Разработка элементов моделирования динамики судна для морского виртуального полигона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.08.01, кандидат наук Вунна Джо

• Вунна Джо
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Вунна Джо

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Виртуальное моделирование динамики судна в интеллектуальных тренажерах

1.1 Стохастическая модель волнового поля

1.2 Математическая модель динамики судна

1.3 Математические модели взаимодействия судна с внешней средой

Выводы по главе

ГЛАВА 2. Методика создания виртуального морского поолигона

2.1 Режимы функционирования виртуального полигона

2.2 Структура виртуального полигона

2.3 База знаний

2.4 Нештатные ситуации судна в ВМП

2.5 Оптимизация, искусственный интеллект

Выводы по главе

ГЛАВА 3. Мегамодель ветро-волнового поля и динамики судна

3.1.Блок схема виртуального морского полигона

3.2. Алгоритм работы виртуального морского полигона. Синтез математических моделей ветро-волнового поля и динамики судна

3.3. Ветро-волновое поле. Имитационное Моделирование

3.4. Имитационное моделирование динамики судна в ВМП

Выводы по главе

ГЛАВА 4. Технология реализации виртуального морского полигона

4.1 Параллельная (распределенная) компьютерная реализация ВМП

4.2 GRID реализация ВМП

4.3 Использование облачных технологий в ВМП

4.4 Технология управления распределенными ресурсами

4.5 Синтез математических моделей динамики судна

4.6 Воспроизведение динамики судна на ВМП для различных сценариев

4.6.1 Брочинг

4.6.2 Влияние формы корпуса на динамику судна

4.6.3 Валидация ленточной теории моделирования динамики судна

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список использованной литературы

Список основных обозначений

Список используемых сокращений

Приложение 1. Программные коды блоков 7,8,9 — блок схемы виртуального морского полигона, язык C# 3.5 VisualStudio 2008 и XNA

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка элементов моделирования динамики судна для морского виртуального полигона»

ВВЕДЕНИЕ

Поведение судна в реальных условиях эксплуатации при взаимодействии с внешней средой является одним из важнейших факторов, которые определяют безопасность мореплавания и качество выполнения заданных миссий. Техника и технологии, которых достигла наука в XXI веке должны обеспечить выполнение судами миссий с минимальными издержками и минимальными рисками. При этом цена решений, принимаемых как на этапе проектирования судна, так и на этапах его изготовления и эксплуатации, особенно учитывая стоимость судна и стоимость перевозимого груза, не говоря уже о безопасности экипажа и пассажиров, является настолько высокой, что требуется применить все возможные способы изучения и прогнозирования динамики судна в условиях реальной эксплуатации. Одним из важнейших компонентов, обеспечивающих качественный анализ принимаемых решений является создание виртуального морского полигона (ВМП) по исследованию динамики судна в условиях эксплуатации. Подобный виртуальный морской полигон может применяться в офисных условиях при проектировании судов для заданных условий эксплуатации, для диспетчерских и коммерческих целей - подбор приемлемых типов судов для выполнения требуемой миссии, для целей обучения студентов и курсантов, для научных исследований и наконец для использования непосредственно на судне, в составе бортового вычислительного комплекса (БВК) для использования в системе поддержки принятия решений (СППР) судоводителем, также и в качестве программного управляющего комплекса для выдачи управляющих воздействий на рулевые механизмы судна, на силовую установку, успокоители качки, на системы обеспечения непотопляемости, остойчивости, мореходности и прочности судна. ВМП в составе БВК и СППР призван обеспечить качественные рекомендации судоводителю - лицу принимающему решения (ЛПР) и управляющие воздействия на исполнительные механизмы судна на основании как заложенных в ВМП априорных знаний и математических моделей, так и на основании использования данных и знаний из постоянно актуализируемых удаленных банков данных и баз знаний, в частности с использованием облачных технологий, как по гидрометеорологическому прогнозу ветро-волнового поля (ВВП), течений, параметров воды и воздуха, ледовой обстановке, так и по параметрам текущей или предстоящей

загрузки судна и расчетному маршруту следования, новых нормативных документов, данных о штормовых предупреждениях и окнах погоды, требованиях судовладельца или заказчика фрахта. ВМП в составе БВК должен быть обеспечен постоянным потоком реальных данных от судовой бортовой измерительной системы, фиксирующей и передающей потоковую информацию на БВК и ВМП в реальном масштабе времени. Такие потоковые данные, по сути, данные постоянного натурного эксперимента судна являются важнейшим фактором верификации и валидации используемых моделей. Существенное значение в целом в системе обеспечения безопасности мореплавания, и в частности в качестве применения виртуального морского полигона играет организационная составляющая. Правильная организация системы сбора, обработки и применения формализованных данных с целью их использования при оценке динамики судна является одним из основных факторов, гарантирующих корректность моделирования и применения ВМП как в офисном режиме, так и в режиме БВК или СППР. Представим себе, что при проектировании судов все расчетные параметры нового судна, относящегося к его динамике, строго формализованы и в соответствующем формате помещены в доступный банк данных. Далее при проведении модельных экспериментов, в банк данных поступают новые данные, полученные уже из модельного эксперимента, затем, в процессе проведения испытаний судна такой банк данных пополняется данными от бортового измерительного комплекса (БИК) и так далее, на всех этапах эксплуатации судна. Можно представить, что подобная организация накопления и обработки формализованных данных, касающихся динамики конкретного судна, объединенная неким руководящим началом, в итоге приведет к наличию огромного фактического материала по различным типам судов, который позволит верифицировать и валидировать как математические, так и статистические и экспертные модели относительно динамики судов в различных условиях эксплуатации. В целом, создание серьезного программно-аппаратного комплекса, которым несомненно является виртуальный морской полигон требует решения как организационных, так и методических, программных и аппаратных задач. Целью настоящего исследования является, в основном, методический и программно-аппаратный комплекс ВМП, поэтому данным вопросам будет уделено наибольшее внимание. Первоначальной задачей создания виртуального морского полигона является его структурирование, т.е. определение такой

структуры ВМП, которая в наибольшей степени будет отвечать поставленной задаче. При этом должно быть обеспечено максимальное использование последних, наиболее передовых достижений в области теории корабля, моделирования внешних воздействий -ветро-волнового поля, течений, загрузки, условий и сценариев его эксплуатации. Должнобыть использовано физико-математическое моделирование внешних воздействий и динамики судна, модельные, экспериментальные и статистические данные, формализованные экспертные знания. ВМП должен позволить создать миссию судна по заданному маршруту и с заданным грузом, при этом обеспечив оптимальные параметры маршрута и безопасность мореплавания. Важным обстоятельством должно быть прогнозирование условий мореплавания и динамики судна по маршруту следования. Для этих целей в составе ВМП должны быть предусмотрены блок навигации, позволяющий прокладывать маршрут судна, блок моделировании ветро-волнового поля, блоки верификации и валидации внешних воздействий по данным гидрометеорологического прогноза, блок оптимизации маршрута, скорости судна и курсового угла маневрирования на маршруте, в случае штормовых условий, блок моделирования динамики судна. При этом важнейшими факторами безопасности судна являются, как известно, условия остойчивости, валкости, непотопляемости, мореходности и прочности.

Судно - это сложный технический объект, эксплуатируемый в различных условиях, причем внешние воздействия на судно постоянно изменяются. Например, типовые режимы штатной эксплуатации: движение судна по тихой воде, движение на регулярном волнении, загрузка судна, при этом необходим пересчет параметров судна, влияющих на его динамику, в частности осадка, положение центра масс, центра величины, моменты инерции. Более сложные режимы эксплуатации: движение в ограниченном фарватере, движение на мелководье, движение в ледовых условиях, обледенение судна, нерегулярное нестационарное волнение, буксировка, перегрузка судна в условиях моря. Еще более сложными условиями эксплуатации являются: штормовые условия, пакеты высоких волн, волны убийцы, сляминг, заливание палубы, посадка летательного аппарата на палубу. Аварийные режимы: смещение грузов, затопление отсеков судна, параметрический и основной резонансы на нерегулярном волнении, брочинг, оголение и разгон винта. Невозможно произвести адекватное физико-математическое моделирование динамики судна в каждом из условий эксплуатации одной и той же имитационной

моделью. Линейные модели, которые как правило, достаточно хорошо отражают физику явления, не позволяют, как правило, адекватно отобразить динамику судна в условиях нестационарного, нерегулярного трехмерного волнения. Перечисленные выше условия эксплуатации исследовались многими исследователями и получили более или менее адекватное физико-математическое описание явлений, зачастую с применением как экспертных так и эмпирических упрощений, допущений и коэффициентов, применяемых в разработанных системах уравнений для адекватной оценки динамики судна. В ряде случаев физико-математическое моделирование вообще не применимо, либо применимо только в ограниченной области. При этом необходимо использовать формализованные экспертные знания, которые могут быть представлены в ВМП, например, в виде логико-лингвистических моделей, нечетких множеств, нейронными сетями или эвристическими моделями. Использование той или иной формы моделирования в составе виртуального морского полигона должно отвечать основным поставленным задачам: адекватности оценки динамики судна, его безопасности мореплавания и оптимизации миссии. Для выбора той или иной методики в составе ВМП предполагается использование искусственного интеллекта (ИИ), который должен координировать качественный диалог с оператором или судоводителем, применить тот или иной физико-математический, статистический, экспериментальный, либо экспертный арсенал знаний и данных, чтобы спроектировать требуемую и заданную миссию судна. Миссия судна может быть разбита на ряд сценариев, которые частично описаны выше и должны быть смоделированы таким образом, чтобы адекватность полученных оценок и расчетов была удовлетворительна для всех режимов эксплуатации. Обычно наивысшим «пилотажем» для имитационного моделирования является оптимизация параметров, при использовании целевой функции и системы граничных условий. Данный блок должен присутствовать в составе ВМП и его применение, при наличии таких возможностей, должно быть определено либо командами оператора ВМП, либо блоком искусственного интеллекта. При использовании ВМП в составе бортового вычислительного комплекса геометрические и иные параметры данного конкретного судна должны быть заложены в него в качестве исходных данных. Если ВМП используется на флагманском судне, либо в исследовательских целях, то вполне резонно, что может возникнуть задача исследования динамики нескольких типов судов, которые в настоящее время проектируются или испытываются, либо находятся в эксплуатации. Для

этого в составе ВМП предполагается использование банка данных судов (БДС). В БДС должны быть заложены параметры всех типов судов, которые могут потребовать анализа их динамики, и должен быть организован постоянный обмен актуальными данными по их динамике, которые должны накапливаться на каждом этапе жизни судов, начиная от проектирования и заканчивая данными натурной эксплуатации. При этом необходимо учитывать, что наиболее важным является исследование динамики судов в экстремальных условиях эксплуатации. При этом никакие натурные эксперименты практически не возможны. Смоделировать динамику судов в таких обстоятельствах способны только имитационные модели, построенные на основании физико-математических, статистических, либо экспертных данных. Очевидно, что наибольшую ценность БВК и СППР имеет как раз в экстремальных условиях эксплуатации, когда, судоводитель находится в стрессовых условиях и имеет крайне короткие отрезки времени для принятия правильного решения. Для адекватной работы в таких обстоятельствах в составе ВМП должен иметь место блок, работающий по методикам теории катастроф - теории, определяющей моделирование динамики судна, которая интерпретируется как нелинейная нестационарная система, функционирующая в условиях неопределенности и неполноты исходной информации в трудно формализуемых средах. При этом применяются мягкие вычисления [77,193] и методы искусственного интеллекта, которые оперативно реагируют на складывающуюся обстановку и позволяют выдавать текущие и прогнозные рекомендации ЛПР в предкритических и критических ситуациях.

Краткое описание ВМП показывает, что круг задач, решаемых полигоном является сложным и ответственным. Объем вычислений, которые требуются для анализа и прогноза ситуации, а тем более для оптимизации параметров, либо работы в экстремальных ситуациях является весьма существенным. Поэтому важным обстоятельством при создании ВМП является программно-аппаратный комплекс. Несмотря на существенные достижения информатики за последние десятилетия создание ВМП должно опираться на возможность гибкого применения. Большие возможности могут быть предоставлены ВМП при функционировании в стационарных офисных условиях, где имеются значительные вычислительные мощности, которые могут быть использованы как в однопроцессорном режиме, так и в режиме, например, GRID технологии, когда определенный программный комплекс работает в многопроцессорном

режиме, управляемом соответствующим программным обеспечением, т.е. обработка данных и расчеты производятся в распределенной гетерогенной вычислительной среде. При использовании ВМП в составе БВК, при использовании бортового измерительного комплекса и адаптеров, которые позволяют получать входную информацию и передавать управляющие воздействия на исполнительные механизмы состав аппаратно-программного комплекса будет, очевидно, несколько иной и ВМП должен быть адаптирован и к такому варианту использования. Практичность применения ВМП является также одной из основных задач, которые поставлены для решения в данной работе. При этом ставиться задача, не только запустить данное комплексное приложение (ВМП) но и оптимизировать его. Необходимо учесть, что использование ВМП в режиме активного диалога с оператором, как в офисном режиме, так и на судне, требует оперативной визуализации результатов расчетов и анализа обстановки, что в свою очередь требует существенных вычислительных ресурсов.

Целью данной работы является: создание методики, структуры и мегамодели, позволяющей исследовать динамику судна в виртуальном морском полигоне при различных условиях его эксплуатации, как в штатных, так и в нештатных ситуациях, синтезировать математический аппарат, который позволит моделировать ветро-волновое поле (ВВП) и динамику судна с достаточной степенью адекватности как при регулярном, так и нерегулярном волнении; создание ВМП, который может использоваться как при офисном исследовании, так и в составе вортового вычислительного комплекса судна. Для выполнения поставленной задачи в работе необходимо решить следующие основныезадачи: разработать методику и определить структуру виртуального морского полигона, которая позволит исследовать динамику судна в штатных и нештатных режимах его эксплуатации; проанализировать математический аппарат, который позволит моделировать ветро-волновое поле и динамику судна с достаточной степенью адекватности как при регулярном, так и при нерегулярном волнении и создать соответствующую мегамодель; создать базовый программный комплекс, который позволит решить поставленную задачу, как в режиме офисного исследования, так и для бортового вычислительного комплекса судна; исследовать вычислительные ресурсы, необходимые для создания виртуального морского полигона, и определить аппаратную

схему реализации полигона в составе гетерогенной вычислительной среды на базе GRID технологии.

Таким образом, поставленная в данной работе задача использует методы исследования, которые базируются строгом математическом моделировании ветро-волнового поля, течений, условий эксплуатации судна, обледенения и других внешних факторах. Отдельные блоки ВМП используют элементы теории катастроф, искусственный интеллект для оперирования элементами мегамодели, имитирующими динамику судна.

Научной новизной обладают следующие результаты, полученные автором в процессе выполнения работы:

1. Разработанаматематическая мегамодель ветро-волнового поля и динамики судна в различных режимах его эксплуатации на базе как линеаризованных моделей, так и моделей, имитирующих трехмерное нерегулярное волнение на основании авторегрессии скользящего среднего.

2. Разработана методика реализации и структура виртуального морского полигона, позволяющая использоватьнаряду с математической мегамоделью, статистические, экспертные и экспериментальные данные для исследования динамики судна, синтезируемые блоком оптимизации, логико-лингвистическими методами, аппаратом нечетких множеств, нейронной сетью, эвристическими моделями.

3. Разработана методика формирования и использования базы знаний и банков данных виртуального морского полигона, методика верифицированного моделирования ветро волнового поля на основании прогнозных гидрометеорологических данных.

Достоверность научных результатов и выводов подтверждена тестированием методики и математических моделей, сопоставлением полученных результатов с экспериментальными данными динамики судов различных классов в различных условиях эксплуатации.

Основные научные результаты.

1. Методика создания и структура виртуального морского полигона, интегрирующая базу знаний, банки данных, математические модели, статистические, экспериментальные и

экспертные формализованные данные и знания, а также экспертную систему искусственного интеллекта по исследованию динамики судна.

2. Мегамодель ветро-волнового поля и динамики судов в различных режимах его эксплуатации на базе как линейных (канонических) моделей разложения пространственно временной поверхности, неканонических нелинейных линеаризованных моделей, так и моделей, имитирующих трехмерное нерегулярное волнение на основании авторегрессии скользящего среднего.

3. Метод верификация ветро-волнового поля, на основании гидрометеорологических прогнозных данных.

4. Методика использования виртуального морского полигона в составе бортового вычислительного комплекса поддержки принятия решений судна для обработки получаемой потоковой информации от измерительной системы динамического поведения судна и для выдачи управляющих воздействий на исполнительные механизмы для различных штатных и нештатных сценариев.

5. Применение положений теории катастроф для идентификации штатных, пред критических и критических динамических ситуаций судна.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Методика создания и структура виртуального морского полигона, имитирующего динамику судна в различных режимах его эксплуатации, состоящего из формализованной базы знаний, банков данных,математических моделей, статистических, экспериментальных и экспертных данных и знаний, управляемых системой искусственного интеллекта.

2. Мегамодель ветро-волнового поля и динамики судов моделирующая динамическое поведение судна на морском волнении на участках квазистационарности, а также вероятностные модели на базе авторегрессии скользящего среднего.

3. Методика верификации ветро-волнового поля на основании прогнозных гидрометеорологических данных.

Практическую значимость составляют:

1. Создана методика, структура и мегамодель, реализующие системную интеграцию виртуального морского полигона, моделирующего динамику судна в условиях внешних воздействий при различных режимах эксплуатации.

2. Возможность применения виртуального морского полигона в составе бортового вычислительного комплекса судна, что позволяет обрабатывать потоковую информацию от динамических измерительных устройств судна и формировать управляющие воздействия на исполнительные устройства судна: на силовую установку, для управления скоростью хода, на рули для изменения курсового угла, на активные успокоители качки, команды на прием или выгрузку балластов в определенные трюмы.

3. Возможность оценки потребных вычислительных мощностей и использования виртуального морского полигона в распределенной вычислительной среде, что позволяет применять его как в офисе, так и на борту судна, имеющего ограниченные компьютерные ресурсы.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе кафедр теории корабля и информационно-вычислительной техники (ИВТ) СПбГМУ.

Апробация работы: Основные результаты работы доложены и обсуждены на национальной и международной научно-технических конференциях:

1. Телематика-XIX Всероссийская научно-методическая конференция; Телематика 2012.

2. 9thInternational Conference Session and Events; Computer Science and Information Technologies. CSIT-2013, Armenia, Ереван, Армения. Сентябрь, 2013 г.

3. The 6thInternational Conference; Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education, Dubna, Июня-Июля, 2014 г.

4. Неделя военной науки Военно-морского политехнического института. ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия» г.Пушкин. Апрель, 2015 г.

5. 10thInternational Conference Session and Events; Computer Science and Information Technologies. CSIT-2013, Armenia, Ереван, Армения. Октябрь, 2015г.

Публикации: Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 9 (девяти)статьях и докладах, из них по теме диссертации 9, среди которых 3 публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в перечне ВАК. Доклады доложены и получили одобрение на 4, указанных выше, — международной и всероссийской научно-практических конференциях.

Структура и объем диссертации.Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, с выводами, заключения, двух приложений и списка литературы, включающего 219 наименований. Основная часть работы изложена на 166страницах машинописного текста, содержит 55 рисунка, 10 таблиц и 1 приложение.

ГЛАВА 1. Виртуальное моделирование динамики судна в интеллектуальных тренажерах.

Виртуальное моделирование подразумевает создание в информационном пространстве объекта и состояние, которое реально не существует, но может возникнуть при определенных условиях. Проектирование и эксплуатация судна подразумевает, что судно является безопасным для мореплавания и позволяет выполнить предназначенные для него миссии. В процессе проектирования, моделирования и натурной эксплуатации судно и его динамика должны быть всесторонне исследованы. В частности, это относится и к поведению судна в аварийных и экстремальных ситуациях. Очевидно, что экстремальные ситуации могут быть исследованы в первую очередь в виртуальном информационном пространстве, либо на модели, но не могут быть исследованы в натурном эксперименте, т.к. никто не станет рисковать таким дорогостоящим и сложным техническим объектом. Однако риск возникновения таких ситуаций реально существует и требует детального и всестороннего изучения при различных режимах эксплуатации судна. Анализ аварий судов свидетельствует о том, что значительная часть аварий связана также и с незнанием фактических показателей мореходности в штормовых условиях. Для этого создается виртуальный морской полигон, в котором производится моделирование всех компонентов динамики судна. Для заданного судна, его геометрии, загрузки, района плавания моделируются внешние воздействия: ветро - волновое поле, течения, ледовая обстановка, а также маршрут следования, курсовые углы по отношению к ветру, волнам и течению, мелководье или фарватер, сценарий эксплуатации, либо миссия. При этом моделирование в ВМП позволяет получить и визуализировать данные, которые описывают внешние возмущающие силы и моменты, восстанавливающие силы и моменты, частотные характеристики качки судна по всем направлениям и осям, отслеживают требуемые нормативы по мореходности судна, его непотопляемости, остойчивости и прочности, выдают рекомендации для судоводителя по изменению курсового угла и скорости судна для преодоления штормовых условий. Кроме этого, блок основанный на моделировании теории катастроф, определяет пред критические и критические режимы эксплуатации судна, идентифицирует ситуацию по степени риска и выдает рекомендации, связанные с парированием ситуации. Виртуальное моделирование позволяет записать в память компьютера смоделированную ситуацию для конкретного

судна и в любое другое время эта ситуация может быть восстановлена и исследование может быть продолжено. Кроме того, виртуальный полигон отличается от обычного моделирования динамики судна тем обстоятельством, что использует все возможные способы для верификации и валидации моделирования. В частности, для моделирования ветро-волнового поля в ВМП могут использоваться трехмерные нестационарные нерегулярные модели волн, построенные с использованием метода авторегрессии скользящего среднего (АРСС), для верификации такого ветро-волнового поля могут использоваться данные по гидрометеорологическому прогнозу, из баз данных национального центра прогноза окружающей среды ^СЕР/ЫОАА), которые могут быть получены по запросам в районе пролегания маршрута судна. Также для верификации могут использоваться данные спутникового наблюдения, данные метеорологических станций, либо судов, следующих в тех же районах судоходства. Удаленные базы нормативной документации, база знаний, в которой формализованы экспертные и статистические данные, возможность использовать блок оптимизации и искусственный интеллект, который определяет наиболее адекватный набор имитационных моделей - это основные отличительные черты виртуального морского полигона от обыкновенного математического моделирования.

1.1 Стохастическая модель волнового поля.

Исследование динамики судна в виртуальном морском полигоне невозможно без всестороннего и адекватного моделирования гидроаэродинамических сил, вызванных в первую очередь ветром и волнение. Эти силы определяются интегрированием напряжений по поверхности взаимодействия судна с окружающей средой. Реальное ветро-волновое поле характеризуется турбулентностью воздушного потока и сложным, трудно предсказуемым постоянно изменяющимся движением морских волн. Для воссоздания адекватной физико-математической картины ветро-волнового поля при моделировании динамики судна были использованы различные подходы различными исследователями. В частности теоретическая разработка спектров двумерного нерегулярного волнения выполнена Пирсоном [161], Фирсовым [108] Крыловым, Стрекаловым [58]. Теоретическая разработка спектров трехмерного волнение Пирсон [24], Лонге-Хиггинс [160], Крылов Ю.М..[58], проект JONSWAP [152]. Построение эмпирических спектров дввумерного

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Вунна Джо, 2019 год

Список использованной литературы

[1] Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Том 2. Исследование зависимостей. М., Финансы и статистика, 1985.

[2] Ананьев Д.М. О захвате судна попутпой нерегулярной волной. //В сб.: Проблемы динамики корабля. Л.: «Судостроение», 1972 (Научно-техн. общ-во судостроит. пром.,вып. 185),с.42-49.

[3] Анищенко О.П., Математическое моделирование и программный комплекс исследования динамики судов в режиме брочинг. Диссертация на соискание ученой степени канд.техн.наук. Специальность 05.13.18. СПб. Госуд. морской технический университет., 2006., - 179 с. 151-

[4] Антонов А.С. Введение в параллельные вычисления (метод. пособие). М.: Издат. МГУ, 2004. - 71 с.

[5] Арнольд В.И. Варченко А.Н., Гуссейн-Заде С.М. Особенности дифференцируемых отображений. Т.1. Классификация критических точек, каустик и волновых фронтов. М.: Наука, 1982. Т.2. М.: Наука, 1984.

[6] Арнольд В.И. Математические методы классической механики. М.: Наука, 1974.

[7] Арнольд В.И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1984.

[8] Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука, 1990.

[9] Астанов Ю.М., Медведев B.C. Статистическая теория систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1982.

[10] Безгодов A.A. Вуртуальный полигон для исследования морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации. Специальность: 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПбГУ Информ.технологий, Механики и Оптики. СПб. 2011 г. - 126 с.

[11] Беленький В.Л. Определение вероятности опрокидывания как задача нормирования остойчивости судов. Дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук, Калининград, КТИРПХ, 1991

[12] Благовещенский С.Н. Качка корабля. Л., Судпромгиз, 1954 г.

[13] Благовещенский С.Н., Холодилин А.Н. Справочник по статике и динамике корабля. Том 2. Динамика корабля. Л., Судостроение, 1976.

[14] Богданов А.В., Корхов В.В., Мареев В.В., Станкова Г.Н, Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. Учебное пособие. М., Интернет университет информационных технологий. 2004., - 176 с.

[15] Боголюбов Н.Н., Митропольский Ю.А. Асимптотические методы в теории нелинейных колебаний. М.:Наука, 1974.

[16] Бородай И.К., Нецветаев Ю.А. Качка судов на морском волнении// Л., Судостроение, 1969.

[17] Бородай И.К., Нецветаев Ю.А. Мореходность судов. Л.: Судостроение, 198.

[18] Бортовые интеллектуальные системы. Ч.1. Авиационные системы. Ч.2. Корабольные системы. М.: Радиотехника, 2008.

[19] Броннико А.В. Морские транспортные суда.: Основы проектирования: Учебное пособие.- 2-е изд. Перераб. И доп. -Л.: Судостроение, 1984.-352 с.

[20] Бухановский А.В. Вероятностная модель стохастических волновых полей и ее применение в задачах океанологии теории корабля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук.Специальность - 11.00.08 -Океанология 05.08.01 - Теория корабля. СПб госуд. Морск. Техн. Университет. СПб. 1996 г. - 150 с.

[21] Бухановский А.В., Дегтярев А.Б. Вероятностное моделирование полей штормового морского волнения. //Сб. трудов Международной конференции «Военно-морской флот и судостроение в современных условиях». С.Петербург, 1996, Том 2, А2-29, 10 с.

[22] Бухановский А.В., Дегтярев А.Б., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Вероятностное моделирование волнового климата. //Физика атмосферы и океана, 1998, т.34, №2, с.261-266

[23] Буяк А.П. Разработка применения интерполяционного метода к решению определенного класса стохастических уравнений. //Сб.науч.тр. ЛКИ: Методы прикладной и вычислительной математики в судостроении. 1979, с.22-29.

[24] Ветровые волны. //Сб. статей. Под ред. Ю.М.Крышова. М., ИЛ, 1962

[25] Вознесенский А.И. Теоретические и методологические исследования особенностей поведения корабля на морском волнении. Дисс. на соиск. ученой степени докт. техн. Наук. Л., ЦНИИ им. А.Н.Крылова, 1969 г. - 378 с.

[26] Вунна Чжо, Дегтярев А.Б, Виртуальный полигон по исследования динамики судов ., Интернет - журнала «Науковедение»., №6 (25) ноябрь-декабрь, 2014 г., http://naukovedenie.ru/PDF/40TVN614.pdf. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/40TVN614/

[27] Вунна Чжо, Мьо Мин Све .,Телематика-Х1Х Всероссийская научно-методическая конференция"Телематика'2012".,Разработка элементов моделирования динамики судна для морского виртуального полигона .

[28] Вунна Чжо, Мьо Мин Све, 2014 .,Реализация математических моделей динамики судна для различных сценариев поведения судна., Естественные и технические науки.,No-4(72),2014.,ISSN 1684-2626.

[29] Вунна Чжо. Верификация ветро-волнового поля в задачах динамики корабля. Материалы конференции Неделя военной науки в Военно-морском политехническом институте. СПб, г.Пушкин. 2015 г. - с. 15-25.

[30] ВуннаЧжо.,CSIT (Armenia)-CSIT-2013., International Conference Sessions and Events.,Mathematical models of the dynamics of marine facilities.

[31] Гайдуков В.Ф., Коровкин В.Н., Старостович В.А. Выбор характеристик исполнительной установки на этапе проектирования. Часть 1. Учебное пособие по курсовому и дипломному проектированию. Харьков, ХАИ, 1990 г. - 58 с.

[32] Гайдуков В.Ф., Коровкин В.Н., Старостович В.А. Основы компьютерного проектирования двигательных установок малой тяги. Часть 2. Учебное пособие. Харьков, ХАИ, 1991 г., - 70 с.

[33] Гайкович А.И. Основы теории проектирования сложных технических систем. СПб., Моринтех, 2001

[34] Герасимов А.В. Энергостатистическая теория нелинейной нерегулярной качки судна.Л., Судостроение, 1979.

[35] Головкин Б.А. Характеристики оценки и планирования вычислительных процессов.М.: Радио и связь, 1983.

[36] Горский В.Г., Адлер Ю.П., Талалай А.М. Планирование промышленных экспериментов. - М.: Металлургия.1978.

[37] Давидан И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение в мировом океане. Л., Гидрометеоиздат, 1978.

[38] Давидан И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение как вероятностный гидродинамический процесс. Л., Гидрометеоиздат, 1978.

[39] Дегтярев А.Б. Математическое моделирование нелинейной качки стабилизированногосудна в условиях шторма. Диссертация на соиск. учен. степ. канд. техн. наук, СПб., ЛКИ, 1991., - 185 с.

[40] Дегтярев А.Б. Методология анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе высокопроизводительных компьютерных технологий. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. СПб., Санкт-Петербургский государственный морской технический университет. Специальность 05.08.01 и 05.13.18.- 2004 г., - 450 с.

[41] Демичев А.П., Ильин А.В., Крюков А.П., Введение в грид-технологии, 2007.

[42] Жинкин В.Б. Теория и устройство корабля. СПб. Судостроение, 2000 г. - 336 с.

[43] Заславский М.М. Прогноз ветровых волн как проблема теории слабой турбулентности. Диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук. М. АН СССР, Институт океанологии им. П.П.Шершнева. Специальность 11.00.08 - океанология. М.1984 г. - 356 с.

[44] Поттосин И. Хорошая программа - попытка точного определения понятия. // Программирование. - 1997 г. - №2. - с. 3-17.

[45] Казаков И.Е., Доступов Б.Г. Статистическая динамика нелинейных автоматических систем. М., Физматгиз, 1962

[46] Кашьян Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным.-М.: Наука, 1983.-384 с.

[47] Кирьянов А.К, Рябов Ю.Ф., Введение в технологию Грид. М., 2006 г. 78 с.

[48] Китайгородский С.А. Аэродинамическая шероховатость морской поверхности сверху и снизу. Издательский центр «Метеорология и гидрология», М., 2002.-16с.

[49] Кластер "Т-Платформы" система PBS Torque 2.4 http://www.adaptivecomputing.com/products/open-source/torque/.

[50] Кластер "Т-Платформы", работа с кластером: http://cc.spbu.ru/ru/services/paas/cluster.

[51] Кластер , стандартные типы виртуальной машины: (http://cc.spbu.ru/vmtypes).

[52] Кластергибридный - PBS Professional 12.1.1: http://resources.altair.com/pbs/documentation/support/PBSProUserGuide12.1.pdf

[53] Кластер гибридный, работа с кластером, http://cc.spbu.ru/ru/ servi ce s/paas/hyb rid-cluster.

[54] Кластер специализированный, кластер ВМ (виртуальной машины) (http:/^c.spbu.ш/hardware#Вычислительный комплекс HP).

[55] Кластер, виртуальная машина: http://cc.spbu.ru/ru/services/iaas/virtual-machine.

[56] Кластеры: ВЦ РЦ СПб ГУ, Характеристики оборудования: http://cc.spbu.ru/hardware.

[57] Крендолл С. Колебания нелинейных систем нри случайных воздействиях. - В сб.: Случайные колебания, М., Мир, 1967.

[58] Крылов Ю.М., Стрекалов С.С, Цынлухин В.Ф. Исследование углового энергетического спектра ветровых волн. НИзв. АН СССР, Физика атмосферы и океана, 1966, №7, с.729-739.

[59] Кукенко С. Шелехов В. Статистический анализатор семантических ошибок периода исполнения. // Программирование. - 1998 г.

[60] Ламб Г. Гидродинамика. М., ОГИЗ, 1947

[61] Липис В.Б., Кондриков Д.В. Диаграмма штормового плавания судна. - Л., Транспорт,Труды ЦДИИМФ, ВЫП.123,1972, с.16-24.

[62] Липис В.Б., Ремез Ю.В. Безопасные режимы штормового плавания судов. М.,Транспорт, 1982

[63] Лонге-Хиггинс М.С. Статистический анализ случайной движущейся поверхности. Ветровые волны. Пер. с англ. М.: Изд-во иностр. лит., 1962. С. 112-230.

[64] Лопатухин Л.И., Бухановский А.В., Рожков В.А., Дегтярев А.Б., Климатические спектры ветрового волнения. //Труды П Международной конференции по судостроению - КС'98,1998, том.В, с.375-382

[65] Луговский В.В. Гидродинамика нелинейной качки судов. Л., Судостроение, 1980.

[66] Луговский В.В. Математические модели для исследования устойчивости нелинейной качки судов на волнении. // Тр. Межд. симп. по гидродинамике судна. С.Петербург, май 1995, с.83-91.

[67] Луговский В.В. Нелинейные задачи мореходности корабля. Л., Судостроение, 1966

[68] Лю Лян. Исследование эффективности параллельных вычислений на кластере Московского энергетического института - технического университета. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность ВАК 05.13.11. М.МЭИ., 2007 г. - 186 с.

[69] Месарович Е.М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.

[70] Мореншильдт В.А. Теоретическое исследование бортовой качки судна, снабженного многоярусной «квазистатической» уснокоительной цистерной. //Вопросы судостроения. Серия «Проектирование судов», 1978, вып. 18, с.55-67

[71] Мье Тун Тун, Разработка распределенных гетерогенных вычислительных систем и запуск приложений в распределенной среде. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. СПб. Госуд. Морской технический университет., СПб. 2011., - 127 с.

[72] Нейрокомпьютеры в интеллектуальных технологиях XXI века. М.: Радиотехника, 2011.

[73] Некрасов В.А. Вероятностные задачи мореходности судов. Л., Судостроение, 1978.

[74] Нечаев Ю.И. Дегтярев А.Б., Бухановский А.В. Определение областей безопасной качки при оценке динамики судна на волнении. //Тезисы докладов НТК "Проблемы мореходных качеств судов и корабельной гидромеханики" (XL Крыловские чтения). Санкт-Нетербург, 2001, с. 117-119

[75] Нечаев Ю.И. Изменение амплитуды бортовой качки судна в режиме параметрического резонанса на продольном волнении. //Труды ЛКИ, вьш.58, Николаев, 1972, с. 52-60

[76] Нечаев Ю.И. Качка судов на попутном волнении. Л.: Судостроение, 1978

[77] Нечаев Ю.И. Концепция мягких вычислений в бортовых интеллектуальных системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. Т.7. 2009. №2. С. 3-11.

[78] Нечаев Ю.И. Математическое моделирование в бортовых интеллектуальных системах реального времени // труды 5-й Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2003» М.: МИФИ, 2003. Лекции по нейроинформатике. Ч.2. с.119-179.

[79] Нечаев Ю.И. Моделирование остойчивости на волнении. Современные тенденции. Л.: Судостроение, 1989

[80] Нечаев Ю.И. Нейросетевые технологии в интеллектуальных системах реального времени. // труды 4-й Всероссийской конференции «Нейроинформатика - 2002». М.: МИФИ, 2002. Лекции по нейроинформатике. Ч.1. с.114-163.

[81] Нечаев Ю.И. Принципы использования измерительных средств в бортовых интеллектуальных системах реального времени. //Тр^ национальной конференции по искусственному интеллекту. Казань. 1996, т.2, с.362-364

[82] Нечаев Ю.И. ред. Системы искусственного интеллекта в интеллектуальных технологиях XXI века. - Коллективная монография. СПб: Изд. «Арт-Экспресс», 2011.-376 с., в т.ч. 39 с. Приложения (англ).

[83] Нечаев Ю.И. Теория катастроф: современный подход при принятии решений. -Санкт-Петербург: Арт-Экспресс, 2011- 392 с.

[84] Нечаев Ю.И., Кузнецов В.М. Анализ нелинейной бортовой качки судна на нерегулярном волнении методом Монте-Карло. //В сб.: Кибернетика на морском транспорте, вып.6. Киев, 1977, с.49-53

[85] Нечаев Ю.И., Слесаревский B.C. Реализация метода Монте-Карло при моделировании динамики судна на волнении в интеллектуальных системах реального времени //Тр. конференции МОРИНТЕХ-2003, С-Нетербург, 2003, с.384-388

[86] Никольский С.Н. Матаонтология и обобщенная задача реализации // Автоматизация и современные технологии. 2006. №9. С.24-29.

[87] ОСТ 5.1003-80. Методика расчета качки водоизмещающих кораблей и судов. Л., 1980.

[88] Пайфэ А. Введение в методы возмушений. М., Мир, 1984.

[89] Пирсон В.Дж. Ветровые волны.в сБ.: Ветровые волны., М., ИЛ, 1962, с. 42-124.

[90] Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф. М.: Мир, 1980.

[91] Поттосин И. Добротность программ и информационных потоков. Открытые системы. №6, 1998 г.

[92] Прикладные задачи динамики судов на волнении. //Бородай И.К., Морепшильдт В.А.,Виленский Г.В. и др. Л.: Судостроение, 1989

[93] Рахманин Н.Н. Эмпирический спектр морского волнения // Труды ЦНИИ им.акад.А.Н.Крылова, вып.126,1958

[94] Ремез Ю.В. Продольная качка судов. Диссертация на соиск. уч. степени докторатех. наук., Одесса, ОИИМФ, 1967

[95] Ремез Ю.В. Универсальная штормовая диаграмма. Николаев, изд. НКИ, 1972

[96] Савин Г. И., Овсянников А. П., Создание распределенной инфраструктуры для суперкомпьютерных приложений. М.Межведомственный Суперкомпьютерный Центр РАН. www.jscc.ru/informat/article-20080429.pdf , 14 с.

[97] Свешников А.А. Прикладные задачи теории случайных процессов. М.: Наука, 1968

[98] Свешников А.А. Определение вероятностных характеристик трехмерного волнения моря. Изв. АН СССР. Механика и машиностроение, 1959, N3, с.32-41.

[99] Севастьянов Н.Б. Остойчивость промысловых судов. Монография. Л.Судостроение, 1970.

[100] Со Мое Аунг. Разработка методов расчета и исследование качки судна в мелководных стесненных фарватерах. Диссертация на соискание ученой степени канд. технических наук. Специальность 05.08.01. СПб. Госуд. морской технический университет., 2014 г. 215 с.

[101] Со Чжо Ту. Разработка метода расчета нелинейных сил второго порядка, возникающих при качке судна на мелководье. Диссертация на соискание уч.степени кандидата технических наук., Специальность 05.08.01., СПб.госуд.морской технический университет- 2014 г. - 175 с.

[102] Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.,Наука, 1973.

[103] Соэ Моэ Лвин. Разработка элементов виртуального полигона моделирования окружающей среды в гетерогенном вычислительном окружении. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. СПб., Санкт-Петербургский государственный морской технический университет. Специальность 05.13.18. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. - 2011 г., 130 с.

[104] Справочник по теории корабля //под ред.А.Я.Войткунского, т.2. Л., Судостроение, 1985.

[105] Статистические методы проектирования нелинейных систем автоматического управления, //под ред. Доступова Б.Г. М., Машиностроение, 1968

[106] Терелянский П.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография/ П.В. Терелянский; ВолГТУ. - Волгоград, 2009. - 127 с.

[107] Фирсов Г.А. Закрытые пассивные цистерны для успокоения бортовой качки судовтеория и расчет. Диссертация на соиск. уч. степени доктора тех. наук. Л., 1959.

[108] Фирсов Г.А. Об энергетическом спектре морского волнения. //Труды ЦНИИ им.акад.А.Н.Крылова, вып. 127,1958

[109] Ханович И.Г., Качка корабля, Военное Изд. Министерства Вооруженных Сил Союза ССР, М., 1947.

[110] Хаскинд М.Д. Гидродинамическая теория качки корабля. М., Наука, 1973

[111] Холодилин А.Н. Стабилизация судна на волнении. Д., Судостроение, 1973

[112] Чернецкий В.И. Анализ точности нелинейных систем управления. М., Машиностроение, 1968

[113] Шауб П.А. Качка поврежденного судна. //Труды 2й международной конференции CRF'94, С-Петербург, 1994, т.2, с.140-142

[114] Якимов В.И., Дьяконов Г.Н., Машков А.В. Формирование онтологии предметной области на основе анализа NFL-континуума // Информационные технологии. 2006. №3. С.36-39.

[115] A fully nonlinear, dynamically consistent numerical model for solid-body ship motion. Ship motion with fixed heading. By Ray-qing Lin and Weijia Kuang. //David Taylor Model Basin, NASA Goddard Space Flight Center// 2010., - 17 p.

[116] Ananiev D.M. On the excitation forces acting on ship in horizontal plane during her motion with drift and rotation. //Proceedings of International Symposium "Ship Safety in a Seaway: Stability, Maneuverability, Nonlinear Approach", Kaliningrad, 1995, vol.1, paper 12,14p.

[117] Beck R.F. & Reed A.M., 2000 Modern seakeeping computations for ships. In Proc. For 23rd Naval Hydrodynamics Conf., pp. 1-43. Val-de-Reuil, France: National Academy of Science

[118] Bendat J.S., Piersol A.G. Random data. (Analysis and Measurement Procedures). Wiley-Interscience, New York, 1986.

[119] Bob Porras, Sun Grid Engine 6.2 - что Opensource может сделать для Вас, 2008.

[120] Boehm B.W. A spiral model of software development and enhancement // ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. Vol.11. No 4, 1986.

[121] Boukhanovsky A., Rozhkov V., Degtyarev A. Peculiarities of Computer Simulation and Statistical Representation of Time-Spatial Metocean Fields, //in book "Computational Science - ICCS 2001", LNCS 2073, Springer, part I, pp.463-472.

[122] Boukhanovsky A., Degtyarev A., Lopatoukhin L., Rozhkov V. Stable states of wave climate: applications for risk estimation. //Proceedings of the Intemational conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, 2000, vol.2, pp.831-846

[123] Boukhanovsky A.V., Degtiarev A.B. The instrumental tool of wave generation modeling in ship-borne intelligence systems // Transactions of the third international conference in commemoration of the 300-th anniversary Russian fleet by Peter of Greet. St.-Petersburg. 1996.Vol.1, p.p.464-469.

[124] Boukhanovsky A.V., Degtyarev A.B., Trounin V.K. New stochastic approach for modelling of nonlinear ship motion in irregular sea. Transactions of the CRF-94, 1994.

[125] Boukhanovsky A.V., Lopatoukhin L.J., Rozhkov V.A. Approaches and Methods of wave climate calculation. //Proc. Fourth Int. Conf. Littorar98. Barcelona, Spain, 1998, pp. 6370.

[126] Boukhanovsky A.V. Multivariate stochastic models of metocean fields: computational aspects and applications. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2329, 2002, p.p. 216225.

[127] Buckley W.H. Design wave climates, for the worldswide operations of ships - IMO Publications. October 1993.

[128] Buckly W.H. Extreme and Climatic Wave Spectra for Use In Structural Design of Ships. //Naval Engineers Journal, Sept. 1988, pp.36-57.

[129] Buckly W.H. The Determination of Ship Loads and Motions: A Recommended Engineering Approach. //Naval Engineers Journal, 1990, pp.209-227.

[130] Cleary W. The Regulation of Ship Stability Reserve. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad,1993, vol.1, paper 7,18 p.

[131] Comstock E., Bales S., Gentile D. Seakeeping performance comparison of air capable ship. //Naval Engineers Journal, 1982, vol.94, No.2, pp. 101-117.

[132] Comstock E., Keane R. Seakeeping by Design. //Naval Engineers Journal, 1980, vol.92, No.2,pp.l57-178.

[133] Creight K., Stahl R. Recent Advances in the Seakeeping assessment of ship. //Naval Engineers Journal, May 1985, vol.97, No.3, pp.224-233.

[134] Darbyshire J. The one-dimensional wave spectrum in the Atlantic Ocean and in coastal waters. Proceedings of the conferense. "Ocean wave spectra", Easton, Maryland, 1961.

[135] Degtyarev A , Belenky V.,., Boukhanovsky A. On probabilistic qualities of severe ship motion. I I Ocean Engineering, 1998, i.l, 25, pp. 1-25

[136] Degtyarev A., Boukhanovsky A. Nonlinear Stochastic Ship Motion Stability in Different Wave Regimes. //Transactions of 3"* International Conference CRF-96, St.Petersburg, 1996, vol.2, pp.296-306.

[137] Degtyarev A, Boukhanovsky A. On the Estimation of the Motion Stability in Real Seas. //Proceedings of the international symposium Ship safety in a seaway: stability, maneuverability, nonlinear approach, Kaliningrad 1995, Vol.2, paper 8, l0 p.

[138] Degtyarev A. High performance computer technologies in shipbuilding, //in book "Optimistic. Optimization in Marine Design", Mensch & Buch Verlag, Berlin, 2003, pp.245-258

[139] Degtyarev A., Belenky V., Boukhanovsky A. Probabilistic qualities of severe ship motions. //Proceedings of the International conference STAB'97, Varna, 1997, vol.1, pp.l63-172

[140] Degtyarev A., Boukhanovsky A. Peculiarities of motion of ship with low buoyancy on asymmetrical random waves. //Proceedings of the Intemational conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, 2000, vol.2, pp.665-679.

[141] Degtyarev A., Nechaev Yu. Deterministic chaos in problems of decision support systems using high performance computing. //Book of abstracts of Intemational conference "Chaos & Supercomputers", Nor-Amberd, Armenia, 2000, p. 16

[142] Degtyarev A.B., Wunna Kyaw; Myo Min Swe., GRID 2014 (Cloud computing for virtual testbed)., The 6th International Conference "Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education". 7p.

[143] Degtyarev A.B., Wunna Kyaw; Myo Min Swe; GRID 2014.,Hardware platforms of parallel and distributed simulation technology., The 6th International Conference "Distributed Computing and Grid-technologies in Science and Education".

[144] Denis M., Pierson W. On the motion of ships in confused sea. Transactions of the SNAME, 65, 1953.

[145] Denis M.St., Pierson W.J. On the Motion of Ships in Confused Seas. //Transactions of SNAME, wol63,\953.

[146] EdouardHalbert, Sim-Sail User Manual Version-2.7; Apr 10, 2015 , GNU-3.

[147] Flynn M. Very High Speed Computing Systems. //Pros. IEEE, 54, pp.1901-1909

[148] Franckowiak M. Code of stability background and future development. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, paper 6,22 p.

[149] Grohowalski S., Ship in Quartering Seas - a Case of Determining Stability Safety. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYF93, Kaliningrad, 1994, vol.2, paper 12,18 p.

[150] Haddara M.R. A modified approach for the application of Fokker-Plank equation to the nonlinear ship motions in random waves. //International Shipbuilding Progress, 1974, v.21, N242, pp.283-288.

[151] Hamamoto M., Munif A. A mathematical model to describe ship motions leading to capsize in severe astern waves. //4A International ship stability workshop, September, 1998, St.John's, Newfoundland, Canada, l0p.

[152] Hasselmann D.E., Dunckel M., Ewing J.A. Directional wave spectra observed during JONSWAP 1973 //J.Phys.Oceanogr. vol.10,1980, pp.1264-1280

[153] IBM Tivoli Provisioning Manager, http://www-01.ibm.com/software/ru/mag/5/soltech_03.html

[154] Johnston, W.E., Gannon, D. and Nitzberg, B., Grids as Production Computing Environments: The Engineering Aspects of NASA's Information Power Grid. In Proc. 8th IEEE Symposium on High Performance Distributed Computing, (1999), IEEE Press

[155] Kastner S, Subramanian V. Ship behavior due to dynamic impact of water on deck. //Proceedings of the International conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, 2000, vol.1, pp.206-225.

[156] Lin R.Q., Kuang Weijia. Numerical modeling of six-degree-freedom ship motion. USPatent No.: US7,756,689 B1., Date of patent Jul. 13, 2010-40 p.

[157] Lin W.M. Zhang S., Weems K.,&Treakle T. 1986 Steady and unsteady ship waves predicted by the large-amplitude motion program (LAMP). In Proc. 1st Symp. Marine Appl. Comp. Fluid Dyn., pp. 1-10.

[158] Lin W.M., Zhang S., Dick K.P., Linear & Nonlinear Analysis of Motions and Loads of a Ship with Forward Speed in Large-Amplitude Waves. Abstract for 11-th International Workshop on Water Waves&Floating Bodies, March 1996., - 4 p.

[159] Lipis V. Correlation of IMO and Russian Register weather criteria for ship stability requirements. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modelling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, paper 5,12 p.

[160] Longuet-Higgins M.S., Cartwright D.E., Smith N.D. Observations of the directional spectrum of sea waves using the motions of a floating buoy. //Proceedings of Conf. Ocean Wave Spectra. Easton, 1963, pp.111-132

[161] Moskowitz L., Pierson W.J. and Mehr E. Wave Spectra Estimated from Wave Records obtained by OWS Weather Explorer and OWS Weather Reporter. (Part I and II). //Tech.Reports, New York University. 1962-3.

[162] National Center of Environmental Prediction (NCEP). www.ncep.noaa.gov,

[163] National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). www.noaa.gov,

[164] Ochi M.K., Motter L.E. Prediction of Extreme Ship Response in Rough Seas of the North Atlantic. /Ant. Symposium on the Dynamics of Marine Vehicles and Structures in Waves. London 1974.

[165] Ogawa Y., Matsunami R., Minami M., Tanizawa K., Arai M., Kumano A., Miyake R. Green sea loads on general cargo ship. // Proc. of the International conference STAB'2003, Madrid, 2003, pp.97-109

[166] Peyton Jones, J.C, Cankaya, I. Generalized Harmonic Analysis of Nonlinear Ship Roll Dynamics//Jowr«flf/ of Ship Research, 1996, vol.40, pp.316-325

[167] Renilson M., Tuite A. The effect of GM on broaching and capsizing of small fishing vessels in following seas. //Proc. of the 6"' Int. Conf STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.2, pp.149-161

[168] Roberts J.B. Effect Parametric Excitation Ship Rolling Motion in Random waves. //Journal of Ship Research, 1982, vol.26, No.4, pp.246-263.

[169] Roberto Ierusalimschy. Programming in Lua. Lua.org. January 2013/ ISBN 859037985X.

[170] Roberts J.B., Standing R.G. A Probabilistic Model of Ship Roll Motions for Stability Assessment// Proc. of the 3'A Int. Conf. STAB'86, Gdansk, Poland, 1986, Vol.II, p. 103

[171] Roberts, J.B., A stochastic theory for nonlinear ship rolling in irregular seas. //National Maritime Institute, NMI Report 99, Sept.

[172] Rosenblatt M. A random model of the sea surface generated by the hurricane. J. Math., 1957, N6 p.235-246.

[173] Salvesen N., Tuck E.O., & Faltinsen O.M., 1970. Ship Motions ans Sea Loads. Transactions. SNAME (Society of Naval Architects and Marine Engineers, №78, pp. 250-287.

[174] Sclavounos P.D., Kring D.C., and oth. A computational method as an advanced tool of ship hydrodynamic design.1997. SNAME 105: 233-78.

[175] Seakeeper. Windows Version 11.1. User Manual/ Formation Design System Pty Ltd. 1998-2005.-127p.

[176] Seatex MRU User's manual, Kongsberg Seatex AS. 2006. www.km.kongsberg.com/seatex

[177] Sevastianov N.B. Theoretical and practical models for probabilistic estimation of vessels' stability. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modelling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1993, paper 5,19 p.

[178] Ship cargo plan software. AIT software solutions. www.ait-softsolutions.com

[179] Silva S.R. and Soares C.G. Time domain simulation of parametrically excited roll in head seas. //Proceedings of the International conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, February 2000, vol.2, pp.652-664

[180] Study of Dynamic Characteristics of High Speed Catamaran Hull Form at sea waves. Mehdi Rowshan., Mohammed Javad Ketabdari., Mehdi Behzad. Shizar Air Naval Research Center. PO: 71949-15685.

[181] SWAN - Implementation manual. Delf University of Technology, Environmental Fluid Mechanics Section, V. 40.51, 2006.

[182] SWAN User Manual. SWAN Cycle III version 40.51 Delft University of Technology. 2006., - 137 p.

[183] Tasaki R., Takerawa S., Takaishi Y. Collection and Analysis of Full Scale Data. //14-th ITTS, Report of Seakeeping Committee, Ottawa, 1975, pp.237-251.

[184] Thom R. Catastrophe theory: Its present state and future perspectives. Dymanical systems. Warwick. 1974. Berlin - Heidelberg - New York Springer Verlag. 1-75.P.366-372. Lecture Notes Match. Vol. 468.

[185] Thompson J.M.T. Chaotic phenomena triggering the escape from a potential well. Proceedings of the Royal Society. London, A 421, pp. 195-225

[186] Tick L.J., Pierson W.J. Jr. Some new developments in probabilistic and statistical methods applied to the study of ship motion. //Proc. Symp. on the behaviour of ships in a seaway. Wageningen, 1957

[187] Tight Integration of the MPICH2 library into SGE. http://gridengine.sunsource.net/howto/mpich2-integration/mpich2-integration.html

[188] Umeda N. Application of nonlinear dynamical system approach to ship capsize in regular following and quartering seas. /International ship stability workshop "Numerical & Physical simulation of ship capsize in heavy seas", July, 1995, Ross Priory, University of Strathclyde, Scotland, UK, 9p.

[189] Umeda N., Vassalos D., Hamamoto M. Prediction of ship capsize due to broaching in following and quartering seas. //Proc. of the 6"a International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.45-54.

[190] Vassalos D., Damage survivability of passenger ships in a seaway. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modelling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1993, vol.1, paper 10,16 p.

[191] Vassalos D., Renilson M., Damsgaard A., Francescutto A., Gao H.Q., Hamamoto M., deKat J.O., Matusiak J., Molyneux D., Papanikolaou A. Numerical and Physical Modelling of Ship Capsize in Heavy Seas: State of the Art. //Proc. of the International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.13-25

[192] Vassalos D., Turan O. Water Accumulation on the Vehicle Desk of a Damaged Ro-Ro Vessels and proposal of Survival Criteria. //4"a International Ship Stability Workshop. St.John's, Newfoundland, 1998, paper 14, 8p.

[193] Zadeh L. Fuzzy logic, neural networks and soft computing // Commutation on the ASM-1994/ Vol. 37. №3. p.77-84.

Список основных обозначений

ф - курс судна;

О - бортовая качка (roll), крен; у - килевая качка (pitch), дифферент; X - рыскание (yaw);

% - продольно-горизонтальные колебания (surge); П - поперечно-горизонтальные колебания (sway); д - вертикальная качка (heave); t - время;

S - спектральная плотность;

со - частота;

е{ ) - белый шум;

а - дисперсия; а - угол волнового склона; V - скорость; p - давление; F - сила; р - плотность; д - кинематическая вязкость; Q - смоченная поверхность; Я - средняя длина волны; S - длина волны;

D - вес судна - весовое водоизмещение (дедвейт); Т - осадка судна; В - ширина судна; L - длина судна;

S0 - погруженная площадь мидель шпангоута; V0 - объемное водоизмещение; Xе, Ye - координаты центра масс;

8вл - площадь ватерлинии;

С, - средняя амплитуда многих волн;

Кволн - волновое сопротивление;

Яс - сопротивление судна;

Яаэро - аэродинамическое сопротивление;

Квязк - вязкостное сопротивление;

Список используемых сокращений

АРСС - авторегрессия скользящего среднего;

АС - анализатор сценариев;

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика;

БВД - блок ввода анных;

БВК - бортовой вычислительный комплекс;

БД СДС - база данных статистики динамики судов;

БДБ - библиотечная база данных;

БДС - банк данных судов;

БЗ ВВП-ДС - база знаний ветро-волновое поле и динамики судов;

БЗ-ЭС - база знаний, экспертная и статистическая;

БИК - бортовой измерительный комплекс;

БК - блок катастроф

БМН - блок миссии и навигации;

БО - блок оптимизации;

БОС - блок обратной связи;

БПП - банк прикладных программ;

БР - блок результатов;

БС - блок сценариев;

БТК - блок теории катастроф;

БУДП - бортовое устройство измерения динамических параметров; ВВП - ветро-волновое поле;

ВМО - всемирная метеорологическая организация;

ВМП - виртуальный морской полигон;

ВС - волновой спектр;

ГА - генетические алгоритмы;

ДС - динамика судна;

ДСО - диаграмма статической остойчивости;

ИИ - искусственный интеллект;

ИНС - искусственные нейронные сети;

ИТ - информационные технологии, IT - informationtechnologies;

ЛПР - лицо, принимающее решения;

ЛТ - ленточная теория, ST - striptheory;

МАС - мультиагентные системы;

ММК - метод Монте-Карло;

МММ - метод многих масштабов;

ОП - оперативная память;

ОС - операционная система;

ПАК - программно аппаратный комплекс;

ПАФ - передаточнаяамплитуднаяфункция; RAO - responsible amplitude operator;

ПГК - продольно-горизонтальная качка. ПК - персональный компьютер; ПО - программное обеспечение; ПП - подпрограмма;

ППО - промежуточное программное обеспечение; СММ - синтезатор математических моделей; СППР - система поддержки принятия решений; СУБД - система управления базой данных;

СУРР - система управления распределенными ресурсами, DRMS

Di stributedResourcesManagement;

ФОМ - формирователь оптимизационных моделей;

ФУП - фактор усиления пика волн; PAF - peakenchansementfactor;

ФЧХ - фазово-частотная характеристика;

GFC - GlobalForecostSystem;

GRIB - Gridden Binary;

GRID - GRIDтехнология;

I/O - система ввода -вывода (input - output);

iCloud - вычислительное облако;

LM - Lewismapping;

MG - модель геометрии судна MaxsurfGeometry;

MPI - MessagePassingInterface, - библиотека параллельного программрования; MSI - MotionSicknessIncidence; Параметр комфортности человека при качке; SGE - Sun Grid Engine;

Приложение 1. Программные коды блоков 7,8,9 — блок схемы виртуального морского полигона, язык C# 3.5 VisualStudio 2008 и XNA 3.1.

Основное моделирование движения судна на одномерном волнении, на регулярных и нерегулярных волнах. Программа написаннанаC# 3.5 и XNA 3.1 вVisualStudio 2008. Движение вычислено следующим образом:

1. Судно и море смоделированы с треугольниками.

2. У корпуса судна есть объем и масса, которые определяют все моменты инерции.

3. Перекрестки между треугольниками корпуса и треугольниками моря вычислены, чтобы получить погруженную поверхность корпуса. Результат проведен список небольших треугольников, которые все погружены.

4. Сила давления вычислена для всех подводных треугольников корпуса.

5. Движение дано давлением и силами силы тяжести, объединенными с инерцией.

КодыПрограммы

using System;

using System.Collections.Generic; using Microsoft.Xna.Framework; using Microsoft.Xna.Framework. Graphics; using Microsoft.Xna.Framework.Input;

namespace SimShip {

public class Global {

public static bool gWaterShowWireFrame = false;

public static bool gShipShowWireFrame = false;

public static bool gShipShowForces = false;

public static bool gShipShowTriangles = false;

public static bool gShipShowNormals = false;

public static bool gShipDisplayModel = false;

public static int gTypeOfSea = 1;

public static int gCompteur = 0;

public static float gRotationX = 0f;

public static float gRotationY = 0f;

public static float gRotationZ = MathHelper.ToRadians(0f);

public static bool gBreak = false;

}

public class Main : Microsoft.Xna.Framework.Game {

#region Fields

GraphicsDeviceManager mGraphics; SpriteBatch mSpriteBatch; SpriteFont mSpriteFont;

CameraComponent camera; int windowWidth; int windowHeight; Quaternion modelOrientation; Vector3 modelPosition; KeyboardState currentKeyboardState;

KeyboardState prevKeyboardState; const float CAMERA_FOV = 90.0f; const float CAMERA_ZNEAR = 0.01f; const float CAMERA_ZFAR = 1000.0f; const float CAMERA_OFFSET = 1f; const float TILE = 200.0f;

const float CAMERA_BOUNDS_MIN_X = -TILE; const float CAMERA_BOUNDS_MAX_X = TILE;

const float CAMERA_BOUNDS_MIN_Y = -TILE; const float CAMERA_BOUNDS_MAX_Y = TILE;

const float CAMERA_BOUNDS_MIN_Z = -TILE; const float CAMERA_BOUNDS_MAX_Z = TILE;

public Water mWaterMesh; Mesh mShip; Mesh mAxes;

GameTime mGameTime; float mEllapsedTime; int mFrameCount; int mFrameRate; int mSavedCount;

#region Help bool mShowHelp = false; string mStringHelpGeneral; string mStringHelpCamera; #endregion

bool mShowMaps = false; public bool mPause = false; int mNoOldShip = -1; int mNoCurrentShip; int mNoMaxShip = 4; public int mTypeOfSea = 1;

int mSavedBackBufferWidth, mSavedBackBufferHeight; #endregion

public Main() {

mGraphics = new GraphicsDeviceManager(this); mGraphics.PreferredBackBufferWidth = windowWidth = 1024; mGraphics.PreferredBackBufferHeight = windowHeight = 768; mSavedBackBufferWidth = 1024; mSavedBackBufferHeight = 768; mGraphics.PreferMultiSampling = true; mGraphics.SynchronizeWithVerticalRetrace = false; mGraphics.IsFullScreen = false;

this.IsFixedTimeStep = false;

//this.TargetElapsedTime = new TimeSpan(0, 0, 0, 0, 36); // for recording video this.IsMouseVisible = false; Content.RootDirectory = "Content";

camera = new CameraComponent(this); Components.Add(camera);

// Contr^les de fenKtre

((System.Windows.Forms.Form)System.Windows.Forms.Form.FromHandle(this.Window.Handle)).MaximizeBox = true;

((System.Windows.Forms.Form)System.Windows.Forms.Form.FromHandle(this.Window.Handle)).FormBorderSty le = System.Windows.Forms.FormBorderStyle.Sizable;

this.Window.ClientSizeChanged += new EventHandler(Window_ClientSizeChanged);

}

protected override void Initialize() {

// Allows the game to perform any initialization it needs to before starting to run.

// This is where it can query for any required services and load any non-graphic // related content. Calling base.Initialize will enumerate through any components // and initialize them as well.

// Setup the camera InitCamera();

// Setup the text help InitHelp();

#region Load the environment (i.e. the sky sphere) Mesh mesh = new Environment(this); mesh.ModelName = "Sky/sphere"; mesh. Scale = 200f;

mesh.EffectAsset = "Shaders/EnvironmentMap"; mesh.EnvironmentTextureAsset = "Sky/sky01"; mesh.Buoyancy = false; Components.Add(mesh); #endregion

#region Load the ground bool bEauClaire = false;

if (bEauClaire) {

//load the ground mesh

mesh = new Mesh(this); mesh.ModelName = "Models/sol_bleu"; mesh.SpecularLighting = false; mesh.Scale = 10f;

mesh.Position = new Vector3(0f, -20f, 0f); Components.Add(mesh);

}

#endregion

#region Load the ship mesh mNoCurrentShip = 1; SelectShip(mNoCurrentShip); #endregion

#region Load the buoys mesh //mesh = new Mesh(this);

//mesh.ModelName = "Ships/Buoys/Buoy_green"; //mesh.Lights = CreateLights(); //mesh. Scale = 0.5f;

//mesh.Position = new Vector3(0f, 0f, 10f); // Buoy //Components.Add(mesh);

//mesh = new Mesh(this); //mesh.ModelName = "Ships/Buoys/Buoy"; //mesh.ModelDisplayName = "Ships/Buoys/Buoy_red"; //mesh.Lights = CreateLights(); //mesh. Scale = 0.5f;

////mesh.Position = new Vector3(0f, 0f, -10f); // Buoy

////mesh.GravityOffset = new Vector3(0f, -1f, 0f);

////mesh.Mass = 750;

////mesh.ToCompute = true;

//Components.Add(mesh);

#endregion

#region Load the axes mAxes = new Mesh(this); mAxes.ModelName = "Models/Axes"; mAxes.SpecularLighting = false; mAxes.Scale = 1f;

mAxes.Position = new Vector3(0f, 0f, 0f); mAxes.Buoyancy = false; mAxes.ToDraw = false; Components. Add(mAxes); #endregion

#region Water options & create water mesh // Fill out the water options struct

// note: width and height could potentially be only 1 cell wide/deep WaterOptions options = new WaterOptions(); int grid = 64; options.SizeX = grid + 1; options.SizeZ = grid + 1; options.CellSpacing = 1f; options.WaveMapAsset0 = "Textures/wave0"; options.WaveMapAsset1 = "Textures/wave1"; options.WaveMapVelocity0 = new Vector2(-0.01f, 0f); options.WaveMapVelocity1 = new Vector2(0.01f, 0f); options.WaveMapScale = 10f; // 2.5f if (bEauClaire) options.WaterColor = new Vector4(0.75f, 0.8f, 0.75f, 1f);

else options.WaterColor = new Vector4((float)(70 / 256f), (float)(100 / 256f), (float)(110 / 256f), 1f); //options.WaterColor = new Vector4(0.43f, 0.57f, 0.65f, 1f); options.SunColor = new Vector4(1.0f, 0.8f, 0.4f, 1.0f); options.SunDirection = new Vector3(-3.5f, -0.5f, -10f); options.SunFactor = 1.5f; options.SunPower = 250.0f;

// Create the water object and assign it a delegate function that will render the scene objects mWaterMesh = new Water(this); mWaterMesh.Options = options; mWaterMesh.EffectAsset = "Shaders/WaterEH"; mWaterMesh.World = Matrix.CreateTranslation(Vector3.UnitY * 0f); mWaterMesh.RenderObjects = DrawObjects; Components.Add(mWaterMesh); #endregion

// Setup the initial input states. currentKeyboardState = Keyboard.GetState();

base.Initialize(); }

protected override void LoadContent() {

base.LoadContent();

// Create a new SpriteBatch, which can be used to draw textures. mSpriteBatch = new SpriteBatch(GraphicsDevice);

// Load the sprite font

mSpriteFont = Content.Load<SpriteFont>("Fonts/Verdana_10");

}

protected override void UnloadContent() {

// TODO: Unload any non ContentManager content here Content.Unload();

}

protected override void Update(GameTime gameTime) {

if (Ithis.IsActive) return;

mGameTime = gameTime; float timeDelta = (float)gameTime.ElapsedGameTime.TotalSeconds; mEllapsedTime += timeDelta;

ProcessInput();

#region Update Sea

if (ImPause) {

switch (Global.gTypeOfSea) {

case 1:

mWaterMesh.UpdateSea1 (gameTime); break; case 2:

mWaterMesh.UpdateSea2(gameTime); break; case 3:

mWaterMesh.UpdateSea3 (gameTime); break; case 4:

mWaterMesh.UpdateSea4(gameTime); break;

}

}

#endregion

#region Update the frame rate

if (mEllapsedTime >= 1.0f) {

mFrameRate = mFrameCount; mEllapsedTime = 0.0f; mFrameCount = 0;

}

#endregion

base.Update(gameTime); }

protected override void Draw(GameTime gameTime) {

if (mGraphics.GraphicsDevice.IsDisposed) return; mFrameCount++;

// For all objects (other than Water), put a day matrices View & Projection

foreach (GameComponent gc in Components) {

if (!(gc is DrawableGameComponent)) continue; // Camera Cases if (!(gc is Mesh)) continue; // Water Cases

((Mesh)gc).View = camera.ViewMatrix; ((Mesh)gc).Projection = camera.ProjectionMatrix;

}

// Water for the object, put a day matrices View and Projection mWaterMesh.SetCamera(camera.ViewProjectionMatrix, camera.Position);

//And the crest textures refraction and reflection with the help of the function below DrawObjects mWaterMesh.UpdateWaterMaps(gameTime);

GraphicsDevice.Clear(ClearOptions.Target | ClearOptions.DepthBuffer, Color.CornflowerBlue, 1.0f, 1); GraphicsDevice.RenderState.CullMode = CullMode.None;

base.Draw(gameTime);

DrawText(); }

void InitCamera() {

GraphicsDevice device = mGraphics.GraphicsDevice; float aspectRatio = (float)windowWidth / (float)windowHeight;

camera.Perspective(CAMERA_FOV, aspectRatio, CAMERA_ZNEAR, CAMERA_ZFAR); camera.Position = new Vector3(0.0f, CAMERA_OFFSET, 0.0f); camera.Acceleration = new Vector3(10f); camera.Velocity = new Vector3(10f); camera.OrbitMinZoom = 1.0f; camera.OrbitMaxZoom = 100.0f; camera.OrbitOffsetDistance = 17f;

ChangeCameraBehavior(Camera.Behavior.Orbit); }

void InitHelp()

{

System.Text.StringBuilder buffer1 = new System.Text.StringBuilder();

buffer1.AppendLine("GENERAL"); buffer1.AppendLine("=======");

buffer1.AppendLine("P to Pause"); buffer1.AppendLine("M to show Maps"); buffer1.AppendLine("Screen Print to capture"); buffer1.AppendLine("F11 to toggle full screen"); buffer1.AppendLine("A to show Axes");

buffer1.AppendLine(); buffer1.AppendLine("D for Display model"); buffer1.AppendLine("W for Water wireframe"); buffer1.AppendLine("S for Ship wireframe"); buffer1.AppendLine("F5 - F8 for sea state"); buffer1.AppendLine("V for waves"); buffer1.AppendLine("Insert/Delete to select ship"); buffer1.AppendLine();

buffer1.AppendLine("Num I - K to yaw the ship"); buffer1.AppendLine("Num O - L to pitch the ship"); buffer1.AppendLine("Num U - J to roll the ship"); buffer1.AppendLine("Num Y to reset ship orientation");

mStringHelpGeneral = buffer1.ToString();

System.Text.StringBuilder buffer2 = new System.Text.StringBuilder();