Разработка библиотеки для статистического анализа процесса отделения космических конструкций, импортируемой в проблемно-ориентированный пакет программ MSC Adams

Язык труда и переводы:
УДК:
004.428.2
Дата публикации:
10 января 2022, 17:07
Категория:
Секция 11. Наукоемкие технологии в ракетно-космической технике
Авторы
Лагутин Иван Александрович
ПАО «РКК «Энергия»
Щиблев Юрий Николаевич
ПАО «РКК «Энергия»
Борзых Сергей Васильевич
ПАО «РКК «Энергия»
Аннотация:
Разработана библиотека для статистического анализа процесса отделения элементов ракетно-космических систем для импортирования в проблемно-ориентированный пакет программ MSC Adams. Показана сложность выбора самого неблагоприятного сочетания кинематических условий, характеристик элементов системы и силовых факторов. Сделан ввод, что необходимо использовать статистические подходы для моделирования данных задач.
Ключевые слова:
ракетно-космическая система, процесс отделения, статистические методы, Python
Основной текст труда

При моделировании динамических процессов отделения возникает ряд проблем, из которых ключевой является возможность соударения разделившихся составных частей ракетно-космической системы. Для анализа этой проблемы на ранних стадиях создания изделий используются проблемно-ориентированные пакеты программ, такие, например, как MSC Adams [1], позволяющие получить полную картину относительного движения разделившихся конструкций, определить силовые и моментные факторы в узлах соединения, моделировать условия протекания процесса и т. д.

Однако, даже при использовании такого рода высокопроизводительных вычислительных систем, в максимально возможной степени воспроизводящих условия процесса (начальную ориентацию системы перед разделением, скорости центра масс тел и угловую скорость связки, аэродинамические силы и моменты и т. д.), невозможно сделать обоснованный прогноз успешности процесса отделения. Это связано с тем обстоятельством, что все вышеперечисленные факторы (кинематические начальные условия, внешние силы) задаются в определенных диапазонах. Так, разбросы линейных и угловых скоростей, углов ориентации определяются погрешностями системы управления. Кроме того, собственные характеристики аппарата — масса, моменты инерции, положение центров масс — также меняются в определенных пределах даже для аппаратов одной серии. Рациональным было бы смоделировать наиболее неблагоприятное сочетание начальных условий и внешних воздействий и др. Проблема состоит в сложности определения такого, наиболее неблагоприятного, сочетания. Опыт показывает, что соображения «здравого смысла» в этом данном случае неэффективны, и самым неблагоприятным может оказаться непрогнозируемое сочетание параметров, подчас с не максимальным отклонением от номинальных или средних значений.

Поэтому представляется обоснованным анализировать возможность успешного разделения расчетным путем, с использованием математических моделей, их программных реализаций и с привлечением статистических подходов [2, 3].

В процессе создания этой задачи с помощью MSC Adams основная часть работы происходит во внутреннем модуле Adams.Insight, осуществляющем планирование эксперимента и обработку результатов расчета и экспериментальных данных.

Решение статистической задачи начинается с выбора варьируемых параметров, привязанных к динамической модели и создания на их основе проектной модели. Следующий этап разработки включает в себя редакцию внутренних скриптов для модулей Adams.View (препроцессор) и Adams.Solver (решатель), чтобы сформировать начальные условия для симуляции и описать вызов внешнего скрипта для решателя, во внутреннем скрипте которого также необходимо указать общее время расчета и шаг вывода итоговых данных, так как именно он является запускающим статистический расчет. Далее, с помощью Adams.Insight производится ввод непосредственно статистических параметров, таких как диапазоны значений исходных данных и метода распределения, в результате чего сформировывается XML-файл, содержащий все статистические параметры. Так как данный модуль включает в себя не все существующие функции распределения, есть возможность редактирования полученного XML-файла с помощью подключаемых подпрограмм, написанных на языке python [4]. Первая из них экспортирует данные с полученного выходного файла в редактируемый словарь, который в дальнейшем, с помощью второй программы, снова переписывается в XML-формат (зачастую приходится разбивать полученный файл на несколько частей с целью ускорения за счет многопоточных вычислений) для внедрения созданной библиотеки в препроцессор и проведения статистического расчета.

Литература
  1. Программное обеспечение MSC Adams. HEXAGON. URL: http://www.mscsoftware.ru/products/adams (дата обращения 15.11.2021).
  2. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. Вып. 1 – 221 с. Вып. 2 – 335 с.
  3. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М.: Наука, 1965. 524 с.
  4. Лутц М. Программирование на Python. СПб.: Символ-Плюс, 2011. Т. II. 992 с.
Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.