Актуальные задачи математического моделирования систем воздушно-космической обороны Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.942

П. А. Созинов

Актуальные задачи математического моделирования систем воздушно-космической обороны

Представлены результаты работ по математическому и имитационному моделированию военной техники воздушно-космической обороны, проведенных Концерном ВКО «Алмаз - Антей». Описаны возможности комплексной математической модели перспективной системы перехвата, модели перспективной многоступенчатой ракеты, стенда полунатурного моделирования. Рассмотрены подходы к созданию виртуального полигона для проведения испытаний систем воздушно-космической обороны. Ключевые слова: воздушно-космическая оборона, математическое моделирование, имитационная модель, радиолокационная станция.

Введение

При проектировании и разработке сложных технических систем, к которым относится и система воздушно-космической обороны (ВКО) Российской Федерации, широко применяются математическое моделирование и суперкомпьютерные технологии. Интенсивное развитие информационных технологий способствует повсеместному использованию методологии математического моделирования.

Однако в настоящее время требования к детальности описываемых математических моделей таковы, что практически невозможно обойтись без высокопроизводительных вычислительных средств. Прямой натурный эксперимент связан с большими материальными и временными затратами, часто опасен или невозможен, так как многие из разрабатываемых систем либо еще не существуют, либо существует, в единственном экземпляре [1]. Для процессов и систем, имеющих сложный и многоаспектный характер поведения, фактически единственным подходом исследования является использование методов имитационного моделирования.

При создании перспективных образцов военной техники необходимо решать комплекс сложных конструкторских задач в том числе задач моделирования работы таких систем в условиях боевых действий для обоснования рациональных характеристик, а также для снижения стоимости их разработки и производства.

В связи с необходимостью принятия обоснованных технических решений особое зна-

© Созинов П. А, 2017

чение при создании военной техники приобретает математическое моделирование процесса функционирования в различных условиях, при различных вариантах состава, построения, алгоритмов боевого управления и т. д.

Сложность и многообразие свойств и условий функционирования военной техники не позволяют описать их одной универсальной математической моделью, отвечающей требованиям достоверности и оперативности [2]. Задачи оценки процесса функционирования военной техники являются комплексными и не могут быть сведены к простой арифметической сумме слабо увязанных между собой математических моделей и задач по расчету отдельных показателей.

Сегодня Концерном проводится большая работа по созданию комплексных имитационных моделей систем ВКО для оценки их боевых параметров и анализа эффективности применения.

Сущность системного подхода состоит в рассмотрении элементов системы во взаимодействии, построении соответствующих моделей и исследовании процесса функционирования путем моделирования.

В соответствии с принципами системного подхода, общими для всех, учитывающими — свойства системы в целом, служат показатели | эффективности. ё

В связи с этим разработка методов по- о. строения моделей для оценки эффективности ^ боевого применения вооружения и военной § техники (ВВТ) - военно-технической систе- те мы (ВТС) - является одной из актуальных на- | учных задач. а

Математическая модель перспективного комплекса дальнего перехвата и центрального радиолокационного комплекса

К вачестве примера реализации системного подхода рассмотрим разработанную Концерном комплексную математическую модель (КММ) перспективного комплекса дальнего перехвата (ДП). Модель предназначена для обоснования принимаемых технических решений по созданию и оценке эффективности боевого применения перспективного комплекса ДП и является прикладной программой. Общая структура программы представлена на рис. 1.

В основе структуры КММ - модульность построения в сочетании с открытостью и возможностью масштабирования, обеспечивающие модификации, поэтапное внедрение, совершенствование и развитие КММ с планомерным расширением границ моделирования и подключением новых моделей объектов, а также круга решаемых задач и выполняемых функций.

Управляющий моделирующий алгоритм построен по схеме слежения за системным списком будущих времен, или календарем

процессов, отражающим динамику состояния модели. Динамика модели полностью определяется переходами, происходящими в так называемые особые моменты времени, в которые изменяется состав, состояние и взаимосвязи элементов системы. Выбор первого элемента из календаря процессов осуществляется в блоке или с помощью оператора выбора активного процесса. В результате запускается очередной процесс.

С точки зрения вычислительной архитектуры управляющий моделирующий алгоритм является «сервером», а подчиненные ему модули - «клиентами». Управляющий моделирующий алгоритм обеспечивает процесс имитационного моделирования элементов перспективного комплекса ДП и группировки противоракетной обороны (ПРО) - объектов моделирования.

Разработка перспективных средств информационного обеспечения для противоракетных комплексов, которые позволяют обеспечить решение задачи перехвата на дальности, значительно превышающей существующие аналоги, является серьезным вызовом для любого конструктора.

о см

<

I

(0 га

г |

0 ^

со га

1

о.

<и

о

и <и со

см ■ч-ю о

I

см ■ч-ю см

(П (П

ПК

геоинформационного обеспечения:

• компонент администрирования;

• компонент инструментальных средств;

• компонент визуализации;

• компонент геоинформационных расчетов;

• компонент обработки геоданных;

• компонент ЗБ-визуализации

Моделирующие ПК

ПК имитации функционирования РЛС ПК имитации функционирования КП, СПРН, СККП ПК имитации боевого применения

Модуль расчета орбит КА Модуль баллистических расчетов Модуль расчета ЭПР

Модуль управляющего алгоритма Модуль отображения результатов

Модуль расчета показателей Модуль взаимодействия с пользователем

ПК дополнительных алгоритмов боевого применения

ПК дополнительных алгоритмов фоноцелевой обстановки

ПК дополнительных математических алгоритмов

Единая база данных КММ

Рис. 1. Структура программы: КП - командный пункт; СПРН - система предупреждения о ракетном нападении; СККП - система контроля космического пространства; ЭПР - эффективная площадь рассеяния; РЛС - радиолокационная станция;

КА - космический аппарат

Одним из инструментов, позволяющих вые представлена в 2014 г. на выставке «День

решать подобные задачи, является реализуемая инноваций Министерства обороны Российской

в КММ имитационная модель центрального ра- Федерации» на полигоне д. Алабино Москов-

диолокационного комплекса (ЦРЛК). В отличие ской области.

от многих существующих в настоящее время На базе опыта разработки, научно-тех-

математических моделей ЦРЛК позволяет де- нического задела и полученных результатов

тально моделировать процессы обнаружения, исследований Концерна в составе КММ раз-

захвата и сопровождения радиолокационными работана модель ЦРЛК, которая с высокой сте-

средствами элементов сложной баллистической пенью детализации обеспечивает: цели (СБЦ), в том числе для случаев полного • имитацию обзора пространства в барь-

поляризационного приема и полного поляриза- ерных зонах, секторах и при поиске целей по

ционного зондирования с учетом воздействия целеуказанию (ЦУ);

активных шумовых и пассивных помех [1]. • расчет относительного значения уровня

Для отработки технических решений и сигнала по каждой цели в каждой парциальной алгоритмов первичной обработки информации диаграмме направленности антенны (ДНА),

была выполнена отдельная инициативная ОКР в том числе для случая полного поляризаци-

по созданию имитационно-моделирующего онного приема и полного поляризационного стенда радиолокационной станции с цифровой зондирования;

активной фазированной антенной решеткой • расчет отношения сигнал/шум+помеха

(АФАР) на базе супер-ЭВМ «Орфей-Т» [3]. по целям, в том числе станции активных помех

На стенде реализованы модель амплитуд- (САП), с учетом полного поляризационного

но-фазового распределения и процессор про- приема и передачи, и всех нескомпенсирован-

странственно-временной обработки сигналов. ных остатков помехи в главном луче; В виде уменьшенного и упрощенного образца • формирование адаптивного порога об-

создана и отработана модель новейшей РЛС наружения с учетом текущих оценок уровней

«Демонстратор» (рис. 2), которая была впер- фона;

Рис. 2. РЛС «Демонстратор» О

о см

<

I

со га

г |

о ^

со га г

.

<и

о

и <и со

см ■ч-ю о

I

см ■ч-ю см

(П (П

• моделирование процесса адаптивного управления режимами работы ЦРЛК;

• комплексирование процессов имитации обнаружения целей с алгоритмами и программами, реализуемыми или предлагаемыми к реализации в разрабатываемых РЛС, в частности, с алгоритмами:

а) захвата и сопровождения траекторий, включая экстраполяцию и сглаживание;

б) распознавания классов целей и селекции боевых блоков (ББ) из состава СБЦ;

в) назначения дополнительных зондирований для повышения достоверности распознавания элементов СБЦ и селекции ББ;

г) отождествления траекторий, сопровождаемых РЛС с данными ЦУ;

д) группирования (формирования «кластеров») для сопровождения групп элементов или фрагмента СБЦ;

е) обнаружения и сопровождения.

Согласованность моделей, алгоритмов,

критериев, а также совместимость функционального, информационного и программного обеспечения, использованного при создании КММ, позволили полностью отработать программно-математическое обеспечение перспективного комплекса ДП и ЦРЛК. Математическая модель с перспективной оптико-электронной головкой самонаведения

Следующей частной моделью является перспективная многоступенчатая ракета (МР) с многоспектральной оптико-электронной головкой самонаведения (ГСН).

Имитационная модель МР представляет собой отдельную программу, разработанную на языке С++, с отдельными компонентами, выполненными в средах МЛТЬАБ и МЛТИСЛБ.

Функционально модель можно разделить на две составные части: модель МР и модель фоноцелевой обстановки в видимом и инфракрасном диапазонах спектра.

Модели ступеней ракеты учитывают:

• неравномерность гравитационного поля по модели Земли (ПЗ-90.11);

• вращение Земли;

• изменение тяговых характеристик в зависимости от давления окружающей среды;

• аэродинамические силы и моменты;

• неравномерность расхода топлива в течение работы твердотопливной двигательной установки;

• модель третьей ступени, включающую алгоритм корректировки полетного задания по поступающей траекторной информации о цели.

На рис. 3 представлена структура модели функционирования ГСН в составе системы наведения МР.

инс

"¡ль С. е. «Р.*

АЗСЦ Афизм У

АфизмХ

N2 |

МФПУ

Движение центра й, Гцм |_ масс

^х | Угловые колебания носителя

иу

и,

'х

Управление центром масс носителя

(й¥

Шу

Рис. 3. Структура модели функционирования ГСН: ИНС - инерциальная навигационная система

ГСН представляет собой двумерную следящую систему с независимым управлением по каждому каналу. Ее основной задачей является определение значений угловых скоростей юУСЛву, юУСЛвх линии визирования (УСЛВ).

Модель ГСН включает в себя модели многоспектрального фотоприемного устройства (МФПУ), автомата захвата и сопровождения цели (АЗСЦ), систем слежения и стабилизации. На вход модели ГСН поступают угловые отклонения цели Дф7, Дфх от оптической оси ГСН и расстояние между МФПУ и целью. АЗСЦ на основании данных, переданных с МФПУ осуществляет расчет положения объекта и выдает угловые координаты Дф измГ, Дфизмх на вход системы слежения. Система слежения совместно с системой стабилизации совмещает изображение цели с центром фотоприемного устройства, разворачивая платформу в двух плоскостях с помощью датчиков момента, и осуществляет стабилизацию оптической оси ГСН в инерциальном пространстве, компенсируя колебания носителя юкг, ю^.

Моделирование ГСН проводилось на основе модели двухосной индикаторной ГСН. В качестве датчиков угловой скорости (ДУС)

применялись микромеханические гироскопы, установленные на платформу так, что оси чувствительности гироскопов были параллельны осям стабилизации.

Модель ГСН учитывает:

• вибрации носителя;

• конструкцию оптической системы;

• алгоритм работы МФПУ;

• влияние воздействия внешнего фона;

• изменение температуры ГСН;

• смазывание изображений объектов;

• воздействие поражающих факторов;

• многоспектральную обработку данных;

• вращение объектов наблюдения.

Проецирование тепловых моделей объектов фоноцелевой обстановки на МФПУ осуществляется:

• аналитическим способом - для частных случаев тепловой модели объекта с поверхностями типа эллипсоид и конус (рис. 4, 5);

• численным способом - для тепловой модели объекта с поверхностью произвольной формы (рис. 6).

Поверхность моделируемого объекта разделяется на элементарные площадки, разброс температур внутри которых не превышает заданного значения. Положение и сигнал каждой из площадок проецируются на плоскость МФПУ с использованием масштабирующего коэффициента.

Учет излучения лимба Земли в качестве фонового излучения производится на основании приближенной модели, в которой отсутствует молекулярное рассеяние излучения.

Рис. 4. Распределение температуры по поверхности эллипсоида: а - тепловая модель; б - вид в процессоре ГСН (картинная плоскость)

** у.

ев

Рис. 5. Распределение температуры по поверхности конуса: о.

а - тепловая модель; б - вид в процессоре ГСН (картинная плоскость)

Рис. 6. Распределение температуры по поверхности «подушка»: а - тепловая модель; б - вид в процессоре ГСН (картинная плоскость)

о см

<

I

о га

г

о

со га г

.

<и

о

и <и со

см ■ч-ю о

I

см ■ч-ю см

(П (П

В инфракрасном диапазоне рассеяние сказывается на переносе излучения, когда в атмосфере присутствуют облака, туман, крупные аэрозольные частицы. В расчетах используются данные для безоблачной атмосферы при отсутствии аэрозольных частиц любой природы. Кроме того, выполняется условие локального термодинамического равновесия в рассматриваемой точке стратифицированной атмосферы в узкой области спектра (приближение монохроматичности), что позволяет использовать закон Планка для расчета спектральной плотности излучения слоев атмосферы и поверхности Земли. Структура слоев атмосферы представляет собой концентрические сферы с центром в точке отсчета инерциальной геоцентрической системы отсчета.

Степень детализации, с которой создана математическая модель ГСН, позволила в кратчайший срок определить требования к техническому облику изделия. Стенд полунатурного моделирования Важнейшим направлением работ являются комплексы полунатурного моделирования [1]. В качестве одного из характерных и актуальных примеров можно привести доработанный комплексный стенд полунатурного моделирования, созданный в рамках ОКР по теме «Полимент-Редут».

Штатное оборудование стенда включает в себя реальные имитаторы составных частей комплекса:

• аппаратуру и автоматизированное рабочее место (АРМ) радиолокационного модуля;

• АРМ командного модуля (КМ);

• АРМ универсального стрельбового модуля (УСМ);

• аппаратуру стартовой автоматики;

• АРМ автоматизированной системы управления комплексом (АСУК) ПВО;

• РЛК («Фуркэ-4»), ФЦО, навигационный комплекс «Чардаш», аппаратуру государственного опознавания, имитатор изделия измерения деформаций.

Комплект штатного оборудования и имитаторов позволяет реализовать необходимую конфигурацию для различных проверок и режимов работы изделия.

Элементы, входящие в состав стенда, взаимодействуют по штатным протоколам информационно-логического обмена и в реальной временной диаграмме работы комплекса. Структура стенда полунатурного моделирования представлена на рис. 7.

Для отработки программно-алгоритмического обеспечения в условиях, по возможности наиболее близких к натурным, а также для проверки режимов работы комплекса в условиях, которые при натурном эксперименте реализовать очень сложно и небезопасно, стенд был модернизирован - введены имитаторы зенитных управляемых ракет (ЗУР) 9М96Е, 9М96ДЕ и 9М100Е.

ИНР

ИКР

/о

Синхронизатор

ИМЦ(Ц)

ТИ

©

____ÎL___

ИМП_(Р)_ ИМРК _

I

со ё

УФИС-ПЧ

XpŒ, КУ, УМ, А)

пцос

мкио

од

мкио

ИНР-И "1 УПИЦ-И I

УЙ32-Й1 (™°Р L-™ ______ответа ЗУР) .

I---------. Он

Ъ

ТИ

св

УЛИЦ

СО

s g

о

РЛМ (одна грань)

РС1

и &

«

Координаты для установки луча, параметры сигнала

Результаты радиолокационных измерений

Данные о цели (,X, У, 2, Ух, Уу, Уг, Шх, Щ, УГг, ЭПР)

Пролонгированные координаты ЗУР МКИО (Xp,Yp,Zp)

». . Модель ,—изделия 9М96Е

Приложение 1 Схема полунатурного стенда

Боекомплект

Измеренные координаты ЗУР Координаты от ИСУ

Целеуказание

Ethernet Полетное задание

Кадры координат

Координаты для установки луча

ФЦО

Ethernet

Имитатор ФЦО

Рис. 7. Структура стенда полунатурного моделирования: ЗУР - зенитная управляемая ракета; ИСУ - инерциальная система управления; — - дополнительные элементы

для работы с моделью изделия 9М96Е

Имитаторы ММ ЗУР 9М96(Д)Е, 9М100Е, интегрированные в состав стенда, выполнены на языке С/С++ в рамках ОКР по теме «Полимент-Редут». Модели отличаются высокой степенью детализации и содержат частные модели: движения (динамики) изделия; рулевого привода; интегрированной системы управления; автоматической ГСН; блока приемоот-ветчика. В составе моделей функционирует боевое программное обеспечение блоков, входящих в систему управления. Обмен данными в модели построен в соответствии со штатными протоколами обмена.

Для удобства работы с результатами экспериментов на языках высокого уровня С++/С# сотрудниками Концерна разработана программа анализа и визуализации зарегистрированных данных 8ЯБ2 (рис. 8), благодаря которой возможно работать с записями данных всех подсистем комплекса одновременно.

Благодаря разделению доступа на логический и физический уровни обеспечивается единый интерфейс при обращении к разным подсистемам. Программа позволяет выбрать произвольный набор параметров из баз данных различных подсистем и вывести их значения в виде таблиц или графиков. Также на языке высокого уровня С# сотрудниками Концерна реализована трехмерная визуализация движения объектов в пространстве с отображением их траекторий и привязкой к цифровой карте местности.

Введение в состав стенда моделей ЗУР ^ позволило: |

• отладить и проверить правильность " обеспечения центра управления данными и Е^ коррекции изделий 9М96(Д)Е и 9М100Е; *

• отработать новые алгоритмы и режимы § работы комплекса в предельно короткие сроки; §

• обеспечить предпусковое и послепуско- 2 вое моделирование натурных работ в рамках о^

Рис. 8. Программа анализа и визуализации зарегистрированных данных 8ЯБ2

о см

<

I

о га

г

о

со га г

.

<и

о

и <и со

см ■ч-ю о

I

см ■ч-ю см

(П (П

выполнения совместных летных испытаний и предварительных испытаний. Виртуальный полигон

Рассмотренные выше примеры комплексного подхода к математическому и имитационному моделированию, в том числе при проведений виртуальных испытаний военной техники ВКО, являются лишь небольшой иллюстрацией серьезной системной работы, проводимой предприятиями Концерна по переносу значительной части процесса проектирования и создания средств и систем ВКО в цифровое пространство [1].

В Концерне активно ведутся работы по воплощению проекта виртуального полигона. На основе анализа опыта отечественных и зарубежных компаний разработаны проекты концепции его создания и положения о порядке проведения виртуальных испытаний.

Подготовка к проведению комплексных испытаний на виртуальном полигоне занимает относительно мало времени. Готовые модели загружаются в виртуальную среду, конфигурируется сценарий проведения испытаний. При

подготовке не требуется привлекать специальный технический персонал, испытания на моделях могут проводить сами разработчики даже в присутствии Заказчика [2]. Важнейшим аспектом является скрытность проведения испытаний на виртуальном полигоне.

Любые изменения в сценарии проведения испытаний влияют только на конфигурацию среды моделирования и не требуют сложных организационных процессов, характерных для натурных экспериментов. Предлагаемая структура виртуального полигона представлена на рис. 9.

Разработка и применение на практике виртуального полигона в комплексе с репози-торием на базе головного предприятия Концерна позволит:

• сократить сроки разработки изделий и отработки боевого программного обеспечения (ПО);

• сократить количество необходимых натурных испытаний перед запуском изделий в серийное производство [1] и затраты на процесс разработки изделий и ПО в целом;

А

Система хранения данных Локальный репозиторий

Система хранения данных Локальный репозиторий

£ Е> Ч fr

Система хранения данных Локальный репозиторий

,Q Er

Ч &

Рис. 9. Структура виртуального полигона

• стандартизировать процесс разработки однотипной продукции и сопроводительной документации на предприятиях Концерна;

• использовать наработки и опыт отдельных предприятий Концерна в интересах общей цели, т. е. наиболее эффективного проектирования изделий и ПО с наилучшими характеристиками;

• исключить дублирование разработок и исследований.

Заключение

Подводя итог, необходимо отметить, что реализуемые Концерном подходы к созданию комплексных математических моделей и проводимые мероприятия в области виртуальных испытаний в полном объеме соответствуют требова-

ниям государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р. Список литературы

1. Имитационное моделирование боевых действий: теория и практика / Под ред. П. А. Сози-нова, И. Н. Глушкова. Тверь, 2013. 528 с.

2. Андреев Г. И., Созинов П. А., Тихомиров В. А. Основы теории принятия решений / Под ред. П. А. Созинова. М.: Радиотехника, 2017. 648 с.

3. Имитационно-моделирующий стенд РЛС с цифровой АФАР. Инв. 2137 / ОАО «Радиофизика». Москва, 2012. 150 с.

Поступила 05.10.17

ф ^

m те о.

Созинов Павел Алексеевич - доктор технических наук, профессор, генеральный конструктор - заместитель генерального директора АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей», г. Москва.

Область научных интересов: средства и системы воздушно-космической обороны, математическое и имитационное моделирование сложных технических систем, радиолокация.

те

со

.

О

| Органмзацмflu ynpaBneHue |

Crucial tasks of mathematical modeling of aerospace defense systems

The paper shows the results of mathematical and simulation modeling of military aerospace defense equipment. The work was conducted by the "Almaz - Antey" Air and Space Defense Corporation. The study describes the capabilities of a composite mathematical model of an advanced interception system, a model of a multi-stage advanced missile, a hardware-in-the-loop simulation stand. Finally, the approaches to building a virtual training area for testing air defense systems are considered.

Keywords: mathematical modeling, simulation model, radar station, aerospace defense.

Sozinov Pavel Alekseevich - Doctor of Engineering Sciences, Professor, Designer General - Deputy Director General, the "Almaz - Antey" Air and Space Defense Corporation, Joint Stock Company, Moscow.

Science research interests: aerospace defense means and systems, mathematical and simulation modeling of complex technologies, radio detecting and ranging.

o

CM

<

I

(0 ro 5

0 ü CQ (5

1 Q. V

O

Ü V CQ