CC BY
107
грамма синтеза структуры макроопераций, которая позволяет создавать и редактировать различные крупные математические операции. Каждая макрооперация может быть представлена как в графической форме в виде граф-схемы, так и в текстовой форме на языке параллельного макроассемблера. Разработанные макрооперации содержатся в базе данных.
Рабочие станции с программируемой архитектурой и структурнопроцедурной организацией вычислений являются тем направлением, следуя по которому возможно обеспечить среднюю производительность при решении широкого круга задач моделирования и проектирования, не ниже производительности специализированных вычислителей. Методы структурно-процедурной организации вычислений позволят существенно повысить эффективность использования рабочих станций, а также упростить процесс программирования проектноконструкторских задач.
Публикация осуществлена при поддержке грантов РФФИ № 99-0790410, 00-1599014, 01-01-00898.
О.В. Катаев, Э.В. Мельник, И.В. Петручук,
Г.Л. Трунов, И.И. Левин, И.М. Пономарев
АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ
Одной из основных проблем, возникающих при создании новых летательных аппаратов, является комплексный анализ результатов летных и наземных испытаний. Число информационных каналов, по которым поступает обрабатываемая информация от распределенной датчиковой системы, может достигать нескольких тысяч. Для большинства используемых в авиационной технике датчиков градуировочные характеристики являются нелинейными, что усложняет анализ полученной информации. В процессе испытательного полета, как правило, не удается непосредственно измерить характеристики, по которым можно оценить качество функционирования и тактико-технические данные испытываемого летательного аппарата. Измерительная информация, собранная в полете, является практически полуфабрикатом, из которого может быть получена полезная информация только после соответствующей обработки. В этой связи возникает проблема сбора, первичной обработки и оперативного анализа полученных результатов испытаний. Одной из важнейших частей летных испытаний является планирование летного эксперимента. На этом этапе необходимо определить все режимы полета, конфигурацию и размещение датчиковой аппаратуры на борту испытываемого летательного аппарата. При этом трудности планирования эксперимента возрастают по мере усложнения испытываемых объектов, увеличения количества измеряемых параметров.
К организации и проведению обработки результатов измерений при летных испытаниях предъявляется ряд требований. К основным из них относятся: большая достоверность и высокая точность результатов обработки, оперативность проведения обработки, реализуемость алгоритмов обработки данных для выбранных методов летных испытаний, обработка полного объема экспериментальных
данных, оперативность управления процессом обработки и т.п. Практически все эти требования к обработке возникли уже на самой ранней стадии становления методов летных испытаний как одного из направлений авиационной науки. Трудности выполнения этих требований нарастали по мере усложнения испытываемых объектов, увеличения количества измеряемых параметров и расширения диапазона частоты их изменения. В последние годы при испытаниях опытных летательных аппаратов измеряются до двух и более тысяч параметров с частотой изменения отдельных параметров до нескольких десятков килогерц. Время регистрации параметров в одном полете достигает 4-6 часов. Все это обусловило необходимость автоматизации и интеллектуализации выполнения обработки результатов измерений.
В состав аппаратно-программного комплекса (АПК) обработки данных летных испытаний входят ПЭВМ типа 1ВМ РС с процессором Репйит II (и выше), аналого-цифровой преобразователь типа L-1250 фирмы L-Card (г. Москва), плата преобразователя кода служебной информации и программа ввода и обработки данных летного эксперимента.
Программное обеспечение АПК обеспечивает выполнение следующих функций:
- просмотр служебной информации, вводимой в ПЭВМ;
- ввод аналоговой измерительной (12 каналов) и служебной (1 канал) информации;
- просмотр и редактирование введенной в ПЭВМ информации;
- обработку данных летного эксперимента;
- документирование данных летного эксперимента;
- архивирование исходных файлов и результатов обработки;
- создание архива тарировочных зависимостей.
Программа ввода и обработки информации состоит из трех модулей:
- модуля ввода аналоговой информации с накопителя на магнитной ленте;
- модуля офизичивания и обработки тарировочных данных;
- модуля обработки и документирования офизиченных данных.
В состав первого модуля, в свою очередь, входят программа ввода и программа подготовки к первичной обработке, в состав второго модуля входят программа офизичивания и обработки тарировочных данных и программа работы с архивом тарировок, в состав третьего - программа обработки и документирования офизиченных данных, программа статистической обработки и программа-преобразователь формата файлов.
Модуль ввода аналоговой информации предназначен для ввода служебной и измерительной информации с магнитофонной ленты в ПЭВМ через плату АЦП и ее преобразование к требуемым форматам представления данных для последующей обработки.
Модуль офизичивания и обработки тарировочных данных предназначен для офизичивания полученных данных, т.е. преобразования аналоговой информации (напряжений) в физические величины, согласно формулам, занесенным в архив тарировок, и обработки тарировочных данных. С помощью программы работы с архивом тарировок производится дополнение и редактирование архива тарировок.
Модуль обработки и документирования офизиченных данных необходим для просмотра офизиченных данных в виде графиков, экспорта-импорта данных из других систем, печати данных в виде графиков, проведения статистической обработки данных (программа статистической обработки) и приведения данных к требуемым форматам (программа-преобразователь формата файлов).
Разработан и создан эргономичный интерфейс для интерактивного анализа результатов первичной обработки, включающий в себя: подсистемы контекстной помощи, системы отображения результатов первичной обработки в графической и табличной формах, подсистему расчета градуировочных зависимостей датчико-вой аппаратуры, подсистемы контроля и устранения сбоев в автоматическом и интерактивных режимах.
Обеспечение обработки материалов летных испытаний в темпе эксперимента создало возможность связать испытания, измерения, обработку и анализ экспериментальных данных в непрерывный управляемый процесс и благодаря этому резко повысить эффективность летных испытаний. По оценке зарубежных специалистов обработка материалов испытаний в кратчайшие сроки и управление летным экспериментом позволяют в 2-3 раза уменьшить число полетов и сроки испытаний опытных летательных аппаратов.
В настоящее время при испытаниях гидросамолета Бе-200 используются три таких комплекса, что позволяет значительно повысить оперативность, точность и достоверность обработки результатов испытаний и в результате сокраща-
ет количество полетов и время испытаний, т.е. стоимость сертификационных испытаний.
Публикация осуществлена при поддержке гранта РФФИ № 01-07-90318.
М.И.Ледовской
ОПЕРАЦИОННЫЕ УСТРОЙСТВА ДЛЯ ОБРАБОТКИ РАЗНОСТЕЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА
Настоящая работа посвящена рассмотрению вопросов построения высокопроизводительного процессора для воспроизведения функциональных зависимостей в динамическом режиме. При этом в качестве основополагающих используются два известных принципа: структурное моделирование математических зависимостей, что предполагает программирование структуры процессора, и инкрементный способ обработки информации [1]. Наряду с указанными в рассмотрение вводятся следующие принципы.
Во-первых, инкрементная обработка информации реализуется в полном базисе арифметических операций, включая операцию деления, как это показано в работах [2,3]. Полнота базиса арифметических операций на основе приращений позволяет существенно расширить рамки применения инкрементного способа обработки информации. В частности, удается успешно воспроизводить в динамическом режиме цепные дроби с инкрементной обработкой поступающих приращений аргумента. Кроме того, исключается необходимость предварительного преобразования исходной задачи в иную форму представления, как в методе уравнений Шеннона [1]. В данном случае достаточно вместо арифметических операций на основе значений переменных выполнить их аналоги на основе приращений. Наиболее важным является то обстоятельство, что арифметические операции на основе приращений не обладают методической погрешностью и, как показано в [4], не накапливают вычислительную погрешность в динамическом режиме. Благодаря этому, обеспечивается идентичность результатов вычислений при переходе от обычного способа обработки информации к инкрементному.
Во-вторых, числовая информация обрабатывается в виде разностей второго порядка, разрядность которых существенно меньше разрядности первых разностей. Данный принцип изложен в работе П.П.Кравченко [5] применительно к методу уравнений Шеннона, где основной операцией является вычисление интеграла Стилтьеса. Однако в нашем случае разности второго порядка необходимо обрабатывать с помощью арифметических операций сложения, вычитания, умножения и деления. Решение этой задачи рассмотрено в работе [6].
В-третьих, обработка информации в операционных устройствах осуществляется в параллельных двоичных кодах, что позволяет обеспечить высокую скорость вычислений. Наряду с этим обмен инкрементной информацией между операционными устройствами организуется в виде одноразрядных (или малоразрядных) разностей второго порядка, которые также представлены параллельными двоичными кодами. Как известно [5], сокращение разрядности инкрементной информации существенно упрощает проблему коммутации операционных устройств.
Рассмотрим реализацию изложенных принципов. Пусть заданная функция ^Х[, Х2,... ,хт) имеет граф потока данных G=G{S,R}, где S - множество вер-
