WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международной конференции «Авиация и космонавтика» в 2005 – 2006 г.г., на научно-методических семинарах кафедры «Технологическое проектирование и управление качеством» Московского авиационного института (государственного технического университета). Основные положения диссертации опубликованы в 4-х работах.

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа объемом 181 страница машинописного текста состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников.
В работе содержится 50 рисунков и 13 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении отражена аналитическая оценка сложившейся проблемной ситуации в области многоцелевых авиационных систем (легких гражданских самолетов) в части повышения эффективности их потребительских качеств на основе прогнозов перспективной структуры спроса и ожидаемого развития требований рынка, а также анализа технико-экономических, технологических и эксплуатационных особенностей систем.

Обосновывается актуальность научного диссертационного исследования, выбираются объект, предмет, определяются цели и задачи исследования, а также выделяются полученные результаты, обладающие научной новизной и практической ценностью.

Приводятся данные о фактическом внедрении, авторских публикациях, апробации работы и структуре диссертации.

В первой главе проведен системный анализ процессов повышения качества многоцелевой авиационной системы и выполнена проблемная постановка задачи исследования, в рамках которой разработана схема структуры и системных связей многоцелевой авиационной системы (Рис. 1).

Это позволило выработать обобщенный подход к их анализу и оценке эффективности. Показано, что функционирование многоцелевой авиационной системы связано с процессами проектирования и производства конкурентоспособных самолетов, а также с решением задач информационной поддержки изделия, возникающих в производственно-экономических механизмах на протяжении жизненного цикла.

Поиск целевых решений, направленных на повышение потребительских качеств многоцелевой авиационной системы, связан с оценкой требований заинтересованных сторон и стратегией непрерывного улучшения качества процессов проектирования и поиска оптимальных проектных решений.

Знание требований потребителя (внешнего и внутреннего) и проведение эффективных измерений является ключевым моментом стратегии непрерывного улучшения качества процессов и продукции, состоящей из трех частей, которые сфокусированы на процессах проектирования и поиска оптимальных проектных решений (Рис. 2).

Совершенствование процесса проектирования (оптимизация) заключается в разбиении множества внешних условий на области наиболее эффективного применения каждого типа самолета системы и в выборе его оптимальных параметров. Эти действия направлены на решение проблемы путем устранения причин, оказывающих негативное влияние на результаты работы.

Рис. 1 Структура и системные связи многоцелевой авиационной системы

Рис. 2 Три составляющих стратегии непрерывного улучшения качества

За показатель эффективности системы Y можно принять некоторый функционал, который отражает ее качество (несовершенство) при достижении системой поставленной цели X.

Показатель эффективности системы непосредственно связан с потребительскими качествами многоцелевой авиационной системы, структура которых приведена на Рис. 3.

Разработанная методика оценки результативности и эффективности многоцелевой авиационной системы позволяет последовательно переходить от содержательных представлений о системе к ее формальному описанию, основанному на диаграмме причинно-следственных связей (Рис. 4).

Обобщенная модель для оценивания результативности и эффективности процесса проектирования многоцелевой авиационной системы использована для исследования категорий, влияющих на потребительские качества многоцелевой авиационной системы.

Рис. 3 Структура потребительских качеств многоцелевой авиационной системы

Во второй главе выполнен анализ состояния и развития информационной базы многоцелевой авиационной системы (на примере ЛГС как специфического класса авиационных систем).

Современный этап развития легкой авиации характеризуется ее усложнением и высокими затратами финансовых и временных ресурсов.

Рис. 4 Диаграмма причинно-следственных связей

В перспективе разрабатываемые ЛГС будут конкурировать как с моделями нового поколения – отечественными и зарубежными, так и с морально устаревшими, но более дешевыми типами самолетов, уже находящихся в эксплуатации.

При создании новых самолетов для достижения успеха необходимо уже на стадии проектирования минимизировать производственные и коммерческие риски, придав ему устойчивость к ошибкам прогнозирования, в том числе, при формировании цели создания самолета, обеспечив высокий уровень потребительских свойств при изменениях требований (ограничений) как внутренней, так и внешней среды многоцелевой авиационной системы на всех этапах ее жизненного цикла.

Показано, что необходимо разработать модели и методы получения оценки эффективности потребительских качеств ЛГС в процедурах принятия проектных решений, позволяющих полно, всесторонне и корректно учитывать задачи и условия его применения, минимизировать затраты времени и средств на проектирование, производство и эксплуатацию на основе единого методического подхода.

Решение этой задачи практически невозможно без привлечения современных средств математического моделирования и перспективных информационных технологий ввиду ее чрезвычайно большой размерности и необходимости организации процедур коллективного принятия решений с учетом неопределенности цели и системы предпочтений ЛПР.

В третьей главе исследуется проблема учета неопределенности в проектных задачах, излагаются теоретические основы и проводится сравнительный анализ детерминированного и теоретико-множественного подходов к ее решению.

В качестве ключевого аспекта этой проблемы рассматривается построение модели оценки эффективности проектных решений (потребительских качеств ЛГС).

В общем виде математическую модель процесса проектирования можно описать следующим образом:

,

где:

х - цель, достижение которой необходимо обеспечить и которую можно представить как совокупность заданий и условий их выполнения (например, если цель – доставка некоторого груза из пункта А в пункт Б, то задание можно описать расстоянием между этими пунктами и весом груза, а условия его выполнения – характеристиками аэропортов вылета и назначения, например, прочностью покрытия и длиной ВПП, и погодными условиями на трассе);

у - система, заданная вектором параметров и характеристик средств достижения цели х и способов их использования (средствами достижения цели в предыдущем примере служит самолет и наземный комплекс, а способом их использования - профиль полета, закон управления и т. п.);

F(x,y) - критерий эффективности системы у, который отражает успешность достижения ею поставленной цели х;

— множество систем, обеспечивающих достижение цели х;

— оптимальная система, которая обеспечивает достижение цели х с наилучшим значением критерия эффективности F(x,y);

opt — оператор оптимизации системы у по критерию F(x,y);

- ограничения (статические, динамические) на значения параметров и характеристик цели и системы.

Очевидно, что каждый из этих элементов модели можно задать или описать различными, в принципе равноценными, способами.

Таким образом, неоднозначность, неопределенность присуща процессу проектирования, и является его важной методической особенностью.

К источникам этой неопределенности относятся тривиальные «факторы неведения»:

- неточность, неполнота и недостоверность информации;

- несовершенство моделей и методов расчета и анализа данных;

- прогнозный характер описания цели ввиду вероятностного в принципе поведения природы и экономической конъюнктуры;

- игровые аспекты условий выполнения задания, возникающие в случае сознательного противодействия противника (конкурента).

Такого рода неопределенность носит субъективный характер, поскольку ее уменьшение, а в идеале – и устранение (за счет уточнения и пополнения информации, развития средств и методов экспериментальных исследований и математического моделирования), способствует повышению эффективности и обоснованности проектных решений.

На начальных этапах проектирования субъективная неопределенность возникает при назначении ЛТХ, удельных характеристик двигателя и пр.

Вместе с тем неопределенность процесса проектирования имеет и объективную сторону, обусловленную принципиально множественным характер цели сложных систем, в том числе, ЛГС.

Во-первых, практически все характеристики задач и условий функционирования самолета любого назначения, с которыми он сталкивается в процессе эксплуатации: масса перевозимого груза, дальность полета, длина и прочность покрытия ВПП, климатические и погодные условия на трассе и т.д. – описываются областью (множеством) значений соответствующих величин, дискретных или непрерывных.

Во-вторых, самолеты даже узкой специализации создаются, как правило, для выполнения различных видов летных операций, каждый из которых описывается своим набором характеристик (от транспортного самолета, например, может потребоваться перевозка не только грузов, но и людей, а также их десантирование с воздуха).

В-третьих, разработка, помимо базовой модели, ее различных модификаций и учет возможности модернизации создаваемого самолета в процессе серийного производства и эксплуатации неизбежно расширяет набор характеристик цели и область их значений.

Таким образом, наиболее адекватным формальным описанием цели системы у в модели проектирования служит множество значений характеристик задач и условий функционирования, корректный учет которого является необходимым условием обоснованного формирования облика любой сложной технической системы, включая ЛГС.

Отсюда вытекает также и необходимость использовать для всесторонней и обоснованной оценки этих решений совокупность разнородных и противоречивых, как правило, частных показателей (локальных критериев).

Оценку эффективности можно считать вектором, компонентами которого в конечномерном метрическом пространстве служат скалярные локальные показатели качества. В этом случае необходимо выбрать принцип нормализации его компонент – локальных критериев, как правило, имеющих различные размерности, а также учесть неравноценность их вклада в эту оценку (веса), т.е.:

где:

- вектор эффективности решения у при выполнении задания x;

- локальный показатель качества;

— весовой коэффициент при i-ом локальном показателе.

Проблема здесь состоит в том, что формально весовые коэффициенты могут быть заданы лишь в виде некоторого множества неполной и нестрогой, как правило, системой предпочтений ЛПР, которое, наряду с множеством целей, также служит объ­ективным фактором неопределенности оценки эффективности:

Кроме того, при выборе решений по скалярному критерию функция эффективности f(x,y) (целевая функция) сопоставляет на отрезке числовой оси f решению скалярное значение оценки эффективности выполнения им задания х, совокупность которых образует упорядоченное множество.

В этом случае выбор очевиден: лучшим является вариант у с наименьшим значением критерия f(x,y) (т.е. оператор opt = min) при однозначно определенном задании х:.

В задачах же векторной оптимизации множество значений критерия образует в s-мерном пространстве локальных критериев замкнутую область, представляющую собой неупорядоченный пучок векторов эффективности в том же пространстве.

Поэтому «наилучший» вектор эффективности и соответствующее ему решение можно определить, лишь задав принцип оптимальности, на основе которого оптимальное решение считается «лучшим» из множества допустимых решений Yx, что эквивалентно формальному описанию оператора opt. Действительно, при сравнении векторов в смысле скалярной задачи оптимизации не ясно, какой из них лучше, так как каждый из них по одной компоненте лучше, а по другой – хуже другого. Однако оба эти вектора можно «улучшать» одновременно по двум локальным критериям до тех пор, пока между ними не возникнет противоречие (т.е. улучшение не приведет к ухудшению и наоборот).

В этом случае решение у считают оптимальным, если не существует другого решения у, которое было бы лучше по всем локальным критериям:

Рис. 5 Пример области векторов показателей эффективности

Как правило, таким свойством обладает совокупность векторов, концы которых принадлежат границе области Fs - характеристике возможностей.

Характеристики возможностей Fmin и Fmax для случая максимизации и минимизации вектора эффективности, соответственно, являются эквивалентами точек fmin и fmax на оси f в задаче скалярной оптимизации.

Каждому такому вектору соответствует оптимальное решение совокупность которых называется областью компромиссов.

Для любых двух решений из этой области существует противоречие хотя бы с одним из локальных критериев и выбор решения из Ymin возможен лишь на основе некоторой схемы компромисса – конкретного принципа оптимальности opt.

Поэтому в задачах выбора решений по векторному критерию первоочередной задачей является построение области компромиссов Ymin, которой соответствует модель выбора решений (условия доминирования) скалярного вида:

,

где - весовые коэффициенты.

Здесь оценка эффективности представлена в виде линейной свертки:

.

Геометрическая интерпретация коэффициентов показана на Рис. 6.

В общем случае выбор принципа оптимальности задает функционал, который приводит (сворачивает) совокупность s локальных критериев к обобщенному скалярному критерию (задача скаляризации).

Значительному повышению обоснованности выбора проектных решений способствует использование многоцелевого (теоретико-множественного) подхода к оценке эффективности, когда факторы неопределенности учитываются введением в модель принятия решений внешнего множества неопределенностей X.

Рис. 6 Пример использования линейной свертки локальных критериев
в задаче векторной оптимизации

Pages:     | 1 || 3 | 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»