Структурно-параметрический подход к оцениванию жизнеспособности многорежимных объектов в условиях существенной неопределенности

В последние десятилетия активно развивается концепция жизнеспособности, предложенная С. Биром в 1960-х годах. Жизнеспособность отличается от устойчивости способностью системы адаптироваться к изменениям и сохранять динамическое равновесие. Это понятие широко используется в различных областях: общественной, экономической, экологической, технологической, организационной и информационной. Поэтому исследование жизнеспособности актуально для научных изысканий и прикладных исследований, особенно для многорежимных сложных объектов в условиях существенной неопределенности. Многорежимные системы, проектируемые и эксплуатируемые в различных отраслях, требуют комплексного (системного) подхода к анализу и обеспечению их надежности и эффективности, а неопределенность, классифицируемая по степени, характеру и использованию информации, усложняет традиционные методы анализа. Однако отсутствие единого методологического подхода к оценке жизнеспособности затрудняет всестороннее изучение жизнеспособности данных систем. В предлагаемой публикации в ходе анализа функциональных и технологических структур многорежимных систем рассматриваются две ключевые ситуации, характеризующиеся значительной неопределенностью. В первом случае, который можно обозначить как ситуационно-параметрическую неопределенность, имеется информация о режимах работы, компонентах и их взаимодействиях, однако отсутствуют данные о частоте применения этих режимов. Во втором случае, известном как структурная неопределенность, информация о режимах, их интенсивности и частоте участия элементов доступна, однако неясно, каким образом они взаимодействуют между собой. В рамках проведения структурно-параметрического анализа и синтеза, выполненного в контексте исследуемых сценариев, был убедительно продемонстрирован значительный потенциал применения разнообразных математических инструментов для комплексной оценки живучести и жизнеспособности многорежимных систем.

1. Aldrich D., Meyer M. Social Capital and Community Resilience // American Behavioral Scientist. 2015. N. 59 (2). P. 254—269.

2. Bearse R. The Return on Investing in Personal resilience. The CIP Report. // Center for Infrastructure Protection and Homeland Security. 2014. N. 12 (7). P. 21—24.

3. Petersen L. Social resilience criteria for critical infrastructures during crises. IMPROVER D4.1. 2016. 115 p.

4. Ahert J. From fail-safe to safe-to-fail: Sustainability and resilience in the new ur-ban world // Landscape and Urban Planning. 2011. N. 100 (4). P. 341—343.

5. Wang C., Blackmore J. Resilience Concepts for Water Resource Systems // Journal of Water Resources Planning and Management. 2009. N. 135 (6). P. 528—536.

6. Youn B., Hu C., Wang P. Resilience-driven System Design of Complex Engineered Systems // Journal of Mech Design. 2011. N. 133 (10). P. 10108—10110.

7. Righi A., Saurin T., Wachs P. А systematic literature review of resilience engineering: Research areas and a research agenda proposal // Reliability Engineering and System Safety. 2015. Vol. 141. P. 142—152.

8. Lee A., Vargo J. Seville E. Developing a Tool to Measure and Compare Or-ganizations’ Resilience // Natural Hazards Review. 2013. N. 14 (1). P. 29—41.

9. Björck F. Cyber Resilience — Fundamentals for a Definition // New Contributions in Information Systems and Technologies. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer. Cham. 2015. Vol. 353. P. 311—316.

10. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М: Наука, 1975. 528 с.

11. Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.

12. Калинин В. Н., Кулаков А. Ю., Павлов А. Н., Потрясаев С. А., Соколов Б. В. Методы и алгоритмы синтеза технологий и программ управления реконфигурацией бортовых систем маломассоразмерных космических аппаратов // Информатика и автоматизация. 2021. Т. 20, № 2. С. 236—269.

13. Городецкий В. И., Скобелев П. О. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива // Труды СПИИРАН. 2017. Вып. 6 (55). С. 11—45.

14. Павлов А. Н. Классификация монотонных и немонотонных информационных систем на основе генома структуры // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 2 (21). C. 238—248.

15. Яблонский С. В. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1986. 384 с.

16. Поленин В. И., Рябинин И. А., Свирин С. К., Гладкова И. А. Применение общего логико-вероятностного метода для анализа технических, военных организационно-функциональных систем и вооруженного противоборства: монография, научное издание / Под ред. А. С. Можаева. СПб.: СПб-региональное отделение РАЕН, 2011. 416 с.

17. Павлов А. Н. Методологические основы решения проблемы планирования структурно-функциональной реконфигурации сложных объектов // Известия Вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55, № 11. С. 7—12.

18. Ivanov D., Sokolov B., Pavlov А. Optimal distribution (re) planning in a centralized multi-stage supply network in the presence of the ripple effect // European Journal of Operational Research. 2014. Vol. 237, Iss. 2. P. 758—770.

19. Павлов А. Н., Воротягин В. Н., Слинько А. А. Методика оценивания структурно-функциональной живучести бортовых систем малых космических аппаратов в условиях возникновения нерасчетных полетных ситуаций // Информация и Космос. 2019. № 2. С. 139—147.

20. Афанасьев В. Г., Миронов А. Н., Зеленцов В. А. и др. Проектирование надежных спутников связи / Под ред. академика М. Ф. Решетнева. Томск: МГП «РАСКО», 1993. 221 с.

21. Павлов А. Н., Павлов Д. А., Умаров А. Б., Гордеев А. В. Метод структурно-параметрического синтеза конфигураций многорежимного объекта // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21, № 4. С. 812—845.

22. Pavlov A., Pavlov D., Kulakov A., Zaharov V. Study of technology for the reliability and survivability modelling of onboard control system of small spacecraft operating in complex modes // Journal of Applied Engineering Science. 2024. Vol. 22, N. 3. P. 612—620.

23. Павлов А. Н., Колесник Д. Ю., Гордеев А. В., Воротягин В. Н. Исследование потенциальных возможностей системы управления движением и навигации малого космического аппарата в условиях существенной неопределенности реализации режимов ориентации // Авиакосмическое приборостроение. 2023. № 8. С. 23—37.

24. Павлов А. Н., Воротягин В. Н., Павлов Д. А. Метод использования нечетких гиперграфов для оценивания структурно-технологической живучести элементов системы управления ориентацией автоматических космических аппаратов // Космическая техника и технологии. 2020. № 3 (30). С. 103—113.

25. Павлов А. Н., Павлов Д. А., Воротягин В. Н. Исследование структурной живучести бортовых систем космических аппаратов на основе метрик центральности нечетких графов цифровых двойников // Авиакосмическое приборостроение. 2024. № 8. С. 26—36.

26. Калинин В. Н. Теоретические основы системных исследований. СПб.: ВКА им. А. Ф. Можайского, 2016. 291 с.

27. Newman M. Networks. Great Clarendon Street. Oxford. OX2 6DP, UK: Oxford University Press, 2018. 780 p.

28. Броневич А. Г., Лепский А. Е. Нечеткие модели анализа данных и принятия решений: учеб. пособ. М.: Изд. Дом Высшей школы экономики, 2022. 264 с.

29. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. М.: Физматлит, 2010. 560 с.