Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Введение
Глава 1. Показатели технического риска
1.1. Человеческий фактор
1.2. Прибыль и убытки в технике
1.3. Истоки технического риска
1.4. Показатели технического риска
1.5. Этап научно-исследовательских работ
1.5.1. Показатели риска
1.5.2. Управление техническим риском на этапе проектирования
1.6. Модели для анализа технического риска
1.7. Упрощение математических моделей
1.7.1. Стохастические модели и их погрешности
1.7.2. Модели плотностей вероятностей случайных процессов
1.8. Цели и задачи работы
Глава 2. Математическая модель погрешностей функционирования оптимизатора расхода топлива ЛА
2.1. Методы и средства минимизации потерь расхода топлива ЛА
2.1.1. Уровни минимизации потерь
2.1.2. Режим директорного управления
2.1.3. Расчет наивыгоднейшего профиля полета
2.1.4. Расчетные соотношения для вычисления сдвига эквивалентного ветра
2.1.5. Система оптимизации режимов пилотирования
2.1.6. Роль массы и центровки
2.2. Математическая модель оптимизатора расхода топлива
2.2.1. Постановка задачи. Основные формульные соотношения
2.2.2. Расчет расхода топлива на режиме горизонтального полета вертолета
2.2.3. Определение расчетной скорости полета
2.2.4. Дополнительный расход топлива, обусловленный возмущающими факторами
2.3. Возмущающие факторы в техническом риске
2.3.1. Влияние возмущающих факторов на процесс функционирования объекта
2.3.2. Типы возмущающих факторов
2.3.3. Модели для оценки роли возмущающих факторов
Глава 3. Математическая модель погрешностей производства планера ЛА
3.1. О производственных погрешностях
3.2. К задаче перераспределения погрешностей производства
3.3. Математические модели параметров траектории
3.3.1. Модели траектории движения
3.3.2. О влиянии погрешностей производства на подъемную силу и сопротивление самолета
3.4. Изменение аэродинамических сил, обусловленных погрешностями производства
3.5. Модели погрешностей функционирования информационно-технологического комплекса
3.6. Пример расчета допустимых погрешностей
Глава 4. Математическая модель погрешностей вычислителя массы и центровки ЛА
4.1. Существующие средства и методы
4.2. Разрешающее уравнение
4.3. Анализ деформированного состояния элементов конструкции балочного типа
4.4. Чувствительный элемент датчика деформации сдвига
4.4.1. Основные функциональные соотношения
4.4.2. Конструктивные особенности
4.5. Расчет конструктивных параметров датчика деформации сдвига
4.5.1. Деформация тензорезистора
4.5.2. Определение деформации тензорезистора от изгиба
4.6. Определение места расположения ДДС
4.7. Результаты стендовых испытаний СКМЦ и их анализ
4.7.1. Программа и обработка результатов
4.7.2. Обработка результатов эксперимента
4.8. Примеры распределений m и xТ в процессе эксплуатации самолета Ил-62М
Распределение наработки по продолжительности полета
Предельные и статические значения веса топлива перед взлетом
4.9. Контроль массы и центровки ЛА в полете
Исходные данные
Глава 5. Математическая модель погрешностей измерителя скоростей полета и тяги вертолета
5.1. Определение тяги несущего винта путем измерения мгновенного значения коэффициента перепада давления p(ψ)
5.2. Способ измерения тяги с использованием мгновенного значения коэффициента перепада давления
5.3. Способ определения тяги посредством измерения осредненного значения коэффициента перепада давления
Метод измерения тяги с использованием осредненного за оборот значения коэффициента перепада давления
Сравнение аэрометрических методов измерения тяги HB вертолета в полете
5.4. Летные испытания аэрометрической системы измерения массы вертолета в полете
Программа и методика проведения работ
Перечень регистрируемых параметров и регистрирующей аппаратуры
Алгоритм обработки результатов летных испытаний
Результаты летных испытаний и их анализ
Экспериментальная зависимость между коэффициентами тяги НВ и перепада давления на лопасти в точке = 0,41, = 0,7
5.5. Летные испытания системы измерения осевой и продольной скоростей полета вертолета
Программа летных испытаний
Оценка точности измерения скорости полета вертолета над мерной базой
Алгоритм обработки результатов летных испытаний
Глава 6. Анализ показателей технического риска на полунатурном стенде
6.1. Структура полунатурного стенда
6.2. Модели процессов для численных расчетов показателей технического риска
6.3. Численный расчет показателей эффективности применения СПКР
6.3.1. Анализ случайного процесса состояний самолета на различных режимах
6.3.2. Оценка статистических характеристик вектора состояний самолета
6.4. Пример численного расчета показателей технического риска
6.4.1. Математическая модель и алгоритм работы СПКР
Пример расчета вероятностей
Порядок работы стенда
Глава 7. Полет на малой высоте
7.1. Интегральные критерии эффективности
7.2. Расчет интегральных критериев
7.3. Пример расчета характеристик системы управления
Приложение № 1
Примеры моделей возмущающих факторов
Модель турбулентной атмосферы
Характеристики радиотехнических средств
Возмущающие факторы внутреннего происхождения
Математическая модель датчика аэродинамических углов ДАУ-8
Модели погрешностей датчиков
Приложение № 2
Результаты стендовых исследований системы измерения скорости движения вертолета
Аппаратурно-техническое обеспечение проведения летных испытаний
Заключение
Приложение № 3
Результаты экспериментального исследования системы измерения скорости движения вертолета в полете
Перечень условных обозначений
Литература
Introduction
Примерно пятьсот лет назад естествознание полностью отделилось от философии и стало самостоятельной отраслью человеческой деятельности. С той поры естествознание проникает во все сферы жизнедеятельности общества, обеспечивая высокие темпы экономического развития человека и социальной сферы в целом. Волна технико-технологических изменений, в основе которых лежали научные и научно-практические открытия, следовала одна за другой со все более короткими интервалами. Промежутки времени между научной мыслью и началом ее использования в технике постепенно сокращались. Понадобилось около ста лет, чтобы паровая машина из научной мысли превратилась в реальность и заняла свое достойное место в промышленности. Для электрической энергии этот срок составил менее пятидесяти лет, для двигателя внутреннего сгорания – всего тридцать лет.
В начале двадцатого столетия говорили, что «прикладная наука (техника) – это чистая наука двадцать лет спустя». Сегодня этот интервал намного короче.
.....
Предположим, что показатели регулярности, безопасности и экономичности полета представляют собой вероятности возникновения некоторых событий (например, особых ситуаций, опасных ситуаций, ложных срабатываний [6]). Предположим также, что алгоритм (метод) расчета эффекта J1 в зависимости от значений, указанных показателей известен. В качестве примера такого алгоритма рассмотрим алгоритм, устанавливающий зависимость между эффектом J1 и значениями показателя безопасности полета, под которым будем понимать вероятность или частоту особых ситуаций.
Пусть для всего парка самолетов заданного класса известно общее количество особых ситуаций, имевших место за заданный период времени. Это позволит определить экономические потери П*, обусловленные такими ситуациями. С другой стороны, предположим, что в результате проектирования будет создан такой авиационный комплекс, который обеспечит уменьшение особых ситуаций за тот же период времени, в результате чего потери от них составят величину П**. Тогда экономический эффект P1 от эксплуатации самолета-носителя, имеющего такой авиационный комплекс выразится следующим образом:
.....