CC BY
59
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
случайным образом, а ACO уже на фазе инициализации ориентируется на расстояния до городов, поэтому в среднем ему требуется гораздо меньшее количество итераций для отыскания решения.
Недостатком ACO, GA и IWDs является очень большое число настраиваемых параметров. Выбор параметров является сложной задачей сам по себе, поэтому создание адаптивных алгоритмов, подстраивающихся под задачу, существенно облегчает их применение. Адаптивный ГА показывает хороший результат, который хотя и уступает результатам остальных алгоритмов при лучших их настройках, но в то же время превосходит «средние» результаты остальных алгоритмов. Поэтому в условиях ограниченности ресурсов, когда нет возможности выбрать подходящие настройки, можно порекомендовать использовать именно адаптивный ГА.
В качестве планов дальнейшей работы можно назвать создание адаптивных версий других алгоритмов, расширение круга решаемых ими задач, а также применение бионических алгоритмов для решения практических задач.
Библиографический ссылки
1. Пападимитриу Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. М. : Мир, 1984.
2. Dorigo М., Gambardella L. M. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 1997. P. 53-66.
3. Shah-Hosseini H. Problem solving by intelligent water drops // Proc. of IEEE Congresson Evolutionary Computation, Swissotel The Stamford, Singapore, 2007, pp. 3226-3231
4. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems // The University of Michigan Press, 1975.
5. Семенкин Е. С., Семенкина М. Е. Проектирование ансамблей интеллектуальных информационных технологий самоконфигурируемым алгоритмом генетического программирования // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. 2012. № 4. С. 89-96.
© Семенкина О. Е., 2013
УДК 623.4.017
Е. С. Соболевский, М. Ю. Турчин Научный руководитель - Ю. Л. Вященко Балтийский государственный университет «Военмех» имени Д. Ф. Устинова, Санкт-Петербург
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ АРТИЛЛЕРИЙСКИХ СИСТЕМ
В ПРОЦЕССЕ ИСПЫТАНИЙ
Рассматривается методика оценки параметрической надежности артиллерийских систем в процессе испытаний. Методика включает возможность синтеза разработанных программных средств с современными программными пакетами.
Для оценки показателей надёжности (ПН) артиллерийского орудия (АО) информация о поведении образца в процессе испытаний представляется в одной из двух возможных форм: в индикаторном (да -нет, успех - отказ) или в параметрическом (замеры параметров) виде. В качестве индикаторной информации фиксируются отказы по факту свершения (их формирование, как правило, не наблюдается). Потоки индикаторной (данные об отказах в функции наработки) и параметрической (данные о значениях измеряемых параметров в функции наработки) информации «пересекаются» в случае, когда измеряемые параметры идентифицируются как параметры работоспособности и в опыте наблюдается факт выхода параметра из допустимых пределов: х^ £ [х^ ].
Таким образом, перед испытателями образца техники стоит задача использовать не только методику оценки ПН по данным в индикаторном виде [1], но и по данным об отказах, относящихся к параметрическому типу (проявляющихся в виде отклонения параметра работоспособности объекта испытаний за пределы допуска).В таких случаях необходимо пользоваться особыми моделями оценки ПН.
На кафедре Е1 был разработан комплекс прикладных программ оценки надёжности с помощью индикаторной информации. В связи с этим возникла необходимость расширять его возможности до оперирования параметрическими данными.
Оценка производится для следующих основных выходных характеристик системы в целом:
1) кучность стрельбы по щиту;
2) скорострельность;
3) динамическая ошибка приводов наведения.
Исходные статистические данные, полученные на
различных этапах испытаний отдельных образцов, обобщаются суммированием наработки и количества отказов. Критерием отказа является выход параметров за пределы установленные ТТЗ (ТЗ).
Оценка результатов кучности стрельбы на соответствие требованиям ТЗ проводится в соответствии с требованиями ГОСТ В25537 и по условию
Вб — Вб(тз) ; Вв — Вв(тз)
где Вб - срединное отклонение пробоин в боковом направлении, м; Вв - срединное отклонение пробоин в вертикальном направлении, м.
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
Если условие не выполняется, то вычисление ПН аналогично биномиальной модели точечной оценки вероятности безотказной работы
р=1 - т.
i
Если выполняется, то
P = 1 —
2(n + 2)
Оценка результатов испытаний по определению скорострельности на соответствие требований ТЗ проводится по условию: нижняя доверительная граница (при а = 0,8) для генеральной средней по выборке опытных значений скорострельности (пнижн, выстр./мин) должна быть не менее заданной в ТЗ величины.
Методами теории вероятности вычисляется понпижн и после сравнения с заданной величиной, аналогично оценке результатов кучности, вычисляется ПН.
Оценка результатов испытаний по определению величины динамической ошибки приводов наведения на соответствие требований ТЗ проводится аналогично оценке результатов испытаний по определению
скорострельности с заменой пн™ на 5нижн .
Таким образом оценка ПН по параметрическим данным даёт возможность реагирования со стороны испытателя не только на факт отказа, но и на измене-
ние определённых параметров во время испытаний опытного образца установки.
Данную методику также возможно применить при оценке параметрической надёжности отдельных узлов АО, имеющих конкретные выходные параметры. Это удобно и при оценке только лишь результатов испытаний и при сравнении результатов испытаний с результатами, полученными с использованием статистического моделирования. Таким образом в единое целое собираются и процессы отработки узлов и изделий, и их статистическое моделирование и информационно-системная методология, которая стимулирует увеличение информативности. Тем самым оценка параметрических ПН помогает уточнить математическую модель исследуемого образца.
Также методика открывает возможность синтеза разработанных программных средств с программными пакетами уже зарекомендовавшими себя на мировом рынке.
Библиографическая ссылка
1. Вященко Ю.Л., Любимов И. В. Оценка надежности артиллерийских систем в процессе отработки и испытаний: учебное пособие. СПб. ; БГТУ, 2010. 92 с.
© Соболевский Е. С., Турчин М. Ю., 2013
УДК 519.87
В. В. Становов Научный руководитель - Е. С. Семенкин Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ АЛГОРИТМА ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМ НА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ
Исследуется влияния распараллеливания алгоритма генетического программирования на эффективность его работы, а также зависимость времени работы алгоритма от числа используемых потоков, и сложности функции пригодности.
Эволюционные алгоритмы являются разновидностью интеллектуальных информационных технологий. Они применяются для решения широкого спектра задач анализа данных, оптимизации, классификации, построения регрессионных зависимостей и т. д. Однако широкому применению эволюционных методов препятствует их зачастую большая вычислительная сложность и, как следствие, длительное время счета даже на современных ЭВМ. Ввиду повсеместного внедрения в последние годы компьютеров, основанных на процессорах с несколькими вычислительными ядрами, актуальной темой видится распараллеливание эволюционных алгоритмов с целью повышения скорости их работы.
Стоит отметить, что написание параллельных приложений, несмотря на повсеместное распространение различных библиотек, позволяющих упростить этот процесс, является сложной и нетривиальной задачей.
При написании параллельных приложений могут встретиться различные проблемы, связанные с конкретными методами распараллеливания. Последнее имеет особенное значение, так как эволюционные алгоритмы, как правило, используют генерируемые компьютером псевдослучайные числа для собственной работы.
Многопоточным или параллельным приложением называется приложение, которое способно использовать несколько процессоров или вычислительных ядер ЭВМ в процессе своей работы. Отличительной особенностью многопоточных программ является необходимость синхронизировать работу потоков. Эта необходимость вызвана различной скоростью работы даже одного и того же алгоритма на различных вычислительных ядрах ввиду слабых колебаний тактовой частоты, работы операционной системы и иных факторов.
