Россия
Россия
В настоящее время одним из ключевых направлений подготовки лётчиков является обучение их решению навигационных задач. Для этого используются авиационные тренажёры, которые позволяют отрабатывать полёты над 3D-моделью местности. Причём размеры такой модели могут достигать 1500×1500 км, что даёт возможность видеть 3D-объекты в поворотных точках маршрута на протяжении всего полёта. Раньше такие задачи решались только на тренажёрах с моделями аэродромов, размер которых не превышал 15×15 км. Это ограничение было связано с нехваткой исследований в области распределения ресурсов компьютерного генератора изображений на больших площадях. Цель данного исследования – разработка математических методов, которые позволят оценивать и оптимизировать информационные процессы и ресурсы генератора изображений. Это поможет равномерно распределять их по всей площади модели местности, что значительно улучшит качество подготовки пилотов.
авиационный тренажёр, компьютерный генератор изображения, решение задачи распределение ресурсов, 3D-модель реперных объектов
1. Flight simulator information support / V.R. Roganov [et al.] // Defences and Technical Bulletin. 2018. Vol. 11. № 1. P. 90–98.
2. Кувшинова О.А., Ахмед А.Л., Абдулвахаб Х. Особенности имитаторов авиационного тренажёра, синтезирующих для лётчика 3D-модели окружающего пространства в разном диапазоне световых волн // Надежность и качество: сб. трудов Междунар. симпозиума. Пенза, 2023. Т. 2. С. 75–78.
3. Белаго И.В., Кузиковский С.А., Некрасов Ю.Ю. Управление компьютерными генераторами изображений реального времени // Автометрия. 1994. № 6. С. 48–54.
4. Михеев М.Ю., Мещерякова Е.Н., Найниш Л.А. Некоторые аспекты качества синтеза 3D-изображений для специализированных когнитивных обучающих сред // Надежность и качество сложных систем. 2018. № 4 (24). С. 100–107.
5. Роганов В.Р., Михеев М.Ю. Управление ресурсами специализированной системы синтеза изображения района полетов для авиационного тренажера // Авиакосмическое приборостроение. 2023. № 3. С. 48–60.
6. Задачи моделирования района полетов для авиационных тренажеров и операторов беспилотных летательных аппаратов / В.И. Марчук [и др.] //Надежность и качество сложных систем. 2021. №3 (35). С. 80–86.
7. Кемалов Б.К. К проблеме структурного синтеза моделирующей среды авиационного тренажера // Надежность и качество сложных систем. 2015. № 1 (9). С. 9–16.
8. Кувшинова Е.В., Кувшинова О.А. Специфика имитации изображения в тепловизионном имитаторе авиационного тренажера // Образование и наука в современном мире. Инновации. 2022. № 6 (43). С. 122–129.
9. Роганов В.Р., Кувшинова О.А., Гринцов Д.М. К вопросу о семиотической составляющей видимой для лётчика модели пространства за кабиной авиационного тренажёра // Пром-Инжиниринг: сб. трудов VI Всерос. науч.-техн. конф. Челябинск, 2020. С. 63–67.
10. Есимова Н.С., Кувшинова О.А., Аль-Амиди М.А.Д. Особенности окрашивания 3D-моделей, синтезируемых в режиме реального времени методами машинной графики // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2023. Т. 12. № 2 (62). С. 41–47.
11. Коваленко Г.В. Моделирование в профессиональной подготовке летного состава гражданской авиации. М.: ВИНИТИ, 1992. 136 с.
12. Особенности синтеза визуально наблюдаемой во время полета 3D-модели внешней среды для авиационного тренажера / М.Ю. Михеев [и др.] // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2023. № 10. С. 14–24.
13. Ковалев А.М., Талныкин Э.А. Машинный синтез визуальной обстановки // Автометрия. 1984. № 4. С. 78–83.
14. Затуливетер Ю.С., Фищенко Е.А. К компьютерно-сетевым архитектурам для цифровой трансформации больших систем // Программные системы: теория и приложения. 2020. Т. 11. № 3 (46). С. 85–131.
15. Шукшунов В.Е. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1986. 240 с.
16. Авиационные тренажеры модульной архитектуры: монография / Э.В. Лапшин [и др.]. Пенза, 2005. 145 с.
17. Шукшунов В.Е. Тренажерные комплексы и тренажеры. Технологии разработки и опыт эксплуатации. М., 2005. 384 с.
18. Роганов В.Р. Организация визуальных баз данных и управление компьютерными генераторами изображений имитаторов визуальной обстановки тренажеров: автореф. дисс. ... канд. техн. наук. / Пенза: Пензенский государственный университет, 1995. 17 с.
19. Мицель А.А., Шелестов А.А., Романенко В.В. Методы оптимизации. Ч. 1: учеб. пособие. Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та систем упр. и радиоэлектроники, 2020. 350 с.
20. Неточность алгоритма ветвей и границ / С.Ф. Подшивалов [и др.] // Инженерный вестник Дона. 2018. № 2 (49). С. 90.
