автореферат диссертации по кораблестроению, 05.08.01, диссертация на тему:Методология анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе высокопроизводительных компьютерных технологий

доктора технических наук
Дегтярев, Александр Борисович
город
Санкт-Петербург
год
2004
специальность ВАК РФ
05.08.01
цена
450 рублей
Диссертация по кораблестроению на тему «Методология анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе высокопроизводительных компьютерных технологий»

Автореферат диссертации по теме "Методология анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе высокопроизводительных компьютерных технологий"

Министерство образования и науки Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный морской технический университет

МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗА МОРЕХОДНЫХ КАЧЕСТВ СУДОВ НА ОСНОВЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ

ТЕХНОЛОГИЙ

Специальности: 05.08.01. Теория корабля и строительная механика корабля 05.13.18. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Дегтярев Александр Борисович

На правах рукописи

Санкт-Петербург 2004

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном морском техническом университете (190008, Санкт-Петербург, ул.Лоцманская, д.З)

Научный консультант

доктор технических наук,

профессор

Ю.И.Нечаев

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор И.К.Бородай

доктор технических наук, профессор К.В.Рождественский

доктор технических наук, профессор В.Н.Козлов

Ведущее предприятие Военно-морской инженерный институт

Защита диссертации состоится Р/* 2005 года в 14 часов в актовом

зале на заседании Специализированного Ученого Совета Д212.228.01 по присуждению ученых степеней доктора технических наук при Санкт-Петербургском государственном морском техническом университете (СПбГМТУ) по адресу: 190008, Санкт-Петербург, ул. Лоцманская, д.З

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СПбГМТУ. Отзывы просим направлять в адрес Ученого Совета университета в двух экземплярах, заверенных печатью.

Автореферат разослан «24» декабря 2004 г.

Ученый секретарь

Специализированного совета Доктор технических наук

А.Н.СУСЛОВ

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Современный этап развития судостроения отмечается интеграцией идей и методов исследования. На основе этих достижений создаются новые образцы морской техники, отличающиеся чрезвычайной сложностью, расширением круга решаемых задач и диапазоном эксплуатационного использования. Этой техникой становится все труднее управлять и принимать правильные решения при возникновении опасных ситуаций. Цепь морских катастроф, выпавших на долю XX века, постоянно напоминает об ошибках и просчетах, допущенных человеком при эксплуатации судов и плавучих технических средств освоения океана. Анализ аварий судов свидетельствует о том, что значительная их доля связана не только с действием «неодолимых сил природы», но и незнанием фактических показателей мореходности в штормовых условиях. Поэтому проблема обеспечения безопасности мореплавания во все времена сохраняется актуальной. И в этой проблеме важную роль играет система «человек - судно». Возросшее влияние человеческого фактора обусловливает необходимость учета требований к безопасности не только на этапе проектирования и постройки, но и в процессе эксплуатации судов.

Динамика судна на волнении - одна из сложных проблем, связанных с исследованием взаимодействия судна с внешней средой в штормовых условиях. Неопределенность исходной информации и неполнота данных о физических картинах взаимодействия приводят к необходимости всестороннего изучения особенностей поведения судна на волнении как существенно нелинейной динамической системы при различном уровне внешних возмущений. Сложность проблемы, чрезвычайное разнообразие, а иногда и противоречивость требований к различным мореходным качествам значительно осложняют решение практических задач.

Исследования мореходных качеств выполняются на основе анализа динамики судна, находящегося под воздействием гидроаэродинамических сил, вызванных ветром и волнением. Эти силы определяются интегрированием напряжений по поверхности взаимодействия судна с окружающей средой. Турбулентность воздушного потока и сложное движение волновых систем сообщают полям напряжений случайный характер. Это требует разработки новых подходов, обеспечивающих надежные методы анализа и прогноза мореходных качеств судов в бортовых вычислительных комплексах (БВК), а также в исследовательском проектировании.

Существующие методы оценки мореходных качеств развиваются на фоне возрастающих возможностей вычислительной техники, что позволяет широко использовать методы математического моделирования (ММ) поведения судна в условиях непрерывно изменяющейся внешней среды. Сложность процессов взаимодействия судна с волнением и ветром делает актуальным постановку задачи исследования поведения судна в различных ситуациях с использованием методов ММ на основе высокопроизводительных вычисли-

тельных средств (ВВС). Следует отметить, по крайней мере, три причины необходимости применения ВВС в БВК:

• Проведение быстрых расчетов.

• Системы высокой готовности и резервирования.

• Обработка и ассимиляция большого объема информации.

Настоящее исследование посвящено изучению особенностей взаимодействия судна с волнением и ветром и разработке методов анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе современных компьютерных технологий. Актуальность исследований в данной области подтверждена выполнением научных грантов Российского Фонда фундаментальных исследований (РФФИ, проекты №00-07-90227, №98-05-64469, №95-05-15100), гранта INTAS (Open 1999 №666), грантов Министерства образования в области кибернетики и информатики (1995, 1997, 1999 годы), "Университеты России" (1994 год), индивидуального гранта Министерства образования для посещения зарубежного научного центра (1997 г.), грантом Голландского научного фонда на предоставление суперкомпыотерного ресурса (NSF-2001), гранта DAAD (Германия) 1998-2004 г.г., грантом Норвежского королевского научного общества 2002 г., программы Союзного государства России и Белоруссии «Разработка и освоение в серийном производстве семейства высокопроизводительных вычислительных систем с параллельной архитектурой (суперкомпьютеров) и создание прикладных программно-аппаратных комплексов на их основе» (2001-2004 г.г.). Работа отмечена дипломом Четвертой Международной конференции и выставки по морским интеллектуальным технологиям в 2001 г., дипломом второй степени НТО судостроительной промышленности им. академика А.Н.Крылова в 2003 г., дипломом европейской ассоциации университетов WEGEMT в 2003 г.

Современные достижения в области мореходных качеств судов базируются на фундаментальных трудах отечественных ученых Д.М.Ананьева, А.Ш.Аф-ремова, А.М.Басина, С.Н.Благовещенского, Р.В.Борисова, И.К.Бородая, Я.И.Войткунского, А.И.Вознесенского, В.Г.Власова, В.В.Гарькавого,

A.Д.Гофмана, Ю.Л.Воробьева, А.В.Герасимова, А.Н.Крылова, В.Б.Липиса,

B.В.Луговского, В.А.Мореншильдт, Н.П.Муру, В.А.Некрасова, Ю.И.Нечаева, Н.Н.Рахманина, Ю.В.Ремеза, К.В.Рождественского, Н.Б.Ссвастьянова, В.Г.Сизова, Г.А.Фирсова, А.Н.Холодилина, А.Н.Шмырева, зарубежных ученых Д.Вассалоса, К.Венделя, Дж.Воссерса, О.Грима, С.Гроховальского, Х.Зединга, Я. де Ката, М.Кан, С.Кастнера, Л.Кобылинского, Дж.Паулинга, М.Ренильдсона, К.Спироу, Н.Умеда, А.Франческутто, М.Хаддара, а также океанологов И.Н.Давидана, Л.И.Лопатухина, В.А.Рожкова, И.В.Лавренова, К.Хассельмана, Х.Крогстада, М.Асанасулиса и др. Приложению задач мореходности в исследовательском проектировании способствовали работы В.В.Ашика, А.В.Бронникова, И.П Мирошниченко, И.Г.Захарова, Л.М.Ноги-да, В.М.Пашина, П.А.Шауба, а также генеральных конструкторов кораблей.

4

Utll'l«, ■

Большое значение для развития компьютерных технологий при анализе и прогнозе мореходных качеств судов имеют исследования в области создания интеллектуальных систем новых поколений и высокопроизводительных средств вычислений.

Объектом исследования являются динамические ситуации, связанные с изменением мореходных качеств судов в различных условиях эксплуатации. Основное внимание уделяется анализу и прогнозу экстремальных ситуаций при взаимодействии судна с внешней средой при различном уровне внешних возмущений.

Цель и задачи исследования. Задачей исследования является разработка методов и моделей обработки информации при реализации вычислительных технологий анализа и прогноза мореходных качеств судов с целью обеспечения функционирования бортовых комплексов реального времени и решения задач исследовательского проектирования.

Методологические основы и источники исследования. Основными методами исследования мореходности судов являются методы математического моделирования, методы анализа случайных процессов, многомерный статистический анализ, метод качественного анализа на фазовой плоскости, метод статистических испытаний (Монте-Карло), численные методы математической физики, информационные технологии обработки информации. В качестве источников исследования послужили математические модели, алгоритмы и критериальные соотношения, принятые в практических приложениях при оценке мореходных качеств судов.

Положения, выносимые на защиту. Предметом защиты являются: 1. Методика моделирования трехмерного нерегулярного волнения и сценариев изменения окружающей среды, как внешняя задача динамики судна при анализе и прогнозе безопасности в море. 2 Алгоритм и программное обеспечение имитационного моделирования поведения судна под действием нерегулярного трехмерного волнения, соответствующего сценарию волновой погоды.

3. Методы и модели анализа и прогноза поведения неповрежденного и поврежденного судна под действием случайных возмущений в высокопроизводительных компьютерных системах.

4. Результаты имитационного моделирования динамики судна в экстремальных ситуациях при различном уровне случайных возмущений в соответствии со сценариями волновой погоды.

5. Концепция создания интегрированных бортовых вычислительных комплексов информационной поддержки экипажа на основе высокопроизводительных компьютерных технологий.

Научная новизна исследования заключается в создании оригинальных методов анализа и интерпретации информации при анализе и прогнозе мореходных качеств судов и в обосновании применения суперкомпьютерных технологий при создании интегрированных БВК, предложены новые методы

моделирования ветрового волнения, синоптических и долгосрочных сценариев волновой погоды, поведения судна под действием нерегулярных волн. Практическая ценность работы обусловлена широким кругом решаемых практических задач и характером полученных результатов. Разработанные методы и модели открывают новые возможности для анализа задач мореходности при проектировании и эксплуатации судов, особенно в интегрированных БВК информационной поддержки экипажа на основе современных компьютерных технологий. Материалы, изложенные в работе, использовались при решении прикладных задач проектирования, создания и тестирования бортовой системы мониторинга безопасности мореплавания "Мореходность", разработке системы по борьбе за непотопляемость поврежденного судна, выборе оптимальных режимов движения судна на волнении с целью безопасного проведения различных операций в штормовых условиях. Разработанные методы анализа и прогноза мореходных качеств судов носят универсальный характер и могут найти применение, как в бортовых системах, так и при наполнении баз знаний (БЗ), проектировании судов и исследовательской деятельности.

Прикладное значение результатов исследований в области анализа и прогноза динамики ветроволновых возмущений выходит за рамки мореходности судов. Предложенная модель случайного неоднородного и нестационарного волнового поля помимо задач теории корабля может быть также применена в системах компьютерной визуализации, метеорологии, океанологии и гидрологии. Результаты исследований волнового климата использованы также при составлении справочников ветра и волнения океанов и морей нового поколения. Эти результаты также использовались при выполнении ряда проектов гидрометобеспечения нефтегазаиосных районов Баренцева, Печерского, Каспийского и других морей.

Внедрение основных результатов работы. В процессе проведения исследований по решению поставленной проблемы автор принимал активное участие в практических работах по созданию и тестированию бортовой интеллектуальной системы для танкера Му водоизмещением 28800 тонн. Разработанные штатные образцы интеллектуальных систем «МОРЕХОДНОСТЬ» и «НЕПОТОПЛЯЕМОСТЬ» были испытаны и внедрены в процессе работы с ФГУП «Адмиралтейские верфи». На основании вероятностных моделей морского волнения и волнового климата создан стенд для испытания и тестирования морских информационных и интеллектуальных систем (внедрено в НПО «Полярная звезда», Санкт-Петербург). Результаты разработки и тестирования алгоритмов определения равновесных параметров посадки для крейсерского положения и аварийного состояния заказа «Ясень» внедрены в процессе выполнения работ для НПО «Аврора». Результаты в области разработки методов расчета режимных характеристик ветра и волнения внедрены Российским морским Регистром судоходства Большинство результатов внедрено в учебный процесс СПбГМТУ. Материалы использовались автором

при разработке по заказу ГосНИИ информационных технологий и телекоммуникаций Министерства образования РФ учебных программ для новой специализации в области высокопроизводительных вычислительных технологий.

Апробация работы. Основные научные положения и результаты работы были представлены и обсуждены на следующих научных конференциях:

• I, II и III Международные конференции "300 лет Российского флота" CRF-92, CRF-94, CRF-96. Санкт-Петербург, 1992,1994,1996.

• International workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, Russia.1993.

• 54 , 6th, 7th, 8th International conference on stability of ships and ocean vehicles (STAB), 1994; 1997; 2000; 2003.

• Научно-техническая межвузовская конференция ВВМИОЛУ им. Ф.Э.Дзержинского, 1995

• International symposium "Ship safety in a seaway: stability, manoeuvrability, nonlinear approach", Kaliningrad, Russia,1995.

• Международная конференция "Navy and Shipbuilding Nowadays", C-Петербург, 1996.

• International conference on applied climatology. Norcheping, Sweden, 1996.

• XXIII летняя школа "Нелинейные колебания в механических системах", С Петербург, 1996.

• Международная конференция "Развитие и освоение технологий в полярных районах", Workshop D POLARTECH'96, С Петербург, 1996.

• Вторая международная конференция "Асимптотика в механике"(А1М'96), С-Петербург, 1996.

• Международные конференции МОРИНТЕХ, 1997, 1999, 2001,2003

• Международные конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM). Санкт-Петербург, 1998, 1999,2000, 2001,2003

• 2nd Workshop IS SRC, Gdansk, Poland,1998.

• 6 и 7 Национальные конференции по искусственному интеллекту, (КИИ), 1998; 2000.

• 2, 3 Международные конференции по судостроению (ISC), 1998,2002

• Научно-техническая конференция ВМА им. Кузнецова, 1999

• Международная конференция "Интеллектуальные многопроцессорные системы", Таганрог, 1999.

• 13th, 14th International conference on hydrodynamics in ship design HYDRONAV. 1999; 2001

• International conference on Knowledge Technology, Germany, 1999.

• 4 Международный симпозиум "Интеллектуальные системы" INTELS'2000, Москва, 2000

• Международная конференция IceTech'2000, Санкт-Петербург, 2000.

• International conference "Chaos & Supercomputers", Armenia, 2000

• 2 и 3 Международные конференции "Искусственный интеллект", Каци-вели, Украина, 2000, 2002.

• 3 и 4 Всероссийские конференции "Нейроинформатика", 2001,2002.

• 1st, 2nd, 3rd International Conferences on Computational Sciences, ICCS, 2001; 2002; 2003

• International workshop "Water Waves: Modelling, Prediction and Applications", Athens, Greece, 2001

• XL Национальная научно-техническая конференция "Проблемы мореходных качеств судов и корабельной гидродинамики" (Крыловские чтения), С Петербург, 2001.

• 21st International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, OMAF2002, Oslo, Norway, 2002

• 2nd Computer Applications and Information Technology in the Maritime Industries, СОМРГГОЗ, Hamburg, Germany, 2003

• Национальные конференции «Телематика», 1997-2004

• Международная НТК «Искусственный интеллект, интеллектуальные и многопроцессорные системы», Кацивели, Украина, 2004

• Международная научная конференция «Суперкомпьютерные системы и их применения» (SSA'2004), Минск, 2004

Кроме того, составные части работы обсуждались на семинарах Санкт-Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта, Института программных систем РАН (г.Переславль-Залесский), Высшего военно-морского инженерного института (г.Санкт-Петербург), Департамента гидродинамики судна Центра судостроительной техники (г.Гданьск, Польша), Департамента кораблестроения и морской техники Университета прикладных наук (г.Бремен, Германия), Исследовательского центра в области остойчивости судов Университета Стречклайд (г.Глазго, Шотландия), Национального технического университета Норвегии (г.Тронхейм, Норвегия). Публикации. По теме диссертации автором опубликовано более 70 печатных работ в виде разделов монографий, научных статей, текстов и тезисов докладов на научных конференциях и симпозиумах, а также одно учебное пособие. Список работ приведен в конце автореферата. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 349 наименований и 10 приложений. Общий объем работы составляет 459 страниц машинописного текста, включая 184 рисунка и 44 таблицы.

Содержание работы

Во Введении обосновывается актуальность проблемы, приведена краткая характеристика проблемы анализа и прогноза задач динамики судов на волнении, указан объект исследования и обоснованы пути достижения поставленной цели.

В первой главе, посвященной использованию современных компьютерных технологий при исследовании мореходных качеств судов, обсуждаются особенности задач динамики судов на волнении, подходы и методы их решения, представлен аналитический обзор состояния проблемы, сформулированы концепция и подход к ее анализу, дается постановка задачи исследования, сформулирована цель работы, ее построение и основное содержание. Одной из сложных задач динамики нелинейных систем является анализ поведения судна под воздействием внешних возмущений в различных условиях эксплуатации, в том числе и в экстремальных ситуациях. Математические модели, описывающие поведение судна, обладают специфическими свойствами - единой структурой и общим признаком нелинейности. Методы решения задач с сильными проявлениями нелинейности основаны на сложных математических построениях и использовании современных вычислительных средств. Анализ нелинейностей позволяет вскрыть особенности задачи, где заложены возможности нетривиальных решений.

В аналитическом обзоре представлены основные пути решения нелинейных задач для случаев гармонических и нерегулярных колебаний судна, пригодные в инженерно-исследовательских приложениях.

В работе предлагается концепция БВК, определяющая необходимость использования измерительной информации для повышения достоверности оценки мореходности, необходимость использования высокопроизводительной вычислительной техники для реализации режима реального времени, применение методов искусственного интеллекта при реализации БВК для надежности поддержки принятия решений, выбор структуры моделей для достоверного описания исследуемой ситуации. Необходимость использования новых методов обработки информации связана с особенностями решаемых задач, которые отличает:

• сложность и трудноформализуемость;

• динамическая проблемная область, дефицит времени на принятие решений;

• непрерывное изменение внешней среды и гидроаэродинамических характеристик судна.

В настоящее время использование вычислительной техники для управления сложными динамическими объектами стало повседневной реальностью. Однако подавляющее большинство бортовых вычислительных систем предназначены исключительно для автоматического управления и реализуют только некоторые простые алгоритмы, «зашитые» в логических контроллерах. Как альтернатива им рассматриваются бортовые советующие системы, или системы поддержки принятия решений оператора динамического объекта на базе однопроцессорных бортовых вычислителей, предназначенные для решения конкретных задач (контроля мореходности судна, безопасности посадки летательного аппарата и т.п.). Применение высокопроизводительной многопроцессорной техники позволяет объединять функции бортовых систем различного назначения,

координировать их работу и, как результат, давать навигатору полную картину о состоянии и прогнозе поведения управляемого объекта. Считается, что сложности, возникающие на пути решения задачи, связаны не топько с отсутствием адекватного математического аппарата, но и с неполнотой исходной информации и неопределенностью внешних условий, в которых протекает конкретная ситуация.

Таким образом, для разработки эффективных методов анализа и прогноза поведения судна в штормовых условиях необходимо располагать достаточно надежными алгоритмами преобразования информации для принятия обоснованных решений. Формализация знаний осуществлена на основе современных подходов к организации БВК. Основное внимание обращается на контроль и прогноз развития экстремальной ситуации в условиях непрерывного изменения динамики судна под воздействием внешних возмущений (рис.1) При анализе процесса функционирования БВК рассматривают текущее в', начальное 8° и конечное 8к состояния судна. Начальное состояние соответствует моменту реализации принятого решения, а конечное - состоянию, которое приобретается в результате управляющего воздействия (выбор курсового угла волны и скорости судна, балластировка и др.). Указанные состояния можно представить в виде обобщенных векторов-

5'=№'}, ¿Ч^}, 0=1,..,«) (1)

Каждое из этих состояний будет различно для подсистем, образующих БВК. Поэтому можно записать

(/=1,.М,-,«) (2)

Анализ и прогноз развития ситуации

I

Идентификация экстре- ¡г^—

мальнои ситуации

Практические рекомендации

V

ИЧИИИРЧ' ?* * *Т

Адаптивные

алгоритмы т

оценки • • •

параметров

судна №

Рис.1. Общая схема функционирования БВК анализа и прогноза мореходных качеств судов: - векторы скорости и направления ветра и волнения; 0(1),...,^(г)-параметры колебательного движения судна при качке

Функция управления БВК состоит в том, чтобы из множества целевых состояний (альтернатив) {Б1}™ сформировать обобщенный вектор конечного состояния Б* в соответствии с некоторой коллективной стратегией Рк

где Б* - множество целевых состояний подсистем БВК.

Эти данные позволяют на заданном интервале времени определить искомое решение поставленной задачи.

Анализ ведется в реальном масштабе времени с использованием методов ММ. При этом подмножества разрешенных и запрещенных состояний судна определяются соотношениями

¡-1 (4)

{5'}9={5'}\{5'Г (у = 1,-,«).

Здесь {81}а и {8%а - подмножества запрещенных состояний для всего БВК и для отдельных подсистем; {Б*}13 - подмножество разрешенных состояний. Выработка управляющих воздействий при организации БЗ осуществляется на основе результатов динамических измерений параметров состояния судна и внешних возмущений после выполнения определенных вычислительных и логических операций. Качество работы БВК при реализации коллективной стратегии определяется функцией рассогласования, характеризующей расхождение технических состояний судна для принятого решения Бк (прогноз) и фактического состояния в рассматриваемый момент времени:

Ф(Л) = Ф(1^5/). (5)

Для повышения надежности измерений в режиме нормальной эксплуатации судна используются методы планирования эксперимента. Информационная технология создания БВК предусматривает следующие условия организации вычислительного комплекса:

• Анализ альтернатив, прогноз развития ситуации и принятие решений осуществляется в реальном масштабе времени на основе данных динамических измерений, ММ и структурированной БЗ.

• Алгоритм и программное обеспечение реализуются с учетом функционирования системы в реальном масштабе времени - исходя из допустимого времени реакции.

• БЗ в максимальной степени приспособлена к восприятию оператором фактической информации о поведении судна на волнении при непрерывном изменении динамики внешней среды.

Сформулированные концепция и подход определяют постановку задачи исследования. Пусть имеется некоторый информационный оператор, позволяющий осуществлять преобразование информации о динамике взаимодействия судна с внешней средой. Структура такого оператора должна учитывать следующие особенности:

• Незначительная неопределенность в исходных данных может быть связана с неопределенностью в решении. Эта неопределенность должна быть корректно учтена, так как решение представляет собой информацию о важнейших качествах судна.

• Выбор и формулировка решающих правил и формирование процедур анализа и интерпретации данных должны учитывать особенности пове-

дения судна, как динамической системы, под воздействием внешних случайных возмущений. Поведение квазистационарных объектов характеризуется множеством состояний и переходов из одного состояния в другое, связанных с изменением внутреннего состояния системы и внешних возмущений. Гипотеза квазистационарности позволяет рассматривать процесс изменения состояния динамической системы происходящим дискретно. В этом случае при описании предметной области приходится учитывать особенности функционирования БВК и помимо топологии системы отразить:

• Текущее состояние судна как сложной динамической системы;

• Классы допустимых и экстремальных ситуаций объекта и внешней среды;

• Закономерности функционирования объекта в рамках конкретного состояния;

• Управляющие воздействия, изменяющие состояние объекта. Адекватное отображение такой разнохарактерной количественной и качественной информации связано с использованием интегрированных моделей представления знаний. Эти модели объединяют возможности схем представления знаний на разных уровнях абстракции. При этом логическая модель определяет конкретную формальную систему, задающую модель объекта и внешней среды, а логические формулы выделяют из множества возможных классы эквивалентных моделей. Следовательно, логическая структура определяет модель объекта управления, а продукционная - модель принятия решения по обеспечению мореходных качеств судна.

Рис.2.Поток информации при анализе и прогнозе мореходных качеств

Разработанная на основе такого подхода формализованная БЗ представляет множество взаимосвязанных каналами передачи данных и логическими схемами программных объектов, имитирующих динамику поведения судна как сложной системы. Процесс имитации в реальном времени поддерживается управляющей компонентой, координирующей последовательность обработки модельных и временных событий. При необходимости моделирования слож-12

ных непрерывных процессов дополнительно используется система имитационного моделирования, а интеграция знаний осуществляется на основе специально разработанных интерфейсов.

Таким образом, задачей исследования является разработка методов и моделей обработки информации при реализации информационных технологий анализа и прогноза мореходных качеств судов с целью обеспечения функционирования БВК и решения задач исследовательского проектирования. Структура решаемых задач представлена на рис.2.

Вторая глава содержит характеристику методов и моделей анализа и прогноза динамики ветроволновых возмущений. В этой главе обсуждается математическая формулировка задачи, описана математическая модель трехмерного нерегулярного волнового поля, вводится понятие климатических спектров, как ансамбля «волновых погод», рассмотрены особенности моделирования различных волновых сценариев, включая экстремальные волновые воздействия, дается характеристика разработанного инструментального средства генерации волнового поля

Гидродинамическая постановка задачи базируется на двух основных законах (сохранения количества движения и сохранения массы). Однако применение такого подхода в БВК и задачах исследовательского проектирования представляет значительные трудности для анализа. Поэтому наиболее распространенный подход заключается в переходе к вероятностной формулировке задачи. Анализ и прогноз ветроволновых возмущений должен строиться на базе теории вероятностей с сохранением физики явления. Поэтому в основу рассматриваемых моделей волнения полагается спектральное представление случайной функции, удовлетворяющее системе гидродинамических уравнений. Это дает возможность рассмотрения классов корреляционных функций и спектральных плотностей, адекватно отвечающих гидродинамике волн, а, следовательно, и воссоздания гидродинамически адекватных волновых поверхностей.

Рассматриваются существующие модели нерегулярного волнения (линейные и неканонические разложения стохастической движущейся поверхности), а также предлагается обобщенная модель авторегрессии-скользящего среднего (АРСС), позволяющая моделировать любые случайные М-мерные скалярные поля, включая поле трехмерного нерегулярного волнения. Для описания модели введем в рассмотрение N-мерное гауссово стационарное случайное поле С,(у), где V = (х,, ,,хы) - произвольная точка 1Ч-мерного пространства. Зададим модель поля в виде класса линейных дифференциальных систем с распределенными параметрами и случайным входным сигналом типа поля нормированного белого шума:

N

N

(6)

dJ 3' Здесь Lk = - ; Qk = У]?'*1~--частные дифференциальные операторы. Nk, Mk покоординатные порядки авторегрессии и скользящего среднего; l,jk,q,jk - параметры фильтра.

Стационарное решение дифференциальных уравнений (6) определяет класс случайных полей с обобщенной дробно-рациональной спектральной плотностью. Для практической реализации трехмерного волнения удобна авторегрес-

сионая модель порядка (N1,N2,N3), дискретный аналог которой задается в виде ДДД

^<W) =2jZj2j Ф/Д QXW,y-j,/-k) + e(x,y,l)' Ф000 = 0 (V

1=0 J=0 *=0

где Фу|( - обобщенные параметры авторегрессии; £(W) - поле «белого шума» с гауссовым законом распределения.

При переходе к случайному полю с произвольным одномерным законом происходит искажение корреляционной поверхности. Поэтому при моделировании негауссова волнения с одномерной функцией распределения F(z) необходимо провести преобразование созданного поля с нормальным законом распределения к его нелинейному аналогу:

* = /00, (8) которое строится на основе нелинейного трансцендентного уравнения:

Р(2) = Ф{у) (9)

Здесь Ф(у) - одномерная интегральная функция распределения Гаусса. Последовательность анализа при моделировании пространственного волнового поля представлена на рис.3.

В действительности негауссово случайное поле может быть полностью определено лишь совокупностью многомерных законов его распределения и многомерных (т.е. би-, три- и т.д.) спектров. Следовательно, рассматриваемый метод, как и другие описания, является некоторой абстракцией, поскольку строится на основе только спектра (корреляционной поверхности) и закона распределения первого порядка.

Поэтому метод моделирования морского волнения был тщательно верифицирован для того, чтобы определить насколько эффективно данная модель позволяет отражать основные закономерности, присущие реальному волнению. Под верификацией понималось экспертное сравнение характеристик волнения, ¡i,начально не задействованных в прямой задаче при идентификации коэффициентов модели.

Для верификации использовалась серия тестов, направленных на анализ ветрового и смешанного волнения на участках квазистационарности, групповой структуры волнения, а также эволюции волнения в шторме и на пространственно-неоднородном течении. Показано, что модельные пространственно-временные реализации ветрового волнения полностью согласуются с натурой в части одномерных законов распределения высот и периодов волн, длин

волн и гребней; двумерных законов распределения высот волн и периодов; условных моментов: линий регрессии (условное среднее тп^) и скедастиче-ских кривых (условная дисперсия 0Ь(т); адекватно отражают групповую структуру волнения, включая распределение наибольших волн в группе, среднего интервала между группами, числа волн в группе и других характеристик.

Алгоритм моделирования пространственно-временного волнового поля

Определение корреляционной поверхности

Вычисление закона преобразования нормированного случайного поля с произвольным законом распределения и оценка его корреляционной поверхности

пеааосхя

Моделирование пространственно-временной реализации нормированного случайного поля

Безинерционное преобразование полученной реализации к требуемому закону распределения

Рис 3. Последовательность операций при моделировании динамики внешней среды Разработанные математические модели позволяют также осуществлять моделирование векторных стационарных и эволюционных нестационарных (неоднородных) процессов и полей, а также воспроизведение динамики нестационарных волновых полей. На основе полученных теоретических результатов разработано инструментальное средство генерации морского волнения. Анализ поведения судов и средств океанотехники при интервалах времени, превышающих несколько часов, не дает возможности использовать методы и модели, разработанные для нерегулярного стационарного волнения. Для оценки поведения судна на интервалах, превышающих промежуток квазистационарности, в работе введено понятие сценария волновой погоды. Реализация системы задания сценариев ведется в рамках технологии открытых систем. База знаний таких систем, определяет содержательные формулировки сценариев. Этим формулировкам сопоставляются числовые интерпретации сценариев.

При функционировании БВК вычислительный эксперимент выполняется в виде следующих этапов:

• формирование альтернативных вариантов (сценариев экстремальных ситуаций);

• оптимизация и тестирование альтернативных вариантов;

• анализ альтернативных решений.

Из-за процессов в атмосфере происходит постоянное изменение интенсивности ве грового волнения и его спектрального состава, которые можно считать случайными функциями. Однако, при статистическом подходе работа с такими объектами сильно затруднена, особенно в случае многомерного статистического анализа.

Обычно в океанах и морях одновременно набпюдается несколько волновых систем (ветровые волны, волны зыби), каждая из которых имеет свою высоту й, период х и направление распространения р. Кроме того, спектральный состав каждой из систем определяется и условиями волнообразования (разгон X, продолжительность действия Т, профиль глубин Я и т.д.). При таком подходе разумной альтернативой случайным функциям служит переход к рассмотрению неслучайных функций случайных величин. В качестве базовых элементов в этом случае используется система случайных скалярных переменных H={А, т, р,X Г, Н, ....}. Эта система зависит от пространственных координат (х,у) и времени t Каждому значению S(x,y,t) ставится в соответствие спектральная плотность

S(©,(3)=S(©,P;E) (10)

Такая постановка проблемы приводит к необходимости решения следующих вопросов:

• Параметризация спектров для перехода из пространства случайных функций 5(ш,р) в пространство случайных параметров S.

• Выделение (типизация) однородных классов спектров, соответствующих по возможности непересекающимся кластерам параметров S.

• Выделение устойчивых во времени t и (или) пространстве (х,у) состояний

В работе использованы результаты исследований в этой области за последние полвека. Особое внимание уделено развитию понятия «климатические спек-~тры» волнения (КСВ). Это понятие, введенное официально на 18 Ассамблее ИМО в 1993 году вместе с понятием «волновой климат», призвано более детально, по сравнению с существующей практикой, описывать особенности волновой погоды конкретных регионов. Под КСВ понимаются некоторые спектры волнения, полученные в результате осреднения ординат измеренных спектров волнения для интервалов высот волн с диапазоном в 1 метр. Такой подход при непосредственном осреднении вне зависимости от условий волнообразования приводит к нереалистичным спектрам волнения, дающим возможность судить лишь о суммарной энергии волн рассматриваемого диапазона высот.

В работе показано, что такое определение не пригодно для моделирования погодных сценариев. Предложен подход к типизации спектров волнения в частотном диапазоне по генетическому набору образцов так, чтобы; в каждом типе спектры были геометрически подобны и различались только пара-16

метрами, соответствующими различным условиям волнообразования. Суть типизации лежит в отнесении записей волновой ординаты ¿¡(г) к типам зыби, ветрового или смешанного волнения. Таким образом, такая генетическая классификация спектральных плотностей волнения сводится к типизации по усеченным или полным моментам спектра и связанным с ними величинам.

"/V.:. 1-1 (а) /V. 1-2

в у , «да Р " I -! 1 ,, «в?

■ 1 .

II-1 (■) вЮ ' ' д ' , У —® I II—2 1«

Ь(и,8) - шШ) < ЩШО 1 , , ,«■> 8(»,в)

яи 1 н-з » вм..... А „ III

9 - 1" 1 _1 , ■ 9«» У . ода

Рис.4 Классы климатических волновых спектров. 1 - ретроспективный прогноз, 2 - аппроксимация

Описана процедура классификации генетически подобных спектров, позволяющая на основании натурных данных и модельных расчетов провести классификацию частотно-направленных спектров волнения, которые представляются в виде выражения

5Г(Ю,Р) - ^ООХ^Л^'Р I ®«>Р-х5' (1 О

Здесь m00 - нулевой момент спектра (дисперсия взволнованной поверхности), ур - весовой вклад каждой волновой системы в общую энергию, ютах - частоты пиков спектра и ßmax - соответствующие ему направления для каждой из волновых систем.

Такой подход позволяет типизировать каждую волновую систему при помощи пяти параметров {у„ <amaxi, ßm^, п, т) (здесь п,т - параметры формы спектра).

В работе приведены примеры типизации частотных и частотно-направленных спектров волнения на основе предложенной процедуры классификации, основанной на методах многомерного статистического анализа. На рис.4 приведен пример классификации частотно-направленных спектров для Баренцева моря. Здесь выделено 6 классов (ветровое волнение 1-1, зыбь I-2, смешанное волнение 11-1,2,3, сложная картина волнообразования, состоящая более, чем из двух волновых систем III).

На морях умеренной и субтропической зон Мирового океана временные ряды средних высот волн образуют чередующиеся последовательности штормов и окон погоды. Под штормом длительностью 3 и интенсивностью h" обычно понимают превышение случайного процесса h(t) заданного уровня Z,

а под окном погоды с длительностью © и интенсивностью h - нахождение процесса ниже уровня. Система случайных величин E-[h*,h ,т,©} (рис.5) характеризует интенсивность и продолжительность положительных и отрицательных выбросов траектории процесса за уровень Z. Таким образом, анализ натурных данных <^(t) сводится к построению многомерного случайного процесса S(z,t) и оцениванию его вероятностных характеристик.

h(t), m

1

2

3

4

5 t, дни

Рис.5 Параметризация штормов и окон погоды

Анализ корреляционной зависимости между параметрами импульса Е = (й+,Л~,т,©} показало, что в первом приближении пары случайных величин (А+,/Г), (й+,©), (й~,т), (т,®) можно считать независимыми. В работе приведены различные примеры классификации форм штормов и окон погоды. Анализ данных показывает, что формы штормов отличаются большим разнообразием, поэтому их классификация может быть проведена многими способами. При этом характер классификации существенным образом зависит от выбранного уровня 2. При малых 2 формы штормов отличаются большим разнообразием, при больших 2 меньшим. В первом приближении, можно считать импульсы (рис.5) треугольными со случайными параметрами: т (шторм), И , © (окно погоды). Тогда общее выражение для импульса будет

г + (А+ - г)и{1 / т),0 < / < г, = - 2 + (Г-2)и(0-т)/©),т<г<т + ©, (12)

0,(/ < 0) V (/ > т + ©).

Здесь и(/) - базовый треугольный импульс. Импульсы вверх и вниз следуют, чередуясь, друг за другом, без наложений и пропусков, потому выражение для реализации импульсного случайного процесса будет

(и)

Такая процедура позволяет воспроизвести по методу Монте-Карло все разнообразие значений (Н)

где {у,®} - четырехмерный вектор псевдослучайных чисел. Вероятностную модель годовой ритмики волнения удобно представить в виде

Ф)=>»(0+<у№ (15)

где т(I) и ст(/) - периодические функции, с^ - нестационарный процесс АР(р)

(16)

коэффициенты фк(0~ ФкО+'О - периодические функции времени. Представление чередования штормов и окон погоды импульсным процессом дает возможность рассматривать их смену при помощи цепи Маркова. Таким образом, для воспроизведения реализации последовательности штормов необходимо вычислить на основании исходных данных только матрицу переходных вероятностей.

Тогда сгенерированные погодные сценарии учитывают:

• особенности условий волнообразования;

• географические особенности расчетного района;

• изменчивость гидрометеорологических условий;

• сценарии синоптической изменчивости;

• характеристики сезонной изменчивости;

• долгосрочное присутствие судна в заданном районе или в известном диапазоне условий эксплуатации, сравнимое со временем жизни объекта.

Это дает возможность создавать следующие многоуровневые сценарии волновой погоды:

• краткосрочный сценарий - моделирование реализации пространственно-временного волнового поля с учетом перечисленных выше особенностей на участке квазистационарности;

• штормовые сценарии - моделирование волновых воздействий во время типичных штормов для заданного региона и сезона;

• сценарий «миссия» - изменение волновых условий и внешних воздействий на судно во время выполнения задания: рейс, спасательная операнда, судоподъем, гидрографические работы, боевое дежурство, пр.

• сценарий «навигация» - последовательность рядовых сценариев «миссия», охватывающих длительный период, включающий несколько сезонов, таких, как рыбный промысел, длительная навигация.

• сценарий «время жизни» - учет межгодовой и климатической изменчивости заданного района эксплуатации судов и средств океанотехники; предназначается, в первую очередь, для оценки риска эксплуатации, при страховании дорогостоящих установок, расположенных в открытом море, пр.

В работе приведен алгоритм моделирования ансамблей реализаций ветро-волновых пространственно временных полей произвольной длительности. Кроме задачи моделирования волновых сценариев для задания расчетных внешних условий в задачах мореходности, приведены также методы расчета экстремальных внешних воздействий. Рассмотрены 5 наиболее известных методов расчета:

1. Метод исходного распределения (IDM)

2. Метод годовых максимумов (AMS)

3. Метод среднего числа пересечений уровня (MENU)

4. Метод выходов за уровень (РОТ)

5. Метод квантильной функции (BOULVAR).

Для решения прикладных задач целесообразно определить меру риска, который допустим при оценке максимальных волн. В работе предложен подход к оценке риска при различных стратегиях действий лица, принимающего решение. В третьей главе обсуждаются методы и модели, анализа и прогноза динамики взаимодействия неповрежденного и поврежденного судна с внешней средой, дается математическая формулировка задачи и конкретные алгоритмы и решения, оценена адекватность приведенных ММ, описано инструментальное средство для осуществления этих операций.

Моделирование и интерпретация моделей - основное средство и инструмент анализа сложных процессов и явлений в системах реального времени. Исходя

из этого, в диссертации рассматривается набор математических моделей, описывающих поведение судна в море, адекватно воспроизводящих изучаемые явления. Центральным звеном в сложной цепочке математических моделей, используемых в БВК, является имитационная модель, определяющая динамику взаимодействия системы «судно - внешняя среда». Основополагающим допущением этой модели является предположение о возможности разделения действующих на судно гидродинамических сил на составляющие потенциальной и вязкостной природы. В этом случае распределение давлений р может быть вычислено через решение задачи о потенциале. Вероятностная модель полей ветрового волнения с учетом их неоднородности и нестационарности, предложенная в диссертации, позволяет воссоздать вокруг судна физически адекватную волновую картину. В этом случае неизвестная граница ^ задачи о потенциале становится известной в любой точке пространства и в любой момент времени. Это позволяет с высокой степенью надежности проводить имитационное моделирование качки судна на нерегулярном волнении.

На более простом уровне динамика судна на волнении описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений:

, х„ Х,1,... уХггт Г,У,...,Г,„) = 0, (17)

где - нелинейные функции; х, - линейные и угловые перемещения; Х,1,...,Х,т - параметры, характеризующие динамическую систему (инерционные, демпфирующие и восстанавливающие компоненты); ., Ут - возмущающие силы и моменты; 1 =1,2,. ..,6.

Реализация системы в практических задачах анализа и прогноза поведения судна при разработке и испытании бортовых систем связана с рассмотрением вполне определенных положений судна на волнении (носом на волну, лагом к волне, на попутном волнении, под курсовым углом к волне). Это позволяет значительно упростить систему, иногда использовать отдельные дифференциальные уравнения, пригодные в каждом конкретном случае положения судна относительно бега волн. В диссертации приведен набор ММ анализа динамики взаимодействия судна с внешней средой для разных типовых ситуаций. в которые попадает судно в море.

Модели прогноза поведения поврежденного и неповрежденного судна в море играют ведущую роль в БВК реального времени. ММ прогноза поведения судна в море предназначены для контроля его состояния и, в большей части, качественного определения наиболее вероятного сценария развития событий и степени его опасности. Поэтому структура этих моделей и принципы построения несколько иные, чем ММ анализа поведения судна. В большей степени - это задачи синтеза, в основе которых лежит информация о поведении судна. Среди используемых алгоритмов следует выделить: алгоритмы идентификации, классификации и ассимиляции информации в БВК. В диссертации описаны практические алгоритмы, применяемые в бортовых системах реального времени:

• алгоритм идентификации параметров морского волнения;

• алгоритм оценки остойчивости;

• прогноз возможности проведения безопасных операций в море;

• алгоритм оценки риска при эксплуатации судна в море (при различных сценариях волновой погоды, штормах разной интенсивности и пр.);

• алгоритм восстановления параметров равновесной посадки поврежденного судна;

• алгоритмы оценки и классификации экстремальной ситуации (идентификация затопленного отсека, типового случая повреждения, развития аварийной ситуации, обледенения и пр.);

• алгоритмы построения адаптивных моделей;

• алгоритм усвоения информации от большого количества датчиков; Задачи прогноза решаются в тесном соединении с моделями аналтоа. Так предложенная упрощенная модель качки судна на нерегулярном волнении была использована в алгоритме краткосрочного прогнозирования обеспечения безопасной операции. Краткосрочный прогноз включает в себя определение времени подачи сигнала к началу операции ^ так, чтобы завершение операции в момент времени ^ происходило при наиболее благоприятных условиях. Метод краткосрочного прогноза базируется на аппроксимации вертикальных колебаний точки, характеризующей момент завершения операции, тригонометрическим полиномом вида

и экстраполяции по нему моментов времени, наиболее благоприятствующих проведению операции. Краткосрочное прогнозирование осуществляется в пределах окна проведения безопасной операции. Для проверки работоспособности алгоритма краткосрочного прогнозирования рассмотрим часть реализации (рис. 6) с ТБп=17с.

Рис.6 Фрагмент реализации бортовой (тонкая линия) и вертикальной (толстая линия) качки в пределах окна безопасной операции.

(18)

Окно безопасной операции

170

4 2 О -2

4140 145 150 155 160 165 170

ttadl f]MKС thed3

Рис.7. Оценивание оптимального времени подачи сигнала для проведения операции. Крестики - реализация качки, сплошная линия - аппроксимирующий тригонометрический полином

Экстраполяция по тригонометрическому полиному с данными коэффициентами позволяет получить внутри окна безопасной операции три момента t!im(!: 0.8, 9 и 16 секунд. Расчет времени подачи сигнала tslgn приводит к значениям: -5.4, 2.8, 9.8. Таким образом, момент tlandl исключается из рассмотрения, как упущенный, последнее значение является ненадежным по причине близости времени ^„,¡3 к окончанию длительности окна безопасной операции и принимается окончательные значения: Время подачи сигнала: t;lgn=2.8c. Время проведения безопасной операции: tland=9. с. Работа процедуры иллюстрирована на рис.7. Оценка риска - один из подходов, позволяющий в процессе проектирования принять решение о безопасности судна и оценить возможные сценарии ситуаций, в которые может оказаться судно в процессе эксплуатации. В отличие от традиционного подхода к оценке рисков, в диссертации вводятся новые знания, объединенные понятием волнового сценария. Рассмотрены ситуации, связанные с учетом этих особенностей на перераспределение вероятности риска: качка судна на смешанном волнении с разделенными системами волн и развитие шторма различной интенсивности. Результаты исследования свидетельствуют о том, что не привлечение дополнительной информации о динамике внешней среды может привести к значительной недооценке риска. Так, при рассмотрении бортовой качки судна оценка риска с точки зрения частоты выбросов амплшуды для двух сценариев шторма одинаковой длительности показывает, что, несмотря на большую пиковую интенсивность первого сценария, риск во втором шторме (с меньшей интенсивностью) в два раза выше. Таким образом, при оценке безопасности судна в штормовых условиях необходимо строить методы прогноза и оценки риска с учетом качественно новых методов описания внешних воздействий. Другой важный практический результат получен при моделировании поведения поврежденного судна под воздействием случайных возмущений. Среди рассмотренных задач при функционировании БВК следует выделить идентификацию экстремальной ситуации, связанной с оценкой случая затопления отсеков при получении судном пробоины, а также оперативный контроль

изменения положения аварийной ватерлинии и прогноз критического интервала времени нахождения судна в экстремальной ситуации. Решение задачи идентификации, относящейся к классу некорректно поставленных задач, значительно осложняется условиями протекания аварийной ситуации. При непрерывном изменении динамики судна и внешней среды традиционные процедуры идентификации приводят к неустойчивым решениям. Получение устойчивого решения может быть достигнуто с использованием методов регуляризации. Однако основное противоречие проблемы идентификации в условиях сложной динамики аварийного судна может быть разрешено только путем анализа альтернативных решений, полученных на основе различных подходов к обработке измерительной информации. Рациональным подходом к решению этой задачи является использование сформулированного в пятой главе принципа конкуренции, в рамках которого получает развитие именно та вычислительная технология, которая приводит к получению надежного результата кратчайшим путем. Проведенное исследование по реализации принципа конкуренции в задаче идентификации случая затопления свидетельствует о его эффективности при функционировании БВК. В частности, разработанная на основе принципа конкуренции нейросе-тевая модель обеспечивает эффективную идентификацию экстремальных ситуаций при контроле динамики аварийного судна на волнении. Аналогичный результат получен при использовании принципа конкуренции при идентификации параметров волнения, оценке остойчивости и положения равновесной ватерлинии на основе данных динамических измерений. В рамках разработанной вычислительной технологии получили развитие адаптивные алгоритмы контроля динамических характеристик аварийного судна. Наибольшую сложность представляют алгоритмы определения равновесных параметров посадки судна и прогноза временного интервала до наступления критических условий, исходя из обеспечения требований мореходности. Стандартный алгоритм преобразования информации при оценке параметров посадки аварийного судна (положения равновесной ватерлинии в условиях нерегулярной качки) реализован в мультипроцессорной вычислительной среде на основе патента Ю.И.Нечаева, усовершенствованного за счет развития адаптивных свойств используемых процедур. Программа реализации адаптивной компоненты позволяет для каждого из рассматриваемых видов качки «настраивать» общую функциональную зависимость для определения значений равновесных параметров посадки судна при нелинейных асимметричных колебаниях

= НХ^'ЖЫ)]- (19)

Здесь функция Р(Хт,Х") представляется регрессионной моделью с «настраиваемыми» коэффициентами; Р(ХЬХ2) - функция, зависящая от размахов асимметричных колебаний.

Оптимальный прогноз развития аварийной ситуации основан на использовании адаптивного алгоритма. Эволюция параметров аварийной ватерлинии

устанавливается с использованием линейной адаптивной модели по базису переменного размера

МЛ (20)

где Рк(х) - базисные функции (полиномы), Рг коэффициенты, определяемые при условии, что среднеквадратическая ошибка

(21)

для заданного упреждения т принимает минимальное значение. Задача прогноза представляет собой следующую экстремальную модель

тт || Ф(/0-Нг) - Ф(?0)|[, (22)

Ф е 0(Ю)

где область (¿(го) определяется условием

МФ(/о) = МФ0о + т). (23)

Графическая интерпретация рассмотренных алгоритмов представлена на рис.8. В диссертации содержатся результаты математического моделирования динамики поврежденного судна и дается сравнительная оценка надежности разработанного алгоритма. Выборочные данные моделирования приведены в табличной форме (табл. 1). Полученные в результате этого исследования материалы свидетельствуют об удовлетворительном согласовании данных и позволяют сделать вывод о возможности практического использования алго-

Рис.8. Система реального времени, моделирующая характеристики динамики аварийного судна на основе принципов организации адаптивной компоненты: А - данные наблюдений (сплошная кривая) и прогнозируемые значения выходной характеристики (пунктир); В - общая структура адаптивной модели; х= А1,2 А1,..., - текущее время развития ситуации; Отдельный параграф главы посвящен рассмотрению адекватности ММ. Проблема адекватности имеет непосредственное отношение к построению базы знаний и эффективности функционирования БВК в процессе эксплуатации. Выдаваемые системой практические рекомендации в значительной степени

определяются надежностью информации, получаемой в результате математического моделирования.

При рассмотрении проблемы адекватности математических моделей в задачах мореходности основное внимание уделено различным подходам к определению компонент ММ и описанию физических картин взаимодействия судна с внешней средой, а также особенностям вычислительной технологии и интерпретации результатов моделирования. Приведены примеры численных и экспериментальных оценок исследуемых явлений.

В качестве критериев адекватности могут быть использованы допустимые расхождения теоретических и экспериментальных данных при оценке амплитудных значений различных видов колебательного движения судна, а также ограничения, накладываемые на расхождение временных и фазовых траекторий при оценке поведения динамической системы, условия проверки принадлежности выборочных данных эмпирическим законам распределений.

Таблица 1.Сравнительная оценка результатов работы алгоритма определения параметров равновесной посадки (индекс е соответствует равновесному состоянию, индекс расч - расчетному, индекс 0- среднему значению). __

№ Волн Вертикальная качка Килевая качка

натр (бал) «м) Свасч Со(м) % Уе(°) Уо(°) %

1 6 9.49 9.54 10.02 0.6 -.047 -.049 -.051 5.7

8 9.20 9.94 3.1 -.048 -.051 3.3

2 6 12.96 13.09 13.30 1.0 6.38 6.43 6.74 0.9

8 12.94 13.95 0.2 6.47 7.29 1.3

3 6 12.27 12.36 12.72 0.8 -1.63 -1.68 -1.71 3.1

8 12.24^ 13.74 0.2 -1.67 -1.91 2.6

4 6 14.23 14.25 14.51 0.1 -6.72 -6.78 -6.96 1.0

8 14.00 15.05 1.7 -6.64 -7.50 1.2

5 6 12.47 12.53 12.82 0.5 4.87 4.83 5.27 0.8

8 12.28 13.55 1.6 4.96 6.50 1.8

Обсуждение вопросов анализа и прогноза мореходных качеств судна завершается рассмотрением инструментально средства, предназначенного для проведения имитационного моделирования и тестирования БЗ БВК.

Основные функции, выполняемые комплексом:

• анализ поведения судна в стандартных и нестандартных (аварийных и критических) ситуациях при различном уровне внешних возмущений;

• выделение закономерностей, характерных для конкретного класса исследуемого объекта;

• использование выделенной закономерности для сопоставления с критериальными соотношениями порождающих правил БЗ, а также с целью распознавания объектов, их классификации, диагностики и прогнозирования.

Предлагаемый инструментальный комплекс основан на ММ трехмерного

морского волнения различной структуры и имитационной модели динамики

взаимодействия системы «судно - внешняя среда», которые предложены в диссертации.

Гидродинамические силы и моменты, действующие в рассматриваемый момент времени на судно, вычисляются на основе наиболее общих соотношений путем интегрирования гидродинамических давлений по смоченной поверхности, которая корректируется в соответствии с параметрами движения судна и его мгновенного положения относительно волн. Принципиальная схема реализации инструментального средства имшацион-ного моделирования поведения судна на волнении в рамках гипотезы А.Н.Крылова приведена на рис.9. Дополнительные гидродинамические силы и моменты, обусловленные дифракцией и интерференцией корабельных и набегающих волн, вводятся в работе в каждом случае в зависимости от исследуемой ситуации на основании подхода М.Д.Хаскинда и с использовани-

Рис.9. Поток информации при имитационном моделировании динамики взаимодействия судна с внешней средой

В четвертой главе приведены практические приложения рассмотренных ранее методов анализа и прогноза мореходных качест в судов, особенно актуальные для БВК.

Основой всех рассмотренных феноменов является проявление нелинейных эффектов судна, как динамической системы. Практически все рассмотренные примеры построены на основе имитационного моделирования при использовании разработанной модели реального волнения.

В главе рассмотрены особенности существенно нелинейной бортовой качки судна на нерегулярном волнении и возникающем при этом явлении «цикли-

ческой нестационарности» колебаний, способном сильно повлиять на работу БВК; устойчивость параметрических колебаний судна на нерегулярном волнении и влияние его структуры на возникновение этого опасного явления. Рассмотрены различные сценарии развития аварии при затоплении одного или группы отсеков, характеризующих I, II, III, IV или V типовые случаи, а также влияние асимметричности нерегулярного волнения на поведение морского объекта. Показано как имитационное или качественное моделирование поведения судна на основе предложенных ММ может быть использовано в БВК обеспечения безопасности мореплавания в задачах анализа и прогноза мореходных качеств.

V (м/с) V (м/с)

Рис. 10. Зоны безопасной операции при различных интенсивностях штормового волнения: (а-г) - качка судна с нормальной ДСО- (а) - 7 баллов, (б) - 6 баллов, (в) - 5 баллов, (г) - 4 балла; (д-з)-Качка судна с Б-образной ДСО: (д) - 7 баллов, (е) - 6 баллов, (ж) - 5 баллов, (з) - 4 балла.

Одно из практических приложений касается определения зон для проведения безопасных операций в условиях нерегулярного волнения. Показано, как для

решения такой задачи в БВК в режиме реального времени возможно применять предложенную упрощенную модель поведения судна в море. Величины (03%, Ц13%, Сз%) являются вероятностными характеристиками колебаний судна, но для обеспечения безопасной операции необходимо знать временные характеристики наступления опасных ситуаций. Потому в качестве меры опасности рассмотрим число превышений процессами 00), \|/(0, ОД некоторых наперед заданных «опасных» уровней 80, Уо, Со. Например: 0о=Ю°, ц/0=2°, (м). Для процесса качки х(0 среднее число превышений за единицу времени можно в первом приближении выразить как

= ехр

2а, ,

л/я

Здесь р - значение корреляционной функции случайного процесса х(0_ Тогда будем полагать зоной безопасной операции область на диаграмме (У,х), в которой по каждому из параметров 9(0, уф, ОД превышения опасных уровней 0О, уо, Со происходят не чаще, чем 1 раз в минуту. На рис.10 приведены диаграммы качки с нанесенными на них зонами безопасной операции, для четырех интенсивностей волнения и двух типов нелинейных функций восстанавливающего момента.

Все приведенные практические примеры, актуальные при работе БВК, выполнены в соответствии с предложенной в работе концепцией использования ветроволновых сценариев. В таблице 2 приведены характерные задачи мореходности и соответствующие им предлагаемые методы представления внешних воздействий. Таблица 2.

№ Характерные задачи мореходности Методы представления внешних воздействий

1 Расчет кинематических характеристик движения судна на нерегулярном волнении в линейном приближении Спектральная плотность волнения

2 Исследование нелинейной качка судна в условиях стационарного нерегулярного волнения Реализация пространственно-временного волнового поля в зависимости от мерности рассматриваемой задачи. При существенно нелинейной качке (появлении циклической нестационарности процесса) использование ансамбля реализаций или неканонического представления волнения

3 Исследование явления параметрического резонанса и потери устойчивости колебаний Реализация пространственно-временного волнового поля (процесса волнения) в зависимости от мерности рассматриваемой задачи с учетом групповой структуры волнения.

4 Исследование явления «брочинг» Реализация пространственно-временного волнового поля с учетом групповой структуры волнения.

5 Исследование поведения поврежденного судна и объектов нетрадиционной архитектуры (буровые установки, подводные аппараты в надводном положении) Реализация пространственно-временного волнового поля (процесса волнения) с учетом возможной асимметрии волнения

6 Исследование особенностей поведения судна в условиях шторма в конкретном регионе Климатические спектры волнения + Реализация пространственно-временного волнового поля

7 Планирование операций (судоподъем, буксировка, пр.) с точки зрения безопасности мореплавания. Рассмотрение поведения судна в рейсе, тестирование БЗ БВК Климатические спектры волнения, формы штормов и окон погоды, реализация синоптического хода для рассматриваемого региона и времени года + Реализация нестационарного пространственно-временного волнового поля

8 Вероятностное нормирование остойчивости Климатические спектры волнения, формы штормов и окон погоды, реализация синоптического, сезонного и межгодового хода для рассматриваемого региона/ регионов.

В пятой главе рассмотрены высокопроизводительные компьютерные технологии, используемые в БВК, а также их практические реализации.

Рассмотренные в диссертации концепция и подход к созданию БВК относятся к системам мониторинга безопасности мореплавания. Их функциональное назначение связано с решением задач контроля и прогноза динамики взаимодействия судна с внешней средой в сложной гидрометеорологической обстановке.

Концепция базируется на следующих принципиальных положениях.

1. Анализ альтернатив, прогноз развития ситуации и принятие решений при . функционировании БВК осуществляется в реальном масштабе времени на

основе данных динамических измерений, ММ и структурированной БЗ. Для обеспечения надежности оценки ситуации и выработки обоснованных решений по обеспечению мореходных качеств поврежденного судна учитываются:

• реальная структура ветроволнового поля;

• особенности динамики судна в рассматриваемой ситуации;

• фактическое состояние мореходных качеств.

2. Алгоритм и программное обеспечение реализуются на базе концепции систем параллельного действия с учетом функционирования в реальном масштабе времени - исходя из допустимого времени реакции.

3. Оценка и прогноз динамических характеристик судна основаны на эффективном сочетании различных методов анализа измерительной информа-

ции о поведении судна на волнении в условиях неполноты и неопределенности данных.

4. База знаний БВК в максимальной степени приспособлена к восприятию фактической информации о поведении судна на волнении.

5. Интерфейс организуется с учетом сложных процессов и явлений, определяющих поведение судна на волнении.

Сформулированные концептуальные положения проиллюстрированы в работе на примерах конкретных бортовых систем мониторинга безопасности мореплавания, в создании которых автор принимал непосредственное участие. В диссертации сформулирован подход к обработке информации на основе теоретических принципов, повышающих достоверность оценки и прогноза ситуации. Этот подход позволяет обеспечить рациональную организацию вычислительной технологии обработки данных измерений, а также реализовать нечеткий логический вывод в мультипроцессорной вычислительной среде. Принцип конкуренции обеспечивает сравнительный анализ результатов оценки ситуации с использованием традиционных алгоритмов и нейросетевых моделей. Используемые процедуры параллельной обработки информации при реализации этого принципа отражают процесс функционирования бортового комплекса - от момента получения информации от датчиков измерительной системы - до процедуры логического вывода и выработки практических рекомендаций. Принцип формализации нечеткой информации в мультипроцессорной вычислительной среде позволяет осуществлять параллельные цепочки нечеткого вывода в непрерывно изменяющихся условиях динамики судна и внешней среды.

Отдельное внимание в диссертации уделено критериальному базису, используемому при работе БВК. В процессе измерений, моделирования или прогнозирования поведения судна в море необходимо иметь возможность отнести рассматриваемые характеристики мореходных качеств судна к нормальным или опасным условиям эксплуатации. В работе обобщен опыт нормирования мореходных качеств водоизмещающих судов (бортовая, килевая качка, зали-ваемость, слеминг, ускорения, специализированные характеристики) по различным показателям (сохранность груза, безопасность проведения операций в море, работоспособность экипажа и пр.). На основании обработки более, чем 30 источников приведены осредненные предельные характеристики. Одновременно показано, что применение «пороговых» норм, превышение которых опасно, не рационально для использования в БВК, поскольку не отражает динамику процесса при приближении к опасной зоне. В диссертации информационная модель критериального пространства построена с использованием элементов нечеткой логики.

Функционирование БВК реального времени в значительной степени определяется надежностью измерительной информации о поведении динамического объекта при его взаимодействии с внешней средой. В работе проведен анализ особенностей планирования эксперимента в БВК, алгоритм выбора опти-

мальных условий его проведения с учетом результатов решения практических задач, приведенных в 3 и 4 главах диссертации.

Подробно рассмотрен вопрос использования высокопроизводительных компьютерных технологий при организации БВК. Рассмотрены особенности архитектуры БВК на базе многопроцессорной вычислительной техники. Особое внимание уделено организации БВК на базе кластерных решений, создаваемых из стандартных комплектующих. Показано, что способ соединения процессоров друг с другом больше влияет на производительность кластера, чем таи используемых в ней процессоров. Проведен достаточно подробный анализ и выведено соотношение для ускорения кластерной системы, представляющей собой решетку процессоров, с учетом задержек, вызванных обменом информации между процессорами.

В предположении о разбиении алгоритма на последовательную и идеально сбалансированную распараллеленную составляющую асимптотическое выражение для ускорения кластерной системы может быть представлено следующим образом

Здесь п — количество узлов

а - коэффициент, отражающий долю вычислений, которые не могут быть принципиально распараллелены

Р - коэффициент, отражающий архитектуру кластерной системы у - коэффициент, равный отношению производительности узла (процессора) к производительности связи (скорость коммуникатора). Исходя из (25), можно сделать вывод, что 5„ имеет максимум. Это означает, что существует некоторое оптимальное количество узлов (процессоров), при котором эффективность кластера оказывается наибольшей. 5„ достигает максимума при количестве процессоров

Следовательно, оптимальное количество узлов кластера наиболее существенно зависит от способа соединения процессоров (диаметр системы) и отношения производительности узла к производительности коммуникатора. На рис. 11 проиллюстрировано изменение ускорения при а=0.05 (соответствует хорошо распараллеленному алгоритму), р=0.2 (относительно небольшой диаметр системы, соответствующий плоской решетке), у=0.05 Достижение преимуществ функционирования БВК на базе многопроцессорной техники возможно только при параллельном представлении его процедур. Прямое копирование программного кода, подготовленного для однопроцессорной ЭВМ, или даже применение только стандартных методов распараллеливания без учета специфики решаемых задач, исходных данных и архитектуры компьютера приводит к неэффективному решению или даже от-

п

1 - а + аи + (Зуи

(25)

(26)

рицательному результату. Логическая декомпозиция исходной задачи и построение иерархии параллельных процессов полностью укладывается в концепцию принципа конкуренции. Методически можно выделить три уровня организации параллельной работы БВК: распараллеливание на уровне заданий, распараллеливание по данным и собственно распараллеливание кода отдельной задачи.

и

е.

$ ю I» » Д

Рис. 11 Характерный вид зависимости ускорения кластерной системы от числа узлов.

В диссертации рассмотрены некоторые характерные для БВК и исследовательского проектирования математические задачи, для них предложены типовые схемы распараллеливания алгоритмов Особое внимание уделено анализу и синтезу информации в БВК, а также расчету длинных реализаций процессов, для которых актуально распараллеливание по данным. Показано, что тип параллельного алгоритма должен полностью определяться физико-статистической спецификой исходного процесса. При этом возможна необходимость проведения дополнительных предварительных математических исследований рассматриваемой задачи, актуальность которых для традиционных процедур расчета отсутствует.

Построим, например, параллельный алгоритм для воспроизведения стационарной случайной последовательности авторегрессии, предложенные в гл.2 для воспроизведения морского волнения.

Очевидным физико-статистическим свойством процессов авторегресс га, является их локальная стационарность (или однородность). Она заключается в том, что значение С,, статистически связано только с п предыдущими отсчетами , /' = 1,... л. Общее значение параметра п определяется интервалом корреляции данных. Следствием такой модели является то, что два фрагмента С,,, разделенные интервалом более, чем в п отсчетов, можно рассматривать независимо.

Это позволяет сформулировать параллельный алгоритм моделирования реализации процесса длиной Т. Он состоит из следующих элементов:

• А - оценивание коэффициентов м'урчт и гт"Г"тагта тге на ПР

[ РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА 33

| С.Пст*%9г 09 ЯР шг

I ..... \ 1

/ \

/ Чч

/ \

/ \

1 ч

1 \

\ -

/

/ 1 I —

• В - моделирование реализации С,\к), к = \,...р длиной Т1 каждая, начи-наяс С,1~ 0, / = !,...и, на каждой ПВ.

• С - объединение фрагментов и на соседних ПВ посредством двусторонней авторегрессионной зависимости:

В отличие от выражения (7), учитывающего зависимость только от предыдущих значений, это выражение определяет поведение временного ряда между двумя заданными границами.

Таким образом, использование (27) позволяет организовать параллельный алгоритм в виде дерева, на каждом шаге которого происходит сдваивание реализаций. Эффективность алгоритма зависит от параметров исходной модели, а именно: Г/ - длина фрагмента, М - длина интервала между сериями, О - время разгона алгоритма (т.е. его выхода на стационарный режим), а также - число коэффициентов авторегрессии п, характеризующее длину интервала корреляции На рис. 13 представлены оценки эффективности алгоритма для разного числа ПВ р при вариации других параметров (общая длина реализации Т - р(Тх - О)+ (р -1 )М остается неизменной).

Рис. 12. Параллельный алгоритм моделирования реализации процесса длиной Т (111В - главная параллельная ветвь, ПВ1\Г - параллельная ветвь >1).

Т=2000

Яп

Т=4000

1 0-100 1

М-п-20

\ 15=50

** >-100 / М=40

М=160 , п-10

Т-8000

«И

Рис.13. Оценки эффективности параллельного алгоритма моделирования реализации процесса длиной Т

Видно, что для серий сравнительно небольшой (по сравнению с параметрами М, Д и) длины Г параллельное ускорение невысоко, в частности, для Т=2000, получено отрицательное ускорение (8П=0.8). Это связано с тем, что при большом количестве ПВ р время на организацию дерева попарного сдваивания может превышать время выполнения последовательного алгоритма. Од-34 • ■ :

нако при увеличении длины серии Т эффективность распараллеливания растет с увеличением числа процессоров. Например, при Т=8000, п=М=40, 0=100 для восьми процессоров оно дает более, чем пятикратное ускорение. В заключении кратко сформулированы основные результаты, полученные в работе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

]. На основе концепции ветрового волнения как вероятностного гидродинамического процесса предложен метод моделирования трехмерного нерегулярного волнения с учетом его неоднородности и нестационарности, адекватно воссоздающую волновую поверхность при любых условиях волнообразования.

2. Разработаны теоретические основы и предложен метод имитационного моделирования синоптических и долгосрочных сценариев волновой погоды в задачах мореходности судна, основанный на концепции климатических спектров волнения и волнового климата, учитывающий особенности условий волнообразования, географические особенности расчетного региона, изменчивость гидрометеорологических, синоптических, сезонных и климатических условий.

3 Предложен, исследован и реализован алгоритм имитационного моделирования поведения судна под воздействием нерегулярного морского волнения, соответствующего сценарию волновой погоды. Решение получено в предположении о потенциальном обтекании судна. Внешние силы определяются путем интегрирования давлений по корпусу судна. Сложная волновая задача о потенциале скоростей с нелинейными граничными условиями на неизвестной волнующейся поверхности жидкости разбивается на две более простых задачи. Первая задача - генерация временной реализации случайного волновою поля, адекватного поставленной волновой задаче. Вторая задача - имитационное моделирование эволюции полей скоростей и давлений в несжимаемой жидкости с известными граничными условиями.

4. Обоснованы и выделены типовые расчетные сценарии: краткосрочный, штормовой, «миссия», «навигация», «время жизни». Разработана методология выбора модели представления внешних воздействий для характерных задач мореходности и соответствующих этим задачам математических моделей, пригодных для имитации поведения судна в рамках выбранного расчетного сценария.

5. Разработаны инженерные методы анализа измерительной информации о поведении судна на волнении, основанные на использовании механизма ассимиляции данных о динамике взаимодействия при параллельной обработке информации на многопроцессорных компьютерных платформах. На основе этих методов проведен анализ реальных записей бортовой качки, полученных во время ходовых испытаний танкеров, построенных на ФГУП «Адмиралтейские верфи».

6. Разработаны методы повышения эффективности идентификации экстремальных ситуаций в задачах мореходности судов, а также методы анализа и прогноза поведения неповрежденного и поврежденного судна под действием случайных возмущений с использованием представления о сценариях волновой погоды На основе этих методов предложены алгоритмы и программные средства, реализующие выбор безопасного режима движения судна и отображения информации на основе когнитивной компьютерной графики.

7. Проведено имитационное моделирование поведения судна на нерегулярном волнении как существенно нелинейной динамической системы при различном уровне внешних возмущений. В процессе обработки результатов моделирования исследован механизм анализа нелинейных сигналов на конечных временных интервалах, который в виде программного средства построения решения в условиях априорной неопределенности нашел воплощение в практике научно-исследовательских и конструкторских организаций судостроительной промышленности

8. На основе анализа современного уровня теоретико-методологических основ создания бортовых систем поддержки принятия решений новых поколений разработаны методы формализации знаний о динамике взаимодействия судна с внешней средой, а также системы критериальной оценки характеристик безопасности ситуаций, основанные на принципах нечеткой логики и удовлетворяющих требованиям технической реализуемости для широкого класса вычислительных платформ. Результаты этих исследований прошли экспериментальную проверку в процессе тестирования базы знаний во время натурных испытаний.

9 В рамках сформулированной концепции бортового вычислительного комплекса созданы инструментальные и прикладные программные средства генерации ветроволновых возмущений, моделирования динамики взаимодействия судна с внешней средой, наполнения и тестирования базы знаний бортовой системы анализа и прогноза мореходных качеств судов, функционирующей в реальном масштабе времени.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Бухановский A.B., Дегтярев А.Б., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Климатические спектры ветрового волнения. I¡Судостроение, 1997, N4, с. 14-18

2. Бухановский A.B., Дегтярев А.Б., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Вероятностное моделирование волнового климата. IIФизика атмосферы и океана, 1998, т.34, N2, с.261-266

3. Нечаев Ю.И, Дегтярев А Б., Кирюхин И.А. Выбор оптимальных решений на основе генетического алгоритма. НМорской вестник №3(7), 2003, с.95-100

4. Дегтярев А.Б. Использование понятия «климатического спектра» для представления внешних воздействий в задачах исследовательского проектирования. НМорской вестник №4(12), 2004, с.85-89

I i

5. Справочные данные по режиму ветра и волнения Баренцева, Охотского и Каспийского морей. СПб., Изд. Российский морской регистр судоходства, 2003. (в соавт. с Л.И.Лопатухиным, В.А.Рожковым, А.В.Бухановским)

6. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Сиек Ю.Л., Принятие решений в интеллектуальных системах реального времени с использованием концепций мягких вычислений IIИскусственный интеллект, № 3,2000, с.525-533.

7. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А., Тихонов Д.Г. Формирование процедур принятия решений в динамически изменяющейся среде на базе суперкомпьютерных технологий. //Искусственный интеллект. № 3 2002, с.305-313

8. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Бухановский А.В Сценарии развития экстремальных ситуаций при функционировании бортовой интеллектуальной системы IIИскусственный интеллект №3,2003, с.306-312

9. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б. Анализ и прогноз экстремальных ситуаций в бортовых интеллектуальных системах /7Искусственный интеллект №3, 2004, с.360-370

10. Дегтярев А.Б. Динамика объекта и имитационные модели //Раздел 2.3.в монографии «Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях. СПБГМТУ.2001, с.96-116.

11. 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.

12. Дегтярев А.Б., Подолякин А.Б. Имитационное моделирование поведения судна на реальном волнении. //Тр. II Межд. конф. по судостроению -ISC'98, СЛетербург, 1998, том В, с.416-423.

13. Бондарев В.А., Дегтярев А.Б., Нечаев Ю.И. Проблемы создания бортовых интегрированных интеллектуальных комплексов судов промыслового флота. //Сб.науч.тр. БГАРФ "Теория и практика судовождения", вып.40, Калининград, 2000, с.27-53

14. 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-Петербург, 2001, с. 117-119

15. Дегтярев А.Б. Концепция создания бортовых интеллектуальных комплексов на базе суперкомпьютерных технологий. //Сборник докладов 4 Международной конференции Моринтех'2001, С.-Петербург, 2001, с.285-291

16. Meteorological components of assume situation. //Section 2.3 in book Belenky V., Sevastianov N. Stability and Safety of Ships. Vol.2 Risk and Capsizing, Elsevier, Amsterdam, 2003 (in co-authorship with A.Boukhanovsky), pp.40-52

17. Probabilistic models of wind and waves //Section 8.2 in book Belenky V., Sevastianov N. Stability and Safety of Ships. Vol.2 Risk and Capsizing, Elsevier, Amsterdam, 2003 (in co-authorship with V. Belenky), pp. 151-165

18. Degtyarev A. High performance computer technologies in shipbuilding. //Section 14 in book "Optimistic. Optimization in Marine Design", Mensch & Buch Verlag, Berlin, 2003, pp.245-258

19. Belenky V., Degtyarev A., Boukhanovsky A. On probabilistic qualities of severe ship motion HOcean Engineering, 1998, i.l, 25, pp.1-25

20. L.Lopatoukhin, V.Rozhkov, V.Ryabinin, V.Swail, A.Boukhanovsky, A.Deg-tyarev. Estimation of extreme wind wave heights. WMO/TD-N 1041, 2001

21. Bogdanov A., Degtyarev A, Nechaev Yu. Fuzzy Logic Basis in High Performance Decision Support Systems, //in book "Computational Science -ICCS 2001", LNCS 2074, Springer, part II, pp.965-975.

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

23. Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A Complex Situation Simulation When Testing Intelligence System Knowledge Base //in book "Computational Science - ICCS 2001", LNCS 2074, Springer, I, pp.453-462

24. Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A. Cognitive computer graphics in information interpolation in real time intelligence systems //in book "Computational Science-ICCS 2002", LNCS 2329, Springer, I, 2002, pp.683-692

25. Nechaev Yu., Degtyarev A., Kirukhin I. Complex situation recognition on the basis of neural networks in shipboard intelligence systems //in book "Computational Science-ICCS 2002", LNCS 2331, Springer, III, 2002, pp.564-573

26. Degtyarev A. Distribution of non-linear roll motion. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, vol.2, paper 9, 13 p

27. Degtyarev A.B., Kholodilin A.N. Comparative Analysis of Displacement-Type Ship Operability Criteria. //Transactions of 2nd International conference CRF-94, St.Petersburg, 1994, vol.2, pp 129-138.

28 Boukhanovsky A., Degtyarev 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

29. Belenky V, Degtyarev A, Boukhanovsky A On Probabilistic Qualities of Severe Rolling //Proceedings of the international symposium Ship safety in a seaway: stability, manoeuvrability, nonlinear approach, Kaliningrad 1995

30. Boukhanovsky A.V., Degtyarev A.B. The instrumental tool of wave generation modelling in ship-borne intelligence systems. //Trans, of the 3d Intern. Conf CRF-96, St.Petersburg, 1996, vol I, pp 464-469

31 Boukhanovsky A., Degtyarev A. Nonlinear Stochastic Ship Motion Stability in Different Wave Regimes. //Transactions of 3rd Internationa! Conference CRF-96, St.Petersburg, 1996, vol.2, pp 296-306.

32. Belenky V , Degtyarev A., Boukhanovsky A Probabilistic qualities of severe ship motions. /'Proceedings of the International conference STAB'97, Varna, 1997, vol.1, pp. 163-172

33 Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A. Analysis of extreme situations and ship dynamics in seaway in an intelligent system of ship safety monitoring. //Proc. of the 6th International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.351-360

34. Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A. Chaotic dynamics of damaged ship in waves. //Proc. of the International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.2, pp. 281-284

35. Degtyarev A., Boukhanovsky A. Concept of data assimilation and analysis in real-time intellectual systems based on high performance parallel supercomputers. //Proceedings of 13th International conference on hydrodynamics in ship design HYDRONAV'99, Gdansk-Osroda, Poland, September, 1999, pp.218-228

36. Nechaev Yu.. Degtyarev A., Boukhanovsky A. Adaptive forecast in real-time intelligence systems. //Proceedings of 13th International conference on hydrodynamics in ship design HYDRONAV'99, Gdansk-Osroda, Poland, 1999, pp.229-235.

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

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

39. Nechaev Yu., Degtyarev A. Account of peculiarities of ship's non-linear dynamics in seaworthiness estimation in real-time intelligence systems //Proceedings of the International conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, February, 2000, vol.2, pp.688-701

40. Nechaev Yu., Degtyarev A. Knowledge formalisation and adequacy of ship's dynamics mathematical models in real-time intelligence systems. //Proc. of 14th International Conference on Hydrodynamics in Ship Design. HYDRONAV'2001, Szczecin-Miedzyzdroje, Poland, 2001, pp.235-244.

41. Lopatoukhin L., Rozhkov V., Boukhanovsky A., Degtyarev A., Sas'kov K., Athanassoulis G., Stefanakos Ch, Krogstad H. The spectral wave climate in the Barents Sea. //Proceedings of the conference OMAE'2002, OMAE2002-28397, Oslo, Norway, 2002

42. Degtyarev A. Use of high performance computer technologies at the organization of onboard computing system // Proc. of the International conference STAB'2003, Madrid, 2003, pp.485-494

43. Nechaev Yu., Degtyarev A., Kyrukhin I. Artificial neural network and genetic algorithms in identification problems and ship's behaviour forecast in real time intelligence systems. //Proc. of International conference COMPIT'2003, Hamburg, Germany, May, 2003

РНБ Русский фонд

2005-4 49043

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Дегтярев, Александр Борисович

Основные обозначения и сокращения.

Введение.

Глава 1. Современные компьютерные технологии в задачах исследования мореходных качеств судов.

1.1 Особенности задач динамики судов на волнении, подходы и методы их решения.

1.2 Аналитический обзор.

1.3 Концепция и подход.

1.4 Постановка задачи.

1.5 Цель работы. Ее построение и основное содержание.

Глава 2. Методы и модели анализа и прогноза динамики ветроволновых возмущений

2.1 Математическая формулировка задачи.

2.2 Математическая модель трехмерного нерегулярного волнового поля на участке квазистационарности.

2.3 Математическое моделирование сценариев волновой погоды.

2.4 Прогнозирование экстремальных внешних возмущений.

2.5 Программный комплекс генерации ветроволновых возмущений.

Глава 3. Методы и модели анализа и прогноза динамики взаимодействия судна с внешней средой

3.1 Математическая формулировка задачи.

3.2 Математические модели анализа динамики взаимодействия судна с внешней средой.

3.3 Математические модели прогноза поведения неповрежденного судна под воздействием случайных возмущений.

3.4 Математические модели прогноза поведения поврежденного судна под воздействием случайных возмущений.

3.5 Оценка адекватности математических моделей.

3.6 Вычислительный комплекс моделирования динамики взаимодействия судна с внешней средой.

Глава 4 Практические приложения методов анализа и прогноза мореходных качеств судов в задачах исследовательского проектирования и бортовых компьютерных системах

4.1 Особенности существенно нелинейной бортовой качки судна на нерегулярном волнении.

4.2 Устойчивость параметрических колебаний на нерегулярном волнении.

4.3 Динамика поврежденного судна при различных сценариях развития аварии.

4.4 Особенности нелинейной вертикальной качки ПА на асимметричном нерегулярном волнении.

4.5 Качественное моделирование качки поврежденного судна.

4.6 Определение зон для безопасных операций в условиях нерегулярного волнения.

Глава 5. Практическая реализация бортовых компьютерных систем анализа и прогноза мореходных качеств судов.

5.1 Методологические основы создания компьютерных систем управления и обучения.

5.2 Критериальный базис.

5.3 Системы обеспечения мореходных качеств судов.

5.4 Планирование эксперимента.

5.5 Использование высокопроизводительных компьютерных технологий при организации бортовых вычислительных систем аппаратное обеспечение).

5.6 Использование высокопроизводительных компьютерных технологий при организации бортовых вычислительных систем программное обеспечение).

Введение 2004 год, диссертация по кораблестроению, Дегтярев, Александр Борисович

Современный этап развития судостроения знаменуется бурной интеграцией идей и методов исследования. На основе этих достижений создаются новые образцы морской техники, отличающиеся чрезвычайной сложностью, расширением круга решаемых задач и диапазоном эксплуатационного использования. Этой техникой становится все труднее управлять и принимать правильные решения при возникновении опасных ситуаций. Цепь морских катастроф, выпавших на долю XX века, постоянно напоминает нам об ошибках и просчетах, допущенных человеком при эксплуатации судов и плавучих технических средств освоения океана. Анализ аварий судов свидетельствует о том, что значительная их доля связана не только с действием «непреодолимых сил природы», но и незнанием фактических показателей мореходности в штормовых условиях. Поэтому проблема обеспечения безопасности мореплавания во все времена сохраняется актуальной. И в этой проблеме важную роль играет система «человек - судно». Возросшее влияние человеческого фактора обусловливает необходимость учета требований к безопасности не только на этапе проектирования и постройки, но и в процессе эксплуатации судов.

Динамика судна на волнении - одна из сложных проблем, связанных с исследованием взаимодействия судна с внешней средой в штормовых условиях. Неопределенность исходной информации и неполнота данных о физических картинах взаимодействия приводят к необходимости всестороннего изучения особенностей поведения судна на волнении как существенно нелинейной динамической системы при различном уровне внешних возмущений. Сложность проблемы, чрезвычайное разнообразие, а иногда и противоречивость требований к различным мореходным качествам значительно осложняют решение практических задач в условиях неопределенности внешних сил и нагрузки судна.

Исследования мореходных качеств выполняются на основе анализа динамики судна, находящегося под воздействием вызванных ветром и волнением гидроаэродинамических сил. Эти силы определяются интегрированием напряжений по поверхности взаимодействия судна с окружающей средой. Турбулентность воздушного потока и сложное движение волновых систем сообщают полям напряжений трудно предсказуемый, случайный характер. Это требует разработки новых подходов, обеспечивающих надежные методы анализа и прогноза мореходных качеств судов в бортовых вычислительных комплексах (БВК), обеспечивающих поддержку принятия решений по обеспечению безопасности мореплавания и в исследовательском проектировании.

Существующие методы оценки мореходных качеств развиваются на фоне возрастающих возможностей вычислительной техники. Это открывает перспективы широкого использования методов математического моделирования поведения судна в условиях непрерывного изменения внешней среды. Сложность процессов взаимодействия судна с волнением и ветром, разнообразие физических картин и отсутствие надежных математических описаний динамики судна на волнении подчеркивает актуальность постановки задачи исследования поведения судна в различных ситуациях с использованием методов математического моделирования на основе современных вычислительных средств.

Важную роль при оценке мореходных качеств в задачах безопасности мореплавания и принятия решений играет человеческий фактор. Возникающие ошибки определяются как следствие снижения бдительности, интеллекта или профессиональной мыслительной способности, либо как феномен, на который оказывают влияние индивидуальные особенности и темперамент.

Учет человеческого фактора имеет большое значение при разработке бортовых вычислительных комплексов анализа и прогноза мореходных качеств судов в задачах обеспечения безопасности мореплавания. Одна из основных функций интегрированного бортового комплекса - система интеллектуальной поддержки судоводителя, предназначенная для предоставления судоводителю уникальных данных, которые не могут быть получены на основе имеющейся на судне технической документации. На основе этих данных система осуществляет анализ ситуации и выдает практические рекомендации по управлению судном в сложной гидрометеорологической обстановке. Реакция системы связана с решением сложных технических проблем анализа и интерпретации данных динамических измерений и имитационного моделирования динамики взаимодействия судна с внешней средой в различных условиях эксплуатации.

Изучению особенностей такого взаимодействия и разработке методов анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе современных компьютерных технологий посвящено настоящее исследование.

В настоящее время применение вычислительной техники в морском и речном флоте нашей страны обычно ограничивается использованием персональных компьютеров (ПК) INTEL совместимой архитектуры. Такая ориентация препятствует внедрению сложных бортовых комплексов в отличие, например, от флотов стран НАТО, где давно и эффективно применяются многопроцессорные и векторные компьютеры.

Необходимость применения высокопроизводительной вычислительной техники в БВК диктуется следующими причинами и условиями:

• Проведение быстрых расчетов. Возможно несколько условий, при которых ускорение расчетов в БВК становится критическим. Это, во-первых, фактор реального времени, когда результаты расчетов, анализа и прогноза ситуации должны быть получены не позже определенного момента. Получение результата с опозданием теряет смысл и делает функционирование БВК не нужным. Во-вторых, это проведение сложных расчетов, призванных повысить эффективность работы БВК и точность анализа и прогноза ситуации. Без применения высокопроизводительной вычислительной техники сегодня не мыслимы расчеты исследовательского проектирования и решение задач в «тяжелых» САПР (Fluent, Nastran и др.). Из рассматриваемых в области мореходности классов задач, ориентированных на реализацию высокопроизводительной техники, необходимо выделить гидродинамические расчеты, стохастическое (имитационное) моделирование (метод Мопте-Карло), воспроизведение реализаций динамических процессов большой длительности, моделирование множества параллельных сценариев развития ситуации и др. Трудно переоценить важность использования высокопроизводительной техники в полнофункциональных тренажерах, которые в последние годы получают широкое распространение.

• Системы высокой готовности и резервирования. Работа БВК преимущественно протекает в сложных условиях эксплуатации, в которых вероятность отказа вычислительной техники существенно повышается по сравнению с «лабораторными» условиями. Резервирование персональной вычислительной техники оказывается неэффективной, поскольку при выходе из строя или сбое одного из вычислительных узлов обрабатываемая информация не должна пропасть, а переход на резервный модуль должен произойти без урона для решения главной задачи. Поступление информации в БВК и ее обработка производится по мере необходимости и в зависимости от характера текущей ситуации. Поэтому для работы в режиме реального времени система должна находится в состоянии высокой готовности. Опыт показывает, что такие системы должны основываться либо на специализированных компьютерных решениях, либо на высокопроизводительной вычислительной технике.

• Обработка и ассимиляция большого объема информации. Одной из важнейших функций бортового комплекса является сбор и обработка информации от внешних источников (датчики, диалог с оператором, взаимодействие программных средств, другие источники информации). Для эффективной работы БВК вся поступающая информация должна усваиваться системой, использоваться в процессе принятия решений, обеспечивающих выработку рекомендаций и управляющих воздействий, своевременную реакцию для предотвращения негативного развития ситуации. Количество каналов поступления информации в БВК по разным оценкам варьируется от 5 до 10, а в интегрированных комплексах оно может значительно возрасти. Подобная ситуация наблюдается и в полнофункциональных тренажерах. Применение однопроцессорной техники, тем более INTEL архитектуры, отличающейся небольшим количеством магистралей, не дает возможность параллельного усвоения информации, проведения сложных расчетов и выработки рекомендаций. Другим важным приложением является использование большого объема информации, накопленной в процессе функционирования системы: поиск в архиве, поиск по прецеденту, восстановление ассимилированной информации, др.

Важную, а часто определяющую, роль играет обработка графической информации, и визуализация сложных динамических сцен в реальном времени. Современные компьютерные средства обработки и отображения графической информации в бортовых комплексах и тренажерах основываются на специализированных высокопроизводительных компьютерах с различными графическими процессорами (текстурные, растровые, векторные и пр. конвейеры).

Заключение диссертация на тему "Методология анализа и прогноза мореходных качеств судов на основе высокопроизводительных компьютерных технологий"

Заключение

В итоге проведенных исследований в диссертации разработаны методы и модели анализа и прогноза трехмерного нерегулярного волнения и характеристик мореходности судна в различных условиях эксплуатации. На основе этих методов и моделей сформулирована и обоснована концепция создания бортового вычислительного комплекса по обеспечению безопасности мореплавания. Результаты этих исследований позволили сделать следующие основные выводы.

1. На основе концепции ветрового волнения как вероятностного гидродинамического процесса предложен метод моделирования трехмерного нерегулярного волнения с учетом его неоднородности и нестационарности, адекватно воссоздающую волновую поверхность при любых условиях волнообразования.

2. Разработаны теоретические основы и предложен метод имитационного моделирования синоптических и долгосрочных сценариев волновой погоды в задачах мореходности судна, основанный на концепции климатических спектров волнения и волнового климата, учитывающий особенности условий волнообразования, географические особенности расчетного региона, изменчивость гидрометеорологических, синоптических, сезонных и климатических условий.

3. Предложен, исследован и реализован алгоритм имитационного моделирования поведения судна под воздействием нерегулярного морского волнения, соответствующего сценарию волновой погоды. Решение получено в предположении о потенциальном обтекании судна. Внешние силы определяются путем интегрирования давлений по корпусу судна. Сложная волновая задача о потенциале скоростей с нелинейными граничными условиями на неизвестной волнующейся поверхности жидкости разбивается на две более простых задачи. Первая задача - генерация временной реализации случайного волнового поля, адекватного поставленной волновой задаче. Вторая задача -имитационное моделирование эволюции полей скоростей и давлений в несжимаемой жидкости с известными граничными условиями.

4. Обоснованы и выделены типовые расчетные сценарии: краткосрочный, штормовой, «миссия», «навигация», «время жизни». Разработана методология выбора модели представления внешних воздействий для характерных задач мореходности и соответствующих этим задачам математических моделей, пригодных для имитации поведения судна в рамках выбранного расчетного сценария.

5. Разработаны инженерные методы анализа измерительной информации о поведении судна на волнении, основанные на использовании механизма ассимиляции

359 данных о динамике взаимодействия при параллельной обработке информации на многопроцессорных компьютерных платформах. На основе этих методов проведен анализ реальных записей бортовой качки, полученных во время ходовых испытаний танкеров, построенных на ФГУП «Адмиралтейские верфи».

6. Разработаны методы повышения эффективности идентификации экстремальных ситуаций в задачах мореходности судов, а также методы анализа и прогноза поведения неповрежденного и поврежденного судна под действием случайных возмущений с использованием представления о сценариях волновой погоды. На основе этих методов предложены алгоритмы и программные средства, реализующие выбор безопасного режима движения судна и отображения информации на основе когнитивной компьютерной графики.

7. Проведено имитационное моделирование поведения судна на нерегулярном волнении как существенно нелинейной динамической системы при различном уровне внешних возмущений. В процессе обработки результатов моделирования исследован механизм анализа нелинейных сигналов на конечных временных интервалах, который в виде программного средства построения решения в условиях априорной неопределенности нашел воплощение в практике научно-исследовательских и конструкторских организаций судостроительной промышленности

8. На основе анализа современного уровня теоретико-методологических основ создания бортовых систем поддержки принятия решений новых поколений разработаны методы формализации знаний о динамике взаимодействия судна с внешней средой, а также системы критериальной оценки характеристик безопасности ситуаций, основанные на принципах нечеткой логики и удовлетворяющих требованиям технической реализуемости для широкого класса вычислительных платформ. Результаты этих исследований прошли экспериментальную проверку в процессе тестирования базы знаний во время натурных испытаний.

9. В рамках сформулированной концепции бортового вычислительного комплекса созданы инструментальные и прикладные программные средства генерации ветроволновых возмущений, моделирования динамики взаимодействия судна с внешней средой, наполнения и тестирования базы знаний бортовой системы анализа и прогноза мореходных качеств судов, функционирующей в реальном масштабе времени.

Библиография Дегтярев, Александр Борисович, диссертация по теме Теория корабля и строительная механика

1. Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986

2. Аверкин А.Н. Мягкие вычисления основа новых информационных технологий //Тр. 5-й Национальной конференции по искусственному интеллекту. Казань, 1996, т.2, с.23 7-239.

3. Альберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекурентное оценивание. М.: Наука, 1977

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

5. Антонов П.Б., Бронтвейн Г.Т., Коржавин Г.А., Федулаев Ф.Г., Чуманов A.M. Многопроцессорная система управления судовыми техническими средствами. //Сборник докладов 2 Международной конференции Моринтех'1997, С.-Петербург, 1997, т.5, с.69-70.

6. Аркадьев А.Г., Браверман Э.М. Обучение машин классификации объектов. М.: Наука, 1971

7. Астапов Ю.М., Медведев B.C. Статистическая теория систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1982

8. Асылбеков С.С., Белоконев Г.В., Ушаков А.В. Формирование оптимального состава измерений в задаче наблюдения состояния многомерных процессов.//Изв.вузов. Приборостроение, 1998, т.41, №7, с.43-48

9. Архиреева И.Н., Бородюк В.П., Полвонов Ф.Ю. Формирование оптимальной регрессионной структуры по данным пассивного эксперимента. //Заводская лаборатория. 1987, т.53, №10, с.94-99

10. П.Балонин И.А., Попов О.С. Идентификация параметров систем в режиме их нормального функционирования. //Автоматика и телемеханика. 1992, №8, с. 98-103.

11. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. -М.: Статистика, 1979

12. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. М., Мир, 1974.

13. Беленький B.JT. Определение вероятности опрокидывания как задача нормирования остойчивости судов. Дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук, Калининград, КТИРПХ, 1991

14. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.:Мир, 1989.

15. Благовещенский С.Н. Качка корабля. JI.'.Судостроение, 1954

16. Благовещенский С.Н. Национальные требования к остойчивости неповрежденных судов. //В сб.: Теоретические и практические вопросы остойчивости и непотопляемости. M.-JT., Транспорт, 1965 (Регистр СССР)

17. Благовещенский С.Н., Холодилин А.Н. Справочник по статике и динамике корабля. т.2., Д.: Судостроение, 1976

18. Богданов А.В., Дегтярев А.Б., Нечаев Ю.И. Проблема создания виртуального полигона моделирования сложных динамических процессов. //Труды международной научной конференции «Суперкомпьютерные системы и их применения» (SSA'2004), Минск, 2004

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

20. Болотова JI.C. Экспертные системы и системы ситуационного управления. IIПриборы и системы управления. 1989, №1, с.6-7.

21. Бондарев В.А., Дегтярев А.Б., Нечаев Ю.И. Проблемы создания бортовых интегрированных интеллектуальных комплексов судов промыслового флота. //Сб.науч.тр. БГАРФ "Теория и практика судовождения", вып.40, Калининград, 2000, с.27-53

22. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989

23. Бородай И.К., Нецветаев Ю.А. Качка судов на морском волнении. J1.: Судостроение, 1969

24. Бородай И.К., Нецветаев Ю.А. Мореходность судов. JL: Судостроение, 1981

25. Прикладные задачи динамики судов на волнении. //Бородай И.К., Мореншильдт В.А., Виленский Г.В. и др. Д.: Судостроение, 1989

26. Буза М.К. Проектирование программ для систем параллельного действия // Автоматизация и современные технологии. 1998.№6.с.13-16.

27. 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.

28. Бухановский А.В. Вероятностное моделирование полей ветрового волнения с учетом их неоднородности и нестационарности. Дис. на соиск. учен. степ, канд.физ.-мат. наук, СПб., ААНИИ, 1997

29. Бухановский А.В., Дегтярев А.Б., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Климатические спектры ветрового волнения. IIСудостроение, 1997, N4, с.14-18

30. Бухановский А.В., Лопатухин, Л.И., Рожков В.А. Подходы, опыт, программное обеспечение и примеры расчета волнового климата. //Труды третьей международной конференции: «Освоение шельфа арктических морей России». Санкт-Петербург, 1997, с. 583-598.

31. Бухановский А.В., Дегтярев А.Б., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Вероятностное моделирование волнового климата. I/Физика атмосферы и океана, 1998, т.34, N2, с.261-266

32. Бухановский А.В., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Оценки высот наибольших волн по вероятностным моделям. //Труды второй Международной конференции по судостроению. ICS'98. Секция С, Санкт-Петербург, 1998, с.270-277.

33. Бухановский А.В., Иванов С.В. Параллельная обработка данных в информационных управляющих системах. //Сб. докладов ВНК «Управление и информационные технологии» УИТ-2003, С.-Петербург, 2003, т.2, с.64-68

34. Буяк А.Н. 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.

35. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика ИЛ., М., 1960

36. Ветер и волны в океанах и морях. Справочные данные. Регистр СССР/Ред. И.Н. Давидан, Л.И. Лопатухин. В.А. Рожков. 1974, Л. «Транспорт», 359с.

37. Ветровые волны. //Сб. статей. Под ред. Ю.М.Крылова. М., ИЛ, 1962

38. Виленский Г.В. Качка судна с начальным креном в режиме параметрического резонанса. //Сборник Регистра СССР. Л.: Транспорт, вып.4, 1976, с.64-87

39. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. //БХВ-Петербург, 2002.

40. Вознесенский А.И., Фирсов Г.А. Методика расчета качки корабля на нерегулярном волнении. //Труды ЦНИИ им.акад.А.Н.Крылова, вып. 103,1956

41. Вознесенский А.И. Теоретические и методологические исследования особенностей поведения корабля на морском волнении. Дис. на соиск. учен. степ. докт. техн. наук, Л., ЦНИИ им.А.Н.Крылова, 1969.

42. Воробьев Ю.Л. Гидродинамика судна в стесненном фарватере. СПб.: Судостроение, 1992

43. Вульф Г., Растригин Л. Ассоциативное моделирование. //Автоматика и вычислительная техника, 1997, №3, с.3-15

44. Гайкович А.И. Основы теории проектирования сложных технических систем. СПб., Моринтех, 2001

45. Герасимов А.В. Энергостатистическая теория нелинейной нерегулярной качки судна. Л., Судостроение, 1979

46. Голенков В.В. Построение прикладных интеллектуальных систем в мультипроцессорной среде // Новости искусственного интеллекта. 1993.№4.с.128-148.

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

48. Голуб Дж., Ван Лоун Ч., Матричные вычисления, М: Мир, 1999

49. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональных компьютерах. Новосибирск: Наука, 1996

50. Горский В.Г., Адлер Ю.П., Талалай A.M. Планирование промышленных экспериментов. М.: Металлургия, 1978

51. Горский В.Г., Кацман Е.А., Клебанова Ф.Д., Григорьев А.А., О выборе "наилучшего уравнения поверхности отклика". //Заводская лаборатория. 1986, т.52, №12, с.44-46.

52. Гургенидзе А.Т., Трапезников Ю.А Вероятностные модели ветрового волнения. //Сб. Теоретические основы и методы расчета ветрового волнения. Л., Гидрометеоиздат, 1988, с. 8-23.

53. Давидан И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение как вероятностный гидродинамический процесс. Л.: Гидрометеоиздат, 1978.

54. Давидан И.Н., Трапезников Ю.А. Обобщение спектральных характеристик Мирового океана. //Труды ГОИН, вып.169,1983, с.42-46

55. Давидан И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровые волны в мировом океане. Л.: Гидрометеоиздат, 1985.

56. Дегтярев А.Б. Математическое моделирование нелинейной качки стабилизированного судна в условиях шторма. Дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук, СПб., ЛКИ, 1991

57. Дегтярев А.Б., Дмитриев С.А., Нечаев Ю.И. Методы когнитивной компьютерной графики при анализе поведения динамического объекта. //Труды II Международной конференции "МОРИНТЕХ'97", С.-Петербург, сентябрь, 1997, т.6, с.83-87

58. Дегтярев А.Б., Подолякин А.Б. Имитационное моделирование поведения судна на реальном волнении. //Тр. II Межд. конф. по судостроению ISC'98, С.Петербург, 1998, том В, с.416-423.

59. Бухановский А.В., Дегтярев А.Б. Ассимиляция данных в интеллектуальных системах реального времени на основе многопроцессорных суперкомпьютерных комплексов. //Сборник докладов 3 Международной конференции Моринтех'99, С.-Петербург, 1999, т.2, с.300-306.

60. Дегтярев А.Б. Концепция создания бортовых интеллектуальных комплексов на базе суперкомпьютерных технологий. //Сборник докладов 4 Международной конференции Моринтех'2001, С.-Петербург, 2001, с.285-291

61. Дегтярев А.Б. Использование понятия «климатического спектра» для представления внешних воздействий в задачах исследовательского проектирования. //Морской вестник №4(12), 2004, с.

62. Демиденко Е.З. Вычислительные вопросы нелинейной регрессии Л Заводская лаборатория, 1985, т.52, №3, с.51-54

63. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке, т. 1. Методы обработки данных. М.: Мир, 1980

64. Дивинский Б.В. Разномасштабная изменчивость ветрового волнения в северовосточной части Черного моря. Дис. на соиск. учен. степ. канд. геогр. наук, СПб., ААНИИ, 2002.

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

66. Драган Я.Г., Рожков В.Н., Яворский И.Н. Методы вероятностного анализа ритмики океанологических процессов. J1. Гидрометеоиздат. 1987

67. Ефремов А.В., Осипов В.Г., Рогалев А.П., Федченко B.C. Применение экспертных систем для обучения на тренажерах. //Динамические интеллектуальные системы: Сб.тр. М.: ЦРДЗ. 1996. с.92-94.

68. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

69. Закс Ш. Теория статистических выводов. М., Мир, 1975

70. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука, 1991

71. Зильман Г.И., Китаева Е.Т., Мирохин Б.В. Исследование особенностей качки судна на нерегулярном волнении методом статистического моделирования. //Научно-тех. сб. Регистра СССР, 1986, вып.15, с.3-9.

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

73. Кастнер С., Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б. Планирование измерительного эксперимента в интеллектуальных системах реального времени.//Тр. Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2000, С.-Петерсбург, 2000, т.1, с.69-74

74. Кафтасьев В.Н., Титов М.С.: Интеллектуальная система информационной поддержки борьбы за живучесть судна. IIСудостроение. 1997, №4, с.41-44.

75. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966

76. Кобзев В.В., Лебедев В.А. Системы интеллектуальной поддержки операторов судовых атомных энергетических установок. IIСудостроение. 1996, №4, с.29-31

77. Кондриков Д.В. Схема автоматического контроля мореходности в штормовых условиях. //Материалы по обмену опытом НТО А.Н.Крылова, вып.390,1984, с.31-37.

78. Корнеев В.В. Параллельные вычислительные системы. М.: Нолидж, 1999.

79. Справочник по теории вероятностей и математической статистике.//Под ред. Королюк B.C., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. М., Наука, 1985

80. Короткий А.И. Присоединенные массы судна. Л., Судостроение, 1986

81. Кочин Н.Е., Кибель И.А., Розе Н.В. Теоретическая гидромеханика. М.: Физматгиз, 1963

82. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975

83. Крендолл С. Колебания нелинейных систем при случайных воздействиях. В сб.: Случайные колебания, М., Мир, 1967

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

85. Лавренов И.В. Математическое моделирование ветрового волнения в пространственно-неоднородном океане. С. Петербург. Гидрометеоиздат. 1998

86. Ламб Г. Гидродинамика. М., ОГИЗ, 1947

87. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика. Т.5, ч.1 Статистическая физика. -М.: Наука, 1976

88. Лившиц Н.А., Пугачев В.Н. Вероятностный анализ систем автоматического управления. В 2-х томах, М. Советское радио, 1963

89. Лидбеттер М., Ротсен X., Линдгрен Г. Экстремумы случайных последовательностей и процессов. М.: Мир, 1989

90. Липис В.Б., Кондриков Д.В. Диаграмма штормового плавания судна. Л., Транспорт, Труды ЦНИИМФ, вып. 123,1972, с.16-24.

91. Липис В.Б., Ремез Ю.В. Безопасные режимы штормового плавания судов. М., Транспорт, 1982

92. Справочник по прикладной статистике. В 2-х томах.//Под ред. ЭЛлойда, У.Ледермана. М., "Финансы и статистика", 1989

93. Лонге-Хигтинс М.С. Статистический анализ случайной движущейся поверхности. Пер. с англ. в кн.:Ветровые волны. М., ИЛ, 1962, с.112-230.

94. Лопатухин Л.И., Рожков В.А., Трапезников Ю.А. Спектральная структура волнения//в кн. Результаты океанологических исследований в восточной части тропической зоны Тихого океана. Л.:Гидрометеоиздат, 1990.

95. Лопатухин Л.И., Бухановский А.В., Рожков В.А., Дегтярев А.Б., Климатические спектры ветрового волнения. //Труды II Международной конференции по судостроению ISC'98,1998, том.В, с.375-382

96. Лопатухин Л.И., Рожков В.А., Бухановский А.В., Дегтярев А.Б. Ветро-волновой климат нефтегазоносных месторождений Баренцева, Печорского и Карского морей. //Труды конференции IceTech'2000, С Петербург, 2000, 7 стр.

97. Луговский В.В. Гидромеханическое исследование и методы расчета качки конечной амплитуды. Диссертация на соиск. уч. степени доктора тех. наук., Л.: ЛКИ, 1964

98. Луговский В.В. Нелинейные задачи мореходности корабля. Л., Судостроение, 1966

99. Луговский В.В. Теоретические основы нормирования остойчивости морских судов. Л.: Судостроение, 1971

100. Луговский В.В. Гидродинамика нелинейной качки судов. Л., Судостроение, 1980.

101. 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.

102. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991

103. Макеев С.П., Пицык В.В., Полуденко В.А. Согласование целей развития больших технических систем с возможностью реализации их характеристик при нечеткой исходной информации. //Изв.РАН Техническая кибернетика. 1991, №5, с.124-132.

104. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990

105. Математические методы планирования эксперимента. Новосибирск: Наука, 1981

106. Математическая теория планирования эксперимента. М.: Наука, 1983

107. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990

108. Моисеева М.Э. Оценка совместимости требований к остойчивости, непотопляемости и бортовой качке судов. Л., Судостроение, 1976.

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

110. Мореншильдт В.А. Исследование и метод оценки параметрической бортовой качки судна на регулярном и нерегулярном волнении. //Вопросы судостроения, серия: Проектирование судов. ЦНИИ им.акад.А.Н.Крылова, вып.41,1984, с.43-50

111. Найфэ А. Введение в методы возмущений. М., Мир, 1984.

112. Некрасов В.А. Вероятностные задачи мореходности судов. Л., Судостроение, 1978

113. Нечаев Ю.И. Изменение амплитуды бортовой качки судна в режиме параметрического резонанса на продольном волнении. //Труды НКИ, вып.58, Николаев, 1972, с. 52-60

114. 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

115. Нечаев Ю.И. Качка судов на попутном волнении. Л.: Судостроение, 1978

116. Нечаев Ю.И. Моделирование остойчивости на волнении. Современные тенденции. -Л.: Судостроение, 1989

117. Нечаев Ю.И. Натурные испытания судовой экспертной системы принятия решений в экстремальных ситуациях// Тр. 3-й Национальной конференции по искусственному интеллекту. Тверь. 1992, т.2, с.67-68.

118. Нечаев Ю.И. Способ прогнозирования качки корабля. Патент РФ №2019856 от 15.09.94

119. Нечаев Ю.И. Способ контроля непотопляемости судна. Патент РФ №2016812 от 30.06.94

120. Нечаев Ю.И. Принципы использования измерительных средств в бортовых интеллектуальных системах реального времени. //Tp.V национальной конференции по искусственному интеллекту. Казань. 1996, т.2, с.362-364

121. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Бухановский А.В. Идентификация экстремальной ситуации в нечетких условиях. //Тр. Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-1998. т.1, с.85-88

122. Нечаев Ю.И., Горбачев Ю.Е. Реализация сложных интеллектуальных комплексов на базе современных суперкомпьютеров //Тр. Международной конференции «Интеллектуальные многопроцессорные системы». Таганрог, 1999, с.78-85.

123. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А. Система поддержки принятия решений с использованием нейросетевых технологий. //Труды Международного симпозиума INTELS'2000, Москва, 2000, с. 171-173

124. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Сиек Ю.Л., Принятие решений в интеллектуальных системах реального времени с использованием концепций мягких вычислений ПИскусственный интеллект, № 3,2000, с.525-533.

125. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А. Идентификация нечетких ситуаций с использованием искусственных нейронных сетей и когнитивных структур.// Труды конференции по искусственному интеллекту КИИ'2000, 2000, т.2, с.492-499

126. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А. Синтез самоорганизующейся нейронной сети в задаче идентификации состояний сложного динамического объекта. //Труды конференции Нейроинформатика-2001,2001, т.2, с. 169-177.

127. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Бухановский А.В., Когнитивная компьютерная графика при интерпретации информации в интеллектуальных системах реального времени. //Сборник докладов 4 Международной конференции Моринтех'2001, С.Петербург, с.297-303.

128. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях //под.ред.Ю.И.Нечаева, изд.СПбГМТУ, 2001

129. Нечаев Ю.И. Нейросетевые технологии в интеллектуальных системах реального времени //Тр.4-й всероссийской конференции «Нейроинформатика-2002». М.: 2002. Лекции по нейроинформатике. Часть 1, с. 114-163.

130. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б. Реализация нечеткого логического вывода в бортовых интегрированных комплексах реального времени. //Тр. Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-2002. с. 179-184.

131. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А., Тихонов Д.Г. Формирование процедур принятия решений в динамически изменяющейся среде на базе суперкомпьютерных технологий. IIИскусственный интеллект. № 3 2002, с.305-313

132. 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-Петербург, 2003, с.384-388

133. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А. Выбор оптимальных решений на основе генетического алгоритма. IIМорской вестник №3(7), 2003, с.95-100

134. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Кирюхин И.А. Организация логического вывода на основе сложных структур знаний. //Материалы 5-й международной конференции МОРИНТЕХ-2003, С-Петербург, 2003, с.367-370

135. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б., Бухановский А.В. Сценарии развития экстремальных ситуаций при функционировании бортовой интеллектуальной системы IIИскусственный интеллект №3,2003, с.

136. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б. Анализ и прогноз экстремальных ситуаций в бортовых интеллектуальных системах IIИскусственный интеллект №3, 2004, с.360-370

137. Научно-технический отчет «Разработка документов по оценке эффективности и применению успокоителей качки на судах промыслового флота (ч.З-4)». JI., Изд. ЛКИ, 1989, N 118800388201

138. Технический отчет «Разработка штатного образца интеллектуальной системы «МОРЕХОДНОСТЬ» (по договору ПЗ-1/37), СПб, 1996

139. Отчет по НИР «Методы математического моделирования при анализе и прогнозе динамики аварийного судна в интеллектуальных системах реального времени». № гос.рег. 0197.0007471, Инв.№ 0297.0004156, СПбГМТУ, СПб, 1996.

140. Отчет по НИР «Исследование вероятностных характеристик существенно нелинейной качки корабля методами имитационного моделирования». № гос.рег. 0197.0006844, Инв. № 0297.0003974, СПбГМТУ, СПб, 1996.

141. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем. М.: Мир, 1991

142. Палий О.М., Литонов О.Е., Евенко В.И. Формальная оценка безопасности морских буровых платформ. //Труды конференции , 2001

143. Пирсон В. Дж. Ветровые волны. //В сб.: Ветровые волны. М.: Изд-во инострлит-ры, 1962, с.42-124.

144. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. /Под ред. Д.А. Поспелова-М.: Наука, 1986.

145. Планирование эксперимента в исследованиях технологических процессов. /Под ред. Э.К.Лецкого. М.: Мир, 1977

146. Пугачев B.C. Теория случайных функций. М., Физматгиз, 1962

147. Райе С. Теория флуктуационных шумов. //В сб. Теория передачи электрических сигналов при наличии помех. М., Иностранная литература, 1953

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

149. Рахманин Н.Н. Бортовая качка судна, отсеки которого частично заполнены жидкостью. //Труды ЦНИИ им.акад.А.Н.Крылова, 1962, вып. 191

150. Ремез Ю.В. Продольная качка судов. Диссертация на соиск. уч. степени доктора тех. наук., Одесса, ОИИМФ, 1967

151. Ремез Ю.В. Универсальная штормовая диаграмма. Николаев, изд. НКИ, 1972

152. Ремез Ю.В. Инженерная методика расчета возмущающих сил при произвольном курсе судна относительно волн. Труды НКИ, 1972, вып.58, с.3-13

153. Ремез Ю.В., Некрасов В.А., Шестопал В.П. Качка судна на нерегулярном волнении. Николаев, изд. НКИ, 1973

154. Рожков В.А., Методы вероятностного анализа океанологических процессов, JL Гидрометеоиздат, 1979

155. Рожков В.А., Трапезников Ю.А. Вероятностные модели океанологических процессов. Л., Гидрометеоиздат, 1990

156. Румянцева С.А., Трапезников Ю.А. Параметрические методы оценивания спектра морского волнения. //Сб. Теоретические основы и методы расчета ветрового волнения. Л., Гидрометеоиздат, 1988, с. 26-38

157. Румянцева С. А. Вероятностное моделирование морского волнения как полимодулированного полициклического случайного процесса. Дис. на соиск. учен, степ, канд.физ.-мат. наук, СПб., ААНИИ, 1993

158. Сазонов А.Е., Козлов А.В. Применение общесудовых экспертных систем контроля безопасности для снижения влияния человеческого фактора на аварийность судов. //Научно-техн. сб. Российского морского Регистра судоходства, вып.24, 2001, с.262-266.

159. Свешников А.А. Определение вероятностных характеристик трехмерного волнения моря. Изв. АН СССР. Механика и машиностроение, 1959, №3, с.32-41.

160. Свешников А.А. Прикладные задачи теории случайных процессов. М.: Наука, 1968

161. Севастьянов Н.Б.: О возможности контроля за остойчивостью судов в море по периоду бортовой качки. //В сб.: Теоретические и практические вопросы остойчивости и непотопляемости морских судов. М.-Л., "Морской транспорт", 1963 (Регистр СССР).

162. Остойчивость рыболовных судов. Л.Судостроение, 1970

163. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980

164. Сейдж Э., Мелса Дж. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974

165. Сизов Б.Г. О явлении параметрического резонанса. //Инж.сборник АН СССР, т.20, 1954, с.21-24

166. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.,Наука, 1973.

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

168. Справочные данные по режиму ветра и волнения Баренцева, Охотского и Каспийского морей. СПб., Изд. Российский морской регистр судоходства, 2003.

169. Стреляев JI.H. Об условиях интенсивной бортовой качки на коротких волнах. //Труды ЦНИИМФ, Л.:Транспорт, вып.72,1966, с.98-112

170. Суркин В.М. О параметрическом возбуждении бортовой качки на нерегулярном волнении.//Сборник Регистра СССР, Л.: Транспорт, вып.1,1971, с.42-53

171. Сучанский М.Е. Рассуждения о физических системах на качественном уровне. IIИзв. РАН. Техническая кибернетика, 1992, №5, с. 82-96

172. Терано Т., Асаи К., Сугено М. Прикладные нечеткие системы. М.: Наука, 1993

173. Технические рекомендации по обеспечению здоровых и безопасных условий труда и обитания на промысловых судах при качке и заливаемости. М., изд. МРХ СССР, 1988.

174. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука,1986.

175. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982

176. Тихонов В.И., Хименко В.И., Выбросы траекторий случайных процессов. М. «Наука», 1987

177. Тупысев А.А. Приложения теории стационарных случайных процессов к исследованию качки корабля на нерегулярном волнении. Труды НТО Судпрома, t.VII, вып.2., 1957.

178. Уизем Дж. Линейные и нелинейные волны, М.: Мир, 1977

179. Усманов З.Д. Моделирование времени. //Математика, кибернетика. М., Знание -1991, №4

180. Успокоители качки судов. //Шмырев А.Н., Мореншильдт В.А., Ильина С.Г., Гольдин А.И., J1.Судостроение, 1972

181. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971

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

183. Фирсов Г.А. Закрытые пассивные цистерны для успокоения бортовой качки судов теория и расчет. Диссертация на соиск. уч. степени доктора тех. наук., JL, 1959.

184. Характеристики ветровых возмущений в нижних слоях атмосферы: Обзор БНТИ ЦАГИ. М.: 1979

185. Хаскинд М.Д. Гидродинамическая теория качки корабля. М., Наука, 1973

186. Холодилин А.Н. Стабилизация судна на волнении. JL, Судостроение, 1973

187. Хосода Р., Кояма X., Кунитакэ Йо, Миякэ С. Комплексная оценка мореходности судна на начальном этапе проектирования (ч.1) пер. с яп. ВЦП N И-42130, Нихон дзосэн гаккайромбунсю, 1983, N 153, с. 151-161.

188. Хьюбер П. Робастность в статистике . М.: Мир, 1984

189. Чебраков Ю.В. Системный анализ задачи о выборе наилучшей полиномиальной регрессии. //Изв.вузов. Приборостроение, 1997, т.40, №1, с. 16-23

190. Чернецкий В.И. Анализ точности нелинейных систем управления. М., Машиностроение, 1968

191. Чернов Г., Мозес J1. Элементарная теория статистических решений. Сов. радио, М., 1962

192. Шауб П.А. Вопросы нелинейной теории качки поврежденного судна. //Труды НТО Судпрома, 1965, вып.64.

193. Шауб П.А. Качка поврежденного судна. //Труды 2й международной конференции CRF94, С-Петербург, 1994, т.2, с.140-142

194. Шелухин О.И., Беляков И.В. Негауссовские процессы. СПб., Политехника, 1992

195. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М., Мир, 1975

196. Яглом A.M. Спектральные представления для различных классов случайных функций. //Труды IV Всесоюзного математического съезда, т.1, JL: АН СССР, 1963, с.250-273.

197. Adlakha V., Kulkarni V. Stochastic PERT Networks: Review and Classified Bibliography (1966-1987). // INFOR: Information Systems and Operational Research. Vol.27, No. 3,1989.

198. Aertssen G., van Sluys M.F. Service Performance and seakeeping Trials on Large Containership I/TRINA, 1974, vol.116, pp.429-447.

199. Angelides D.C., Veneziano D., Shyam Sunder. Random sea and reliability of offshore foundations. I I Journal Eng. Meek Div., v.107, N 1, pp.131-148.

200. Arnold L. Random Dynamical Systems. Bremen, Springer, 1998

201. Athanossoulis G.A., Stephankos Ch.N. A nonstationary stochastic model for long-term time series of significant wave height, Journ. Geoph Res., 1995,100 (C8), pp. 16149-16162.

202. Belenky, V.L.: Piecewise Linear Approach to Nonlinear Ship Dynamics. //Proc. of 4th International Ship Stability Workshop, St.John's, Newfoundland, 1998

203. Belenky V.L., Sevastianov N.B. Stability and Safety of Ships. Vol.2 Risk and Capsizing, Elsevier, Amsterdam, 2003

204. Benoit M., Marcos F., Becq F. Development of third-generation shallow water wave model with unstructured spatial meshing //Proc. 25th Int.Conf.Coast.Eng. ASCE, 1996

205. Bogdanov A., Degtyarev A., Nechaev Yu. Fuzzy Logic Basis in High Performance Decision Support Systems, //in book "Computational Science ICCS 2001", LNCS 2074, Springer, part II, pp.965-975.

206. Boukhanovsky A.V., Lopatoukhin L.J., Rozhkov V.A. Approaches and Methods of wave climate calculation. //Proc. Fourth Int. Conf. Littoral'98. Barcelona, Spain, 1998, pp. 63-70.

207. 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

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

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

210. Buckley W.H. Design wave climates for the world wide operations of ships IMO Publications. October 1993.

211. Changery M., C. Williams and W. Buckley Climatic Wave Spectra and Wind Data From Selected NOAA Buoys Through 1985. //David W.Taylor Naval Ship Research and Development Center, DTNSRDC-SD-87-173, July 1987

212. Chilo В., Sartori G. Seakeeping Merit Criteria Applied to Ship Design. IIInternational Shipbuilding Progress, 1979, vol.26, No.304, pp.288-313.

213. 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.

214. Comstock E., Keane R. Seakeeping by Design. /'/Naval Engineers Journal, 1980, vol.92, No.2, pp.157-178.

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

216. Conolly J.E. Standards of Good Seakeeping for Destroyers and Frigates in Head Seas. //Int.Symp.of Dynamics of Marine Vehicles in Waves, Inst.Mech.Engrs, London, 1975.

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

218. Cruikshank J.M., Landsburg A.C. Guidelines for operating at IMCO segregated ballast levels. IMCO, Sub-committee on ship design and equipment, DE XVII 5.1.1977, London, p.36

219. Degtyarev A. Distribution of non-linear roll motion. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, vol.2, paper 9,13 p.

220. Degtyarev A.B., Kholodilin A.N. Comparative Analysis of Displacement-Type Ship Operability Criteria. //Transactions of 2nd International conference CRF-94, St.Petersburg, 1994, vol.2, pp. 129-138.

221. 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, Юр.

222. Degtyarev A., Belenky V., Boukhanovsky A. On Probabilistic Qualities of Severe Rolling. //Proceedings of the international symposium Ship safety in a seaway: stability, manoeuvrability, nonlinear approach, Kaliningrad 1995, Vol.1, paper 7

223. Degtyarev А.В. Boukhanovsky A.V., The instrumental tool of wave generation modelling in ship-borne intelligence systems. //Trans, of the 3d Intern. Conf. CRF-96, St.Petersburg, 1996, vol.1, pp 464-469

224. Degtyarev A Boukhanovsky A.,. Nonlinear Stochastic Ship Motion Stability in Different Wave Regimes. ^Transactions of 3rd International Conference CRF-96, St.Petersburg, 1996, vol.2, pp.296-306.

225. Degtyarev A., Belenky V., Boukhanovsky A. Probabilistic qualities of severe ship motions. //Proceedings of the International conference STAB'97, Varna, 1997, vol.1, pp. 163172

226. Degtyarev A, Nechaev Yu.,., Boukhanovsky A. Analysis of extreme situations and ship dynamics in seaway in an intelligent system of ship safety monitoring. //Proc. of the 6th International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.351-360

227. Degtyarev A., Nechaev Yu., Boukhanovsky A. Chaotic dynamics of damaged ship in waves. //Proc. of the International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.2, pp. 281-284

228. Degtyarev A., Boukhanovsky A. Analysis of Peculiarities of Ship-Environmental Interaction, by, Technical Report of Ship Stability Research Center, Strathclyde University, Glasgow, Sep-97 1 of 1 09-97-1AB-1VA

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

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

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

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

233. Degtyarev A. High performance computer technologies in shipbuilding, //in book "Optimistic. Optimization in Marine Design", Mensch & Buch Verlag, Berlin, 2003, pp.245258

234. Degtyarev A Use of high performance computer technologies at the organization of onboard computing system // Proc. of the International conference STAB'2003, Madrid, 2003, pp.485-494

235. Denis M.St., Pierson W.J. On the Motion of Ships in Confused Seas. I/Transactions of SNAME, vol.63,1953

236. Draper N.R., Smith H. Applied regression analysis J.Wiley, New York, 1981

237. Flynn M. Very High Speed Computing Systems. //Pros. IEEE, 54, pp.l901 -1909

238. 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.

239. Penna R., Francescutto A., Contento G. Uncertainty analysis applied to the parameter estimation in nonlinear rolling. //Proc. of the 6th International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.75-82

240. Fujino M., Yoon B.S. A Practical Method of Estimating Ship Motions and Wave Loads in Large Amplitude Waves. //International Shipbuilding Progress, vol.33 , 1986, No.385, pp. 159-172

241. Gerritsme J. Scheepsbewegingen in Zeegang deel 2. HSchip en Werp, 1984, vol.51, No.12, pp.191-197.

242. Graham R. Motion-Induced Interruptions as Ship Operability Criteria. //Naval Engineers Journal, 1990, vol.102, No.3, pp.65-71.

243. Graham R., Baitis A.E., Meyers W.G. On the Development of Seakeeping Criteria. //Naval Engineers Journal, 1992, vol.104, No.3, pp.259-275.

244. Grohowalski S., Ship in Quartering Seas a Case of Determining Stability Safety. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modeling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, vol.2, paper 12, 18 p.

245. Gumbel E.J. Statistics of extremes. Columbia University Press, New York, 1958

246. Guide for Passenger Comfort on Ships. American Bureau of Shipping, 2002

247. Guide for Crew habitability on offshore installations. American Bureau of Shipping, 2002

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

249. Haddara M.R. On the parametric excitation of nonlinear rolling motion in random seas.// International Shipbuilding Progress, 1980, vol.27, No. 315, pp.290-299.

250. Haddara, M.R., Nassar, M.A. A stochastic model for the analysis of rolling motion in a realistic seaway. //International Shipbuilding Progress Vol. 33,1986 pp.144-150

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

252. Hannan E.J. The estimation of relations involving distributed lags. //Econometrica, XXXIII, Jan. 1965, pp. 206-224.

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

254. Hogben N., Dacunca N.M.C., Oliver G.F. Global wave statistics British Maritime Technology. Unwim Brothers Ltd. London. 1986.

255. Jeffers C., Klee V., Driessche P. When is matrix sign, stable? //Canadian J. of Mathemat. 1977, vol.29, №2

256. Johnson R.A., Wichern D.W. Applied multivariate statistical analysis. London, Prentice Hall International Ed., 1992.

257. Kan M., Taguchi H. Chaos and fractals in nonlinear rolling and capsizing of damaged ship. //Proceedings of the international workshop on physical and mathematical stability modelling OTRADNOYE'93, Kaliningrad, 1994, paper 2,19p.

258. Kandhai D. Large Scale Lattice-Boltzmann Simulation. Computational methods and applications. Acad. Proefschrift, University van Amsterdam, Netherlands, 1999

259. Karppinen T. Criteria for seakeeping performance predictions. //Technical Research Center of Finland. 1987.

260. 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.

261. J. de Kat, Thomas W.L. Broaching and Capsize Model Tests for Validation of Numerical Ship Motion Predictions. //4th International Ship Stability Workshop. St.John's, Newfoundland, 1998, paper 2,12p.

262. J. de Kat, Kanerva M., R van't Veer, Mikkonen I. Damage survivability of a new Ro-Ro ferry. //Proceedings of the International conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, 2000, vol.1, pp.363-384.

263. Kobylinski L. Philosophische und Hydrodynamische Probleme der International en Kenterkriterien von Schiffen. //Internationales Schiffstechnisches Symposium, Rostock, 1984.

264. Kobylinski L. Stability standards future outlook. //Proceedings of the International conference STAB'2000, Launceston, Tasmania, Australia, 2000, vol.1, pp.52-61

265. Komen G.L., Cavaleri L., Donelan M., Hasselmann K., Hasselmann S., Janssen P. Dynamics and modelling of ocean waves. Cambridge University Press, 1994.

266. Kostecki M. Stochasticzna model falowania morza. Praca doctorska. СТО, Gdansk, 1972

267. 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.

268. 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.l 11-132

269. Lopatoukhin L.J., Boukhanovsky A.V., Degtyarev A.B., Rozhkov V.A., Divinsky B.V. Spectral wave climate .and risk of port operation. //Proceedings of PDCE'2000 conference, Varna, Bulgaria, 2000, pp.72-79.

270. L.J.Lopatoukhin, V.A.Rozhkov, V.E.Ryabinin, V.Swail, A.V.Boukhanovsky, A.B.Degtyarev. Estimation of extreme wind wave heights. WMO/TD-N 1041,2001

271. Lopatoukhin L., Rozhkov V., Boukhanovsky A., Degtyarev A., Sas'kov K., Athanassoulis G., Stefanakos Ch, Krogstad H. The spectral wave climate in the Barents Sea. //Proceedings of the conference OMAE'2002, OMAE2002-28397, Oslo, Norway, 2002

272. 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.

273. Moskowitz L. Estimates of the power spectrum for fully developed seas for wind speeds of 20 to 40 knots HJoum. Geophys. Res., vol.69, No.24, 1964

274. Full mission simulator and low cost mission simulator for MIG 29. Technical proposal, V.R.M. Ltd., Promexport Inc., November 1999.

275. Muir L.R., El-Shaarovi. On the calculation of extreme wave heights: a review. HOcean Eng. 1986, v.13, N l,pp. 93-118.

276. Nayfeh, A.H., Khdeir, A.A. Nonlinear rolling of ships in regular beam seas. I I International Shipbuilding Progress, 1986, vol.33, pp. 40-49

277. Nayfeh, A.H., Sanchez, N.E. Stability and complicated rolling responses of ships in regular beam seas. IIInternational Shipbuilding Progress, 1990, vol.37, pp. 331-352

278. Nechaev Yu. Standardization of Stability: Problems and Perspectives. //Proceedings of 6th International Conference. STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997. vol.2, pp.39-45.

279. Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A. Adaptive forecast in real-time intelligence systems. //Proceedings of 13th International conference on hydrodynamics in ship design HYDRONAV'99, Gdansk-Osroda, Poland, 1999, pp.229-235.

280. Nechaev Yu., Degtyarev A., Boukhanovsky A. Complex Situation Simulation When Testing Intelligence System Knowledge Base, //in book "Computational Science ICCS 2001", LNCS 2074, Springer, part I, pp.453-462

281. Nechaev Yu.I., Degtyarev A.B., Boukhanovsky A.V. Cognitive computer graphics in information interpolation in real time intelligence systems //in book "Computational Science-ICCS 2002", LNCS 2329, Springer, part 1,2002, pp.683-692

282. Nechaev Yu.I., Degtyarev A.B., Kirukhin I.A. Complex situation recognition on the basis of neural networks in shipboard intelligence systems //in book "Computational Science-ICCS 2002", LNCS 2331, Springer, part III, 2002, pp.564-573

283. Nechaev Yu.I., Degtyarev A.B., Kirukhin I.A., Tikhonov D.G. Supercomputer technologies in tasks of definition of waves parameters and ships dynamic characteristics //Proc. of International conference MARIND- 2002, Varna, Bulgaria, vol.3, 2002. pp.

284. Ocean wave modeling. Plenum Press. NewYork, 1985

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

286. Ochi M.K. Wave Statistics for the Design of Ships and Ocean Structures. // SNAME Transactions, Vol.86,1978, pp.47-76.

287. 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

288. Otnes R., Enochson L. Applied time series analysis. NY., J.Willey & Sons, 1978

289. Petrie G., Bongort K., Maclean W. A New Approach to Vessel Weather Routing and Performance Analysis. I/Marine Technology, 1984, January, vol.21, No.l, pp. 19-40.

290. Pengree B.J.W. A Review of Human Performance in a Ship Motion Environment. //Warship Technology, 1988, pp.73-76.

291. Peyton Jones, J.C., Cankaya, I. Generalized Harmonic Analysis of Nonlinear Ship Roll Dynamics J/Journal of Ship Research, 1996, vol.40, pp.316-325

292. Porubov A.V. Periodical solution to the nonlinear dissipative equation for surface waves in a convecting liquid layer. //Physics Letters A, vol.221 (1996), pp.391-394.

293. Rakitin V., Chalakov V., Kishev R. Specialized software for stability control on board RO-RO ships. //Proc. of the 6,h Int. Conf. STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.1, pp.337343

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

295. Ris R.C. Spectral modeling of wind waves in coastal areas //Communication on Hydraulic and Geotechnical Engineering, June TUDelft, 1997, N97-4

296. Roberts, J.B., A stochastic theory for nonlinear ship rolling in irregular seas. //National Maritime Institute, NMI Report 99, Sept. 1980.

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

298. Roberts J.B., Standing R.G. A Probabilistic Model of Ship Roll Motions for Stability Assessment.// Proc. of the 3rd Int. Conf. STAB'86, Gdansk, Poland, 1986, Vol.11, p. 103

299. Rosenblatt M. A random model of the sea surface generated by the hurricane. J. Math., 1957, N6 pp.23 5-246.

300. Saaty T.L. A sealing method priorities in hierarchical structures. IIJ.MathPsichology, 1977,15, N3.

301. Samsonov A.M. Traveling Wave Solutions for Nonlinear Dispersive Equations with Dissipation. IIApplicable Analysis, vol.57 (1995), pp.85-100

302. S.Denis M., Pierson W. On the motion of ships in confused sea. I I Transactions of the SNAME, 65,1953.

303. Scott J.R. Some average sea spectra//Quarterly Transactions Royal Institution of the Naval Architects, April 1968, v.110, N2, pp.233-245

304. 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.

305. 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

306. Soares C.G., Fonseca N., Centeno R. Seakeeping performance of fishing vessels in the Portuguese economic zone. //International Conference on Seakeeping and Weather, R.I.N.A., London 1995.

307. Spouge J.R., The Prediction of Realistic Long-Term Ship Seakeeping Performance, //North East Coast Institution of Engineers and Shipbuilding Transactions, 1985

308. Spyrou K.J. Dynamic instability in quartering waves: the behaviour of a ship during broaching. //Journal of ship research, 40, 1, pp.46-59.

309. Spyrou K.J. A new method to analyse escape phenomena in multi-degree ship dynamics, applied to the broaching problem. //Proceedings of the International conference STAB'1997, Varna, Bulgaria, September, 1997, vol.1, pp.83-91

310. Tanizawa K., Naito S. An application of fully nonlinear numerical wave tank to the study on parametric and chaotic roll motions. //Proc. of the 6lh International conference STAB'97, Varna, Bulgaria, 1997, vol.2, pp.285-294

311. 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.

312. Thompson J.M.T. and Stewart H.B. Nonlinear dynamics and chaos. John Wiley & Sons, 1986

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

314. 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

315. Tolman H.L. A third-generation model for wind waves on slowly varying, unsteady and inhomogeneous depths and current HJ.Phys.Ocean., 1991, vol.21, N6, pp.782-797.

316. 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.

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

318. Van Vledder G.Ph., de Ronde J.G. Stive M.J.F. Performance of a spectral wind-wave model in shallow water //Proc. 24th Int. Conf. Coast. Eng. ASCE, 1994, pp.753-762

319. Vincent C.L., Resio D.T. An eigenfunction parameterisation of a time sequence of wave spectra. 11 Coastal Engng., №1, 1977, pp. 185-205

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

321. Wilson W.B. Hull Form Design Studies for Monohull Combatants. //Naval Engineers Journal, 1992, vol.104, No.l, pp.28-35.

322. Whittaker E.E. and Watson G.M. A course о modern analysis. Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1927

323. Wright J.H.G., Marshfield B.W. Ship Roll Response and Capsize Behaviour in Beam Seas.//Transactions RINA, vol. 122, ppl29-148

324. Zadeh L., Fuzzy logic, neural networks and soft computing HCACM, 1994, v.37, №3, pp.77-84.

325. Zhukov Y., Gordeev V. Sensory expert system for ship safety monitoring //Proc. of IMAM'97 Congress. Istambul Turkey, 1997, vol.1, №16, pp.21-27.