- •Обозначения и сокращения
- •Глава I. Аналитическая часть
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Обзор предметной области
- •1.2.1. Назначение и принципы действия кэнс
- •1.2.2. Программно-аппаратная реализация кэнс
- •1.2.3. Режим разовой коррекции
- •1.2.4. Выбор зк для кэнс
- •1.2.5. Вычисление высоты рельефа
- •1.3. Обоснование целесообразности статистического моделирования
- •1.4. Обоснование новизны научного исследования
- •1.5. Выводы
- •Глава II. Экспериментальная часть
- •2.1. Разработка методики моделирования работы кэнс
- •2.1.1. Выбор типа распределения вероятностей и определение необходимого числа опытов
- •2.1.2. Подбор исходных данных
- •2.1.3. Программно-математическая модель ошибок
- •2.1.4. Настройка параметров кэнс
- •2.1.5. Накопление массивов ошибок кэнс
- •2.1.6. Статистическая обработка накопленных массивов ошибок кэнс
- •2.2. Результаты статистического моделирования.
- •2.3. Анализ полученных результатов
- •2.4. Выводы
- •Глава III. Технологический процесс разработки и отладки программы статистического моделирования работы кэнс.
- •3.1. Обоснование разработки технологического процесса разработки и отладки программы
- •3.2. Описание технологического процесса разработки и отладки программы
- •3.2.1. Постановка задачи
- •3.2.2. Изучение предметной области
- •3.2.3. Определение трудоёмкости разработки
- •3.2.4. Проектирование алгоритмов программы
- •3.2.5. Выбор операционной системы и инструментария
- •3.2.6. Выбор вспомогательного программного обеспечения
- •3.2.7. Написание программы
- •3.2.8. Тестирование и отладка программы
- •3.2.9. Оптимизация программы
- •3.2.10. Написание программной документации
- •3.2.11. Сдача в эксплуатацию и сопровождение
- •3.3. Схемы технологического процесса разработки и отладки программы
- •3.4. Выводы
- •Глава IV. Обоснование и расчет финансовых затрат
- •4.1. Анализ рынка программного обеспечения
- •4.2. Оценка целесообразности разработки программного продукта
- •4.3. Определение себестоимости программного обеспечения
- •4.4. Определение годовых эксплуатационных затрат программного обеспечения
- •4.5. Построение ленточного графика
- •4.6. Выводы
- •Глава V. Безопасность жизнедеятельности
- •5.1. Анализ условий труда
- •5.2. Пожарная безопасность
- •5.3. Электробезопасность
- •В соответствии с гост 12.1.003-83 уровень звукового давления в рабочем помещении не должен быть выше в октавных полосах со среднегеометрическими частотами, указанными в таблице 5.4.
1.2.5. Вычисление высоты рельефа
Для определения текущей высоты полёта БПЛА используются такие измерительные приборы, как радиовысотомер (РВ) и барометрический высотомер (БВ), входящие в состав БКУ. Высота рельефа определяется разностью показаний БВ и РВ.
Рисунок 1.2. Вычисление высоты рельефа.
1.3. Обоснование целесообразности статистического моделирования
Статистическое моделирование предусматривает проведение опытов, расчетов, наблюдений, логического анализа на математических моделях с тем, чтобы по результатам такого исследования можно было судить о явлениях, происходящих в действительных объектах. Программные модели, таким образом, позволяют проверять качество логических построений описательной стороны объекта рассмотрения и устанавливать определенные взаимоотношения количественных и качественных отношений без экспериментов непосредственно на объекте.
Натурные испытания работы КЭНС во время полёта БПЛА хоть и позволяют получить реальную и точную картину, но имеют ряд недостатков. Во-первых, во время испытаний БПЛА подвергается риску попасть в аварию. Во-вторых, происходит его износ. В-третьих, реальные испытания требуют относительно больших материальных и временных затрат.
Статистическое моделирование работы КЭНС, напротив, позволяет сэкономить время, затрачиваемое на сотни реальных полётов в различных областях, и финансовые ресурсы. Кроме того, программно-математическая модель позволяет довольно просто воспроизводить и изменять маршруты полётов БПЛА. К недостаткам статистического моделирования можно отнести только то, что с помощью программной модели можно протестировать лишь программную составляющую (КЭНС).
Целесообразность разработки программного обеспечения более подробно рассмотрено в экономическом разделе.
Таким образом, статистическое моделирование работы КЭНС становится не только желательным, но и необходимым.
1.4. Обоснование новизны научного исследования
Научная новизна исследования заключается в решении приоритетных задач оценки качества КЭНС с помощью статистического моделирования. Ранее никто не рассматривал корреляционно-экстремальные навигационные системы подобным образом. В ходе исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной:
- Новизна методологии состоит в том, что разработана уникальная методика оценки точностных характеристик КЭНС;
- Разработано абсолютно новое программное обеспечение статистического моделирования работы КЭНС;
- Получены новые экспериментальные данные, характеризующие качество системы.
Таким образом, магистерское исследование нетривиально и обладает научной новизной.
1.5. Выводы
В аналитической части была поставлена исследовательская задача, проведён обзор предметной области, обоснована целесообразность статистического моделирования и доказана новизна научного исследования. Таким образом, исследование удовлетворяет всем требованиям к научной работе.
Глава II. Экспериментальная часть
2.1. Разработка методики моделирования работы кэнс
Оценка точностных характеристик КЭНС проводится методом статистического моделирования. Вычисление ошибок КЭНС и их статистических характеристик выполняется в два этапа:
накопление массивов ошибок КЭНС;
статистическая обработка накопленных массивов ошибок КЭНС.