Владимир Живетин - Технический риск (элементы анализа по этапам жизненного цикла ЛА)

2) погрешности систем контроля δ 1и управления, которые обусловливают отклонения параметров состояния ЛА от заданных значений на величину Δx i ;

3) погрешности систем оптимизации, обусловленные влиянием Δx i, отклонениями фактических параметров траектории (x ф) iот их оптимальных значений (x opt) i, т. е. Δx i= (x ф) i – (x opt) i, а также собственно их методическими и инструментальными погрешностями.

Задача состоит в разработке таких математических моделей, которые описывают по возможности всю совокупность параметров x и возмущающих факторов, влияющих на плотность вероятностей W(x,δ), служащей для расчета вероятностей P i . Отметим, что как только подсчитаны вероятности P i, им с достаточной степенью приближения можно поставить соответствующие частоты рассматриваемых событий и для данного класса ЛА в данных условиях его эксплуатации (стоимость одного рейса, прибыль от этого рейса) можно подсчитать потери и прибыль (в стоимостном выражении) от совокупности рейсов (например, 10 9) и оценить целесообразность (окупаемость) установки тех или иных новых систем повышения регулярности, безопасности, экономичности, в том числе расхода топлива.

Согласно сказанного выше, цели и задачи количественного анализа технического риска включают в себя

– построение математических моделей погрешностей функционирования оптимизатора расхода топлива ЛА, производства планера ЛА, вычислителя массы и центровки ЛА, измерителя скоростей полета и тяги несущего винта вертолета;

– построение с помощью математических моделей погрешностей, возникающих на всех этапах создания и эксплуатации ЛА, искомых плотностей вероятностей W(x,δ);

– вычисление количественных показателей технического риска с использованием полученных плотностей вероятностей W(x,δ);

– расчет потерь и прибыли по известным количественным показателям технического риска.

Указанным целям и задачам и посвящена данная работа. Методический подход достижения цели и решения задач иллюстрируется на ряде новых систем контроля, алгоритмов оптимизации на материалах расчетов W(x,δ) и летных испытаний систем.

В процессе жизнедеятельности человек постоянно сталкивается с неоправданными потерями, связанными с расходованием энергетических ресурсов в различных областях. Наиболее сложной в плане управления расходования энергоресурсов, формирования оптимальных или экономичных режимов функционирования является авиация (самолеты и вертолеты).

В историческом плане развитие авиации связано с увеличением грузооборота, что, в свою очередь, привело к увеличению расходов топлива. При этом возросла роль экономичных режимов и траекторий полета, что обусловило необходимость развития методов и средств ручного, полуавтоматического и автоматического выдерживания экономичных режимов полета.

Отклонение от экономичных режимов полета обуславливает потери инвестора, а, следовательно, его риск. Такой риск существовал всегда, так как полеты и раньше совершались не по оптимальным траекториям с соответствующими потерями. Другое дело, что потери эти были малые, и потому проведение НИОКР (научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ) по созданию средств, обеспечивающих минимальные расходы, и их реализация были невыгодны. Как только был обнаружен факт больших потерь из-за расхода топлива, началась разработка различных методов и бортовых технических средств для минимизации расхода топлива и в итоге минимизации технического риска.

Сложность проблемы минимизации технического риска обусловлена наличием человека (экипажа) в ЛА. При этом в процессе минимизации риска необходимо анализировать и оценивать влияние

1) свойств и параметров объекта, влияющих на выполнение поставленной цели;

2) оператора (человека), информационно-измерительной системы, системы управления.

3) внутренних возмущающих факторов, включая работу системы встроенного контроля бортового оборудования;

4) системы оптимизации режимов пилотирования и необходимый объем контролируемых параметров состояния X i при ее построении;

5) внешних возмущающих факторов.

Для оценки влияния указанных факторов на технический риск необходимы математические модели объекта контроля и управления, процедур оптимизации, систем контроля и управления.

На начальном (первом) этапе разработка методов и средств снижения себестоимости авиаперевозок, как правило, сводилась к выдерживанию расчетной или оптимальной скорости полета. Рекомендации по выбору экономичного режима полета при этом условии просты и легко выполнимы для экипажей: в полете должны выдерживаться расчетные высоты, зависящие от веса самолета, и скорость (число Маха) полета, близкие к максимально допустимым величинам в данных условиях независимо от скорости ветра и небольших вариаций цены топлива, центровки самолета.

В случае выполнения полета в режиме минимальных километровых расходов топлива (максимальная дальность) задача определения экономичных высот и скоростей полета сложнее, но также допустима для решения экипажами самолетов в реальных условиях выполнения предполетной подготовки и полета. Вследствие усложнения задачи выбора оптимальных режимов полета достаточно точное ее решение становится не по силам экипажам самолетов в условиях полета. Однако ошибки в выдерживании параметров траектории полета на расчетном уровне приводят к существенным экономическим потерям. Так, например, ошибка в 0,01 от числа Маха (М) на крейсерском этапе полета самолета типа ТУ-154 приводит к потерям топлива от 1 до 3 %. Это обстоятельство обусловило необходимость создания бортовых систем и средств оптимизации режимов пилотирования.

Проблема разработки методов и средств минимизации расхода топлива решается при различных начальных условиях – уровнях состояния техники, которым соответствуют различные величины показателей технического риска.

Для первого уровня максимальная величина технического риска связана с разработкой алгоритмов управления одним параметром для эксплуатируемых самолетов, двигателей и бортового оборудования.