CC BY
14
32. Единая медицинская информационно-аналитическая система ЕМИАС // Медтех-портал «Zdrav Expert» [Электронный ресурс]. URL:
https://zdrav.expert/index.php/Продукт:Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС) (дата обращения: 23.01.2023).
Хлопотов Роман Сергеевич, научный сотрудник, vas4381@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
TECHNOLOGIES FOR PROTECTING CONFIDENTIAL MEDICAL DATA IN THE CONSTR UCTION OF AN INFORMA TION SYSTEM OF A NUTRITIONIST
R.S. Khlopotov
The article argues for the need to use blockchain technology as a key tool for storing and transmitting data in medical information systems. Based on the results of the analysis of well-known examples of the use of blockchain technologies in medicine, a simplified model for the exchange and protection of medical data of blockchain technologies is proposed and an algorithm for the formation of chains of transitions between blocks of a distributed registry is described.
Key words: blockchain, smart contract, consensus, medical informatics, Merkel tree, digital nutrition.
Khlopotov Roman Sergeevich, scientific employee, vas4381@mail. ru, Russia, Saint Petersburg, Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences
УДК 629.7.018
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-41-42
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ ПОЛЕТНЫХ ЗАДАНИЙ НА ИСПЫТАТЕЛЬНЫЕ ПОЛЕТЫ
А.С. Солдатов, А.А. Осипов
В статье рассмотрены проблемные вопросы процесса разработки полетных заданий на испытательные полеты при проведении летных испытаний, сделаны выводы об уровне автоматизации рассматриваемых процессов и предложены пути их дальнейшего развития. Построена математическая модель процесса разработки полетного задания и на ее основе предложена концептуальная модель автоматизированной системы подготовки полетных заданий на испытательные полеты. Приведены основные характеристики предложенной автоматизированной системы и сделаны выводы о возможности и целесообразности ее физической реализации.
Ключевые слова: летные испытания, авиационный комплекс, полетное задание, функциональная модель, графическое моделирование.
Летные испытания (ЛИ) являются неотъемлемой частью процесса создания вновь разрабатываемой авиационной техники (АТ) и воздушных судов (ВС) различного назначения. Как правило, ЛИ проводятся силами специализированных испытательных центров, которые организационно могут существовать самостоятельно или входить в состав крупных авиастроительных корпораций. Одним из важнейших и обязательных элементов процесса проведения летных испытаний является разработка полетного задания на испытательный полет. Полетное задание (ПЗ) содержит информацию о цели выполнения испытательного полета, условиях его проведения, а также маневрах ВС и порядке действий экипажа, необходимом для успешного достижения цели испытательного полета. Оно разрабатывается специалистами испытательных центров для каждого полета ВС на испытания и является обязательной и неотъемлемой частью процесса подготовки к полету.
Подготовка самого ПЗ связана со сбором и анализом информации, находящейся в различных источниках, таких как программа летных испытаний, руководство по летной эксплуатации (РЛЭ) ВС на период испытаний, типовые методики выполнения проверок, инструкции и положения, определяющие права и обязанности должностных лиц испытательных центров при проведении испытаний и другие нормативно-технические документы. Сложность и трудоемкость указанного процесса обуславливает необходимость участия в нем большого количества специалистов различных направлений. В связи с указанными особенностями, подготовка одного ПЗ может занимать от нескольких часов до нескольких дней, без учета времени на поиск необходимой информации и утверждения ПЗ уполномоченными должностными лицами.
Программы ЛИ современных ВС, как правило, содержат сотни и даже тысячи испытательных полетов. Такое количество полетов обуславливается постоянно возрастающей технической сложностью оборудования вновь разрабатываемых ВС и его номенклатурой. При этом, для сокращения сроков проведения ЛИ, специалисты испытательных центров прибегают к повышению интенсивности выполнения испытательных полетов или комплексированию проверок. Одновременно с этим повышается интенсивность процесса разработки ПЗ, что может привести к снижению качества его выполнения и появлению ошибок, связанных с человеческим фактором. Ошибки в ПЗ могут повлиять на успешное достижение цели испытательного полета, а также на безопасность его выполнения. Наличие автоматизированных систем подготовки ПЗ на испытательные полеты при проведении ЛИ может существенно облегчить работу специалистов испытательных центров повысить качество самого ПЗ, а также обеспечить безопасность выполнения полета.
Структура процесса разработки полетного задания на испытательный полет и его математическая модель. Работы по созданию автоматизированных систем целесообразно начинать с анализа рассматриваемого процесса и декомпозиции его на более простые действия, выполняемые специалистами [4, 5]. На рисунке 1 представлена схема, отражающая основные этапы процесса разработки ПЗ, специалистов, участвующих в процессе, а также требуемые для разработки ПЗ информационные источники. Стоит также отметить, что после выполнения испытательного полета экипаж отрабатывает отчет о выполнении ПЗ, материалы которого могут быть использованы при подготовке последующих ПЗ.
На первом этапе разработки ПЗ определяется пункт программы ЛИ, по которому будет выполняться испытательный полет и определяется цель полета. Затем, на основании нормативно-технической документации, определяются режимы испытательного полета, необходимые для выполнения проверки по соответствующему пункту программы. Требуемые режимы полета сравниваются с режимами, указанными в РЛЭ на период испытаний ВС, на предмет безопасности выполнения полета. Далее, в соответствии с выбранными режимами полета определяется его степень сложности.
Затем, когда определены условия выполнения полета и его степень сложности, выполняется подбор состава экипажа. Состав экипажа подбирается исходя из наличия соответствующего допуска, позволяющего лицу выполнять испытательные полеты по ПЗ с заданной степенью сложности. Кроме того, члены экипажа должны обладать требуемыми для успешного выполнения ПЗ навыками пилотирования и работы с оборудованием испытываемого ВС.
Нормативно-техническая документация
Программа летных испытаний
Этапы подготовки полетного задания на испытательный полет
Определение целей испытательного полета
Определение условий и режимов выполнения полета
Сбор информации и расчет численных показателей
Подбор состава экипажа
Оформление и утверждение полетного задания
Группа
навигационного планирования
Испытательная группа
Руководители уполномоченные правом согласования полетного задания
Рис. 1. Обобщенная функциональная схема автоматизированной системы подготовки ПЗ
На следующем этапе определяется район полета, состав установленного на борту испытываемого ВС оборудования, схема центровки ВС, требуемые для полета метеоусловия и необходимые для его успешного выполнения меры безопасности. На основании указанной информации выполняются расчеты продолжительности полета и величины взлетной массы ВС.
Кроме того, на данном этапе определяется порядок действий экипажа в полете. Подробно описываются маневры и приемы техники пилотирования, последовательность работы с аппаратурой и ее органами управления, порядок взаимодействия экипажа с наземными и воздушными средствами обеспечения, вопросы, на которые необходимо ответить экипажу после полета. Также, в случаях, определенных нормативно-технической документацией, на данном этапе специалистами группы навигационного планирования выполняется подготовка навигационной информации, необходимой для выполнения полета.
После подготовки необходимой информации, выполнения требуемых расчетов и определения порядка действий экипажа в полете обеспечивается оформление ПЗ в электронной, а затем в бумажной форме для дальнейшего согласования и утверждения. Правила оформления ПЗ регламентируются нормативно-технической документацией.
На заключительном этапе, проект ПЗ согласовывается и утверждается уполномоченными должностными лицами, как правило, из числа руководящего состава испытательных центров. Утвержденный проект ПЗ передается командиру экипажа, испытываемого ВС для уяснения задач и дальнейшей проработки действий с членами экипажа.
Для разработки автоматизированной системы и построения алгоритма ее работы описанный процесс подготовки ПЗ необходимо разложить на элементарные действия, которые могут быть описаны языком программирования и лечь в основу реализуемых функций программного обеспечения автоматизированной системы. С этой целью рассматриваемый процесс целесообразно представить в виде обобщенной математической модели по принципу «черного ящика». В качестве «черного ящика» подразумеваются отдельные блоки программного кода (функции), реализующие элементарные действия, на которые может быть разложен процесс. Каждая функция имеет передаваемые ей при вызове входные параметры X, внутренние (локальные) параметры C функции, участвующие в ее работе и являющиеся неизменными величинами (константами), параметры M, отражающие внешнее воздействие на работу функции и имеющие свойство изменяться под воздействием внешних факторов (в том числе - ручной ввод значения оператором), а также параметры Y, являющиеся результатом работы функции и передаваемые ею как выходные значения.
Тогда, работа функции S, реализующей элементарное действие процесса разработки ПЗ, в общем случае будет описываться выражением следующего вида
S = F (X, C, M, Y, t),
где X - входные параметры функции, C - внутренние (локальные) параметры функции, M -параметры, отражающие внешнее воздействие на работу функции, Y -выходные параметры функции, t - время начала работы функции.
Учитывая, что рассматриваемый процесс состоит из п=(1,2, ...) элементарных действий, порядок выполнения которых строго регламентирован алгоритмом работы разрабатываемой автоматизированной системы, можно сказать, что функции Sn являются элементами фазового пространства разрабатываемой системы и в таком случае определяются выражением вида
Sn = F (Xn, Cn, Mn, Yn ^ где X„, Cn, Mn, Yn - векторы соответствующих параметров n-й функции вида
Xn={xi, Х2, ..., Xk}, Сп={с1, с2, ..., с^}, Мп={т1, т2, ..., тр}, Yn={y1, у2, ..., yl}.
Стоит отметить, что функции Sn, из которых складывается выполнение всего процесса разработки ПЗ в общем случае, могут выполняться несколько раз и в разные моменты времени. Указанная особенность легко реализуется в любом языке программирования, так как функция, представляющая собой отдельный законченный блок программного кода, может многократно вызываться и выполняться в любом месте основного (исполнительного) программного кода. Учитывая это, индекс n функций Sn в строгом смысле не определяет порядок выполнения функций, а лишь нумерует их для возможности дальнейшего адресного обращения. В свою очередь, порядок выполнения функций Sn определяется алгоритмом работы разрабатываемой системы.
Любые параметры функций Sn с целью обеспечения надежности и подтверждения корректности работы системы должны быть верифицированы путем проверки на соответствие области допустимых значений или состояний рассматриваемого параметра и удовлетворять следующим условиям
Хп е E(X), C„ е E(C), Mn е E(M), Yn е E(Y), где E(X), E(C), E(M), E(Y) - области допустимых значений (состояний) соответствующих параметров функций Sn.
Тогда процесс разработки ПЗ W может быть представлен в виде функциональной зависимости совокупности элементарных функций Sn и алгоритма работы А разрабатываемой системы
W = F(Si, S2,..., Sn, A, n).
Таким образом, разработанная математическая модель позволяет представить процесс разработки ПЗ в виде совокупности элементарных функций, исполняемых программным кодом, и может лечь в основу программного обеспечения разрабатываемой автоматизированной системы подготовки ПЗ.
Функциональное моделирование процесса разработки полетного задания и анализ основных параметров автоматизированной системы. Одной из основных задач процесса построения автоматизированной системы является формирование алгоритма ее работы с уровнем детализации, необходимым для успешной разработки программного обеспечения автоматизированной системы. Возможность построения такого алгоритма может быть обеспечена путем глубокого анализа рассматриваемого процесса с применением функционального моделирования. Функциональная модель позволяет наглядно представить процесс в виде отдельных работ (функций) с уровнем их декомпозиции до элементарных действий, выполняемых субъектами процесса.
Для выполнения функционального моделирования процесса разработки ПЗ была выбрана методология IDEF0 (Integrated definition) семейства ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing) описанная в рекомендациях Р 50.1.028-2001 «Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования». Данная методология позволяет создавать
функциональные модели, отображающие структуру и функции моделируемой системы, а также потоки информации и материальных объектов, преобразуемые этими функциями. Отличительной особенностью методологии IDEF0 является её акцент на соподчинённость объектов системы или операций процесса. В IDEF0 рассматриваются логические отношения между операциями (объектами), а не их временная последовательность, как например в методологии DFD [6, 7]. Таким образом функциональное моделирование с применением методологии IDEF0 обеспечивает достоверное описание систем и процессов, в которых нет строгой зависимости от временных параметров и наиболее полно подходит для моделирования процесса разработки ПЗ на испытательный полет.
В качестве программной среды моделирования был выбран программный продукт AllFusion Process Modeler (BPwin), являющийся CASE-средством для моделирования систем и процессов в методологиях IDEF. На первом этапе моделирования была построена контекстная диаграмма, отражающая всю необходимую исходную информацию, регламентирующие документы и специалистов, участвующих в разработке полетного задания. Затем, была проведена декомпозиция моделируемого процесса и построена дочерняя диаграмма, приведенная на рисунке 2.
После этого, в ходе дальнейшей декомпозиции функций и построении соответствующих ICOM диаграмм было выявлено, что наиболее трудоемкой и информационно нагруженной функцией является функция, реализуемая блоком «Подготовка исходной информации». Именно на этом этапе используется наибольшее количество источников информации и к работе привлекается максимальное число специалистов.
Полученная функциональная модель подробно отражает взаимосвязь между выполняемыми операциями, субъектами процесса и исходной информацией. ICOM диаграммы позволяют определить в какой операции участвует определенный специалист испытательного центра и какая информация ему для этого необходима. Это позволит рассчитать трудозатраты на выполнение каждой операции в отдельности и всего процесса в целом, а также позволит сформировать алгоритм процесса разработки ПЗ, который может быть положен в основу программного обеспечения перспективной автоматизированной системы подготовки ПЗ на испытательный полет.
A0
Разработка полетного задания на испытательный полет
Рис. 2. ICOM диаграмма процесса разработки полетного задания
Анализируя полученную функциональную модель процесса подготовки ПЗ на испытательный полет, был сделан вывод, что одной из главных задач при создании рассматриваемой автоматизированной системы должна стать реализация электронной базы данных источников информации (в том числе нормативно-технической документации) используемых в процессе подготовки ПЗ. Ее реализация позволит специалистам испытательного центра по запросу получать необходимые технические и нормативные выкладки из всей имеющейся документации одновременно, не тратя время на работу с бумажными образцами. Также должна быть предусмотрена возможность внесения в единую базу данных программы ЛИ и РЛЭ на период испытаний конкретного образца, испытываемого ВС с обеспечением доступа по запросу.
Кроме того, может быть реализован автоматический контроль правильности ввода и корректности используемой информации в выбранном фрагменте ПЗ. Это позволит исключить ошибки, связанные с человеческим фактором и избавиться от необходимости последовательной подготовки и проверки ПЗ несколькими специалистами испытательного центра. Также, контроль и коррекция ошибок в ПЗ снизят риски неверных действий экипажа в полете и повысят уровень безопасности выполнения полетов.
На основе анализа результатов функционального моделирования процесса разработки ПЗ была сформирована обобщенная концептуальная модель автоматизированной системы подготовки ПЗ на испытательные полеты, представленная на рисунке 3.
Автоматизированная система проведения летных испытаний Навигационная информация
Терминалы группы навигационного планирования
Автоматизированная система подготовки ПЗ
Рис. 3. Обобщенная концептуальная модель автоматизированной системы подготовки ПЗ
на испытательные полеты
Модель отражает полный жизненный цикл ПЗ от поиска информации и определения целей полета, до составления отчета о выполнении ПЗ экипажем и анализа результатов испытательного полета системой послеполетной обработки информации.
Таким образом, предложенная концептуальная модель автоматизированной системы подготовки ПЗ обладает всеми необходимыми для выполнения работы функциями и может стать составной частью единой автоматизированной системы проведения летных испытаний ВС.
Для определения качества функционирования предложенной реализации автоматизированной системы подготовки ПЗ с технической, организационной и экономической точки зрения применяется ряд показателей, количественное выражение которых позволит проанализировать качество функционирования исходной реализации, путем сравнения ее с другими реализациями и смежными системами по тем же показателям. К показателям организационной эффективности в первую очередь относится время решения задач по предназначению То. Данный показатель автоматизированной системы подготовки ПЗ с учетом особенностей его функционирования эквивалентен стандартизированному показателю систем обработки данных любого назначения и выражается следующим соотношением
Т0 = Тэ + Тт ,
где Тэ - эксплуатационное время работы по предназначению, Тт - время технического обслуживания необходимое для поддержания и восстановления работоспособности автоматизированной системы.
Показатель Т0 непосредственно связан с другим показателем - эффективной производительностью Н автоматизированной системы. В общем случае, эффективную производительность Н программного обеспечения автоматизированной системы имеющего иерархическую архитектуру можно оценивать суммой эффективных производительностей входящих в него отдельных программных модулей, реализующих конкретные функции
N
Н = 1Н,,
/=1
где Н, - эффективная производительность /-го программного модуля, N - общее количество программных модулей, входящих в состав программного обеспечения автоматизированной системы.
Важнейшими показателями надежности и достоверности результатов работы автоматизированной системы являются: вероятность безотказной работы системы Рс(т) за время т, при заданных условиях эксплуатации; средняя наработка на отказ Тс; среднее время восстановления системы Тв с. В сложных автоматизированных системах отказы отдельных составных частей и программных компонент приводят не к общему отказу системы, а к частичному снижению общей эффективности ее работы, поэтому в качестве показателя надежности автоматизированной системы подготовки ПЗ целесообразно использовать коэффициент снижения эффективности работы Ке, определяющийся соотношением вида
кЕ = Е,
Е Ео
где Е - текущая эффективность работы системы, с учетом влияния возникающих отказов, Е0 - безотказная эффективность работы автоматизированной системы. Указанный коэффициент может принимать значения в пределах Ке £ [0,1]. При Ке = 1 отказов в автоматизированной системе не возникает, и она
работает с максимальной эффективностью, при Ке = 0 в системе возникают отказы, препятствующие дальнейшему функционированию системы.
Кроме того, при разработке автоматизированной системы и проектировании ее программного обеспечения целесообразно выполнять численную оценку степени схожести различных параметров системы. Это позволит выявить схожие функциональные зависимости и облегчит представление таких зависимостей в программном коде. Таким образом обеспечивается типизация программного кода, что в свою очередь влияет на быстродействие и эффективность работы программного обеспечения автоматизированной системы.
Для выполнения численной оценки степени схожести двух параметров системы хг и х2, являющихся в свою очередь дискретными случайными величинами, определяется коэффициент корреляции г рассматриваемых параметров. Если допустить, что параметры хг и х2 имеют линейную зависимость, то коэффициент корреляции г будет определяться следующим выражением
1 N _ _
г =-2 (х1/ " х1)(х2/ - x2),
^х2(N - 1) /=1
где Ох1 и Ох2 - средние квадратические отклонения значений параметров хг и х2, х1 и х2 - средние значения (математическое ожидание) параметров хг и х2, N - количество наблюдений (возможных дискретных значений) параметров хг и х2. В свою очередь, ах1 и ах2 определяются выражениями вида
1 Р
а математические ожидания х1 и х2 параметров хг и х2 определяются как
_ 1 N _ 1 N
х1 = N 2 х1/, х2 = N ^ х2/ '
Значение коэффициента корреляции г лежит в пределах [-1, 1]. Если г = 0, то линейной корреляционной связи между параметрами хг и х2 автоматизированной системы нет, если же \г\ = 1, то между параметрами хг и х2 существует жесткая функциональная взаимосвязь. Сведения о степени корреляции параметров системы при разработке ее программного обеспечения позволят в той же степени типизировать программный код функциональных зависимостей рассматриваемых параметров системы.
Таким образом, проанализировав численные значения приведенных показателей эффективности и надежности разрабатываемой автоматизированной системы подготовки ПЗ можно сделать вывод об адекватности предложенной концептуальной модели и способах ее физической реализации, а также внести корректировки в сформированную функциональную модель с целью повышения эффективности и качества работы проектируемой автоматизированной системы.
Важным аспектом автоматизации процесса проведения ЛИ является разработка автоматизированной системы подготовки ПЗ на испытательный полет. Именно ПЗ является связующим звеном между
специалистами-испытателями, руководящими ходом проведения ЛИ, экипажем, выполняющим испытательный полет и разработчиками испытываемого ВС. От качества выполнения разработки ПЗ и корректности его содержания зависит не только успех в достижении целей испытательных полетов, но и безопасность их выполнения. Поэтому, системы автоматизации процесса разработки ПЗ должны разрабатываться надежными, технологичными, оперативно управляемыми, иметь высокую производительность и обладать оптимальным функционалом, обеспечивающим решение всех необходимых для подготовки ПЗ задач.
Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ по государственной поддержке ведущих научных школ РФ (грант НШ-122.2022.1.6).
Список литературы
1. Яблочников Е.И., Фомина Ю.Н., Саломатина А.А. Компьютерные технологии в жизненном цикле изделия / Учебное пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. 188 с.
2. Дошина А.Д. Автоматизация процессов планирования и управления летной работой авиакомпаний // Молодой ученый. 2016. №15(119). С. 136-138. URL: http://moluch.ru/archive/119/32963/ (дата обращения: 01.02.2023).
3. Есев А.А., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Шевчук Л.В., Иваника В.Н. Технология рационального управления ресурсами при летных испытаниях авиационной техники // Проблемы безопасности полетов. 2010. №3. С. 40-44.
4. Есев А.А., Солдатов А.С., Пушкарский Е.Ю. Метод квалиметрии сложных технических систем при проведении их испытаний // Научно-методический электронный журнал Концепт. 2013. № T3. С. 1191-1195.
5. Солдатов А.С. Концепция создания перспективной информационно - измерительной системы для летных испытаний авиационной техники с применением технологий индустрии 4.0. // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2021. № 20. С. 167-177.
6. Буркутпаева А.Р., Бакасов Б.Т. Использование технологий Big Date в сфере гражданской авиации // Вестник ВСадемии гражданской авиации. 2021. № 1 (20). С. 141-144.
7. Сараев А.С. Технология разработки функциональной модели архитектуры организационных систем на основе концепции SADT/IDEF0 // Молодой ученый. 2011. № 1(24). С. 63-65.
Солдатов Алексей Сергеевич, старший научный сотрудник, канд. техн. наук, доцент, soldatll@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук,
Осипов Александр Андреевич, младший научный сотрудник, alandr2263@smail.com, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук
FUNCTIONAL MODEL OF A UTOMATED SYSTEM FOR PREPARATION OF FLIGHT TASKS
FOR TEST FLIGHTS
A.S. Soldatov, A.A. Osipov
The article discusses the problematic issues of the process of developing flight tasks for test flights during flight tests, draws conclusions about the level of automation of the processes under consideration, and suggests ways for their further development. A mathematical model of the process of developing a flight task has been constructed and, on its basis, a conceptual model of an automated system for preparing flight tasks for test flights has been proposed. The main characteristics of the proposed automated system are given and conclusions are drawn about the possibility and expediency of its physical implementation.
Key words: flight tests, aviation complex, flight task, functional model, graphic modeling.
Soldatov Alexey Sergeevich, senior researcher, candidate of technical sciences, docent, soldat l 1 @mail.ru, Russia, St. Petersburg, Saint Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences,
Osipov Alexander Andreevich, junior researcher, alandr2263@gmail.com, Russia, Saint Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences
