Это дает возможность избежать несанкционированного доступа злоумышленника, если пользователь забыл закрыть приложение или оставил гаджет без присмотра. Стоит обратить внимание, что срок действия сессии и её идентификатор является важными данными, от которых зависит безопасность системы. Не рекомендуется задавать время жизни сессии на устройстве, так как это создает угрозу безопасности приложения.
Профессиональная деятельность специалиста отдела по качеству связана с организацией работ по контролю за качеством, разработкой мероприятий в области повышения качества продукции и т.д. При этом успешность и результативность принятых решений напрямую зависит от своевременности, достоверности, актуальности информации; методов и способов ее обработки.
Главная задача инновационного процесса – превратить инновации в реальный источник конкурентных преимуществ для предприятия, создав интегрированный процесс стратегического управления, неотъемлемой частью которого станут бизнеспроцессы. К основным бизнес-процессам на машиностроительном предприятии относят процессы производства и снабжения.
Вработе сформированы взаимосвязи и порядок параллельно-последовательного включения секторов инновационной деятельности в реализацию инновационных процессов
(рис. 1) [1] .
Под инновационным развитием понимается процесс качественного преобразования технико-технологических и организационно-экономических факторов создания продукции.
Объект исследования: Бизнес-процесс эффективного управления инновационным развитием СЭС (социально-экономических систем) на предприятии машиностроения включает: динамика – функции, принципы, методы, структура управления; статика – кадры, технологии, техника.Разработать измеряемые критерии эффективного управления инновационной деятельности функционирования всех подразделений предприятия в целом.
Предмет исследования - это экономические отношения, возникающие в ходе инновационного развития организаций и предприятий с учетом рыночных тенденций развития. Определения инновации, инновационный проект, инновационная инфраструктура, инновационная деятельность были официально утвержденны ФЗ № 254 от 21.07.2011 г. [2].
Вдальнейшем в виде таблицы (табл.1) мы рассмотрим основные используемые методические подходы к перспективным методам управления. Выделим содержание данных методов управления и их цель. Далее приведем анализ основных видов поведенческих стратегий хозяйствующих субъектов (табл.2). В табл. 2 приведены требования к поведенческим стратегиям, а также риски, которые возникают в процессе их реализации, в том числе:
- риск принятия неправильных решений в результате усложнения целей и их неконкретности;
- риск несоответствия организационной структуры ее стратегическим целям; - риск ухода от стратегической цели при реализации оперативных планов [3].
На основании табл. 2 разработаем общую схему алгоритма принятия управленческих решений о воздействии на производственные процессы, учитываю поведенческие стратегии
ириски, возникающие в ходе их реализации (рис. 2).
Алгоритм разработки управленческого решения – повторяющаяся система действий, которую иногда называют технологией процесса выработки и реализации решения.
Алгоритм разработки управленческого решения осуществляется посредством нескольких этапов: 1. диагностика проблемы, 2. формулирование ограничений и критериев, 3. определение альтернатив, 4. оценка альтернатив, 5. выбор альтернатив, 6. реализация,
7.осуществление обратной связи.
1.Диагностика проблемы. Алгоритм разработки управленческого решения включает в первую очередь диагностику проблемы, то есть полное и правильное ее определение (диагноз). Первой стадией диагностирования сложной проблемы является осознание и установка симптомов затруднений, включая имеющиеся возможности. Некоторые общие симптомы
450
кризиса в компании включают в себя низкую прибыль, сбыт, производительность и качество, а также большие издержки, многочисленность конфликтов в компании, текучесть кадров. Часто несколько симптомов могут дополнять друг друга [3, 4, 5].
Рис. 2. Общая блок – схема алгоритма принятия управленческих решений
2. Формулировка ограничений и критериев принятия решений. Второй этап алгоритма разработки управленческого решения – формулирование ограничений и критериев.
3,4. Определение и оценка альтернатив. Следующий этап алгоритма разработки управленческого решения – формулировка набора альтернативных решений проблем. На данном этапе выявляются все возможные действия, которые помогут устранить причину проблем, что способствует предприятию достичь своих целей. На этом этапе происходит формирование решений как воздействия посредством выбора характерных для него средств и ресурсов, выступающих и воздействующих факторов. В процессе оценки возможных альтернатив руководителем определяются достоинства и недостатки каждой из них и вероятные общие последствия.
5,6. Выбор альтернативы и ее реализация.
7. На последней стадии происходит осуществление обратной связи.
Литература
1.Репин В.В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов / В.В. Репин. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
2.Управление качеством в масштабах компании. Й. Кондо / Пер. с англ. - Н. Новгород: СМЦ "Приоритет", 2002. - 235 с.
3.Марш Дж. Справочник по методам непрерывного улучшения: практикум для достижения организационного превосходства. - 2-е изд.: Пер. с англ. И.Н. Рыбаков / Общ. редактир. М.Е. Серова. - Н. Новгород: СМЦ "Приоритет", 2002. - 128 с.
4.Каменнова М., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А.. Моделирование бизнеса. Методология ARIS -М.: Весть-МетаТехнология, 2000.
5.Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. - М.: МетаТехнология, 1993.
6.Яковлев Д.В., Звягинцева А.В. Построение межотраслевой комплексной геоинформационной системы Воронежской области (статья) Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Самара. Изд-во: Самарского научного центра РАН. с. 81-85.
7.Кульнева В.В., Звягинцева А.В. Моделирование системы мониторинга гидрологических явлений территории гидропоста – г. Павловск (Воронежская область) / Современные тенденции развития гидрометеорологии в России: материалы II Всерос. науч.-практ., приуроченной к 55-летию кафедры гидрометеорологии и природопользования ИГУ. Иркутск, 5- 7 июня 2019 г. /ФГБОУ ВО «ИГУ», - Иркутск: Из-во ИГУ, 2019. - C. 203-215.
8.Кульнева В.В., Звягинцева А.В., Лутовац М. Моделирование системы экологического мониторинга гидрологических явлений на территории гидропостов Воронежской области /Глобальные климатические изменения: региональные эффекты, модели, прогнозы: Материалы международной научно-практической конференции г. Воронеж, (3-5 октября 2019 г.) /Под общей редакцией С.А. Куролапа, Л.М. Акимова, В.А. Дмитриевой. – Воронеж: Изд-во «Цифровая полиграфия», 2019. – Т.1. – 532 с. – С. 436-440.
9.Авдюшина А.Е., Звягинцева А.В. Локализация объектов в распределенной системе видеонаблюдения (статья) Информация и безопасность. Воронеж: ГОУВПО «ВГТУ». Вып. 4,
Т.13. с. 583 – 586.
10.Долженкова В.В., Звягинцева А.В. Мониторинг и прогнозирование гидрологической обстановки на водных объектах Воронежской области Российской Федерации Международный журнал экспериментального образования. Москва, 2012, №9. с. 58-59.
11.Долженкова В.В., Звягинцева А.В., Аржаных Ю.П. Прогнозирование гидрологической обстановки в период половодья на водных объектах Воронежской области с применением географических информационных систем. Гелиогеофизические исследования /Heliogeophysical Research. Электронный научный журнал. Выпуск 9, 89 – 98 , 2014. Результаты исследований геофизических рисков. 9, 89 – 98 , 2014 vestnik@ipg.geospace.ru
12.Звягинцева А.В., Долженкова В.В. Перспективы применение гис технологий Floodmap при прогнозировании риска затопления на водных объектах Воронежской области. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Самара: изд-во Самарского научного центра РАН. 2015. Т.17, № 6. С. 70-81.
13.Долженкова В.В., Звягинцева А.В., Усков В.М. Антропогенное воздействие на водохозяйственные объекты (статья) Вестник ВГТУ.Воронеж: ГОУВПО «ВГТУ», Т.4, № 11, 2008, с. 24-27.
14.Звягинцева А.В., Кульнев В.В., Кульнева В.В. Экологический мониторинг опас-
ных гидрологических явлений //International academy of ecology, man and nature protection sciences Ecology and development of Society. 2018, № 3(26), С. 6266.
15.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и совершенствование мероприятий по улучшению условий труда на горно-обогатительном комбинате / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. - С. 10-16.
16.Звягинцева, А.В. Моделирование неорганизованных выбросов пыли и газов в атмосферу при взрывных работах на карьерах горно-обогатительных комбинатов / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. -
№2. - С. 17-25.
17.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и разработка мероприятий по сокра-
щению пылегазовыделения на карьерах горно-обогатительного комбината / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. -
С. 26-32.
18.Звягинцева, А.В. Моделирование воздействия ртутьсодержащих отходов объектов техносферы на окружающую среду и разработка мероприятий по охране атмосферного воздуха / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов.
-2019. - Т. 12. - № 3. - С. 17-26.
19.Звягинцева, А.В. Моделирование техногенного воздействия ТЭЦ на окружающую среду и разработка инженерно-технических природоохранных мероприятий / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3.
-С. 27-34.
20.Звягинцева, А.В. Оценка процесса техногенного загрязнения атмосферы объектами теплоэнергетики и разработка инженерно-технических природоохранных мероприятий / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, Н.В. Мозговой // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. - С. 34-41.
21.Сазонова, С.А. Математическое моделирование параметрического резерва систем
теплоснабжения с целью обеспечения безопасности при эксплуатации / С.А. Сазонова, С.Д. Николенко, А.В. Звягинцева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. -
С. 71-77.
1Воронежский государственный технический университет, 2ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-
воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж
V. V. Kulneva1, V. V. Efremov2, V. S. Pakin2
THE POSSIBILITY OF USING THE APPLICATION SOFTWARE
FOR THE FORMATION MECHANISM OF THE ORGANIZATION
OF MANAGEMENT CONTROL IN SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS
In this article the innovative process of management is considered. The methodical approach to perspective methods of management is shown and the algorithm of decision-making is analyzed. It also describes the use of various application products and methods of their protection for the formation of control in the system of business processes.
Key words: economic and mathematical modeling methods, business processes, innovative process, obtaining superuser rights, data interception, application file decompilation.
1Voronezh state technical University,
2Federal 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
УДК 504.064.37
А.В. Самсонов, Ю.А. Кудряшов
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ
ВУСЛОВИЯХ СТОХАСТИЧЕСКОГО ВЛИЯНИЯ ВЕТРА
Встатье рассматривается оценка эффективности алгоритма управления беспилотным летательным аппаратом в условиях стохастического влияния ветра. Эксперимент по апробированию и оценке потенциальной эффективности построен на результатах полетов беспилотного летательного аппарата, оснащенного системой автоматического управления – автопилотом, один из режимов которого реализует управление полетом по построенному алгоритму. В ходе эксперимента получены сравнительные характеристики полета беспилотного летательного аппарата при управлении оператором и в автоматическом режиме.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, ветровые нагрузки, оптимальное управление, эффективность.
Современные беспилотные летательные аппараты (БЛА) позволяют успешно решать целый ряд задач [1-5].
Приняв во внимание низкую устойчивость БЛА к ветровым нагрузкам, алгоритм управления [2] модернизирован путем учета составляющих стохастического ветра.
Реализация эксперимента по апробированию и оценке потенциальной эффективности применения в автоматических системах управления БЛА указанного алгоритма управления БЛА в условиях стохастического влияния ветра построена на результатах полетов БЛА, оснащенного системой автоматического управления – автопилотом, один из режимов которого осуществляет управление полетом БЛА по модернизированному алгоритму. При подготовке статьи были рассмотрены работы [6-21].
Полеты проводились в течение двух месяцев (апрель-май) 2017 года. Период проведения полетов обусловлен простыми метеоусловиями, но наличием турбулентности, проявляющейся как неоднородные по силе и направлению порывы ветра, а также готовностью технической составляющей эксперимента – окончанием сборки БЛА и получением готового экземпляра автопилота (отечественного производства), один из режимов которого реализует управление полетом БЛА по построенному алгоритму.
В качестве БЛА, используемого в ходе проведения эксперимента, был выбран малогабаритный БЛА самолетного типа, имеющий следующие тактико-технические характеристики и оборудование:
-размах крыла 1 м;
-длина фюзеляжа 1 м;
-взлетный вес 0.7 кг;
-силовая установка Pilotage DT-2213/22 с воздушным винтом 11х4;
-приемник аппаратуры радиоуправления Futaba R617HS;
-передатчик аппаратуры радиоуправления Futaba T10CHG;
-силовой литий-полимерный аккумулятор емкостью 1300 мА/ч;
-автопилот SwiftAI Next Generation;
-тяговооруженность силовой установки 1.2.
Используемый в эксперименте БЛА представлен на рисунке 1.
Эксперимент по апробированию и получению результатов для последующей оценке потенциальной эффективности применения в автоматических системах управления БЛА построенного алгоритма управления беспилотным летательным аппаратом в условиях стохастического влияния ветра поставлен и проведен следующим образом.
_________________________________
© Самсонов А.В., Кудряшов Ю.А., 2019
Рис. 1. Беспилотный летательный аппарат, оснащенный автопилотом, реализующим управление полетом БЛА по построенному алгоритму
Приняв во внимание геометрические размеры, а также скоростные показатели, используемого в эксперименте БЛА (при полной зарядке силового аккумулятора и максималь- но-допустимой продолжительности работы силовой установки, максимальная скорость в условиях штиля, по данным GPS, передаваемых автопилотом посредством телеметрии, составляет 36 км/ч), опытным путем установлено, что оптимальная дистанция полета БЛА по прямой, при условии сохранения оператором, осуществляющим управление БЛА, достоверного определения его ориентации в воздухе, а также видимости друг друга помощников, производящих фиксацию времени пролета БЛА контрольных точек летной площадки, является расстояние не превышающее 300 метров.
В ходе эксперимента выполнено более 60 полетов как в режиме пилотирования БЛА оператором, так и в режиме управления БЛА автопилотом, реализующем построенный в работе алгоритм управления БЛА в условиях стохастического влияния ветра. При этом выполнена фиксация времени пролета БЛА дистанции 300 м, а также осуществлен замер количества затраченной электроэнергии, потребовавшейся на один пролет в миллиамперах. Полеты выполнялись в дни с простыми метеорологическими условиями, но с разным значением порывов ветра. Ввиду геометрических и весовых характеристик используемого БЛА, эксперимент осуществлен при воздействии на полет БЛА порывов ветра 2-3, 4-5 и 6-7 м/с.
Полученные результаты эксперимента содержат характеристики полета БЛА при осуществлении управления оператором для метеообстановки характеризующейся порывами ветра 2-3 м/с, 4-5 м/с, 6-7 м/с и аналогичные при управлении БЛА автопилотом, работающим в режиме построенного алгоритма.
На рисунке 2 представлен один из моментов проведения эксперимента.
Опираясь на полученные в ходе эксперимента данные, построены сравнительные графики времени пролета и потребного количества электроэнергии БЛА контрольной дистанции 300 м, которые представлены на рисунках 3 и 4.
455
Рис. 2. Проведение эксперимента
Рис. 3. Графики времени пролета БЛА контрольной дистанции 300 м при осуществлении управления оператором и посредством автопилота
для метеообстановки характеризующейся порывами ветра 2-3 м/с, 4-5 м/с, 6-7 м/с
456
Рис. 4. Графики энергопотребления БЛА при осуществлении управления оператором и посредством автопилота для метеообстановки характеризующейся
порывами ветра 2-3 м/с, 4-5 м/с, 6-7 м/с
457
Анализ полученных графиков позволяет сделать следующие выводы:
1.Среднее время пролета БЛА контрольной дистанции 300 м при воздействии порывов ветра 2-3, 4-5 и 6-7 м/с, и при осуществлении управления оператором составляет 32.3,
59.2и 97.4 секунды. При управлении БЛА автопилотом, работающим в режиме построенного алгоритма при тех же метеоусловиях, среднее время составляет 31.8, 58.7 и 96.5 секунды соответственно. Таким образом, при данных значениях порывов ветра при управлении БЛА автопилотом наблюдается повышение точности выдерживания траектории на 1.2, 1.3 и
1.8%.
2.Среднее значение энергопотребления БЛА при полете контрольной дистанции 300 м, при воздействии порывов ветра 2-3, 4-5 и 6-7 м/с и при осуществлении управления оператором, составляет 228, 443 и 705 миллиампер. Среднее энергопотребление под управлением БЛА автопилотом, при тех же значениях ветра составляет 224, 435 и 698 миллиампер. Таким образом, наблюдается снижение энергопотребления на 0,8 %, 1,0 % и 1,7 % соответственно.
3.При относительно малых значениях воздействия ветра на БЛА качество управления (точность выдерживания направления и высоты полета, энергопотребление) отличаются незначительно, однако при увеличении силы воздействия ветра качество управления полетом БЛА оператором может не всегда отвечать требуемым параметрам – выдерживание заданного эшелона, скорости и направления полета.
Несомненно, полученные результаты исследования требуют дальнейшего развития и совершенствования, в частности перспективным является введение в алгоритм блока приема и обработки данных о ветровой обстановке от собственных датчиков, размещаемых на борту БЛА, что обеспечит повышение эффективности функционирования автопилота и, следовательно, качество управления полетом БЛА.
Литература
1.Беспилотная авиация [Официальный сайт]. URL: http://uav.ru / (дата обращения:
2.07.10.2017 г.).
3.Моисеев, В.С. Прикладная теория управления беспилотными летательными аппаратами [Текст]: монография. - Казань: ГБУ «Республиканский центр мониторинга качества образования» (Серия «Современная прикладная математика и информатика»), 2013. - 768 с.
4.Мхитарян, А.М. Динамика полета [Текст]. - М.: Машиностроение, 1971. - 368 с.
5.Лебедев, А.А., Чернобровкин, Л.С. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов [Текст]. - М.: Машиностроение, 1973. - 616 с.
6.Красильников, М.Н. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий [Текст]. - М.: Физмат-
лит, 2005. - 280 с.
7.Сазонова, С.А. Разработка модели транспортного резервирования для функционирующих систем теплоснабжения / С.А. Сазонова // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2007. – № 2. - С. 48-51.
8.Сазонова, С.А. Итоги разработок математических моделей анализа потокораспределения для систем теплоснабжения / С.А. Сазонова // Вестник Воронежского государственного технического университета. - Том 7, № 5, 2011 - С. 68-71.
9.Сазонова, С.А. Решение задачи статического оценивания систем теплоснабжения / Сазонова С.А. // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. - № 5. - С. 43-46.
10.Колодяжный, С.А. Решение задачи статического оценивания систем газоснабжения / С.А. Колодяжный, Е.А. Сушко , С.А. Сазонова, Седаев А.А. // Научный журнал строительства и архитектуры. № 4 (32). - 2013. - С. 25-33.
11.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и совершенствование мероприятий по улучшению условий труда на горно-обогатительном комбинате / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. - С. 10-16.
12.Звягинцева, А.В. Моделирование неорганизованных выбросов пыли и газов в атмосферу при взрывных работах на карьерах горно-обогатительных комбинатов / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т.
12.- № 2. - С. 17-25.
13.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и разработка мероприятий по сокращению пылегазовыделения на карьерах горно-обогатительного комбината / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. -
С. 26-32.
14.Асминин, В.Ф. Функциональные и конструктивные особенности облегченных звукоизолирующих панелей / В.Ф. Асминин, Е.В. Дружинина, С.А. Сазонова, Д.С. Осмоловский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2019. - № 2 (29). - С. 4-7.
15.Иванова, В.С. Физическое моделирование аппарата пылеочистки скруббер Вентури для улучшения условий труда на производствах / В.С. Иванова, С.Д. Николенко, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 1. - С. 48 -55.
16.Звягинцева, А.В. Мониторинг стихийных бедствий конвективного происхождения по данным дистанционного зондирования с метеорологических космических аппаратов: монография / А.В. Звягинцева, А.Н. Неижмак, И.П. Расторгуев. Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2013. - 162 с.
17.Звягинцева, А.В. Прогнозирование опасных метеорологических явлений в определении характера и масштабов стихийных бедствий»: монография под общ. ред. И.П. Расторгуева / А.В. Звягинцева, И.П. Расторгуев, Ю.П. Соколова. Воронеж: ГОУВПО «ВГТУ»,
2009. - 247 с.
18.Власов, Н.М. Математическое моделирование водородной проницаемости металлов: монография / Н.М. Власов, А.В. Звягинцева. - Воронеж: ВГТУ, 2012. - 247 с.
19.Звягинцева, А.В. Структурные и примесные ловушки для точечных дефектов: монография / А.В. Звягинцева. Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», 2017. 180 с.
20.Zvyagintseva, A.V. Increase of solubility of hydrogen in electrolytic alloys NI-B / A.V. Zvyagintseva, Y.N. Shalimov // NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security. - 2011. - Т. 2. - С. 519-528.
21.Zvyagintseva, A.V. Laws of diffusion of hydrogen in electrolytic alloys on the basis of nickel / A.V. Zvyagintseva, Y.N. Shalimov // NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security. - 2011. - Т. 2. - С. 529-534.
ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж
A.V. Samsonov, U.A. Kudryashov
EFFICIENCY CONTROL ALGORITHM FLYING UNMANNED AERIAL VEHICLE
OF STOCHASTIC INFLUENCE OF THE WIND
The article considers the estimation of the efficiency of the control algorithm for an unmanned aerial vehicle in conditions of stochastic wind influence. Experiment to test and evaluate the potential efficiency is based on the results of flights of an unmanned aerial vehicle equipped with an automatic control system - an autopilot, one of which regulates flight control according to the constructed algorithm. In the course of the experiment, the comparative characteristics of the flight of an unmanned aerial vehicle under operator control and in automatic mode were obtained.
Key words: unmanned aerial vehicle, wind loads, optimal control, efficiency
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
