Отправить статью по E-mail 
ОПТИМИЗАЦИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛОПАСТЯМИ ПРИ РАСКРУТКЕ НЕСУЩЕГО ВИНТА ВЕРТОЛЕТА В УСЛОВИЯХ ВЕТРА
- Авторы: Каргаев М.В.1,2, Корсун О.Н.3, Стуловский А.В.3, Юрко В.Н.3
-
Учреждения:
- Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
- Национальный центр вертолетостроения им. М.Л. Миля и Н.И. Камова, Томилино, Россия
- ФАУ “ГосНИИАС”
- Выпуск: № 6 (2025)
- Страницы: 68-79
- Раздел: УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМАМИ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ
- URL: https://ogarev-online.ru/0002-3388/article/view/360451
- DOI: https://doi.org/10.7868/S3034543X25060068
- ID: 360451
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Рассматривается задача формирования оптимального индивидуального управления лопастью при раскрутке несущего винта вертолета в условиях ветра. Процесс раскрутки может быть смоделирован при помощи системы дифференциальных уравнений, описывающей совместные изгибно-крутильные колебания лопасти, но выполнение расчетов для такой подробной модели требует значительных затрат вычислительных ресурсов и времени, что затрудняет практическое решение оптимизационной задачи. Поэтому математическая модель совместных изгибно-крутильных колебаний лопасти аппроксимируется искусственной нейронной сетью, а затем на основе этого приближения проводится поиск оптимального управления с помощью метода нелинейного программирования. Приведены результаты математического моделирования, подтверждающие работоспособность выбранного подхода к решению задачи.
Об авторах
М. В. Каргаев
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет); Национальный центр вертолетостроения им. М.Л. Миля и Н.И. Камова, Томилино, Россия
Email: kargaev_nv@mail.ru
Москва, Россия; Москва, Россия
О. Н. Корсун
ФАУ “ГосНИИАС”
Email: marmotto@rambler.ru
Москва, Россия
А. В. Стуловский
ФАУ “ГосНИИАС”Москва, Россия
В. Н. Юрко
ФАУ “ГосНИИАС”Москва, Россия
Список литературы
- Нормы летной годности гражданских вертолетов СССР. 2-е изд. М: Межведомственная комиссия по нормам летной годности гражданских самолетов и вертолетов СССР, 1987. 411 с.
- Межгосударственный авиационный комитет. Авиационные правила. Ч.29. Нормы летной годности винтокрылых аппаратов транспортной категории. М.: Авиаиздат, 2018. 185 с.
- Нормы летной годности винтокрылых аппаратов транспортной категории НЛГ-29. М.: ЦЕНТРМАГ, 2024. 252 с.
- Карасев М.В. Расчет совместных изгибно-крутильных колебаний лопасти при раскрутке и торможении несущего винта вертолета в условиях ветра // Вестн. Московского авиационного ин-та. 2024. Т.31. № 4. С. 101–112.
- СП 20.13330.2016. Нагрузки и воздействия. Актуализированная редакция СНиП 2.01.07-85*. М.: Стандартинформ, 2018. 95 с.
- Карасев М.В., Корсун О.Н. Синтез законов оптимального управления законцовкой лопасти для раскрутки и торможения несущего винта вертолета в условиях ветра // Вестн. Московского авиационного ин-та. 2025. Т. 32. № 1. С. 92–101.
- Амирьяни Г.А., Григорьев А.В. Расчетно-экспериментальные исследования управляемой формы крыла // Тр. ЦАГИ. 2023. Вып. 2819. С. 82–85.
- Амирьяни Г.А. Патент № RU 2787983, МПК B64C 3/38, “Активная законцовая крыла”, 2022.
- Методы классической и современной теории автоматического управления /Под ред. К.А. Пулкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2004. 656 с.
- Rao A.V. Survey of Numerical Methods for Optimal Control // Advances Astronautical Sciences. 2010. V.135. P. 497–582.
- Карасев М.В. Синтез законов индивидуального управления триммером и закрылком лопасти для раскрутки и торможения несущего винта вертолета в условиях ветра // Вестн. Московского авиационного ин-та. 2025. Т. 32. № 2. С. 56–65.
- Корсун О.Н. Методы параметрической идентификации технических систем. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 69 с.
- Jategaonkar R.V. Flight Vehicle System Identification: a Time Domain Methodology. Reston, USA: AIAA. 2006. 410 р.
- Овчаренко В.Н. Аэродинамические характеристики летательных аппаратов: Идентификация по полетным данным. М.: ЛЕНАНД, 2019. 236 с.
- Morelli E., Grauer J. Advances in Aircraft System Identification at NASA Langley Research Center // J. Aircraft. 2023. V. 60(4). P. 1–17.
- Картенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2016. 448 с.
- Nature-inspired Optimizers: Theories, Literature Reviews and Applications / Eds S. Mirjalili, J.S. Dong, A. Lewis. Switzerland, AG: Springer Nature, 2020. 239 p.
- Advances in Swarm Intelligence. Variations and Adaptations for Optimization Problems / Eds S. Mirjalili, A. Biswas, C.B. Kalayci. Switzerland, AG: Springer Nature, 2022. 416 p.
- Завьялов Ю.С., Кассов Б.Н., Мирошиченко В.Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352 с.
- Вермень В.Д. Основы вычислительной (инженерной) геометрии. М.: Инновационное машиностроение, 2021. 352 с.
- Корсун О.Н., Студовский А.В. Восстановление параметров движения летательного аппарата с использованием алгоритмов оптимального управления // Изв. РАН. ТиСУ. 2023. № 1. С. 44–55.
- Hornik K., Simchcombe M., White H. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators // Neural Networks. 1989. V. 2. P. 359–366.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. М.: ООО “И. Д. Вильямс”, 2016. 1104 с.
- Staudemeyer R.C., Morris E.R. Understanding LSTM – a Tutorial Into Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks // ArXiv. 2019. arXiv:1909.09586. P. 1–42. http://doi.org/10.48550/arXiv.1909.09586.
- Козлов С. В., Седенков С.А. Анализ LSTM и GRU моделей для построения прогнозов временных рядов // Intern. J. Open Information Technol. 2024. V. 12. № 7. P. 43–50.
Дополнительные файлы
