Разработка алгоритма технического обслуживания комплекса авиационного вооружения при применении стратегии технической эксплуатации по состоянию

В случае сложных объектов удовлетворить всем требованиям в одной модели обычно невозможно. Приходится создавать целый спектр моделей одного и того же объекта, каждая из которых наиболее эффективно решает возложенные на нее задачи. Например, в конструкторской и технологической практике, как правило, применяется широкий спектр моделей от простых расчетных формул на первоначальной стадии до весьма сложных моделей на завершающей стадии разработки конструкции или техпроцесса.

Математические модели, особенно использующие численные методы, требуют для своего построения значительных интеллектуальных, финансовых и временных затрат.

Этап обследования объекта моделирования включает следующие работы:

- выявление основных факторов, механизмов, влияющих на поведение объекта моделирования, определение параметров, позволяющих описывать моделируемый объект;

- сбор и проверка имеющихся экспериментальных данных об объектах-аналогах, проведение при необходимости дополнительных экспериментов;

- аналитический обзор литературных источников, анализ и сравнение между собой построенных ранее моделей данного объекта (или подобных рассматриваемому объекту);

- анализ и обобщение всего накопленного материала, разработка общего плана создания математической модели.

Концептуальная постановка задачи моделирования - это сформулированный в терминах конкретных дисциплин (физики, химии, биологии и т.д.) перечень основных вопросов, интересующих заказчика, а также совокупность гипотез относительно свойств и поведения объекта моделирования.

Концептуальная постановка позволяет сформулировать математическую постановку задачи моделирования, т.е. совокупность математических соотношений, описывающих поведение и свойства объекта моделирования.

Как было отмечено ранее, совокупность математических соотношений определяет вид оператора модели. Наиболее простым будет оператор модели в случае, если он представлен системой алгебраических уравнений.

Для контроля правильности полученной системы математических соотношений требуется проведение ряда обязательных проверок:

- контроль размерностей, включающий правило, согласно которому приравниваться и складываться могут только величины одинаковой размерности;

- контроль порядков, состоящий из грубой оценки сравнительных порядков складываемых величин и исключением малозначимых параметров;

- контроль характера зависимостей заключается в проверке того, что направление и скорость изменения выходных параметров модели, вытекающие из математических соотношений, такие, как это следует непосредственно из «физического» смысла изучаемой модели;

- контроль экстремальных ситуаций - проверка того, какой вид принимают математические соотношения, а также результаты моделирования, если параметры модели или их комбинации приближаются к предельно допустимым значениям, чаще всего к нулю или бесконечности. В подобных экстремальных ситуациях модель часто упрощается, математические соотношения приобретают более наглядный смысл, упрощается их проверка;

- контроль граничных условий, включающий проверку того, что граничные условия действительно наложены, что они использованы в процессе построения искомого решения и что значения выходных параметров модели на самом деле удовлетворяют данным условиям;

- контроль физического смысла - проверка физического или иного смысла исходных и промежуточных соотношений;

- контроль математической замкнутости, состоящий в проверке того, что выписанная система математических соотношений дает возможность, притом однозначно, решить поставленную математическую задачу. Например, если задача свелась к отысканию n неизвестных из некоторой системы алгебраических уравнений, то контроль замкнутости состоит в проверке того, что число независимых уравнений должно быть n. Если их меньше n, то надо установить недостающие уравнения, а если их больше n, то либо уравнения зависимы, либо при их составлении допущена ошибка. Однако если уравнения получаются из эксперимента или в результате наблюдений, то возможна постановка задачи, при которой число уравнений превышает n, но сами уравнения удовлетворяются лишь приближенно, а решение ищется, например, по методу наименьших квадратов.

Понятие корректности задачи имеет большое значение в прикладной математике. Например, численные методы решения оправдано применять лишь к корректно поставленным задачам. Доказательство корректности конкретной математической задачи достаточно сложная проблема.

Математическая модель является корректной, если для нее осуществлен и получен положительный результат всех контрольных проверок размерности, порядков, характера зависимостей, экстремальных ситуаций, граничных условий, физического смысла и математической замкнутости.

При использовании разработанных математических моделей, как правило, требуется найти зависимость некоторых неизвестных заранее параметров объекта моделирования (например, координат и скорости центра масс тела), удовлетворяющих определенной системе уравнений. Таким образом, поиск решения задачи сводится к отысканию некоторых зависимостей искомых величин от исходных параметров модели. Как было отмечено ранее, все методы решения задач, составляющих «ядро» математических моделей, можно подразделить на аналитические и алгоритмические.

Аналитические методы более удобны для последующего анализа результатов, но применимы лишь для относительно простых моделей. В случае, если математическая задача допускает аналитическое решение, оно, без сомнения, предпочтительнее численного.

Алгоритмические методы сводятся к некоторому алгоритму, реализующему вычислительный эксперимент с использованием ЭВМ. Точность моделирования в подобном эксперименте существенно зависит от выбранного метода и его параметров (например, шага интегрирования). Алгоритмические методы, как правило, более трудоемки в реализации, требуют обширной библиотеки специального программного обеспечения и мощной вычислительной техники.

Процесс создания программного обеспечения можно разбить на ряд этапов:

- составление технического задания на разработку программного обеспечения;

- проектирование структуры программного комплекса;

- кодирование алгоритма;

- тестирование и отладка;

- сопровождение и эксплуатация.

Под адекватностью математической модели понимается степень соответствия результатов моделирования - экспериментальным данным или тестовой задаче.

Проверка адекватности модели преследует две цели:

- убедиться в справедливости гипотез, принятых на этапах концептуальной и математической постановок;

- установить, что точность полученных результатов соответствует точности, оговоренной в техническом задании.

Проверка разработанной математической модели выполняется путем сравнения с имеющимися экспериментальными данными о реальном объекте или с результатами других, созданных ранее и хорошо себя зарекомендовавших моделей. В первом случае говорят о проверке путем сравнения с экспериментом, во втором о сравнении с результатами решения тестовой задачи.

Решение вопроса о точности моделирования зависит от требований, предъявляемых к модели, и ее назначения. В моделях, предназначенных для выполнения оценочных расчетов, удовлетворительной считается точность 10-15 %. В моделях, используемых в управляющих системах, требуемая точность может быть 1-2% и даже более.

Неадекватность результатов моделирования возможна, по крайней мере, по трем причинам:

- значения задаваемых параметров модели не соответствуют допустимой области этих параметров, определяемой принятой системой гипотез;

- принятая система гипотез верна, но константы и параметры в использованных определяющих соотношениях установлены не точно;

- неверна исходная совокупность гипотез.

Все три случая требуют дополнительного исследования как моделируемого объекта (с целью накопления новой дополнительной информации о его поведении), так и исследования самой модели (с целью уточнения границ ее применимости).

При возникновении проблем, связанных с адекватностью модели, ее корректировку требуется начинать с последовательного анализа всех возможных причин, приведших к расхождению результатов моделирования и результатов эксперимента. Проверка адекватности - чрезвычайно важный этап моделирования. Попытка проигнорировать его и быстрее перейти к решению «настоящей задачи» приводит к огромным временным издержкам. Особенно опасной является ситуация, в которой при решении реальной задачи с использованием не проверенной должным образом модели получаются правдоподобные результаты. Для других условий модель может дать качественно неверные результаты, но истоки ошибок разработчики будут искать уже не в модели.

Всесторонний анализ результатов моделирования позволяет:

- выполнить модификацию рассматриваемого объекта, найти его оптимальные характеристики или, по крайней мере, лучшим образом учесть его поведение и свойства;

- обозначить область применения модели, что особенно важно в случае использования моделей для систем автоматического управления;

- проверить обоснованность гипотез, принятых на этапе математической постановки, оценить возможность упрощения модели с целью повышения ее эффективности при сохранении требуемой точности;

- показать, в каком направлении следует развивать модель в дальнейшем.

Достоверность и обоснованность основных результатов и выводов, полученных в работе, подтверждается корректностью допущений и ограничений при использовании математического аппарата математической статистики, теории надежности, методов многокритериального анализа, а также учетом представительного количества факторов влияющих на готовность КАВ к эффективному применению и подтверждаются сходимостью результатов математического моделирования и результатов натурных экспериментов.

4. Оценка эффективности разработанного алгоритма технического обслуживания комплексов авиационного вооружения при применении стратегий технической эксплуатации по состоянию

Возникновение проблемы функционирования КАВ, обусловлено необходимостью выполнения мероприятий технического обслуживания и ремонта в определенные временные сроки с достаточным качеством с одной стороны и невозможностью реализации данных мероприятий в соответствии с предъявляемыми требованиями с другой стороны. Целью деятельности в интересах решения проблемы является создание и применение некоторой системы ТО, позволяющей сократить временные затраты на выполнение мероприятий обеспечивающих боеготовность КАВ. Современные технические средства и технологии представляют возможность построения такой системы для решения широкого круга задач ТО.

Вариантом системы ТО, служащей активным средством достижения цели, является автоматизированная система ТО.

Для обоснования целесообразности внедрения предложенного варианта системы ТО проведем военно-экономический анализ и оценку эффективности её функционирования.

В предложенном варианте системы ТО КАВ составляют автоматизированные средства контроля и диагностирования (АСК). Экономические показатели внедрения АСК в эксплуатацию являются решающим фактором, определяющим достоинства созданного средства контроля и диагностирования.

Экономическая целесообразность внедрения АСК в эксплуатацию с позиций системного анализа определяется следующим соотношением:

С_АСК С_КПА + С_тр + С_г (4.1)

где: - САСК - стоимость АСК;

- СКПА - стоимость комплекта контрольно-проверочной аппаратуры (КПА), заменяемой АСК;

- Стр - стоимость сэкономленного технического ресурса за счет применения АСК;

- Сг - стоимость сэкономленных сил и средств за счет повышения коэффициента готовности КАВ.

Располагая заданными характеристиками АСК и опытом эксплуатации КАВ, можно установить, что в период жизни КПА или АСК, общая стоимость сэкономленного ресурса КАВ из-за сокращенного времени контроля составляет n-кратную стоимость комплекта контрольно-измерительной аппаратуры:

С_тр + С_г = nC_КПА (4.2)

Подставив это соотношение в выражение (4.1), получим

С_АСК (n + 1) С_КПА (4.3)

Стоимость комплекта КПА для конкретного образца КАВ нетрудно выразить в относительных единицах стоимости КАВ:

С_КПА / СКА_КАВ = (4.4)

Тогда стоимость АСК определиться из выражения (4.3) :

С_АСК (n + 1) СКА_КАВ (4.5)

Это соотношение позволяет оценить, какую часть общих расходов, ассигнованных для создания и эксплуатации КАВ, целесообразно выделить на разработку и изготовление АСК.

Для оценки эффективности АСТЭ воспользуемся двумя показателями. Первый и основной из них, называемый оперативно-тактическим, должен отражать относительный выигрыш (не в стоимостном выражении), полученный в результате применения АСТЭ. Второй же - экономический - носит подчиненный характер и фиксирует те затраты, ценой которых достигается указанный выигрыш.

Полезный эффект, получаемый от применения АСТЭ, можно оценить, если учесть, что она является элементом системы управления качеством объекта связи. Последнее, очевидно следует характеризовать некоторым показателем эффективности Еоб(t). С этой точки зрения мерой полезности АСТЭ должно служить достигаемое с её помощью повышение эффективности. Показатель эффективности АСТЭ можно представить в виде:

E_АСТЭ(t) = (Е_{об АСТЭ}(t) - Еоб(t)) / (E^*_обАСТЭ(t) - E_об(t)); (4.6)

где: - ЕобАСТЭ , Eоб(t) - показатели эффективности КАВ в системе обслуживания при использовании реальной (оцениваемой) АСТЭ и без неё;

- Е*обАСТЭ(t) - показатель эффективности КАВ в той же системе обслуживания при использовании идеальной АСТЭ.

Таким образом как следует из выражения (4.6), эффективность АСТЭ определяется как относительное приращение эффективности объекта связи, достигаемое в результате её применения. В сочетании со значением удельных средних затрат на достижение этого приращения показатель (4.6) обеспечивает наиболее полную и обобщенную характеристику АСТЭ, что дает основание назвать его общим.

Полнота оценки, достигаемая с помощью такого критерия, является его преимуществом, однако он имеет и очевидные недостатки, связанные со сложностью количественных оценок. Указанные обстоятельства зачастую приводят к необходимости переходить к критериям менее общего характера.

Эксперименты и практическое применение АСТЭ показывают, что его использование позволяет обеспечить коэффициент автоматизации процесса технического обслуживания равный 25 - 27% и выполнить 3 - 5 - ти кратное сокращение трудозатрат на измерение параметров [Буравлев]. Исходя из этого трудозатраты на проведение ТО для КАВ будут существенно снижены. В результате этого существенно возрастает коэффициент выполнения работ (мероприятий) технического обслуживания.

Для наглядности представим полученные результаты в виде диаграмм. На диаграммах по оси абсцисс показаны результаты проведения ТО на восьми самолетах, а по оси ординат указаны значения коэффициентов выполнения работ (Рисунок 4.1, рисунок 4.2).

Рисунок 4.1 - Диаграмма коэффициентов выполнения работ ТО

Из представленных диаграмм наглядно видно, что использование АСТЭ при выполнении мероприятий технического обслуживания, в частности при измерении электрических параметров КАВ, существенно влияет на полноту и качество выполнения ТО. На всех образцах КАВ коэффициент выполнения работ превышает 1. Наибольших эффект при использовании АСТЭ достигается при проведении регламентных работ. Это связано с тем, что при проведении рр значительная часть времени отводится измерениям электрических параметров КАВ.

Рисунок 4.2 - Диаграмма коэффициентов выполнения работ ТО

Определить требуемые значения параметров, при достижении которых можно говорить о выполнении АСТЭ цели своего функционирования, можно на качественном уровне, исходя из общего распределения временных затрат в управленческой деятельности должностных лиц, показывающего, что на решение задач, связанных с обработкой информации и разработкой документов, он может затрачивать не более 30 - 40% своего служебного времени. Таким образом, можно считать, что АСТЭ достигает цели своего функционирования, если при ее применении затраты времени на сбор и обработку информации, проведение расчетов и документальное оформление результатов сократится с порядка 90% от общего трудоресурса (при применении существующих способов) до 30 - 40%, т.е. в 2,2 - 3 раза. Необходимо отметить, что для точной количественной оценки значений параметров достоверности результатов, степени актуальности и полноты использования информации, а также степени приспособленности системы к изменению условий функционирования при выполнении типовой операции с использованием АСТЭ требуется проведение отдельных исследований, по этому в рамках дипломной работы принято допущение, что АСТЭ по значениям этих параметров достигает цели функционирования, если обеспечивать эти значения не хуже, чем при выполнении типовой операции существующими способами.

Определение количественных значений параметров при выполнении операций существующими средствами (с целью последующего сравнения со значениями аналогичных параметров при выполнении операций с использованием АСТЭ) достаточно сложная проблема, требующая детального исследования управленческой деятельности должностного лица (ДЛ). Такое исследование необходимо проводить на основе анализа деятельности некоторого круга должностных лиц, реально выполняющих должностные обязанности. Так как деятельность любого человека носит субъективный характер, определить ее закономерности возможно лишь при условии исследования достаточно большого числа субъектов, и только в этом случае полученные количественные значения параметров могут быть основой для обобщения. Поэтому количественные значения требуемых параметров получены на основе обобщения результатов проведения, во время прохождения войсковой стажировки, эксперимента, суть которого заключалась в следующем: 5 офицеров авиационного отряда, на основе необходимых исходных данных применительно к АСТЭ решали задачи по разработке документа и подготовке справки по наличию техники АВ. В результате анализа полученных результатов были определены средние значения необходимых для оценки эффективности параметров, за исключением степени актуальности используемой информации, так как все участники эксперимента в этом отношении находились в равных условиях. Количественное значение этого параметра было получено путем проведения экспертного опроса этой же группы участников эксперимента.

Определение количественных значений параметров при использованием АСТЭ осуществлялось на основе реально функционирующего фрагмента АСТЭ, в базе данных которой находилось такое же количество исходных данных. В качестве типовых операций решались аналогичные задачи получения информации в виде справки (отчета) по наличию техники связи. Эффективность применения АСТЭ оценивалась путем сравнения полученных количественных значений параметров при решении задач с использованием АСТЭ и без ее использования. Технической основой фрагмента АСТЭ являлась ПЭВМ с процессором 80386 SX с тактовой частотой 40 Мгц и 4 мегабайтами оперативной памяти.

Количественные значения актуальности (степени актуальности) используемой при решении задачи информации были определены по результатам экспертного опроса участвовавшей в проведении эксперимента группы курсантов.

Анализ полученных результатов показывает, что выигрыш составляет:

- по времени выполнения операции (решения задачи): от 5 до 10 раз;

- по степени актуальности используемой информации: 5-10 %;

- по полноте используемой информации: 10 %;

- по достоверности результатов (вероятности ошибки): 15 %.

Соотношение количественных значений параметров при выполнении типовых операций существующим способом и с использованием АСТЭ наглядно отражено на диаграмме (Рисунок 4.3).

Рисунок 4.3 - Диаграмма значений эксперимента

Изменение условий выполнения операции при существующем способе решения задач влечет за собой повторение операции, при этом, как правило, ухудшаются численные значения параметров достоверности получаемого результата и полноты использования информации. Изменение условий выполнения операции при использовании АСТЭ не влечет за собой ухудшения численных значений этих параметров.

Таким образом, оценка эффективности АСТЭ показывает, что система отвечает предъявляемым требования и при использовании в качестве активного средства позволяет решить проблему, имеющую место в деятельности ДЛ.

Выводы

Любая система эксплуатации эффективно функционирует при условии, что имеется достаточная информация для принятия решения о проведении работ по восстановлению техники. Система эксплуатации по состоянию не только не составляет исключения из этого правила, а, напротив, предъявляет особые требования к такой информации, к способам ее обобщения и анализа. Это обусловлено тем, что в системе эксплуатации по состоянию решение принимается на основе как определенных априорных данных об изменении технического состояния КАВ, как и результатов его оценки непосредственно перед принятием решения. Отсюда следует, что точность оценок технического состояния (как априорных, так и апостериорных) будет оказывать существенное воздействие на качество принимаемых решений и, в конечном итоге, на эффективность функционирования такой системы эксплуатации.

Из формулировок задач линейного программирования следует, что исходными данными для их решения являются: затраты на проведение предупредительных и ремонтных работ; зависимости них затрат от достоверности контроля; требования к КАВ по безотказности; условия, определяющие возможность принятия допустимых решений; статистические характеристики параметров, задаваемые матрицей вероятностей переходов (МВП).

Информация о затратах на восстановительные работы может быть получена либо на основе данных из карточек учета неисправностей, либо путем проведения хронометражей при опытной или текущей эксплуатации. Требования к КАВ о безотказности диктуемся условиями применения и, следовательно, должны задаваться в зависимости от решаемых задач. Ограничения, определяющие возможность принятия тех или иных допустимых решений, могут быть найдены при анализе качества восстановления КАВ, связанного с показателями условий проведения работ, подготовленности инженерно-технического состава, метрологическими характеристиками используемой контрольно-измерительной аппаратуры и т. д. Зависимость затрат от достоверности результатов контроля наиболее целесообразно определять в рамках управляемого эксперимента, при котором производится хронометраж времени восстановления при заданных объеме работ, уровне подготовки инженерно-технического состава и вариации точности используемой контрольно-измерительной аппаратуры.

Наиболее сложно определить статистические характеристики в виде матриц вероятностей переходов. Это обусловлено тем, что существующая система сбора и обработки информации о техническом состоянии КАВ не в полной мере соответствует требованиям, которые предъявляет эксплуатация по состоянию. Основная задача существующей системы сбора и обработки информации о техническом состоянии заключается в фиксации моментов отказов в оценке функции распределения времени между отказами, которая и является основой для выбора объемов и сроков проведения восстановительных работ. Такой подход позволяет выделить только два состояния объектов КАВ - работоспособное и отказ. Никаких промежуточных состояний, что является принципиально важным для эксплуатации по состоянию, на основе этой информации выделить невозможно.

Исключение составляет информация о поведении параметров, собираемая при выполнении регламентных работ и фиксируемая в журналах учета параметров. Однако эта информация практически не используется при выработке текущих решений по проведению восстановительных работ. Это объясняется тем, что все работы задаются регламентом технической эксплуатации и их содержание и периодичность не зависят от результатов измерений при конкретных регламентных работах. При этом отсутствует систематическая обработка результатов измерений, что делает невозможным их использование при эксплуатации по состоянию. Поэтому необходимо определить возможности в рамках существующей системы производства, эксплуатации и ремонта получения необходимой информации и таких способов ее обработки, которые в наибольшей мере позволят учесть все особенности изменения технического состояния и: обеспечат при этом гибкость в решении возникающих задач.

авиация вооружение надежность прогнозирование

Список использованной литературы

1 Эксплуатация комплексов авиационного вооружения ? Под редакцией А.И. Буравлева. - М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 2003.

2 Смирнов Н.Н., Ицкович А.А. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. Москва «Транспорт» 1987.

3 Организационные указания по дипломному и курсовому проектированию в инженерных ВУЗах ВВС. - М.: Воениздат, 1983.

4 Подкопаев А.В., Крайнов Н.Ф., Бахтин А.В. Робототехнические системы подготовки и контроля комплексов авиационного вооружения. Книга 2.- Иркутск: ИВВАИУ (ВИ), 2007.

5 Бисюков В.М., Должиков В.И., Сосоновский Ф.Ф., Эксплуатация комплексов авиационного вооружения. Ставрополь: СВВАИУ(ВИ),2008.

6 Конышев А.А. Дипломное проектирование.- Иркутск: ИВАИИ,2001.

Размещено на Allbest.ru