Các tổ hợp KCB điều khiển một kênh thế hệ thứ II được điều khiển theo phương pháp bán tự động (Semi-automatic command to line of sight - SACLOS) bằng dây. Khi đó người điều khiển giữ đường ngắm thơng qua kính ngắm vào hướng mục tiêu, hệ thống điều khiển tự động đo sai lệch KCB so với đường ngắm và tự động điều khiển triệt tiêu sai lệch, đưa KCB bắn trúng mục tiêu.
dây vi cáp để truyền tín hiệu điều khiển từ đài điều khiển mặt đất lên KCB. Do đó, trong q trình bay KCB ln chịu tác động của lực căng dây vi cáp. Đây là loại tải trọng khác biệt so với các loại KCB điều khiển không sử dụng dây thông thường.
Các tổ hợp KCB điều khiển một kênh thế hệ I tuy là thế hệ cũ nhưng có nhiều ưu điểm như: giá thành sản xuất rẻ, số lượng dự trữ còn nhiều, phù hợp với điều kiện tác chiến của các nước đang phát triển như Việt Nam. Do đó, cũng như các nước khác trên thế giới, bên cạnh việc nghiên cứu phát triển, sản xuất hoặc mua sắm trang bị các tổ hợp KCB điều khiển một kênh thế hệ mới đã đặt ra yêu cầu cải tiến nâng cấp tổ hợp KCB CT11 để phù hợp với tác chiến hiện đại. Một số xu hướng nâng cấp cải tiến chính là [40]: nâng cao uy lực phần chiến đấu; vơ hiệu hóa giáp phản ứng nổ bằng đầu nổ 2 tầng xuyên lõm kiểu tan đem; tăng thêm khả năng chiến đấu với các loại mục tiêu khác bằng trang bị đầu nổ nhiệt áp; chuyển hệ thống điều khiển thủ công (MCLOS) sang điều khiển bán tự động (SACLOS)…
1.2.2. Các nghiên cứu liên quan đến khí cụ bay điều khiển một kênh
Do vấn đề bí mật cơng nghệ qn sự, tài liệu nghiên cứu về KCB điều khiển một kênh sử dụng dây vi cáp ít được công bố công khai. Cấu tạo, nguyên lý hoạt động và tính năng chiến – kỹ thuật cơ bản của lớp KCB điều khiển một kênh sử dụng dây vi cáp đã được các tác giả khái quát sơ bộ trong một số tài liệu mô tả kỹ thuật của tổ hợp KCB [15], [42], [58] và tài liệu mô tả kỹ thuật của đài điều khiển mặt đất [52]. Phương pháp tính tốn các hệ số khí động bằng phương pháp bán thực nghiệm và xây dựng mơ hình động lực học bay cho KCB có điều khiển nói chung đã được mơ tả trong các cơng trình của Kolesnikov [46], Korosteleb [47] và Lebedev [48]. Tuy nhiên, chưa có tài liệu nào trình bày đầy đủ về mơ hình tốn mơ tả động lực học bay cho KCB điều
khiển sử dụng dây vi cáp.
Trong nghiên cứu của mình, Ocokoljic và các cộng sự đã trình bày phương pháp tối ưu biên dạng khí động phần thân trước KCB điều khiển một kênh cải tiến dựa trên đánh giá kết quả thổi thực nghiệm ống thổi với nhiều phương án thiết kế khác nhau [26]. Mục tiêu tối ưu là so sánh các giá trị hệ số chất lượng khí động, độ dự trữ ổn định tĩnh của các phương án đối với KCB điều khiển một kênh nguyên bản CT14M. Đây là phương pháp tối ưu được xây dựng hồn tồn trên lĩnh vực khí động học. Đồng thời địi hỏi nhiều thời gian và kinh phí cho thực nghiệm ống thổi.
Trong những năm gần đây VTL đã được giao chủ trì một số đề tài nghiên cứu liên quan đến đối tượng KCB điều khiển một kênh kiểu CT14M. Các đề tài đã tập trung vào nghiên cứu thiết kế, chế tạo thành công các cụm khối chính của KCB. Một số phương án cải tiến KCB CT14M đã được nghiên cứu và thử nghiệm thành công.
Phương pháp nghiên cứu không gian tham số
1.3.
Phương pháp nghiên cứu không gian tham số (Parameter Space Investigation - PSI) là phương pháp tối ưu dựa vào việc nghiên cứu, phân tích bảng số liệu kết quả tính tốn nhận được từ các phương án tìm kiếm khác nhau trong vùng khơng gian tìm kiếm. Việc xây dựng các phương án tìm kiếm có thể được xây dựng dựa trên các chuỗi phân bố khác nhau như phân bố đều, phân bố ngẫu nhiên, chuỗi LPτ ...[55].
Chuỗi ngẫu nhiên chỉ đảm bảo là một dạng phân bố đủ tốt khi số lượng phần tử N của chuỗi đủ lớn. Chuỗi LPτ là một dạng chuỗi đã được chứng minh là phân bố đều nhất cho đến thời điểm hiện tại [55]. Ngoài ra, khi sử dụng chuỗi LPτ cho bài toán tối ưu theo phương pháp PSI cịn có một số ưu điểm so với các dạng chuỗi phân bố khác là:
- Số lượng tính tốn cần thiết khơng q lớn để giải bài tốn tối ưu với nhiều tham số thiết kế.
- Khi cần thiết có thể tăng gấp đơi số lượng phương án tìm kiếm để tăng độ hội tụ của bài tốn tối ưu mà khơng cần phải giải lại toàn bộ các phương án, chỉ giải tiếp những phương án bổ sung, điều mà các phương pháp tìm kiếm tối ưu khác như GA, PSO không làm được.
Dưới đây trình bày một số khái niệm chung và thuật toán phương pháp PSI để giải bài toán tối ưu khi sử dụng chuỗi LPτ.
1.3.1. Vùng không gian tham số thiết kế
Giả thiết rằng mơ hình tốn được nghiên cứu là hàm phụ thuộc vào n
tham số cần tối ưu 1,...,n. Không gian tham số thiết kế được định nghĩa là không gian n chiều, được tạo thành từ các điểm A có tọa độA ( ,..., 1 n). Như vậy, mỗi một điểm A của không gian các tham số thiết kế được tương ứng với một bộ các số ( ,...,1 n) cụ thể và ngược lại. Mỗi tham số thiết kế đều nằm trong vùng giới hạn:
* **
( 1,2,..., )
j j j j n
(1.10)
Giới hạn trên hình thành trong khơng gian các tham số thiết kế vùng khơng gian có dạng hình hộp n chiều P có thể tích:
** * ** *
1 1
( )...( n n)
V (1.11)
1.3.2. Hàm ràng buộc và hàm mục tiêu
Hàm ràng buộc là điều kiện mà phương án thiết kế tối ưu cần phải thỏa mãn. Hàm ràng buộc có thể được cho dưới các dạng bất đẳng thức sau:
* ** (A) ( 1, 2,..., ) (A) (A) ( , 1, 2,..., ; ) l l l l k c f c l t f f l k t l k (1.12)
Trong đó, fl (A) là một hàm của các tham số A ( ,..., 1 n), t là số
lượng ràng buộc; *
l
c và **
l
c tương ứng là cận dưới và cận trên của hàm ràng buộc fl (A).
Hàm ràng buộc có thể được cho ở dạng không tường minh theo các tham số thiết kế. Ta kí hiệu G là tập con của không gian P được tạo thành từ các điểm A thỏa mãn các hàm ràng buộc.
Hàm mục tiêu là đại lượng phụ thuộc vào các tham số thiết kế mà người thiết kế mong muốn tìm được giá trị cực tiểu hoặc cực đại của nó. Để đơn giản ta quy ước rằng tất cả các hàm mục tiêu 1(A),...,k(A) đều được mong muốn cực tiểu hóa, tức là: v(A)min. Để biểu diễn các hàm mục tiêu về dạng cực tiểu có thể thay v bằng 1/v hoặc v.
1.3.3. Giới hạn hàm mục tiêu và tập các điểm chấp nhận được
Giới hạn hàm mục tiêu **
v
là giá trị không tối ưu của hàm mục tiêu (A)
v
mà người thiết kế cho rằng có thể chấp nhận được: **
(A) ( 1,2,..., )
v v v k
(1.13) Gọi D là tập các điểm A thỏa mãn tất cả các điều kiện (1.11), (1.12) và (1.13). Đồng thời DGP. Tập D được gọi là tập các điểm chấp nhận được. Nếu biểu diễn bài tốn tìm điểm A dưới dạng:
(A) min (A)
A D
(1.14) thì nghiệm của bài tốn nằm trong tập D.
Như vậy, ta thấy rằng vấn đề chính khi giải bài tốn tối ưu là phải lựa chọn các giới hạn hàm mục tiêu **v để đảm bảo tính khơng rỗng của tập các điểm chấp nhận được D. Đối với bài toán tối ưu thiết kế từ phương án thiết kế có sẵn với mục đích tăng chất lượng các hàm mục tiêu thì giới hạn hàm mục
tiêu **v được chọn tương ứng là giá trị các hàm mục tiêu của phương án thiết kế cần tối ưu.
1.3.4. Các điểm hiệu quả
Khi người thiết kế muốn lựa chọn phương án thiết kế tối ưu thỏa mãn một số hàm mục tiêu quan trọng nhất có thể tiến hành loại bỏ trong số các điểm thuộc tập các điểm chấp nhận được D các điểm không phải là điểm tốt nhất. Các điểm còn lại được gọi là các điểm hiệu quả.
Giả sử trong miền kín n chiều D cho m hàm liên tục Φ (A),...Φ (A) . 1 m Điểm A' gọi là chắc chắn tốt hơn A nếu như:
v v
Φ (A')Φ (A), v1, 2,...,m (1.15) Khi đó ta có thể nói rằng A chắc chắn kém hơn A' . Như vậy, nếu không tồn tại A' thuộc D chắc chắn tốt hơn A thì A gọi là điểm hiệu quả. Ngược lại,
A gọi là điểm không hiệu quả. Tập các điểm hiệu quả được ký hiệu là E.
1.3.5. Không gian mục tiêu
Xét không gian m chiều gồm các điểm có tọa độ Đề - các tương ứng là
1 m
Φ (A),...Φ (A) . Mỗi điểm A thuộc không gian tham số cho tương ứng một điểm B=(Φ (A),...,Φ (A)) của không gian mục tiêu. 1 m
Tập tất cả các điểm B tương ứng với mỗi điểm A thuộc D gọi là tập các điểm có khả năng D trong không gian mục tiêu. Nếu như một phần biên của
tập D được xác định bằng ràng buộc v(A) **v thì phần biên tương ứng của
D được giới hạn bởi phần của mặt phẳng **
v v
.
Tập tất cả các điểm B tương ứng với các điểm hiệu quả A E gọi là tập các điểm Pareto, kí hiệu là E . Như vậy, các điểm Pareto phân bố trên biên
của tập các điểm có khả năng D .
1.3.6. Sơ đồ thuật tốn tối ưu
Sơ đồ chung của thuật tốn PSI (Hình 1.5) gồm 3 bước cơ bản:
- Bước 1: Thành lập bảng các phương án thử nghiệm
Dữ liệu ban đầu gồm:
+ Giới hạn vùng không gian các tham số thiết kế P; + Số lượng phương án tìm kiếm N;
+ Bảng dữ liệu tính tốn chuỗi LPτ (Phụ lục 5); + Các giá trị giới hạn các ràng buộc;
Tọa độ N phương án A ,A ,...,A phân bố đều trong P được xác định 1 2 N theo chuỗi LPτ dựa vào bảng dữ liệu. Với mỗi phương án Ai tiến hành giải bài tốn và tính tốn giá trị của các hàm mục tiêu và ràng buộc tương ứng.
Tiến hành kiểm tra các điều kiện ràng buộc và loại bỏ các phương án không thỏa mãn tất cả các điều kiện ràng buộc để nhận được tập G. Lập bảng kết quả tính tốn là giá trị các hàm mục tiêu tương ứng với các phương án trong tập G.
- Bước 2: Xác định tập các điểm chấp nhận được
Khi phân tích bảng kết quả tính tốn các hàm mục tiêu tương ứng với các phương án tính tốn thuộc tập G, người thiết kế cần chọn ra giá trị giới hạn **v của mỗi hàm mục tiêu. Giá trị giới hạn các hàm mục tiêu có thể được chọn dựa trên kinh nghiệm của người thiết kế hoặc tham khảo giá trị hàm mục tiêu của các phương án thiết kế có sẵn.
Mục tiêu của bước này là chọn ra tập D chứa các phương án chấp nhận được, là các phương án có giá trị các hàm mục tiêu nhỏ hơn giới hạn đã được chọn **v trước đó.
Hình 1.5. Sơ đồ thuật tốn tối ưu theo phương pháp PSI Giải bài tốn Tính các hàm mục tiêu và ràng buộc Xác định Tập D Sai Đúng Nhập dữ liệu ban đầu Xác định Tập G
Lựa chọn tối ưu Tăng Bước 1: Bước 2: Bước 3: Bắt đầu Kết thúc Tăng N Khơng thể Có thể Đúng Sai Chọn
Trường hợp tập D rỗng có thể cần đến sự thỏa hiệp về giới hạn các hàm mục tiêu. Nếu như khơng thể có sự thỏa hiệp này thì cần tăng số lượng các điểm tính tốn N, sau đó lặp lại các nội dung ở Bước 1 và Bước 2 với số lượng các phương án tìm kiếm lớn hơn.
Một trong các ưu điểm của việc sử dụng chuỗi LPτ trong việc xác định tọa độ các phương án tìm kiếm là khi tăng gấp 2 lần số lượng các phương án tìm kiếm thì khơng cần tính tốn lại N phương án trước đó mà chỉ cần tính tốn bổ sung các phương án từ N+1 đến 2N. Do đó, để thuận tiện số lượng các phương án tìm kiếm ở vòng lặp tiếp theo thường được tăng gấp 2 lần so với số lượng các phương án tìm kiếm ở vịng lặp trước đó [55].
- Bước 3: Lựa chọn phương án tối ưu
Nghiệm của bài toán tối ưu được chọn ra từ tập các điểm chấp nhận được D ở bước tối ưu hóa bởi người thiết kế. Tại đây, bài toán tối ưu đa mục tiêu có thể giải theo cách thơng thường bằng cách chuyển về bài tốn đơn mục tiêu hoặc tìm kiếm nghiệm Pareto một cách trực tiếp từ tập các điểm có khả năng.
Ưu điểm của phương pháp PSI là có thể áp dụng được cho các bài toán tối ưu với các dạng hàm mục tiêu và ràng buộc khác nhau, không yêu cầu quan hệ tường minh; số lượng biến thiết kế lớn; có thể giải được các bài toán tối ưu đơn mục tiêu và đa mục tiêu; số lượng tính tốn khơng q lớn. Thuật toán cho phép kết hợp can thiệp của người thiết kế với lập trình tự động máy tính, cho phép có sự điều chỉnh phù hợp khi cần thiết. Đây cũng là phương pháp NCS dự kiến sử dụng trong luận án để giải bài toán tối ưu biên dạng khí động KCB.
Những vấn đề tồn tại và hướng nghiên cứu của luận án
1.4.
1.4.1. Những vấn đề tồn tại
quan tới hướng nghiên cứu của luận án, nhận thấy còn một số tồn tại như sau: - Khi thiết kế mới hoặc cải tiến KCB, bên cạnh các yêu cầu khác thì cần thiết phải tối ưu biên dạng khí động KCB do nhiều ưu điểm mà nó mang lại. Bài tốn tối ưu biên dạng khí động KCB là bài toán tối ưu đa mục tiêu, đa ràng buộc với nhiều tham số thiết kế. Để giải được bài tốn tối ưu biên dạng khí động KCB một cách tổng quát cần phải xây dựng chương trình tính tốn mơ phỏng động lực học bay.
- Đã có một số cơng trình nghiên cứu về xây dựng mơ hình tốn mơ phỏng động lực học bay cho KCB nói chung. Tuy nhiên, chưa có cơng trình nào trình bày mơ hình tốn đầy đủ cho đối tượng KCB điều khiển một kênh sử dụng dây vi cáp.
- Các phương pháp tối ưu nói chung là rất đa dạng và phong phú, đã có nhiều tác giả áp dụng để giải bài tốn tối ưu biên dạng khí động KCB. Tuy nhiên, các phương pháp đều có những hạn chế nhất định như số lượng tính tốn lớn, khó triển khai cho các bài toán tối ưu đa mục tiêu, nhiều tham số thiết kế, u cầu kết hợp nhiều nội dung tính tốn.
- Phương pháp PSI sử dụng chuỗi LPτ có nhiều ưu thế, hiệu quả khi ứng dụng để giải bài tốn tối ưu đa mục tiêu biên dạng khí động KCB điều khiển một kênh.
1.4.2. Hướng nghiên cứu của luận án
Để giải quyết những tồn tại nên trêu, mong muốn đóng góp vào hệ thống các cơng trình nghiên cứu liên quan đến bài tốn tối ưu biên dạng KCB điều khiển nói chung và KCB điều khiển một kênh nói riêng, luận án tập trung nghiên cứu những vấn đề chính như sau:
điều khiển một kênh sử dụng dây vi cáp.
- Xây dựng bài toán và phương pháp giải bài toán tối ưu biên dạng khí động KCB điều khiển một kênh sử dụng dây vi cáp dựa trên phân tích kết quả mô phỏng động lực học bay. Ứng dụng phương pháp tối ưu tham số thiết kế bộ cánh trước cho KCB điều khiển một kênh cải tiến.
Kết luận chương 1
1.5.
Trên cơ sở phân tích tổng quan về bài toán tối ưu biên dạng khí động