Одним из направлений развития отечественной системы подготовки космонавтов является расширение объема самостоятельной подготовки. Это касается не только лекционных, но и практических занятий. В режиме ручного сближения в управлении пилотируемым кораблем принимают участие два члена экипажа – командир корабля и бортинженер. Командир управляет сближением корабля, основываясь на параметрах относительного движения, полученных от бортинженера.
Оценка деятельности экипажа в режиме ручного управления сближением в настоящее время осуществляется сравнением полученных в результате времени и расхода топлива с «эталонными», которые могут быть затрачены на выполнение режима. Также оцениваются конечные параметры зависания – дальность, продольная и угловая скорости корабля. Значение получаемых в результате режима стыковки затрат по расходу топлива и времени на выполнение режима обусловлено не только начальными условиями режима сближения, но и ошибочными действиями экипажа.
Для анализа отдельных ошибочных действий экипажа необходимо иметь некоторую опорную модель их деятельности в процессе выполнения режимов сближения корабля с орбитальной станцией. Для построения модели деятельности экипажей в процессе выполнения режимов сближения корабля с орбитальной станцией предлагается использовать методологию построения искусственных нейронных сетей.
В общем случае, деятельность космонавта определяется не только совокупностью наблюдаемых параметров, но и контекстом восприятия текущего режима сближения. Однако, в первом приближении последовательность отдельных управляющих действий командира корабля является функцией параметров наблюдаемого им процесса относительного движения с учетом рассчитываемых бортинженером относительной дальности и скорости сближения корабля с орбитальной станцией.
В терминах нейронных сетей моделирование деятельности квалифицированных космонавтов, как функция параметров наблюдаемого процесса относительного движения корабля и орбитальной станции может быть представлена в виде параметров, полученных по результатам обучения нейронной сети
В настоящее время при тренировках космонавтов по результатам выполнения каждого режима ручного управления сближением корабля с орбитальной станцией формируется протокол, содержащий основные параметры моделируемого режима и управляющих действий оператора. Для проверки гипотезы возможности моделирования деятельности космонавтов при ручном управлении динамическими режимами с применением нейронных сетей использовалась среда SimIn Tech.
Был рассмотрен частный случай обучения нейронной сети на примере управляющего воздействия по каналу Y в зависимости от значений параметров относительного движения корабля и орбитальной станции. Результаты моделирования в формате точности обучения рассматриваемой нейронной сети для различных наборов данных были рекомендованы к применению на практических занятиях инструкторов Центра подготовки космонавтов им. Ю.А. Гагарина.
Точность обучения нейронной сети – это показатель, который оценивает насколько точен прогноз модели по сравнению с истинными данными. Результаты моделирования свидетельствуют о возможности использования нейронных сетей для моделирования деятельности оператора. Полученная точность обучения нейронных сетей свидетельствует в том числе о наличии достаточно серьезных допущений при постановке задачи. В общем случае деятельность космонавта является не только функцией параметров наблюдаемого им процесса относительного движения, но и определяется способностью оператора прогнозировать динамику процесса сближения.
#космос #космонавт #космический_полет #космический_корабль #нейросеть #ЦПК #центра_подготовки_космонавтов #динамический_режим #режим_ручного_сближения #орбитальная_станция