автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Компьютерная система обучения для пилотов гражданской авиации

На правах рукописи

Третьяков Александр Викторович

КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПИЛОТОВ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ: СТРУКТУРА И МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2004

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования „Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения"

Научный руководитель:

заслуженный деятель науки Российской Федерации

доктор технических наук профессор Попов Орест Сергеевич

Официальные оппоненты:

заслуженный деятель науки Российской Федерации

доктор технических наук профессор Тимофеев Адиль Васильевич

кандидат технических наук доцент Родионов Валерий Дмитриевич

Ведущая организация: Государственное унитарное предприятие „Санкт-Петербургское опытно-конструкторское бюро „Электроавтоматика""

Защита диссертации состоится 14 апреля 2004 г. в................часов на заседании

диссертационного Совета Д 212.233.02 при государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования „Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" по адресу: 190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 67.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования „Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения"

Автореферат разослан „.*>..." марта 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук профессор

Л. А. Осипов

Актуальность проблемы. Проблема создания и применения тренажерных систем давно привлекает внимание специалистов в самых разнообразных предметных областях. Тренажерные системы широко применяются для обучения операторов технологических процессов, для обучения водителей автотранспорта, для подготовки механиков и нилотов гражданской авиации, для обучения рулевых и иного персонала морских транспортных средств и т.д.

Существуют различные направления и, соответственно, подходы к созданию обучающих систем:

. натурные и полунатурные системы с широким использованием реального

оборудования;

• тренажерные системы, имеющие в своем составе как реальное оборудование, так и компьютерные средства и соответствующее программное обеспечение для организации и управления процессом обучения;

• чисто компьютерные системы обучения, основным элементом которых являются системы моделирования (имитации функционирования реального объекта) и поддержки принятия решений с использованием соответствующих средств управления и необходимых интерфейсов. Независимо от конкретной предметной области проблема создания

обучающих (тренажерных) систем с применением современных информационных технологий является сложной многоплановой и междисциплинарной проблемой. Эта проблема включает в себя:

✓ задачи высокоточного моделирования поведения объекта обучения в реальном времени;

✓ задачи визуализации, то есть отображения на экране монитора с высокой степенью реализма всего оборудования и приборов, с которыми должен работать обучаемый, а также окружающей среды;

задачи интеллектуальной поддержки процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого).

Недостаточная точность моделирования поведения объекта обучения, а также неудовлетворительные решения задач компьютерной визуализации могут приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого.

Вместе с тем в настоящее время не существует сколь-либо универсальных методов коррекции и верификации моделей процессов, реализуемых в компьютерных системах обучения. Не существует также универсальных подходов к выбору структуры - интеллектуальной компьютерной системы обучения, состава ее элементов и их реализации.

Авиационное тренажеростроение в настоящее время является одним из важнейших и активно развиваемых направлений в кругу проблем, связанных с авиацией. Современные информационные технологии открыли новые широкие возможности для развития этой области науки и практики. Современные компьютерные авиационные тренажеры позволяют обеспечить: ^ повышение качества подготовки летных экипажей к действиям в штатных и в

аварийных ситуациях;

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА СПетер 09 ТОО

повышение за этот счет безопасности полетов; сокращение сроков и стоимости подготовки летного состава; У сокращение расходов ресурсов авиационной техники, топлива и других затрат на эксплуатацию;

уменьшения загрязнения окружающей среды и _ других отрицательных влияний на экологическую обстановку.

Предметом диссертационной работы являются задачи создания компьютерных интеллектуальных систем обучения и их применения для подготовки пилотов гражданской авиации.

Целью исследования были: ^ обоснование общей структуры и разработка элементов обучающей

компьютерной системы для подготовки пилотов гражданской авиации; ^ разработка методики верификации математических моделей динамики полета для применения в компьютерных системах обучения.

В с о ответствии с поставленными целямирешеныследующие задачи:

> сделан обзор современных методов и средств компьютерного обучения применительно к проблеме подготовки пилотов гражданской авиации и представлена номенклатура основных задач в рамках данной проблемы;

> разработана и обоснована обобщенная структурная схема интеллектуальной компьютерной обучающей системы;

> проанализирована общая- структура математических моделей динамики полета и рассмотрены их некоторые преобразования (с целью реализации в компьютерной системе обучения);

> определены способы коррекции и верификации математических моделей динамики полета и разработана общая методика решения таких задач;

> введены новые понятия количественных оценок (мер) структурных свойств динамических систем (управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность процессов в задачах идентификации) и определен способ их применения в задачах коррекции математических моделей;

> разработаны алгоритмические процедуры коррекции математических моделей, опирающиеся на метод модального управления;

> предложена концепция представления нелинейных моделей динамики полета множеством перестраиваемых (реконфигурируемых) линейных динамических моделей;

> определена структура и основные элементы экспертной системы для . реализации в компьютерной системе обучения пилотов;

> определен подход к оценке действий обучаемого в экспертной системе, являющейся составной частью компьютерной системы обучения;

> детально разработан комплекс учебных процедур для обучения пилотов (на примере легкого самолета ТВ-20 французской фирмы ЕАБв вОСАТА);

> решены практические задачи анализа, коррекции и верификации математических моделей динамики полета (на примере самолета ТВ-20). Методы исследования. Теоретико-методологической основой исследования

являлисьУметоды теории систем, системного анализа, теории управления,

классической механики, методов компьютерного моделирования. Научной базой послужили работы Андреева Ю.Н., Беклемишева Д.В., Бюшгенса Г.С., Воеводина В.В., Дозорцева В.М., Кожинской Л.И. и Ворновицкого А.Э., Красовского А.А., Остославского И.В. и Стражевой И.В., Пашковского И.М., Попова О.С., Попова Э.В., Портера Б. и Кросли Т., и других.

Источником данных для анализа и обобщения практического материала послужили монографии и периодические публикации по соответствующей тематике, материалы российских и международных научных конференций, результаты совместной работы автора с представителями смежных специальностей.

Научная новизна. В диссертационной работе предлагается подход к построению интеллектуальных обучающих компьютерных систем. Этот подход может применяться в разных предметных областях. Содержательным ядром системы обучения является блок моделирования объекта обучения, включающий в себя множество динамических моделей самолета, работающих в режиме реального времени. Важнейшим условием функционирования блока моделирования должна быть высокая точность соответствия поведения модели поведению реального объекта. Для создания таких систем моделирования было необходимо решить ряд новых научных задач. К числу новых научных результатов автор, в частности, относит:

4- количественные оценки структурных свойств динамических систем в

различных задачах управления и идентификации; + применение метода модального управления в задачах коррекции и верификации динамических моделей объектов для компьютерных систем обучения;

•>• общую методику коррекции и верификации динамических моделей самолета в компьютерных системах обучения;

подход к оценке действий обучаемого в компьютерной системе обучения.

Практическая ценность выполняемой работы определяется: ■Ф- разработкой общей концепции построения интеллектуальной компьютерной системы обучения и возможностью ее применения в разных предметных областях;

•Ф- разработкой методики коррекции и верификации математических моделей динамических объектов для применения в компьютерных системах обучения, что обеспечивает повышение уровня соответствия модели реальному объекту;

■Ф- практическими примерами применения этой методики для решения задач верификации и валидации математических моделей объектов (на примере самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы EADS SO CATA);

•Ф- детальной разработкой комплекса учебных процедур для обучения пилотов в полном соответствии с международными требованиями JAR (Joint Aviation Requirements).

Внедрение результатов работы. Результаты работы использованы в научных исследованиях и в учебном процессе Санкт-Петербургского Государственного Университета Аэрокосмического Приборостроения (ГУАП).

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на российских и международных научных конференциях: „Региональная информатика-РИ'2002" (Санкт-Петербург, 2002 г.); „Интеграция науки и образования в XXI веке" (Санкт Петербург, 2003 г.); .Advanced Computer Systems" (Щецин, Польша , 1997, 1998, 2001г.г.); "System, Modeling, Control" ((Закопане, Польша, 1998, 2001 г.г.); "Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration-WESIC'99" (Ньюпорт, Великобритания, 1999г.); „Intelligent Tutoring Systems- ITS'2002" (Биаритц, Франция, 2002 г.), а также на научном семинаре Кафедры моделирования вычислительных и электронных систем Санкт-Петербургского Университета Аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург, 2004г.).

Публикации. По материалам и результатам диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ (одна работа принята к публикации), в том числе 4 - в российских и 10 — в зарубежных научных изданиях.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объем работы - 159 стр., в том числе 3 таблицы и 52 рисунка. Библиография включает 102 наименования.

Положения, выносимые на защиту:

■Ф- структура интеллектуальной компьютерной системы обучения: концепция и

методика ее построения; -Ф- методика коррекции и верификации математических моделей динамики

полета для компьютерных систем обучения; -4- количественные оценки структурных свойств динамических сислем: управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность идентифицируемых процессов и способы их практического применения;

алгоритмические процедуры коррекции математических моделей динамических процессов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе рассматривается проблема создания компьютерных систем обучения (КСО) в целом, и по материалам открытой печати анализируется состояние этой проблемы в авиации в мире и в России.

Независимо от конкретной предметной области проблема создания компьютерных систем обучения включает в себя совокупность разнохарактерных задач, содержание которых анализируется в работе.

В первой главе представлена разработанная с участием автора концептуальная структурная схема процесса обучения (с применением компьютерной системы обучения) - рис. 1.

6

Рис.1. Обобщенная структура интеллектуальной обучающей системы

Основными подсистемами компьютерной системы обучения являются:

- собственно тренажер (модель или множество моделей процессов и соответствующие интерфейсы и средства управления);

- экспертная система (ЭС), которая помогает обучаемому в процессе выполнения учебных заданий.

Вторая глава посвящена проблеме построения математических моделей динамики полета для компьютерных систем обучения. Представлены преобразования моделей, обычно производимые при построении компьютерных моделей динамики полета. На рис. 2 представлены стадии и этапы работ по созданию динамической модели самолета для КСО.

1. Разработка математической модели в общей форме (разработка структуры модели)

Г

2. Определение числовых параметров этой модели ва основе технических характеристик, представляемых фирмой -

разработчиком данного самолета +

3. Компьютерная реализация модели +

4. Верификация (настройка) компьютерной модели: обеспечение необходимого уровня соответствия динамических, характеристик модели динамическим характеристикам реального самолета

Рис. 2. Стадии работ по созданию динамической модели самолета

Компьютерная реализация модели (блок 3 на рис.2) включает в себя две последовательно решаемые задачи:

- представление характеристик полета в виде таблиц и графиков, изменяющихся в реальном времени,

- визуализация полета (задачи компьютерной графики - виртуальная кабина, виртуальная инструментальная панель и т.д.)

При проведении работ по моделированию предполагается, что фирма -разработчик должна предоставить широкое многообразие массогабаритных, аэродинамических и иных технических характеристик самолета. Однако это условие выполняется не всегда. Это обстоятельство приводят к необходимости организации работ по верификации (настройке) компьютерных моделей.

В. третьей главе рассматриваются задачи коррекции и верификации динамических моделей объекта для КСО. В создании компьютерной модели участвуют представители трех специальностей: специалисты по динамике полета, летчики-эксперты и программисты. Опыт показывает, что общение между ними в процессе верификации модели может оказываться затруднительным. Поэтому актуальной является задача разработки способа взаимодействия этих специалистов. Некоторым шагом в этом направлении представляется предлагаемая в работе методика коррекции и верификации моделей динамики полета. Структурная схема этой методики показана на рис.3.

Эта методика опирается на три исходных теоретических положения: • представление динамического процесса множеством линейных

стационарных систем, и затем - представление задачи коррекции математических моделей в виде двух отдельных задач:

Рис.3. Обобщенная структурная схема методики коррекции и верификации математических моделей динамики полета 9

• задача коррекции собственных значений линейных динамических систем (на основе концепции модального управления),

• задача коррекции эффективности управляющих воздействий (на основе использования сингулярного разложения системных матриц объекта).

Как было отмечено, для решения первой задачи удобным является применение метода модального управления. Рассмотрим несколько подробнее задачу коррекции собственных значений динамической системы. Пусть имеем динамическую систему

x = ax+bu, xer",uerm (1)

где А, В- постоянные матрицы соответствующих размерностей. Характеристические уравнения матрицы А запишем в виде: Г + + a^f2-*-... + аД + «о=0 Спектр матрицы А этой системы имеет вид

Для простоты допустим, что все соответственные значения матрицы/! попарно различны \fi,k(I,n). (Последнее условие обязательным не является).

Допустим, что спектр (2) требует корректировки. Пусть нашим требованиям отвечает новый спектр:

{П,.Г)2-:Т)Я} (3)

Этому спектру соответствует характеристическое уравнение:

Цп + Ki гГ' + +Ро = 0 (4)

(Далее будем принимать, что новый спектр тоже является простым).

С целью коррекции динамических характеристик объекта (1) расширим этот объект введением фиктивного корректирующего (скалярного) управления у eR',. Расширенный объект имеет вид:

x=ax+bu+cy. (5)

причем dim С = (п х 1).

Далее рассматривается „укороченный" объект

х = ах+су (6)

Фиктивное корректирующее управление должно быть способно воздействовать на все моды этого объекта. Это означает, что выбор С должен производиться из условия обеспечения полной управляемости объекта (6):

rank IV-п,

где W- матрица управляемости системы (6), определяемая в виде

W=(CACA3C„A*-'C) (7)

Корректирующее управление формируется в виде

У = КХ (8)

Для решения рассматриваемой-задачи коррекции в работе используются алгоритм, который базируется на представлении изучаемой системы в канонической форме управляемости. Соответствующее преобразование имеет вид:

X=WHZ, (9)

где W- матрица управляемости системы (6), элементами матрицы Я являются коэффициенты характеристического уравнения матрицы А

а Ъ - вектор той же размерности, как вектор X. Ранее было принято, что спектр матрицы А — простой, и в этом случае матрица Н— невырожденная.

В работе показано, что решением поставленной задачи коррекции является матрица А,:

а, (Ю)

где матрица Q (с заданным спектром) имеет вид:

(И)

Здесь Ро, (¡¡, ..., Д.; — коэффициенты характеристического уравнения (4).

Параметры матрицы А, зависят от матрицы "" и следовательно, от выбора вектора С. Нетрудно заметить поэтому, что решением задачи синтеза матрицы А, является множество подобных матриц. Неединственность решения такой задачи порождает трудности, связанные с анализом получаемых результатов и выбором наиболее подходящего варианта матрицы А., но вместе с тем, открывает и некоторые дополнительные возможности. Возможны и иные алгоритмы решения задач корректирующего синтеза, основанные на использовании других форм канонических представлений динамических систем.

Решение любых задач коррекции динамических моделей процессов обязательно должно сопровождаться контролем структурных свойств корректируемых моделей. Нельзя допустить, чтобы вследствие вносимых изменений модель утратила бы, например, свойство управляемости. С целью изучения влияния возмущений параметров системы на ее основные структурные свойства в работе вводятся новые понятия количественных оценок (мер) системных свойств объектов: - управляемости, - наблюдаемости, - идентифицируемости, а также информативности процесса в задачах идентификации. Теоретической основой являются сингулярные разложения соответствующих системных матриц объекта.

Пусть имеем прямоугольную числовую матрицу К размера (их*), причем п. Известно, что всегда существует сингулярное разложение матрицы 1С

следующего вида

K-P-Q-R *, (12)

где P.R - унитарные матрицы, причем матрица Р имеет размер (пх.п), матрица R имеет размер (sxs), а матрица Q размера (п х s) имеет форму

Q = (M\0), (13)

где М =diag(fii,P2* >Цп)г а остальные элементы матрицы Q равны нулю.

Элементами квадратной матрицы М являются сингулярные числа fi],ft2,...,fin матрицы К, расположенные в порядке их убывания (невозрастания). Столбцы матриц P.R образуют в совокупности сингулярные базисы матрицы К.

Если матрица К вещественна, то и сингулярное разложение также вещественно. В этом случае символ сопряжения "*" следует заменить на символ транспонирования "Т\ а свойство унитарности матриц Р и R преобразуется в свойство ортогональности.

Можно легко увидеть, что если выполняется условие , то также

выполняется и условие гапкМ = п. Но если матрица К имеет полный ранг (rank К=п), то минимальное сингулярное число этой матрицы не равно нулю и характеризует степень близости матрицы М к границе вырожденности.

Сингулярные разложения соответствующих системных матриц являются основой для разработки количественных оценок (мер) управляемости, наблюдаемости, идентифицируемости динамических систем, а также для оценки информативности динамических процессов в задачах идентификации их математических моделей.

Так, например, понягае меры управляемости, опирающееся на классические определения управляемости, определяет не только четкую границу между управляемостью и неуправляемостью, но позволяет учитывать степень близости системы к этой границе.

Для линейной стационарной системы X-AX+BU. XeR"M^Rm матрица управляемости имеет известный вид

Wrm>=(B АВ А2 В „А"'1 В).

Размерность этой матрицы: dtmWynB=n х пт. Матрица управляемости всегда вещественна, поэтому ее сингулярное разложение имеет вид

Wynp=PrQi-R1T, (14)

где Pj- ортогональная матрица размера (пхп), построенная из собственных

Т

векторов матрицы Wynp -Wy^, , a R/- ортогональная матрица размера (mn х тп), построенная из собственных векторов матрицы

Прямоугольная блочная матрица Qi размера (п х тп) имеет форму:

Qi=(M0) ,

где М = diag(/ii,/t2,. ,fi„), а остальные элементы магрицы Q] равны 0. Элементами матрицы М являются сингулярные числа матрицы управляемости

12

Wy„p, расположенные в порядке убывания.

В работе показано, что величина, обратная спектральному числу обусловленности матрицы М (т.е. отношение минимального и максимального сингулярных чисел матрицы управляемости Wynp)

=Cond2(M) Hi (15)

является количественной мерой общей управляемости линейной динамической системы.

На основе сингулярных разложений соответствующих системных матриц, по аналогии с оценками управляемости в работе построены количественные оценки наблюдаемое! и и идентифицируемости систем, а также информативности динамических процессов.

Понятия количественных мер структурных свойств динамических систем имеют общесистемный характер. Применение таких количественных оценок позволяет целенаправленно исследовать и корректировать структуру и параметры математических моделей различных динамических процессов и применено, в частности, в задачах верификации компьютерных динамических моделей самолета.

В четвертой главе представлены практические задачи, решенные в рамках работы по созданию КСО для пилотов и механиков гражданской авиации. Разработана структурная схема экспертной системы для обучения пшютов. В этой части работы был определен список учебных процедур, разработан набор фактов и правил для базы знаний, в том числе определены классы объектов, объекты и их атрибуты и значения.

В работе подчеркнуто, что разработка ЭС должна базироваться на анализе всех действий обучаемого и алгоритмов поведения всех элементов системы. Должны разрабатываться подробные спецификации всех действий и ошибок обучаемого. Это означает, что необходимо разрабатывать многомерные шкалы количественных оценок действий обучаемого. Приведен пример разработанной автором (с участием летчиков-экспертов) матрицы оценок действий обучаемого при выполнении учебного задания в виртуальном полете. Подобного рода количественные оценки формируют методические основания разработки алгоритмов для интеллектуальных обучающих систем. Показаны примеры реализации процедур для КСО:

Is задача предвзлетной подготовки - 18 последовательно выполняемых шагов

(действий);

✓ задача взлета - 12 последовательно выполняемых шагов (действий). Разработаны и показаны соответствующие алгоритмы, написанные в псевдокоде. На рис. 4 показан фрагмент блок — схемы алгоритма процедуры взлета с пошаговым оцениванием действий ученика.

Z Продолжать ~7 упражнение /

Отрыв от полосы

Рис. 4. Фрагмент блок — схемы алгоритма процедуры взлета с пошаговым оцениванием действий ученика

Далее в четвертой главе приведены примеры решения задач коррекции математических моделей динамики полета - на примере задачи продольного движения (динамическая система четвертого порядка при двух управляющих воздействиях - отклонения руля высоты и изменения тяги двигателя). Изучается, как и при летных испытаниях, реакция виртуального самолета на импульсы и скачки рулей, сравнивается поведение разных моделей в продольном движении - до коррекции и после. Пример таких сопоставлений показан на рис. 5 - для полетной скорости Va , углов атаки а и тангажа в , угловой скорости тангажа Q (согласно обозначениям ISO).

Рис. 5. Сопоставление реакции двух моделей на импульс руля высоты

Для анализа и коррекции эффективности управляющих воздействий используется сингулярное разложение матрицы управляемости объекта. На рис.6 показан пример зависимости меры управляемости в продольном движении самолета ТВ20 от элементов Ьц и Ьц матрицы управлений 5 В приведенном примере отчетливо наблюдается слабая зависимость меры управляемости Е, от изменения аргумента Ьц и высокая чувствительность <Е; к изменению аргумента

Рис. 6. Зависимость показателя управляемости модели от аргументов

Сингулярные наблюдаемости и

разложения системных матриц (управляемости, т.д.) динамических объектов позволяют всесторонне

исследовать влияние параметров матриц А и В этих объектов на структурные свойства систем.

В четвертой главе также приведены примеры решения задач компьютерной визуализации предполетных, полетных и послеполетных режимов. Эти примеры имеют демонстрационный характер и приведены с целью подчеркнуть важность решения задач компьютерной графики как одного из этапов в процессе верификации моделей.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы. В работе рассмотрен круг вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем обучения применительно к проблеме обучения пилотов гражданской авиации.

На основе анализа и обобщения опыта работ в этой области разработана структура интеллектуальной компьютерной системы обучения, обоснована концепция и предложена методика ее построения. Важнейшими частями этой системы являются:

■Ф- компьютерная система моделирования поведения реального объекта обучения (в рассматриваемой проблеме — моделирование в реальном времени широкого многообразия режимов движения самолета); -Ф- экспертная система, назначением которой является интеллектуальная поддержка процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого). Основное внимание в работе сосредоточено на задачах, связанных с моделированием поведения объекта обучения. Отмечено, что поведение моделей, простроенных на основе исходных проектных данных, как правило, достаточно сильно отличается от поведения реального самолета в различных режимах движения. Вместе с тем использование неточных и недостоверных моделей может приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого. Поэтому проблема коррекции и верификации математических моделей динамики полета играет первостененную роль в проблеме создания интеллектуальных компьютерных систем обучения для пилотов.

В силу того, что принцип суперпозиции является свойством только линейных систем, непосредственная коррекция нелинейных динамических уравнений, описывающих различные режимы полета самолета, является процессом весьма трудоемким и трудно поддающимся упорядочиванию, а потому — малоэффективным.

Для решения задачи коррекции и верификации математических моделей динамики полета в работе разработана методика, содержание которой базируется на:

представлении нелинейных динамических уравнений пространственного движения множеством реконфигурируемых линейных стационарных систем; ❖ применении идей модального управления в задачах коррекции динамических моделей процессов;

использовании количественных оценок структурных свойств динамических

систем (главным образом, количественных оценок управляемости).

На базе упомянутых идей модального управления в работе разработаны алгоритмические процедуры коррекции динамических характеристик объекта. Применение этих алгоритмов позволяет достаточно быстро и наглядно оценивать влияние вносимых корректив на характеристики и поведение модели.

Введены понятия количественных оценок структурных свойств динамических систем: управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность динамических процессов в задачах идентификации. Теоретической основой этих количественных оценок является сингулярное разложение соответствующих системных матриц. Обоснован способ применения таких оценок в задачах коррекции и верификации динамических моделей и показаны примеры их практического использования.

Кроме того, в работе определен подход к построению экспертной системы, являющейся интеллектуальной частью компьютерной системы обучения для пилотов гражданской авиации. Определены классы объектов в базе знаний и их характеристики (объекты, их атрибуты и значения).

Разработан ряд учебных процедур и соответствующих алгоритмов их реализации с точностью до детальной проработки некоторых элементов этих процедур.

В приложения вынесены: список публикаций автора по теме работы и основные технические характеристики самолета SOCATA TB20.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Третьяков А.В., Разработка элементов экспертных систем в компьютерных системах обучения для гражданской авиации// VIII Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика -2002", Санкт-Петербург, 2002.

2. Попов О.С., Третьяков А.В., Компьютерные тренажерные системы -проблемы создания, применение в авиации// Материалы международного форума „Интеграция науки и образования в XXI веке ", Санкт-Петербург, 2003.

3. Попов О.С., Третьяков А.В., Задачи построения компьютерных систем обучения для пилотов гражданской авиации//Авиакосмическое приборостроение, №9,2003.

4. Some Problems of Design of Computer-based Training Systems for Civil Aviation Pilots, Methods of their Solving/ O. Popov, A. Tretyakov, A.Barcz, P.Piela// 16th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace, Санкт-Петербург, 2004 (в печати).

5. Popov O.S., Tretyakov A.V., Researches on the Characteristics of Controllability (Manoeuvrability) of Moving Objects//Proc. of the First International Conference CMCS-97, "Computer's Methods in Control Systems", Szczecin, Poland, 1997.

6. Popov O.S., Tretyakov A.V., On Analysis of Structural Qualities of Dynamic

17

Systems//Proc. of the 9th International Symposium SMC'98 „System, Modelling, Control", Zakopane, Poland, 1998.

7. Popov O.S., Tretiakov A.V., Structural Properties and Informative Density of Dynamic Processes: The Method of Quantitative Estimation at the Control, Management and Identification Problems// Proceedings of 5 th International Conference on Advanced Computer Systems ACS'98, Szczecin, Poland, 1998.

8. Popov O.S., Tretyakov A.V., Quantitative Measures of Systems Structural Qualities in Control, Management and Identification Problems// Proc. of the Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration WESIC'99 „Advanced Technologies in Manufacturing", Newport, UK, 1999.

9. The Structure of Multi-Agent Learning System and its Application in Aeronautical Training/ Popov O., Lalanne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A7/ Proc. of the 10th International Symposium SMC'01 „System, Modelling, Control", Zakopane, Poland, 2001.

10. Some Tasks of Intelligent Tutoring Systems Design for Civil Aviation Pilots/ Popov O., Lalanne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov AJ/ Proc. ofthe 8th International Conference on Advanced Computer Systems ACS'2001, Szczecin, Poland, 2001.

11. Struktura rozproszonego systcmu nauczania (multi-agent learning system) i jego zastosowanie w szkoleniu pilotow/O.Popov, RXalanne, G.Gouarderes, A.Minko, A.Tretyakov//Zeszyty naukowe Politechniki Rzeszowskiej №86, Mechanika z. 56 Awionika, Rzeszow, Poland, 2001 (польский яз.).

12. Some Tasks of Intelligent Tutoring Systems Design for Civil Aviation Pilots/ Popov O., Lalanne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov АУ/Advanced Computer Systems, The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science. Kluwer Academic Publishers, Boston, London, 2001.

13. Structure of Multi-Agent Tutoring System and its Application in Aeronautical Training/Popov O., Lalanne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A.// International Journal of Computers, Systems and Signals, Pretoria, RPA, Vol. 3, No. 2,2002.

14. Tretyakov A., Banas P., Hochard G., Structure ofthe Expert System and example of realization of training tasks in the computer tutoring systems for civil aviation// 6th International Conference on Intelligent Tutoring Systems -ITS'2002, Workshop on Simulation Based Training, Biarritz, France 2002.

Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Тираж 100 экз. Заказ № 95

Отдел оперативной полиграфии ГОУ ВПО «СПбГУАШ 190000, Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 67

»- 499 9

ВВЕДЕНИЕ.

1. КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

В АВИАЦИИ.

1.1. Общая характеристика проблемы создания автоматизированных обучающих систем.

1.2. Авиационное тренажеростроение - цели, задачи, современное состояние, тенденции развития.15'

1.3. Общая структурная схема процесса обучения в компьютерной обучающей системе.

1.4. Экспертная система как составная часть системы обучения.

1.5. Выводы по первой главе.

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ПОЛЕТА ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ.

2.1. Общая характеристика проблемы построения математических моделей объекта для компьютерных систем обучения.

2.2. Общие динамические уравнения пространственного движения самолета.

2.2.1. Динамические уравнения пространственного движения самолета с постоянной скоростью центра масс.

2.3. Динамические уравнения продольного движения самолета.

2.3.1. Продольное движение самолета при постоянной скорости движения центра масс.

2.3.2. Продольное движение самолета - разделение движений по быстроте протекания процессов.

2.4. Динамические уравнения бокового движения самолета.

2.4.1. Уравнения бокового движения самолета при углах атаки а и скольжения /?, не превосходящих допустимых эксплуатационных значений.

2.4.2. Уравнения бокового движения самолета при ограниченных значениях углов атаки и скольжения и при постоянной скорости полета.

2.4.3. Разделение уравнений плоского бокового движения самолета па изолированные движения - только по рысканию и только по крену.

2.5. Линейная динамическая модель продольного движения самолета.

2.6. Выводы по второй главе.i.

3. ЗАДАЧИ ВЕРИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТА

ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ.

3.1. Особенности процесса верификации компьютерных динамических моделей самолета.

3.2. Линейные представления моделей динамики полета (задачи аппроксимации).

3.3. Сингулярные разложения матриц - математическая основа для исследования структурных свойств динамических систем.

3.4. Количественные оценки управляемости, наблюдаемости, идентифицируемости систем и информативности процессов в задачах идентификации и верификации динамических моделей.

3.5. Модальное управление и модальная управляемость в задачах коррекции динамических моделей.

3.6. Методика коррекции и верификации математических моделей динамики полета для компьютерных систем обучения.

3.7. Выводы по третьей главе.

4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, СВЯЗАННЫЕ С СОЗДАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПИЛОТОВ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ.

4.1. Структура экспертной системы для обучения пилотов.

4.2. Реализация учебных процедур в компьютерной системе обучения для пилотов.

4.3. Визуализация в задачах верификации динамических моделей самолета.

4.4. Пример решения задачи анализа и коррекции характеристик компьютерной модели самолета.

4.5. Выводы по четвертой главе.

Проблема создания и применения тренажерных систем давно привлекает внимание специалистов в самых разнообразных предметных областях. Тренажерные системы широко применяются для обучения операторов технологических процессов, для обучения водителей автотранспорта, для подготовки механиков и пилотов гражданской авиации, для обучения и переподготовки рулевых морских транспортных средств и т.д.

Существуют различные направления и, соответственно, подходы к созданию обучающих систем: натурные и полупатурные системы с широким использованием реального оборудования;

• тренажерные системы, имеющие в своем составе как реальное оборудование, так и компьютерные средства и соответствующее программное обеспечение для организации и управления процессом обучения;

• чисто компьютерные системы обучения, основным элементом которых являются системы моделирования (имитации функционирования реального объекта) и поддержки принятия решений с использованием соответствующих средств управления и необходимых интерфейсов.

Независимо от конкретной предметной области компьютерные системы обучения (КСО) должны обеспечивать моделирование стандартных и нестандартных ситуаций, которые могут возникать при работе в реальной обстановке. Их интерфейс должен соответствовать психофизиологическим возможностям человека воспринимать и обрабатывать необходимую информацию. КСО должна обеспечивать функции контроля и управления процессами обучения. Вместе с тем различия в характере деятельности обучаемого определяют специфику структур КСО и методику их применения в различных предметных областях.

Проблема создания обучающих (тренажерных) систем с применением современных информационных технологий является сложной многоплановой проблемой. Эта проблема включает в себя: задачи высокоточного моделирования поведения объекта обучения в реальном времени; задами визуализации, то есть отображения на экране монитора с высокой стспспью реализма всего оборудования и приборов, с которыми должен работать обучаемый, а также окружающей среды; ^ задачи интеллектуальной поддержки процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого).

Недостаточная точность моделирования поведения объекта обучения, а также неудовлетворительные решения задач компьютерной визуализации могут приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого.

Вместе с тем в настоящее время не существует сколь либо универсальных методов отладки и верификации моделей процессов, реализуемых в компьютерных системах обучения. Не существует также универсальных подходов к выбору структуры интеллектуальной компьютерной системы обучения, состава ее элементов и их реализации. Формированию подходов к решению названных задач посвящена настоящая работа. Этим определяется актуальность тематики диссертационной работы и ее связь с планами научно-исследовательских работ в России.

Авиационное тренажеростроение возникло и стало развиваться фактически с момента возникновения авиации. В настоящее время авиационное тренажеростроение является одним из важнейших и активно развиваемых направлений в кругу проблем, связанных с авиацией. Современные информационные технологии открыли новые широкие возможности для развития этой области науки и практики.

Предметом диссертационной работы являются задачи создания интеллектуальных компьютерных систем обучения и их применения для подготовки пилотов гражданской авиации.

Целью исследования были: ^ обоснование общей структуры и разработка элементов обучающей компьютерной системы для подготовки нилотов гражданской авиации; ^ разработка методики верификации математических моделей динамики полета для применения в компьютерных системах обучения.

В соответствии с поставленными целями решены следующие задачи: сделан обзор современных методов и средств компьютерного обучения применительно к проблеме подготовки пилотов гражданской авиации и представлена номенклатура основных задач в рамках дайной проблемы; разработана и обоснована обобщенная структурная схема интеллектуальной компьютерной обучающей системы; проанализирована общая структура математических моделей динамики полета и рассмотрены их некоторые преобразования (с целью реализации в компьютерной системе обучения); определены способы коррекции и верификации математических моделей динамики полета и разработана общая методика решения таких задач;

• введены новые понятия количественных оценок (мер) структурных свойств динамических систем (управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность процессов в задачах идентификации) и определен способ их применения в задачах коррекции математических моделей динамических процессов; разработаны алгоритмические процедуры коррекции математических моделей, опирающиеся на метод модального управления; предложена концепция представления нелинейных моделей динамики полета множеством перестраиваемых (рскопфигурируемых) линейных динамических моделей; определена структура и основные элементы экспертной системы для реализации в компьютерной системе обучения пилотов; определен подход к оценке действий обучаемого в экспертной системе, являющейся составной частью компьютерной системы обучения; детально разработан комплекс учебных процедур для обучения пилотов (на примере легкого самолета ТВ-20 французской фирмы НАЭБ БОСАТА); решены практические задачи анализа, коррекции и верификации математических моделей динамики полета (на примере самолета ТВ-20).

Методы исследования. Теоретико-методологической основой исследования являлись методы теории систем, системного анализа, теории управления, классической механики, методов компьютерного моделирования. Научной базой послужили работы Андреева Ю.Н., Беклемишева Д.В., Бюшгенса Г.С., Воеводина В.В., Гантмахера Ф.Р., Дозорцева В.М., Кожинской Л.И. и Ворновицкого А.Э., Красовского A.A., Остославского И.В. н Стражевой И.В., Пашковского И.М., Попова О.С., Попова Э.В., Портера Б. и Кросли Т., и других.

Источником данных для анализа и обобщения практического материала послужили монографии и периодические публикации по соответствующей тематике, материалы российских и международных научных конференций, результаты совместной работы автора с представителями смежных специальностей в рамках международного проекта AS1M1L. (AS1M1L - Aero user-friendly SIMulation-based distance Learning. Целыо проекта, как следует из названия, являлось создание интеллектуальной компьютерной системы обучения для механиков и пилотов гражданской авиации). Автор участвовал в этом проекте в рамках договора о международном сотрудничестве между Санкт-Петербургским Государственным Университетом Аэрокосмического приборостроения и Институтом Авиационного Оборудования (1МА) Университета Бордо.

Научная новизна. В диссертационной работе предлагается подход к построению интеллектуальных обучающих компьютерных систем. Этот подход может применяться в разных предметных областях. Содержательным ядром системы обучения является блок моделирования объекта обучения, включающий в себя множество динамических моделей самолета, работающих в режиме реального времени. Важнейшим условием функционирования блока моделирования должна быть высокая точность соответствия поведения модели поведению реального объекта. Для создания таких систем моделирования было необходимо решить ряд новых научных задач. /Г числу новых научных результатов автор, в частности, относит:

•У количественные оценки структурных свойств динамических систем в различных задачах управления и идентификации; •У применение метода модального управления в задачах коррекции и верификации динамических моделей объектов для компьютерных систем обучения; общую методику коррекции и верификации динамических моделей самолета в компьютерных системах обучения; + подход к оценке действий обучаемого в компьютерной системе обучения.

Практическая ценность выполненной работы определяется: -Ф- разработкой общей концепции построения интеллектуальной компьютерной системы обучения и возможностью ее применения в разных предметных областях; разработкой методики коррекции и верификации математических моделей динамических объектов для применения в компьютерных системах обучения; практическими примерами применения этой методики для решения задач верификации и валндации математических моделей объектов (па примере самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы EADS SOCATA); детальной разработкой комплекса учебных процедур для обучения пилотов в полном соответствии с международными требованиями JAR (Joint Aviation Requirements).

Внедрение результатов работы. Результаты работы использованы в научных исследованиях Санкт-Петербургского Государственного Университета Аэрокосмнческого Приборостроения (ГУАП) и, в частности, в международном проекте ASIMIL. Также планируется использование части результатов в учебном процессе ГУАП.

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на российских и международных научных конференциях: „Региональная информатика- РИ'2002" (Санкт Петербург, 2002 г.); „Интеграция науки и образования в XXI веке"" (Санкт Петербург, 2003 г.); „Advanced Computer Systems" (Щецин, Польша , 1997, 1998, 2001г.г.); "System, Modeling, Control" ((Закопане, Польша, 1998, 2001 г.г.); "Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration - WESIC'99" (Ныопорт, Великобритания, 1999г.); „Intelligent Tutoring Systems - ITS'2002" (Биаритц, Франция, 2002 г.); на научном семинаре кафедры Моделирования вычислительных и электронных систем ГУАП (Санкт-Петербург, ГУАП, 2004г.), а также на научных собраниях консорциума проекта ASIMIL с участием научных экспертов Европейской Комиссии в 2001-2003 г.г.

Публикации. По материалам и результатам диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ (одна работа принята к печати), в том числе 4 - в российских и 10 - в зарубежных научных изданиях.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и двух приложений. Общий объем работы - 159 стр., в том числе 3 таблицы и 52 рисунка. Библиография включает 102 наименования.

4.5. ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ

В главе были рассмотрены некоторые практические задачи из числа тех, с которыми сталкиваются разработчики компьютерной системы обучения. Как отмечалось ранее, основными элементами компьютерной системы обучения (КСО) являются система моделирования, с достаточной степенью точности воспроизводящая поведение во времени реального объекта, а также экспертная система, являющаяся интеллектуальным ядром КСО.

В настоящей главе определена структура экспертной системы для обучения пилотов, разработан набор фактов и правил в базе знаний данной экспертной системы, при этом определены классы объектов п базе знаний.

На примере учебных задач предвзлетной подготовки и взлета показан подход к разработке учебных процедур и соответствующих алгоритмов их реализации, с точностью до детальной проработки некоторых элементов этих процедур.

Приведены примеры решения задач компьютерной визуализации предполетных, полетных и послеполетных режимов. Приведенные примеры имеют демонстрационный характер и подчеркивают ранее высказанное положение о важности решения указанных задач компьютерной графики как одного из этапов в процессе коррекции и верификации моделей.

Приведен практический пример применения разработанной методики для решения задач верификации и вапидации математических моделей объектов (на примере задачи продольного движения самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы ЕАОБ БОСА ТА).

Показано, что применение метода модального управления в сочетании с количественными оценками управляемости объектов является конструктивным средством коррекции моделей. Введение фиюнвного скалярного управления позволяет простыми и наглядными средствами целенаправленно корректировать динамические характеристики компьютерной модели самолета.

Лк5'

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО РАБОТЕ

В диссертационной работе рассмотрен круг вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем обучения применительно к проблеме обучения пилотов гражданской авиации.

На основе анализа и обобщения опыта работ в этой области знания разработана структура интеллектуальной компьютерной системы обучения, обоснована концепция и предложена методика ее построения. Важнейшими частями этой системы являются: компьютерная система моделирования поведения реального объекта обучения (в рассматриваемой проблеме - моделирование в реальном времени широкого многообразия режимов движения самолета); поведение такой модели должно с высокой степенью точности соответствовать поведению реального самолета; экспертная система, назначением которой является интеллектуальная поддержка процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого); необходимыми элементами структуры НОС являются также библиотеки ошибок, сценариев учебных задач, моделей окружающей среды, визуальных представлений приборного оборудования различных типов самолетов и соответствующих баз данных.

Основное внимание в работе сосредоточено на задачах, связанных с моделированием поведения объекта обучения. Отмечено, что поведение моделей, простроенных на основе исходных проектных данных, как правило, достаточно сильно отличается от поведения реального самолета в различных режимах движения. Вместе с тем использование неточных и недостоверных моделей может приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого. Поэтому проблема коррекции и верификации математических моделей динамики полета играет первостепенную роль в проблеме создания интеллектуальных компьютерных систем обучения для пилотов.

В силу того, что принцип суперпозиции является свойством только линейных систем, непосредственная коррекция нелинейных динамических уравнений, описывающих различные режимы полета самолета, является процессом весьма трудоемким н трудно поддающимся упорядочиванию, а потому - малоэффективным.

Для решения задачи коррекции и верификации математических моделей динамики полета в работе разработана методика, содержание которой базируется на: представлении нелинейных динамических уравнений пространственного движения множеством рсконфигурируемых линейных стационарных систем; применении идей модального управления в задачах коррекции динамических моделей процессов;

О- использовании количественных оценок структурных свойств динамических систем (главным образом, количественных оценок управляемости).

Предлагаемая в работе концепция представления исходного нелинейного динамического объекта в виде счетного множества линейных стационарных динамических систем предоставляет возможности для применения хорошо разработанных методов линейной алгебры и теории линейных дифференциальных уравнений для анализа и коррекции (а также для реконфигурации) динамических моделей по замечаниям экспертов.

На базе упомянутых идей модального управления в работе разработаны алгоритмические процедуры коррекции динамических характеристик объекта. Применение этих алгоритмов позволяет достаточно быстро и наглядно оценивать влияние вносимых корректив на хара!сгеристики и поведение модели.

Введены понятия количественных оценок структурных свойств динамических систем: управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность динамических процессов в задачах идентификации. Теоретической основой этих количественных оценок является сингулярное разложение соответствующих системных матриц. Такие количественные оценки структурных свойств объектов имеют общесистемный характер и являются удобными и полезными как в задачах коррекции математических моделей динамики полета, так и в исследованиях и проектировании динамических систем различной природы и назначения.

Обоснован способ применения этих оценок в задачах коррекции и верификации динамических моделей самолета и показаны примеры их практического использования (на примере задачи продольного движения самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы ЕАОБ БОСАТЛ).

Кроме того, в работе определен подход к построению экспертной системы, являющейся интеллектуальной частью компьютерной системы обучения для пилотов гражданской авиации. Определены классы объектов в базе знаний и их характеристики.

Разработан ряд учебных процедур и соответствующих алгоритмов их реализации с точностью до детальной проработки некоторых элементов этих процедур.

1. Андреев Ю.Н., Управление конечномерными линейными объектами. М.: Наука, 1976

2. Балонин H.A., Попов О.С., Критерии идентифицируемости линейных динамических систем //Изв. ВУЗов СССР. Приборостроение, №4, 1986

3. Балонин H.A., Попов О.С., Критерий идентифицируемости линейных стационарных и нестационарных динамических систем//Известия ВУЗов, Приборостроение, №1, 1994

4. Балонин H.A., Попов О.С., Идентификация параметров систем в режиме их нормального функционирования//Автоматика и телемеханика, №8, 1992

5. Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры. М.: Наука, 1983

6. Бобков А.И., Макаренко В.Н., Экспертные системы: Учебное пособие ЛИАП, Санкт-Петербург, 1992

7. Бодрунов С.Д., Концепция и программа развития авиатренажерпого комплекса России// Мир авионики, №3, 2002

8. Бодрунов С.Д., Авиационное тренажеростроение в России, история, современное состояние, перспективы развития//Материалы научно-технической конференции "Тренажерные технологии и симуляторы", СПб, 2002

9. Бураков М.В., Попов О.С., Интеллектуальные системы управления: Учебное пособие СПбГУАП, СПб, 1997

10. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В., Динамика самолета. Пространственное движение. М.: Машиностроение, 1983

11. Варжапетян А.Г., Глушенко В.В., Системы управления. М.: Высшая школа, 2000

12. Васильченко К.К., Леонов В.А., Пашковский И.М., Летные испытания самолетов, 2- изд. М.: Машиностроение, 1996

13. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А., Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984

14. Гантмахер Ф.Р., Теория матриц. М.: Наука, 1967

15. Гроп Д., Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979.

16. Джексон П., Введение в экспертные системы. Изд. Дом „Вильяме" М СПб -Киев, 2001

17. Дмитриев В.Г., Суханов В.Л., Бюшгенс А.Г., Развитие тренажерных технологий в ЦАГИ// Материалы научно-технической конференции "Тренажерные технологии и симуляторы", СПб, 2002

18. Дмитрович А.И., Интеллектуальные информационные системы, Тетра Системе, Минск, 1997

19. Дозорцев В.М., Динамическое моделирование в оптимальном управлении и автоматизированном обучении операторов технологических процессов. Часть 2. Компьютерные тренажеры реального времени // Приборы и системы управления, 1996, №8

20. Дозорцев В.М., Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов теория, методология построения и использования. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук, М., ИПУ, 1999

21. Ефанов В.П., 1LA'02: Вопросов больше, чем ответов//Мир авионики, №3, 2002

22. Змитрович А.И., Интеллектуальные информационные системы. ТетраСистемс, Минск, 1997

23. Кожинская Л.И., Ворновицкий А.Э., Управление качеством систем, М.: Машиностроение 1979

24. Котик М.Г., Динамика взлета и посадки самолетов. Москва: Машиностроение, 1984

25. Красовский A.A. (ред.), Справочник по теории автоматического управления, М.: Наука 1987

26. Красовский A.A., Основы теории авиационных тренажеров, М.: Машиностроение, 1995

27. Крутько П.Д., Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели. Москва: Наука, 1987

28. Лебедев Г.Н. Интеллектуальные системы управления и их обучение с помощью методов оптимизации: Учебное пособие МАИ, Москва, 2002

29. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б., Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике, М.: Финансы и статистика, 1991

30. Лернер Д.М., Лукомский Ю.А., Попов О.С. и др., Управление морскими подвижными объектами, Л.: Судостроение, 1979

31. Ли. Р., Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука, 1966

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

33. Микеладзе В.Г., Титов В.М., Основные геометрические и аэродинамические характеристики самолетов и ракет. Справочник 2е изд., М.: Машиностроение, 1990

34. Мхитарян A.M., Лазшок П.С., Максимов B.C. и др., Динамика полета, 2- изд. М.: Машиностроение, 1978

35. Никольский А.Е., Головняк В.В., Прохоров И.А., Информационная технология комплексирования бортовых систем ЛА: Учебное пособие МАИ, Москва, 1991

36. Остославский И.В., Стражева И.В., Динамика полета. Устойчивость и управляемость летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1965

37. Остославский И.В., Стражева И.В., Динамика полета. Траектории летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1969

38. ОсугаС., Обработка знаний. М., Мир, 1989

39. Пашковский И.М., Устойчивость и управляемость самолета, М.: Машиностроение, 1975

40. Пашковский И.М., Динамика и управляемость самолета, 2- изд., М.: Машиностроение, 1987

41. Понырко С.А., Попов О.С., Ястребов B.C., Адаптивные системы для исследования океана, С.-Петербург, Судостроение, 1993

42. Попов О.С., Третьяков A.B., Компьютерные тренажерные системы проблемысоздания, применение в авиации// Материалы между народно го форума „Интеграция науки и образования в XXI веке Санкт-Петербург, 2003

43. Попов О.С., Третьяков A.B., Задачи построения компьютерных систем обучения для пилотов гражданской авиации// Авиакосмическое приборостроение, №9, 2003

44. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д., Статические и динамические экспертные системы, М.: Финансы и статистика, 1996

45. Попов Э.В., Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.; Наука, 1987

46. Поспелов Д.А., Многоагентные системы настоящее и будущее// ИТ и ВС, №1, 1998

47. Солдатенков О.Ф., Пустыльников B.C., Годунов А.И., Стереоскопический имитатор визуальной обстановки тренажера// Мир авионики, №3, 2002

48. Суевалов Л.Ф., Справочник по расчетам судовых автоматических систем, JI.: Судостроение, 1989

49. Третьяков A.B., Разработка элементов экспертных систем в компьютерных системах обучения для гражданской авиации// Восьмая Санкт-Петербургская Международная конференция „Региональная Информатика 2002", Труды конференции, Санкт-Петербург, 2002

50. Уэно X., Кояма Т., Ока.мото Т., Мацуби Б., Представление и использование знаний (перевод с японского) М., Мир, 1989 г.

51. Хомоненко А.Д. (ред.)., Основы современных компьютерных технологий, Санкт-Петербург, "Корона пршгт", 1998

52. Хорн Р., Джонсон Ч., Матричный анализ, М.: Мир, 1989

53. Цетлин M.J1., Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М. Наука, 1969

54. Частиков А.П., Гаврилова Т.А. Белов Д. Л., Разработка экспертных систем. Среда CLIPS СПб, "БХВ Петербург", 2003 г.

55. Эйкхофф П., Основы идентификации систем управления: М., Мир, 1975

56. Эткин Б., Динамика полета. Устойчивость и управляемость. М.: Машиностроение, 1964

57. Adams R., Spirited Debate and RATS, CAT The Journal for Civil Aviation Training, №2, 2000

58. Bogacheva N. Popov O., Zhukov A., Structure and Information Maintenance of Aircraft Simulator of the Light Plane// Proceedings of the 6,h International Conference on Advanced Computer Systems ACS'99, Szczecin, Poland, 1999

59. CAT Magazine, Delta Airlines, "The Jewel of Georgia"// The Journal for Civil Aviation Training, October 1999

60. Cerri S., Gouarderes G., Paraguacu F. (eds.), Intelligent Tutoring Systems, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2002

61. Chaib-draa B., Causal Reasoning in Multiagent Systems. Multiagent Rationality, M. Boman, W. Van de Velde Ed's., Springer, 1997, pp. 79-97

62. Feigenbaum E., The Art of Artificial Intelligence: themes and case studies of knowledge engineering// Proceedings of the Fifth International Conference on Artificial Intelligence Cambridge, 1977

63. Frasson C., Martin L., Gouarderes G., Aimeur E., "LANCA: A Distance Learning Architecture Based on Networked Cognitive Agents"// Proc. Of the 4,h International Conference on Intelligent Tutoring Systems ITS'98, San-Antonio, USA, 1998

64. Gilbert E., Controlability and Observability in Multivariate Control Systems// Jour. Svc. Indst. Appl. Math. Ser. A, 1, №2, 1963

65. Gmitrasiewicz P.J., On Reasoning About Other Agents II, Agent Theory, Architecture and Languages, Springer, 1995, pp. 143-155

66. Gouarderes G., Minko A., Richard L., Simulation and Multi-Agent Environment for Aircraft Maintenance Learning// Proc. Of the 7th International conference on Advanced Computer Systems ACS'2000, Szczecin, Poland, 2000

67. Joint Aviation Requirements, JAR STD 3A, Aeroplane Flight and Navigation Procedures Trainers: Westward Digital Limited, Cheltenham, UK, 1999

68. Kaiman R., On the General Theory of Control Systems// Proc. of the First 1FAC Congress, London, Butter-Worth, 1., 1960

69. Landry M., Malonin J., Oral M., Model Validation in Operations Research// European Journal of Operational Research, Vol. 14, №3, 1983

70. Law A., Kelton W., Simulation Modeling and Analysis. Second Edition, Mc-Graw-Hill, New York, 1991

71. Lee R.S., Optimal Estimation, Identification and Control, Cambridge, Mass., MIT Press, 1964

72. Litz L., Modale Maße fur Stenerbarkeit, Beobrachtbarkeit, Regelbarkeit und Dominantz//Regelungstechnik, V31, №5, 1983

73. Lynkis J.M., Pugli A.L., "Automated vs, "hand" Calibration of System Dynamics Models: An Experiment with a simple project model"// Proceeding of the 1996 International System Dynamics Conference, Cambridge, MA, 1996

74. Moorman R., Surge in Pilot Demand Driving Trainer Market// Aviation Week and Space Technology, November, 2000

75. Muller J.P., The Design of Intelligent Agents. Springer, 1996

76. Munro A., Surmon D., Johnson M., Pizzini Q., Walker J., An Open Architecture for Simulation Centred Tutors// AIED -99, Le Mans, France, 1999

77. Popov O., Laianne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A., Structure of MultiAgent Tutoring System and its Application in Aeronautical Training// International Journal of Computers, Systems and Sygnals, Vol.3, №2, Pretoria, SAR, 2002

78. Popov O., Laianne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A., Some Tasks of Intelligent Tutoring Systems Design for Civil Aviation Pilots//Advanced Computer Systems, Kluvver Academic Publishers, Boston, London, 2002

79. Popov O., Goosev S., Barcz A., Identification Approach to Modelling and Simulation of Aircraft Flight// Proc. Of the 8lh International Conference ACS'2001 Advanced Computer Systems, Szczecin, Poland, 2001.

80. Popov O., Tretyakov A., Researches on the Characteristics of Controllabilitymanoeuvrability) of moving objects// Proc. of the First International Conference CMCS'97- Computer Methods in Control Systems, Szczecin, Poland, 1997

81. Popov O., Trctyakov A., On Analysis of Structural Qualities of Dynamics Systems//Proc. Of the 9th International Symposium SMC'98 System, Modelling, Control, Zakopane, Poland, 1998.

82. Popov O., Tretyakov A., Quantitative Measures of Structural Qualities in Control, Management and Identification Problems// Proc. Of Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration WESIC'99, Newport, UK, 1999

83. Porter В., Crossley Т., Modal Control. London, Taylor and Francis, 1972

84. Radosinski E., Systemy inforniatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej, Warszawa -Wroclaw 2001 (на польском яз.)

85. Robinson S., Simulation, Verification, Validation and Confidience: A Tutorial// Transactions of the Society for Computer Simulation International, Vol. 16, № 2, 1999.

86. Robinson S., Successful Simulation: A Practical Approach to Simulation Projects. Mc Graw-Hall, Maidenhead, UK, 1994

87. Russel S.J., Norvig P., Artificial Intelligence. A Modern Approach, Prentice-Hall International Inc., 1995

88. Sandu G., Reasoning About Collective Goals Intelligent Agents. Agent Theories, Architectures and Languages: Springer, 1996.

89. SOCATA Aerospatiale Matra, TB20GT, Pilot's Information Manual. SOCATA, 1998, 1991, 1992, 1996, 1997, 2000.

90. Trctyakov A., Banas P., Hochard G., Structure of the Expert System and Example of realization of training tasks in the computer tutoring's systems for civil aviation// 6th International Conference ITS'2002, Workshop "Simulation Based Training"

91. Weiss G. (ed.), Multiagent Systems. A modern approach to Distributed Artificial Intelligence: The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, England, 2000