автореферат диссертации по авиационной и ракетно-космической технике, 05.07.02, диссертация на тему:Разработка методов и модели информационной системы экспертизы и анализа ЛА

Введение.

Глава 1 Обзор подходов к экспертизе и общая постановка задачи.

1.1 Обзор литературы.

1.2 Подходы к оценке технического совершенства и качества технических систем.

1.3 Постановка задачи экспертизы технического уровня проектов JIA.

Глава 2 Разработка методики экспертизы проектов JIA.

2.1 Техническое совершенство JIA.

2.2 Классификация исходных данных.

2.3 Исходные данные и проблема несопоставимости исходных данных.

2.4 Уравнение удельной энергии поражения цели J1A.

2.5 Постановка задачи экспертизы проектов с помощью информационной системы экспертизы и анализа JIA.

2.6 Определение сравнительного технического совершенства Л А через относительное приращение удельной относительной энергии поражения цели.

2.7 Дифференциальный подход к оценке ТУ J1A.

Глава 3 Разработка модели информационной системы экспертизы и анализа JIA.

3.1 Объектно-ориентированный анализ и построение компьютерной модели JIA.

3.2 Модель информационной системы экспертизы и анализа JIA.

3.3 Структура ИС и классификация модулей ЭС.

3.4 Применение технологии искусственного интеллекта и экспертных систем к моделированию логических блоков информационной системы экспертизы и анализа J1A.

3.5 Применение нейросетевого модуля для моделирования сложной подсистемы JIA.

Глава 4 Построение модели JIA для проведения экспертизы, анализ методики экспертизы, примеры.

4.1 Проведение экспертизы технического уровня ДА с использованием ИС.

4.2 Анализ показателя уровня технического совершенства в ИС экспертизы и анализа J1A. Построение поверхностей технического совершенства.

4.3 Анализ влияния применения новых технических решений на J1A на показатель технического уровня.

4.4 Сравнительный анализ технического уровня проектов J1A для различных условий функционирования.

4.5 Применение методологии анализа технического уровня к проекту модернизации комплекса JIA.

Выводы.

Экспертиза как способ получения информации всегда использовалась в процессе выработки и принятия решений. Однако в научный метод анализа сложных трудно формализуемых проблем, объединяющий строгие формализованные методы с эвристическими приемами, неформальными методами анализа, суждениями экспертов, экспертиза оформилась сравнительно недавно - в последние два-три десятилетия.

Экспертиза как научный метод представляет собой рациональную организацию анализа проблемы с количественной оценкой суждений и обработкой результатов. При этом многообразие экспертных задач можно разделить на два класса - системный анализ проектного решения и его параметрический анализ.

Системный анализ проектного решения имеет целью подтвердить целесообразность или нецелесообразность создания нового образца техники, оценить его технический уровень, определить его функциональную нишу и экономическую эффективность с учетом требований и возможностей системы более высокого иерархического уровня.

Параметрический анализ проектного решения состоит в обосновании достоверности проектных параметров и характеристик изделия, их реализуемости, важности целевых задач, допустимости отклонений от технического задания и др.

В настоящее время экспертиза широко используются в реальных технических и технологических проектах для проверки правильности проектных решений, и выступает, тем самым, как важнейший фактор повышения эффективности проектных решений за счет внедрения результатов НТП. Поскольку проектные решения определяют технологический уровень нового производства, актуальность применения экспертизы не вызывает сомнений.

Задачи экспертизы относятся к области задач теории принятия решений. В этом случае методики экспертизы и анализа технических систем и их информационное и техническое обеспечение являются составной частью широкого класса задач поддержки принятия решений и систем поддержки принятия решений (СППР).

Экспертиза, как научный метод принятия решений, наиболее часто применяется в условиях неопределенности и неполной информации. Как следствие неопределенности, возникает проблема поиска нужной информации, обеспечения ее своевременности и управляемости. Решение этой проблемы диктует применение специальных информационных технологий: искусственного интеллекта (ИИ), экспертных систем (ЭС), нейросетевого моделирования, статистического анализа, математического моделирования и др.

Применение указанных информационных технологий в сочетании с методами экспертизы и анализа технических систем для построения информационных систем (ИС) поддержки принятия решений позволят ввести термин - технология экспертизы и анализа технических систем.

На всех этапах жизненного цикла ЛА возникают задачи принятия решений, поэтому экспертизы как составная часть задачи поддержки принятия решений применяется на протяжении всего цикла ЛА.

Начальные этапы жизненного цикла ЛА неизбежно связаны с неполнотой информации. От принятых решений о разработке нового ЛА, формирования ТП и ТЗ зависят реализуемость, капиталовложения, качество новой техники и сроки ее создания. Применение технологий экспертизы и анализа для принятия решений в условиях неопределенности позволяет повысить качество принимаемых решений, поэтому использование технологии экспертизы и анализа технических систем на этих этапах наиболее актуально. Целями экспертизы на этих этапах-являются: определение характеристик нового ЛА, потребные капиталовложения, сроки разработки, оценка качества новой продукции, ее востребованность на рынке, анализ рынка продукции, сегментов, прогнозирование объемов и прибыли, маркетинговые исследования.

На этапах внутреннего проектирования ЛА объем неполной информации сокращается и в технологии экспертизы становится возможным частичное применение классических математических моделей совместно методами принятия решений в условиях неопределенности. В качестве целей экспертизы могут ставиться задачи принятия проектных решений по различным подсистемам ЛА и подготовке производства.

На стадии проектирования наиболее действенными являются контрольные функции в виде экспертизы проектов, цель которой -установление обоснованности принимаемых решений и достоверности получаемых результатов.

На этапах изготовления, испытания и доводки ЛА степень неопределенности еще меньше и возможно применение основных математических моделей для решения задач экспертизы ЛА. Целями экспертизы могут являться - экспертиза образцов ЛА для принятия решений о закупке и постановке на вооружение.

На этапе эксплуатации ЛА целями экспертизы могут являться -экспертиза образцов ЛА для принятия решений о модернизации системы или замены на другую систему.

Применение задач экспертизы и анализа ЛА на различных этапах цикла приведено на рис. 1.1.

Решение задач экспертизы традиционно связано с привлечением эксперта или группы экспертов. Существующие методики решения экспертных задач предлагают достаточно эффективные приемы перевода суждений эксперта в количественные оценки и групповой учет этих оценок. Несмотря на наличие методов контроля и верификации экспертных оценок, эксперт в той или иной степени вносит свою субъективную точку зрения в

Потребность в средствах решении проблемы Системнное проектирование и формирование ТЗ Пред-эскизное * проектиробание Эскизное проектирование Рабочее проектирование Испытания и доводка • образца Производ-ство Продажа Эксплуа-тация Модернизация или Утилизация

Решение о создании ЛА ТЗ ТП Эскизный проект ПРИНЯТИ1 Рабочий проект 1 РЕШЕНИИ Опытный образец Серийный образец Прибыль Решение поставлен-ных задач Решение с соблюдением условий

ВОЗ МОЖНЫЕ Ц ЕЛИ ЭКСПЕ1 ТИЗ определение технического уровня нового ЛА, потребные капиталовложения, сроки разработки, качество новой продукции и ее востребованность на рынке

Анализ рынка п эодукции, сегментов, прогнозирование объемов и прибыли, маркетинговые исследования

Принятие проектных решений по ЛА и его подсистемам

Принятие решений по подготовке производства

Экспертиза образцов ЛА для принятия решений о закупке и постановке на вооружение

Экспертиза ЛА для принятия решения о модернизации или утилизации

УМКНЫГ МИИ.НКОИР .ДЫКННОС ! ИИППЮ.'ПК МЫ 11ПФОР\ лциио.чл; ЛЯ ЗАДАЧИ' ЖСШЛ'ТИЗЫ 1111Р11ПЯ1Ш ришшни ж

ТЕХНОЛО ГИИ ЭКСПЕ 5ТИЗЫ И АН \ЛИЗА ЛА

Методы экспертных оценок

Технологии ИИ и классических продукционно -фреймовых ЭС.

Статистические модели.

Генетические алгоритмы синтеза и анализа сложных структур

Нейросетевые алгоритмы.

Математические модели ЛА и его подсистем.

Рис. 1.1 Применение задач экспертизы и анализа ЛА на различных этапах . результат экспертизы. Таким образом, применение традиционных экспертных методов, допускает влияние субъективных оценок на принятие решений.

Экспертиза проектных решений играет важную роль в управлении качеством процесса разработки новой техники, главной задачей которого является обеспечение конкурентоспособности новой техники. Если создание новой техники ориентировано на использование достижений научно-технического прогресса и при этом решения, принимаемые на каждой стадии жизненного цикла технической системы, достаточно обоснованы, то высокое качество такой технической системы можно считать обеспеченным. В соответствии с этим задача управления качеством состоит, прежде всего, в проверке обоснованности принимаемых решений. Самым важным в таком анализе является проектная стадия, когда закладывается качество. Несовершенный проект, ни при каких обстоятельствах, не обеспечит высокое качество продукции. Анализ и оценка обоснованности проектных решений возлагаются на экспертизу проектов. При этом методика такой экспертизы должна обеспечивать оценку вклада принимаемых решений по использованию достижений научно-технического прогресса на каждой стадии жизненного цикла технической системы.

До самого последнего времени существовало два подхода к оценке технического совершенства. В первом из них, традиционно техническое совершенство определяется, как совокупность конструктивных, производственно-технологических и эксплуатационных характеристик изделия. Для различных областей машиностроительной продукции разработаны свои методики оценки технического уровня, как уровневой характеристики технического совершенства, использующей совокупности показателей. Рекомендации по реализации такого подхода изложены в [9,45,50,51].Очевидно, что качественно новый уровень показателей, можно получить, только за счет внедрения новых технических решений. Таким образом, традиционный подход ставит на один уровень технические системы, развитие которых шло по пути интенсивного и экстенсивного совершенствования показателей. Это происходит потому, что показатель технического совершенства, определяемого как совокупность характеристик изделия, не отражает способ достижения этих характеристик.

Во втором подходе техническое совершенство рассматривается, как составляющая часть качества, получаемая исключительно за счет внедрения результатов науки и техники. [16] Предлагаемая в настоящей работе методика оценки ТУ соответствует последнему подходу.

Целью работы является разработка методологического подхода и его реализации к проведению экспертизы проектных решений ЛА на его основе новых аналитических методов экспертизы в интересах повышения качества технических систем.

Рассматривается самый начальный этап, когда анализируются возможные технические предложения и выбирается генеральное направление проектно-конструкторских разработок. Это генеральное направление определяют два главных фактора: научно-технический прогресс (НТП) и экономика.

НТП как объективный закон развития техники предполагает обязательность нововведений, постоянное и неуклонное снижение общественно-необходимого времени (т.е. стоимость) на товарную единицу новой техники.

Уровень технического совершенства нововведений и их экономическая эффективность, цена на рынке, прибыль определяют конкурентоспособность новой техники, т.е. степень востребования данной продукции потребителем на рынке сбыта. Чтобы исключить нерациональное расходование ресурсов, конкурентоспособность следует определять на самой ранней проектной стадии.

Методика оценки технического уровня может быть использована при проведении экспертиз проектов. Такая методика оценки необходима в тех случаях, когда изделия не имеют рыночной стоимости. Это в первую очередь относится к изделиям военной техники, изготовление которых осуществляется по государственному заказу. Технический уровень в такой методике должен обязательно отражать степень внедрения технического прогресса. Только в этом случае оценка по показателю "конкурентоспособность" может быть заменена оценкой по показателю "технический уровень".

Рассмотренные подходы исследования сложной системы нацелены на структуризацию проблемы, т.е. на ее системное представление, упорядоченное по функциям, схемам, составу. При создании образцов новой техники неизбежно выделяются альтернативные варианты технической реализации проекта. Формирование и осмысливание вариантов неизбежно сопровождается разнообразными количественными оценками, достигаемыми с помощью специальных математических методов. Соответственно для решения задач экспертизы технических систем неизбежно построение математических моделей системы различной сложности. Сложность требуемой модели зависит от постановки конкретной задачи экспертизы.

В большинстве случаев построение математической модели анализируемой технической системы требует создание достаточно сложной информационной системы (программного комплекса для ЭВМ). Само построение такой информационной системы с соблюдением требования по гибкости, адаптивности и развитию является сложной задачей, так же требующей применения системного подхода и системной методологии в области информационных технологий, в части создания сложных программных систем. В настоящей работе предложена модель такой информационной системы для решения широкого класса задач анализа технических систем.

С усложнением разрабатываемых проектов существенно возрастает значимость неопределенных и случайных факторов. При этом во многих случаях классические оптимизационные методы и методы математического программирования не отражают реальных задач и становятся малоприменимы. При отсутствии полной качественной и количественной информации о технической системе, построение строгой математической модели невозможно.

Такая ситуация встречается при анализе альтернативных вариантов создаваемой технической системы, когда анализируемые образцы просто не существуют, или при анализе существующих технических систем, в случае когда информация в полном объеме не доступна. Поэтому для решения задачи в таких условиях применяется ряд информационных технологий, позволяющих решать задачи в условиях неопределенности и неполноты информации. Один из модулей ИС, предложенной в работе, позволяет формировать опорные значения параметров системы управления ЛА на основе общей информации о ЛА.

Задача экспертизы ЛА решается с помощью двух этапов: построения методики экспертизы ЛА и построения модели информационной системы экспертизы и анализа технических систем.

При постановке задачи экспертизы, считается, что уже известны цели экспертизы. Цели проведения экспертизы обычно описываются в текстовой форме. Например, при проведении экспертизы проектов ЛА, или выборе готовых систем ЛА цели экспертизы могут быть неявно описаны в техническом задании или другой технической документации. Задачи выбора нескольких альтернативных вариантов технических систем ЛА отражают несколько подходов, цели которых могут быть противоречивыми. При этом для каждого подхода сам процесс экспертизы, может быть достаточно сложным и содержать в себе еще набор подцелей, для оценки которых, могут быть поставлены дополнительные задачи экспертизы.

Одним из основных приемов формализации целей экспертизы является выражение цели экспертизы в виде набора вычисляемых показателей, и условий, накладываемых на значения числовых показателей - критериев. В случае невозможности выразить цели экспертизы в виде числовых показателей, применяют различные приемы, описанные в [19,46,47].

Для реализации различных экспертных задач, ИС должна предусматривать возможность задавать различные формализованные критерии, отражающие различные цели экспертизы. Информационная система также должна позволять задавать модели различных технических систем. Спектр задач экспертизы, таким образом, может быть расширен, а сам процесс решения становится технологией экспертизы технических систем.

ИС экспертизы и анализа, предложенная в работе, может применяться для решения различных задач. В ИС задаются математические модели ЛА в виде модели классов. Затем из объектов этих классов создаются модели анализируемых ЛА. Так же в виде классов и соответствующих объектов задаются формализованные цели экспертизы. Для каждой модели ЛА формируется набор исходных данных для различных уровней. Для формирования опорных значений неизвестных параметров ЛА используются экспертные модули ИС. Производится оценка применимости сформированных экспертным модулем исходных данных. ИС позволяет накапливать результаты предыдущих экспертиз и применять статистические методы обработки, которые реализуют статистические модули. Результаты экспертизы появляются в объекте, реализующем цель экспертизы. Проводится анализ влияния параметров на результаты экспертизы.

Обоснование, подходы и практические методы решения экспертной задачи оценки технического уровня, как составляющей части критериального качества, полученного только за счет использования результатов НТП, описаны в работах [15,16]. В работе [16] также показана связь между техническим уровнем продукции и ее конкурентоспособностью на рынке сбыта, что подтверждает обоснованность данного подхода. Также в этой работе предложена методика оценки ТУ транспортных систем. В части разработки методики экспертизы и анализа ЛА, диссертационная работа использует и предложенный в работах [15,16] подход для систем ЗУР. В диссертационной работе разработан критерий оценки ТУ на основе уравнения удельной энергии поражения цели и разработана методика сравнительного анализа ЛА.

Основные и специальные теоретические аспекты принятия решений в задачах проектирования ЛА подробно изложены в работе [52]. Также в этой работе предложены основы построения математических, компьютерных и неформализованных моделей ЛА. В настоящей работе предложена и реализована модель ИС экспертизы и анализа ЛА, реализующая на практике компьютерные методы представления объекта (ЛА) с использованием современных информационных технологий. Разработана и реализована физическая модель базы данных ЛА на основе объектно-реляционной модели данных, как средство представления и анализа технической системы.

В части задачи принятия решений в условиях неопределенности, теоретические основы методов, применяемых в экспертной системе, широко описаны в работе [11]. В настоящей работе практически реализованы методы, на основе построения продукционно-фреймовых моделей экспертных систем и предложены некоторые дополнительные методы анализа и построения моделей систем в условиях неопределенности на основе построения нейросетевых моделей.

Данная работа в части разработки методологии экспертизы является дальнейшим развитием работ [15,16] для ракетных систем. В части разработки модели ИС в данной работе предложены и реализованы на практике методы принятия решений на основе компьютерных моделей, теоретические основы которых изложены в работах[52].

Настоящая работа состоит из четырех глав. В первой главе проведен библиографический обзор применения теории принятия решений в задачах экспертизы ЛА и экспертизе проектов ЛА. Проведен анализ подходов к экспертизе. Изложено обобщенное представление подхода к экспертизе технических систем и ее место в задачах системного анализа. Обоснована и сформулирована общая постановка задачи оценки технического совершенства ЛА.

Во второй главе изложена практическая реализация поставленных задач. Уточнена постановка задачи сравнительной экспертизы проектов ЛА, как задачи сравнительной оценки технического уровня. В рамках обобщенного подхода разработана методика сравнительной экспертизы технического уровня для ЗУР, как составляющей части критериального качества, полученного только за счет внедрения результатов НТП. Разработаны методики оценки технического уровня ЗУР на основе уравнения удельной энергии поражения цели и на основе дифференциального подхода.

В третьей главе изложены вопросы практического применения предложенной методологии и разработана и реализована модель информационной системы экспертизы и анализа ЛА с использованием объектно-ориентированного подхода. Предложена практическая реализация такой системы с использованием современных информационных технологий, которая является гибридной экспертной системой поддержки принятия решений, удовлетворяет поставленным требованиям и позволяет решать широкий класс задач экспертизы и анализа технических систем. В рамках построения ИС разработана и реализована модель базы данных проекта ЛА. Предложены виды основных модулей системы, реализующие методологию экспертизы, как задачи принятия решений в условиях неопределенности. Решение задачи экспертизы технического уровня проектных решений ЛА неизбежно связано с неопределенностью информации об анализируемых объектах. Для решения задачи экспертизы с помощью информационной системы в условиях неопределенности исходных данных, предложены методы поиска и формирования опорных значений неизвестных исходных данных на основе технологии искусственного интеллекта и классических продукционно-фреймовых экспертных систем.

В четвертой главе реализована модель экспертизы и анализа технического уровня ЗУР. С помощью ИС построены модели ЛА и проведены расчеты ТУ на основе предложенной методики. Также проведены

14 аналитические расчеты влияния различных параметров ЛА на показатель его технического уровня. Проведен анализ полученных результатов.

На основе проведенных исследований обобщены результаты и сформулированы выводы.

110 Выводы

С целью повышения качества новой техники и исключения неконкурентоспособных вариантов на ранних стадиях проектирования ЛА предложена, отличающаяся новизной, методология экспертизы проектных решений технических систем. В рамках такого подхода сформулирована задача экспертизы технического уровня ЛА и предложен инструментарий ее # реализации в виде модели информационной системы. Модель экспертизы ориентирована на анализ проектных решений высокоманевренных управляемых ракет.

1. Технический уровень проекта ЛА определяется как относительная составляющая часть показателя качества, получаемая только за счет внедрения новых технических решений. В отличие от классических подходов, технический уровень выделяет влияние новых технических решений и одновременно показывает влияние экстенсивных факторов, связанных с увеличением массы. Особенностью применения данного подхода к зенитным управляемым ракетам является использование в качестве целевого показателя эффективности зенитной ракеты - показатель удельной энергии поражения цели.

2. В результате модельных расчетов экспертизы ряда близких по характеристикам проектов ЛА, со стартовыми массами в диапазоне 1000-2200 кг, диапазоном средних скоростей полета 1200-2300 м/с и диапазоном дальностей полета 70-180 км, получено, что показатель технического уровня критичен к параметрам ЛА и изменяется в диапазоне от 1 до 2,4 для представленного модельного расчета экспертизы технического уровня.

Проведение экспертизы на ранней стадии проектирования управляемых ракет позволяет ответить на вопрос, какое из возможных новых технических решений (применение адаптивных боевых частей, быстродействующих приводов, • новых систем управления, новых систем наведения, газодинамического управления и др.) позволит создать более совершенный проект и количественно оценить значение технического уровня каждого варианта. Проведенный параметрический анализ зенитных управляемых ракет (анализируемые - постоянная времени стабилизации ДА в диапазоне от 0,2 до 0,1 с, интервал дискретности измерений в диапазоне от 0,02 до 0,015 с, время %

• самонаведения в диапазоне от 20 до 2 с,) показал, что методика позволяет выявить и количественно оценить технический уровень направлений совершенствования проекта. Для зенитных управляемых ракет эти результаты указывают на определяющее влияние точности наведения.

4. Применение адаптивной боевой части с коэффициентом усиления осколочного поля от 1 до 2.5 при ширине диаграммы осколочного поля от 20 до 40 градусов показало, что технический уровень проекта изменяется в диапазоне от 1 до 1.8, что показывает направления совершенствования проекта.

5. Использование алгоритмов обработки логической информации на основе продукционно-фреймовых моделей данных и нейросетевых моделей подсистем позволяет формировать опорные значения неизвестных данных, необходимых для экспертизы на основе накопленных числовых данных и логических сведений о проекте ДА и проводить сравнительную экспертизу технического уровня проектных решений в условиях неопределенности.

Предложенная модель информационной системы относится к классу гибридных экспертных систем и отличается использованием объектно-ориентированной модели данных и соответствующих систем управления базами данных. Информационная система является инструментом поддержки «.принятия решений в области создания новой техники, оценки перспективности развития новых направлений в технике, и анализа проектных вариантов в единой информационной среде предприятия разработчика технических систем.

Развитие экспертных методов в виде библиотеки классов, накопление результатов экспертиз позволяют создать единую корпоративную базу знаний конструкторского бюро или коллектива разработчиков и эффективно управлять процессом проектирования ракетной техники.

1.Азоев Г.Л. Конкуренция стратегия и практика. — М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. — 208 с.

2. Андрукович П.Ф. Применение метода главных компонент в практических исследованиях. — М.: Изд-во МГУ, 1973. — 122 с.

3. Проектирование зенитных управляемых ракет./ Архангельский И.И., Афанасьев П.П., Болотов Е.Г., Голубев И.С., Матвеенко A.M., Мизрохи В.Я., Новиков В.Н., Светлов В.Г. Под ред. И.С. Голубева, В.Г. Светлова: Учебник.

4. М.: Издательство МАИ, 1999. — 728 с.

5. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория анализа хозяйственной деятельности. — М.: Финансы и статистика, 1987. —287 с.

6. Бонин A.C., Методика определения боевых потенциалов авиационных ' комплексов // Труды 30 ЦНИИ МО РФ №186, 1998. — 419 с.

7. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. — М.: Радио и связь, 1984. — 288 с.

8. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с. примерами приложений на С++: пер. с англ. / под ред. И. Романовского, Ф. Андреева. — М.: Издательство Бином, СпБ: Невский диалект, 1998. — 560 с.

9. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование.

10. М.: Радио и связь, 1981. — 328 с.

11. Ю.Волченков А. В., Швецов А. Н., ДетковаН. М. Методы оценки технического уровня машин: Учеб. пособие . —Владимир : М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации. Владим. гос. ун-т. Муром, ин-т (фил.)., 1998. — 101 с.

12. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем, СПб.: Издательский дом Питер, 2001. — 384 с.

13. Гвишиани Д.М., Емельянова C.B., Многокритериальные задачи принятия решений./Под. ред. Д.М. Гвишиани, C.B. Емельянова. — М.: Машиностроение, 1978. —523 с.

14. Гиг Дж.ван. Прикладная общая теория систем: Пер. с. англ. — М.: Мир, 1981. —Т.1. —336с.

15. Н.Гиг Дж.ван. Прикладная общая теория систем: Пер. с. англ. — М.: Мир, 1981. —Т.2. —731 с.

16. Голубев И.С., Парафесь С.Г. Экспертиза проектов летательных аппаратов. — М.: Издательство МАИ, 1996. — 100 с.

17. Голубев И.С., Протопопов В.И. Проектная конкурентоспособность авиа- и 'авто транспортных средств. — М.: Издательство МАИ, 2000. — 200 с.

18. Дейт К. Введение в базы данных. Изд. 6-е. Киев: Диалектика ,1998. — 613 с. ' 18.Доорс Дж., Рейблейн А.Р., Вадера С. ПРОЛОГ-язык программированиябудущего. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 144 с.

19. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984, , 175 с.

20. Жуковская В.М. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. — М.: Статистика, 1976. — 152 с.21.3айченко Ю.П. Исследование операций, Киев: Высш. школа, 1975. — 320с

21. Иберла К. Факторный анализ: Пер. с. нем. — М.: Статистика, 1980. — 398 с.

22. Ивахненко А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. — М.: Радио и связь, 1987. — 120 с.

23. Йордон Э., АргилаК. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. — М.: Лори, 1999. — 266 с.

24. Карпов Ю.П. Теория взрывчатых веществ. Поражающее действие •боеприпасов. — М.: Издательство МАИ, 1986. —200 с.

25. Кендэл М. Временные ряды: Пер. с. англ. — М.: Финансы и статистика, 1981, —199 с.

26. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики.

27. М.: Статистика, 1980. —102 с.

28. Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика. Принцип и примеры: Пер. с. англ.1. М.: Мир, 1977. — 200 с.

29. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика: Пер. с. англ. — М.:Мир, 1978. —558 с.

30. Кофман А. Методы и модели исследования операций: Пер. с. фр. — М.: Мир, 1966. —523 с.

31. Основы синтеза систем летательных аппаратов: Учебник / Лебедев A.A., Аджимуратов Г.Г., Баранов В.Н., Бобронников В.Т. и др.;Под ред. A.A. Лебедева. — М.: Издательство МАИ, 1996. — 444 с.

32. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике.

33. М.: Финансы и статистика, 1991. — 239 с.

34. ЗЗ.Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод: Пер. с. англ. — М.: Мир, 1967, 144 с.

35. Малахов Б.В. Построение информационных систем на основе объектно-реляционной модели данных. — М.: Машиностроение // Автоматизация и современные технологии-2002.- №4 С. 15-22.

36. Маллас Дж. Реляционный язык пролог и его применение. — М.: Наука, 1990.— 464 с.

37. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТУРБО-ПРОЛОГЕ.

38. М.: Финансы и статистика, 1994. — 256 с.

39. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. — М.: Мир, 1984. — 259 с.

40. Мизрохи В.Я. Выбор облика ракеты и определение универсальной зависимости точности самонаведения на основе закона подобия // Полет- 2001. -№2-С. 3-12.

41. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981. —487 с.

42. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: пер. с. нем. / Под ред. Н.В. Васильченко,В.А. Душского. — М.: Мир, 1990. — 208 с.

43. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. — М.: Энергоатомиздат, 1991. — 286 с.

44. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. — М.: Высшая школа, 1989. — 367 с.

45. Планкетт J1., Хейл Г. Выработка и принятие управленческих решений: .Опережающее управление: Сокр. пер. с. англ. — М.: Экономика, 1984, 167 с.

46. Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач. — М.: Наука, 1977.—352 с.

47. Рыжаков В.В., Пятирублевый Л.Г. Основы комплексного оценивания качества продукции. — Пенза.: ЦНТИ, 1998. — 206 с.

48. Саати К., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с. англ. —М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.

49. Саати Т. Принятие решений. — М.: Радио и связь, 1991. — 311 с.

50. Сакович В.В. Исследование операций: справочное пособие. — М.:Высш.шк., 1984. —256 с.

51. Семенов С., Харчев В., Иоффин А. Оценка технического уровня оружия -важный фактор его развития //Военный парад. 1995. - №1- с. 14-19.

52. Скорняков Э.П., Шведова В.В., Мельникова Л.И. Оценка технического tуровня продукции необходимое условие выхода на рынок: Учеб. пособие. — М.: ВНИИПИ, 1996.— 87 с.

53. Солодов В. М., Козлов М. К. Оценка технического уровня промышленной продукции. — М.: ВЦ РАН, 1998. — 24 с.

54. Тарасов Е.В., Балык В.М. Методы проектирования летательных аппаратов. — М.: Издательство МАИ, 2000. — 324 с.

55. Тахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. — М.: СИНТЕГ, 1998. — 123 с.

56. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. — М.: Наука, 1981. —257 с.

57. Федюкин В.К., Дурнев В.Д., Лебедев В.Г. Методы оценки и управления •качеством промышленной продукции. Учебник. Изд. 2-е перераб. и доп. М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", Рилант, 2001. — 328 с.

58. Хьютсон А. Дисперсионный анализ: Пер. с. англ. — М.: Статистика, 1971. — 88 с.

59. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 207 с.

60. Четыркин Е. М., Калихман И. Л. Вероятность и статистика. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 319с.

61. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1977.—200с

62. InterSystems Corp. (ed.): Developing with Cache Objects. Version 4.0. Cambridge: InterSystems, 2000.

63. InterSystems Corp. (ed.): Cache ObjectScript Programming Guide. Version 4.0.

64. Cambridge: InterSystems, 2000.

65. InterSystems Corp. (ed.): Cache Basic System Management Guide. Version 4.0. Cambridge: InterSystems, 2000.

66. Jordan D. С++ Object DataBases. Programming with the ODMG Standart. Addison-Wesley, 1998.

67. Minski M.A. Computer Science and the Representation of Knowledge in The 'Computer Age. A Twenty-Year View, MIT Press, 1979.