Методология доводки элементов ГТД на основе структурно-параметрического анализа апостериорной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.07.05, доктор технических наук Шишкин, Владимир Никифорович

• Шишкин, Владимир Никифорович
• доктор технических наук
• 2006

Оглавление диссертации доктор технических наук Шишкин, Владимир Никифорович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ. ЦЕЛЬ РАБОТЫ И РЕШАЕМЫЕ ЗАДАЧИ.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ НЕЙ-РОУПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ДОВОДКИ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД.

2.1 Формализация априорной информации в авиадвигателе-строении. Внешнее дополнение в нейроуправлении.

2.2 Разработка методов эвристической оптимизации элементов ГТД.

2.3 Разработка метода поиска эффективной структуры статистического описания.

2.4 Разработка метода кластеризации при некоррелированных входных переменных.

2.5 Сжатие информации о напряженно-деформированном состоянии лопатки для управления его трехмерной моделью.

2.6 Разработка квалиметрической шкалы качества плоских черно-белых изображений микроструктуры сплавов и др.

2.7 Разработка квалиметрической шкалы качества составов исполнителей технологических операций.

2.8 Разработка базовой адаптивной распознающей системы

БАРС).

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД НА ИХ ИМИТАЦИОННЫХ ГАЗОДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ.

3.1 Имитационное моделирование отклонений запасов ГДУ многоступенчатого компрессора.

3.2 Поиск оптимальных углов установки лопаток пятнадцати ступенчатого компрессора на его имитационной модели.

3.3 Наблюдаемое управление параметрами решетки рабочих колес и направляющих аппаратов на одномерной и двумерной имитационных моделях многоступенчатых компрессоров.

3.3.1 Сжатие информации о параметрах осевого многоступенчатого компрессора для управления его одномерной математической моделью.

3.3.2 Сжатие информации о параметрах осевого многоступенчатого компрессора для управления его двумерной моделью.

3.4 Совершенствование геометрии широкохордных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

3.5 Совершенствование эксплуатационных характеристик материала компрессорных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

3.6 Совершенствование эксплуатационных характеристик материала турбинных лопаток на их трехмерных имитационных моделях.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

ГЛАВА 4. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ НА СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ ДАННЫХ ЦЕХОВОГО КОНТРОЛЯ.

4.1 Активный мониторинг координатных измерений сложно-профильных элементов ГТД.

4.2 Мониторинг неравномерности площадей межлопаточных каналов соплового аппарата и высот лопаток диффузора диагональной ступени компрессора

4.3 Оптимальная коррекция геометрии электрода в процессе электрохимической обработки лопаток компрессора.

4.4 Мониторинг свойств микроструктуры жаропрочных сплавов

4.5. Повышение усталостной прочности рабочих лопаток се-шйного двигателя.

4.6 Синтез требуемых служебных характеристик сталей и сплавов на их нейроуправляемых стохастических моделях

4.7 Квалиметрия функционирования трансмиссии авиационного ГТД.

4.7.1 Модифицированный секвентный анализ вибросигнала.

4.7.2 Зависимость эксплуатационной надежности трансмиссионных роликоподшипников от параметров монтажа.

4.7.3 Исследование влияния "человеческого фактора" на ресурсопригодность ответственных узлов ГТД.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

ГЛАВА 5. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ МОДЕЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ГАЗОВОЗДУШНОГО ТРАКТА ГТД.

5.1 Обобщение результатов продувок плоских компрессорных решеток методом регрессионного анализа.

5.2 Синтез геометрии профиля по результатам продувок етырех вариантов сопловой решетки.

5.3 Метод определения потерь в решетках турбин по экспериментальным данным.

5.3.1 Обоснование метода.

5.3.2 Кластерный анализ профилей турбинных решеток.

5.3.3 Поиск системы информативных признаков для прогнозирования потерь в решетке турбины.

5.4 Структурный анализ переходных каналов.

5.4.1 Синтез геометрии бесстоечных межтурбинных переходных каналов.

5.4.2 Структурный анализ переходных каналов с профилированными стойками.

5.5 Построение стохастических моделей изолированных ступеней многоступенчатых компрессоров.

5.6 Статистическая оптимизация параметров фронтового устройства камеры сгорания ГГД по границам срыва и розжига.

5.7 Анализ и синтез при поиске компромиссных решений в задаче оптимизации фронтового устройства камеры сгорания

5.8 Синтез геометрии лопаточного диффузора центробежной ступени методами структурного анализа.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5.

ГЛАВА 6. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ ГТД ПО ДАННЫМ О ИХ НАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЯХ.

6.1 Синтез характеристик центробежной ступени по данным активного эксперимента.

6.2 Синтез параметров центробежных ступеней по рекламной информации.

6.3 Структурный анализ двух мероприятий по повышению КПД осевой компрессорной ступени.

6.4 Нейроуправление качеством центробежной ступени в процессе ее доводки.

6.5 Нейроуправление качеством диагональной компрессорной ступени в процессе ее доводки.

6.6 Нейроуправление качеством характеристик полноразмерной камеры сгорания ГТД в процессе ее доводки.

6.7 Нейроуправление процессом отладки температурных полей авиационного ГТД.

6.8 Структурный анализ и синтез экспериментальных эмиссионных характеристик камеры сгорания.

6.9 Эвристическая оптимизация характеристик запуска ГТД с малоэмиссионной камерой сгорания.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 6.

ГЛАВА 7. НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ КОМПЛЕКТОВКИ, СБОРКИ И МОДИФИЦИРОВАНИЯ СЕРИЙНЫХ ГТД РАЗЛИЧНОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

7.1 Совершенствование эксплуатационных характеристик ГТД на этапе его освоения.

7.2 Информационная технология комплектовки и сборки одноконтурного ГТД.

7.3 Нейроуправление качеством сборки двухконтурного ГТД.

7.4 Информационная технология модифицирования конструкции одноконтурных ГТД.

7.5 Информационная технология модифицирования геометрии проточной части двухконтурного ГТД.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 7.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология доводки элементов ГТД на основе структурно-параметрического анализа апостериорной информации»

Современный газотурбинный двигатель (ГТД) - изделие предельных параметров, высокой размерности, со многими степенями свободы. Он создается и совершенствуется в условиях ограничений по себестоимости, срокам создания, при растущих требованиях к ресурсу, надежности, газодинамической эффективности. Данные требования одновременно трудновыполнимы, а попытки ликвидировать отставание хотя бы по одному из них затрагивают достигнутый уровень других. Этот процесс одновременного обеспечения всего комплекса требований к ГТД, называемый доводкой, часто не ограничивается опытным производством и распространяется на производство серийное. Проблемами доводки ГТД являются либо «недополучение» параметров (КПД, запасов газодинамической устойчивости, экономичности, экологичности), либо появление сложных дефектов (перегрев лопаток турбины, снижение их усталостной прочности, разрушение элементов трансмиссии и др.). Решение этих проблем связано с изменением конструкции, свойств материалов, организацией превентивного контроля параметров, совершенствованием технологических процессов и т. д. Однако остается не разработанной сама методология алгоритмированного решения проблем доводки ГТД, которая позволяла бы уверенно и в кратчайшие сроки получать практический результат. На этапе доводки, когда облик конструкции определен, система переходит из сферы теоретико-расчетных исследований в область эмпирико-интуитивных решений. В условиях информационной недостаточности (мало опытов, много параметров), когда статистические методы непосредственно не применимы, исследователь действует в рамках некоторого динамического стереотипа (из психологии), заданного ему определенной научной школой. Неудачные опыты в многомерных и многокритериальных ситуациях воспринимаются как досадные недоразумения. Здесь-то и нужна область достижимых решений - сжатая двумерная информация об эффективности реализованных и предполагаемых решений. Визуализация, наблюдаемость процесса доводки, чувственное (греч. neuro) его восприятие, обостряют интуицию исследователя, резко сокращают ненужные пробы и дорогостоящие ошибки, а накопленный опыт, удачный и неудачный, становится плацдармом для оперативного решения указанных проблем. Представляется целесообразной разработка следующих проблемно-ориентированных информационных технологий совершенствования элементов ГТД на базе накопленного опыта (апостериорной информации):

• Имитационное моделирование характеристик узлов ГТД. Возможность организации поиска непосредственно на созданных ранее газодинамических моделях компрессоров и турбин позволяет в разумные сроки находить новые решения для совершенствования серийных конструкций.

• Мониторинг данных цехового контроля. Для объектов различной физической природы - координатных измерений лопаток, параметров монтажа, химического состава сплавов и их микроструктуры, вибропроцессов, составов исполнителей операций сборки - на плоскости экрана монитора создаются ква-лиметрические шкалы качества с нанесенной границей, разделяющей «хорошие» и «плохие» ситуации. Это позволяет находить ориентиры по совершенствованию свойств указанных первичных признаков.

• Обобщение результатов испытаний модельных элементов проточной части ГТД. Имеющиеся атласы результатов продувок плоских решеток, испытаний изолированных компрессорных и турбинных ступеней и др. при их надлежащем использовании для прогнозирующего управления становятся важным инструментом, как для совершенствования характеристик узлов, так и для повышения точности имитационных моделей элементов ГТД.

• Обобщение результатов испытаний натурных узлов. Этот уникальный экспериментальный материал отражает стиль, стереотип процесса доводки узлов на данном предприятии. Результатом обобщения является построение области достижимых решений, в которой и отрабатываются мероприятия.

• Обобщение конструктивных и эксплуатационных характеристик готовых ГТД. Установление функциональных соотношений между особенностями конструкций ГТД с их фактическими характеристиками позволяет модифицировать узлы двигателя эволюционным путем, обеспечивать их согласованную работу на заданных режимах.

Совместное применение этих информационных технологий совершенствования элементов ГТД обеспечивает наблюдаемость, прогнозируемость и управляемость процесса доводки и позволяет получать существенные результаты - увеличение мощности на 3 %, повышение КПД компрессора на 3 %, снижение температуры газа перед турбиной на 50 - 70 градусов, обеспечение устойчивого запуска при необходимом снижении вредных выбросов и др.

Решение проблемы эволюционного совершенствования элементов ГТД на этапе его доводки может быть найдено путем создания информационных технологий наблюдаемого прогнозирующего управления (нейроуправления) [1-10] при исследованиях по следующим актуальным направлениям:

- оптимизация процессов создания и доводки двигателей, разработка способов улучшения их характеристик в производстве и эксплуатации;

- совершенствование процессов автоматизации проектирования, формообразования и обработки лопаток, их защиты;

- совершенствование методов сбора, обработки и анализа эмпирических данных различной физической природы;

- повышение эксплуатационных свойств материалов и снижение интенсивности их деградации;

- анализ путей уменьшения вредных выбросов.

Создание современных изделий отечественной авиационной техники основано, в частности, на фундаментальных работах [14 - 28], в которых представлены термогазодинамические и энергетические основы воздушно-реактивных двигателей (ВРД), источники энергии ВРД, характеристики основных узлов (входных устройств, компрессоров и турбин, камер сгорания, выходных устройств), методы термогазодинамического расчета конструкции, характеристики и методы регулирования, исследования неустановившихся режимов, переходных процессов, общие проблемы уменьшения вредного влияния двигателя на окружающую среду, проблемы формирования проточной части двигателей различного назначения и т. д. В основу этих работ, ориентированных на создание перспективных двигателей, положен принцип детерминизма (причинной обусловленности явлений), а господствующим математическим аппаратом являются методы интегро-дифференциального исчисления. Этот аппарат, обеспечивающий глобальный характер решений, оказывается недостаточным при решении частных задач повышения характеристик двигателя конкретной конструкции на 2 - 3 %. Стохастический, вероятностный характер процессов, например, турбулентности, приводит к появлению многих «нерасчетных» ситуаций, когда приходится решать вопросы обеспечения качества экспериментальным путем, а сам процесс доводки конструкции растягивается на годы. Для серийных двигателей с давно установившейся конструкцией «малые случайные отклонения» размеров деталей, характеристики вещества часто оказываются достаточно болезненными, что приводит к переборкам двигателей после контрольно-сдаточных испытаний. Поэтому фундаментальные теоретико-физические положения необходимо дополнить методами управления стохастическими процессами. Принципиальными здесь являются требования выполнения законов д принципов технической кибернетики - науки об управлении сложными объектами и процессами при неполном знании механизма явлений, которые состоят в том, что:

- использование только детерминированных теоретико-физических моделей или только стохастических моделей для реальных технических систем малоэффективно. Оптимальный результат или близкий к нему можно получить лишь с помощью комбинированных моделей;

- система анализа и синтеза параметров должна быть достаточно универсальной при решении оптимизационных задач как для объектов различной физической природы (газодинамика, прочность, вещество), так и для всех основных этапов создания двигателя (проектирование, доводка, контроль и коррекция производства, сборки, анализ результатов эксплуатации);

- при создании любых моделей объекта (теоретико-физических, стохастических, логических и т. п.) результаты соотносятся с экспериментом. Поэтому предпочтительнее создание этих моделей проводить на базе фактического экспериментального материала;

- поскольку любая задача, требующая привлечения априорной информации, по определению [137] является математически некорректной, постольку регуляризация задачи [83] должна проводится в «наилучших» условиях для использования ее в сложных задачах прогнозирования, оптимизации и распознавания многопараметрических и многокритериальных систем. Такие условия создаются путем построения квалиметрических шкал качества [88 - 91], области достижимых и компромиссных решений. Этим обеспечивается непосредственное применение опыта и интуиции профессионала в формализованном управлении сложным процессом совершенствования характеристик ГТД; в задачах управления целесообразно использование адаптационных, приспосабливающихся, самообучающихся моделей и процессов. Построение таких моделей необходимо проводить в адаптивном режиме самообучения, когда при поступлении новой информации вновь определяется структура и коэффициенты уравнений связи, определяются тип системы, ее характер.

Чрезвычайная сложность физического механизма явлений объектов авиационной техники, их многофакторность, многокритериальность и связанное с этим жесткое разделение труда (отделы компрессора, камеры сгорания, турбины и т. д.) крайне затрудняют оценку действительного положения вещей, обоснованность важных технических решений. Разделение труда обусловлено необходимостью сохранения государственной и коммерческой тайн, исключения раскрытия назначения и области применения изделий, над которым работает предприятие. Разделение труда создателей и исследователей турбомашин проходит и по линии различия физической природы процессов, хотя создание ГТД носит междисциплинарный характер. Действительно, физическая природа вибропроцессов, газодинамических характеристик, горения, свойств жаропрочных сплавов, человеческого фактора при проектировании и при сборке двигателя совершенно различна и требует глубокого профессионализма. Их взаимосвязь и взаимную зависимость можно обнаружить тогда, когда устанавливаются количественные соотношения между характеристиками качества узла (целевыми функциями) и первичными признаками (размеры, химический состав, частотные характеристики, режимные параметры и т. д.). Налагаемые на первичные признаки допуски непосредственно не связаны с выходными характеристиками и не несут полезной информации о качестве изделия. Необходимо установление достаточно устойчивых функциональных соотношений между первичными признаками различной физической природы и некоторыми промежуточными характеристиками, определяющих качество узла.

Эти функциональные соотношения должны обеспечивать наблюдаемость реакции системы на управляющие воздействия или технические решения. Речь идет о сжатии многомерной информации и представлении ее на двумерной плоскости экрана монитора. При такой постановке решается целый комплекс практически важных задач управления качеством:

- построение квалиметрических шкал качества;

- построение области достижимых и компромиссных решений;

- визуальный контроль процесса и результатов поисковой оптимизации;

- определение области околокритических состояний объекта.

Решение этих важных задач управления должно проходить в динамическом режиме поиска прогнозирующих функциональных соотношений. Поисковые процессы необходимо осуществлять многократно при постоянной адаптации, приспособлении к меняющейся ситуации. Подобного рода системы прогнозирующего управления носят название нейроконтроллеров [1]. Их разработка связана с активным развитием нейрокомпьютеров, сложностью построения алгоритмов управления существенно нелинейными системами, а также системами, функционирующими в условиях неопределенности.

В основе нейроуправления лежит теория нейронных сетей, приспособленная к реальным задачам оптимизации и распознавания образов при отсутствии тех или иных фрагментов зашумленной информации. Главной идеей ней-росетей является иерархичность передачи и преобразования информации (слоистость). На первом уровне рассматриваются первичные признаки. Элементами второго ряда являются некоторые функции первичных признаков, а элементами третьего - сложные функционалы элементов второго ряда. Например, для компрессорной ступени первичными признаками являются координаты профилей лопаток, второй ряд образуют параметры решетки этих лопаток (углы, толщины), а третий ряд — значения запасов устойчивости и КПД ступени, рассчитанные по параметрам решетки (рис. 1).

Иерархический переход к критериям все более высокого порядка (принцип субоптимальности: то, что хорошо для нижнего уровня, должно быть хорошим для уровня более высокого.) позволяет решать задачи управления качеством на системном уровне, т. е. разрабатывать комплекс взаимосвязанных, но достаточно автономных подсистем с определенными функциональными обязанностями (нейроконтроллер). В турбомашиностроении явно просматрива

Размеры лопаток

Параметры решети

КПД и запась устойчивост

Рис. 1. Этапы преобразования информации ется необходимость и целесообразность обобщения параметров различной физической природы с целью решения экстремальных задач в процессе доводки ГТД (рис. 2).

Элементарные составляющие ступени (решетки и др.)

Изолированные ступени

Сборка трансмиссии

Свойства материалов Э

Динамические процессы

Координатные измерения

Экология

Человеческий фактор

РЕШЕНИЕ КСТРЕМАЛБНЫХ1 ЗАДАЧ

Рис. 2. Схема обобщения параметров различной физической природы

Нейроуправление должно касаться одновременно газодинамического совершенства, надежности и ресурса двигателя, так как недопустима потеря хотя бы одной из этих характеристик качества. Это означает, что оно должно быть системным и носить междисциплинарный характер. В сфере нейроуправления должны присутствовать системы "форма — свойства", "состав - свойства", "режим - свойства". Для реализации сформулированных условий необходимо специальное программное обеспечение, способное решать реальные задачи прогнозирования, оптимизации и диагностики характеристик качества в условиях информационной избыточности и недостаточности при существенном влиянии взаимодействий многочисленных параметров, в обстановке реальных помех.

На рис. 3 приведена общая схема нейроуправления доводки элементов

ГТД.

Адресная память (первичные признаки)

Геометрия Вещество Проекты Конструкция Сборка

Чертеж; Координатные измерения; Альбомы решеток; Шероховатость Ti, Nb, Mo, Cr; СТв, СГо.2, §, ч>; Е, а, X, р; Микроструктуры Одномерные; Двумерные; Трехмерные Компрессор: - осевой; - диагональный; - центробежный. Камеры сгорания Параметры монтажа; Бригады сборщиков; Вибросигналы; Биения

Динамический стереотип поиска функциональных соотношений и

2а

Недостижимые ция

ДосгпоЬщые/ решения и,

Ассоциативная память (диагностические технологии)

Газодинамика ДКу=ЩЗ,\р2',.); МРГ,Р2',.); Конструкционные свойства сплавов Проектирование на шах т|, N, АКу Синтез экспериментальных характеристик Элиминирование отклонений

Т, a =f(x/c); Р =f(x/c); E,a,A.=f(x/c) Уст.проч. =f(x/c) ГТД-110 ДЗО-КУ Н-4 ТВД-1500 г|к=1"(парам. констр); N0x,CO=f(nap. кон); 3anycK=f(nap. констр); Пульс.=f(nap. констр) Пар.монт.=^кадр.); Вибрации=Г(кадр.); Вибрации=А[пар. монт.);

Семейство проблемно-ориентированных информационных технологий

Имитационное моделирование

Цеховой контроль

Модельные ступени

Натурные испытания

Серийные конструкции

Параметры решетки Ж

Профиль лопатки

Геометрия ступени I

Параметры ступени

Параметры монтажа

Нейроуправление качеством элементов ГТД кнд квд ТВД Т11Д PC Дроссельные кярактсристаь

Ш U2 U3 VI V2 А S 01 02 YI Y2

261 -2192 1.526 -.887 3.176 11.63 110.0 -068 -.044 .0 -11.5

36IW 1.526 i^" - 887 3 176 13.63 117.3 -1.837 953 .0 -7.9

-1.12 090 .420 -3.11] 2.199 14.04 114.5 1.I1MJ .6235 3 3 -4.3

-1.12 .090 420 6.147 -1.06 14.04 т.5 1 119 .623 1.0 -1.8

-014 2.525 -.676 -3.301?Г -3SV 13.79 111 0 5.405 .083 15 -7.5

Матрица главных компонент геометрии элементов ГТД

Модифицирование; Эксплуатационный допуск;

Человеческий фактор; Подбор готовых узлов; Подшихтовка

Рис. 3. Нейроуправление качеством доводки сложнопрофильных элементов ГТД

Здесь первичными признаками (адресная память) являются параметры, определяющие качество функционирования конструкции. Эти параметры не несут непосредственной информации о путях совершенствования характеристик двигателя. Такая информация может быть получена, если удается «увязать» их значения с эксплуатационными характеристиками соответствующих узлов изделия. Параметры, характеризующие геометрию, вещество, свойства проектов конструкции (исходные данные для расчетов характеристик), особенности реальной конструкции, результаты анализа качества сборки изделия на предприятии, регистрируются и сохраняются в рамках штатного контроля в паспорте двигателя.

Обычно использование этой информации ограничивается ее сопоставлением с принятыми допусками. Информационная ценность первичных признаков резко возрастает, если при решении конкретных технических проблем совершенствования характеристик удается получить эффективные прогнозирующие функциональные соотношения, позволяющие решать экстремальные задачи. По мере накопления опыта информационная технология поиска функциональных соотношений перестает существенно изменяться. Появляется своего рода динамический стереотип поведения - одновременно рассматриваются задачи многофакторного прогнозирования (описания), оптимизации и распознавания образов, определяются особенности системы (аддитивная и мультипликативная) и особенности данных (однородные, неоднородные, дихотомийные), определяется область достижимых решений. Все это составляет так называемую ассоциативную память (диагностические технологии), в которой сосредоточены удачные решения сложных задач газодинамики, конструкционной прочности, результаты поиска максимального КПД, запасов устойчивости, найдены эффективные решения при доводке узлов, определены взаимодействия параметров, ухудшающих реальные эксплуатационные характеристики (ресурс, надежность). Данная информация становится пригодной для построения некоторых проблемно-ориентированных прогнозирующих технологий (нейроконтроллеров), обеспечивающих эффективные решения для двигателей широкого класса. Обратная связь ассоциативной памяти с адресной обеспечивает обновление и дополнение адресной памяти, позволяет определять тип недостающей информации. Система нейроконтроллеров является инструментом улучшения качества основных элементов всего двигателя в целом. Сжатие информации о геометрии лопаток вентилятора и рабочего колеса, особенностей реальной геометрии сопловых аппаратов и т. д. методом главных компонент позволяет увязывать эту информацию с основными характеристиками всего двигателя. Здесь удается найти недостаточно согласованные узлы, уточнить допуски, повышать качество сборки, определять направления дальнейшего совершенствования изделия на основе эволюционного подхода.

Целью работы является решение научно-технической проблемы нейро-управления качеством доводки элементов ГТД за счет создания семейства проблемно-ориентированных информационных технологий.

Для достижения цели в работе решались следующие основные задачи:

- алгоритмизация процессов прогнозирования технических характеристик узлов ГТД по экспериментальным данным;

- алгоритмизация процессов многопараметрической и многокритериальной оптимизации на детерминированных или стохастических моделях элементов сложных механических систем;

- создание математических средств распознавания зашумленных фрагментов информации об объектах различной физической природы (координатные измерения, химический состав, вибропроцессы и др.).

Научная новтна.

1. Найдено решение научной проблемы «Нейроуправление качеством доводки элементов ГТД», основанное на законах и принципах технической кибернетики, методах квалиметрии, численных методах анализа, теории автоматического управления, методах прогнозирования, оптимизации, распознавания.

2. Разработана алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной физической природы в рамках построенной области достижимых технических решений.

3. Создана перспективная интеллектуальная система информационных технологий, основанная на использовании опыта теоретических (расчетных) исследований ГТД, опыта его штатного цехового контроля, лабораторных исследований элементов, стендовой доводки узлов, обобщений характеристик серийных конструкций двигателей различного назначения, с помощью которой получены нетривиальные практические результаты доводки различных элементов ГТД.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным и системным применением методов многомерного статистического описания, оптимизации и распознавания образов и подтверждается высокой точностью прогноза характеристик исследуемых объектов методом скользящего узнавания.

Практическая ценность работы и реализация ее результатов.

Полученные результаты расчетно-теоретических и экспериментальных исследований позволяют совершенствовать проектирование и производство широкохордных лопаток для ГТД с большой степенью двухконтурности, повышать эксплуатационные характеристики сплавов, эмиссионные и режимные свойства камер сгорания, управлять качеством модифицирования, комплектовки и сборки двигателей. Результаты работы автора обобщены в двух Межведомственных Руководствах по газодинамической устойчивости ГТД (1978, 2005 г. г.).

Апробация работы. Материалы докладывались на научно-технических семинарах в ЦИАМ (1970 - 1988), на Всесоюзной научно-технической конференции по машинному проектированию (ЦИАМ, 1981 г.), на IX и X Международных научно-технических конференциях по компрессоростроению (Казань, 1993, 1995 г. г.), Международной конференции " Газовые турбины (Рыбинск,

1994 г.), Международном симпозиуме по компрессоростроению (С.-Петербург, май 1996 г.). Работа доложена на Всероссийском форуме «Интеллектуальные ресурсы регионов России на рубеже тысячелетий» (Ярославль, 2000г.). Работа автора «Количественный прогноз тенденций и оптимизация процесса принятия управленческих решений» удостоена диплома Министерства промышленности, науки и технологий РФ на международном конгрессе - выставке «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» (Санкт-Петербург, 2000 г.). Работа доложена на научно-техническом семинаре «Опыт разработки, проблемы создания и перспективы развития низко-эмиссионных камер сгорания ГТУ», организованном советом РАН по проблемам развития энергетики России (ЦИАМ, 2004 г.), на Всероссийской (с международным участием) научно-технической конференции «Рабочие процессы и технология двигателей» (Казань, 2005 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 70 статей.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, общих выводов по работе, списка использованной литературы и приложения. Полный объем диссертации составляет 334 страницы.

Заключение диссертации по теме «Тепловые, электроракетные двигатели и энергоустановки летательных аппаратов», Шишкин, Владимир Никифорович

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Основным результатом данной диссертационной работы является решение важной научной проблемы, имеющей существенное народохозяйственное значение и заключающееся в разработке общей концепции прогнозирующего управления (нейроуправление) качеством в авиадвигателестроении, методологии и теоретических положений, методов и соответствующих им программных средств для ЭВМ различных поколений, обеспечивающих их практическую реализацию на всех основных этапах создания ГТД и его элементов.

Результаты проведенных исследований по совершенствованию качества объектов различной физической природы, многолетний опыт практического внедрения разработанного методического, информационного, алгоритмического и программного обеспечения качества сложных механических систем позволяет сделать следующие основные выводы:

1. На основе анализа исторической ретроспективы развития процессов проектирования, доводки, контроля производства и эксплуатации изделий авиационной техники решена важная научно-техническая проблема «нейроуправления качеством доводки элементов ГТД» на основе использования законов и принципов технической кибернетики, идей и методов нейроуправления, квалиметрии, численных методов анализа, теории автоматического управления.

2. На основе анализа реальных процессов принятия технических решений при проектировании, доводке и испытаниях ГТД разработана и апробирована алгоритмированная система нейроуправления качеством ответственных элементов ГТД, обеспечивающая эффективное эволюционное совершенствование характеристик объектов различной функциональной природы в области достижимых технических решений.

3. В результате исследования скрытых закономерностей в системах газодинамики, статической и динамической прочности, горения, системах взаимодействия трудовых коллективов с механическими, металлургическими и др. объектами созданная информационная технология поиска многомерных функциональных соотношений (динамический стереотип) в пределах наблюдаемости поведения объекта обеспечивает точный локальный прогноз характеристик в условиях информационной недостаточности и информационной избыточности эмпирических данных.

4. Разработанная система мониторинга многомерных и многокритериальных ситуаций (структурные факторы, главные компоненты, проектирование на плоскость), перспективная и особенно эффективная при переходе к объемному моделированию газодинамики, напряженно-деформированного состояния, вибрационной напряженности, позволяет резко снизить трудоемкость и сроки проектирования сложных конструкций, обеспечить выход на границу научно-технических достижимых решений.

5. Разработанная система программных модулей многофакторного прогнозирования, оптимизации и распознавания, апробированная в многочисленных приложениях и имеющая разнообразие возможностей, не меньше разнообразия проблемных ситуаций, встречающихся при совершенствовании характеристик качества ГТД, не нуждается в принципиальных доработках и сохраняет облик динамического стереотипа при проведении дальнейших исследований.

6. Промышленная реализация диссертационной работы состоит в решении методами нейроуправления ряда крупных технических проблем, возникших при доводке различных ГТД и их элементов: обеспечение устойчивого запуска крупногабаритного изделия по восьми результатам неудачного регулирования направляющих аппаратов, автоматизированная отладка температурных полей за счет подбора жиклеров в топливном коллекторе, позволившая снизить число съемов температурных полей с 18 до 3 — 4, обеспечение требований к усталостной прочности лопаток турбины серийного двигателя ДЗОКУ, снижение вибрационных напряжений лопаток многоступенчатого компрессора по данным стендовых испытаний, подбор вариантов диффузора и рабочего колеса центробежного компрессора, обеспечивающего существенное повышение КПД при доводке конструкции.

7. Методическая реализация работы состоит в выпуске разделов Отраслевого руководства по превентивному контролю запасов устойчивости компрессоров в серийном производстве (II -1978 г. и III - 2004 г. редакции).

8. Программная реализация работы состоит в регистрации программного комплекса БАРС в РОСПАТЕНТЕ. Комплекс включает шесть автономных программных модулей.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Шишкин, Владимир Никифорович, 2006 год

1. Галушкин, А. И. Теория нейронных сетей Текст. / Галушкин А. И. -М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 1,2000.

2. Омату, С. Нейроуправление и его приложения Текст. / Омату С. -М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 2. 2000.

3. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры Текст. / Галушкин А. И. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 3. 2000.

4. Головко, В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение Текст. / Головко В. А. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 4. 2001.

5. Галушкин, А. И. Нейронные сети: история развития теории Текст. / Под. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 5. 2001.

6. Галушкин, А. И. Нейроматематика Текст. / Под. ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 6. 2002.

7. Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления Текст. / Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. М.: ИПРЖР. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 7. 2002.

8. Miller W. Т., Sutton R. S., Werbos P. J. Neural Networks for Control. Mil Hress, Cambridge. Mass. 1990.

9. Чимишкян, С. А. Распределенные алгоритмы управления Текст. / Чимишкян // Мир компьютерной автоматизации. 2000. - № 1. - С. 21-31 .

10. Omid Omidvar. Elliot D. L. (ed). Neural Systems for Control. Academic Press. 1997.

11. Федеральная целевая научно-техническая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002 2006 годы. // М.: Наука и промышленность России. 2002. - №1 (57). С. 82 -105.

12. Па л кип, В. А. Программы США по созданию новых технологий авиа-двигателестроения Текст. / А. В. Палкин / Конверсия в машиностроении. -2003.-№3.-С. 40-61.

13. Бакалеев, В. П. Программы Европы в области авиадвигателестроения Текст. / В. П. Бакалеев, В. А. Палкин // Конверсия в машиностроении. 2003. -№2.-С. 17-61.

14. Бакулев, В. И. Теория, расчет и проектирование авиационных двигателей и энергетических установок Текст. / В. И. Бакулев, В. А. Голубев, Б. А. Крылов [и др.] Под ред. В. А. Сосунова, В. М. Чепкина М.: МАИ, 2003. -688 с.

15. Авиация: Энциклопедия / Гл. ред. Г. П. Свищев М.: Большая российская энциклопедия, 1994.

16. Иноземцев, Н. В. Авиационные газотурбинные двигатели Текст. / Н. В. Иноземцев. -М.: Оборонгиз, 1955. 548 с.

17. Масленников, М. М. Авиационные газотурбинные двигатели Текст. / М. М. Масленников, Ю. Н. Шальман. М.: Машиностроение, 1975. - 532 с.

18. Научный вклад в создание авиационных двигателей Текст. / Под ред.

19. B. А. Скибина и В. И. Солонина-М.: Машиностроение, 2000. Кн. I.

20. Сосунов, В. А. Неустановившиеся режимы работы авиационных газотурбинных двигателей Текст. / В. А. Сосунов, Ю. А. Литвинов. М.: Машиностроение, 1975. - 373 с.

21. Теория и расчет воздушно-реактивных двигателей Текст. / Под ред.

22. C. М. Шляхтенко М.: Машиностроение, 1987.

23. Арсеньев, JI. В. Стационарные газотурбинные установки / J1. В. Ар-сеньев, В. Г. Тырышкин , И. А. Богов и др.; Под ред. Арсеньева JL В. и Ты-рышкина В. Г. JL: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1989. - 543 с.

24. Костюк, А. Г. Газотурбинные установки: учебное пособие для вузов Текст. / А. Г. Костюк., А. Н. Шерстюк. М.: Высшая школа, 1979. - 254 с.

25. Абрамович, Г. Н. Прикладная газовая динамика Текст. / Г. Н. Абрамович. М.: Наука, 1976. - 449 с.

26. Аронов, Б. М. Автоматизация конструирования лопаток авиационных турбомашин Текст. / Б. М. Аронов. М.: Машиностроение, 1978. - 167 с.

27. Копелев, С. 3. Охлаждаемые лопатки газовых турбин Текст. / С. 3. Копелев. М.: Наука, 1983. - 143 с.

28. Копелев, С. 3. Тепловое состояние элементов конструкций авиационных двигателей Текст. / С. 3. Копелев, С. В. Гуров. М.: Машиностроение,1978.-208 с.

29. Копелев, С. 3. Расчет турбин авиационных двигателей Текст. / С. 3. Копелев, Н. Д. Тихонов. М.: Машиностроение, 1974. - 266 с.

30. Локай, В. И. Газовые турбины двигателей летательных аппаратов Текст. / В. И. Локай, М. К. Максутова, В. А. Стрункин. М.: Машиностроение,1979.-477 с.

31. Макнэлли, Обзор методов расчета внутреннего течения в применении к турбомашинам Текст. / Макнэлли, Сокол // Труды американского общества инженеров-механиков. Теоретические основы инженерных, расчетов. 1985. -№2-С. 103-122.

32. Акимов, В. М. Основы надежности газотурбинных двигателей Текст. / В. М. Акимов. М.: Машиностроение, 1981. - 524 с.

33. Биргер, И. А. Техническая диагностика Текст. / И. А. Биргер. М.: Машиностроение, 1978 — 240 с.

34. Масленников, С. Б. Жаропрочные стали и сплавы: справочник Текст. / С. Б. Масленников. -М.: Металлургия, 1983. 302 с.

35. Приходько, Э. В. Металлохимия комплексного легирования Текст. / Э. В. Приходько. М.: Металлургия, 1983. - 184 с.

36. Воздвиженский, В. М. Разработка методов оценки свойств жаропрочных сплавов по их химическому составу с использованием структурного преобразования исходных данных Текст. / В. М. Воздвиженский, В. Н. Шишкин,

37. Е. Е. Ильина // Вестник. Верхневолжского отделения академии технолог, наук РФ. Сер. Высокие технологии в машиностроении: сб. науч. тр. Рыбинск: РГАТА, 1998. - № 3. - С. 3-7.

38. Захарченко, В. П. Влияние состава и технологии получения на механические свойства жаропрочных сплавов на основе никеля Текст. / автореф. дис. канд. техн. наук: 00.00.00 / Захарченко В. П. Красноярск, 1990.-25 с.

39. Готовцева, Е. Р. Исследование и разработка жаропрочных никелевых сплавов с использованием методов теории распознавания образов Текст. / автореф. дис. канд. техн. наук: 00.00.00 / Готовцева Е. Р. Екатеринбург, 1995. -23 с.

40. Симе, Ч. Жаропрочные сплавы Текст. / Ч. Симе, В. Хатель. М.: Металлургия, 1976. - 588 с.

41. Ртищев, В. В. Прогнозирование склонности жаропрочных сплавов к выделению ТПУ фаз Текст. / В. В. Ртищев // Сборник научных трудов ЦКТИ - 1982. -Выпуск 194, - с. 101 - 108.

42. Цеиков, Г. В. Система для автоматического контроля длительных процессов Текст. / Г. В. Цепков., В. А. Марков, И. Н. Яковенко // Контроль. Диагностика. 2002. - № 2. - С. 49-51.

43. Астафьева, Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения Текст. / Н. М. Астафьева // Обзоры актуальных проблем. Том 166, № 11.- 1996.

44. Баркова, Н. А. Современное состояние виброакустической диагностики машин Текст. / Н. А. Баркова // Курс лекций. Санкт-Петербург. 2002.

45. Кораблев, С. С. Вибродиагностика в прецизионном приборостроении Текст. / С. С. Кораблев, В. И. Шашин., Ю. Е. Филатов. Л.: Машиностроение, 1984.-88 с.

46. Рагульскис, К. М. Вибрации подшипников Текст. / К. М. Рагульскис, А. Ю. Юркаускас. JL: Машиностроение, 1985 - 120 с.

47. Кузменко, М. Л. //Вибродиагностика межвального подшипника двигателей семейства Д-ЗОКУ: Научно-техн. сб. Текст. / М. Л. Кузменко, А. М. Портер, Б. И. Комаров / Новые технологические процессы и надежность ГТД М., 2001. -№4. С.29-35.

48. Шишкин, В. Н. Диагностика технического состояния трансмиссионных подшипников ГТД методом структурного анализа их вибросигналов Текст. / В. Н. Шишкин, Б. И. Комаров, М. С. Гайдай, В. Т. Шепель // Контроль. Диагностика. 2000. - № 4. - С. 32-34.

49. Онищик, И. И. Организация рабочего процесса и выбор параметров камер сгорания турбореактивных двигателей. Текст. /. И. И. Онищик, И. Л. Христофоров М.: МАИ, 1982.

50. Раушенбах, Б. В. Вибрационное горение Текст. / Б. В. Раушенбах. -М.: Физматгиз, 1961.-167 с.

51. Раушенбах, Б. В. Физические основы рабочего процесса в камере сгорания ВРД. Текст. / Б. В. Раушенбах, Белый С. А. 1964. - 236 с.

52. Бонгард, М. М. Проблема узнавания Текст. / М. М. Бонгард. М.: Наука, 1967.-275 с.

53. Васильев, В. И. Дифференциальные экстремальные регуляторы. Текст. / В. И. Васильев Киев, Изд-во АН УССР, 1964.

54. Гергей, Т. Теоремы об адекватности объекта Текст. / Т. Гергей // Автоматика. 1967, - № 4. - С. 23 - 30.

55. Грубов, В. И. Промышленная кибернетика. Текст. / В. И. Грубов., А. Г. Ивахненко. [и др.]. Киев: Наукова думка, 1966. - 420 с.

56. Живоглядов, В. П. Дуальное управление при отсутствии априорной информации о неизвестных параметрах объекта. Текст. / В. П. Живоглядов // Автоматика и телемеханика. 1965, - № 5. - С. 13-19.

57. Ивахненко, А. Г. Электроавтоматика. Текст. / А. Г. Ивахненко Киев, Гостехиздат УССР, 1957. - 220 с.

58. Ивахненко, А. Г. Упрощенный метод решения нелинейных уравнений и уравнений с переменными во времени параметрами. "Автоматика". 1961, № 1. С. 26-29.

59. Ивахненко, А. Г. Техническая кибернетика Текст. / А. Г. Ивахненко Изд. 1-е, Киев, Гостехиздат УССР, 1959, Изд. 2-е, 1962. - 340 с.

60. Ивахненко, А. Г. Кибернетические системы с комбинированным управлением. Текст. / А. Г. Ивахненко Киев, Техшка, 1966.-210 с.

61. Ивахненко, А. Г. Самообучающиеся системы с положительными обратными связями. Текст. / А. Г. Ивахненко — М., Изд-во АН УССР, 1963. -190 с.

62. Ивахненко, А. Г. Общность и различие основных задач технической кибернетики Текст. / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966 - № 1. - С. 33 - 38.

63. Ивахненко, А. Г. Самообучающиеся системы управления с накапливающей матрицей уставок (рецензия на диссертацию Хилла Дж.Д.) Текст. / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966. - № 1. - С. 10 - 12.

64. Ивахненко, А. Г., Васильев В.И. и др. Системы для распознавания движущихся тел. [Текст] / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1966, № 1. -С. 34-40.

65. Ивахненко, А. Г. Индетерминированные игровые распознающие и предсказывающие системы. Текст. / А. Г. Ивахненко, В. В. Гильц [и др.] // Автоматика. 1967, - № 2. - С. 25 - 32.

66. Ивахненко, А. Г. Кибернетические предсказывающие устройства Текст. / А. Г. Ивахненко, В. Г. Лапа [и др.]. Киев: Наукова думка, 1965. -240 с.

67. Костюк, В. И. Связь беспоисковых самонастраивающихся систем со вспомогательным оператором, дифференциальных и систем на базе теории чувствительности Текст. / В. И. Костюк // Автоматика. 1966. - № 2. - С. 23 - 27.

68. Куликов, М. А. Использование метода условных вероятностей для постановки диагноза Текст. / М. А. Куликов // Автоматика. 1961. - № 5. — С. 13-20.

69. Марголис, М. О теории самонастраивающейся системы регулирования; (метод обучающейся модели) Текст. / М. Марголис, К. Леондес Труды 1-ого Конгресса ИФАК, М., 1960.

70. Несходовский, В. Н. Комбинированная система управления экстремальным объектом с корректором распознающей системой Текст. / В. Н. Несходовский, И. В. Хрущева // Автоматика. 1967. - № 3. - С. 20 - 26.

71. Перегудов, В. И. Метод наименьших квадратов и его применение в исследованиях Текст. / В. И. Перегудов. М.: Физматгиз, 1965. - 198 с.

72. Принципы самоорганизации. Сб. под ред. Лернера А .Я. Текст. М., Мир, 1966.

73. Розенблат, Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга Текст. / Ф. Розенблат М.: Мир, 1965. - 287 с.

74. Фельбаум, А. А. Теория дуального управления. Текст. / А. А. Фель-баум // Автоматика и телемеханика. 1960, -№№ 9,11. 1961, - №№ 1, 2.

75. Цыпкин, Я. 3. О восстановлении характеристики функционального преобразователя по случайно наблюдаемым точкам Текст. / Я. 3. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1965. - № 11. - С. 9 - 13.

76. Цыпкин, Я .3. Адаптация, обучение и самообучение в автоматических системах Текст. / Я. 3. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. 1966. -№1.-С. 18-23.

77. Эшби, Математические модели и анализ на вычислительных машинах функций центральной нервной системы. Текст. / Эшби, Росс // Автоматика. 1967, № 1С. 40 46.

78. Щука, А. А. Технология информации: от битов к кубитам Текст. / А. А. Щука // Информационные технологии. 2002. - № 2. - С. 2 - 9.

79. Галушкин, А. И. Основы нейроуправления Текст. / А. И. Галушкин // Информационные технологии. 2002. - № 10. — С. 2-16.

80. Львович, Я. Е. Повышение эффективности процедур параметрического синтеза сложных систем на основе трансформации оптимизационных задач Текст. / Я. Е. Львович, С. Ю. Белецкая // Информационные технологии. 2002. -№10.-С. 31-35.

81. Зубков, А. В. Предсказание многомерных временных рядов с помощью нейросетей Текст. / А. В. Зубков. // Информационные технологии. 2002. -№2.-С. 20-26.

82. Локштанов, Е. А. Высокочастотные изгибно-крутильные автоколебания лопаток компрессора и вероятностно статистическое прогнозирование границ их возникновений. Текст. / Е. А. Локштанов, А. А. Хориков // Тр. ЦИАМ, 1978.-№829.

83. Тихонов, А. Н. Методы решения некорректных задач Текст. / А. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин. -М.: Наука, 1979. 326 с.

84. Подииовский, В. В. Парето оптимальные решения многокритериальных задач Текст. / В. В. Подиновский, В. Д. Ногин. - М.: Наука, 1982. -363 с.

85. Борсук, А. Н. Превентивный контроль серийного производства двигателей Текст. / А. Н. Борсук, Б. А. Оводенко, JL И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1976.

86. Кузмичев, Ю. И. Контроль стабильности линии рабочих режимов и границы устойчивой работы Текст. / Ю. И. Кузмичев, И. М. Мовшович, JI. И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1976.

87. Ольштейн, Л. Е. Методика и программы статистического анализа причин изменения запасов устойчивости компрессоров при серийном производстве. Текст. / Л. Е. Ольштейн, А. В. Пальцева, Л. И. Семерняк, В. Н. Шишкин // Отчет ЦИАМ. 1977.

88. Андрианов, Ю. М. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении. Текст. / Ю. М. Андрианов, А. М. Субетто- Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-е., 1990.-218 с.

89. Азгальдов, Г. Г. Квалиметрия — наука об измерении качества продукции Текст. / Г. Г. Азгальдов, А. В. Гличев [и др.] // Стандарты и качество. -1968 №1. - С.34-40.

90. Азгальдов, Г. Г. Практическая квалиметрия в системе качества: ошибки и заблуждения Текст. / Г. Г. Азгальдов // Вопросы квалиметрии. -2001-№3.-С. 11-17.

91. Хованов, Н. В. Стохастические модели квалиметрических шкал Текст. / Н. В. Хованов- Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1986. 78 с.

92. Гандмахер, Р. Г. Теория матриц Текст. / Р. Г. Гандмахер. М.: Наука, 1966.-576 с.

93. Ланцош, К. Практические методы прикладного анализа Текст. / К. Ланцош. М.: Физматгиз, 1961. - 524 с.

94. Соболь, И. М. Численные методы Монте-Карло Текст. / И. М. Соболь. М.: Наука, 1973. - 311 с.

95. Смирнов, Н. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений Текст. / Н. В. Смирнов, И. В. Дунин-Барковский. М.: Наука, 1965. - 511с.

96. Налимов, В. В. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов Текст. / В. В. Налимов, Н. А. Чернова. М.: Наука, 1965. -338 с.

97. Клепиков, Н. П. Анализ и планирование экспериментов методом максимума правдоподобия Текст. / Н. П. Клепиков, С. Н. Соколов. М.: Физмат-гиз, 1964. — 260 с.

98. Браверман, Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных Текст. / Э. М. Браверман, И. Б. Мучник. М.: Наука, 1983. - 464 с.

99. Ивахненко, А. Г. Самообучающие системы распознавания и автоматического управления Текст. / А. Г. Ивахненко. Киев: Техшка, 1969. - 392 с.

100. Автоматика / Институт кибернетики им. В. М. Глушкова. Киев: Наукова Думка, 1980-1986.

101. Растригин, JI. А. Статистические методы поиска Текст. / JI. А. Растригин. Рига: Зинатне, 1968. - 376 с.

102. Растригин, Л. А. Применение экстраполяции. при оптимальном проектировании сложных систем Текст. / Л. А. Растригин, В. С. Трактенберг // Методы статистической оптимизации. Рига: Зинатне, 1968.-С.43-58.

103. Растригин, Л. А. Экстраполяционные методы проектирования и управления Текст. / Л. А. Растригин, Ю. П. Пономарев. М.: Машиностроение, 1986. - 116 с.

104. Федоров, В. В. Теория оптимального эксперимента Текст. / В. В. Федоров. -М.: Наука, 1978. 182 с.

105. Драйпер, Н. Прикладной регрессионный анализ Текст. / Н. Драй-пер, Г. Смит. М.: Статистика, 1973. - 340 с.

106. Лбов, Г. С. Некоторые вопросы минимизации исходной системы признаков при распознавании образов: Кандидатская диссертация/ Новосибирск, 1967.

107. Тюрин Ю. Н. Статистический анализ данных на компьютере Текст. / Ю. Н. Тюрин, А. Л. Макаров М.: ИНФА - М., 1998. - 190 с.

108. Брайловский, В. Л. Об одной многоэтапной процедуре прогнозирования качества технологических процессов Текст. / В. Л. Брайловский,

109. A. Л. Лунц, Ю. С. Наткович // Проблемы планирования эксперимента. Сборник /М.-Наука, 1969.

110. Федоров, В. В. Последовательные методы планирования экспериментов при изучении механизма явлений Текст. / В. В. Федоров // Сб. Новые идеи в планировании экспериментов. -М. Наука, 1969.

111. Вазан, М. Стохастическая аппроксимация. Текст. / М. Вазан М. -Мир, 1972.-295 с.

112. Бирюков, В. В. Применение решетчатых функций для математического описания и оптимизации сложных технологических процессов Текст. /

113. B. В. Бирюков // Сб. Проблемы планирования эксперимента. М. - Наука, 1969.

114. Ивахненко, А. Г. Самообучающие системы распознавания и автоматического управления Текст. / А. Г. Ивахненко Киев: Техшка, 1969. -392с.

115. Пинскер, И. Ш. Принцип хаотизации и его применения при обработке наблюдений Текст. / И. Ш. Пинскер // Модели. Алгоритмы. Принятие решений. М.: Наука, 1979. С. 5 - 38.

116. Гельфанд, И. М. О некоторых способах управления сложными системами Текст. / И. М. Гельфанд, М. Л. Цетлин // Успехи математических наук-1962.-№1.

117. Ермуратский, П. В. Симплексный метод оптимизации // Математическое описание и оптимизация многофакторных процессов Текст. / П. В. Ермуратский / Сб. Труды МЭИ. М. 1966. - С.29-68.

118. Демидович, Б. П. Основы вычислительной математики Текст. / Б. П. Демидович., И. А. Марон. М.: Физматгиз, 1963. - 659 с.

119. Петерсен, И. Ф. Описание и оптимизация при коррелированных входных параметрах Текст. / И. Ф. Петерсен // Проблемы планирования эксперимента. М Наука, 1969. - С. 19 - 24.

120. Бусленко, Н. П. Метод статистических испытаний Текст. / Н. П. Бусленко., Ю. А. Шритфер. М.: Физматгиз, 1961. - 220 с.

121. Гурии, JI. С. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов Текст. / JI. С. Гурин, Я. С. Дымарский, А. Д. Меркулов. М.: Советское радио, 1968.-463 с.

122. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение Текст. // Н. Г. Загоруйко. М.: Советское радио, 1972. - 160 с.

123. Дубов, А. М. Обработка статистических данных методом главных компонент Текст. / А. М. Дубов. -М.: Статистика, 1978. 152 с.

124. Ту, Дж. Принципы распознавания образов Текст. / Дж. Ту, Р. Гон-салес. М.: Мир, 1979. - 348 с.

125. Вапник, В. Н. Задача обучения распознавания образов Текст. / В. Н. Вапник. М.: Знание, 1971. - 145 с.

126. Браверман, Э. М. Диагонализация матрицы связи и выявление скрытых факторов Текст. / Э. М. Браверман [и др.] // Сб. трудов института проблем управления АН СССР. Выпуск 1. М.: 1971.

127. Горелик, A. JI. Построение систем распознавания Текст. / A. JI. Горелик, В. А. Скрипкин. -М.: Советское радио, 1974.- 223 с.

128. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976 - 511 с.

129. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. -М.: Мир, 1977. -319 с.

130. Уваров, Л. Б. Технологическое обеспечение, проектирование и производство газотурбинных двигателей. Текст. / JI. Б. Уваров Под ред. Б. Н. Леонова, А. С. Новикова Рыбинск, 2000. - 407с.

131. Оптико-электронная система контроля лопаток (ОПТЭЛ). Техническое описание. Уфимский государственный университет. -Уфа, 1996.

132. Хармут, Т. Секвентный анализ Текст. / Т. Хармут. М.: Наука, 1988.-542 с.

133. Безъязычный, В. Ф. Оптимизация технологических условий механической обработки деталей авиационных двигателей Текст. / В.Ф. Безъязычный, Т. Д. Кожина, А. В. Константинов [и др.] -М.: МАИ, 1992. -183с.

134. Черкез, А. Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом малых отклонений Текст. / А. Я. Черкез. М.: Машиностроение, 1965. -355 с.

135. Новиков, А. С. Структурный анализ элементов конструкции в авиадвигателестроении Текст. / А. С. Новиков, И. И. Ицкович, В. Н. Шишкин; под ред. А. С. Новикова. Рыбинск: РГАТА, 1999. - 141 с.

136. Безъязычный, В. Ф. Структурный анализ качества технических решений при доводке многоступенчатых компрессоров Текст. / В. Ф. Безъязычный, Ф. А. Фаррахов, О. В. Виноградова, В. Н. Шишкин и др. // Полет. -2004. № 1.-С. 57-60.

137. Шишкин, В. Н. Разработка эвристических методов описания, оптимизации и распознавания при эволюционном совершенствовании элементов ГТД Текст. / В. Н. Шишкин // Полет. 2005. - № 8. - С. 27 - 32.

138. Математическая теория планирования экспериментов Текст. / под ред. Ермакова Е.М. М. Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983.-392с.

139. Миронов, Ю. Р. Опыт профилирования охлаждаемой сопловой решетки высокоперепадной турбины Текст. / Ю. Р. Миронов // Высокотемпературные охлаждаемые газовые турбины летательных аппаратов. Межвузовский сборник. / Казан, авиац.инт. Казань, 1989.

140. Венедиктов, В. Д. Атлас экспериментальных характеристик плоских решеток охлаждаемых турбин Текст. / В. Д. Венедиктов, А. В. Грановский, А. М. Карелин, А. И. Колесов, М. X. Мухтаров М.: ЦИАМ, 1990.

141. Дейч, М. Е. Газодинамика диффузоров и выхлопных патрубков турбомашин Текст. / М. Е. Дейч, А. Е. Зарянкин. М.: Энергия, 1970 - 350 с.

142. Кулагина, В. А. Экспериментальные исследования колебаний лопаток плоской решетки Текст. / В. А. Кулагина // Сб.: Лопаточные машины и струйные аппараты. «Машиностроение», 1966.

143. Меерович, И. И. Распределение напряжений в слабо изогнутых компрессорных лопатках при колебаниях Текст. / И. И. Меерович — М.: Оборонгиз, 1665.

144. Лоули, Д. Факторный анализ как статистический метод Текст. / Д. Лоули, А. Максвелл. М.: Мир, 1967. - 570 с.

145. Загоруйко, А. Г. Методы распознавания образов и их применение Текст. / А. Г. Загоруйко. М.: Наука, 1972. - 190 с.

146. Растригин, Л. А. •Статистические методы поиска Текст. / Л. А. Растригин. М.: Наука, 1968. - с.

147. Холщевников, Н. В. Теория и расчет авиационных лопаточных машин. Текст. / Н. В. Холщевников. М.: Машиностроение, 1970. - 620 с.

148. Богомолов, Е. Н. Исследование особенностей течения в межтурбинном переходнике газотурбинного двигателя Текст. / Е. Н. Богомолов,

149. М. Н. Буров, А. Е. Ремизов // Известия вузов. Авиационная техника. —1995. -№4.-С. 23-30.

150. Терехов, С. А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей Текст. / С. А. Терехов НТО-2, ВНИИТФ, Снежинск, 2000.

151. Мушнк, Э. Методы принятия технических решений. Текст. / Э. Мушик, П. Мюллер. М.: Мир, 1990. - 206 с.

152. Безъязычный, В. Ф. Нейроуправление качеством системы проектирование производство сложнопрофильных элементов ГТД Текст. / В. Ф. Безъязычный, В. Н. Шишкин // Полет. - 2003. - № 10. - С. 18 - 23.

153. Жабрев, Б. В. О снижении вибрационной надежности лопаток рабочих колес компрессора Текст. / Б. В. Жабрев, В. И. Серков, В. Н. Шишкин // Авиационная промышленность. 1978. - № 10. - С. 46-48.

154. Шишкин, В. Н. Структурный анализ геометрии лопаточных аппаратов турбомашин Текст. / В. Н. Шишкин // Компрессорная техника и пневматика. 1994. - № 4-5. - С. 36 - 44.

155. Статннков, Р. Б. Многокритериальное проектирование машин. Текст. / Р. Б. Статников, И. Б. Метусов. М.: Знание, 1989. - 317 с.

156. Воронковский, Г. Л. Генетические алгоритмы, искусственные нейросети и проблемы виртуальной реальности Текст. / Г. Л. Воронковский,

157. К. В. Махотило, С. Н. Петрашов, С. А. Сергеев. Харьков: Основа, 1997. -112 с.

158. Гуляев, Б. Б. Синтез сплавов Текст. / Б. Б. Гуляев М.: Металлургия, 1984. - 160 с.

159. Геллер, Ю. А. Инструментальные стали Текст. / Ю. А. Геллер-М.: Машиностроение, 1983. 527 с.

160. Пикеринг, Ф. Б. Физическое металловедение и разработка сталей Текст. / Ф. Б. Пикеринг-М.: Металлургия, 1982. 184 с.