авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 |
-- [ Страница 1 ] --

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

ИНСТИТУТ ДИНАМИКИ СИСТЕМ И ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СО РАН

БАЙКАЛЬСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР АКАДЕМИИ ИНЖЕНЕРНЫХ НАУК РФ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ

В ПРОМЫШЛЕННОСТИ И НА ТРАНСПОРТЕ

ШЕСТНАДЦАТЫЙ ВЫПУСК

ИРКУТСК 2009

УДК 681.518.54

ББК 32.965

И 74

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ:

академик РАИН, д.т.н., профессор Ю.Ф. Мухопад (научный редактор);

к.т.н., доцент Ю.И. Огородников (зам. научного редактора);

к.т.н. Р.А. Сегедин (ученый секретарь);

д.т.н., профессор А.П. Хоменко;

д.т.н., профессор М.П. Дунаев (ИрГТУ);

д.т.н., профессор С.К. Каргапольцев;

д.т.н., профессор А.В. Крюков;

д.т.н., профессор Г.А. Опарин (ИДСТУ СО РАН);

к.т.н., доцент Н.Н. Максимкин (ИДСТУ СО РАН);

д.т.н., проф. С.П. Круглов;

д.т.н., профессор А.В. Данеев (институт МВД).

Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте: Сб. науч. трудов / Под ред.

Ю.Ф. Мухопада – Иркутск: изд-во ИрГУПС, 2009. – Вып. 16. – 156 с.

ISBN 5-98710-014- Сборник содержит новые результаты по элементам и устройствам систем управления, контролю, диагностике и моделированию систем управления в промышленности и на транспорте.

Статьи рассчитаны на специалистов, интересующихся системами контроля и управления и их применением в промышленности и на транспорте, а также будут полезны студентам и аспирантам вузов соответствующих специальностей.

© Иркутский государственный университет путей сообщения, © Институт динамики систем и теории управления СО РАН, ISBN 5-98710-014-3 © Байкальский научный центр академии инженерных наук РФ, СОДЕРЖАНИЕ Тарасенко В.П. Теперь об этом можно написать…................ РАЗДЕЛ I. МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ Акулов О.В., Кривель С.М. Расчет нестационарных аэродинамических характеристик плохообтекаемых тел методом дискретных вихрей........................................... Акулов О.

В., Кривель С.М. Моделирование течений в гидродинамических исследованиях с использованием метода водородных пузырьков........................................ Григоров В.А., Ломухин Ю.Л., Чернов И.Н. Влияние изгибов оптического волокна на затухание распространяющегося сигнала... Кашковский В.В., Тихий И.И. Применение Z-преобразований для моделирования полета и разработки авиационных тренажеров...... Мухопад Ю.Ф., Марюхненко В.С. Информация как категория анализа навигационного обеспечения подвижных объектов транспорта...... Мухопад Ю.Ф., Хомяков Г.К. Системный анализ информационно управляющих процессов в подсистемах организма человека........ Петрякова Е.А. Качественное исследование нейронных сетей Хопфилда................................................... Сергиенко Л.С. Алгоритмизация в исследовании сходимости числовых рядов.............................................. РАЗДЕЛ II. УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ Гоппе Г.Г., Мухопад Ю.Ф. Методы и средства энергосберегающего управления турбомеханизмами................................. Маланова Т.В. Разработка процедуры, обеспечивающей робастность алгоритма автоматической параметрической оптимизации для систем с широтно-импульсной модуляцией...................... Рюмкин С.С., Круглов С.П. Адаптивное управление роботом манипулятором.............................................. Свинин М., Ямада К., Уеда К. Минимальная имитационная модель для эволюции походок многоногих шагающих машин............. Тихий И.И., Кашковский В.В., Полуэктов С.П. Исследование показателей качества управления в эргатических системах......... РАЗДЕЛ III. КОНТРОЛЬ И ДИАГНОСТИКА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Кашковский В.В., Тихий И.И. Назначение ресурса невосстанавливаемых технических объектов..................... Мухопад А.Ю. Метод динамического контроля автоматов.......... ПРИЛОЖЕНИЕ Сведения об авторах.......................................... Требования к оформлению научных статей в сборник «Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте»............................. В.П. Тарасенко ТЕПЕРЬ ОБ ЭТОМ МОЖНО НАПИСАТЬ...

Владимир Петрович Тарасенко родился в году. В 1957 году окончил радиофизический факультет ТГУ. В 1961 году защитил кандидатскую, а в 1968 - докторскую диссертацию. Профессор, заслуженный деятель науки и техники РСФСР, лауреат Государственной премии Российский Федерации за 1993 год. С 1957 по 1971 г. работал в ТГУ и СФТИ, где прошел путь от лаборанта до заместителя директора СФТИ по научной работе и заведующего кафедрой теоретической кибернетики ТГУ. С 1971 года - в ТИАСУРе: зав. кафедрой оптимальных и адаптивных систем, директор НИИ АЭМ до 2000 года. Научный руководитель НИИ АЭМ, заместитель председателя Президиума и директор отдела проблем информатизации Томского научного центра СО РАН. Награжден двумя орденами и шестью медалями. Умер в 2004 году.

В. П. Тарасенко входил в состав редакционного совета настоящего сборника статей в течение 10 лет. История становления научного направления в области корреляционно-экстремальных систем интересна и поучительна для специалистов автоматики и вычислительной техники.

В 1993 году за разработку принципов построения и теории корреляционно-экстремальных сверхточных систем навигации и наведения (КЭС) коллектив из восьми человек получил высшую награду в области науки и техники в России – Государственную премию. Среди авторов, академики РАН Ю.С. Осипов (нынешний президент РАН), А.А. Красовский и др., а также два томича: В.И. Алексеев и я, В.П. Тарасенко.

Приведу несколько личных впечатлений, связанных с вручением премии. Высокую премию по ритуалу должен был вручать Президент России, но нам ее вручал премьер-министр В.Н. Черномырдин. Премии были удостоены пять закрытых выдающихся работ военно-промышленного комплекса России. Во время вручения каждый выходил к Черномырдину, получал диплом и награждался знаком. Поскольку среди награждаемых было много военных специалистов, то, несмотря на штатскую форму, они четко провозглашали: «Служу Отечеству!» Очередь дошла до меня. Я отчеканил: «Служил Советскому Союзу!». Это вызвало оживление присутствующих.

Признание получила работа, которая проводилась мною с 1957 по 1970 год в Томском госуниверситете (в СФТИ), а затем еще в течение тридцати лет – в ТУСУРе. За эти годы сделано немало. Кроме меня (в 1968 г.), в Томске докторские диссертации, в которых развивались различные аспекты теории и практики КЭС защитили: В.И. Алексеев, А.Г. Буймов, П.И. Гаськов, Г.О. Задде, А.М. Кориков, Г.Г. Матвиенко, И.В. Самохвалов, В.А. Силич, В.И. Сырямкин, А.В. Тимофеев, В.В. Трофимов, а кандидатами наук стали более тридцати человек. Опубликовано 15 монографий, получено более ста пятидесяти авторских свидетельств на изобретения корреляционно-экстремальных систем различного назначения. Но главное, за эти годы были впервые разработаны, изготовлены и испытаны в реальных условиях более десятка КЭС для управления различными объектами и технологическими процессами.

Москва, Дом Правительства Российской Федерации.

После вручения Государственной премии, 4 апреля 1994 г.

Слева-направо: И.Н. Белоглазов, В.П. Тарасенко, А.А. Красовский, Г.П. Чигин, Ю.С. Осипов, Р.И. Полонников Столь широкое развитие КЭС получили благодаря тому, что они аккумулировали такие достижения кибернетики, как методы искусственного интеллекта, оптимальные процедуры статистической обработки многомерных сигналов, алгоритмы экстремального регулирования, оптоэлектронные устройства корреляционной обработки реализаций многомерных полей различной физической природы. Все работы велись в условиях устойчивого и достаточного финансирования в рамках соответствующих правительственных постановлений под управлением и по заказам министерств военно промышленного комплекса СССР, ведомств и ведущих организаций промышленности гражданского направления.

Особенно хотелось бы отметить в это время наше тесное сотрудничество многими ведущими специалистами в области теории управления и КЭС. Кроме вышеназванных, в их числе А.А. Фельдбаум, Я.З. Цыпкин, Г.С. Поспелов, А.А. Первозванский, В.В. Казакевич, Л.А. Растригин, Е.А. Федосов, В.П. Живоглядов, АА. Ашимов, И.Н. Белоглазов, С.Ф. Козубовский, Д.В. Васильев, Г.И. Джанджгава, В.К. Баклицкий, Ю.Г. Якушенков, В.А. Стефанов, В.В. Пицык, Р.И. Полонников. Мы часто встречались на конференциях, проводили школы-семинары по адаптивным системам, в том числе трижды в Томске, рецензировали диссертации, книги друг друга. С некоторыми из перечисленных выступали соавторами монографий, статей, докладов и изобретений.

Работы по созданию КЭС велись в СССР широкомасштабно, развитие теории тесно сочеталось с инновационной (внедренческой) деятельностью.

Каждый успех в этом направлении отмечался на правительственном уровне. Среди создателей КЭС Герои социалистического труда, лауреаты Ленинской и нескольких Государственных премий.

В Томске же начиналось и развивалось это так...

1957 год. В СФТИ под руководством П.П. Бирюлина группа аспирантов-радиофизиков и студентов выполняла крупную правительственную научно-исследовательскую работу (НИР), связанную с разработкой методов радиопротиводействия управляемым ракетам производства США. В западной печати появилось рекламное сообщение о поступлении на вооружение НАТО самолета-снаряда «Мейс», управляемого системой «Атран», сравнивающей в процессе полета изображение на экране бортового радиолокатора с заранее изготовленной картой заданного курса. Петр Павлович поставил передо мной задачу: «Ты должен разработать методы противодействия ракете «Мейс». Это будет темой твоей работы в аспирантуре». Не думал я тогда, что этот момент определит во многом мое становление как ученого.

Было ясно, что прежде, чем разрабатывать принципы противодействия системе «Атран», необходимо было знать алгоритм ее функционирования.

В США эти работы так же, как и аналогичные у нас, велись под грифом «совершенно секретно». Пришлось начинать с нуля. Достаточно быстро пришло понимание, что работа «Атрана» связана с использованием достижений зарождающегося в то время кибернетического направления «Автоматическое распознавание геометрических образов». Публикаций по этому направлению уже было достаточно;

пришлось неделями «перелопачивать» их в библиотеках Москвы (к сожалению, в Томске многие зарубежные издания отсутствовали). Но ни один из описываемых алгоритмов распознавания не мог быть использован в нашем случае по многим причинам (малая помехоустойчивость, требование значительных вычислительных ресурсов, низкое быстродействие). Помог правильно сориентироваться, как впоследствии оказалось, так называемый «университетский подход». Решено было сформулировать задачу сравнения карт как оптимальную процедуру, обеспечивающую минимум среднеквадратической ошибки определения отклонений управляемого объекта от заданной траектории. Идею эту подал мой однокурсник Г. Медведев, и тем самым был дан старт нашему многолетнему сотрудничеству в области развития теории помехоустойчивого экстремального управления. Решение задачи показало, что искомый алгоритм включает в себя вычисление функции взаимной корреляции сравниваемых изображений и поиск координат максимума этой функции. Отсюда появилось название: корреляционно-экстремальная система.

Я был счастлив: пришло понимание того, как должен работать координатор.

Однако очевидным стал вопрос о технических трудностях его реализации, так как требовалось вычислять многомерные интегралы в реальном масштабе времени. Нечего было и думать о его воплощении на базе существовавших тогда цифровых вычислительных машин. Напомню, что в СССР за Уралом и именно в Томске в то время была единственная ламповая ЭВМ «Урал-1» с быстродействием 100 операций в секунду и с «куриным» объемом памяти на магнитном барабане. И снова помогло университетское братство: мой брат Феликс подсунул мне краткую статейку из немецкого журнала об оптическом корреляторе. «Спусковой крючок» сработал, и наконец-то появился технический образ КЭС: сочетание радиолокатора, оптического коррелятора и телевизионной системы автоматического определения координат наиболее яркой точки корреляционного изображения. Это уже было моё первое настоящее изобретение, на которое я получил в 1961 г. закрытое авторское свидетельство.

Оно относилось к категории пионерских изобретений, так как не имело в то время аналогов. Любопытно отметить тот факт, что в 1965 году в США был рассекречен патент, описывающий устройство системы «Атран». Оказалось, что принцип ее работы нами был расшифрован правильно;

он был корреляционно-экстремальным. К нашему удовольствию мы обнаружили, что американцы выбрали далеко не лучший вариант его реализации. Наш координатор в определенных аспектах был лучше. В 1966 году и мы рассекретили свои первые изобретения в области навигационных КЭС, а в 1967 году в Москве в издательстве «Наука» вышла наша с Г. Медведевым монография «Вероятностные методы исследования экстремальных систем», где были приведены результаты наших лабораторных исследований первых образцов КЭС. Кстати, эта книга оказала значительное влияние на развитие КЭС в СССР. Она стимулировала работы в данном направлении в ряде академических и отраслевых институтов и КБ. На конференции по КЭС в 1969 г. главный конструктор одной из систем самонаведения данного класса, З.М. Персиц, сказал мне:

«Вы публикацией своей книги нанесли ущерб: раскрыли уровень понимания проблемы в нашей стране». На что я возразил: «Кроме возможного ущерба мы этим актом принесли и реальную пользу, ведь впервые Вы узнали о принципах КЭС из нашей книги, и это ускорило Ваши работы в данном направлении». Он вынужден был согласиться.

Инновационный период развития КЭС протекал быстро и эффективно.

Сразу после защиты кандидатской диссертации в 1961 году меня пригласили в Москву на заседание Научно-технического комитета Военно Воздушных Сил СССР, где я изложил наши результаты. После этого состоялся ряд встреч со специалистами отраслевых КБ (благо, в то время я имел допуск к секретным работам «красного цвета», формы № 1). Эти встречи инициировали проведение многолетних НИР как поискового, так и прикладного характера. В наших работах наступил период поиска эффективных средств реализации КЭС, их применения для управления подвижными объектами по полям различной природы, технологическими процессами. Одновременно рос и укреплялся коллектив разработчиков, увеличивался перечень соисполнителей. В частности, к нам «примкнули»:

кафедра телевизионных устройств ТИАСУРа (И.Н. Пустынский, В.А. Шалимов)*, кафедра прикладной математики ТПИ (В.А. Кочегуров, В.П. Иванченков).

В 1966 году на базе отдыха, на Оби, НПО «Полюс», а потом Бюроканской обсерватории в Армении был успешно испытан корреляционно экстремальный астрокоординатор зеркального типа для искусственных спутников Земли (В.В. Матушевский, С.Я. Пашнев). Первые летные испытания КЭС с радиолокатором были проведены в районе Новгорода в 1973 г.

(В.С. Фофонов, Ю.А. Андреев), а годом позже – в районе Крыма (М.П. Ангелов, В.И. Сырямкин). При этом были апробированы РЛС секторного и бокового обзора. В 1974–1978 гг. был выполнен цикл исследований по синтезу и анализу навигационных КЭС, использующих искусственные поля, создаваемые сетью наземных навигационных станций (А.М. Кориков, Р.И. Полонников, Е.Н. Сафьянова, В.И. Алексеев).

В 1970 г. был завершен цикл работ по созданию и испытанию радиолокационного КЭ координатора для обеспечения прибрежного плавания морских и речных судов (О.М. Раводин). Испытания проходили на Ладожском озере, на Каспии. Точность определения координат была очень высокой, а помехоустойчивость – поражала. Например, по картам заданного курса, изготовленным в летний период с помощью фотографирования радиолокационных изображений берегов Ладоги, система уверенно работала поздней осенью, когда береговая линия сильно искажалась за счет прибрежного льда. Накопленный опыт создания координатора для судов был успешно использован при разработке аналогичного устройства для местоопределения движущихся наземных объектов (О.М. Раводин, А.Х. Карпов).

Далее в скобках будут указываться фамилии тех, кто внес наиболее * существенный вклад в соответствующий раздел.

В институте оптики атмосферы Томского филиала АН СССР под руководством академика В.Е. Зуева были разработаны лазерные лидары для определения скорости ветра в атмосфере на различных высотах. Обработка изображений аэрозоля, полученных лидаром, проводилась с использованием корреляционно-экстремальных алгоритмов (Г.О. Задде, Г.Г. Матвиенко, И.В. Самохвалов, Н.И. Юрга, Т.В. Мышкина). Лидары нашли применение в крупных аэропортах и на испытательных полигонах.

Приведу пример, который подтверждает многие аспекты эффективности КЭС-навигации. В восьмидесятых годах к нам на отзыв поступила кандидатская диссертация, выполненная в НИИ биологии и биофизики ТГУ под руководством Г.Ф. Плеханова и посвященная изучению способа ориентации на местности муравьев при их походах от муравейника на охоту и обратно. Так вот, было экспериментально доказано, что муравьи ориентируются, запоминая очертание видимой ими кромки леса в момент передвижения от муравейника (создавая в памяти карту заданного курса).

Эта карта ими сравнивается с текущим изображением в момент возвращения домой. Алгоритм сравнения остался за кадром диссертационной работы, но очень похоже, что он – корреляционно экстремальный. Этот случай нас очень воодушевил. Природа демонстрировала, до какого уровня микроминиатюризации можно дойти в создании КЭС-координаторов!

Существенной, если не определяющей проблемой практического использования корреляционно-экстремальных координаторов является картообеспечение. В течение ряда лет группа талантливых сотрудников и аспирантов ТУСУРа (А.М. Бердичевский, М.Т. Решетников, С.П. Ильин, М.Я. Штейнбок) под руководством А.Г. Буймова занималась этой проблемой и решила её, создав программное обеспечение процесса генерации карт в различных диапазонах частот в условиях заданного режима полета носителя координатора и топографии местности, над которой происходит полет. Кстати, в настоящее время это направление относят к ГИС-технологиям.

Параллельно с навигацией наш коллектив упорно искал «конверсионные»

приложения КЭС в промышленности. Так мы пришли к системам корреляционного технического зрения. Они, в частности, могли быть использованы роботом, настраивающим радиоаппаратуру (А.Ф. Афримзон), придающим нужную ориентацию деталям на сборочном конвейере. В 1980 году подобное устройство было нами продемонстрировано на ВДНХ (О.М. Раводин, В.И. Сырямкин, М.П. Ангелов). Впоследствии результаты этого направления стали основой докторской диссертации В.И. Сырямкина.

В настоящее время эти исследования продолжаются в рамках созданной им лаборатории в Институте физики прочности и материаловедения ТНЦ СО РАН.

Первый цифровой вариант КЭС был создан в 1984 г. Ю.А. Андреевым. К этому времени уже появились необходимые компоненты: микро и мини ЭВМ, спецпроцессоры, которые, в частности, с помощью реализации быстрых спектральных преобразований могли производить корреляционную обработку изображений почти в реальном масштабе времени. Кстати, в настоящее время все подобные координаторы реализуются исключительно на цифровой основе в силу её многофункциональности, универсальности, не требующих трудоемкой юстировки оптических элементов.

На последнем этапе наших работ в области КЭС (конец 80-х годов прошлого века) мы интенсивно начали развивать методы интеллектуализации как самих алгоритмов КЭС, так и процесса их автоматизированного моделирования и проектирования. Так были предложены принципы построения безэталонных КЭС, систем, использующих стереоизображения местности (здесь основные результаты получены И.Н. Белоглазовым, с нашей стороны заметный вклад внес В.И. Алексеев). С целью повышения эффективности КЭС был разработан ряд алгоритмов поиска наибольшего значения взаимно корреляционной функции в случае её многоэкстремальности (В.И. Алексеев). Предчувствуя возможный наплыв большого числа заказов на разработку КЭС, мы направили значительные ресурсы на автоматизацию процесса моделирования КЭС (В.В. Трофимов, В.В. Кручинин) и на создание экспертной системы функционального проектирования координаторов (В.А. Силич, А.Г. Карпов).

Ну, а как обстояли дела с решением задачи противодействия КЭС, которую ещё в 1957 году поставил П.П. Бирюлин?

Наши исследования помехоустойчивости КЭС показали их практическую неуязвимость. Менять рельеф местности – слишком дорогое удовольствие! Оставались для рассмотрения «силовые» методы противодействия (активное уничтожение ракеты-носителя), а для этого нужно оперативно определять ее координаты. Трудность усугублялась тем, что эти ракеты – низколетящие (высота полета не выше тридцати метров над Землей). Обнаружение таких целей, их распознавание и сопровождение – сама по себе трудная задача. За её решение мы и взялись. Основная идея была найдена достаточно быстро: необходимо покрыть охраняемую территорию датчиками, которые фиксировали бы сигналы, излучаемые ракетой, и передавали их в центр обработки, где определяются координаты цели, принимаются решения по ее уничтожению. А вот какие датчики, каков алгоритм вычисления координат – это и стало предметом исследований (В.И. Алексеев, О.Н. Странгуль). Так родилось новое научное направление, нами названное пассивной экстремальной локацией.

Вскоре мы стали головной организацией в СССР по данному направлению. Планировались широкомасштабные работы... но грянул 1991 год!

Прошло более десяти лет с того момента, когда в России практически перестали финансироваться работы в области КЭС. Единицы из перечисленных в статье исследователей сохранили верность данному направлению. Трое уехали за рубеж, многие перешли в сферу платных образовательных услуг, успешно занялись бизнесом, в том числе банковским, часть занялась автоматизацией технологических процессов нефтегазового комплекса (где деньги на НИР еще были), а один – даже в фермеры подался и, знаете, вполне процветает. Главная же потеря: из-за безденежья произошел разрыв поколений. Никто из молодых в Томске не занимается КЭСовской тематикой. Иногда я думаю: вот дал бы кто-либо заказ на КЭС в объеме нескольких миллионов долларов, смогли ли бы мы восстановить потерянное? И отвечаю себе: на это потребовалось бы не менее трех-четырех лет. Только на создание необходимой материальной базы пришлось бы затратить не один миллион зеленых. В это же время, например, Китай в рамках своего аэрокосмического агентства создал центр корреляционно-экстремальных систем управления. А.М. Кориков ездил туда читать лекции.

Одним словом, когда-то мы были в области КЭС на уровне США, а теперь почти безнадежно отстали. Может быть, мой пессимизм объясняется моей плохой информированностью о состоянии работ по КЭС-тематике в России? Ведь десять лет прошло, как мы свернули эти работы. Дай-то бог, ошибиться мне в оценке ситуации. Эта тематика органически связана с передовыми информационными технологиями, с развитием искусственного интеллекта. А здесь отстал – значит, оказался на обочине мировой науки и технологий.

И всё же не хочется заканчивать на столь грустной ноте. Оглядываясь на пройденный путь, я испытываю двойное чувство: чувство удовлетворения от результатов проделанной сложной работы и чувство горечи от перечисленных утрат. По-видимому, определенной причиной утрат являются и мои субъективные качества. К сожалению, я не смог противостоять закрытию в ТУСУРе кафедры оптимальных и адаптивных систем управления, когда-то лучшей кафедры в России данного профиля. Будучи много лет директором НИИ АЭМ при ТУСУРе, не смог сохранить научного подразделения, занимающимся КЭС. Хотя бы на теоретическом уровне.

Но я – оптимист. И, несмотря на свой возраст (мне 69 лет), пытаюсь реанимировать работы по КЭС в рамках создаваемого института проблем информатизации Томского Научного Центра СО РАН. Уверен, что найдутся молодые, талантливые выпускники Томских университетов, которые реализуют себя в этой многообещающей тематике.

РАЗДЕЛ I. МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ УДК 621. О.В. Акулов, С.М. Кривель РАСЧЕТ НЕСТАЦИОНАРНЫХ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПЛОХООБТЕКАЕМЫХ ТЕЛ МЕТОДОМ ДИСКРЕТНЫХ ВИХРЕЙ Решена задача численного моделирования течения в окрестности плохообтекаемых объектов и расчета аэродинамических характеристик этих объектов. Методика расчета и комплект программ для ЭВМ позволяют решать широкий спектр задач аэродинамики тел с известными местами отрыва потока. У плохообтекаемых тел о местах отрыва потока можно получить информацию на основе анализа их формы. Полученные результаты применимы для определения нестационарных характеристик отрывного обтекания объектов с целью использования результатов при решении других технических задач.

Ключевые слова: численная аэродинамика, отрывное обтекание, срыв потока.

Современный этап развития различных технических устройств, функционирование которых определяется их взаимодействием с потоком жидкости или газа, характеризуется все большим применением новых принципов и использованием все более тонких гидроаэродинамических эффектов приводящих к качественному изменению обтекания объектов.

Постоянно возрастающие запросы практики по усовершенствованию и оптимизации таких устройств часто требуют настолько глубокой детализации в знании аэродинамических характеристик и умения управлять ими, что доступна только средствам вычислительного и физического экспериментов.

Среди подобных эффектов особо можно выделить отрывные режимы обтекания, которые для ряда тел и технических устройств являются основными практически на всем протяжении их взаимодействия с внешней средой. Как правило, течения в окрестности таких объектов характеризуются наличием многочисленных отрывов потока, наличием развитых срывных зон, зон течений обратного направления и периодическим отходом вихревых образований от поверхности тела.

С практической точки зрения интерес представляют задачи моделирования обтекания плохообтекаемых тел, под которыми понимаются тела с изломами образующей поверхности. В качестве примера подобных тел можно рассматривать различные наземные сооружения, различные транспортные и специальные средства, их элементы, контейнеры и т.д. Особенностью подобных тел является наличие линий излома образующей поверхности. Именно на этих линиях образуется отрыв потока в первую очередь. Экспериментальные исследования, в том числе и авторов настоящей работы, показывают незначительное влияние, часто пренебрежимо малое, на картину обтекания вязких отрывов. Как правило, эти отрывы являются вторичными, т.е.

образуются в зонах обратного тока (зонах, охваченных отрывом потока с изломов образующей поверхности).

На решение задач такого класса в последнее время был распространен метод дискретных вихрей [1, 2, 3, 4].

На кафедре аэродинамики и конструкции летательных аппаратов Иркутского высшего военного авиационного инженерного училища (военного института) в течение длительного времени ведется работа по созданию методов расчета и пакетов прикладных программ для ЭВМ по расчету аэродинамических характеристик и динамики движения при заданных динамических ограничениях плохообтекаемых объектов.

Плохообтекаемый объект схематизируется замкнутыми в математическом смысле и разомкнутыми бесконечно тонкими поверхностями (рис. 1). Задаются или рассчитываются из начальных условий текущего расчетного шага по времени кинематические параметры r движения объекта: – вектор угловой скорости вращения тела r относительно центра масс и начала координат;

V – вектор скорости движения центра масс тела относительно инерциальной системы отсчета;

, – углы атаки и скольжения. В некоторых частных задачах задается r поле возмущенных скоростей Wн i j k в заданном конечном количестве точек пространства. Решение задачи аэродинамики позволяет для данных параметров и конфигурации тела определить вектора аэродинамических r r силы R и момента M R.

Рассматривается обтекание тела идеальной несжимаемой жидкостью.

Как уже было отмечено, места отрыва потока известны. Отрыв потока моделируется свободными бесконечно тонкими поверхностями разрыва (скачкообразного изменения) тангенциальной к этой поверхности составляющей относительной скорости идеальной жидкости. Поверхности представляют собой границы токов жидкости с различными скоростями.

Перепад давления на границе отсутствует. Из этого условия и выстраивается форма указанных свободных пелен.

Для решения задачи методом дискретных вихрей создается расчетная вихревая схема объекта (рис. 2). Поверхность тела S, S * и свободные поверхности, * заменяются системой замкнутых вихревых рамок. На поверхности тела задается конечное число контрольных точек, в которых задается условие равенства нормальной составляющей относительной скорости жидкости нулю (условие непротекания). Это условие эквивалентно условию, где поверхность тела представляет собой поверхность тока для идеальной жидкости. Относительно неизвестных циркуляций вихревых рамок тела, это условие позволяет записать систему линейных алгебраических уравнений. Решение этой системы позволяет определить циркуляции вихревых рамок. Циркуляции свободных вихревых рамок определяются с использованием гипотезы Чаплыгина– Жуковского на линиях отрыва потока. Форма свободных пелен определяется последовательным расчетом по времени.

Y R Z О WH i jk MR X V Рис. 1. Схема поверхностей плохообтекаемого объекта Y R S * Рдоп Z WH i jk О MHi jk MR X S* * V Рис. 2. Расчетная вихревая схема объекта Таким образом, предполагается, что везде в области вне поверхности движущегося тела, а также неизвестных заранее вихревых пелен, течение жидкости является безвихревым (потенциальным). Следовательно, такое течение удовлетворяет уравнению Лапласа для потенциала скорости.

Решение задачи сводится к определению либо усредненных по времени аэродинамических характеристик тела, либо построению закона их изменения по времени при известном законе движения тела.

На рис. 3 показан характер изменения коэффициента лобового сопротивления куба, обтекаемого перпендикулярным по отношению к наветренной грани потоком. Куб из состояния покоя в момент времени, равный нулю, начал двигаться с постоянной скоростью. Здесь – безразмерное время в аэродинамическом смысле слова.

cx Расчеты авторов эксперимент (усредненное значение) 0 Рис. 3. Зависимость изменения коэффициента лобового сопротивления куба от безразмерного времени cy -0, o -1, -1,, град -40 -30 -10 - Рис. 4. Зависимость коэффициента подъемной силы острого конуса от угла атаки mz cx 0, 0,, град -40 -30 -20 -10 0 -0,, град -40 -30 -20 -10 эксперимент Рис. 5. Зависимость коэффициента лобового сопротивления острого конуса Рис. 6. Зависимость коэффициента от угла атаки аэродинамического продольного момента острого конуса от угла атаки Рис. 7. Условная схема мгновенного свободного вихревого слоя за конусом Рис. 8. Схема поля скоростей в окрестности конуса Рис. 9. Схема поля скоростей в окрестности конуса Рис. 10. Схема поля скоростей в окрестности конуса На (рис. 4, 5, 6) представлены осредненные по времени аэродинамические характеристики острого конуса в зависимости от угла атаки. Данные результаты сопровождаются демонстрацией мгновенного свободного вихревого слоя за конусом в указанный момент времени (рис. 7) и полями скоростей в окрестности конуса при различных углах атаки в указанные моменты времени (рис. 8, 9, 10).

Предлагаемые методики позволяют решать широкий спектр задач аэродинамики и динамики движения различных объектов, в том числе и в рамках специальных прикладных исследований.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Белоцерковский, С.М. Отрывное и безотрывное обтекание тонких крыльев идеальной жидкостью / С.М. Белоцерковский, М. И. Ништ М.И. – М.: Наука, 1978.

2. Бабкин, В.И. Струи и несущие поверхности: Моделирование на ЭВМ / С.М.

Белоцерковский, В.В. Гуляев, А.В. Дворак. – М.: Наука, 1989.

3. Белоцерковский, С.М. Математическое моделирование плоскопараллельного отрывного обтекания тел / В.Н. Котовский, М.И. Ништ, Р.М. Федоров. – М.: Наука. Гл.

ред.физ-мат. лит., 1988.

4. Белоцерковский, С.М. Трехмерное отрывное обтекание тел произвольной формы / М.И. Ништ, В.Н. Котовский, Р.М. Федоров. – ЦАГИ, 2000.

УДК 621. О.В. Акулов, С.М. Кривель МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕЧЕНИЙ В ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ВОДОРОДНЫХ ПУЗЫРЬКОВ Решена задача моделирования обтекания различных объектов в гидродинамической трубе с визуализацией течения методом водородных пузырьков.

Исследования проводятся с целью выяснения особенностей течений, выявления зон отрыва потока и их структуры, определения основных параметров обтекания.

Объекты исследования могут иметь достаточно сложную форму. Реализованы некоторые законы изменения основных кинематических параметров обтекания тела (углов атаки и скольжения, угловых скоростей тангажа, крена и рыскания).

Полученные результаты применимы для использования при создании математических моделей обтекания или в специальных исследованиях.

Ключевые слова: моделирование обтекания, аэродинамика, визуализация течения.

В аэродинамических исследованиях широко используются различные методы визуализации течений, позволяющие изучать физические явления, возникающие при обтекании различных объектов.

При проведении исследований в аэродинамических трубах широкое применение нашли методы: «шелковинок» для исследования течения вблизи поверхности объекта;

метод сажемасляного покрытия, применяемый для оценки течения непосредственно на поверхности модели;

метод парового экрана и визуализации течения дымом – для исследования течений в окрестности объекта и другие методы. В последние годы получили широкое распространение различные способы визуализации течений, в том числе в области пограничного слоя и на режимах сверхзвукового обтекания, основанные на оптических эффектах.

Для получения более полной информации о течении используются непосредственные измерения величины и направления вектора скорости в конечном множестве обследуемых точек. Ряд методов визуализации течений (например, метод шелковинок) получил широкое распространение в летном натурном эксперименте.

Особый интерес представляют исследования течений с использованием гидродинамических установок (гидролотков, гидробассейнов, вертикальных и горизонтальных гидродинамических труб). Применение данных установок для исследования обтекания летательных аппаратов и других объектов основано прежде всего на полном или частичном применении теории подобия. Интерес к методам испытаний в гидродинамических установках обусловлен возможностью наблюдения плоского (в гидролотках) и пространственного (в гидробассейнах и гидродинамических трубах) спектра обтекания тел с использованием различных методов визуализации (применением твердых микрочастиц, эмульсий, красящих веществ, использованием широкого спектра оптических эффектов и других).

В основе большинства методов визуализации в гидродинамической трубе лежит тот факт, что если плотность визуализирующих частиц близка к плотности исследуемой жидкости, то траектории их движения будут идентичны траекториям частиц жидкости. Достоинством использования гидродинамических установок в аэродинамических исследованиях являются относительно низкая стоимость исследований и высокая наглядность результатов визуализации. Важным достоинством является возможность исследования нестационарных режимов обтекания.

Недостатком считается тот факт, что, как правило, результаты исследований носят качественный характер в силу невозможности полного соблюдения теории подобия.

Наиболее распространёнными методами визуализации являются методы красок и водородных пузырьков.

В методе красок визуализация картины обтекания происходит подачей красящей жидкости в поток через отверстия в теле под незначительным избыточным давлением.

Этот способ позволяет получить наглядную объемную картину обтекания объекта, так как линии красящей жидкости четко демонстрируют линии тока жидкости при стационарном течении и демонстрируют изменение линий тока в нестационарном потоке. С различных поверхностей тела возможна подача красящих веществ разных цветов, что позволяет наблюдать взаимодействие вихрей и пелен, сходящих с различных частей тела. Основными недостатками этого способа являются: сложность изготовления модели;

относительно большой размер устройства, удерживающего модель в потоке, поскольку внутри него размещается большое количество трубопроводов;

искажение картины обтекания за счет избыточного давления, с которым подается красящий состав.

Сущность метода водородных пузырьков состоит в создании на поверхности объекта микроскопических пузырьков водорода за счет гидролиза рабочей жидкости (воды) [1, 2, 3]. Катодом и анодом являются поверхность модели и электропроводящие элементы трубы, и наоборот.

Микроскопические пузырьки перемещаются с потоком жидкости, с траекторией близкой к траектории частиц жидкости. Различие в траекториях объясняется действием на пузырек водорода со стороны жидкости Архимедовой силы, которая приводит к всплыванию пузырька.

Исследования показывают, что скорость всплытия пузырьков водорода зависит от их диаметра, и является пренебрежимо малой по отношению к скорости течения жидкости в трубе. Чем меньше диаметр пузырька, тем меньше скорость его всплытия.

Достоинством метода является то, что пузырьки практически не обладают «инертностью», имеют минимальные размеры и сходят непосредственно с поверхности тела без дополнительных начальных условий. Это выгодно отличает метод водородных пузырьков от метода визуализации с помощью красящих растворов, подаваемых в отверстия на поверхности тела, где красящий раствор подается к отверстию с некоторым избыточным давлением, и струя раствора представляет собой дополнительное возмущение потока. Кроме этого, пузырек является прозрачным и наблюдается благодаря многочисленным внутренним отражениям внешнего света. Это свойство позволяет использовать различные оптические свойства внешнего освещения для повышения качества и наглядности результатов исследований, например, световой луч и т.п.

Другим важным достоинством метода является относительная простота управления процессом подачи напряжения на электроды и возможность управления выделением пузырьков. Именно использование метода водородных пузырьков дало возможность создать установку, позволяющую исследовать обтекание движущихся в потоке по сложным законам объектов, в том числе и с вращением объектов по отношению к вектору скорости набегающего потока. В ряде случаев хороший результат дает использование дискретного по времени формирования пузырьков на поверхности объекта с заданной частотой.

Описанные методы визуализации реализованы на базе экспериментальной установки кафедры аэродинамики и конструкции летательных аппаратов Иркутского высшего военного авиационного инженерного училища (военного института), представляющей собой вертикальную гидродинамическую трубу (рис. 1).

Для метода водородных пузырьков, кроме того, реализовано несколько дополнительных устройств, позволяющих исследовать как неподвижные относительно вектора скорости набегающего потока объекты, так и подвижные с известным законом движения.

Фиксация результатов исследования производится либо методом мгновенной фиксации изображения (с помощью видеокамеры или цифрового фотоаппарата), либо со значительной выдержкой по времени (фотоаппаратом с химическим способом фиксации изображения).

Отработан ряд способов изготовления экспериментальных моделей.

Так для визуализации с использованием метода водородных пузырьков модель изготавливали путём неразъемного монтажа образующих поверхностей, обычно из диэлектрического материала, в определенных местах которых устанавливались электроды, служащие рабочей поверхностью (рис. 2, а).

Рис. 1. Вертикальная гидродинамическая труба Хорошо зарекомендовал себя способ изготовления моделей с помощью механической обработки из, обладающего низким электрическим сопротивлением, цельного объема металла (рис. 2, б). Далее модель покрывалась диэлектрическим покрытием (краской, пленкой и т.п.). Затем на образующих поверхностях исполнялись риски в форме точек или линий до металла. При исследовании параметров отрыва потока с известных граней (острых кромок) объекта они зачищались так же до металла.

Ось крепления Ось крепления Образующая поверхность Покрытие Медные электроды Рабочие поверхности а) б) Рис. 2. Способы изготовления моделей Для изготовления сложных геометрических объектов (моделей самолетов) хорошо зарекомендовал себя способ, при котором модель монтируется из блоков диэлектрического материала, между слоями которого проложены тонкие пластины электропроводящего материала.

Эти пластины и формируют затем поле катода (рабочие поверхности модели).

Конструктивной особенностью моделей для метода красок является наличие в ней специальных внутренних изолированных между собой полостей, в которые извне подаются красящие вещества. Последние через отверстия в теле попадают в поток и визуализируют необходимые области (рис. 3).

Полости подачи красящих веществ Отверстия Рис. 3. Модель для метода красок Накоплен богатый опыт проведения исследований обтекания тел различных классов, в том числе и при изменяющихся во времени параметрах обтекания тела.

В качестве примеров результатов визуализации обтекания на рис. 4, 5, 6, 7 представлены пространственные спектры обтекания различных плохообтекаемых тел как с их вращением относительно произвольной пространственной оси, так и без вращения. На рис. 4 показан спектр обтекания плоской квадратной в плане пластины через несколько секунд после начала движения в жидкости из состояния покоя. На рис. изображен спектр обтекания вращающегося куба, на рис. 6 – не вращающегося, на рис. 7 – не вращающегося разрезного тела с внешней образующей поверхностью в виде куба.

Рис. 4. Спектр обтекания плоской квадратной в плане пластины Рис. 5. Спектр обтекания вращающегося куба Рис. 7. Спектр обтекания Рис. 6. Спектр обтекания не вращающегося разрезного тела не вращающегося куба с внешней образующей поверхностью в виде куба Рис. 8. Спектр обтекания Рис. 9. Спектр обтекания летательного аппарата летательного аппарата На рис. 8, 9 представлены результаты визуализации методом красок, позволяющие наблюдать картины обтекания летательного аппарата при разных углах атаки и скольжения (результаты получены С.С. Полищуком).

Полученные спектры обтекания позволяют получить четкое и наглядное представление о картине пространственного отрывного обтекания различных тел, установить основные режимы и особенности исследуемых течений и могут использоваться для формирования и оценки достоверности математических методов расчета аэродинамических характеристик. Широкие возможности использования визуализации течений может найти в специальных исследованиях.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Clutte, D.B., Smith, A.M. O Flow vialisation by electrolysies of water. Aerospace Engineering, 2, 1961.

2. Девис, Фокс. Использование метода визуализации течения с помощью пузырьков водорода для измерения скорости жидкости в прозрачных трубах // Теоретические основы инженерных расчетов. – № 4, 1967.

3. Пивкин, Е.Я., Черемухин, Г.А. Гидравлическая труба «игрушка» или инструмент? // Техника воздушного флота. – № 5, 2002, – с. 13–16.

УДК 621.3. В.А. Григоров, Ю.Л. Ломухин, И.Н. Чернов ВЛИЯНИЕ ИЗГИБОВ ОПТИЧЕСКОГО ВОЛОКНА НА ЗАТУХАНИЕ РАСПРОСТРАНЯЮЩЕГОСЯ СИГНАЛА В работе обоснована актуальность изучения влияния механического воздействия на затухание сигналов в оптическом волокне (ОВ). Приведены результаты экспериментальных исследований влияния изгибов ОВ на относительное изменение мощности проходящего сигнала. Показано, что многомодовые волокна менее чувствительны к изгибам, чем одномодовые. Обнаружен эффект снижения оптических потерь в многомодовом ОВ при первых четырех изгибах на 60° по окружности, радиусом 1 мм.

Ключевые слова: ВОСП, оптический кабель, затухание сигнала, изгибы оптических волокон, многомодовое волокно, оптический волновод.

1. Введение Затухание сигнала в оптическом волокне (ОВ) волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) зависит не только от оптических свойств ОВ, но также и от различных физических воздействий на оптический кабель (ОК), то есть: от действия электромагнитного поля и проникающей радиации, от термических и механических воздействий [1]. Из механических воздействий особо следует выделить изгибы ОК, при которых наблюдается возникновение дополнительного затухания [2–8].

В работе [8] проведено детальное, теоретическое и экспериментальное исследование ослабления поля в одномодовых волокнах при однократном изгибе по малому радиусу (R110мм). Для построения теории потерь на изгибе авторы [8] используют аналогию туннельного прохождения частиц через потенциальный барьер. При этом разность коэффициентов преломления сердцевины и оболочки трактуется как «высота барьера».

При изгибе имеет место понижение этого барьера, и в результате увеличивается вероятность выхода излучения из сердцевины в оболочку.

Потери мощности сигнала на изгибе могут быть вычислены по формуле:

5 R lg e J B (B) = 10lg ( ) = D, (1) 2[R ] 1/ J где: J – интенсивность поля при изогнутом волокне;

J0 – мощность при прямом волноводе;

– угол изгиба;

R – радиус изгиба;

– радиус сердцевины;

D – вероятность туннельного перехода через барьер.

Как установлено в [8], величина D увеличивается с уменьшением радиуса изгиба. Из (1) следует, что потери прямо пропорциональны длине изогнутого участка волокна и возрастают с уменьшением радиуса кривизны. Из работы [8] следует, что потери в одномодовых волокнах зависят от разности коэффициентов преломления сердцевины и оболочки, а при 1/ R (0,1 1) мм могут достигать величины 4 и более B.

В [9] приведены результаты измерения затухания сигнала в одномодовом волокне при скрутке оптических модулей и намотке на оправу. Установлено, что при шаге скрутки 70 150 мм затухание в одномодовом волокне имеет ту же величину, что и без скрутки. Намотка (100 витков) на оправу диаметром 75 мм практически не вносит дополнительного затухания в одномодовом волокне на длине волны 1,55 мкм.

В [10] предложена теория распространения связанных волн в изогнутых по спиралям волоконных световодах, в которых из-за скрутки и деформации имеют место метрическая и диэлектрическая анизотропии.

Автор [10] делает вывод о том, что потери в изогнутом упругом световоде будут меньше, чем в изогнутом неупругом.

Изгибы оптических волокон являются не только причинами ослабления сигнала в оптоволоконных линиях связи, но и могут использоваться как места для несанкционированного доступа к информации, передаваемой по линии связи [11].

Целью работы ставится исследование изменения затухания одномодовых и многомодовых оптических волокон при изгибах.

2. Экспериментальная установка и методика измерений Измерения проведены на экспериментальной установке, схема которой приведена на рис. 1.

Излучение лазерного диода-1 с длиной волны 1,33 мкм через фокусирующее и юстировочное устройство-2;

оптический разъем- (FC) поступает в оптический волновод-4. На скремблере-5 выполняются однократные и многократные изгибы волновода. Через разъем-3 излучение поступает на фотодиод-6. После детектирования сигнала, его мощность измеряется стрелочным прибором-7. Источник-8 служит для накачки лазера, смещения фотодиода и питания элементов установки. В качестве одномодового волокна использовался отрезок соединительного кабеля типа: 9/125 Corning Optical Fiber SMF – 281170 E 20709UL/CUL OFNR Riser cable 053794FT, Northern Liahte cable;

JNC. E 120857 (UL) OFNR, Riser cable 50/125 002075 FT.

Методика измерения заключалась в следующем. После включения лазера, подачи смещения на фотодиод и подключения световода, проводилось измерение мощности J0 при прямолинейном волокне. Затем выполнялись изгибы оптического волокна и измерялся уровень прошедшего излучения J при изгибах. В результате определялось относительное изменение мощности =J/J0. Погрешность измерений не превышала 10 %.

Рис. 1. Экспериментальная установка для исследования влияния изгибов оптического волокна на мощность прошедшего по ОВ сигнала 3. Результаты измерений Ослабление поля при однократном изгибе оптического волновода На рис.2 приведены результаты измерения ослабления интенсивности излучения в оптическом волноводе при однократном изгибе. Изгиб выполнялся по окружности поперечного сечения цилиндра (элемента скремблера), радиусом 1 мм.

Рис. 2. Зависимость относительного изменения мощности сигнала в ОВ от угла его изгиба. Кр. 1 – для одномодового волокна, кр. 2 – для многомодового ОВ Из рис. 2 следует, что при изгибе одномодового волокна на угол 600, излучение практически полностью выходит из волновода. Изгиб же многомодового волокна не изменяет величину его пропускания. Более того, наблюдается тенденция к снижению оптических потерь в ОВ.


Столь разительное поведение затухания в одномодовом и многомодовом оптических волноводах физически объясняется следующим. В случае одномодового волокна при изгибе нарушается условие полного внутреннего отражения на границе сердцевина–оболочка, в результате образуется вытекающая волна. Подобное явление описано в [2-8].

В многомодовом волокне поле излучения на выходе является результатом интерференции его составляющих мод. При установившемся режиме часть мод на выходе имеет разность фаз кратную, то есть имеет место взаимная компенсация полей.

При изгибе, так же как и в случае одномодового режима, нарушается условие полного внутреннего отражения для некоторых мод в многомодовом волокне. В результате разрушается механизм взаимной компенсации мод на выходе световода, что ведет к снижению оптических потерь.

Данная интерпретация, наблюдаемых явлений, носит качественный характер. Теорию этого явления еще предстоит разработать.

4. Затухание сигнала в оптических волокнах при многократном изгибе При эксплуатации оптические волноводы могут претерпевать многократные изгибы (в сплайс-пластинах, соединительных коробках, муфтах и т.д.). Поэтому возникает необходимость исследования затухания сигнала в световоде при многократном изгибе.

Рис. 3. Зависимость относительного изменения мощности сигнала от числа изгибов N и величины полупериода Т (см).

Амплитуда изгиба d = 6 см В эксперименте многократный изгиб выполнялся с помощью скремблера и представлял собой форму периодической зубчатой кривой (рис. 3, вставка). Амплитуда изгиба d = 6см. Полупериод изгибов T изменялся от 2 см до 10 см. На рис. 3 по оси абсцисс отложено количество изгибов N. Кривые 1, 2, 3, 4, 5 относятся, соответственно, к изгибам с T = 2, 4, 6, 8, 10 см. Сплошными кривыми обозначены зависимости ослабления от характера изгибов одномодового волокна, пунктирными – многомодового световода.

На рисунке видно, что в одномодовом волноводе уже при однократном изгибе резко возрастает затухание. Также видно, что чем меньше период T, тем затухание больше. В случае многомодового волокна, в результате многократного изгиба явно наблюдается тенденция к увеличению пропускания волновода, при этом, чем меньше T, тем прозрачнее волокно.

5. Заключение Затухание сигнала в оптическом волокне в значительной степени зависит от типа и величины механического воздействия на волокно.

Однократный изгиб с малым радиусом одномодового волокна на угол 90° приводит к потере энергии сигнала на 60–70 %.

Многомодовое волокно менее чувствительно к изгибам. При их количестве от 1 до 4-х может наблюдаться снижение оптических потерь для сигнала. В этой связи, в некоторых случаях, когда мощность сигнала недостаточна для уверенной его регистрации, и её необходимо увеличить, то вместо установки дорогостоящего регенератора можно рекомендовать произвести изгиб волокна перед фотоприемником.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1.Соколов, С.А., Никольский, К.К. Влияние электромагнитных полей и коррозии на оптические кабели связи // Электросвязь. – 2004, № 3. – С. 33–34.

2.Heiblum, M., Harris, J.H. Analysis of curved optical wave-. guides by conformal transformation // JEEE J. Quantum Electron. – 1975. – Vol. II, № 1. – Р. 75–83.

3.Sakai, J., Kimura, T. Analytical bending loss formula of optical fibers with field deformation // Radio Sci. – 1982. – Vol. 17. – Р. 21–29.

4.Danielson, P., D.Yevick Propagating Beam Analysis of Bent Optical Waveguides // J. Opt. Commun. – 1983. – Vol. 4, № 3. – Р. 94.

5.Baets, R., Lagass, J.E. Loss Calculation and Design of. Arbitrarily Curved Integrated-Optic Waveguides // J.Opt. Soc. Amer. – 1983. – Vol. 73, № 2. – Р. 177–162.

6.Tangonal, G.L., Hsu, H.P., Jones, V., Pokulski, J. Bend loss. measuremenis for small mode field diameter fibres // Electron Lett. – 1989. – Vol. 25, № 2. – Р. 142.

7.Kamikawa, N., Chang, C.T. Losses in small-radius bends in single-. mode fibers // Electron.

Len. – 1989. – Vol. 25, – Р. 947–949.

8.Аксенов, В.А., Волошин, В.В., Воробьев, И.Л. и др. Потери в одномодовых волоконных световодах при однократных изгибах по малому радиусу. Прямоугольный профиль показателя преломления // Р.Э. – 2004. – Т. 49, № 6. – С. 734–742.

9.Чернов, В.О. Затухание оптических волокон при регулярных изгибах // Электросвязь.

– 2001. – № 11. – С. 9–10.

10. Макаров, Т.В. Распространение волн в изогнутых волоконных световодах // Электросвязь. – 2001. – № 11. – С. 20–23.

11. Аграфонов, Ю.В., Липов, Д.Б, Малов, А.Н. Структура волноводных мод и несанкционированный доступ в волоконно-оптических линиях связи // Сборник трудов Байкальской школы фундаментальной физики. – Иркутск, 1999. – С. 296–298.

УДК 519.854. В.В. Кашковский, И.И. Тихий ПРИМЕНЕНИЕ Z-ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЛЕТА И РАЗРАБОТКИ АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЕРОВ Предлагается применить метод дискретного интегрирования для построения авиационных тренажеров, позволяющий значительно сократить затраты на разработку программного обеспечения. Рассмотрены вопросы практического использования цифровых фильтров для решения задач моделирования динамических систем.

Ключевые слова: авиационный тренажер, система дифференциальных уравнений, Z-преобразование, цифровой фильтр.

Для исследования психофизических свойств летчика потребовался перенастраиваемый авиационный тренажер (имитатор полета) с изменяемой системой дифференциальных уравнений, описывающих динамику самолета и модель атмосферы. В существующих типовых тренажерах (например, [1]) данная задача не решается, так как отсутствует возможность перенастройки параметров модели самолета и обработки результатов полета на ЭВМ. Поэтому потребовалась разработка авиационного тренажера с регистрацией полетных параметров.

Проведенные исследования вычислительных методов, применяемых для создания авиационных тренажеров ([1-5] и др.) показали, что разработка тренажера с переменной структурой потребует значительных затрат на программирование. С целью упрощения программного обеспечения авиационного тренажера и сокращения затрат на разработку программного обеспечения было предложено использовать для решения дифференциальных уравнений, описывающих динамику самолета [6-8], метод дискретного интегрирования. Данный метод к области Z-преобразований и применяется при проектировании рекурсивных цифровых фильтров. Суть метода дискретного интегрирования состоит в следующем. На основании требований к проектируемому цифровому фильтру (ЦФ) решают задачу аппроксимации для его аналогового прототипа (АП) и находят передаточную функцию Y ( p ) am p m + am 1 p m 1 +... + a1 p + a W ( p) = = (1) bn p n + bn 1 p n 1 +... + b1 p + b X ( p) n Далее, разделив числитель и знаменатель K ( p ) на p, приводят (1) к виду:

a0 / p n + a1 / p n 1 + a2 / p n 2 +... + am / p n m W ( p) = (2) b0 / p n + b1 / p n 1 + b2 / p n 2 +... + bn Заменив в (2) интегратор 1 / p некоторым дискретным интегратором, получают передаточную функцию H (z ) требуемого ЦФ.

Нелинейность перехода из р-плоскости в Z-плоскость обусловила многочисленные попытки его приближенного представления, результатом которых стали разнообразные методы Z-преобразования. В [9] предложен следующий вид дискретного интегратора, обеспечивающий устойчивость и минимальные искажения частотных характеристик ЦФ 1 + z = kT, (3) 1 z p где k – произвольный, отличный от нуля, коэффициент;

T – период дискретизации.

Рассматриваемое преобразование обеспечивает следующую связь между частотами АП и ЦФ:

1 цT a = tg, (4) kT где a – частота собственных колебаний АП;

ц – частота собственных колебаний ЦФ.

Преобразование (3) при k 0 не приводит к потере устойчивости, при k 0 интегратор (1) – неустойчив.

По условию задачи необходимо соблюдать равенство a = ц, для этого произвольный коэффициент k вычисляется по заданному периоду дискретизации.

Если круговая частота дискретизации тренажера a, то период дискретизации ЦФ можно представить как T=. (5) д Подставим (5) в (4) и при условии a = ц получим k = отн tg, (6) 2 отн где отн = a – относительная частота дискретизации.

ц Таким образом, величина относительной частоты дискретизации отн определяет и значение коэффициента k и степень соответствия частотных свойств, и переходных процессов АП и ЦФ. Исследования показали, что для обеспечения, требуемого соответствия переходных процессов цифровой модели, переходным процессам аналогового прототипа необходимо выполнить условие: отн 10. Для выбора требуемого значения k результат вычисления (6) удобно представить в виде графика (рис. 1).

В качестве практического примера применения метода дискретного интегрирования рассмотрим z -преобразование для решения линейного p дифференциального уравнения 2-го порядка (колебательное звено) 2 && + a x + a = K a y, x & (7) – коэффициент затухания.

где Рис. 1. Зависимость коэффициента k от относительной частот дискретизации Аналоговый прототип колебательного звена описан выражением:

K a Y ( p) W ( p) = = X ( p ) p + 2a p + a. (8) Преобразуем (8) к виду:

Ka p. (9) 1 1 + a + a p p Подставим (3) вместо 1 p в выражении (9) и получим Z-передаточную функцию для уравнения (7):

A0 + A1 z 1 + A2 z H ( z 1 ) =, (10) B0 + B1 z 1 + B2 z A0 = A2 = Kц k 2T 2 ;

A1 = 2 Kц k 2T 2 = 2 A0 ;

где B0 = 1 + 2ц kT + ц k 2T 2 ;

B1 = 2(ц k 2T 2 1) ;

B2 = 1 2ц kT + ц k 2T 2 ;

2 2 T – период дискретизации модели.

Преобразуем (10) к виду:

A0 + A1 z 1 + A2 z * * * H ( z 1 ) = (11) 1 + B1 z 1 + B2 z * * Kц k 2T A A0 = A2 = = где ;

B0 1 + 2ц kT + ц k 2T 2 Kц k 2T 2 A A1 = = B0 1 + 2ц kT + ц k 2T ц k 2T 2 B B1 = =2 ;

1 + 2 ц kT + ц k 2T B B2 1 2ц kT + ц k T B2 = =.

B0 1 + 2ц kT + ц k 2T В дискретном виде решение уравнения (7) определено выражением Y ( z ) = X ( z ) H ( z 1 ), (12) [Y ( z )] = [ yi ] Z где – последовательность дискретных значений выходного сигнала;

Z [ X ( z )] = [ xi ] – последовательность дискретных значений входного сигнала с периодом дискретизации T ;


i = 1, – текущая точка отсчета (измерения) дискретного входного сигнала xi и дискретного выходного сигнала yi.

Из (11) получается разностное уравнение, реализуемое в ЭВМ:

* * * * * yi = A0 xi + A1 xi 1 + A2 xi 2 B1 yi 1 B2 yi 2.

(13) Таким образом, была получена цифровая модель колебательного звена, представленная выражениями (11) и (13). При этом наглядно видна исключительная простота программной реализации разностного уравнения.

Для проверки адекватности переходных процессов и частотных характеристик АП и ЦФ были выполнены исследования типовых элементарных звеньев автоматики. В ходе этих исследований сравнивались переходные h(t ) и весовые функции g (t ), полученные обратным преобразованием Лапласа и вычисленные методом дискретного интегрирования. При этом было установлено, что погрешность вычисления функций h(t ) и g (t ) зависит от отн. В качестве примера на рис. 2 показана относительная пиковая погрешность моделирования переходной h(t ) и весовой функций g (t ) колебательного звена в зависимости от отн.

Моделирование выполнено в 4-х байтной разрядной сетке. Из графика на рис. 2 следует, что при увеличении отн 500 погрешность моделирования увеличивается. Это вызвано недостаточностью 4-х байтной разрядной сетки при чрезмерно малом шаге дискретизации. Поэтому при построении авиационных тренажеров увеличение отн более нецелесообразно.

Рис. 2. Относительная пиковая погрешность моделирования переходной и весовой функции колебательного звена При построении авиационных тренажеров метод дискретного интегрирования обладает следующими преимуществами:

1. Метод дискретного интегрирования, в отличие от методов пошагового интегрирования, не имеет накапливающейся ошибки интегрирования, даже в случае применения при расчетах переменных одинарной точности (32 бит с плавающей запятой);

2. Один шаг интегрирования дифференциального уравнения 2-го порядка методом Рунге–Кутта требует выполнения 2-х операций деления, 22 операции умножения и 18 операций сложения. Один такт вычисления методом дискретного интегрирования требует выполнения 5-ти операций умножения и 4-х операций сложения. Вычислительные затраты (при сохранении точности) сокращаются примерно в 5 раз;

3. Программная реализация разностного уравнения (13) позволяет моделировать все элементарные звенья автоматики первого и второго порядка. Различие получаемых звеньев автоматики и их нелинейность * * * * * обеспечивается величиной коэффициентов A0, A1, A2, B1 и B2, вычисляемых на каждом шагу дискретизации. Это позволяет изменять структурную схему авиационного тренажера простой заменой * * * * * A1, A2, B1 и B2 в разностных уравнениях;

коэффициентов A0, 4. Применение метода дискретного интегрирования предполагает использование для синтеза динамической модели самолета готовых звеньев автоматики: апериодических, колебательных, форсирующих и т.п.

Это позволяет строить авиационный тренажер непосредственно по структурной схеме (рис. 3), не приводя задачу к форме Коши. Такой подход значительно сокращает затраты на создание программного обеспечения.

Для проверки возможности применения метода дискретного интегрирования при решении задач динамики полета были выполнены сравнительные испытания метода Рунге–Кутта (типового метода для решения задач динамики) и метода дискретного интегрирования. Расчет методом дискретного интегрирования проводился при одинарной точности в 4-х байтной разрядной сетке методом Рунге–Кутта при двойной точности с 8-ми байтной разрядной сеткой.

В качестве объекта исследования была взята свободно падающая авиабомба, сбрасываемая с самолета под заданным углом и заданной начальной скоростью. Исследования показали:

1. Вычисление типовых характеристик авиабомб соответствует результатам, полученным при летных испытаниях;

Рис. 3. Упрощенная структурная схема продольного канала авиационного тренажера 2. Расхождение результатов вычисления координат точки падения авиабомбы методом дискретного интегрирования и методом Рунге–Кутта при углах бросания в диапазоне ± 45o, высотах сброса от 100 м до 20 км и скоростях сброса от 500 до 1 000 км/час в условиях стандартной атмосферы составило менее 0,01 %.

Полученные результаты свидетельствуют о высокой достоверности решения задач динамики полета методом дискретного интегрирования, а полученные расхождения вычисления переходных процессов при построении авиационных тренажеров не существенны.

В целом применение метода дискретного интегрирования для построения авиационных тренажеров позволяет значительно ускорить разработку программного обеспечения, существенно снижает требования к быстродействию применяемых ЭВМ, и дает возможность оперативно изменять не только коэффициенты, но и структуру исследуемых моделей динамики полета.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1.Красовский, А.А., Кудиенко, А.В. Пилотажно-навигационные и комплексные тренажёры / А.А. Красовский, А.В. Кудиенко. – М.: ВВИА, 1984. – 374 с.

2.Балакирев, А.Ю., Миллер, Ю.В. Комплексный тренажёр самолёта Ил-76 (КТС-32) / А.Ю. Балакирев, Ю.В. Миллер. – Иркутск: ИВВАИИ, 2001. – 110 с.

3.Учебно-тренажные средства ВВС: современное состояние и проблемы дальнейшего совершенствования и развития. Научно-методические материалы / Ред. В.Я. Кремлев. – М.: ВВИА, 1988. – 103 с.

4.Красовский, А.А. Математическое моделирование и компьютерные системы обучения и тренажа / А.А. Красовский. – М.: ВВИА, 1989. – 256 с.

5.Авиационные тренажёры и безопасность полётов / Ред. Г.Ш. Меерович. – М.:

Воздушный транспорт, 1990. – 343 с.

6.Бюшгенс, Г.С., Студнев, Р.В. Динамика самолёта. Пространственное движение / Г.С.

Бюшгенс, Р.В. Студнев. – Москва: Машиностроение, 1983. – 320 с.

7.Бюшгенс, Г.С., Студнев, Р.В. Аэродинамика самолета: Динамика продольного и бокового движения / Г.С. Бюшгенс, Р.В. Студнев. – М.: Машиностроение, 1979. – 362 с.

8.Кочетков, Ю.А. Основы автоматики авиационного оборудования / Ю.А. Кочетков. – М.: ВВИА, 1995. – 574 с.

9.Рекурсивные фильтры на микропроцессорах / Ред. А.Г. Остапенко. – М.: Радио и связь, 1988. – 128 с.

УДК 001. Ю.Ф. Мухопад, В.С. Марюхненко ИНФОРМАЦИЯ КАК КАТЕГОРИЯ АНАЛИЗА НАВИГАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ ТРАНСПОРТА Выполнен обзор подходов к определению понятия информации. Сформулировано определение навигационной информации, используемое в прикладных целях управления подвижным транспортным объектом.

Ключевые слова: информация, навигация, философия, кибернетика.

Навигационное обеспечение подвижных объектов транспорта обладает всеми признаками большой системы, так как состоит из множества элементов, объединенных в целое за счет взаимодействия элементов друг с другом, т.е. за счет обмена между ними информацией.

Системный эффект позволяет получить преимущества в достижении целей движения объекта.

Современное развитие средств и алгоритмов обработки больших массивов информации потребовало развития информационных аспектов, в частности, процессов и систем управления. Информационный, интегративный подход к навигационному обеспечению транспортных объектов является адекватным их описанием с одной стороны, и может позволить по иному, с общих позиций, взглянуть на известные закономерности – с другой.

Навигационное обеспечение подвижных объектов транспорта подразумевает решение главной задачи навигации, а также ряда частных задач, таких как обеспечение безопасности, своевременности и экономичности перевозок, каждая их которых может разбиваться на задачи более простые. Главная задача навигации заключается в определении текущих координат подвижного управляемого объекта наперед известной точностью. Текущие координаты используются в контуре управления для формирования вектора управляющего воздействия. Следовательно, определение координат управляемого транспортного объекта является важнейшим условием функционирования его информационно управляющей системы.

Координаты объекта, полученные в результате навигационных измерений, часто отождествляются с навигационной информацией1.

Навигационные устройства, системы и комплексы являются теми материальными носителями, при помощи которых информация о координатно-временном положении объекта в пространстве Информация – (лат. informatio) разъяснение, изложение, ознакомление, представление, понятие.

(навигационная информация) извлекается с помощью измерения изменений параметров окружающих его физических полей. Между тем на интуитивном уровне понятно, что применение термина «информация»

предполагает большую общность, чем координаты, навигационные данные или результаты измерений. Использование термина «информация»

требовательно уводит нас на поиски того первоисточника, в котором впервые было дано ему определение.

Исторический аспект. Понятие «информация» является одним из самых фундаментальных не только для кибернетики (одного из наиболее бурно развивающихся научных направлений второй половины XX века), но и для современной науки в целом [26]. Информацию наряду с веществом и энергией рассматривают в качестве важнейшей сущности мира. Однако формально определить информацию с помощью элементарных понятий чрезвычайно сложно.

В семантическом, содержательном смысле понятие «информация»

можно проследить в глубь времени, по крайней мере, до станка Ж.М. Жаккара (1804 г.) [1], в математическом – до Больцмана [2].

Создатель строгой, законченной, признанной научным сообществом всего мира, классической теории информации К. Шеннон предпочитал использовать понятие «количество информации» [3, стр. 243–332.]. Он, как и его предшественники: Р.А. Фишер (1921) [4], Г. Найквист2 (1924), Р.В.Л. Хартли (1928) [5], не останавливается на анализе самого термина «информация».

Нет ответа на вопрос: «Что такое информация?» и в работах Дж. фон Неймана, создателя современной архитектуры вычислительной машины и исследователя процессов управления в сложных технических системах и в живых организмах (см. например, [6]).

Но, несмотря на отсутствие дефиниции основополагающей категории, уже к 1956 году благодаря своей универсальности теория3 Шеннона применяется психологами, лингвистами, историками, экономистами, библиотекарями, социологами и биологами [7,8]. Распространение теории информации стало настолько широкое, что Шеннон, возможно, опасаясь её вульгаризации, писал: «Появившись на свет в качестве специального метода в теории связи, она заняла выдающееся место как в популярной, так и в научной литературе. Это можно объяснить отчасти её связью с такими модными областями науки и техники, как кибернетика, … а отчасти новизной её тематики. В результате всего этого значение теории информации было, возможно, преувеличено и раздуто до пределов, превышающих ее реальные достижения» [3, стр. 667–668].

См. публикацию: Harry Nyquist. Certain factors affecting telegraph speed» (Bell System Technical Journa l, 3, 324 – 346, 1924).

3 Теория (theoria) – система основных идей в той или иной области знания;

форма научного знания, дающая целостное представление о закономерностях и существенных связях действительности [34].

Вопреки предостережению Шеннона границы восприятия понятий и методов теории информации постоянно расширяются, что предопределило появление новых вариантов теории информации [9].

В этих условиях, возможно для сохранения узкого технического смысла, понятие информации применительно к теории связи или передачи кодов (что является важнейшей функцией любой кибернетической системы) Норберт Винер, основоположника кибернетики, который впервые высказывается по определению понятия информации: «Информация есть информация, а не материя и не энергия» и далее: «информация – это обозначение содержания (сигналов), полученного из внешнего мира в процессе нашего приспосабливания к нему и приспосабливания к нему наших чувств» [10]. Тем самым он, по сути, признал, что шенноновская теория информации – локальная теория, с успехом описывающая процессы в системах связи, передающих заведомо осмысленные сообщения [11].

Но все же это короткое замечание показало исследователям, с одной стороны, универсальность информации и возможность различных форм определения её как научной категории и форм представления – с другой.

Следствием большой востребованности теории информации (и благодаря, возможно, замечанию Винера) явились исследования феномена информации в биологии и генетике [8, 12], в экономике [13], в истории [14], в теории права [15], лингвистике [16]. Так, отсутствие общепринятого определения информации не помешало принять стандарт [17], в котором для узкой, но информативно ёмкой отрасли, а именно для библиотечного дела, введена формулировка: информация – это «сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления, воспринимаемые человеком и (или) специальными устройствами как отражение фактов материального или духовного мира в процессе коммуникации».

В работах [9, 18] дан обзор и рассмотрены различные формулировки понятия «информации». На основе их анализа можно указать, что все формулировки укладываются в представления о двух аспектах информации – философском и кибернетическом.

Философский аспект. Информация как философская категория рассматривается в русле одного из подходов к решению основного вопроса философии: гносеологического, онтологического, социологического и аксиологического [19]. Философские подходы к определению информации можно разделить на:

– вульгарно-идеалистические (отрицание существования информации либо признание такового, но не в нашем физическом мире [18]);

– вульгарно-материалистические («информация материальна…» [20]);

– идеалистические различного толка [21], включая религиозные [22], базирующиеся на теории познания К. Поппера («существование чистой информации»);

на представлениях Вернадского о ноосфере («информация как свойства ноосферы» [23]);

– материалистические (информация – субъективная реальность [24]).

С позиций теории познания информация для субъекта выступает как результат обработки сознанием отражения внешних воздействий, полученного через органы чувств.

В энциклопедической статье [25] также отмечен дуализм представлений об информации, но, впрочем, игнорируются идеалистические представления: «в философии сосуществуют две противостоящие друг другу концепции информации – атрибутивная и функциональная…»

Подробный анализ гипотез о сущности информации в соответствии с концепциями строения Вселенной приведен в [26].

Рассматривая в совокупности различные, выявленные в результате анализа источников, характерные признаки и особенности информации, следует остановиться на очевидном факте, что информации в «чистом»

виде не существует. Информация:

– во-первых, всегда связана с материальным носителем;

– во-вторых, проявляется через взаимодействие: а) материальных объектов;

б) интеллекта (сознания) и материальных объектов;

в) интеллектов между собой;

– в третьих, результат взаимодействия в интеллектуальном смысле можно воспринять как информацию, если в ней нуждается реципиент и способен адекватно интерпретировать результат взаимодействия, иными словами – знать код, в виде которого представлены сведения.

Для решения прикладных технических задач, в частности, задач управления в кибернетических системах, к определению информации предъявляются требования четкой практической направленности. Этому соответствует определение информации с прагматически материалистических позиций как субъективной реальности с использованием философской категории отражения [27], а именно:

информация – это формально-содержательный атрибут взаимодействующих объектов.

Предлагаемое определение включает возникновение и передачу информации при взаимном отражении как между естественными, живыми и неживыми, так и искусственными (кибернетическими) объектами. Оно включает формальную, сигнальную часть, объясняющую (передача сообщения возможна только посредством сигнала, под которым следует понимать изменения вещественной или полевой материи) и содержательную, ценностную часть, где цель обмена информации – передача сообщения.

Приведенное философское определение информации предполагается наиболее продуктивным, так как позволяет конкретизировать его для различных отраслей знаний, и, в частности, определить место одной из составляющих информационных технологий – навигационного обеспечения подвижных объектов в разнообразии форм движения материи.

Кибернетический аспект. Наряду с философским определением понятие информации подвергается осмыслению и с кибернетических, прагматически-технократических позиций. Так, восходя к шеноновскому определению количества информации, Л. Бриллюэн [28] и У.Р. Эшби [29] фактически уравнивают информацию и неопределенность, называя информацию отрицанием энтропии, или негэнтропией.

Г. Кастлер в формулировке определения информации отмечает такую необходимую и существенную её сторону, как возможность запоминания:

«Информация есть запомненный выбор одного варианта из нескольких возможных и равноправных» [30].

В определении В. Корогодина, которое опирается на количественную меру информации, введенную академиком А.Н. Колмогоровым [31]:

«информация есть некий алгоритм, … совокупность приемов, правил или сведений, необходимых для построения оператора», где оператор понимается как воздействие на систему, изменяющее ход событий [32].

Вывод Формулировка определения основного объекта исследований при информационном анализе навигационного обеспечения подвижных объектов транспорта должна, в рамках общефилософской трактовки, соответствовать принятым в кибернетике определениям и учитывать особенности функционирования навигационных систем. При этом следует учитывать, что информация может «отрываться» от первоначального материального носителя и представать в виде самостоятельной сущности.

Проведенный обзор подходов к определению информации как философской категории и как категории кибернетики, а также вывод, сделанный на его основе, позволяет с системных позиций сформулировать определение навигационной информации. Входящий в это определение, в качестве базового, термин «сведения» априори считается понятным и не требующим дополнительного определения..

Под навигационной информацией следует понимать совокупность сведений о движении центра масс и о вращении вокруг него подвижного объекта транспорта в известных системах координат, добываемых посредством навигационных устройств, систем или комплексов, которые (сведения) предназначены для запоминания, хранения и обработки с целью дальнейшего использования в алгоритмах функционирования информационно-управляющей системы для формирования вектора управляющих воздействий, прикладываемого к управляемому подвижному объекту для решения задач перевозки грузов.

Это определение навигационной информации сохраняет её сущность, показывает предназначение, выделяет средства получения, пути и цель использования.

Разработка информационной стороны навигационного обеспечения подвижных транспортных объектов, по сравнению с измерениями и обработкой сигналов, является более общим уровнем обобщения информационных процессов управления. Выводы информационного анализа могут способствовать разработке общих методологических основ формирования, распределения, обработки и использования информационных потоков в системах и комплексах навигационного обеспечения подвижных объектов транспорта.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. История компьютера. [Электронный ресурс] – Режим доступа:

http://bestcomputer.name/istorija-kompjutera/24-v-1801-godu-zhozef-mari-zhakkar razrabotal.html (2008).

2. Стратонович, Р.Л. Теория информации / Р.Л. Стратонович. – М.: Сов. Радио, 1975. – 424 с.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.