Стохастичні та інтелектуальні моделі в системах діагностики та керування артилерійськими комплексами

Автор(и)

  • О. В. Козлов Чорноморський національний університет імені Петра Могили 54003, вул. 68 Десантників, 10, м. Миколаїв, Україна
  • O. M. Максимов Інститут Військово-морських сил Національного університету «Одеська морська академія» 65029, вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна
  • Р. М. Рябошапка Odesa Polytechnic National University 65044, Shevchenko av., 1, Odesa, Ukraine
  • Є. В. Добринін Інститут Військово-морських сил Національного університету «Одеська морська академія» 65029, вул. Дідріхсона, 8, м. Одеса, Україна

DOI:

https://doi.org/10.31471/1993-9981-2025-2(55)-130-139

Ключові слова:

артилерійські системи; діагностика; автоматичне керування; стохастичні моделі; інтелектуальні моделі; ланцюги Маркова; нечітка логіка.

Анотація

У статті розглянуто застосування стохастичних та інтелектуальних моделей для підвищення ефективності систем діагностики та адаптивного керування сучасними артилерійськими комплексами. Особлива увага приділена стохастичним моделям на основі ланцюгів Маркова, які забезпечують імовірнісне відображення переходів між станами, деградації системи та невизначеностей, що впливають на ефективність функціонування артилерії. Паралельно представлено узагальнену нечітку модель, здатну вирішувати такі ключові завдання, як діагностику зношення стволів, корекцію прицілу в умовах невизначеностей, оптимізацію управління батареєю з урахуванням факторів середовища у зоні ведення вогню та параметрів окремих гармат, а також автоматичне керування приводами наведення шляхом інтеграції нечіткого виведення з сучасними принципами керування. Показано, що поєднане використання цих підходів створює синергетичний ефект, коли прогностична строгість марківських моделей доповнюється адаптивними можливостями прийняття рішень на основі нечіткої логіки. Така інтеграція формує надійну основу для підвищення точності, надійності, живучості та ефективності артилерійських систем в динамічних умовах бойових дій. Отримані результати підкреслюють важливість гібридних моделей у розвитку артилерійських комплексів нового покоління та визначають перспективні напрями подальших досліджень, зокрема їхню реалізацію в режимі реального часу, масштабну системну інтеграцію та експериментальну верифікацію.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Świętochowski N. Field Artillery in the defensive war of Ukraine 2022-2023. Part I. Combat potential, tasks and tactics. SJMULF. 2023. Vol. 210(4) Р. 341-358. doi: 10.5604/01.3001.0054.1631

2. Świętochowski, N. Field Artillery in the defensive war of Ukraine 2022-2023. Part II. Methods of task implementation. SJMULF. 2024. Vol. 211(1). Р. 57-76. doi: 10.5604/01.3001.0054.4136

3. Demydenko V. E., Maksymov M. V., Boltenkov V. O. Сombat operations model of a single self-propelled artillery system for the computer game ARMA 3. Applied Aspects of Information Technology. 2024. Vol. 7, No. 3. P. 207–218. doi: 10.15276/aait.07.2024.14

4. Bartulović V., Trzun Z., Hoić M. Use of Unmanned Aerial Vehicles in Support of Artillery Operations. Strategos. 2023. Vol. 7 (1). Р. 71–92. doi: 10.1007/s00371-023-02940-9

5. Oprean L.G. Artillery and Drone Action Issues in the War in Ukraine. Scientific Bulletin. 2023. Vol. 28(1). Р. 73-78. doi: 10.2478/bsaft-2023-0008

6. Dobrynin Y., Maksymov M., Boltenkov V. Development of a method for determining the wear of artillery barrels by acoustic fields of shots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 3(5 (105). Р. 6–18. doi: 10.15587/1729-4061.2020.206114

7. Khalil M. Study on modeling and production inaccuracies for artillery firing. Archive of mechanical engineering. 2022. Vol. 69. No. 1. P. 165–183. URL: https://journals.pan.pl/Content/121939/PDF/AME_2022_139802_2.pdf

8. Petlyuk I., Shchavinsky Y. Use of simulation modeling systems for determination of appropriate characteristics of prospective artillery weapons. Collection of scientific works of Odesa Military Academy. 2021. No.14, P. 11-22. doi: 10.37129/2313-7509.2020.14.1.11-22

9. Mady M., Khalil M., Yehia M. Modelling and production of artillery firing-tables: case-study. Journal of Physics: Conference Series. 2020. No. 1507 (8). P. 082043. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1507/8/082043/meta

10. Sun Y., Zhang S., Lu G., Zhao J., Tian J., Xue J. Research on a Simulation Algorithm for Artillery Firepower Assignment According to Region. 3rd International Conference on Computer Science and Management Technology (ICCSMT), Shanghai, China. 2022. P. 353-356. doi: 10.1109/ICCSMT58129.2022.00082

11. Maneva N.S., Achkoskib J.Z., Petreskic D.T., Gocićd M.L., Rančiće D.D. Smart field artillery information system: model development with an emphasis on collisions in single sign-on authentication. Military Technical Courier. 2017. Vol. 65. Iss. 2. Р. 442-463. doi: https://scindeks.ceon.rs/

Article.aspx?artid=0042-84691702442M

12. Krzyzanowski S. How to assess the accuracy of artillery fire. Scientific Journal of the Military University of Land Forces. 2018. Vol. 50. No. 1 (187). P. 25-39. doi: 10.5604/01.3001.0011.7355

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-31

Як цитувати

Козлов, О. В., Максимов O. M., Рябошапка, Р. М., & Добринін, Є. В. (2025). Стохастичні та інтелектуальні моделі в системах діагностики та керування артилерійськими комплексами. METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, (2(55), 130–139. https://doi.org/10.31471/1993-9981-2025-2(55)-130-139

Номер

Розділ

АВТОМАТИЗАЦІЯ І КОМП'ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ КОМПЛЕКСИ