистанция может быть сокращена до 500…600 м, вероятность возникновения катастрофической ситуации изменится в лучшую сторону с изменением вероятности выкатывания до 10-9, а эффективность аэропортов федерального значения увеличится в 4,35 раза (по снижению минимума посадки), рис. 6.

Далее были исследованы риски взлетов и набора высоты при короткой дистанции взлета, крутой траектории набора высоты и наличии гладкого крыла без сложной механизации. Установлено, что риски столкновения с препятствиями также могут быть снижены до 10-9.

Полеты по маршруту свыше 12000 м оценивались с вероятностью столкновения в воздухе до 10-12. Следующий этап исследования был направлен на разработку метода оценки степени влияния на надежность систем и оборудования самолета экстремальных климатических условий. В качестве основного критерия оценки работоспособности самолетных систем выбран параметр потока отказов с, который представлен в следующем виде:

, (26)

, (27)

, (28)

где - интегральные функции, характеризующие:

- конструктивные особенности самолета;

- статическое влияние внешних факторов;

- динамическое влияние внешних факторов;

- статическое воздействие управляемых эксплуатационных факторов;

- динамическое воздействие управляемых эксплуатационных факторов;

- старение самолета;

- функциональная эффективность оператора.

Для установления значимости влияния варьируемых факторов на изменение технического состояния авиационной техники произведено их ранжирование по степени влияния на надежность функционирования с учетом принципов системного исследования влияния внешней среды на деятельность оператора и надежность самолета.

Установлено, что самолет испытывает экстремальные термические нагрузки от действия климатических факторов (зон Арктики и Крайнего Севера), а также эксплуатационные воздействия, связанные с процессами подогрева авиационной техники, при этом диапазон изменения термических режимов составляет от – 450С до +(700…800С). Для анализа воздействия климатических условий на самолет в работе предложена классификация эксплуатационных факторов по термическим зонам календарного года: I т.з. при ; II т.з. при ; III т.з. при .

В работе представлена физическая модель охлаждения и подогрева самолета. Выявлены закономерности влияния параметров переходных процессов на характеристики надежности самолета.

Построена номограмма (рис. 7), позволяющая определять физическое состояние самолета на стоянках в зависимости от температуры наружного воздуха, силы ветра и его направления. При этом, для объективной оценки фактического технического состояния самолета в целом в качестве критерия его физического состояния предложена «эффективная температура» tэф. самолета.

Принципиальной особенностью выбора данного критерия является то, что он:

- имеет физический смысл, т.к. отображая среднюю температуру самолета, характеризует его техническое состояние;

- позволяет оценивать изменение технического состояния с привлечением известных показателей безотказности объекта эксплуатации, в частности параметра потока отказов;

- является управляемым, что позволяет решать задачу управления техническим состояние объекта эксплуатации;

- прост в измерении;

-отображает воздействие температуры наружного воздуха и скорости ветра, как важнейших отличительных факторов Арктики и Крайнего Севера, на техническое состояние самолета.

Одновременный анализ характера изменения во времени температуры наружного воздуха и влажности Арктики показал его соответствие нормальному закону распределения. В качестве параметров оценки адекватности использовались критерии Пирсона, Романовского, Ястремского, Бернштейна, Колмагорова, Мизеса-Смирнова, а динамика изменения исследуемых параметров по массиву реальных статистических данных апроксимировалась функцией вида c обеспечением приемлемой для практики степенью точности.

 Номограмма термического состояния-144

Рис. 7. Номограмма термического состояния самолета от времени стоянки и воздействия на него внешних факторов.

Для прогнозирования уровня надежности авиационной техники, эксплуатируемой в различных регионах Крайнего Севера и Арктики, в работе предложена классификация аэропортов базирования по явно выраженным термическим зонам и соответствующим им средним значениям «эффективной температуры» самолета. В качестве примера на рис. 8 представлена зависимость параметра потока отказов от «эффективной температуры», полученная для самолета Ту-134А при эксплуатации в принятых термических зонах.

 Зависимость параметра потока-145

Рис. 8. Зависимость параметра потока отказов самолета Ту-134 в принятых термических зонах эксплуатации (в условиях длительных стоянок при ) от «эффективной температуры» самолета.

Далее, на основе установленных закономерностей влияния «эффективной температуры» на уровень надежности и эффективности эксплуатации самолетов, разработана математическая модель оптимизации процесса технической эксплуатации (ПТЭ), содержание основных процедур которой представлено блок-схемой, рис. 9.

В качестве критерия многофакторной оптимизации ПТЭ выбран min с(tэф). Абсолютные ограничения для каждого варьируемого фактора принимались в пределах его min и max значений по статистической выборке.

Процедура оптимизации представлена в виде 3-х этапов: генерация исходной информации; аналитическое представление целевой функции; оптимизация процесса эксплуатации.

Используя метод наименьших квадратов, выделены доминирующие факторы для I группы событий (9 факторов из 18), которые прямо или косвенно связаны с «эффективной температурой» самолета: суточные перепады температур, абсолютной влажности, скорости ветра; интенсивность эксплуатации; количество глубоких переходных циклов; интенсивность подогрева; суммарное время стоянки; наработка и количество полетов с начала эксплуатации самолета.

 Блок-схема многофакторной-150

Рис. 9. Блок-схема многофакторной оптимизации.

На первом этапе с привлечением теории планирования эксперимента с учетом структуры математической модели объекта проведена подготовка исходной информации, необходимой для получения в аналитическом виде целевой функции и функций ограничения. Для упрощения составления статистической выборки, используемой для исследования, границы факторного пространства, определяемые физическими ограничениями на аргументы вида

, (29)

трансформированы в работе в единичную гиперсферу. Это достигается введением механизма кодирования переменных (центрирования и масштабирования). Линейная независимость факторов обеспечивается с помощью рекуррентных формул Грама-Шмидта.

Вся матрица планирования распределена на 3 части: обучающую, проверочную и экзаменационную.

На втором этапе, на основании методов группового учета аргументов, регрессионного анализа, многорядной регенерации моделей претендентов и их порогового отбора по выбранным внешним критериям регулярности, осуществляется формирование целевой функции.

В качестве опорной функции применен степенной полином вида:

, (30)

где: 0, 1,…, 5 – численные значения коэффициентов в натуральном масштабе.

На основании опорной функции образуются все возможные парные сочетания, при этом для каждой из них находится частная модель:

. (31)

Формирование возможных парных сочетаний аргументов определяется по формуле:

, (32)

где n – число аргументов.

Для удобства вычислений произведено линейное преобразование:

, (33)

где ; ; ; .

Далее произведено формирование корреляционной матрицы вида:

, (34)

Вычисление коэффициентов производится путем решения системы нормальных уравнений Гаусса вида:

. (35)

Для их решения используется стандартная программа RSIMC.

После определения значения коэффициентов получаем частный полином в стандартизированном масштабе. Переход от стандартных коэффициентов «» к искомым «» осуществляется по формулам:

. (36)

После генерации частных моделей для всех возможных парных дизьюннкций аргументов по каждому ряду селекции производится их сортировка по выбранному внешнему критерию регулярности. В качестве критериев регулярности, по которым оценивалась степень компетентности полинома-претендента, использовались относительная среднеквадратическая ошибка и индекс корелляции.

Вычисление коэффициентов производится по обучающей выборке. По проверочной выборке определены критерии отбора. Экзаменационная выборка не принимает участие в формировании функции.

Кроме оценки претендентов по значениям указанных критериев, рекомендуется учитывать сходимость процессов при решении системы уравнений. В случае, если процесс решения расходящийся, матрица считается плохо обусловленной, и такой претендент при сортировке отсеивается. При отборе на каждом ряду селекции осуществляется протекция всех исходных переменных. На рис. 10 представлены фактические и расчетные значения целевой функции.

 Фактические и расчетные значения-175

Рис. 10. Фактические и расчетные значения целевой функции.

На третьем (завершающем) этапе оптимизации ПТЭ производится непосредственное определение оптимального сочетания варьируемых параметров, при этом используется алгоритм случайного поиска с адаптацией по направлению, с деформацией вероятностных характеристик случайного вектора направления поиска в гиперконусе, а также алгоритм входа в область ограничений и выбора глобального экстремума.

Алгоритм оптимизации в целом позволяет решать следующие задачи:

- выбор начальных точек поиска;

- организация траектории поиска из начальных точек до пересечения с границей области;

- выявление локальных минимумов;

- определение глобального минимума.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.