CC BY
0
2.3.5 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
(ТЕХНИЧЕСКИЕ, ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ)
MATHEMATICAL AND SOFTWARE OF COMPUTЕRS, COMPLEXES AND COMPUTER NETWORKS
DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-4-107-113 УДК: 519.685 ГРНТИ: 50.41.00 EDN: GJMRUK
Модель и методы анализа программных систем, обеспечивающие рекомендации по сокращению сроков исследований
И.А. Харина ©, М.В. Раскатоваь ©
Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт (МЭИ)», г. Москва, Российская Федерация
a E-mail: [email protected] b E-mail: [email protected]
Аннотация. Предлагается обобщенная модель в составе процессов, измерительно- вычислительных и программных систем для расчетно- экспериментальных исследований флаттера на динамически подобной модели и натурной конструкции самолета. Выполненный на ее основе анализ позволил определить наиболее затратные по времени исполнения процессы и составные части систем. Так при проведении расчетных исследований флаттера как наиболее затратный по времени был выделен процесс исполнения программы расчета аэродинамических сил как составной части программной системы расчета критической скорости флаттера. При проведении экспериментальных исследований в качестве наиболее затратного был определен процесс проведения частотных испытаний натурных самолетов с использованием измерительно-вычислительной системы, обеспечивающей традиционный метод пошагового возбуждения колебаний гармоническими силами с подбором их амплитуд. При проведении испытаний динамически подобных моделей в аэродинамических трубах в свою очередь в качестве наиболее затратного по времени указан процесс вторичной обработки зарегистрированных по проводам связи данных с помехами. Отмечаются также значительные затраты времени в процессе обмена расчетно- экспериментальными данными. Выданы рекомендации по способам снижения указанных временных затрат, приведены примеры реализаций и оценок их эффективности.
Ключевые слова: флаттер, динамически подобная модель, аэродинамическая труба, измерительно-вычислительный
комплекс, информационно-вычислительная система
f -^
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Харин И.А., Раскатова М.В. Модель и методы анализа программных систем, обеспечивающие рекомендации по сокращению сроков исследований // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 4. С. 107-113. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-4-107-113. EDN: GJMRUK
V J
DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-4-107-113
Model and Methods of Analysis of Software Systems That Provide Recommendations for Reducing the Time of Research
I.A. Kharin3 ©, M.V. Raskatovab ©
National Research University "Moscow Power Engineering Institute" (MPEI), Moscow, Russian Federation
a E-mail: [email protected] b E-mail: [email protected]
Abstract. A generalized model is proposed, consisting of processes, programs, and computational systems for computational and experimental studies of flutter on a dynamically similar model and the actual structure of an aircraft. The analysis conducted based on this model allowed for the identification of the most time-consuming processes. In the computational studies of flutter, the process of executing the program for calculating aerodynamic forces was highlighted as the most time-consuming component of the complete package for calculating the critical flutter speed. In experimental studies, the process of conducting frequency tests on the actual structure using the traditional step-by-step excitation method with harmonic forces applied to its structure was identified as the most time-consuming. During the experimental studies, the process of conducting frequency tests of full-scale aircraft using a measuring and computing system providing a traditional method of step-by-step excitation of oscillations by harmonic forces with the selection of their amplitudes was identified as the most expensive. When testing dynamically similar models in wind tunnels, in turn, the process of secondary processing of data recorded over communication wires with interference is indicated as the most time-consuming. Significant time expenditures are also noted in the process of exchanging computational and experimental data. Recommendations are given on ways to reduce these time costs, examples of implementations and estimates of their effectiveness are given.
Key words: flutter, optimization, dynamically similar model, wind tunnel, measuring and computing complex, informationcomputing system
FOR CITATION: Kharin I.A., Raskatova M.V. Model and Methods of Analysis of Software Systems That Provide Recommendations for Reducing the Time of Research. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 4. Pp. 107-113. (In Rus.). DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-4-107-113. EDN: GJMRUK
ВВЕДЕНИЕ
Создание конкурентных самолетов нового поколения с повышенными летно-техническими характеристиками потребовало сокращения сроков выполнения работ на всех этапах их проектирования. В значительной степени сокращение сроков зависело от временных затрат на всех этапах выполнения расчетно-экс-периментальных исследований (РЭИ) при наземной отработке их опытных образцов по проблемам аэродинамики, прочности и аэроупругости . Поэтому работа, связанная с сокращением затрат времени на РЭИ флаттера (одного из важнейших направлений аэроупругости), является актуальной.
В настоящей работе впервые предложена методика системного подхода к разработке рекомендаций по снижению затрат времени на проведение всего комплекса работ по РЭИ флаттера, основанная на анализе предложенной обобщенной модели РЭИ флаттера.
1. ОБОБЩЕННАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССОВ
И СИСТЕМ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ФЛАТТЕРА
Структура обобщенной модели для расчетно- экспериментальных исследований флаттера в составе процессов, измерительно-вычислительных и программных систем с соответствующими связями представлена на рис. 1.
Такая модель может быть реализована на основе известных аппаратно- программных средств: измерительно - вычислительных комплексов (ИВК) с программой проведения испытаний и обработки данных (ПИ), измерительно-вычислительных систем (ИВС) и программ расчета критической скорости флаттера (ПР), выполненных на основе математических моделей динамики упругой конструкции и приложенных к ней аэродинамических сил [1]. На обобщенной модели флаттера показаны также база данных (БД) с программным обеспечением и средства передачи данных, которыми следует доукомплектовать предприятия, выполняющие работы по РЭИ флаттера.
Рис. 1. Обобщенная модель процессов и систем для исследований флаттера Fig. 1. Generalized Model of Processes and Systems for Flutter
2. НАИБОЛЕЕ ЗАТРАТНЫЕ ПО ВРЕМЕНИ ИСПОЛНЕНИЯ ПРОЦЕССЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ФЛАТТЕРА
Выполненный на основе обобщенной модели флаттера анализ позволил определить наиболее затратные по времени исполнения процессы и составные части систем. Так при проведении расчетных исследований флаттера как наиболее затратный по времени был выделен процесс исполнения программы расчета аэродинамических сил как составной части программной системы расчета критической скорости флаттера [1; 2]. При проведении экспериментальных исследований в качестве наиболее затратного был определен процесс проведения частотных испытаний натурных самолетов с использованием измерительно-вычислительной системы. В этом случае при выполнении экспериментальных работ по исследованиям флаттера было рекомендовано снизить значительную часть затрат времени путем изменения методики в части проведения частотных испытаний натурных конструкций , выполняемых с целью определения их характеристик собственных колебаний, так как используемые методики проведения частотных испытаний имели проблемы. Первая из них (традиционная) обеспечивала возбуждение колебаний конструкции пошаговой по частоте гармонической силой с подбором амплитуд сил для выделения собственных тонов. С использованием известных критериев выделения чистых тонов а позволяла определять характеристики собственных тонов с высокой точностью [3]. Основной ее недостаток заключался в том, что при подборе амплитуд возбуждающих сил требовались большие затраты времени. Вторая методика для получения характеристик собственных колебаний испытываемой конструкции использовала скоростные методах возбуждения колебаний конструкций: случайными силами (рис.2) или силами в виде синусоидальной развертки (рис. 3).
4,00
1,00
-3,60
о s
Рис. 2. Сила в виде случайного процесса Fig. 2. Force as a Random Process
1,00
1,00
0 S
Рис. 3. Сила в виде развертки синуса Fig. 3. Force as a Sine Wave Expansion
При этом характеристики собственных тонов определялись с использованием программ идентификации. Эта методика обеспечивала минимальные затраты времени, но не обеспечивала требуемую точность [4]. При исследованиях флаттера в аэродинамических трубах с использованием кабельных линий передачи данных докритической скорости флаттера с требуемой точностью имели место значительные затраты времени на статистическую обработку сигналов с датчиков колебаний с помехами [5].
3. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
РАСЧЕТНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ФЛАТТЕРА
Почти все расчетные методы исследования флаттера конструкций в линейной постановке приводятся к системе уравнений вида:
сад + d0 ад + Gx(t) = FA(t),
(1)
где C - матрица инерционных коэффициентов;
D0 - матрица коэффициентов конструкционного демпфирования;
G - матрица жесткостных коэффициентов конструкций;
FA(t) - вектор аэродинамических сил; x(t), x(t), x(t) - векторы обобщенных координат [1-6]. Порядок системы (1) определяется количеством обобщенных координат, выбранных для адекватного описания форм собственных колебаний при флаттере.
Современные практические алгоритмы расчета нестационарных аэродинамических сил были созданы в предположении, что движение конструкции являются гармоническим с некоторой круговой частотой ы. В этом случае появляется еще один параметр, от которого зависят обобщенные силы - число Струхаля или приведенная частота к = ab/V, где b - характерный размер. В итоге уравнения (1) могут быть удовлетворены только на границе устойчивости, где одно из возможных движений становится чисто гармоническим. Выражение для аэродинамических сил в этой постановке имеет вид:
Fa (t) =
pV2
Qa (к, A)x(t),
(2)
где QА - матрица коэффициентов аэродинамических сил;
р - плотность не возмущенного потока. Лишь при использовании упрощенных аэродинамических теорий, когда матрица QA не зависит от числа к систему уравнений (2) (для фиксированных параметров потока) можно рассматривать как уравнения, описывающие малые колебания около положения равновесия и решать известными методами линейной
алгебры. Предлагается последовательно оптимизировать их исходные программы и выполнить сравнительные оценки затрат времени по расчетам флаттера по исходным и оптимизированным программам. Указанные выше алгоритмы реализованы в различных программных комплексах расчета флаттера [6]. Эти задачи, как отмечалось выше, стали особенно актуальны в последнее время в связи с созданием конкурентных самолетов.
В качестве примера рассмотрим оптимизацию программы расчета трансзвукового флаттера типичного магистрального самолета [7]. Исходная программа была выполнена на основе разработанной в ЦАГИ многодисциплинарной системы анализа конструкций АРГОН и комплекса аэродинамических программ BLWF. Она состояла из функциональных блоков расчета собственных частот и форм колебаний конструкции самолета и приложенных к конструкции аэродинамических сил. Для определения нестационарных аэродинамических сил использовалось гармонически линеаризованное для модальных форм колебаний решение уравнения Эйлера.
Один вариант расчета для типичного магистрального самолета на ПК занимал 3-5 минут. Оптимизации подвергался отдельный вариант программы расчета. В процессе оптимизации использовался профилировщик, с помощью которого создавались таблицы входящих в функциональные блоки функций с указанием времени их выполнения. Затем функции с максимальными значениями оптимизировались с использованием известных способов сокращения времени исполнения путем: анализа алгоритмов программы и их замены на более эффективные; использования векторизации и др. Далее в исходной программе функциональные блоки заменялись на блоки с оптимизированными функциями и выполнялись повторные расчеты флаттера. Полученные данные сравнивались с контрольными. Таким образом оценивалась эффективность оптимизации. Затем делались расчеты времени исполнения расчета аэродинамических сил для формирования уравнений флаттера с распределением аэродинамических сил для 15-20 модальных форм при 5-7 числах Струхаля.
Таблица 1
Способы оптимизации [Methods of optimization] Время получения результата, час [Time to obtain the result, hour]
Исходный вариант расчета флаттера [Initial variant of flutter calculation] Флаттерная точка при 1 числе М [Flutter point at 1 number M] Зависимость кривой V"^ = f(M) при 6 числах М [Curve dependence Vfl = f(M) at 6 M numbers]
Без оптимизации [Without optimization] 0,083 7,00 42,0
Подбор алгоритма [Algorithm selection] 0,050 1,25 7,5
Векторизация [Vectorization] 0,060 1,30 7,8
Для получения одной флаттерной точки (скорость и частота флаттера при заданном числе Маха требовалось до 7 часов времени (один рабочий день). Для получения типичной кривой зависимости скорости флаттера по 5-6 числам Маха требовалось 42 часа (неделя). Перечисленные результаты оптимизации приведены в итоговой табл. 1.
Представленные в табл. 1 данные показывают, что в данном конкретном случае оптимизация исходной программы расчета флаттера позволяет в 5-6 раз быстрее получать требуемые при расчетах флаттера зависимости скоростей флаттера от чисел Маха.
4. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ФЛАТТЕРА
Как отмечалось выше традиционно частотные (вибрационные по западной терминологии) испытания натурной конструкции самолета и его ДПМ проводились с использованием пошагового по частоте гармонического возбуждения с подбором амплитуд возбуждающих сил и оценкой степени выделения собственной формы путем визуального наблюдения на экране осциллографа по фигурам Лиссажу за фазовым сдвигом между приложенной силой и откликом конструкции по виброперемещению или по виброускорению или путем анализа изображений векторов на комплексной плоскости в виде графиков виброускорений (акселерометров) или виброперемещений (рис. 4).
Для оценки степени выделения тона используют численные критерии, характеризующие фазовые сдвиги колебаний отдельных точек конструкции. Одним из удобных критериев является величина фср -усредненного фазового сдвига [1: 468], определяемого из выражения:
(
Фсп = arctg
ZI Re xn\
Z lIm
где Re хп и 1т хп - действительная и мнимая составляющие виброперемещения. Чем ближе величина к нулю, тем точнее, «чище» выделен собственный тон.
Im(x)
Im(x)
Re(x)
(3)
Рис. 4. Изображение векторов на комплексной плоскости [1: 461]:
а - положение векторов вблизи резонанса; b - положение векторов при резонансе
Fig. 4. Representation of vectors on the complex plane [1: 461]:
a - position of vectors near resonance; b - position of vectors at resonance
Эти методы обеспечивают высокую точность получения характеристик собственных колебаний, но при этом требуются большие затраты времени. Поэтому с целью экономии времени испытаний и обеспечения необходимой точности рекомендуется в структурах ИВК-1 и ИВК-2 иметь программы, обеспечивающие проведение частотных испытаний с использованием комбинации этих методов. По предварительным оценкам авторов при проведении частотных испытаний натурных самолетов комбинации скоростных методов совместно с традиционными могут значительно снизить затраты времени на проведение частотных испытаний.
В качестве примера в табл. 2 приведены экспериментально полученные данные оценок времени определения четырех собственных частот натурного самолета ИЛ-114 [1: 479] с использованием разных методик частотных испытаний.
Таблица 2
Собственные частоты, Гц [Natural frequencies, Hz] Время определения, час [Determination time, hour] Разница во времени, час [Time difference, hour]
Традиционная методика с пошаговым синусом и подбором сил [Traditional methodology with step-by-step sinus and force matching] Комбинированная методика (развертка синуса + пошаговый синус с подбором сил вблизи резонансных частот) [Combined technique (sweep sine + stepwise sine with force selection near resonant frequencies)]
2,98 16,5 8,4 8,1
3,79 7,4 3,8 3,6
7,65 9,5 4,9 4,6
9,89 6,2 3,6 2,6
Итого [Total] 39,6 20,7 18,9
В данном конкретном случае показано, что применение комбинированной методики может сократить время определения четырех собственных частот на 18,9 часов (примерно на 3 рабочих дня).
При исследованиях флаттера в аэродинамических трубах с использованием кабельных линий передачи данных имеющиеся значительные затраты времени на статическую обработку зашумленных сигналов рекомендуется исключить путем организации передачи данных по беспроводной сети [5].
В настоящей работе предлагается также сократить затраты времени расчетов флаттера за счет внедрения в структуру ИВС централизованной базы данных, локальной сети и унификации форматов файлов обмена данных. Совершенно очевидно, что внедрение ЦБД, ЛС и унификация форматов файлов обмена данными позволят сократить сроки выполнения расчетно-экс-периментальных работ. По экспертной оценке это может обеспечить сокращение сроков выполнения работ на 10-15%. Более точную оценку полученных эффектов от таких работ можно будет сделать путем тестирования набора статистических данных.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Предложена методика выдачи практических рекомендаций по сокращению затрат времени на выполнение расчетно- экспериментальных исследований флаттера опытного самолета, основанная на анализе созданной обобщенной модели исследований флаттера в составе: функциональной модели процесса, измерительно- вычислительных и программных систем. Выполненный с ее использованием анализ исследований флаттера выявил два наиболее загруженные
Литература
1. Карклэ П.Г. Аэроупругость. М.: Инновационное машиностроение, 2019. С. 7-194.
2. Гарифуллин М.Ф. Численные методы в расчетных и экспериментальных исследованиях нестационарных явлений аэроупругости. М.: Наука, 2016. 351 с.
3. Парафесь С.Г., Смыслов В.И. Проектирование конструкции и САУ БЛА с учетом аэроупругости. М.: Техносфера, 2018. 181 с.
4. Ewins D.J. Modal testing: Theory, practice and applications. 2 ed. Baldock, Hertfordshire, England: Research Studies Press Ltd., 2000. 563 с.
5. Брянцев Б.Д. Исследование флаттера на основе частотных испытаний при докритических режимах // Ученые записки ЦАГИ. 1984. Т. XV. № 2. С. 100-108.
6. Гудилин А.В., Евсеев Д.Д., Ишмуратов Ф.З. и др. Комплекс программ аэропрочностного проектирования самолета «АРГОН» // Ученые записки ЦАГИ. 1991. Т. XXII. № 5. С. 89-101.
7. Ишмуратов Ф.З., Кузьмина С.И., Мосунов В.А. Расчетные исследования трансзвукового флаттера // Ученые записки ЦАГИ. 1999. Т. XXX. № 3-4.
по времени исполнения процесса, дал практические рекомендации по снижению их уровня и на примерах показал их эффективность. Так при проведении расчетных исследований флаттера рекомендовано снижать затраты машинного за счет оптимизации программы расчетов аэродинамических сил, являющейся составной частью полной программы расчета флаттера. При проведении экспериментальных исследований рекомендовано сокращать сроки определения характеристик собственных колебаний за счет применения комбинированного способа проведения частотных испытаний и обработки данных. При этом в комбинированном способе используется (быстрый, но недостаточно точный) метод возбуждения колебаний случайными силами или силами в виде разверстки синуса для предварительного определения резонансных частот во всем диапазоне исследуемых частот, а традиционный (медленный, но высокоточный) метод возбуждения колебаний конструкции пошаговыми синусоидальными силами используется для получения собственных характеристик испытываемой конструкции при обработке данных по частоте вблизи резонансов. В статье отмечается, что определенную долю снижении сроков выполнения расчетно- экспериментальных исследований флаттера могут дать внедрение базы данных, организация локальной сети для расчетных исследований и унификация форматов файлов, которые требуется протестировать с целью количественных оценок их вклада.
Представленная в статье методика оценки сокращения времени расчета флаттера на различных этапах исследований флаттера может быть полезна НИИ и ОКБ аэрокосмической промышленности при наземной отработке опытных летательных аппаратов.
References
1. Karkle P.G. Aeroelasticity. Moscow: Innovative Machine Engineering, 2019. Pp. 7-194.
2. Garifullin M.F. Numerical methods in computational and experimental studies of non-stationary aeroelastic phenomena. Moscow: Nauka, 2016. 351 p.
3. Parafes S.G., Smyslov V.I. Design of structures and control systems for UAVs considering aeroelasticity. Moscow: Tekhnosfera, 2018. 181 p.
4. Ewins D.J. Modal testing: Theory, practice and applications. 2 ed. Baldock, Hertfordshire, England: Research Studies Press Ltd., 2000. 563 с.
5. Bryantsev B.D. Investigation of flutter based on frequency tests in subcritical regimes. Scientific Notes of TsAGI. 1984. Vol. XV. No. 2. Pp. 100-108. (In Rus.)
6. Gudilin A.V., Evseev D.D., Ishmuratov F.Z. et al. A complex of programs for aeroelastic strength design of the aircraft ARGON. Scientific Notes of TsAGI. 1991. Vol. XXII. No. 5. Pp. 89-101. (In Rus.)
7. Ishmuratov F.Z., Kuzmina S.I., Mosunov V.A. Computational studies of transonic flutter. Scientific Notes of TsAGI. 1999. Vol. XXX. No. 3-4. (In Rus.)
Статья проверена программой Антиплагиат. Оригинальность - 83,07%
Рецензент: Варшавский П.Р., кандидат технических наук, доцент; заведующий, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта; Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт (МЭИ)»
Статья поступила в редакцию 07.10.2024, принята к публикации 10.11.2024 The article was received on 07.10.2024, accepted for publication 10.11.2024
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Харин Илья Андреевич, аспирант, кафедра вычислительных машин, систем и сетей; Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт (МЭИ)»; г. Москва, Российская Федерация. ORCID: 0009-0001-8627-2829; РИНЦ Author ID: 1227306; SPIN-код: 4523-4235; E-mail: [email protected] Раскатова Марина Викторовна, кандидат технических наук, доцент; кафедра вычислительных машин, систем и сетей; Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт (МЭИ)»; г. Москва, Российская Федерация. ORCID: 0000-0001-7671-3312; РИНЦ Author ID: 609945; SPIN-код: 8053-5041; E-mail: [email protected]
ABOUT THE AUTHORS
Ilya A. Kharin, postgraduate, Department of Computing Machines, Systems and Networks; National Research University "Moscow Power Engineering Institute" (MPEI); Moscow, Russian Federation. ORCID: 00090001-8627-2829; RSCI Author ID: 1227306; SPIN-code: 4523-4235; E-mail: [email protected] Marina V. Raskatova, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor; Department of Computing Machines, Systems and Networks; National Research University "Moscow Power Engineering Institute" (MPEI); Moscow, Russian Federation. ORCID: 0000-0001-7671-3312; RSCI Author ID: 609945; SPIN-code: 8053-5041; E-mail: marvp@ yandex.ru
