Рассмотрена двухуровневая система управления затратами транспортного комплекса, с Центром на верхнем уровне и исполнителем – на нижнем. Доказаны теоремы об оптимальной классификации Центром затрат по двум и четырем классам посредством норм, настраиваемых с помощью процедур цифрового самообучения. При этом минимизируются затраты и риски Центра.

Автоматизация управления - одно из важнейших направлений развития авиа-ции. Благодаря автоматизации управления снижается влияние человеческого фактора, расширяются эксплуатационные метеоминимумы, спрямляются траектории, появляются возможности оптимизации конструкций воздуш-ных судов (ВС), появляются более эффективные методы управления состоя-нием элементов ВС, улучшается понимание состояния ВС пилотами и ситу-ационная осведомленность и пр. Поскольку снижается нагрузка на пилотов и диспетчеров, появляется возможность снизить затраты на оплату труда экипажа или диспетчеров за счет перехода к одночленному экипажу или даже к беспилотным полетам и снижения требований к квалификации пер-сонала. В итоге ожидается сокращение суммарных эксплуатационных за-трат. Таким образом, автоматизация управления ВС позволяет повысить безопасность полетов, доступность авиаперевозок, качество авиатранс-портных услуг и снизить воздействие на окружающую среду. Однако для повышения степени автоматизации потребуются и значительные затраты на разработку и внедрение соответствующих систем. Для того, чтобы можно было принимать решение о приоритетности разработки тех или иных технологий автоматизации управления ВС, необходимо оценивать их эффективность в комплексе. Предложен методический инструментарий, который позволяет оценивать эффективность таких технологий с экономи-ческой точки зрения. Однако повышение степени автоматизации управления может быть необходимым и по соображениям обеспечения безопасности полетов, например, из-за возможного радикального повышения интенсивно-сти воздушного движения в пригородном, местном сообщении и, возможно, внутригородском (что более характерно для городов с большой плотностью и высоким уровнем доходов населения). С помощью предложенного инстру-ментария проведен анализ условий эффективного внедрения интеллектуаль-ной автоматизации управления воздушными судами на уровне авиатранс-портной системы. Сделан вывод, что повышение степени автоматизации управления ВС будет оправдано с ростом масштабов рынка авиационных работ и услуг.

Предложен подход к оценке эффективности интеллектуальных технологий выявления опасных сочетаний обстоятельств в авиатранспортных системах. Формализовано влияние таких технологий на безопасность полетов и общую стоимость владения авиационной техникой. Разработана простая модель оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий (для выявления единичной скрытой проблемы). Качественный анализ этой модели позволил выявить роль различных ее параметров – таких как численность и налет парка авиационной техники, длительность и стоимость устранения системной проблемы, ущерб от событий различной степени серьезности. Также предложен подход к моделированию процессов выявления и устранения опасных сочетаний обстоятельств на протяжении жизненного цикла авиатранспортных систем с учетом эффекта обучения. Этот эффект состоит в том, что при накоплении опыта функционирования авиатранспортной системы и постепенном устранении скрытых системных проблем интенсивность их проявления со временем сокращается. Основным параметром, характеризующим ин-теллектуальные технологии выявления скрытых закономерностей в обстоятельствах ин-цидентов, является показатель относительного ускорения их выявления. Оба вида моделей позволяют в конечном счете оценить зависимость ожидаемых потерь от данного обобщающего параметра. Также важны зависимости результатов модельных расчетов от прочих параметров предложенных моделей, в том числе от длительности и стоимости устранения выявленных проблем, ущерба от различных событий, численности и налета парка авиационной техники. Показано, что технологии интеллектуального анализа данных максимально эффективны в авиатранспортной системе при малой численности парка воздушных судов и при низких интенсивностях их эксплуатации.

В статье представлены математическая модель компенсатора давления, входящая в состав гибкого моделирующего комплекса (ГМК). Проведены результаты верификации представленной модели компенсатора давления в составе ГМК на динамическом режиме энергоблока АЭС.

В данной статье представлен метод распределенного решения вычислительно сложных оптимизационных задач с использованием гетерогенного коллектива вычислительных устройств. Предлагается использование принципов параллельных независимых запусков метаэвристических алгоритмов в совокупности с подбором объема блока вычислений в соответствии с критериями времени и размера блока