Підвищення паливної ефективності літака застосуванням адаптивного крила та кінцевих аеродинамічних поверхонь

Improving the aircraft’s fuel efficiency is one of the main requirements for prospective and modernized aircraft. This paper reports the assessment of change in aerodynamic quality resulting in the improved fuel efficiency of a long-range aircraft when using promising means to enhance aerodynamic quality. These means include the abandonment of the mechanization of wing edges and conventional controls through the use of an adaptive wing, the artificial laminarization of the flow around the elements of a glider, the application of winglets. The abandonment of conventional wing controls and wing mechanization is predetermined by the need to ensure a seamless surface of the glider elements to prevent the premature turbulization of the flow that consequently leads to a decrease in the profile drag of an aircraft. The use of winglets is aimed at reducing inductive drag. Determining a change in the aircraft’s fuel efficiency would make it possible to estimate a change in the operating costs during its life cycle.The study employed the known modular software complex «Integration 2.1». The engineering and navigational calculation was performed for a typical flight profile of a long-range aircraft. The possibility of reducing fuel consumption by up to 20 % has been shown. The largest impact on the decrease in fuel consumption is exerted by the flow laminarization on the surface of the glider elements; the reduction in fuel consumption was 17.1 %. The abandonment of mechanization and ailerons decreases fuel consumption by 3.9 %, while the abandonment of ailerons, slats, and flaps reduces fuel consumption by 0.4, 1.5, and 0.4 %, respectively. The use of spiroid winglets made it possible to reduce fuel consumption by 1.95 %Повышение топливной эффективности самолета является одним из основных требований, предъявляемых к перспективным и модернизируемым летательным аппаратам. Проведена оценка изменения аэродинамического качества и, как следствие, повышение топливной эффективности дальнего магистрального самолета при применении перспективных средств повышения аэродинамического качества. К указанным средствам относятся: отказ от механизации кромок крыла и от традиционных органов управления путем применения адаптивного крыла, искусственная ламинаризация течения вокруг элементов планера, применение концевых аэродинамических поверхностей. Отказ от традиционных органов управления и механизации крыла обусловлен необходимостью обеспечения бесшовной поверхности элементов планера для предотвращения преждевременной турбулизации течения и, как следствие, приводит к уменьшению профильного сопротивления самолета. Применение концевых аэродинамических поверхностей направлено на снижение индуктивного сопротивления. Определение изменения топливной эффективности самолета позволит оценить изменение эксплуатационных расходов в течение его жизненного цикла.Исследование проведено на основе известного модульного программного комплекса «Интеграция 2.1». Инженерно-штурманский расчет выполнялся для типичного профиля полета дальнего магистрального самолета. Показана возможность уменьшения расхода топлива до 20 %. Наибольшее влияние на уменьшение расхода топлива имеет ламинаризация течения на поверхности элементов планера, при этом уменьшение расхода топлива составило 17,1 %. Отказ от механизации и элеронов обеспечивает уменьшение расхода топлива на 3,9 %, при этом отказ от элеронов, предкрылков и закрылков обеспечивает снижение расхода топлива на 0,4, 1,5 и 0,4 процентов соответственно. Применение спироидных концевых аэродинамических поверхностей обеспечило уменьшение расхода топлива на 1,95 %Підвищення паливної ефективності літака є однією із основних вимог, які висуваються до перспективних літальних апаратів і літальних апаратів, які модернізуються. Проведено оцінку зміни аеродинамічної якості і, як наслідок, підвищення паливної ефективності дальнього магістрального літака при застосуванні перспективних засобів підвищення аеродинамічної якості. До зазначених засобів відносяться: відмова від механізації кромок крила та від традиційних органів керування шляхом застосування адаптивного крила, штучна ламінарізація течії навколо елементів планеру, застосування кінцевих аеродинамічних поверхонь. Відмова від традиційних органів керування та механізації крила зумовлена необхідністю забезпечення безшовної поверхні елементів планера для запобігання передчасної турбулізації течії і, як наслідок, призводить до зменшення профільного опору літака. Застосування кінцевих аеродинамічних поверхонь направлене на зниження індуктивного опору. Визначення зміни паливної ефективності літака дозволить оцінити зміну його експлуатаційних витрат протягом життєвого циклу.Дослідження проведено на основі відомого модульного програмного комплексу «Інтеграція 2.1». Інженерно-штурманський розрахунок виконувався для типового профілю польоту дальнього магістрального літака. Показана можливість зменшення витрати палива до 20 %. Найбільший вплив на зменшення витрати палива має ламінарізація течії на поверхні елементів планеру, при цьому зменшення витрати палива склало 17,1 %. Відмова від механізації та елеронів забезпечила зменшення витрати палива на 3,9 %, при цьому відмова від елеронів, передкрилка та закрилка забезпечило зменшення витрати палива на 0,4, 1,5 та 0,4 відсотків відповідно. Застосування спіроідних кінцевих аеродинамічних поверхонь забезпечило зменшення витрати палива на 1,95 

Improving Aircraft Fuel Efficiency by Using the Adaptive Wing and Winglets

Improving the aircraft's fuel efficiency is one of the main requirements for prospective and modernized aircraft. This paper reports the assessment of change in aerodynamic quality resulting in the improved fuel efficiency of a long-range aircraft when using promising means to enhance aerodynamic quality. These means include the abandonment of the mechanization of wing edges and conventional controls through the use of an adaptive wing, the artificial laminarization of the flow around the elements of a glider, the application of winglets. The abandonment of conventional wing controls and wing mechanization is predetermined by the need to ensure a seamless surface of the glider elements to prevent the premature turbulization of the flow that consequently leads to a decrease in the profile drag of an aircraft. The use of winglets is aimed at reducing inductive drag. Determining a change in the aircraft's fuel efficiency would make it possible to estimate a change in the operating costs during its life cycle.The study employed the known modular software complex «Integration 2.1». The engineering and navigational calculation was performed for a typical flight profile of a long-range aircraft. The possibility of reducing fuel consumption by up to 20 % has been shown. The largest impact on the decrease in fuel consumption is exerted by the flow laminarization on the surface of the glider elements; the reduction in fuel consumption was 17.1 %. The abandonment of mechanization and ailerons decreases fuel consumption by 3.9 %, while the abandonment of ailerons, slats, and flaps reduces fuel consumption by 0.4, 1.5, and 0.4 %, respectively. The use of spiroid winglets made it possible to reduce fuel consumption by 1.95

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

We developed a method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems. A distinctive feature of the proposed method consists in training not only the synaptic weights of an artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. In case of impossibility to ensure a given quality of functioning of artificial neural networks by training the parameters of an artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the device and taking into account the type and amount of information coming to the input of the artificial neural network. Another distinctive feature of the developed method is that no preliminary calculation data are required to calculate the input data. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, while making unambiguous decisions. According to the results of the study, this training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate training errors. This method will allow training artificial neural networks by training the parameters and architecture, determining effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures to improve the efficiency of training artificial neural networks, increasing the efficiency of information processing in artificial neural networks.Разработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики состоит в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. При невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления входных данных не требуются предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетяй для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности принимаемых решений. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10‒18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает погрешностей в ходе обучения. Указанная методика позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры, определить эффективные меры по повышению эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Использование указанной методики позволит снизить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається із врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та із врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення вхідних даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більш високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує похибок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа