Інтелектуальна система навчання пілотів гелікоптерів на тренажері

Автор(и)

  • V. M. Sineglazov Національний авіаційний університет, Київ
  • V. O. Glukhov Національний авіаційний університет, Київ

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.54.12325

Ключові слова:

Навчання на тренажері, інтелектуальна система, штучна нейронна мережа, база знань

Анотація

Розглядається побудова інтелектуальної системи навчання пілотів гелікоптерів. В статті розроблена структурна схема тренажера, що включає інтелектуальну частину, яка реалізує процес відбору пілотів, адаптацію навчальних задач до індивідуальних особливостей пілотів з розрахунком оптимальних значень часу підготовки та кількості повторювань завдань, з метою формування стійких навичок керування гелікоптером, а також контролем знань. Формування завдань здійснюється на підставі використання бази знань. В якості інтелектуальних елементів використовуються штучні нейронні мережі, зокрема, багатошаровий персептрон і мережі Кохонена. Наведений алгоритм навчання мереж Кохонена. Для розрахунку оптимального часу навчання та кількості повторень окремих навичок, розроблені математичні моделі процесу навчання.

Біографії авторів

V. M. Sineglazov, Національний авіаційний університет, Київ

Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем

Доктор технічних наук. Професор

V. O. Glukhov, Національний авіаційний університет, Київ

Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем

Бакалавр

Посилання

T. Kohonen, Self-organizing maps. 3-rd Eng. publ. Moscow: BINOM, Knowledge laboratory, 2011, 655 p.

A. A. Mitsel and A. A. Poguda, “Neural Networks approach to the testing problem,” Applied informatics. no. 5 (35), pp. 60–67, 2011.

A. A. Mitsel and A. A. Poguda, “Technology of information processing at testing problems based on neural networks,” Modern educational space: ways of modernization: works of Internationl scientific-practical conference. Cheboksary. 2011, pp. 122–127.

Ju. M. Shmelev, “The optimal redistribution time of simulator training,” IEEE 3rd International Conference “Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC)”. Proceedings. Kyiv, Ukraine. (October 14–17, 2014), Kyiv: NAU, 2014, pp. 75–78.

V. M. Sineglazov and Ju. M. Shmelev, “Improving the efficiency of helicopter pilots training in the simulator,” Electronics and Control Systems, no. 3(37), Kyiv: NAU, pp. 120–123, 2013.

V. M. Sineglazov and Ju. M. Shmelev, “Simulator training optimization,” Electronics and Control Systems, no. 1(39), Kyiv: NAU, pp. 63–66, 2014.

V. M. Sineglazov and Ju. M. Shmelev, “Estimation of helicopter pilots training efficiency in the simulator,” Electronics and Control Systems, no. 4(38), Kyiv: NAU, pp. 104–107, 2013.

A. A. Verbitskiy, V. N. Gridin, and I. V. Solodovnikov, “Neural Networks usage at problem of testing,” Informational technologies, no. 9, pp. 21–26, 2007.

https://Neuronus.com/theory/961-nejronnye-seti-kokhonena.html

Downloads

Як цитувати

Sineglazov, V. M., & Glukhov, V. O. (2017). Інтелектуальна система навчання пілотів гелікоптерів на тренажері. Електроніка та системи управління, 4(54), 89–94. https://doi.org/10.18372/1990-5548.54.12325

Номер

Том 4 № 54 (2017)

Розділ

ТРАНСПОРТНІ СИСТЕМИ

Ліцензія

Науковий журнал "Електроніка та системи управління" дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі ""Електроніка та системи управління":

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.