Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAyrıca, geliştirilen metodun belirlenmiş olan bir hayatta kalma oranı için uçağın performans parametrelerinin ne olması gerektiği ile ilgili ters problemi de çözebildiği gösterilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu makalede savaş uçağı hayatta kalabilirliği için olasılıksal bir model geliştirilmiştir. Görev hayatta kalabilirliği analizi savaş uçağının hem dizayn hem de performans tespiti aşamalarında kritik bir süreçtir. Savaş uçağı çevikliği ve manevra kabiliyeti gibi standart olasılıksal olmayan ölçütler görev hayatta kalabilirliği analizi için yetersiz kalmaktadır. Çünkü hayatta kalabilirlik analizi uçağın yeteneklerine bağlı olduğu kadar görev alanındaki tehditlerin ve sensörlerin pozisyonları ve yeteneklerine de bağlıdır. Tehditlerin ve sensörlerin dinamiklerindeve konumlarındaki belirsizliklerden dolayı, geçmişteki birçok çalışma bu öğeleri olasılıksal modeller kullanarak modellemiştir. Fakat mevcut modellerin çoğu ya problemi fazlasıyla sadeleştirmekte, ya da örneklemesi ve işlemesi çok zor olan yüksek boyutlu olasılık dağılımları vermektedir. Bu çalışmada mevcut literatürde bulunan bir takım sensör ve tehdit modelleri bir araya getirilerek bir olasılıksal grafiksel model olarak sunulmuştur. Olasılıksal grafiksel modellerbirçok sensör ve tehdidin bulunduğu geniş çaplı senaryolarda bilehesapsal açıdan verimlihayatta kalabilirlikMonte Carlo analizlerine ve çıkarımlarının yapılmasına olanak vermektedir. Ayrıca, geliştirilen metodun belirlenmiş olan bir hayatta kalma oranı için uçağın performans parametrelerinin ne olması gerektiği ile ilgili ters problemi de çözebildiği gösterilmiştir.
Abstract
This paper proposes a probabilistic model for assessment of fighteraircraft mission survivability. Mission survivability analysis is a critical phase for both design of the fighter aircraft and evaluation of its performance. The standard deterministic performance metrics such as aircraft agility and manoeuvrability are not sufficient to measure mission survivability, since the probability of aircraft surviving the missions depends heavily on lethality and position of threats, such as surface to air missile systems. Since the dynamics and parameters of the threats are mostly uncertain, previous worksproposed several different probabilistic models for modelling the mission survivability of fighter aircraft under uncertain threats. However, most of the existing models either oversimplify the problem or leads toin complicated high dimensional probability distributions, which are unfeasible for evaluation of large-scale missions. In this study, we fuse the threat and sensormodels from several existing works and show that the mission survivability can be modelled as a probabilistic graphical model, which enables rapid sampling and Monte Carlo evaluation of survivability, even on large-scale missions that involve many different threat andsensor networks. In addition, we show that graphical representation can also be used for addressing the inverse problem of determining required aircraft performance parameters for a specified survivability rate.