Розробка методу підвищення ефективності артилерійської стрільби на основі Марківської моделі

Автор(и)

  • Віктор Олексійович Болтьонков Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія", Україна https://orcid.org/0000-0003-3366-974X
  • Олександр Іванович Брунеткін Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-6701-8737
  • Євгеній Вікторович Добринін Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія", Україна https://orcid.org/0000-0003-2777-3137
  • Оксана Борисівна Максимова Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія", Україна https://orcid.org/0000-0003-3986-0991
  • Віталій Валерійович Кузьменко Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія", Україна https://orcid.org/0000-0001-8064-0726
  • Павло Семенович Гульцов Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0001-5083-380X
  • Володимир Едуардович Демиденко Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0003-4127-9645
  • Ольга Володимирівна Соловйова Національний університет «Одеська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0001-7420-8128

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.245854

Ключові слова:

артилерійський підрозділ, ефективність стрільби, акустичне поле пострілу, марківська модель, узагальнений критерій ефективності

Анотація

Розроблено метод підвищення ефективності стрільби  артилерійського підрозділу. У разі сучасного застосування артилерії для контрбатарейної боротьби ефективність стрільби недостатньо оцінювати лише точністю. Необхідно також враховувати та мінімізувати час перебування підрозділу на вогневій позиції та витрату снарядів на поразку цілі.

Показано, що для оцінки ефективності артилерійського пострілу через початкову швидкість снаряда найбільш швидкодіючим і простим засобом є класифікація якості пострілу за акустичним полем. Удосконалено методику класифікації пострілу шляхом застосування автоматичного класифікатора з навчанням на основі машини опорних векторів з найменшими квадратами. Встановлено, що похибка класифікації ефективності пострілу другого роду не перевищує 0,05. Введено поняття ефективності одиночного артилерійського пострілу. В умовах інтенсивної стрільби в кожному пострілі можуть бути випадкові збурення за рахунок зносу зарядної камери гармати, її стволу і за рахунок неповної інформації про пороховий заряд. В умовах стрільби зі збуреннями стрільба артилерійського підрозділу може бути описана моделлю марківського дискретного ланцюга. На основі марківської моделі розроблено метод підвищення ефективності артилерійської стрільби. Метод заснований на виділенні гармат, які роблять неефективні постріли. Запроваджено етап управління вогнем підрозділу. У процесі управління вогнем підрозділи такі гармати виключаються із подальшої стрільби. Введено узагальнений критерій ефективності артилерійської стрільби підрозділу, що ґрунтується на згортанні критеріїв. Показано, що розроблений метод суттєво підвищує ефективність стрільби за узагальненим критерієм

Біографії авторів

Віктор Олексійович Болтьонков, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія"

Кандидат технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Науковий центр

Олександр Іванович Брунеткін, Національний університет «Одеська політехніка»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Євгеній Вікторович Добринін, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія"

Кандидат технічних наук, науковий співробітник

Оксана Борисівна Максимова, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія"

Кандидат технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Науковий центр

Віталій Валерійович Кузьменко, Інститут Військово-Морських Сил Національного університету "Одеська морська академія"

Науковий співробітник

Павло Семенович Гульцов, Національний університет «Одеська політехніка»

Аспірант

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Володимир Едуардович Демиденко, Національний університет «Одеська політехніка»

Аспірант

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Ольга Володимирівна Соловйова, Національний університет «Одеська політехніка»

Аспірант

Кафедра комп’ютерних технологій автоматизації

Посилання

  1. Oprean, L.-G. (2020). Artillery from the Perspective of Firing Effects and Ensured Capabilities. Scientific Bulletin, 25 (2), 107–113. doi: https://doi.org/10.2478/bsaft-2020-0015
  2. Aliev, A. A., Bayramov, A. A., Sabziev, E. N. (2018). Effectiveness of artillery systems. Advanced Information Systems, 2 (3), 115–122. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.20
  3. Katsev, I. (2018). Evaluation method of the artillery’s effectiveness against unitary target. Security & Future, 2 (4), 196–198. Available at: https://stumejournals.com/journals/confsec/2018/4/196.full.pdf
  4. Moon, S.-H. (2021). Weapon effectiveness and the shapes of damage functions. Defence Technology, 17 (2), 617–632. doi: https://doi.org/10.1016/j.dt.2020.04.009
  5. Shim, Y., Atkinson, M. P. (2018). Analysis of artillery shoot-and-scoot tactics. Naval Research Logistics (NRL), 65 (3), 242–274. doi: https://doi.org/10.1002/nav.21803
  6. Schmitt, M. N. (2008). The Principle of Distinction and Weapon Systems on the Contemporary Battlefield. Connections: The Quarterly Journal, 07 (1), 46–56. doi: https://doi.org/10.11610/connections.07.1.03
  7. Temiz, Y. Z. (2016). Artillery survivability model. Monterey: Naval Postgraduate School, 98. Available at: https://calhoun.nps.edu/handle/10945/49399
  8. Pelykh, S. N., Maksimov, M. V., Nikolsky, M. V. (2014). A method for minimization of cladding failure parameter accumulation probability in VVER fuel elements. Problems of Atomic Science and Technology, 92 (4), 108–116. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/80362/15-Pelykh.pdf?sequence=1
  9. Washburn, A. R. (2002). Notes on Firing Theory. Naval Postgraduate School Monterey, 34. Available at: https://www.researchgate.net/publication/238621088_Notes_on_Firing_Theory
  10. Kochan, R., Kochan, O., Trembach, B., Kohut, U., Zawislak, S., Falat, P., Warwas, K. (2019). Theoretical Error of Bearing Method in Artillery Sound Ranging. 2019 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). doi: https://doi.org/10.1109/idaacs.2019.8924450
  11. Petrenko, V. M., Liapa, M. M., Prykhodko, A. I. et. al. (2015). Zasoby pidhotovky ta upravlinnia vohnem artyleriyi. Sumy: Sumskyi derzhavnyi universytet, 458. Available at: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/40047
  12. Kondrat, V., Kostenko, O., Kornienko, O. (2018). The analysis optical-electronic means of investigation and the direction of their perfection for the purpose of increase of efficiency of fighting application armament and military equipment. Scientific Works of Kharkiv National Air Force University, 2 (56), 66–71. doi: https://doi.org/10.30748/zhups.2018.56.08
  13. Kryvosheiev, A. M., Prykhodko, A. I., Petrenko, V. M. (2014). Osnovy artyleriiskoi rozvidky. Sumy: Sumskyi derzhavnyi universytet, 393. Available at: https://essuir.sumdu.edu.ua/bitstream-download/123456789/34022/1/art_pozvidka.pdf
  14. Kratky, M., Minarik, V., Sustr, M., Ivan, J. (2020). Electronic Warfare Methods Combatting UAVs. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 5 (6), 447–454. doi: https://doi.org/10.25046/aj050653
  15. Shuliakov, S., Bzot, V., Zhylin, Y., Shigimaga, N., Artemenko, A. (2020). Ways to improve the intelligence support of rocket troops and artillery combat use. Scientific Works of Kharkiv National Air Force University, 1 (63), 22–30. doi: https://doi.org/10.30748/zhups.2020.63.03
  16. Scanlon, M. V., Ludwig, W. D. (2010). Sensor and information fusion for improved hostile fire situational awareness. Unattended Ground, Sea, and Air Sensor Technologies and Applications XII. doi: https://doi.org/10.1117/12.850406
  17. Liu, Y. J., Shan, X. M., Yang, H. Y., Xu, G. X. (2013). Study on Data Fusion Technologies of Artillery Radar Decision System. Advanced Materials Research, 718-720, 1595–1598. doi: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.718-720.1595
  18. Liang, G., Lv, G., Huang, X., Wang, L. (2020). Teaching Method Research of Practical Course of Certain Artillery Radar Equipment. 2020 International Conference on Artificial Intelligence and Education (ICAIE). doi: https://doi.org/10.1109/icaie50891.2020.00098
  19. Tan, J. Y., Lee, C. H., Chua, W. S. (2020). Operating and supporting three generations of weapon locating radars. DSTA Horizons, 58–65. Available at: https://www.dsta.gov.sg/docs/default-source/dsta-about/dh15202006_operating-and-supporting-three-generations-of-weapon-locating-radars.pdf
  20. Liapa, M. M., Makeiev, V. I., Petrenko, V. M. (2007). Perspektyvni metody ta zasoby balistychnoi pidhotovky strilby. Visnyk Sumskoho derzhavnoho universytetu. Seriya: Tekhnichni nauky, 3, 45–56.
  21. Prokopenko, V. V. (2012). Evaluation artillery fire effectiveness when using perspective ballistic station. Systemy ozbroiennia i viyskova tekhnika, 4, 52–60. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soivt_2012_4_13
  22. Dobrynin, Y., Maksymov, M., Boltenkov, V. (2020). Development of a method for determining the wear of artillery barrels by acoustic fields of shots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (5 (105)), 6–18. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.206114
  23. Dobrynin, Y., Volkov, V., Maksymov, M., Boltenkov, V. (2020). Development of physical models for the formation of acoustic waves at artillery shots and study of the possibility of separate registration of waves of various types. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (5 (106)), 6–15. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.209847
  24. Dobrynin, Ye. V., Boltenkov, V. O., Maksymov, M. V. (2020). Information Technology for Automated Assessment of the Artillery Barrels Wear Based on SVM Classifier. Applied Aspects of Information Technology, 3 (3), 117–134. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=44052959
  25. Kosarev, V. V., Pushin, V. G., Ponomarev, A. I., Horoshilov, V. A. (2003). Artilleriyskoe oruzhie VMF. Sankt-Peterburg: Izd-vo SPbGETU «LETI», 43. Available at: http://8361.ru/fvo/bsf/Kosarev-Artilleriiskoe_oruzhie.pdf
  26. Novak, D. A., Volkov, I. D. (2019). Methodical approach to determine the dependence of the deviation of the initial speed of the shells through the extension of the charging chamber artillery guns, measured with the help of the instrument for measuring the chambers. Military Technical Collection, 20, 28–32. doi: https://doi.org/10.33577/2312-4458.20.2019.28-32
  27. Anipko, O. B., Khaykov, V. L. (2012). Methods analysis for assessment of propellant charges as a part of the artillery ammunition monitoring system. Integrirovannye tehnologii i energosberezhenie, 3, 60–71. Available at: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2199
  28. Suykens, J. A. K., Van Gestel, T., De Brabanter, J., De Moor, B., Vandewalle, J. (2002). Least Squares Support Vector Machines. World Scientific, 308. doi: https://doi.org/10.1142/5089
  29. Xia, X.-L., Jiao, W., Li, K., Irwin, G. (2013). A Novel Sparse Least Squares Support Vector Machines. Mathematical Problems in Engineering, 2013, 1–10. doi: https://doi.org/10.1155/2013/602341
  30. Huseby, M. (2007). Noise emission data for M109, 155 mm field howitzer. Norwegian Defence Research Establishment (FFI), 45. Available at: https://www.ffi.no/en/publications-archive/noise-emission-data-for-m109-155-mm-field-howitzer
  31. Gagniuc, P. A. (2017). Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation. John Wiley & Sons. doi: https://doi.org/10.1002/9781119387596
  32. Mavrakakis, M. C., Penzer, J. (2021). Probability and Statistical Inference. From Basic Principles to Advanced Models. Chapman and Hall/CRC, 444. doi: https://doi.org/10.1201/9781315366630
  33. Ishizaka, A., Nemery, P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software. John Wiley & Sons. doi: https://doi.org/10.1002/9781118644898
  34. Zavadskas, E. K., Antuchevičienė, J., Kapliński, O. (2016). Multi-criteria decision making in civil engineering: Part I – a state-of-the-art survey. Engineering Structures and Technologies, 7 (3), 103–113. doi: https://doi.org/10.3846/2029882x.2015.1143204
  35. Aldoegre, M. (2019). Comparison between trajectory models for firing table application. North-West University, Potchefstroom. Available at: https://5dok.net/document/7q08x49y-comparison-between-trajectory-models-for-firing-table-application.html
  36. Song, X., Gao, M., Wang, Y., Wu, H., Cui, X. (2019). Research on Evaluation Methods of Firing Precision of Trajectory Correction Projectile. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 612 (3), 032095. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899x/612/3/032095
  37. Carlucci, D. E., Jacobson, S. S. (2018). Ballistics. Theory and Design of Guns and Ammunition. CRC Press, 654. doi: https://doi.org/10.1201/b22201
  38. Li, W., Liu, Z. (2011). A method of SVM with Normalization in Intrusion Detection. Procedia Environmental Sciences, 11, 256–262. doi: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.12.040
  39. Awad, M., Khanna, R. (2015). Support Vector Machines for Classification. Efficient Learning Machines, 39–66. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4302-5990-9_3
  40. Suykens, J. A. K., Van Gestel, T., De Brabanter, J., De Moor, B., Vandewalle, J. (2002). Least Squares Support Vector Machines. World Scientific, Singapore, 308. doi: https://doi.org/10.1142/5089
  41. Xia, X.-L., Jiao, W., Li, K., Irwin, G. (2013). A Novel Sparse Least Squares Support Vector Machines. Mathematical Problems in Engineering, 2013, 1–10. doi: https://doi.org/10.1155/2013/602341
  42. LS–SVMlab toolbox. Available at: https://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/
  43. James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013). Support Vector Machines. An Introduction to Statistical Learning, 337–372. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7_9
  44. Pelykh, S. N., Maksimov, M. V. (2013). The method of fuel rearrangement control considering fuel element cladding damage and burnup. Problems of Atomic Science and Technology, 5 (87). Available at: https://vant.kipt.kharkov.ua/ARTICLE/VANT_2013_5/article_2013_5_84a.pdf
  45. Maksimov, M. V., Pelykh, S. N., Gontar, R. L. (2012). Principles of controlling fuel-element cladding lifetime in variable VVER-1000 loading regimes. Atomic Energy, 112 (4), 241–249. doi: https://doi.org/10.1007/s10512-012-9552-3
  46. Petrenko, V. M., Liapa, M. M., Prykhodko, A. I. et. al. (2015). Zasoby pidhotovky ta upravlinnia vohnem artyleriyi. Sumy: Sumskyi derzhavnyi universytet, 458. Available at: https://core.ac.uk/download/pdf/339163633.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-12-29

Як цитувати

Болтьонков, В. О., Брунеткін, О. І., Добринін, Є. В., Максимова, О. Б., Кузьменко, В. В., Гульцов, П. С., Демиденко, В. Е., & Соловйова, О. В. (2021). Розробка методу підвищення ефективності артилерійської стрільби на основі Марківської моделі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3 (114), 6–17. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.245854

Номер

Том 6 № 3 (114) (2021): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Viktor Boltenkov, Olexander Brunetkin, Yevhenii Dobrynin, Oksana Maksymova, Vitalii Kuzmenko, Pavlo Gultsov, Volodymyr Demydenko, Olha Soloviova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.