КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер 23-11-20016

НазваниеМетодология разработки системы управления аэродинамическим профилем лопасти ветроэнергетической установки и крыла летательного аппарата на основе искусственного интеллекта с самообучающейся нейронной сетью

РуководительОсинцев Константин Владимирович, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)", Челябинская обл

Период выполнения при поддержке РНФ

2023 г. - 2025 г.

Конкурс№77 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс).

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах, 01-208 - Нейроинформатика

Ключевые словаИскусственный интеллект, нейронная сеть, аэродинамика, беспилотный летательный апппарат, механизация, оперение, методология

Код ГРНТИ28.23.00

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Междисциплинарный проект заключается в проведении фундаментально-прикладных исследований с разработкой прототипа аппаратно-программного комплекса (АПК) управления аэродинамическими характеристиками лопасти ветроэнергетической установки (ВЭУ) и крыла беспилотного летательного аппарата (БПЛА) на основе искусственного интеллекта с самообучающейся нейросетью. АКТУАЛЬНОСТЬ НИОКР И НОВИЗНА В ветроэнергетике широко используются методы самолетостроения. Аэродинамические параметры ВЭУ и БЛПЛА схожи - профиль лопасти повторяет форму крыла. Также схожи и проблемы недостаточной эффективности – ВЭУ работают в узком диапазоне ветров при не всегда оптимальной быстроходности, ПБЛА неэффективно использует топливо/заряд аккумулятора при взлете, свободном парении и маневрировании. Настоящий проект сфокусирован на повышении эффективности ВЭУ и БПЛА, исходя из подобия решаемых задач, с синтезом методов, из которых формируется новая методология разработки механизации ВЭУ и БПЛА – оснащения оперением лопасти/крыла ВЭУ/ПБЛА (ГОСТ 21890-76). Актуальность подтверждается тенденциями перехода к новым источникам энергии, расширения применения БПЛА, освоения Арктики, опытом боевых действий (использования БПЛА в тяжелых метеоусловиях, наличия автономного энергоснабжения в виде ВЭУ). Кроме этого, заявителям поступил ряд запросов на разработку ВЭУ арктического исполнения (КБ Кунцево, г. Москва), и оптимизации БПЛА (Московский радиотехнический завод). РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ Решение существующей проблемы заключается в оперативном изменении формы лопасти/крыла ВЭУ/БПЛА в зависимости от режима работы. Например, в части ВЭУ для самостоятельного старта необходимо увеличить хорду лопасти и утолщение, а для работы на сильных ветрах наоборот, уменьшить хорду и утолщение – при этом диапазон рабочих скоростей ветра значительно расширяется (для горизонтально-осевых ВЭУ он может быть расширен до 60 м/с, что увеличит выработку почти вдвое, а для вертикально-осевых ВЭУ до 100 м/с, что не только увеличит выработку почти втрое, но и позволит адаптировать ветроэнергетику к условиям Арктики и Антарктики, где порывы ветра достигают 100 м/с). В части БПЛА при взлете, при резких маневрах, при свободном парении аэродинамические характеристики крыла могут меняться за счет изменения формы, экономя значительное количество топлива/заряда, и позволит выполнять более длительные задачи. Данный подход отличается инновационностью, универсальностью и мировой научно-технической новизной. С развитием микроэлектроники и механики значительно снизилась масса и объем электромеханических приводов и обслуживающей электроники. Это позволяет создавать микро-приводы для изменения формы лопасти/крыла в реальном времени. Интеллектуализация приводов достигается наличием автономной, подчиненной (slave) системы управления непосредственно на борту ВЭУ/БПЛА (подчиненного объекта), а также наличием базы, на которой расположено соответствующее управляющее оборудование (master). База функционирует на основе искусственного интеллекта, действующего (принимающего решения) с помощью самообучаемой нейросети, в которой структурируются решения/кейсы аварийных и предаварийных ситуаций, при этом новые решения регистрируются как на основе «жизненного» опыта master- slave системы, так и на основе сторонних резидентов нейросети в случае ее коммуникаций в SCADA-системе. Таким образом, весь комплекс «master-slave» действует аналогично работе мозга человека в комбинации с рабочими органами. Соответственно, комплекс, имеющий мировую новизну, должен воплотить в себе три основных основных признака искусственного интеллекта – получение и обработка информации с возможностью распознавания существенного в данных (работа с Big Data), самообучение с возможностью отбора посылок, релевантных целям, рефлексией и синтезом познавательных процедур (на основе нейросети), а также принятие рациональных решений с превращением их в целостную картину мира (интер-коммуникации между базой и подчиненным объектом).

Ожидаемые результаты
НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Результатом НИОКР в научной части будут являться методология разработки систем механизации для ВЭУ/БПЛА, состоящая из последовательности методов, а также компьютерные и функциональные модели планируемых к разработке устройств – компонентов аппаратно-программного комплекса. Отдельным научным результатом будет являться созданная нейросеть с массивом рациональных решений, которая может служить как базовый источник для создания более широкой нейросети (например, несколько баз, объединенных SCADA), так и базовый командный пункт для подчиненного объекта (объектов), находящихся в виде элементов механизации на ВЭУ/БПЛА. С учетом того, что база будет действовать на основе алгоритмов искусственного интеллекта, проект можно считать прорывным и перспективным как для гражданской, так и для военной промышленности. Значимость научных результатов для современной науки заключается, во-первых, в появлении методологии разработки элементов механизации для ветроэнергетики и малого самолетостроения, во-вторых, непосредственно в самих методах, которые можно использовать как в определенной последовательности, так и в комбинациях. В третьих, научная значимость создания самообучаемой сети для заявленных целей заключается в появлении искусственного интеллекта, способного к обучению в данной области, что отражает мировую научную новизну и может являться прообразом «умных» летательных аппаратов и ветроэнергоустановок. Безусловно, компьютерные модели и алгоритмы также представляют собой новые подходы, значимость которых очевидна в части применения в целевом продукте. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ В практической части результатом проекта будет аппаратно-программный комплекс, являющийся универсальной для ВЭУ и БПЛА системой управления оперением лопасти/крыла ВЭУ/БПЛА с рядом сервоприводов и рабочих органов механизации (предкрылков, закрылков, интерцепторов и т.д.) в рамках ГОСТ 21890-76 и ГОСТ Р 59276-2020. С учетом универсальности решений и возможности аэродинамического масштабирования разработанный комплекс подлежит внедрению в ветроэнергетике (имеется предварительная договоренность с ОАО «НоваВинд», владельцем ветропарков ГК Росатом в Краснодарском крае и АО «Крымские генерирующие системы»), а также в оборонном секторе (КБ Кунцево, МРТЗ). Ожидаемый прирост выработки электроэнергии ВЭУ за счет расширения диапазона рабочих ветров составит не менее 50%, ожидаемое увеличение времени автономной работы БПЛА за счет изменения аэродинамических характеристик крыла составит не менее 30%. При этом в рамках проекта невозможно оценить явно положительный прирост срока эксплуатации за счет избегания аварийных и предаварийных ситуаций, снижения вибраций и шума, а также приобретаемых возможностей работы на буревых ветрах (ВЭУ) и свободного парения без работы двигателя (БПЛА). Кроме того, очевидно, что за счет создания нейросети и алгоритмов искусственного интеллекта достигается оптимизированное функционирование во всех режимах работы ВЭУ/БПЛА, а также обмен данными с резидентами SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition — диспетчерское управление и сбор данных), что является новым и весьма значимым достижением как в области координации алгоритмов управления систем ВЭУ/БПЛА, так и в области сбора больших данных (big data). Значимость практических результатов заключается, с одной стороны, в применении универсальных решений в ветроэнергетике и самолетостроении, с другой стороны в возможности масштабирования полученных результатов. Достижение ожидаемого прироста выработки ВЭУ и увеличение дальности/времени полета БПЛА является, безусловно, значимым в практической плоскости. Соответствующие пояснения и рисунки приведены в Приложении. Кроме технических достижений, проектом предполагается регистрация интеллектуальной собственности (патентов, свидетельств ЭВМ и ноу-хау). В ходе проекта планируется выпустить научные статьи с 2-кратным превышением требований Конкурсной документации, преимущественно в квартиле Q1. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОДУКЦИИ С учетом универсальности решения, а также малой массой и габаритами изделия областью применения является целый спектр потребителей: В части ВЭУ – владельцы существующих ветропарков и ветроэнергоустановок различных типов и классов, разработчики новых конструкций ВЭУ. В части БПЛА – владельцы существующих конструкций, разработчики новых конструкций. К потенциальным потребителям относятся Минобороны, МЧС, ФСБ (пограничные войска) и т.д. Проект является междисциплинарным, фундаментально-практическим и имеет почти стопроцентные шансы на коммерциализацию непосредственно сразу после окончания проекта, с постановкой на серию в течение 1-2 лет. Причем комплекс подлежит коммерциализации как в гражданском, так и в оборонном сегменте.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---