Комплекс автоматизации верификации систем индикации перспективных гражданских самолетов


DOI: 10.34759/trd-2023-131-18

Авторы

Дяченко С. А.

e-mail: sergey.dyachenko@uac-ic.ru

Аннотация

В работе рассмотрены методы верификации авиационных бортовых систем и средства автоматизации данного процесса, имеющиеся на рынке. Установлено, что перспективным направлением развития является автоматизация проверки графической и звуковой информации для систем человеко-машинного взаимодействия. Предложены архитектура и программно-алгоритмическое обеспечение подобного комплекса для систем индикации гражданских самолетов в части текстовой информации, а также проведено тестирование описанного средства, подтвердившее его эффективность. При этом лежащие в основе алгоритмы компьютерной обработки изображений универсальны, что позволяет адаптировать представленный инструмент под любые технические системы с ЧМИ (в т. ч. для других отраслей промышленности).

Ключевые слова:

гражданский самолет, авионика, автоматизация, верификация, безопасность полета, человеко-машинный интерфейс, распознавание изображений

Библиографический список

  1. Safety Report 2019. 56th IATA, 2020, 262 p.
  2. Statistical Summary of Commercial Jet Airplane Accidents. Worldwide Operations 1959–2018. 50th Boeing, 2018, 15 p.
  3. Blackburn M.R., Busser R.D. T-VEC: A Tool for Developing Critical Systems // Proceedings of the 11th Annual Conference on Computer Assurance «COMPASS ’96», 1996, pp. 237-249. DOI: 1109/CMPASS.1996.507891
  4. Буздалов Д.В., Зеленов С.В., Корныхин Е.В., Петренко А.К., Страх А.В., Угненко А.А., Хорошилов А.В. Инструментальные средства проектирования систем интегрированной модульной авионики // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26. № 1. С. 201-230. DOI: 15514/ISPRAS-2014-26(1)-6
  5. Черкашин С.В., Шишкин В.В., Долбня Н.А. Универсальная система диагностирования бортового радиоэлектронного оборудования // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2009. Т. 11. № 3. С. 392-397.
  6. Балашов В., Бахмуров А., Волканов Д., Смелянский Р., Чистолинов М., Ющенко Н. Стенд полунатурного моделирования для разработки встроенных вычислительных систем реального времени // Труды IV всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика». — СПб.: ОАО «ЦТСС», Т. 1. С. 215-219.
  7. ADS2 Use Cases. TechSAT, 2020. URL: https://techsat.com/wp-content/uploads/2020/01/TechSAT_PRS-ADS2-UseCases_20200117.pdf.
  8. ANSYS SCADE Model-Based Development Solutions for Aerospace & Defense. ANSYS, 2015. URL: https://s3-ap-southeast-2.amazonaws.com/public-leapaust/resources/SCADE-Solutions-for-Aerospace-Defense.pdf.
  9. Model Based Design for Airbus A380 Fuel System Development. Airbus, 2010. URL: https://it.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/solutions/aerospace-defense/files/2010/Airbus_MBDC_2010.pdf.
  10. Alenia Aermacchi Develops Autopilot Software for DO-178B Level A Certification. MathWorks, 2006. URL: https://www.mathworks.com/company/user_stories/alenia-aermacchi-develops-autopilot-software-for-do-178b-level-a-certification.html.
  11. BAE Systems Proves the Advantages of Model-Based Design. MathWorks, 2006. URL: https://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/bae-systems-proves-the-advantages-of-model-based-design.html.
  12. Bhattacharyya D., Ranjan R., Alisherov F., Minkyu C. Biometric Authentication: A Review // International Journal of u- and e- Service, Science and Technology, 2009, vol. 2, no. 3, pp. 13-28.
  13. Волков С.С. Подход к решению задачи идентификации личности с помощью метода газоразрядной визуализации // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=102198
  14. Gao J., Yang Y., Lin P., Park D.S. Computer Vision in Healthcare Applications // Journal of Healthcare Engineering, 2018, vol. 2018, 4 p. DOI: 1155/2018/5157020
  15. Buch N.A., Velastin S.A., Orwell J. Review of Computer Vision Techniques for the Analysis of Urban Traffic // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2011, vol. 12, no. 3, pp. 920-939. DOI: 1109/TITS.2011.2119372
  16. Алексеев В.В., Лакомов Д.В. Аналитическая модель обработки графических изображений в системах жизнеобеспечения города для выявления повреждений объектов // Труды МАИ. 2018. № 103. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=100810
  17. Del Rio J.S., Moctezuma D., Conde C., de Diego I.M., Cabello E. Automated Border Control e-Gates and Facial Recognition Systems // Computers & Security, 2016, vol. 62, pp. 49-72. DOI: 1016/j.cose.2016.07.001
  18. Mouton A.A., Breckon T.P. Review of Automated Image Understanding Within 3D Baggage Computed Tomography Security Screening // Journal of X-Ray Science and Technology, 2015, vol. 23, pp. 531-555. DOI: 3233/XST-150508
  19. Князь В.В., Бусурин В.И. Автоматическое обнаружение препятствий на взлетно-посадочной полосе средствами технического зрения // Труды МАИ. 2015. № 81. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=57839
  20. AC 25.1322-1 Flightcrew Alerting. FAA, 2010, 42 p.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход