Анализ структурной надежности космических аппаратов с использованием нейронных сетей

Поморцев Павел Михайлович, Киреев Дмитрий Геннадьевич, Лесниченко Роман Иванович, Лесниченко Максим Романович

Прогнозирование срока службы космических аппаратов является актуальной проблемой из-за сложности конструкций и труднодоступности. Перед запуском миссии космический аппарат проходит наземные испытания и эффективную подготовку. Однако, многие миссии испытывают временные или постоянные неудачи, что приводит к провалу. Хотя не существует совершенной системы, которая могла бы предотвратить любой сбой, анализ неисправностей прошлых лет показывает, что адекватное тестирование, резервирование и гибкость являются ключом к надежной системе восстановления после сбоев космического аппарата. Выявлено, что причины отказов имеют различную физическую природу, среди которых важное место занимают механические проблемы, связанные с эластоупругими свойствами материалов несущих конструкций. Для анализа механической надежности элементов конструкций космической техники предложено использовать нейросети, как современный аппарат анализа и моделирования с большим количеством входных данных. Нейросети позволяют эффективно анализировать большой объем данных и получать достаточно точные оценки надежности. Алгоритм нейронной сети обратного распространения был успешно использован для получения приблизительных оценок факторов критической нагрузки и показал значительную надежность в отношении выбора обучающего набора и сетевой архитектуры при прогнозировании вероятности отказа.

Ключевые слова:нейросеть, надежность, космический аппарат, механический отказ, погрешность, моделирование