Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем
Покупка
Новинка
Тематика:
Оптика
Год издания: 2017
Кол-во страниц: 68
Дополнительно
Вид издания:
Учебное пособие
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-7038-4590-5
Артикул: 838923.01.99
Рассмотрены методы физического и полунатурного моделирования систем оптической локации, а также методы физического моделирования распространения оптического излучения в атмосфере и локационных сигналов от объектов сложной формы. Описаны имитаторы фоновой обстановки и лидарных сигналов для лазерных локационных систем и стенды для полунатурного моделирования лазерных локационных систем. Изложены основные принципы использования методов полунатурного моделирования при проектировании оптико-электронных систем с лазерным излучением высокой мощности. Приведены примеры использования методов полунатурного моделирования при проектировании высокоточной лазерной локационной станции с системой автоюстировки осей приемо-передающих каналов. Для студентов 5-6-го курсов, обучающихся по специальности «Лазерная техника и лазерные технологии».
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана Н.В. Барышников, М.Л. Белов Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем Учебное пособие
УДК 681.375.826 ББК 32.86-5 Б52 Издание доступно в электронном виде на портале ebooks.bmstu.ru по адресу: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/112/book1587.html Факультет «Радиоэлектроника и лазерная техника» Кафедра «Лазерные и оптико-электронные системы» Рекомендовано Редакционно-издательским советом МГТУ им. Н.Э. Баумана в качестве учебного пособия Барышников, Н. В. Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем : учебное пособие / Н. В. Барышников, М. Л. Белов. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017. — 67, [1] с. : ил. ISBN 978-5-7038-4590-5 Рассмотрены методы физического и полунатурного моделирования систем оптической локации, а также методы физического моделирования распространения оптического излучения в атмосфере и локационных сигналов от объектов сложной формы. Описаны имитаторы фоновой обстановки и лидарных сигналов для лазерных локационных систем и стенды для полунатурного моделирования лазерных локационных систем. Изложены основные принципы использования методов полунатурного моделирования при проектировании оптико-электронных систем с лазерным излучением высокой мощности. Приведены примеры использования методов полунатурного моделирования при проектировании высокоточной лазерной локационной станции с системой автоюстировки осей приемо-передающих каналов. Для студентов 5–6-го курсов, обучающихся по специальности «Лазерная техника и лазерные технологии». УДК 681. 375.826 ББК 32.86-5 Учебное издание Барышников Николай Васильевич. Белов Михаил Леонидович Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем Подписано в печать 28.02.2017. Формат 60×90/16. Усл. печ. л. 4,25. Тираж 50 экз. Изд. № 025-2016. Заказ Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1. press@bmstu.ru www.baumanpress.ru Отпечатано в типографии МГТУ им. Н.Э. Баумана. 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1. baumanprint@gmail.com МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017 Оформление. Издательство ISBN 978-5-7038-4590-5 МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017 Б52
Предисловие Сокращение сроков и повышение эффективности разработки лазерных оптико-электронных систем является важной и актуальной научно-технической задачей. В настоящее время методы физического и полунатурного моделирования эффективно применяют при проектировании оптико-электронных систем различного назначения, сокращая цикл проектирования новых изделий и обеспечивая высокое качество принимаемых технических решений. Однако на сегодняшний день нет ни одного учебного пособия, посвященного систематическому изложению методов физического и полунатурного моделирования лазерных оптико-электронных систем. Материал по этой тематике разбросан по отечественным и зарубежным периодическим изданиям за разные годы, разделам препринтов, книг, диссертаций, поэтому ссылки на этот материал в научной и учебной литературе очень трудно найти. Цель учебного пособия — дать обзор работ и систематически изложить материал по физическому и полунатурному моделированию лазерных оптико-электронных систем, привести конкретные примеры имитаторов и комплексов моделирования, показать возможности физического и полунатурного моделирования при проектировании сложных оптико-электронных систем. Учебное пособие состоит из двух глав (первая глава — «Физическое моделирование лазерных локационных систем» и вторая — «Полунатурное моделирование лазерных локационных систем»), в которых описаны методы моделирования и примеры использования методов физического и полунатурного моделирования при проектировании лазерных оптико-электронных систем. В результате усвоения материала учебного пособия студент должен знать: методы физического моделирования распространения оптического излучения в атмосфере, локационных сигналов от объектов сложной формы, основные принципы использования методов физического и полунатурного моделирования, работу имитаторов фоновой обстановки, лидарных сигналов и стендов для полунатурного моделирования лазерных локационных систем.
Введение В настоящее время сокращение сроков и повышение экономической эффективности разработки новых систем — актуальная задача во всех областях техники. Одним из путей ее решения является широкое использование методов моделирования на всех стадиях проектирования систем [1–6]. Моделирование — метод научного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем (обобщенно — объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей для освоения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими. В более узком смысле моделированием называется замещение одного объекта другим в целях получения информации о важнейших свойствах объектаоригинала с помощью объекта-модели [1–7]. Всем моделям присуще наличие некоторой структуры (статической или динамической, материальной или идеальной), которая подобна структуре объекта-оригинала. В процессе работы модель выступает в роли относительно самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте. Если результаты такого исследования (моделирования) подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования процессов, происходящих в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев. Отметим, что в современной научно-технической литературе даны различные трактовки определения самого понятия модели, смысл которых достаточно близок. Так, в [4] под моделью понимают такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замещает объект — оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные черты этого объекта. Процесс построения и использования модели называется моделированием.
Модель — материальный объект или образ (мысленный или условный: гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма, ноты и т. п.), которые упрощенно отображают самые существенные свойства объекта исследования [7]. В основе термина «модель» лежит латинское слово modulus — мера, образец. Модель — это заместитель реального объекта исследования. В [3] модель определяется как представление конкретного объекта или процесса в определенной форме, отличной от реальной. Любая модель всегда проще реального объекта и отображает лишь часть его самых характерных черт, основных элементов и связей. По этой причине для одного объекта исследования существует множество различных моделей. Вид модели зависит от выбранной цели моделирования. Процесс моделирования предполагает наличие: 1) объекта исследования; 2) исследователя, имеющего конкретную задачу; 3) модели, создаваемой для получения информации об объекте, необходимой для решения задачи. По отношению к модели исследователь является экспериментатором. Один из наиболее важных аспектов моделирования систем — проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — определение цели. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу есть условие правильного функционирования модели. Если цели моделирования ясны, то возникает следующая проблема — построение модели. Это построение оказывается возможным, если имеется информация о структуре или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. Другими словами, исходными данными при построении модели являются совокупность экспериментальных и теоретических данных о моделируемом объекте и условия, при которых необходимо провести его исследование. Когда модель построена, то следующей проблемой является работа с ней — реализация модели. При этом должны быть решены следующие основные задачи: минимизация времени получения окончательных результатов и обеспечение их достоверности. Правильно построенная модель выявляет лишь те закономерности,
которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы-оригинала, несущественные в данный момент. Методы моделирования позволяют: 1) решать сложные задачи; 2) исследовать особенности функционирования реальной системы в разнообразных условиях, включающих критические, аварийные, в космосе и т. п.; 3) существенно сокращать стоимость и продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом; 4) использовать результаты натурных испытаний компонентов реальной системы; 5) принимать лучшие решения за счет гибкости и легкости варьирования структуры, алгоритмов и параметров. Методы моделирования являются единственным практически реализуемым подходом к проектированию и исследованию сложных систем. Недостатки методов моделирования заключаются в том, что каждое решение носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам, значениям параметров и поэтому требуется многократное повторение эксперимента при вариации исходных данных [8]. В современной научно-технической литературе достаточно подробно рассмотрены вопросы соотношения различных методов моделирования при проектировании разных систем. На ранних стадиях проектирования наиболее эффективными являются методы математического моделирования [4, 5]. Под ними в технике понимают адекватную замену исследуемой системы или процесса соответствующей математической моделью и ее последующее изучение методами вычислительной математики с привлечением средств современной вычислительной техники. Математическая модель — это описание объекта в виде математических соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими расчетную схему системы [5]. Чтобы ответить на вопросы о системе, которую описывает математическая модель, следует определить, как эту модель построить. Когда модель достаточно проста, можно получить точное аналитическое решение. Однако многие системы и устройства чрезвычайно сложны и возможность аналитического решения практически полностью исключается.
В этом случае модель следует изучать с помощью имитационного моделирования, т. е. путем многократного ее испытания с различными входными данными, чтобы определить их влияние на показатели оценки работы системы. При этом для получения численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, используют ЭВМ. Имитационное моделирование — это процесс создания модели реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на этой модели для изучения и прогнозирования ее поведения, а также в целях улучшения ее характеристик [3]. Имитационная модель — стохастическая (вероятностная, статистическая) модель, содержащая кроме детерминированных элементов еще и элементы, параметры которых изменяются по случайному закону. Термин «имитационное моделирование» может быть практически однозначно заменен термином «статистическое моделирование», т. е. моделирование с использованием случайных величин, событий, функций. В отличие от математического физическое моделирование — это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный аналог, допускающий исследование (обычно в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия. К примерам физических моделей можно отнести макеты в архитектуре, модели судов и самолетов. В задачах исследования оптикоэлектронных систем физические модели — это, как правило, миниатюрные копии объекта, воспроизводящие в определенном масштабе наблюдаемую трехмерную сцену. Кроме того, физическое моделирование широко применяется для имитации процессов светорассеяния в аэрозольной и турбулентной земной атмосфере, а также для воспроизведения свойств отражения природных образований, создания различного рода оптических помеховых ситуаций и т. п. При использовании физического моделирования процессы, протекающие в модели и оригинале, могут иметь одинаковую, но иногда и различную физическую природу. Физическая модель может отличаться от оригинала размерами, скоростью протекания и физической природой процессов, а также материалами, из которых она изготовлена. К примерам физического моделирования можно отнести исследование аэродинамических свойств самолета с помощью его макета в аэродинамической трубе, изучение механических колебаний с использованием электрической схемы.
Физическая модель может наиболее полно воспроизводить такие свойства оригинала, которые при теоретическом изучении не могут быть учтены в полной мере. Теоретической базой физического моделирования является теория подобия. Теория подобия позволяет пересчитать количественные характеристики, полученные при изучении модели, в количественные характеристики оригинала. При физическом моделировании необходимо для каждого конкретного объекта создать свою модель. Поскольку изготовление сложных объектов обходится, как правило, очень дорого, требует больших материальных и трудовых затрат, изменение параметров модели часто нецелесообразно. Поэтому, несмотря на определенные преимущества, физическое моделирование находит ограниченное применение при исследовании сложных объектов и систем управления. Если рассматривать оптико-электронные приборы и системы, то физическое моделирование используется для исследования разработанных и уже изготовленных приборов на поздних стадиях проектирования (например, для исследования работы оптико-электронной системы на физическом макете местности). Полунатурное моделирование представляет собой исследование управляемых систем на моделирующих комплексах (испытательных стендах) с включением в состав модели реальной аппаратуры [6]. Это моделирование с использованием реальной аппаратуры, при котором часть системы моделируется, а остальная часть является реальной. Наряду с реальной аппаратурой в замкнутую модель могут входить имитаторы воздействий и помех, математические модели внешней среды и процессов, для которых неизвестно достаточно точное математическое описание. При этом в имитаторах обычно реализуется принцип функционального подобия, согласно которому модель считается эквивалентной оригиналу, если идентичны входные и выходные воздействия. Включение реальной аппаратуры или реальных систем в контур моделирования сложных процессов позволяет уменьшить априорную неопределенность и исследовать процессы, для которых нет точного математического описания. Полунатурное моделирование удачно сочетает достоинства математического и натурного моделирования. В настоящее время методы полунатурного моделирования эффективно применяют при проектировании разнообразных автоматических управляющих систем.
Естественным критерием эффективности теоретических, программных и технических решений, используемых на различных этапах моделирования, является адекватность имитатора и оригинала, проверка которой, по существу, сводится к согласованию результатов моделирования и натурного эксперимента. Натурный эксперимент весьма дорог, трудоемок и обладает определенными недостатками, к которым относится, прежде всего, сложность обеспечения и контроля заданных условий проведения эксперимента. Поэтому натурный эксперимент обычно проводится в ограниченном объеме для наиболее характерных и наиболее критических условий работы исследуемого готового изделия. Сделаем некоторые обобщения. Если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования системы, физическое — на завершающих, то полунатурное моделирование обычно используется на промежуточных стадиях. Действительно, после изготовления разработанного образца аппаратуры в ряде случаев проведение физического моделирования и натурных испытаний затруднено или вообще невозможно. Эти ограничения могут быть связаны с вопросами безопасности, энергопотребления при реализации входного воздействия на разрабатываемую аппаратуру. Кроме того, проведение физического моделирования и натурных испытаний может быть просто преждевременным, так как алгоритмы управления системой и обработки сигналов еще не отлажены. Именно в этом случае на первый план выходят методы полунатурного моделирования.
1. ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛАЗЕРНЫХ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ Физическое моделирование представляет собой вид моделирования, который состоит в замене изучения некоторого объекта или явления экспериментальным исследованием его модели [9–13]. Физическое моделирование предусматривает воссоздание в физической модели тех же самых или аналогичных физических полей, которые действуют в реальном объекте, лишь измененных по своим абсолютным значениям в соответствии с масштабом моделирования. Одно из главных достоинств физического моделирования — это возможность осуществления прямых наблюдений за моделируемыми процессами и явлениями. Основой физического моделирования служит теория подобия. Чтобы получить корректные результаты, необходимо обеспечить подобие модели и натуры, другими словами, обеспечить выполнение следующих условий [10]: а) подобие геометрических свойств систем; б) пропорциональность физических констант, имеющих существенное значение в изучаемом процессе; в) подобие начального состояния систем; г) подобие условий на границах систем в течение всего рассматриваемого периода процесса; д) равенство определяющих критериев, при этом определяющими критериями подобия являются те, которые имеют существенное значение в изучаемом процессе. Для двух подобных систем условие геометрического подобия состоит в том, что все размеры пространства, занятого системой в модели, и размеры отдельных элементов модели изменены в определенное число K раз по сравнению с соответствующими размерами реального объекта. Так, линейные размеры модели и реального объекта должны находиться в пропорциональной зависимости: