denokan (denokan) wrote,
denokan
denokan

Categories:

Математикам. Оптимизация методики оптимального полета

Интересную ссылку прислал мне читатель. Кстати, о читателях - друзья, если Вы пишите личные сообщения - не забывайте о том, что надо дать шанс Вам ответить. Вот, ограничил он отправку личных сообщений, приходится целую запись создавать, чтобы публично ответить :)

Итак, сайт АТО.ру. Статья "Оптимизация методики оптимального полета"

http://www.ato.ru/content/optimizaciya-metodiki-optimalnogo-poleta

Там много чего интересного (для специалистов) написано. Я так вообще впервые услышал о системах оценки качества методики пилотирования по "контрольным точкам", хотя этого следовало ждать, как очередной виток развития аналитических способностей.

Система, думается мне, может быть полезной. При ее правильной настройке.

В статье единственным примером привели статистический анализ отклонений скорости от скорости посадки, за которую взяли Vref.

Сижу и думаю - на каком языке написано:

Объективная статистика

Методику, по которой исследуются все контрольные точки, принимающие участие в расчете балла за полет, рассмотрим на примере контрольной точки, определяющей отклонение фактической скорости посадки от расчетной (Vпос. — Vref), учитывая данные о 2367 полетах Boeing 737. Полученный результат приведен на рис. 1; при этом надо отметить, что исходные данные вручную не корректировались, отчет сформирован автоматически, только программными средствами. Как видно из рис. 1, плотность распределения вероятности очень близко соответствует нормальному (гауссовскому) распределению, которое, как известно, характеризуется двумя параметрами: матожиданием, т. е. средним арифметическим случайной величины, и дисперсией, т. е. ее среднеквадратичным отклонением.

Определив закон распределения и вычислив матожидание и дисперсию для конкретной контрольной точки полета на всем диапазоне выборки, мы можем ввести градации отклонений, по которым присваиваются баллы, на основе статистических свойств распределения. Первой градацией, которую мы классифицируем как оптимальное управление, будем считать отклонение исследуемого параметра от своего матожидания (среднего значения) не более чем на 1 величину дисперсии, если параметр может отклоняться только в одну сторону, или плюс-минус 0,5 величины дисперсии, если параметр может отклоняться как в большую, так и в меньшую сторону (именно так происходит с отклонением фактической посадочной скорости от расчетной). Таким образом, при оптимальном управлении фактическая величина параметра должна попасть в диапазон не шире 1 величины дисперсии.

Для отклонения первого уровня мы принимаем ширину диапазона в 2 величины дисперсии, второго уровня — 2,6 величины дисперсии, а для отклонения третьего уровня (которое иногда приравнивается к нарушению) — 4 величины дисперсии.

Расчеты, проведенные по всем нормируемым контрольным точкам полета, показали, что полученные из статистической обработки средние значения параметров, как и следовало ожидать, очень близки к записанным в РЛЭ оптимальным значениям. В то же время вычисленные статистические характеристики распределений (матожидание и дисперсия) позволяют расставить четкие границы по уровням отклонений, выверенные и теоретически, и эмпирически. При этом снимаются какие бы то ни было вопросы о необъективности системы балльной оценки

----

Т.к. я пилот, а не специалист по математическим вероятностям, может ли кто-нибудь перевести на понятный язык, что имелось в виду на графике?

Спасибо )

Subscribe
promo denokan july 22, 10:02 36
Buy for 50 tokens
Мой давний читатель, возможно, помнит, для чего я начал вести этот блог, а именно: собрать в одном месте свои старые и новые рассказы о полетах и лётной работе для того, чтобы когда-нибудь оформить их в виде книги. Я уже выкладывал ссылки на рабочие отрывки, и вот, я наконец-таки решился…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 35 comments
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →