CC BY
24
D. мм
л
\ V3
i! 2 l/1/l А л
к Щ W Лл
500 1.500 2503 3500 Д5С0 5500
/.мм
Рисунок 2 - Износ канала ствола танковой пушки боеприпасами различного вида: 1 - осколочно-фугасными снарядами, 2 -
кумулятивными снарядами, 3 - бронебойно-подкалиберными снарядами
Рисунок 3 - Изменение объема зарядной каморы от эквивалентного количества выстрелов
Рекомендуемые значения коэффициентов к - типа
Таблица 1
Тип боеприпаса Бронебойно-подкалиберный, кБМ Осколочно-фугасный, коф Кумулятивный, кБК
Значение коэффициента 1,000 0,167 0,250
Изменение пути движения снаряда А/ может где 5 - площадь поперечного сечения канала быть выражено уравнением: ствола-
М = MW S
(9)
ЛИТЕРАТУРА
1. Маликов В.Г. Основы проектирования артиллерийских орудий. Часть I. Проектирование артиллерийских стволов. - М.: Машиностроение, 1957. - 487 с.
2. Савицкий В.Я. и др. Разработка методов оценки эффективности стрельбы артиллерийских орудий с предельными значениями параметров стволов. - Пенза: ПАИИ, 2003. - 148 с.
3. Руководство по категорированию образцов ракетно-артиллерийского вооружения. - М.: МО РФ, 2014. - 136 с.
4. Jankovych et al., T—72 Tank Barrel Bore Wear, International Journal of Mechanics, vol. 5, pp 353- 360, 2011.
5. Boukharouba M., Belhadi. S. The internal ballistics of barrel, Terrestrial Weapons Research and Development Center/ Department of National Defense, 2000. - 560 c.
УДК 621.396
Гришко А.К.r Бростилов С.А., Григорьев А.В.
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
ИНТЕРФЕРЕНЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАДИОКАНАЛА
Предлагается методика учета неровностей рельефа земной поверхности на распространение радиосигналов при проведении расчета напряженности поля радиосигналов на основе электронных карт местности. Ключевые слова:
интерференционная модель, радиоканал, геоинформационные системы
Явления интерференции возникают в большинстве радиотехнических системам [1,2]. Наибольшую часть деструктивной интерференции представляет влияние рельефа местности на процесс распространения радиоволн. Поэтому вполне логично, проводить оценку эффективности распространения радиосигналов на основе геоинформационных технологий и систем [3,4].
В работе проводится моделирование и предлагается методика оценки интерференции радиосигналов, опирающееся на электронные модели рельефа местности. Решение поставленной задачи предлагается в виде геопространственной интерференционной модели радиосигнала [4,5]. Электронная модель рельефа местности представляет собой совокупность элементарных площадок [6-8]. Элементарная площадка, в свою очередь, представляет элемент регулярной сетки, который покрывает рассматриваемую территорию. У каждой элементарной площадки имеются следующие характеристики: наклон к горизонтальной плоскости, определенная ориентация в пространстве, координаты, диэлектрическая проницаемость и удельная проводимость. Соответственно, любому участку земной поверхности можно дать оценку как возможному источнику
формирования отраженной радиоволны. В результате предлагаемого подхода направление отраженного излучения можно определить на основе положения элементарной площадки в пространстве [9,10]. Значение интенсивности отраженного излучения пропорционально коэффициенту отражения элементарной площадки, зависящего от вида подстилающей поверхности, а также угла падения радиоволны на элементарную площадку:
Rui — ■
smAi-j£
-cos2Ai sin Ai- ¡£'i-coszAi
,Rn —-, , (1)
e'l sin Ai+j£'-cos2Ai sin Ai+^£'-cos2Ai
где RBi и Rri - значения коэффициентов отражения -ой элементарной площадки с учетом поляризации; £' - значение комплексной диэлектрической проницаемости подстилающей поверхности í-ой элементарной площадки; Ai - угол скольжения отраженной радиоволны от í-ой элементарной площадки, который вычисляется по следующей формуле:
(xi -x{)xni+ (yi -ydyní+ (zi -z¿izn
A:— 90° - arccos-
,(2)
•Лх2-хд2 + (У2-уд2 + (22-2д2^Хп?+уп?+2Ш2
где х1,у1,г1 - значения координат передающей антенны; х2,у2,г2 - значения координат принимающей антенны; х1,у1,г1 - значения координат -й точки
отражения; xni,yni,zni - значения координат вектора нормали к поверхности в 1-й точке отражения.
Положение площадки можно определить с помощью координат центральной точки и вектора нормали, который можно выразить через значения наклона к горизонтальной плоскости и ориентацией в пространстве [10,11]:
xn = (—) sina,yn = (—) cosa,z„= —, (3) n Vl00/ yn \l00j n 100
где угол a - угол между проекцией отражающей площадки на плоскость X0Y и осью 0Y; s - величина, которая показывает наклон отражающей элементарной площадки и рассчитывающаяся в процентах.
Определение элементарных площадок, которые участвуют в формировании отраженного излучения, выполняется с помощью пространственного анализа. В трехмерном пространстве производится построение треугольника для каждой потенциальной точки отражения с вершинами в точках А1 (излучатель), А2 (приемник), R (точка отражения), с соответствующими значениями координат (x1,y1,z1),(x2,y2,z2) и (xR,yR,zR) [10-12].
Условие отражения будет выполняться, если нормаль к поверхности будет совпадать с биссектрисой угла А1 R А2, который образован падающим и отраженным лучом. Угол р = 0 в этом случае и элементарная площадка будет являться отражающей, если выполняется следующее условие:
cosP = 1 (4)
Угол р между вектором биссектрисы b и нормалью к отражающей поверхности п будет определяться по формуле:
п bxn ixbXn+УЬУп+^Ь^пЛ
р = arc cos-= arc cos ——) (5)
|Ь|ХМ V dbdn J
где хь,уь,гь - значения координат вектора биссектрисы; йь и йп - значения длин векторов биссектрисы и нормали:
¿ь = ^хь2 +Уь2 +гЬ2,Лп = Vхп2+Уп2+?п2 (6)
Принимаемое отраженное электромагнитное радиоизлучение будет складываться из энергии радиоволн, которые отражаются от элементарных площадок в направлении приемной антенны. Таким образом, интерференционный множитель, который учитывает все отражения от неровностей рельефа, будет определяться по следующей формуле [7,11]:
Р = 11 + Я1е-кДг1+Я2е-кДг2 + - + Япе-кДг"1 (7) где к - волновое число, к = 2п/Х; Я - коэффициент отражения (1); Д^ - разность хода прямого и отраженного луча,
Д^ = г1-г (8)
где расстояние между приемной и передающей антенной; 1 - расстояние, которое проходит отраженный луч:
П=У(Х1- х1)2 + (У1 - у¡)2 + ^ +
V(х2 - х) + (У2 - Уд2 + - гд2 (9)
Реализовать предлагаемую методику можно на основе применения геоинформационных технологий, что с помощью электронной топографической информации будет давать возможность выявлять зоны интерференции деструктивного характера [9,12-18].
Предлагаемая методика геоинформационного моделирования радиоканала передачи информации позволяет выявлять причины снижения эффективности его функционирования, которое обусловлено наличием областей, где у радиосигнала имеются наихудшие условия для распространения вследствие геометрической невидимости из-за элементов рельефа местности и многократных отражений от объектов местности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гришко А.К. Анализ применения методов и положений теории статистических решений и теории векторного синтеза для задач структурно-параметрической оптимизации / А.К. Гришко // Надежность и качество сложных систем. - 2016. - № 4 (16). - С. 26-34. DOI: 10.21685/2307-4205-2016-4-4.
2. Гришко А.К. Определение показателей надежности структурных элементов сложной системы с учетом отказов и изменения параметров / А.К. Гришко // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. -2016. - № 2 (16). - С. 51-57.
3. Гришко А.К. Оптимальное управление параметрами системы радиоэлектронных средств на основе анализа динамики состояний в условиях конфликта / А.К. Гришко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 2 (38). - С. 102-111. DOI: 10.21685/2072-30592016-2-9.
4. Гришко А. К. Геоинформационный подход к построению модели радиоканала / А. К. Гришко, Р. Р. Надрышин, М. Б. Китаев // Инновационные, информационные и коммуникационные технологии. - 2016. - № 1. - С. 556-559.
5. Гришко А.К. Оптимальное управление частотным ресурсом радиотехнических систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А.К. Гришко // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2016. - № 57. - С. 21-28. DOI: 10.21667/1995-45652016-57-3-21-28.
6. Гришко А.К. Анализ математических моделей расчета электроакустических полей и дальности действия радиолокационных систем методом последовательного анализа / А.К. Гришко, Н.В. Горячев, Н.К. Юрков // Инженерный вестник Дона. - 2015. - Т. 35. - № 2-1. - С. 16.
7. Гришко А. К. Анализ надежности структурных элементов сложной системы с учетом интенсивности отказов и параметрической девиации / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 3 (19). - C. 130-137.
8. Гришко А.К. Оптимизация размещения элементов РЭС на основе многоуровневой геоинформационной модели / А.К. Гришко // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. - 2015. - № 3 (47). - С. 85-90.
9. Гришко А.К. Управление электромагнитной устойчивостью радиоэлектронных систем на основе вероятностного анализа динамики информационного конфликта / А.К. Гришко, А.С. Жумабаева, Н.К. Юрков // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 4 (18). - С. 49-58.
10. Гришко А.К. Алгоритм оптимального управления в сложных технических системах с учетом ограничений / А. К. Гришко // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2017. - № 1 (21). - C. 118 - 124.
11. Гришко А.К. Анализ надежности сложной системы на основе динамики вероятности отказов подсистем и девиации параметров / А.К. Гришко // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. -2016. - № 6 (34). - С. 116-121.
12. Grishko A.K. Parameter control of radio-electronic systems based of analysis of information conflict. 2016 13th International Scientifictechnical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE - 2016). Novosibirsk, 03-06 октября, 2016 г. 2016. pp. 107-111. DOI: 10.110 9/APEIE.2016.7 80 6423.
13. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Brostilov S., Yurkov N. Management of Structural Components Complex Electronic Systems on the Basis of Adaptive Model. 2016 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications, and Computer Science (TCSET). Lviv-Slavsko, Ukraine, February 23-26, 2016. pp. 214-218. DOI: 10.1109/TCSET.2016.7452017.
14. Grishko A., Goryachev N., Kochegarov I., Yurkov N. Dynamic Analysis and Optimization of Parameter Control in Radio Systems in Conditions of Interference. 2016 International Siberian
Conference on Control and Communications (SIBCON). Moscow, Russia, May 12-14, 2016. pp. 1-4. DOI: 10.110 9/SIBCON.2016.7 4 9167 4.
15. Grigor'ev A., Grishko A., Goryachev N., Yurkov N., Micheev A. Contactless Three-Component Measurement of Mirror Antenna Vibrations. 2016 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). Moscow, Russia, May 12-14, 2016. pp. 1-5. DOI: 10.1109/SIB-C0N.2016.7491673.
16. Rybakov I. M., Goryachev N. V., Kochegarov I. I., Grishko A. K., Brostilov S. A. and Yurkov N. K. Application of the Model of the Printed Circuit Board with Regard to the Topology of External Conductive Layers for Calculation of the Thermal Conditions of the Printed Circuit Board. Journal of Physics: Conference Series, Volume 803, Number 1, 2017, pp. 1-6. DQI:10.1088/1742-6596/803/1/012130.
17. Grishko A., Goryachev N., Yurkov N. Adaptive Control of Functional Elements of Complex Radio Electronic Systems. International Journal of Applied Engineering Research. Volume 10, Number 23 (2015), pp. 43842-43845.
18. Andreev P.G., Yakimov A.N., Yurkov N.K., Kochegarov I.I, Grishko A.K. Methods of Calculating the Strength of Electric Component of Electromagnetic Field in Difficult Conditions. 2016 12th International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering (APEDE). Saratov, Russia, September 22-23, 2016, Vol. 1. P. 1-7. DOI: 10.1109/APEDE.2016.7878895.
УДК 550.8, 553.98 Данилов М.В.
ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова», Ижевск, Россия
ОЦЕНКА СТЕПЕНИ ВЛИЯНИЯ НЕКОРРЕКТНЫХ ДАННЫХ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ РАСПОЛОЖЕНИЯ СКВАЖИН
Определены принципы и разработаны программные алгоритмы, предназначенные для выявления недостоверных скважинных данных на ранней стадии обработки информации, с механизмом автоматической корректировки. Произведена оценка влияния ошибочных данных при проведении геологического и гидродинамического моделирования.
Ключевые слова
Достоверность данных, скважина, классификация, расположение скважин, гидродинамическая модель, пористость
На современном уровне развития технологий ре- сопоставление с заданным. Необходимо отметить, зультатом сбора и обработки геолого-геофизиче- что в основе определения истинности кривизны ской и промысловой информации является построе- скважины лежит предположение о том, что устьевые ние моделей месторождений. Недостоверность дан- координаты скважин успешно прошли этап верифи-ных может оказать значительное влияние на пове- кации.
дение модели. Например, на качество конечной В качестве исходных данных для построения мо-
гидродинамической модели может повлиять ошибка в дели физического расположения скважин были взяты расчетах коэффициентов пористости. реальные координаты скважин с ряда месторождений
Для проверки достоверности устьевых координат Западной Сибири. Ниже в таблицах (табл. 1, 2) скважин применялся алгоритм адаптивного выбора приведены исходные данные для которых произво-подклассов (АВП) [1]. На входе алгоритму пода- дилась классификация. В таблицах представлены ётся множество векторов определяющих положение данные для 5 и 9 кустов соответственно. Следо-скважины на местности и номер куста, на выходе вательно, алгоритм АВП должен классифицировать 5 классификация по координатам номера куста и его и 9 объектов (кустов).
Исходные данные по 5 кустам Таблица 1
№ п/п Х Y Куст В п/п Х Y Куст
1 114772.4 74383.0 1 23 115962.0 74549.6 2
2 114767.2 74382.8 1 24 115869.8 74507.1 2
3 114696.9 74383.0 1 25 115883.5 74513.0 2
4 114675.0 74383.5 1 26 115851.4 74499.2 2
5 114670.0 74383.6 1 27 115856.0 74501.1 2
6 114762.1 74382.6 1 28 115846.8 74497.2 2
7 114701.9 74382.9 1 29 115874.3 74509.0 2
8 114757.4 74382.5 1 30 113409.6 73823.3 3
9 114685.0 74383.3 1 31 113408.9 73813.3 3
10 114689.9 74383.2 1 32 113410.4 73833.2 3
11 114706.9 74382.8 1 33 113409.3 73818.3 3
12 114680.0 74383.4 1 34 113408.6 73808.3 3
13 115938.9 74540.0 2 35 120866.7 74192.4 5
14 115957.4 74547.7 2 36 120876.8 74209.6 5
15 115911.1 74524.8 2 37 120881.9 74218.2 5
16 115971.2 74553.5 2 38 120864.1 74188.1 5
17 115901.9 74520.9 2 39 120874.3 74205.3 5
18 115943.5 74542.0 2 40 119784.4 75109.6 6
19 115915.8 74530.5 2 41 119805.4 75018.2 6
20 115897.3 74518.9 2 42 119804.3 75023.1 6
21 115906.5 74522.9 2 43 119802.0 75032.8 6
22 115929.7 74536.2 2 44 119783.3 75114.5 6
45 119782.2 75119.4 6
На графике (рис. 1) светлые точки отображают исходные данные, тёмные - результаты классификации. Очевидно, что классы образованы (табл. 1) исходя из принадлежности скважин определённому кусту. Аналогично скважины распределились и для исходных данных из таблицы 2.
После получения объединения скважин в кусты, можно сделать вывод о правильности параметров характерных для определённой группы. Следующим шагом является проверка данных на согласованность.
В качестве примера можно привести правила, которые позволяют определить согласованность данных ГИС по глубине скважин в пределах одного куста. После согласования становится возможным расчёт количественных параметров, таких как коэффициент пористости, нефте- и газонасыщенности и пр., и их сопоставление с имеющимися в заключениях.
Результатом построенных моделей расположения скважин являются выводы о правдивости данных описывающих конкретные кусты скважин месторождения.
