Методическое пособие 753

нять необходимо метод сквозных бригад. Все работы на вертолете при этом методе выполняются от начала до конца одной бригадой без постоянного закрепления специалистов за определенными операциями.

Рис. 1. Лопасть несущего винта вертолета Ми-8 1 – наконечник лонжерона; 2 – лонжерон; 3 – хвостовой отсек; 4 – противообледенительная

система; 5 – триммер; 6 – законцовка

Существующие методы ремонта лопастей из металлического состава требуют применения большого количества инструментов и достаточно длительного времени, что в условиях ведения боевых действий недопустимо. Поэтому целесообразно разработать оперативные методы заделки пробоин, позволяющие существенно снизить время нахождения вертолета на месте вынужденной посадки. Несущая система является одним из важнейших элементов вертолета, поэтому необходимо проводить в боевых условиях за минимальные сроки с минимальными трудозатратами оперативный войсковой ремонт лопастей, при этом соблюдая технику безопасности.

Для устранения сквозных и легких повреждений лопасти, выполненной из алюминиевой конструкции, существует ряд способов ремонта [3]:

-ремонт с использованием металлических (односторонних, двухсторонних) накладок (заплат) и механических крепежных элементов;

-ремонт с использованием клеев (постановкой монолитных накладок, вставок), постановкой слоистых металлических накладок;

-ремонт с использованием клеемеханических соединений;

-ремонт с использованием шлифовальных материалов;

-ремонт с использованием цилиндрических и конических пробок.

Наиболее простым способом ремонта является ремонт с использованием металлических накладок и механических крепежных элементов (болтов, заклепок). Этот способ заимствован из способов ремонта конструкций, изготовленных из традиционных материалов. Для обеспечения максимальной прочности отремонтированного участка необходимо при ремонте выдерживать определенные геометрические соотношения. Однако при выдерживании данных соотношений эффективность способа невысока, поэтому его рекомендуют как временный, пригодный на небольшой период эксплуатации.

В разработке технологии по ремонту лопасти в условиях боевых действий на первое место выступает применение термоусадочного материала на высококачественной клеевой основе с высокой степенью адгезии и уровнем прочности на разрыв, что позволяет материалу плотно и герметично склеиться с обезжиренной поверхностью поврежденного места. Адгезия зависит от толщины клеевого слоя: чем он толще, тем лучше лента будет прилипать. Прочность на разрыв прямо пропорциональна толщине, которую имеет пленка.

Наиболее качественным способом ремонта лопасти является способ с использованием клеев. Этот способ заключается в постановке вставок и (или) накладок на заранее подготовленный и очищенный участок поврежденной конструкции. Накладки (вставки) изготовляют из тех же материалов, что и поврежденная конструкция из соответствующих отбракованных элементов. Перед нанесением клея на склеиваемые поверхности их очищают от загрязнений, обрабатывают абразивными шкурками и обезжиривают. После этого наносят тонкий и равномерный слой клея на обе склеиваемые поверхности. Для сокращения продолжительности отвердения клея могут применяться нагревательные приспособления. Основными недостат-

41

ками способов ремонта с использованием клеев являются сложность контроля качества склейки и наличие концентрации касательных напряжений в клеевом слое, снижающей несущую способность соединения.

С целью совершенствования процессов склеивания применяется химическое и физическое модифицирование. Химическое модифицирование представляет собой добавки в состав клея различных элементов и веществ, ускоряющих процесс склеивания или улучшающих качество шва.

Физическое модифицирование представляет собой воздействие на процесс склеивания различными физическими факторами (тепловое воздействие, различные излучения, вибрации и др.) для достижения тех же целей.

Наиболее широкое применение получили методы теплового воздействия на клей, приводящие к ускорению процесса склеивания, вызванного увеличением колебаний химических связей. Кроме того, с повышением температуры на начальном этапе склеивания снижает к повышению адгезионной прочности соединения.

Способы подвода тепла могут быть самые разнообразные [4]: -нагрев в термошкафах и автоклавах; -нагрев инфракрасными излучателями; -подвод потока горячего воздуха;

-применение различных гибких электронагревателей и термических одеял; -использование токов высокой частоты.

В разработке усовершенствования средств войскового ремонта применяется электронагревательная струбцина, служащая для прогрева клеевых соединений. Электронагревательная струбцина (рис. 2) – усовершенствованный специальный технический бортовой инструмент, применяется для войскового и стационарного ремонта обшивки лопасти несущего винта вертолета Ми-8 посредством прижатия, постепенного нагрева и охлаждения ее поверхности, способствующего быстрому склеиванию.

Рис. 2. Приспособления для ремонта несущего винта вертолета Ми-8:

1 – пружина; 2 – электронагреватель; 3 – скоба; 4 – лопасть несущего винта вертолета

Данный способ подвода тепла будет относиться к 4-му пункту (применение гибких электронагревателей). Обогревание башмака струбцины обеспечивается бортовым питанием 27В, создавая рабочую температуру от 0 до 150 °С. Скорость нагрева примерно 5 °С/мин. В электроцепи участвует терморегулятор, служащий для регулировки сопротивления тока,

42

проходящего через замкнутый контур изолированных нагревательных жил из нихрома, которые встроены по гибкой плоскости башмака струбцины. Платформа башмака с обеих сторон – гибкая, что позволяет ей точно повторить профиль любого отсека лопасти.

При ремонте лопасти несущего винта вертолета с помощью электронагревательной струбцины специалисту необходимо работать в спецодежде, резиновых перчатках и защитных очках. При работе с клеем в помещении должна поддерживаться температура воздуха от 15 0С до 30 0С и относительной влажности не более 75 %. Также в помещении должна быть обеспечена приточно-вытяжная вентиляция. Приточно-вытяжную вентиляцию следует включать за 30 мин до начала работы и выключать через 15 мин после окончания раб о- ты. При работе с клеем запрещается обращение с открытым огнем. В случае разлива клея необходимо надеть индивидуальное средство защиты, включить вентиляцию, насыпать на пролитый клей опилки или песок и осторожно собрать клей, соблюдая меры предосторожности. В помещении, где проводятся работы с клеем, должны быть умывальники с подводом горячей воды.

Разработанное средство войскового ремонта предназначено для локального нагрева обшивки лопасти и различных материалов, участвующих в склеивании с ее поверхностью посредством прижатия, способствующего быстрому склеиванию. Усовершенствованное средство войскового ремонта направлено на минимизацию времени ремонта, тем самым происходит уменьшение трудозатрат, необходимых для восстановления поврежденной лопасти несущего винта.

Электронагревательную струбцину можно применять для существующих на сегодняшний день способов ремонта в любых погодных условиях. Она укомплектовывается в бортовой чемодан со всеми необходимыми инструментами и материалами, что позволяет оперативно и качественно произвести ремонт лопасти одним специалистом в полевых условиях при ведении боевых действий.

Литература

1.Володко А.М., Горшков В.А Вертолет в Афганистане. – М.: Воениздат, А/О «РЕ-

АМ-Билдинг», 1993. – 216 с.

2.Болховитинов О.В. Боевые авиационные комплексы и их эффективность. Учебник – М.: ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1990. – 193 с.

3.Володко А.М., Верхозин М.П. Вертолеты. Справочник. – М.: Военное издательство,

1992. – 557с.

4.Абдасов А.Г. Конструкция вертолета Ми-8МТ. Учебное пособие. – Иркутск: ИВ-

ВАИУ (ВИ), 2008. – 351 с.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж)

N.V. Rogov, D.E. Sivakov, O.N. Boldyreva

IMPROVED SECURITY WITH ACCELERATED REPAIR OF THE ROTOR IN FIELD

CONDITIONS

In the article the question of damage, reliability and combat use of Mi-8 helicopter in Afghanistan. Analyzes the main features of military technology of repair of rotor of helicopter Mi-8. Given the necessary security measures in the repair of the rotor

Key words: helicopter Mi-8 rotor, military repair, electric heating clamp

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named after professor

N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» (Voronezh)

43

УДК 551.586:519.876

Ю.В. Шипко, Е.В. Шувакин

РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОГО БИОКЛИМАТИЧЕСКОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ РАБОТ АВИАЦИОННОГО ПЕРСОНАЛА

В УСЛОВИЯХ ЭКСТРЕМАЛЬНОГО ХОЛОДА

Предлагается регрессионная модель специализированного биоклиматического показателя оценки безопасности работ на открытом воздухе в суровых погодно-климатических условиях на примере данных по станциям Амдерма и Мурманск. Модель построена на базе свертки нескольких критериев жесткости погоды с использованием безразмерной шкалы желательности Харрингтона с учетом времени на подготовку авиационной техники

Ключевые слова: биоклиматология, функция Харрингтона, климат Арктики, теплофизическое состояние человека

Внастоящее время в сфере военной безопасности в Арктической зоне Российской Федерации поддерживается необходимый боевой потенциал воинских формирований. При этом существенные ограничения на функционирование войск накладывают экстремальные природно-климатические условия Арктики. Влияние низких температур, сопряженных с сильным ветром и высокой относительной влажностью воздуха, представляет серьезную опасность получения травм от холода для личного состава, участвующего в технологических процессах на открытой территории.

Зависимость теплофизического состояния человека от погоды определяется комплексом метеорологических величин и оценивается биометеорологическими показателями (индексами), которые используются в практике гидрометеорологического обеспечения потребителей различных отраслей экономики [1, 2].

Вряду многочисленных биоклиматических показателей выделяют индексы «холодового стресса» – как факторы, ограничивающие пребывание человека на открытом воздухе в зимний период. Однако эти индексы не в полной мере учитывают специфику военного потребителя, малоинформативны для принятия управленческих решений в вопросах оценки безопасности выполнения авиационным персоналом мероприятий, требующих заданных временных интервалов работы на открытом воздухе.

Цель данной работы – повышение эффективности метеорологического обеспечения потребителей в Арктическом регионе путем разработки специализированного показателя оценки безопасности работ на открытом воздухе в суровых погодно-климатических условиях. Поставленная цель достигается построением регрессионной модели описания закономерности изменения условных средних значений желательности безопасной работы авиационного персонала на открытой территории без обморожений [3].

Для регрессионного анализа использовались архивные выборки срочных наблюдений (Росгидромета) по станциям Амдерма и Мурманск для января за период 2005–2012 гг. В качестве контрольных выборок для проверки успешности прогноза по разработанной регрессионной модели использовались данные за январь 1999–2001 гг. Выбор станций обусловлен их отличием географического положения по долготе.

Полагается, что авиационный персонал (личный состав) находится в установленной форме одежды, рассчитанной для условий низких температур [4]. В качестве временного интервала, необходимого для проведения специалистами определенных действий по подготовке авиационной техники к полетам, условно принят один час.

Используемая модель специализированного показателя [3] строится на базе преобразования значений нескольких частных индексов жесткости погоды в безразмерную вербаль- но-числовую шкалу Харрингтона [5, 6], где обобщенный показатель представляется в виде средней геометрической:

p

D d ( y' j )1/ p , (1)

j 1

44

где d ( y' j ) exp( exp( y' j )) – частная функция желательности [6] для отдельного показателя жесткости погоды y j ( j 1, p) ; y' j – кодированное значение отдельного показателя (признака) y j , представленное в условном масштабе.

В качестве частных показателей (признаков) y j использовались:

интегральный показатель условий обморожения открытых участков тела человека [7],

балл:

где t – температура воздуха, oС; v – скорость ветра, м/с; f – относительная влажность воздуха, %. При построении регрессионной модели в качестве зависимой переменной (предиктанта)

используется обобщенный показатель D, который имеет интервал изменения от нуля до единицы (значение D = 0 соответствует неприемлемому уровню работы на открытом воздухе, D = 1 – лучшие условия работы в холоде), и набор предикторов t, v, f.

Предварительно рассчитанные статистические оценки ветро-холодовых параметров для января по выборкам рассматриваемых станций Амдерма (объем выборки n = 976) и Мурманск (объем выборки n = 1800) представлены в таблице.

Статистические оценки параметров жесткости погоды в январе по станциям

На рис. 1 представлены поля распределений сочетаний значений температуры воздуха и скорости ветра, на рисунке 2 – гистограммы распределения показателя D для января на рассматриваемых станциях.

45

жающего воздуха, на втором месте по влиянию скорость ветра. По результатам регрессионного анализа можно говорить, во-первых, о статистической надежности (на уровне значимости α = 0,05) полученных оценок коэффициентов регрессии. Во-вторых, представленные оценки коэффициентов детерминации R2 указывают на высокое качество регрессионных моделей для станций Амдерма и Мурманск.

Рис. 2. – Гистограмма распределения значений обобщенной функции желательности в январе по станциям

Для оценки свойств построенных моделей успешность прогноза оценивается по средней квадратической ошибке регрессии:

где n2 – объем контрольной выборки; Diф – фактическое (осуществившееся) значение пока-

зателя D (предиктанта); ˆ – рассчитанное (предсказанное) значение предиктанта.

Di

Значения средней квадратической ошибки регрессии (рассчитанные по контрольной выборке за январь 1999–2001 гг.) для ст. Амдерма 0,068, для ст. Мурманск 0,034. Сравнивая эти значения со средним квадратическим отклонением из таблицы, видно, что средние квадратические ошибки регрессии более чем в два раза меньше соответствующих оценок среднего квадратического отклонения предиктанта, поэтому успешность прогноза можно считать удовлетворительной.

Таким образом, для погодно-климатических условий, подобных (на уровне функции желательности D) условиям Амдермы и Мурманска может быть использована линейная модель (6)–(9), для других условий возможна иная форма модели. При этом решение на подготовку техники к полетам авиационным персоналом (по прогнозируемым параметрам t, v) принимается в зависимости от значения предиктанта D: D ≥ 0,37 – работы на открытом воздухе без обморожений по крайней мере в течение часа; D < 0,37 – имеется риск обморожения (условия соответствуют формулировке «хуже удовлетворительных»).

Представленные модели специализированного (обобщенного) показателя жесткости погоды в виде желательности работ на открытом воздухе без обморожений могут способствовать эффективному планированию (оперативному и долгосрочному) мероприятий в суровых погодных условиях Арктической зоны РФ, а также оценке влияния климатических изменений, в частности, изменения температурного режима.

47

Литература 1. Кобышева, Н. В., Стадник, В. В., Клюева, М. В. и др. Руководство по специализи-

рованному климатологическому обслуживанию экономики [Текст] / Н. В. Кобышева, В. В. Стадник, М. В. Клюева; под ред. Н. В. Кобышевой. – СПб.: ЦНИТ «АСТЕРИОН», 2008.

–336 с.

2.Мастрюков, С. И. Обзор современных отечественных и зарубежных методов оценки ветрового охлаждения человека [Текст] / С. И. Мастрюков, И. В. Червякова // Навигация и гидрография. – 2014. – № 38. – С. 83–90.

3.Шипко, Ю. В. Модель обобщенного показателя безопасности работ на открытой территории в холодное время / Ю. В. Шипко, Е. В. Шувакин, С. С. Земцов // Навигация и гидрография. – 2016. – № 44. – С. 79–85.

4.ГОСТ Р 12.4.236–2011. Система стандартов безопасности труда. Одежда специальная для защиты от пониженных температур. Технические требования. [Текст]. – М.: Госстандарт России.

5.Harrington, E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. V. 21. № 10. Р.

494–498.

6.Адлер, Ю.П., Маркова, Е.В., Грановский, Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 280 с.

7.Методические рекомендации МР 2.2.7.2129-06. Физиология труда и эргономика: Режимы труда и отдыха работающих в холодное время на открытой территории или в неотапливаемых помещениях / Дата введения: 01.11.2006. 14 с.

8.Siple P.A., Passel C.F. Measurements of dry atmospheric cooling in sub-freezing temperatures // Proc. Amer. Philos. Soc. 1945. V. 89. P. 177–199.

9.Руководство по практике метеорологического обслуживания населения: Всемирная метеорологическая организация / Второе издание. ВМО. № 834. Женева, Швейцария: Секретариат ВМО, 2000. 210 с.

10.Айвазян, С.А. Основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 432 с.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж)

Yu.V. Shipko, E.V. Shuvakin

THE REGRESSION MODEL SPECIALIZED BIOCLIMATIC INDICATOR FOR THE PLANNING OF THE WORK OF AVIATION PERSONNEL IN THE EXTREME COLD

Proposed regression model specialized bioclimatic indicator of the safety assessment work outdoors in harsh weather and climatic conditions on the example of the data stations of Amderma and Murmansk. The model is based on convolution of multiple criteria, the rigidity of the weather using a dimensionless scale of desirability Harrington given time to prepare aircraft

Key words: bioclimatology, the function of Harrington, Arctic climate thermal state of a person

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named after professor

N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin» (Voronezh)

48

УДК 518.6, 536.6

А.М. Филимонов, К.В. Постнов, Е.А. Степанов, А.А. Долгов

ПРИМЕНЕНИЕ СТОХАСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ К РЕШЕНИЮ КОЭФФИЦИЕНТНОЙ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ

В статье рассматривается пассивный метод обнаружения и распознавания техногенных объектов, основанный на анализе нескольких изображений, полученных в ходе длительной или периодической ИК съемки. Представлен результат применения генетического алгоритма для решения коэффициентной обратной задачи теплопроводности. Приведен результат обработки динамических ИК сигнатур, полученных в ходе математического моделирования процессов теплообмена техногенных объектов

Ключевые слова: генетический алгоритм, кубоид инфракрасного изображения, дистанционное наблюдение, процесс теплообмена

Существует множество методов дистанционного наблюдения, отличающихся составом, содержанием операций и технических приемов. Наиболее существенными являются активные и пассивные методы, основанные на регистрации искусственного или естественного освещения объектов, получении соответствующих изображений и поиске демаскирующих признаков. Рассмотрим пассивный метод обнаружения, основанный на приѐме и обработке собственного теплового излучения объектов поиска.

Достижения научно-технического прогресса способствовали совершенствованию средств ведения мониторинга земной поверхности. Основными направлениями развития явились улучшение качества получаемых изображений, оперативность передачи данных мониторинга для обработки, увеличение длительности полета. Все это обусловливает необходимость создания метода анализа результатов, при котором большинство этапов обработки инфракрасных (ИК) изображений будет производиться автоматизировано. В качестве нового метода обнаружения и распознавания техногенных объектов можно использовать методы, реализующие в себе анализ нескольких изображений, полученных в ходе длительной или периодической ИК съемки [1]. Они позволяют анализировать динамику изменения температур, а также, на основе полученной информации, производить расчеты, связанные с выделением контуров и определением размеров объектов.

Для решения задачи теплового обнаружения и распознавания техногенных объектов требуется постановка двух математических моделей: модель прямой (ПЗТ) и обратной задачи теплопроводности (ОЗТ). Математическая модель ПЗТ необходима для постановки ОЗТ. Результатом решения ОЗТ будет пространственное распределение теплофизических параметров – томограмма, по которой принимается решение об обнаружении объектов.

Основой для математической модели ПЗТ является дифференциальное уравнение теплопроводности:

водность.

Наиболее универсальным способом исследования физических моделей является применение численных методов для нахождения приближенного решения, в связи с этим постановку ОЗТ как оптимизационной задачи произведем на основе численного решения ПЗТ ко- нечно-разностным методом по неявной схеме.

Составим функционал невязки, которая вычисляется между расчетными избыточными температурами и измеренными тепловизионным приемником с использованием евклидовой нормы [2]:

49

где а – температуропроводность, λ – теплопроводность, Е – энергетическая светимость, Ψ : a, , E – вектор параметров математической модели, g – размеры рассматриваемой пря-

моугольной области, T[Ψ]– результат решения ПЗТ разностными схемами, – матрица

значений экспериментально измеренных термодинамических температур на исследуемой поверхности.

Для решения ОЗТ используем генетический алгоритм оптимизации. Достоинством генетического алгоритма является то, что он не имеет значительных математических требований к видам целевых функций и ограничений. Нет необходимости упрощать модель объекта, теряя ее адекватность, и искусственно добиваться возможности применения доступных математических методов. При этом могут использоваться самые разнообразные целевые функции и виды ограничений (линейные и нелинейные), определенные на дискретных, непрерывных и смешанных универсальных множествах [3].

В постановке задачи на выполнение генетического алгоритма, определим значение

функционала невязки J Ψ целевой функцией, а параметры функции a, , E – генетическим

g

материалом (генами). Совокупность генов составляет хромосому Ψ . Каждая «особь» обладает своей хромосомой, а, следовательно, своим набором параметров. Совокупность «особей» образуют популяцию. Генетический алгоритм будет работать с популяцией заранее заданного фиксированного размера NГА. Начальную популяцию получим путем задания значений генов из заранее определенного интервала допустимых значений. Для каждой популяции вычислим вектор целевых значений, по которому определим приспособленность (fitness) индивида.

В процессе выполнения алгоритма выполняются операции селекции, мутации и скрещивания. Таким образом, формируется новая популяция допустимых решений, которая воспроизводит лучших представителей предыдущего поколения, скрещивая их и получая множество новых особей (рис. 1).

Селекция, отвечает за выбор направления развития популяций. На этом этапе отбрасываются решения с наименьшей приспособленностью, что способствует улучшению средней приспособленности всей популяции с одновременным наследованием генной информацию от обоих родителей.

Рис. 1. Одноточечный кроссинговер. Обозначения: w1...wm, v1…vm элементы родительских особей

Для восстановления численности популяции путем скрещивания получим новые решения. Скрещивание проводится путем выбора из популяции двух решений, прошедших через отбор, и за счѐт рекомбинации их составных частей получают новое решение, которое остается в популяции. Скрещивание проведем операцией одноточечного кроссинговера.

Для предотвращения преждевременной сходимости и попадания в локальный экстремум применим операцию мутации, которая выполняется путем изменения случайно выбранного гена в хромосоме (рис. 2).

50