CC BY
80
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
УДК 004.421.2
К. И. Кузьмичев Научный руководитель - А. Н. Ловчиков Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОВЕРКИ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ
Рассматривается эффективность применения программного обеспечения в автоматизированных рабочих местах с применением ЭВМ для проверки блоков бортовой аппаратуры на этапе изготовления.
В настоящее время степень развития систем спутниковой связи является одним из показателей технического уровня любой страны. При создании искусственных спутников земли, особое внимание следует уделять разработке бортовой аппаратуры. Бортовая аппаратура космического аппарата является своеобразным «сердцем», обеспечивающим корректную работу систем спутника в соответствии с возложенными на него задачами. Качественная проектировка и разработка, как аппаратной, так и программной части блоков аппаратуры ведет к успешному функционированию систем космического аппарата. Поэтому важной составляющей в разработке программного обеспечения, является создание и отработка систем автоматизированных рабочих мест проверки блоков бортовой аппаратуры на этапе изготовления.
Исследование проводиться на кафедре информатики и вычислительной техники под руководством доктора технических наук, профессора А. Н. Ловчи-кова, рабочее название магистерской диссертации -«Разработка программного обеспечения автоматизированного рабочего места проверки блоков бортовой аппаратуры на этапе изготовления».
Целью данной работы является создание унифицированного программного обеспечения автоматизированного рабочего места проверки блоков бортовой аппаратуры. Автоматизированное рабочее место предназначено для проведения испытаний и отладочных работ блоков аппаратуры, упрощения организации контроля и отчетности.
Основные операции, которые необходимо автоматизировать это: проведение испытаний блоков бортовой аппаратуры раздельно и в составе прибора; учет сведений о проведении испытаний; сохранение информации о выполненных работах; ведение отчетной информации.
Работа автоматизированной системы проверки блоков бортовой аппаратуры является объектом сразу нескольких отчетных структур и требует анализа. На сегодняшний день выполнение отчетных работ связано с некоторыми трудностями (постоянно увеличивающийся объем параллельных испытаний и документооборота, человеческий фактор). Решение данных задач позволит повысить эффективность системы контроля прохождения испытаний блоков аппаратуры, упростить организацию отчетности, сократить время испытаний, уменьшить экономические затраты. Также, разработка унифицированного программного обеспечения, позволит сократить время, необходимое для подготовки рабочего места к проведению испытаний иного блока или прибора (сокращение промежуточных издержек).
В данный момент система находится на стадии физического проектирования и разработки клиентского приложения. Работа ведется с учетом того, что автоматизированная система станет унифицированным средством отработки и проведения испытаний.
© Кузьмичев К. И., Ловчиков А. Н., 2010
УДК 629.73
Е. В. Лазарев Научный руководитель - С. В. Тынченко Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СИСТЕМА НАВИГАЦИИ И ВЫБОР ПЛАНА ПОЛЕТА МАЛОЙ АВИАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Основная задача разработать систему навигации и выбор плана полета в малой авиации с использованием нейронных сетей. Проанализировать методы исследования нейронной сети и направления.
Использование воздушной навигации стало неотъемлемой частью движения летательного аппарата. На этом основывается принцип полета, правильность и безопасность движения воздушного судна. Уже сейчас стало возможным купить частный самолет, обслуживать и эксплуатировать. Это неудиви-
тельно, так как начали образовываться частные школы, частные компании готовые обучить любого человека.
Направление очень бурно развивается как на зарубежном рынке, так и в России. Поэтому развитие малой авиации стало толчком к появлению новых
Секция ««Информатика и автоматизированные системы»
идей и методов, интерактивной системы обучения, а так же применение различных программ и использование различных симуляторов.
Целью магистерской диссертации является создание программы, которая позволит легко выбирать оптимальный маршрут движения воздушного судна с использованием нейронных сетей. Также система должна включать в себя расчет топлива при заправке воздушного судна с учетом выбранного маршрута. Это поможет летчику автоматизировать процесс создания плана полета и эффективно прокладывать маршрут от аэродрома вылета до аэродрома прилета.
Одним из наиболее перспективных направлений является использование нейросетей в авиационных тренажерах в качестве нейрорегуляторов, так как тренажеры предназначены прежде всего для обучения процесса управления [1]. Данная программа основывается на построении нейронной сети (НС) где сама НС [2] с точки зрения машинного обучения представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей - это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации.
Таким образом используя нечёткую логику НС будет сконструирована модель пути движения ВС по определенному маршруту согласно обученной сети. В обучение сети могут входить такие случаи как погодные условия, выбор наискорейшего мар-
шрута, оптимальный путь маршрута и условия топлива.
Основным преимуществом является простота использования и наличие в системе искусственного интеллекта, который позволит анализировать ситуацию полета и на основании полученных данных пилот сможет принимать решение.
За стандарт схемы движения взята карта Jeppesen map. В свою очередь Jeppesen - американская компания, являющаяся одним из мировых лидеров на рынке обеспечения аэронавигационной информацией. Предоставляет также услуги по планированию полетов и образовательные услуги в области авиации, поэтому и был выбран данный пакет навигации.
Библиографические ссылки
1. Васильева В. И., Ильясова Б. Г., Кусимова С. Т. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты). М. : Радиотехника, 2004.
2. Бростилов А. Н., Годунов А. И., Деревянчук Д. М. Золотодобывающая Применение интеллектуальных технологий при разработке технических средств обучения авиационных специалистов. URL: http://www.mai.ru/conf/aerospace/internetconf/modules .php?name=Forums&file=viewtopic&t=235.
© Лазарев Е. В., Тынченко С. В., 2010
УДК 004.932.2
К. Э. Левтин Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА К ДЕТЕКТИРОВАНИЮ ДЫМА НА ОТКРЫТЫХ ПРОСТРАНСТВАХ
Рассматривается метод визуального детектирования дыма, основанный на применении частотного анализа физических характеристик дыма как газообразного вещества, посредствам использования вейв-лет-преобразования кадров видеоизображения.
Выигрышность визуальных методов детектирования дыма при работе на открытых пространствах и в закрытых помещениях большой площади (складские помещения, ангары) основана на отсутствии применения химических реакций, взятия проб воздуха и, как следствие, использования дорогостоящих датчиков. Неоспоримым преимуществом визуальных методов детектирования дыма также является высокая скорость распознавания опасной ситуации, зависящая лишь от частоты смены кадров исследуемого видео потока, т. е. в среднем 0,1 с [3; 4].
Наилучшие результаты по точности детектирования дыма дают комбинированные визуальные методы, учитывающие как статические (например, цветовые), так и динамические характеристики исследуемого видео потока. К динамическим характеристикам в первую очередь относится геометриче-
ский контроль периметра и площади области с вероятным наличием задымления. Огонь и дым принадлежат к явлениям турбулентной природы [3] и, следовательно, обладают рядом характерных свойств. Хорошо известно, что частота пламеобразных вспышек при горении составляет приблизительно 10 Гц и мало зависит от его масштабов или вида сгораемого материала. Как результат, границы области задымления будут характеризоваться схожими частотными характеристиками, что на практике при обработке кадров исследуемого видео потока будет означать, что пиксель заданного цветового диапазона может включаться в область с вероятным наличием задымления или редуцироваться из нее несколько раз на протяжении одной секунды. Анализ частотных характеристик массива элементарных объектов изображения оптимально производить на основе вейвлетов [2;7].
