Применение нейросетевых технологий в гиперзвуковой аэрокосмической системе

ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Применение нейросетевых технологий в гиперзвуковой аэрокосмической системе Хлопков Ю.И.1, Дорофеев Е.А.2, Зея Мьо Мьинт3, Хлопков А.Ю.4, Поляков М.С.5, Агаева Илаха Рустам кызы6

'Хлопков Юрий Иванович /Khlopkov Yury Ivanovich - факультет аэромеханики и летательной техники, доктор физико-

математических наук;

2Дорофеев Евгений Александрович /Dorofeev Evgeny Aleksandrovich - факультет аэромеханики и летательной техники,

кандидат физико-математических наук; 3Зея Мьо Мьинт / Zay Yar Myo Myint - факультет аэромеханики и летательной техники, кандидат физико-

математических наук, докторант; 4Хлопков Антон Юрьевич /Khlopkov Anton Yuryevich - факультет аэромеханики и летательной техники, аспирант; 5Поляков Михаил Сергеевич /Polyakov MikhailSergeevich - факультет аэромеханики и летательной техники, аспирант; 6Агаева Илаха Рустам кызы /Agaeva Ilaha Rustam kyzy - факультет аэромеханики и летательной техники, студент

Московский физико-технический институт, г. Жуковский

Аннотация: на сегодняшний день разработка и внедрение высокопроизводительных информационных систем является одной из самых актуальных задач. Искусственный интеллект был междисциплинарной наукой, являясь одновременно и наукой, и искусством, и техникой и психологией.

Ключевые слова: нейронные сети, нейросетевые технологии, искусственный интеллект, гиперзвуковой аэрокосмической системы.

Keywords: neural networks, neural network technology, artificial intelligence, hypersonic aerospace systems.

На сегодняшний день разработка и внедрение высокопроизводительных информационных систем является одной из самых актуальных задач. Специалисты по искусственному интеллекту все больше и больше пытаются найти способы и возможности моделирования интуитивного мышления. Искусственный интеллект был междисциплинарной наукой, являясь одновременно и наукой, и искусством, и техникой и психологией.

Для решения задач многодисциплинарной оптимизации в настоящее время весьма актуальным является изучение и разработка методов, основанных на применении систем с искусственным интеллектом (нейронные сети, эволюционные алгоритмы и методы нечеткой логики и т.д.) [1]. Данная тенденция является естественным процессом, вызванным развитием науки и технологическим прогрессом. Искусственные нейронные сети (ИНС) -это математический метод имитации процессов и явлений, основанный на моделировании работы мозга человека и позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Важной чертой ИНС является то, что в силу конструктивных особенностей они позволяют успешно решать задачи с большим количеством переменных, не требуя большого количества вычислительных ресурсов.

Работа нейронной сети заключается в том, что она преобразует входной вектор в выходной вектор, причем это преобразование задается весами нейронной сети. Процесс построения нейронной сети делится на два этапа:

1. Выбор типа (архитектуры) нейронной сети;

2. Подбор весов (обучение) нейронной сети.

На первом этапе, выбираем: какие нейроны хотим использовать (число входов, передаточные функции); каким образом следует соединить их между собой; что взять в качестве входов и выходов нейронной сети (рис.1).

Рис.1. Структура нейронной сети

Существует несколько десятков нейросетевых архитектур, эффективность которых доказана математически. Самые популярные и изученные нейронные архитектуры - это многослойный персептрон, нейронная сеть с общей регрессией, нейронные сети Кохонена и другие. Следующий этап будет процессом обучения нейронной сети. В используемых на практике нейронных сетях количество весов может составлять несколько десятков тысяч, поэтому обучение - действительно сложный процесс. Для обучения нейронных сетей специально разработаны многочисленное количество алгоритмов обучения, которые позволяют настроить веса нейронной сети определенным образом.

Алгоритм обучения означает процедуру, в которой используются правила обучения для настойки весов. Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке. Свойство сети обучаться на примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют определенной системе правил функционирования. Существуют три парадигмы обучения нейронных сетей: «с учителем», «без учителя» (самообучение), «смешанное». В первом случае нейронная сеть располагает правильными ответами (выходами сети) на каждый входной пример. Веса настраиваются так, чтобы сеть производила ответы как можно более близкие к известным правильным ответам. Обучение без учителя не требует знания правильных ответов на каждый пример обучающей выборки. В этом случае раскрывается внутренняя структура данных или корреляции между образцами в системе данных, что позволяет распределить образцы по категориям. При смешанном обучении часть весов определяется посредством обучения с учителем, в то время как остальная получается с помощью самообучения. На рис.2 показана схема алгоритма решения задач гиперзвукового обтекания.

Известны четыре основных типа правил обучения: коррекция по ошибке, машина Больцмана, правило Хебба и обучение методом соревнования. Наиболее популярный из этих алгоритмов - метод обратного распространения ошибки (Error Back Propagation), используемый, например, для обучения персептрона.

Рис.2. Алгоритм решения задач гиперзвукового обтекания

В данной работе предлагается применение искусственных нейронных сетей для эффективного решения задач обтекания тел в гиперзвуковом течении. В качестве входных сигналов проведен параметрический расчет АДХ треугольника в гиперзвуковом течении. Геометрия треугольника условно имитирует форму гиперзвукового летательного аппарата (ГЛА). Для вычисления АДХ обтекаемых тел использовалась, разработанная в МФТИ и ЦАГИ и хорошо зарекомендовавшая себя для подобных задач информационная технология АДАНАТ (Аэродинамический Анализ в обеспечение создания Аэрокосмической Техники) [2]. В качестве элементов АДАНАТ включает в себя методику решения кинетических уравнений методами статистического моделирования (Монте-Карло [3,4]), решение уравнений сплошной среды (АРГОЛА-2),

когнитивные методы [5,6]. На результатах расчета АДХ ГЛА, которые представлены в книге [7] проводится обучение предложенной нейронной сети.

Рис.3. Обучение зависимости Cx(a) с помощью Neuro Module21 Нейронная сеть построена с 4 входными сигналами, 1 выходным, скрытным слоями и более 4000 паттернов с помощью программой Neuro Module21, которой разработано Дорофеевым на ФАЛТе. Параметры для входов поставлены следующие: угол треугольника 6 от 15 до 60 шагом 15; скоростное отношение s от 5 до 30 шагом 5; угол атаки a от - 90° до +90°, температурный фактор tw = Tw/TM= 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1. После обучения получили хорошие результаты для Cx c ошибкой MSE/SQDEV 4% (MSE/SQDEV - среднеквадратичная вариация данных на множестве относительно ошибки) (Рис. 3). По результатам проведения данной научно-исследовательской работы показана перспективность применения систем с элементами искусственного интеллекта в интересах аэрокосмической отрасли. Применение нейронных сетей на этапе проектирования ГЛА позволяет существенно повысить достоверность оценки характеристик устойчивости и управляемости ГЛА.

Работа выполнена при поддержке РНФ

Литература

1. Хлопков Ю.И., Дорофеев Е.А., Зея Мьо Мьинт, Поляков М.С., Хлопков А.Ю., Агаева И.Р. Разработка нейронных сетей для расчета аэродинамических характеристик высокоскоростных летательных аппаратов // Фундаментальные исследования. 2013. № 11(9). с. 1834-1840.

2. Хлопков Ю.И., Ткаченко В.В., Воронин И.В., Зея Мьо Мьинт. Проект информационной технологии «АДАНАТ» // Материалы международной научно-практической конференции «Наука и технологии в современном обществе». Уфа, 2014. с. 64-67.

3. Хлопков Ю.И. Статистическое моделирование в вычислительной аэродинамике.М.: МФТИ, 2006.

4. Белоцерковский О.М., Хлопков Ю.И. Методы Монте-Карло в механике жидкости и газа. М.: Азбука, 2008.

5. Хлопков Ю.И., Зея Мьо Мьинт, Хлопков А.Ю. Разработка когнитивного подхода в аэрокосмической технологии // Материалы международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в математике, технике, физике», Санкт-Петербург, 2014. с. 145-146.

6. Khlopkov Yu.I., Zay Yar Myo Myint, Khlopkov A.Yu. Development of cognitive technology in computational aerodynamics // International Journal of Astronomy, Astrophysics and Space Science, USA, 2014, Vol. 1, No.1. pp.11-15.

7. Хлопков Ю.И., Чернышев С.Л., Зея Мьо Мьинт, Хлопков А.Ю. Введение в специальность II. Высокоскоростные летательные аппараты. М.: МФТИ, 2013.