доктор экономических наук;
doctor of economic sciences;
С расширением сфер применения беспилотных летательных аппаратов достоверное прогнозирование их поведения на этапе проектирования становится все более актуальной задачей. Решить ее возможно с использованием соответствующих методов моделирования. Цель: выявить и сравнить методы, применяемые в моделировании полетных характеристик беспилотных летательных аппаратов. Результаты: рассмотрена модель пространственного движения с шестью степенями свободы (6DoF, Six Degrees of Freedom), проведено сравнение основных методов, используемых для моделирования полетных характеристик (метода Эйлера, классического метода Рунге — Кутты четвертого порядка и адаптивной схемы Рунге — Кутты — Фельберга), проанализированы алгоритмы планирования маршрута (A*, RRT*, генетический алгоритм и метод роя частиц). Установлено, что для большинства исследовательских задач метод Рунге — Кутты четвертого порядка оказывается разумным компромиссом по точности и вычислительной стоимости, тогда как на режимах с разномасштабной динамикой предпочтительны адаптивные схемы. Сформулированы рекомендации по подбору метода в зависимости от класса задачи и допустимой погрешности. Практическая значимость: результаты работы применимы при создании программных средств моделирования полета и выборе вычислительного ядра для конкретного класса беспилотных летательных аппаратов.
With the expansion of the scope of unmanned aerial vehicles, reliable forecasting of their behavior at the design stage is becoming an increasingly urgent task. This problem can be solved using appropriate modeling methods. Purpose: to identify and compare the methods used in simulating the flight characteristics of unmanned aerial vehicles. Results: a model of spatial motion with six degrees of freedom (6DoF, Six Degrees of Freedom) was considered, a comparison was made of the main methods used to simulate flight characteristics (Euler’s method, the classic Runge — Kutta fourth-order method and the adaptive Runge — Kutta — Felberg scheme), route planning algorithms (A*, RRT*, genetic particle swarm algorithm and method. It has been established that for most research problems, the Runge — Kutta method of the fourth order turns out to be a reasonable compromise in accuracy and computational cost, while adaptive schemes are preferred in modes with different-scale dynamics. Recommendations are formulated on the selection of the method depending on the class of the problem and the permissible error. Practical significance: the results of the work are applicable to the creation of flight simulation software and the selection of a computing core for a specific class of unmanned aerial vehicles.