CC BY
4
COMPARATIVE STUDY OF ALTERNATIVE OPTIONS METHOD FOR THE STRUCTURE OF THE
ON-BOARD AUTO-TRACKING SYSTEM
A method for comparative structural studies of a two-channel airborne auto tracking system is proposed. Method combines translational movements in a coarse control channel and angular movements in a precise channel by introducing an equivalent two-channel auto tracking system with angular movements in both channels into consideration. The ways of carrying out the identification using the various structures mathematical simulation technology of the equivalent auto tracking system with angular movements in the coarse channel with respect to the original translational motion control structure in the same channel are shown. As a result of mathematical modeling, an coarse channel equivalent structure was revealed, which coincides to the greatest extent with the original channel of translational motion.
Key words: auto tracking, UAV, two channel move control systems, structure analysis.
Kimyaev Aleksandr, postgraduate, kimyaevai@,gmail.com, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University),
Sheval Valery Vladimirovich, candidate of technical sciences, senior researcher, docent, sheval@list.ru, Russia, Moscow, Moscow Aviation Institute (National Research University)
УДК 533.31
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-11-358-363
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕЧЕНИЙ ГАЗА ПРИ ВЫВОДЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКОЙ ТРУБЫ НА РАБОЧИЕ РЕЖИМЫ
Е.В. Морозова
Рассматривается автоматизированная программа, позволяющая проводить синтез квазиоптимального по быстродействию управления давлением газа в форкамере и моделировать течения газа по тракту аэродинамической трубы (АТ) с нерегулируемым и регулируемым диффузором при выводе ее на рабочие режимы по числу Маха, с визуализацией результатов работы.
Ключевые слова: аэродинамическая труба, моделирование течения газа, форкамера, диффузор, эжектор, квазиоптимальное по быстродействию управление.
Повышение эффективности наземной отработки современных управляемых комплексов во многом связано с совершенствованием систем управления технологическими процессами в испытательных установках. На сегодняшний день основным и одним из наиболее удобных и эффективных средств наземной отработки летательных аппаратов (ЛА) и их элементов являются аэродинамические трубы (АТ), при использовании которых удается значительно сократить сроки разработки новых образцов ЛА, добиться оптимизации их аэродинамических характеристик и существенно уменьшить риск натурных испытаний. Эксперименты в АТ являются наиболее информативными для разработчиков ЛА на стадиях проектирования и доводки изделий.
Особое место среди АТ занимают сверхзвуковые эжекторные трубы кратковременного действия. Значительный объем исследований в большинстве из таких труб составляют испытания, требующие формирования в рабочей части установившегося сверхзвукового потока газа с расчетным числом Маха (рабочий режим).
Вывод на рабочий режим сопровождается непроизводительными потерями рабочего тела. Доля этих непроизводительных затрат особенно заметна для труб кратковременного действия. При традиционном процессе запуска АТ с нерегулируемым основным соплом потери рабочего тела в основном обусловлены образованием так называемых скачков "запуска", интенсивность волновых потерь (потерь полного давления) на которых возрастает по мере увеличения заданного расчетного сверхзвукового числа Маха. Следствием же последнего является, с одной стороны, необходимость увеличения давления торможения в форкамере при заданном
давлении на выходе из сверхзвукового диффузора, а с другой стороны, уменьшение числа Маха рабочего потока при заданном давлении в форкамере. В результате для создания и поддержания необходимого потока по газодинамическому тракту трубы требуется увеличивать расход рабочего газа и мощность АТ.
Решение задачи уменьшения волновых потерь при выводе АТ на рабочие режимы позволяет снизить расход потребного рабочего газа, стоимость энергетического оборудования трубы, стоимость экспериментов при ее эксплуатации и, в итоге, стоимость создания изделий.
Подобное решение может быть достигнуто только в регулируемой АТ за счет рационального выбора управления, при котором сокращалось бы время выхода на режим и одновременно обеспечивалось уменьшение волновых потерь. Логичной была бы попытка осуществить вывод АТ на заданные установившиеся режимы без образования скачков "запуска" или со скачками малой интенсивности.
В работах [2-4] представлены методики, позволяющие осуществить синтез управления выводом АТ на заданные режимы с минимальными волновыми потерями.
При исследовании течений газа в АТ возникает серьезная проблема, связанная со сложностью проведения математических расчетов и последующего моделирования протекающих в трубе процессов. Бывает достаточно трудно описать и учесть влияние различных типов пульсаций, пограничного слоя, скачков уплотнения (из-за которых происходят большие волновые потери), различных ударных волн и возмущений. Поэтому использование компьютерной техники с достаточно развитым прикладным обеспечением является единственным адекватным решением. Численное моделирование помогает не только предсказать поведение сложных систем, но и понять картину изучаемых явлений в целом, а автоматизация вычислительных процедур значительно сокращает как время, затраченное на расчеты, так и непосредственно время проведения самих исследований, что в дальнейшем снижает материальные затраты при проведении натурных экспериментов в АТ.
Использование известных и предназначенных для решения инженерных задач систем автоматизированного проектированная не всегда удобно, и порой нет возможности учесть все нюансы, возникающие при запуске АТ на рабочие режимы. В связи с этим очень полезно разработать автоматизированную программу, которая объединяла бы математические модели, численные методы и цифровой эксперимент, обеспечивала моделирование течений газа по тракту аэродинамической трубы и при этом давала бы возможность проводить исследования для различных режимов работы и при различной «геометрии» диффузора.
В настоящее время широкой популярностью пользуется интегрированная среда быстрой разработки программного обеспечения для компилятора Free Pascal, аналогичная Delphi, Lazarus. Данный проект базируется на оригинальной кроссплатформенной библиотеке визуальных компонентов Lazarus Component Library (LCL), позволяет переносить Delphi-программы с графическим интерфейсом в различные операционные системы: Windows, Linux, Mac OS X, FreeBSD, Android. Именно эта среда программирования была выбрана для создания автоматизированной программы, позволяющей проводить синтез квазиоптимального по быстродействию управления давлением газа в форкамере (расчет моментов переключения управления) и анализ течений по газодинамическому тракту АТ при выводе ее на рабочие режимы. При этом моделирование ведется для различных типов диффузора (выбор осуществляет пользователь): нерегулируемого, настроенного на требуемый рабочий режим по числу Маха, или регулируемого. Последний в свою очередь предусматривает изменение «геометрии» от максимальной площади горла диффузора или от площади «запуска» [2, 3].
В основе программы лежат элементы теории механики сплошной среды, прикладной газовой динамики, теории автоматического управления, численные методы решения систем нелинейных дифференциальных и алгебраических уравнений и методы цифрового моделирования управляемых процессов.
Программа позволяет проводить расчеты в автоматическом режиме с визуализацией результатов.
Важным является то, что работа предлагаемого автоматизированного продукта не требует ЭВМ высокой мощности и дает возможность проводить необходимые исследования на обыкновенном стационарном персональном компьютере, работающем под управлением Windows. Системные требования:
Видеокарта - объём памяти от 256 Мб;
Операционная система - Windows 7 /8/10;
Процессор CPU - 2.2GHz или выше;
Оперативная память RAM ОЗУ - 2 Гб;
100 Мб свободного места на жёстком диске (HDD).
В начале работы программы пользователь видит диалоговое окно, предлагающее выбрать необходимое действие (рис. 1).
Рис. 1. Исходное меню
При нажатии кнопки «Данные» появляется возможность вводить, изменять и работать с исходными данными (общие параметры газа, параметры сжатого газа в баллонной системе, максимальное значение управляющего сигнала, конструктивные и газовые параметры в форка-мере, рабочей части, диффузоре, эжекторе) (рис. 2). Здесь же указывается число Маха, соответствующее требуемому установившемуся рабочему режиму на входе рабочей части (раздел «рабочая часть»). При необходимости имеется возможность изменить шаг по времени для увеличения или уменьшения точности и скорости проведения моделирования (раздел «Общие»).
Otouw | Фврммtf* Диффузор | >*впв#
Щ. F
Погрев«« сткическое дилемме ■ рлбочей чист (Pi) М> £
Числе Мы hi 1№С#н)м ср«и tсплл (М)
Рис. 2. Диалоговое окно ввода исходных данных. Раздел «рабочая часть»
В разделе «Диффузор» необходимо предусмотреть тип диффузора: нерегулируемый с постоянным горлом или регулируемый с изменяющейся «геометрией» от максимальной площади его горла или от площади «запуска» (рис. 3).
При нажатии кнопки «Синтез» осуществляется синтез оптимального по быстродействию управления давлением газа в форкамере в соответствии с алгоритмом, представленном в работе [3], с последующим построением графиков зависимостей управляющего сигнала и ), угловой скорости со(t), перемещения затвора регулирующей задвижки Нрз ) и изменения давления торможения газа в форкамере рф (t) от времени. Пример графиков и (t) и а)( t) представлен рис. 4.
3__ 1 _____
| -------
Отношение ллсщадеА вреднее н (%о«д»т) есчеми днффузср! г^кЬмЯ « 1
Отношение пАлвжснм) прлмогс- скачи « длите рлсшнряюшеАм члсгн (И) « 3
Гнрлп длффуш| 0(1«
Рис. 3. Диалоговое окно ввода исходных данных. Раздел «Диффузор»
Управляющий с
угловой скорости
Рис. 4. Результат работы программы: управляющий сигнал и (/), угловая скорость со(/)
При выборе кнопки «Моделирование» проводится моделирование течения газа по тракту аэродинамической трубы в соответствии с выбранным режимом по числу Маха на входе в рабочую камеру и выбранным типом диффузора. В процессе работы программы пользователь имеет возможность увидеть образование скачка "запуска", следить за его динамикой, наблюдать заключительный скачок в расширяющейся части диффузора, его стабилизацию в заданном сечении, оценить параметры потока перед скачками и за ними, а также в любом сечении сопла и сверхзвукового диффузора в зависимости от выбранного режима работы. Пример результата моделирования представлен на рис. 5.
Помимо вышеуказанного разработанная автоматизированная программа позволяет рассчитать параметры эжектирующей системы в соответствии с алгоритмом, изложенном в [1], обеспечивающие необходимые значения чисел Маха и статического давления на выходе сверхзвукового диффузора, во время работы эжектора при дозвуковых скоростях эжектирующего и эжектируемого потоков, в докритическом и критическом режимах, рассчитать секундный массовый расход газа в любом сечении газодинамического тракта, тем самым позволяя оценить расход газа, необходимый для запуска АТ на заданные установившиеся режимы по числу Маха и стабилизации рабочих режимов с нерегулируемым и регулируемым сверхзвуковым диффузором, при необходимости - построить графики и вывести их на печать.
J Сверхзвуковая аэродинамическая трубе
■ I ^ I—а-Г
тсс = 1,800
Сверхзвуковая аэродинамическая труба
pfo = 574579.6
_ fgd г = 0.006949
I fgd_s = 0.00855
Сброс
Моделирование
Рис. 5. Результат моделирования
Таким образом, разработанная автоматизированная программа объединяет и подчиняет единой цели математические модели, численные методы и цифровой эксперимент и позволяет оперативно решать сложные задачи, связанные с выводом АТ на требуемые рабочие режимы по числу Маха.
Список литературы
1. Чернова М.Б., Морозов О.О., Морозова Е.В. Математическая модель эжекторной системы при воспроизведении нестационарных условий моделирования в до- и сверхзвуковых аэродинамических трубах // Изв. ТулГУ. Серия "Проблемы специального машиностроения" / ТулГУ. Тула, 1999. Вып.2. С.318-320.
2. Чернова М.Б., Морозова Е.В. Синтез алгоритма управления запуском аэродинамической трубы на заданные установившиеся режимы с минимальными волновыми потерями // Изв. ТулГУ. Серия "Проблемы специального машиностроения". Тула, ТулГУ 2000. Вып.3. Ч.1. С.321-324.
3. Чернова М.Б., Морозова Е.В. Синтез квазиоптимальной САУ давлением газа в фор-камере сверхзвуковой аэродинамической трубы // Изв. ТулГУ. Серия "Вычислительная техника. Автоматика. Управление". Выпуск. 3. Управление. Том 2. Тула, ТулГУ. 2000. С.57-62.
4. Чернова М.Б., Морозова Е.В., Морозов О.О. Алгоритм запуска аэродинамической трубы на заданные установившиеся режимы с минимальными волновыми потерями // Управление в технических системах // XXI век: Сб. науч. тр. III Междунар. научно-технической конф. Ковров: КГТА, 2000. С.131-132.
Морозова Елена Владимировна, канд. техн. наук, доцент, mevsautulgu@mail. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
AUTOMATED SIMULATION OF GAS FLOWS DURING WIND TUNNEL OUTPUT TO
OPERATING MODES
ЕУ. Morozova
An automated program is considered that allows for the synthesis of quasi-optimal gas pressure control in a pre-chamber and modeling gas flows along the path of a wind tunnel (AT) with an unregulated and adjustable diffuser when it is brought to operating modes by Mach number, with visualization of the results of work.
Key words: wind tunnel, gas flow simulation, pre-chamber, diffuser, ejector, quasi-optimal control in terms of speed.
Morozova Elena Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, mevsau-tulgu@mail.ru, Россия, Тула, Tula State University
УДК 004.896
КОНЦЕПЦИЯ РОЕВОЙ РОБОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
С.В. Ромадов
Рассмотрены основные особенности и достоинства концепции роя, преимущества и недостатки стратегий группового управления, проблемы и наиболее известные проекты реализации стайной тактики. Сделаны выводы о перспективности развития концепции роя в контексте систем вооружения и её влиянии на тактику боевых действий.
Ключевые слова: рой, роевая робототехника, стайная тактика, группа БЛА.
В настоящее время реализация концепции стаи, или роя, становится одним из наиболее перспективных направлений развития робототехники. Спектр областей применения таких систем широк, однако в настоящий момент наиболее актуальным является разговор о перспективе их применения в военной сфере: массовое распространение новой технологии неизбежно повлечёт за собой концептуальные изменения в тактике боевых действий.
Вдохновили исследователей на создание искусственного роевого интеллекта и роевых систем естественные рои - большие группы особей, локально взаимодействующих для выполнения общей задачи. Важно, что в таких группах отсутствуют лидеры, а отдельные особи, подчиняясь лишь примитивным правилам, способны организовывать сложное коллективное поведение. Речь идёт о децентрализованных самоорганизующихся системах, к которым относят, например, рои социальных насекомых, косяки рыб и стаи птиц.
В контексте робототехники термин «рой» впервые был употреблён Херардо Бени и Тосио Фукудой в 1988 году при описании клеточной робототехнической системы. Для описания поведения такой системы в 1989 году Херардо Бени и Цзин Вонг ввели понятие роевого интеллекта [1], подразумевающее способность системы демонстрировать коллективное поведение. Дальнейшие работы в данной области закрепили понятие роевой робототехники, направления науки, объектом изучения которого стали методы проектирования роевых робото-технических систем, вдохновлённых роевым поведением животных, но не ограниченных им. Тем не менее, единого определения роя так и не сложилось.
В рамках военного дела концепция роя (swarm), или стаи, была предложена в 2000 году сотрудниками RAND Джоном Аркиллой и Дэвидом Ронфельдтом, которые определили её как систематическую пульсацию силы и огневой мощи включённых в сеть подразделений, наносящих удары по противнику одновременно со всех направлений [2]. В настоящее время идея масштабного применения роевых систем в военных целях не только отвечает тенденциям роботизации и автономизации средств огня, но и видится вполне органичным решением в рамках концепции сетецентрической войны, реализация которой характерна для войн шестого поколения [3, 4].
Характеристики и следующие из них преимущества роя можно проследить в сравнении с единичным роботом. Среди них, помимо подразумеваемых возможностей упрощения конструкции, снижения стоимости и увеличения энергоэффективности единиц роя, обычно выделяют гибкость, масштабируемость, стабильность (живучесть), автономность, самоорганизацию, децентрализацию и параллелизм [1].
Под гибкостью понимается способность роя самостоятельно находить оптимальное решение разных задач без изменений программной и конструктивной частей. Масштабируемость означает, что рой сохраняет работоспособность и высокую производительность при любом числе входящих в него роботов и адаптируется к изменению их числа. Стабильность (живучесть) подразумевает, что рой продолжает выполнение задачи даже при выходе из строя одного или нескольких роботов. Автономность означает, что роботы в рое могут действовать,
