Оптимизация маневров безопасной нештатной посадки вертолета А.О. Блинов, ИПС РАН, Переславль В.П. Фраленко, ИПС РАН, Переславль В.Н. Квоков, ОАО «КАМОВ»,

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
ОПТИМАЛЬНОЕ НЕПРЯМОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ Белорусский государственный университет Факультет прикладной математики и информатики.
Advertisements

Прогнозирование ARMA- МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С «ПРОПУСКАМИ» БГУ, ФПМИ, МАГИСТРАНТ Лобач Сергей Викторович.
ОПТИМАЛЬНОЕ НЕПРЯМОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ Белорусский государственный университет Факультет прикладной математики и информатики Кафедра.
Преобразования управляемых систем для исследования импульсных режимов В.И. Гурман, Ю.Л. Сачков ( Институт программных систем РАН, Переславль, Россия)
Исследование устойчивости процесса оптимизации аналоговых цепей Александр Михайлович Земляк 1,2 Татьяна Михайловна Маркина 1 1 НТУУ Киевский политехнический.
Сравнение и подгонка поверхностей при решении прикладных задач анализа 3d портретов человеческих лиц Дышкант Наталья Федоровна
Способы решения уравнений с помощью компьютера
Л.Н. Кривдина СИНТЕЗ ЦИФРОВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНЫХ МАТРИЧНЫХ НЕРАВЕНСТВ.
Лекция 14 РАСЧЕТ СООРУЖЕНИЙ МЕТОДОМ КОНЕЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ.
ОПТИМИЗАЦИЯ ПЕРЕЛЕТОВ ПРИ ОГРАНИЧЕНИЯХ НА НАПРАВЛЕНИЕ ТЯГИ А. Суханов ИКИ 30 ноября 2004 г.
ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ. Задача Коши.
Научные кадры ( ) Постоянные сотрудники: профессор В.И. Гурман д. ф.-м. н. Ю.Л. Сачков к. ф.-м. н. Е.А. Трушкова н.с. Е.Ф. Сачкова Совместители:
ОПТИМИЗАЦИЯ ПЕРЕЛЕТОВ С МАЛОЙ ТЯГОЙ В ЗАДАЧЕ ТРЕХ ТЕЛ А. Суханов ИКИ РАН 28 сентября 2006 г.
Метод динамического программирования. Для задач, общее решение которых может быть получено как результат решений некоторого ряда подзадач (d1, d2, …,
Современные методы механики космического полета и их приложения А. А. Суханов, ИКИ РАН 23 февраля 2000.
ЛЕКЦИЯ Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений: Метод Эйлера.
Учебный курс Основы вычислительной математики Лекция 1 доктор физико-математических наук, профессор Лобанов Алексей Иванович.
МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ § 1. Основные понятия. Под оптимизацией понимают процесс выбора наилучшего варианта из всех возможных В процессе решения задачи оптимизации.
А.С. Казимиров, Л.В. Рябец Параллельный генетический алгоритм приближенной минимизации булевых функций.
Детализированное восстановление фигуры и позы человека по изображениям Detailed Human Shape and Pose from Images 1.
Транксрипт:

Оптимизация маневров безопасной нештатной посадки вертолета А.О. Блинов, ИПС РАН, Переславль В.П. Фраленко, ИПС РАН, Переславль В.Н. Квоков, ОАО «КАМОВ», Люберцы

Проблематика Сложность построения моделей динамических систем Применение разработанных методов синтеза и улучшения оптимального управления

Применения МНК Многомерная аналитическая аппроксимация динамических систем для восполнения их аналитического описания Построение разрешающей функции Кротова в алгоритме синтеза оптимального управления

Аппроксимация по МНК

Аппроксимация динамических систем

Построение функции Кротова

Оценка синтеза М.Ю. Ухин Приближенный синтез оптимального управления – М.: Физматлит, 2006.

Аппроксимация модели ЛА

Оптимизация пространственных маневров вертолета

Программная реализация

Заключение

Спасибо за внимание!

Приложение: функция Кротова Функция, удовлетворяющая условиям оптимальности Кротова, т.е. такая что достигаются и. В этих терминах формулируются достаточные условия оптимальности для рассматриваемой задачи дискретного управления (Гурман, 1997).

Приложение: соотношения Беллмана В рассматриваем случае функция выбирается таким образом, чтобы и не зависели от, т.е. конкретно посредством известных соотношений типа Беллмана относительно : (5) где - регулятор окрестности опорной траектории, - начальная программа управления.

Приложение: оценка синтеза Оценка точности приближенного синтеза оптимального управления вычисляется по формулам где

Синтез В рассматриваемой области строится прямоугольная решетка и задается вид полинома которым приближается функция Кротова. где – скалярная величина, – вектор, – квадратная матрица.

Синтез В результате получается функция, генерирующая синтез оптимального управления по формуле

Синтез Pешается система В результате находятся приближенные оптимальные траектория и управление в виде пары, на которой функционал достигает приближенного абсолютного минимума в рассматриваемой области.