CC BY
38
2013
НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА
№ 193
УДК 629.735.083:658.382
УПРАВЛЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
В.М. РУХЛИНСКИЙ, Е.В. НАУМОВА
Представлена методология выбора характеристик построения сложного авиационно-технического комплекса, включающего воздушное судно, инфраструктуру, параметры экстремальных условий внешней среды и характеристики проявлений человеческого фактора.
Ключевые слова: безопасность, авиационно-транспортная система, многокритериальная оптимизация.
Сегодня гражданская авиация столкнулась с крупной научной проблемой, состоящей в необходимости проведения анализа комплекса большого числа требований и учета множества критериев, влияющих на проектирование всей авиационно-транспортной системы (АТС).
На 36 и 37 сессии Ассамблеи ИКАО часто звучали понятия «безопасность полетов», «экономическая безопасность», «экологическая безопасность» и др., что иллюстрирует тот факт, что сегодня большая часть усилий мирового авиационного сообщества направлена на повышение безопасности. В Приложении 8 к Чикагской конвенции (глава 5) сказано, что с 14.11.13 г. все изготовители и производители ВС должны разработать и внедрить систему управления безопасностью полетов (СУБП), что требует модификации существующих методик и методологий по выбору оптимальных параметров для нового воздушного судна.
Задача выбора наилучшего сочетания параметров, определяющих облик летно-технических характеристик (ЛТХ) АТС, по существу проблемы приводится к реализации схемы решения задачи многокритериальной оптимизации (PRM).
Здесь PRM (PRM - problem) - сокращенное обозначение 2-х рассмотренных подходов в зависимости от общности. В отдельных случаях указанная задача может быть сведена к схеме векторной оптимизации (PRM-1).
При этом PRM-1 - векторная оптимизация (как наиболее простая, но и наиболее распространенная на практике).
Подход в виде PRM-2 - общая схема многокритериальной оптимизации, которая принципиально по постановке задачи не может или не должна быть сведена к векторной из-за того, что множество заданных показателей или критериев не могут быть приведены к вектору с некоторой нормой без потери физического смысла задачи оптимизации. Последнее определяет существо рассматриваемой ниже проблемы.
Действительно, в постановке задачи определены N параметров {j }, i = 1, N, образующих множество показателей и критериев в проектируемом облике системы Ss .
Эти показатели по разнородным критериям должны образовать оптимальную в некотором заданном смысле совокупность, которая не обязательно определяется в виде отдельного скалярного функционала J (S s) Ss , но также может быть задана и в виде поля P значений нескольких функционалов P={J i (S S)}® opt.
Решение рассматриваемой задачи многокритериальной оптимизации формально (упрощенно - в первом приближении) может быть найдено как в рамках метода линейного программирования (по схеме PRM-11), так и на основе принципов оптимальности по Парето (PRM-2). Однако ввиду значимости ограничений, упомянутых выше, преобладающим должен быть избран принцип оптимальности по Парето, хотя это значительно сложнее и рассматривается в классе задач, относящихся к проектированию оптимального облика ТЛХ (или ТЭХ), впервые.
Метод линейного программирования PRM-1 позволяет решать задачу, которая в общем виде может быть представлена следующим образом:
Найти Хп, п = 1, N такие, чтобы целевая функция ^ ({хг-}), определенная в виде линейной
N
комбинации из X, была бы минимизирована Fs({x;-}) ° ^ CnXn ® min.
n=1
При этом должны выполняться ограничения в виде условий qj • ||> ||Q-||.
Переменные X - это разнородные показатели и критерии эффективности АТС в смысле оптимальности проектируемого облика SS - ТЭХ.
Здесь каждая строка ограничений также есть некоторый вектор со своими весами значимости qtj (которые для ТЭХ назначить совершенно невозможно).
Таким образом, в методе линейного программирования (PRM - 1) должна быть решена задача нахождения оптимума заданной аддитивной свертки векторных критериев, включенных в целевую функцию FS.
То есть в PRM-1 векторный показатель X S эффективности задан в виде Xs = (Xb X2, X3 ... Xn ), где Xi - компоненты вектора.
Аддитивную свертку вектора показателей, определяющих облик ТЭХ при заданной постановке задачи, недопустимо задавать в общем виде, т.к. это не имеет смысла, поскольку трудно соединить в аддитивную свертку через фиктивные коэффициенты весов-важности q¡j такие показатели, как уровень безопасности, зависящий, в свою очередь, от двух показателей величины риска и показателей надежности и летной годности или параметров конструкции самолетов и т.д.
Тем не менее, метод линейного программирования находит свое место как инструмент одного из этапов оптимизации в пределах формата соответствующего фрейма облика системы.
Прямое применение метода линейного программирования (PRM-1) нашло широкое внедрение в авиационных КБ, где первоочередной задачей является обоснование параметров конструкции ВС в комплексе. Теоретические обоснования метода многокритериальной оптимизации по Парето (PRM-2) без применения аддитивной свертки вектора критериев к одной целевой функции более всего подходят к реализации методологии поиска оптимального облика ТЭХ авиационного комплекса с учетом множества разнородных критериев качества и оптимальности.
Главное преимущество этого метода в его общности и применимости для исследования вариантов построения систем при разнородных критериях, при этом достигается многокритериальная оптимизация на множестве разнородных показателей.
Ограничения в том, что приходится исходить из множества или поля критериев предпочтения при переборе вариантов построения систем, при этом в некоторых случаях выбранный предпочтительный вариант может не быть лучшим, но быть более удобным в смысле достижения компромиссов. Вследствие данного обстоятельства метод оптимальности по Парето является доминирующим.
Выделение любой точки из множества точек, оптимальных по Парето, или из всего множества допустимых точек в этой задаче является весьма сложной, но достаточно важной проблемой. Дело в том, что только в целом множество точек, оптимальных по Парето, даст представление о существе сформулированной задачи.
Выбор точки XS° е S - как и в случае линейного программирования, осуществляется по двум схемам.
Схема 1. Вектор приоритетов РЦ1, k = 1, K, "qe K считается заданным S .
Находится соответствующая точка оптимума X0, у которой величина fq (х0) приближается
" г0
к заданной fq .
Управление безопасностью эксплуатационной деятельности
101
По заданному значению целевой функции /1 составляется вектор приоритетов в поле
Рк, к=1, К, де К . Далее определяется X0 е 8 .
Решение производится по шагам:
Шаг 1. Решается задача поиска наилучших вариантов с равнозначными критериями (гипотеза - 1 ). Находится множество точек оптимума X*, к = 1, К и значения целевых функций в этих точках /к* . Набор полученных значений представляет собой границу множества Парето.
Шаг 2. Заполняется внутренняя область поля Парето в пределах найденных границ значений на множестве (неаддитивном) неоднородных критериев, образуется полное поле Парето, в общем случае с неоднородной плотностью, выбор в котором определен множеством некоторых функций предпочтения.
Шаг 3. Выбираются компромиссные варианты с учетом множества предпочтений доминирующих критериев, и составляется множество компромиссных решений.
Подобные процедуры, несмотря на громоздкость, эффективно автоматизируются на основе компьютерных технологий.
Для обеспечения применимости методов многокритериальной оптимизации, типа линейного программирования и метода оптимальности по Парето предлагается следующая трактовка облика ТЭХ АТС как заданной системы в форме 8^ (выше).
Принимается, что множество 8^ - это система в виде множества подсистем, которые должны быть выбраны из некоторого полного множества 8ХХ = {¿Ък }.
При этом каждая БЪк, к = 1, п - это к-я версия принятого набора показателей в облике ТЭХ характеристик системы в целом. Каждая из этих к-выборов принимается за некоторое решение ¿к1 ® . Тогда образуется множество возможных решений к}
по выбору подсистем ¿^к из
¿^к. Далее, каждому решению сопоставляется критерий У11 - один, два или несколько
т{ = 1, пг . Образуется иерархия критериев и показателей качества Уг1 для каждого решения
X » КI ^ ЬьУ;2,У;3,...}, I = .
Из этого вытекает существо многокритериальной оптимизации в общей постановке (без аддитивной свертки) системы 8ХХ = 8 х = {8^ } на множестве Ух, содержащем подмножество критериев угг : уГ1 е У^ = \уп\г = 1N, 1 = 1 пг}.
Данная система образует поле Парето-решений, среди которых надо найти оптимальные у^е У& в множестве Ухг, а затем выбрать единственный наилучший показатель угг**е Ух.
Подобный наилучший показатель, найденный путем перебора предпочтений, позволяет найти оптимальный облик характеристик системы (ТЭХ) 8^.
Если все Уг1 независимые, то схема достаточно четкая. Однако при поиске облика характеристик перспективных ВС ГА приходится решать вопрос о взаимосвязи критериев качества. Например, показатели безопасности зависят от качества ВС и от показателей надежности. Системы обеспечения надежности определяются структурными и техническими свойствами. Риски возникновения авиапроисшествий определяются проявлением человеческого фактора и воздействиями внешней среды.
Однако другого подхода к решению поставленной задачи предложить не удается. Схема 2. Схема оптимизации показателей качества АТС, включенных в облик ТЭХ SS, по методу многокритериальной (в целом не векторной) оптимизации по Парето базируется на следующих гипотезах:
- разбиения SS на подсистемы SSL из независимых модулей SSL, SSL, ..., в которых показатели качества YSLi однотипные на множестве элементов модулей, но различные в модулях;
- в каждом модуле используется свой алгоритм выбора оптимального решения, например, это могут быть и векторные (в виде аддитивной свертки) показатели и алгоритмы параметрического синтеза по методу случайного поиска и т.д.;
- окончательный выбор наилучшего решения Y . производится в поле Парето на множестве разумных предпочтений в пределах допустимых компромиссов.
Изложенная здесь схема разрабатывается впервые и отражает специфику объектов сложного авиатранспортного комплекса гражданской авиации.
Таким образом, в принятой постановке удается отразить и специфику оптимизации конструкции ВС, условия эксплуатации, методику управления безопасностью и требование по обеспечению безопасности полетов ВС ГА на основе РУБП (ИКАО) и методов исчисления рисков.
ЛИТЕРАТУРА
1. Приложение 8 к Чикагской конвенции. Летная годность воздушных судов. - Монреаль: ИКАО, 2010.
2. Рухлинский В.М. Методология формирования обликовых характеристик высокоэффективных самолетов нового поколения: дисс. ... д-ра техн. наук. - М.: МГТУ ГА, 2009.
3. Rukhlinskiy V., Kuklev E., Malysheva L. Risks and safety of complex aviation systems. // Assembly - 37th Session, ICAO, Canada, Montreal, A37-WP/113, 28 September to 08 October, 2010. 4p. / http://www.icao.int/cgi/a37.pl?wp;TE.
4. Никитин А.П., Чернавская О.Д., Чернавский Д.С. Распределение Парето в динамических системах, находящихся в шумовом поле: труды ИОФ им. А.М. Прохорова. - 2009. - С. 107-123.
OPERATIONAL ACTIVITIES' SAFETY MANAGEMENT
Rukhlinskiy V.M., Naumova E.V.
In this article is presented a methodology for choosing characteristics for establishing a complicated aviation complex which incorporates aircraft, infrastructure, extreme environmental conditions and characteristics of human factor.
Key words: safety, aircraft-transport system, optimization.
Сведения об авторах
Рухлинский Виктор Михайлович, 1946 г.р., окончил МАИ им. Орджоникидзе (1973), доктор технических наук, председатель Комиссии по связям с ИКАО, международными и межгосударственными организациями Межгосударственного авиационного комитета, автор более 110 научных работ, область научных интересов - безопасность полетов, эксплуатационно-технические характеристики гражданской авиационной техники и поддержание летной годности самолетов ГА.
Наумова Екатерина Викторовна, окончила Московский открытый государственный университет (2002), автор 5 научных работ, область научных интересов - страховые риски и правовые основы безопасности систем.
