Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н. Е. Жуковского
ENG
Версия для печати

Адаптация элементов теории нечетких множеств к задачам предварительного аэродинамического проектирования

7 Октября 2014

11:00

Телемост ЦАГИ-ИТПМ СО РАН-СПбГПУ-НИИМ МГУ

Оnline-трансляция из ЦАГИ

ЦАГИ, корп. № 8, конференц-зал

Докладчик: Икрянов Игнат Иванович (НИО-2 ЦАГИ), iignat@mail.ru

Авторы: Икрянов Игнат Иванович, Башкиров Игорь Геннадьевич (НИО-2 ЦАГИ)

Тезисы доклада "Адаптация элементов теории нечетких множеств к задачам предварительного аэродинамического проектирования"

Одной из задач предварительного аэродинамического проектирования является прогноз технических характеристик перспективных летательных аппаратов (ЛА) на горизонте 15-20 лет. Формирование исходных данных расчета — одна из проблем такого прогноза. Как правило, исходные данные получаются в результате экспертной оценки или статистической обработки и, как следствие, не могут быть заданы точно. Другой проблемой является оценка достоверности спрогнозированных характеристик. На обозначенном горизонте создание достаточно представительного множества экспериментальных данных является задачей, крайне растянутой во времени.

Одним из способов решения этих проблем может быть использование элементов теории нечетких множеств.

Доклад посвящен апробации элементов теории нечетких множеств в задачах аэродинамического проектирования ЛА. Данная работа выполнялась совместно с институтом Проблем управления в рамках программы сотрудничества ЦАГИ с институтами РАН.

В докладе рассмотрен процесс подготовки исходных данных нечеткого расчета, проведен анализ ряда возможных представлений нечетких чисел. Для подтверждения обоснованности и работоспособности выбранного метода использовалось сравнение полученных результатов с результатами, полученными методом статистического моделирования (метод Монте-Карло).

Использование нечетких вычислений в одной из задач предварительного аэродинамического проектирования — оценки весовой сводки определило выходные параметры наиболее и наименее чувствительные к неточности исходных данных, позволило внести коррекцию, учитывающую нечеткость исходных данных.

Определено, что нечеткий расчет требует существенно меньше расчетного времени, чем методы статистического моделирования.



Назад к семинару
RSS
Яндекс.Метрика