CC BY
70
ЛИТЕРАТУРА
1. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. Издательство: Мир, 1980г.
2. Р. Гласс. Руководоство по надежному программированию. Издательство: Финансы и статистика, 1982г.
3. Шишмарев В.Ю. «Надежность технических систем. Учебник», Издательство: Академия, 2010г. ISBN:978-5-7695-6251-8
4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Издательство: Наука, 1969г.
5. Горячев Н.В. Стенд исследования тепловых полей элементов конструкций РЭС/ Н.В. Горячев, И.Д. Граб, А.В. Лысенко, П.Г. Андреев, В.А. Трусов //Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2008. Т. 2. С. 162-166.
6. Горячев Н.В. К вопросу реализации метода автоматизированного выбора системы охлаждения / Горячев Н.В., Кочегаров И.И., Юрков Н.К. // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2013. № 3 (25). С. 16-20.
7. Острейковский В. А. Теория надежности. Издательство: Высшая школа, 2003г. ISBN: 5-06004053-4
УДК 004.421
Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю.
ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПОДСИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ
СИГНАЛОВ С ДАТЧИКОВ НА ПОВЕРХНОСТНО-АКУСТИЧЕСКИХ ВОЛНАХ
Выделение информативной оставляющей о физических процессах, протекающих в физическом объекте, используя частотно-временной спектр сигнала с датчиков на поверхностно-акустических волнах, является перспективной и актуальной задачей. Сигналы датчиков на ПАВ имеют сложную структуру, как во временной, так и в частотной области. Используя, имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации (ИиСИ) сигнала ПАВ можно получить информацию о протекающих в физическом объекте сложных физических процессах.
В статье предложены имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации, разработанные с помощью языка моделирования UML 2.0 с целью описания общих требований к подсистеме ИиСИ, алгоритма последовательности действий и условий, а так же взаимодействие программных компонентов проектируемой подсистемы.
Основываясь на разработанной обобщенной схеме концептуального представления подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах [3] необходимо разработать имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации (ИиСИ). В настоящее время для описания сложных систем, территориально распределенных объектов используется Enterprise Architect, который позиционируется как набор UML инструментов для системного анализа и моделирования функционирования сложных систем.
UML-моделирование функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах предполагает разработку диаграммы вариантов использования, диаграммы деятельности и диаграммы компонентов.
Диаграмма вариантов использования предназначена для определения целей проектирования подсистемы, формулировки общих требований к функциональному поведению проектируемой подсистемы [4]. Для разработки диаграммы вариантов использования рассмотрим аналитическое представление сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах.
Поверхностно-акустические волны (ПАВ) распространяются вдоль границы упругого полупространства с вакуумом или достаточно разреженной газовой средой. Фазовая скорость таких волн направлена параллельно поверхности, а колеблющиеся вблизи нее частицы среды имеют как поперечную, перпендикулярную поверхности, так и продольную составляющие вектора смещения. Амплитуды продольных и поперечных колебаний уменьшаются по мере удаления от поверхности вглубь среды по экспоненциальным законам с различными коэффициентами затухания. Это приводит к тому, что эллипс деформируется и поляризация
вдали от поверхности может стать линейной. Проникновение ПАВ в глубину звукопровода составляет величину порядка длины поверхностной волны. Если волна возбуждена в пьезоэлектрике, то, как внутри него, так и над его поверхностью в вакууме будет существовать медленная волна электрического поля, вызванная прямым пьезоэффектом [5].
В плоской поверхностно-акустической волне [5, 6] в одном изотропном упругом полупространстве имеются две компоненты смещения, одна из которых u направлена вдоль направления распространения волны (ось x ), а другая w - перпендикулярно свободной границе в глубь пространства (направление оси z с началом на границе), причём
u = Ak\z —-т-e~sz |sin(kx-mi), (1) ^ k2 + s )
w = Aq \e~qz--2-qs _ - e-—z |COs (kx-mí), (2)
^ k2 + s )
где t - время, m - круговая частота,
q = yjk2 - kf , s = k2 - k2, k - волновое число волны. k¡, kt - волновые числа продольных и поперечных волн соответственно, A - произвольная постоянная.
На рисунке 1 представлен график поверхностно-акустической волны.
Рисунок 1 - поверхностно-акустическая волна
Учитывая описанные физические параметры поверхностно-акустической волны, была разработана диаграмма вариантов использования подсистемы идентификации и структурирования информации с датчиков на поверхностно-акустических волнах (Рисунок 2).
Таким образом, исходя из разработанной диаграммы вариантов использования, выделим общие требования к функциональному поведению проектируемой подсистемы. Подсистема ИиСИ:
- должна поддерживать принцип системности и совместимости;
цс Подситсеца ИиСИ /
Рисунок 2 - диаграмма вариантов использования подсистемы ИиСИ
cmp Component Model
Рисунок 4 - диаграмма компонентов подсистемы ИиСИ
- порядок срабатывания функциональных элементов в подсистеме должен определяться не с помощью отметок времени, а достижением заданных значений определенных функций, алгоритмов;
- должна обеспечивать работу с распределенными в пространстве и времени физическими объектами, собирать и систематизировать полученные данные;
- обеспечение исполнения принципа параллелизма и многозадачности.
Следующим этапом является разработка диаграммы деятельности. Диаграмма деятельности показывает последовательность действий и условий для достижения целей и выполнения всех задач подсистемы ИиСИ [4]. На рисунке 3 представлена разработанная диаграмма деятельности подсистемы ИиСИ.
Исходя их разработанных диаграмм, можно приступить к последнему, заключительному этапу построения имитационной модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах - диаграммы компонентов. На этих диаграммах представляются компоненты (components) - независимые модули ПО, скрывающие свою реализацию и взаимодействующие друг с другом через интерфейсы [4]. В силу своей независимости, а также необходимости взаимодействия, компоненты имеют интерфейсы (interfaces), позволяющие компонентам скрыть их внутреннее
устройство и предоставить вовне определенный способ обращения к своим функциям.
На диаграмме компонентов показано взаимодействие программных компонентов проектируемой подсистемы. ПО подсистемы ИиСИ состоит из базы данных DBI, хранящей частотно-временные спектры сигнала, настройки подсистемы, IdentVisitor -библиотека функций для идентификации сигналов с датчиков на ПАВ, VisitorRegs - утилита регистрации, DBSetupUtil - утилиты обслуживания базы данных, RemoteAdminConsole - удаленная консоль администрирования системы и GuardWorkShop - ПО рабочего места.
Разработанные имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах описывают общие требования к проектируемой системе, алгоритм последовательности действий и условий для достижения целей и выполнения всех задач подсистемы ИиСИ, а так же взаимодействие программных компонентов проектируемой подсистемы. На основании разработанных моделей возможно дальнейшее моделирование подсистемы ИиСИ сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах в виде информационных объектов на основе новых технических и технологических решений, реализующих комплексное применение перспективных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гради Буч, Джеймс Рамбо, Ивар Якобсон Введение в UML от создателей языка. Пер: Н. Мухин -М: ДМК Пресс, 2011г, - 496с.
2. Михеев М.Ю., Мурашкина Е.Н. Графическое представление структурных взаимосвязей логических и физических моделей информационной системы сейсмомониторинга. Современные информационные технологии: Сборник статей международной научно-технической конференции. Вып. 18. - Пенза: ПензГТУ, 2 013.-С. 78-84.
3. Михеев М.Ю., Мещерякова Е.Н. Разработка обобщенного алгоритма частотно-временной структуры сигнала с датчиков на поверхностно-акустических волнах. Современные информационные технологии: Сборник статей международной научно-технической конференции. Вып. 20. - Пенза: ПензГТУ, 2014.-С. 6-9.
4. Исаков С.А., Мурашкина Е.Н. Разработка алгоритмов проектирования фильтров на ПАВ // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящегоплюс : Пе-риодическое научное издание. - Пенза: Изд-во Пенз. Гос. техно-лог. университет, 2014. С.31 - 36.
5. Нотация и семантика языка UML // Интуит. Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/32/32/lecture/10 0 4, свободный.
6. Физическая энциклопедия. Режим доступа: http://femto.com.ua/, свободный
7. Попов А.Р. Волновые процессы в материальных средах. Учебное пособие. КГТУ. Красноярск, 2005 г. - 100 с.
8. Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю. Имитационное моделирование нейросетевой идентификации сигналов сложной формы // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 1. С. 203-206.
9. Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю. Применение Ц^-моделирования для управления структурной динамикой сложных технических систем нейросетевой идентификации сигналов сложной формы // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 1. С. 244-247.
10. Юрков, Н.К. Совершенствование структуры современного информационно-измерительного комплек-са/Н.В. Горячев, Н.К. Юрков//Инновационные информационные технологии. 2013. Т. 3. № 2. С. 433436.
11. Артемов И.И. Особенности алмазного шлифования изделий из твердого и хрупкого материалов с применением наночастиц в смазочно-охлаждающей жидкости /Артемов И.И., Кревчик В.Д., Соколов А.В., Симонов Н.П., Артемова Н.Е. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2012. № 4 (24). С. 145-159.
12. Юрков, Н.К. К вопросу выбора вычислительного ядра лабораторного стенда автоматизированного лабораторного практикума/Н.В. Горячев, Н.К. Юрков//Современные информационные технологии. 2009. № 10. С. 128-130.
УДК 629.067
Роганов В.Р., Семочкина И.Ю., Жашкова Т.В.
ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОБНОВЛЯЕМОЙ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ ВНЕШНЕГО ПРОСТРАНСТВА, ОКРУЖАЮЩЕГО КАБИНУ АВИАЦИОННОГО ТРЕНАЖЁРА ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА
Авиационный тренажёр это эргатический оптико-программно-технический комплекс из нескольких имитаторов, каждый из которых является моделью реального узла реального летательного аппарата (ЛА), объединённых с целью привития пилотам профессиональных навыков управления ЛА в ситуациях, заданных в ТЗ на тренажёр [1]. Термин эргатический подразумевает, что ряд имитаторов, например, имитатор визуальной обстановки (ИВО), моделирующий вокруг пилота визуально наблюдаемую трёхмерную модель пространства за кабиной АТ, создаёт визуально наблюдаемую трёхмерную модель за счёт воздействия на зрительный аппарат человека. Критерием качества моделирования визуально наблюдаемого трёхмерного пространства является возможность тренировать глазомер пилота [2]. Полученные при этом навыки визуального определения расстояния до выбранных трёхмерных моделей в трёхмерной модели местности должны соответствовать навыкам, полученным пилотом во время тренировок при визуальном определении расстояния до выбранных объектов на реальной местности. Даная задача решается за счёт применения в ИВО программно-технических систем названных компьютерный генератор изображения (КГИ) который, по заранее разработанной базе данных, за цикл реального времени (не более 120 мсек), синтезирует на экране формирования промежуточного изображения видеоряд из двухмерных проекций части трёхмерной модели пространства (подстилающей поверхности с расположенной на ней моделями подвижных и неподвижных трёхмерных объектов), попавших в пирамиду видимости (или камеру наблюдения) [3]. Оптическое устройство индикации (УИ) создаёт условия для воздействия на зрительный аппарат человека, в результате чего человек видит в заданных углах наблюдения трёхмерную визуально наблюдаемую модель части пространства. В ИВО АТ чаще всего используют УИ двух типов: двухка-нальные стереоскопические с диспарантными очками и одноканальные с коллиматором. Исследования показали, что достаточно часто для того, чтобы человек увидел трёхмерную визуально наблюдаемую модель необходимо время для обучения его зрительного аппарата (максимальный интервал обучения был зафиксирован при исследовании стереосистем и составил чуть более полугода при практически ежедневной работе с разными типами стереосистеме от 10 минут до получаса). При работе с одноканальными УИ с разными типами коллиматоров интервалы обучения разные. При использовании зеркальных коллиматоров типа ОКУ, РЭЛЛИ,
СВЕТЛАНА выпускавшихся пензенскими предприятиями все испытуемые сразу видели трёхмерное изображение при наличии подвижного наблюдателя. В испытаниях принимали участие 80 студентов 1-3 курсов. Учитывая, что в процессе моделирования визуально наблюдаемого трёхмерного пространства, в процесс моделирования включён зрительный аппарат конкретного человека, указанные выше УИ будем называть псевдообъёмными, что кроме всего предполагает необходимость интервала обучения для конкретного человека видеть предоставленную таким УИ трёхмерную модель. Все мы разные. Следовательно, в принципе возможен вариант, когда какой-то наблюдатель не увидит трёхмерного изображения. На практике это бывает до того момента, когда зрительный аппарат человека не обучится воспринимать принимаемую зрительно информацию и формировать ощущение, что человек видит реальную трёхмерную модель. Известен случай, когда обучаемый смог воспринимать с помощью стереоочков модель как объёмную через полгода тренировок. Тогда ИВО АТ в целом необходимо воспринимать и оценивать, как эргатический оптико-программно-технический комплекс [4].
Для обеспечения заданного показателя надёжности привития профессиональных навыков управления ЛА (р ), эргатический оптико-программно-технический комплекс АТ должен, во время обучения моделировать не меньше Qm;n числа различаемых моделей реально существующих объектов, обеспечивающих моделирование внешнего пространства за кабиной АТ с качеством достаточным для решения основной навигационной задачи самолетовождения - определение места нахождения ЛА в пространстве [5].
Во время полёта на реальном ЛА пилоты, за несколькими исключениями (например, при посадке на взлётно-посадочную полосу (ВПП) конкретного аэродрома, или при прохождении очередного поворотного пункта маршрута (ППМ)), никогда не знают своего места положения в пространстве. Это следует из правил самолётовождения. По этим правилам экипаж ЛА должен обеспечить выход на очередной ППМ по направлению и по времени. Во всех остальных случаях полёт от одного ППМ до другого ППМ может не контролироваться. Для выхода на очередной ПТМ пилот использует информацию, которую он получает:
1) после вычисления пройденного расстояния ( I) которое пролетел ЛА, соответственно необхо-
