Компьютерная система обучения для пилотов гражданской авиации: Структура и методика построения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Третьяков, Александр Викторович

• Третьяков, Александр Викторович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Третьяков, Александр Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

1. КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ

В АВИАЦИИ.

1.1. Общая характеристика проблемы создания автоматизированных обучающих систем.

1.2. Авиационное тренажеростроение - цели, задачи, современное состояние, тенденции развития.15'

1.3. Общая структурная схема процесса обучения в компьютерной обучающей системе.

1.4. Экспертная система как составная часть системы обучения.

1.5. Выводы по первой главе.

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ПОЛЕТА ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ.

2.1. Общая характеристика проблемы построения математических моделей объекта для компьютерных систем обучения.

2.2. Общие динамические уравнения пространственного движения самолета.

2.2.1. Динамические уравнения пространственного движения самолета с постоянной скоростью центра масс.

2.3. Динамические уравнения продольного движения самолета.

2.3.1. Продольное движение самолета при постоянной скорости движения центра масс.

2.3.2. Продольное движение самолета - разделение движений по быстроте протекания процессов.

2.4. Динамические уравнения бокового движения самолета.

2.4.1. Уравнения бокового движения самолета при углах атаки а и скольжения /?, не превосходящих допустимых эксплуатационных значений.

2.4.2. Уравнения бокового движения самолета при ограниченных значениях углов атаки и скольжения и при постоянной скорости полета.

2.4.3. Разделение уравнений плоского бокового движения самолета па изолированные движения - только по рысканию и только по крену.

2.5. Линейная динамическая модель продольного движения самолета.

2.6. Выводы по второй главе.i.

3. ЗАДАЧИ ВЕРИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТА

ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ.

3.1. Особенности процесса верификации компьютерных динамических моделей самолета.

3.2. Линейные представления моделей динамики полета (задачи аппроксимации).

3.3. Сингулярные разложения матриц - математическая основа для исследования структурных свойств динамических систем.

3.4. Количественные оценки управляемости, наблюдаемости, идентифицируемости систем и информативности процессов в задачах идентификации и верификации динамических моделей.

3.5. Модальное управление и модальная управляемость в задачах коррекции динамических моделей.

3.6. Методика коррекции и верификации математических моделей динамики полета для компьютерных систем обучения.

3.7. Выводы по третьей главе.

4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, СВЯЗАННЫЕ С СОЗДАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПИЛОТОВ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ.

4.1. Структура экспертной системы для обучения пилотов.

4.2. Реализация учебных процедур в компьютерной системе обучения для пилотов.

4.3. Визуализация в задачах верификации динамических моделей самолета.

4.4. Пример решения задачи анализа и коррекции характеристик компьютерной модели самолета.

4.5. Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Компьютерная система обучения для пилотов гражданской авиации: Структура и методика построения»

Проблема создания и применения тренажерных систем давно привлекает внимание специалистов в самых разнообразных предметных областях. Тренажерные системы широко применяются для обучения операторов технологических процессов, для обучения водителей автотранспорта, для подготовки механиков и пилотов гражданской авиации, для обучения и переподготовки рулевых морских транспортных средств и т.д.

Существуют различные направления и, соответственно, подходы к созданию обучающих систем: натурные и полупатурные системы с широким использованием реального оборудования;

• тренажерные системы, имеющие в своем составе как реальное оборудование, так и компьютерные средства и соответствующее программное обеспечение для организации и управления процессом обучения;

• чисто компьютерные системы обучения, основным элементом которых являются системы моделирования (имитации функционирования реального объекта) и поддержки принятия решений с использованием соответствующих средств управления и необходимых интерфейсов.

Независимо от конкретной предметной области компьютерные системы обучения (КСО) должны обеспечивать моделирование стандартных и нестандартных ситуаций, которые могут возникать при работе в реальной обстановке. Их интерфейс должен соответствовать психофизиологическим возможностям человека воспринимать и обрабатывать необходимую информацию. КСО должна обеспечивать функции контроля и управления процессами обучения. Вместе с тем различия в характере деятельности обучаемого определяют специфику структур КСО и методику их применения в различных предметных областях.

Проблема создания обучающих (тренажерных) систем с применением современных информационных технологий является сложной многоплановой проблемой. Эта проблема включает в себя: задачи высокоточного моделирования поведения объекта обучения в реальном времени; задами визуализации, то есть отображения на экране монитора с высокой стспспью реализма всего оборудования и приборов, с которыми должен работать обучаемый, а также окружающей среды; ^ задачи интеллектуальной поддержки процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого).

Недостаточная точность моделирования поведения объекта обучения, а также неудовлетворительные решения задач компьютерной визуализации могут приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого.

Вместе с тем в настоящее время не существует сколь либо универсальных методов отладки и верификации моделей процессов, реализуемых в компьютерных системах обучения. Не существует также универсальных подходов к выбору структуры интеллектуальной компьютерной системы обучения, состава ее элементов и их реализации. Формированию подходов к решению названных задач посвящена настоящая работа. Этим определяется актуальность тематики диссертационной работы и ее связь с планами научно-исследовательских работ в России.

Авиационное тренажеростроение возникло и стало развиваться фактически с момента возникновения авиации. В настоящее время авиационное тренажеростроение является одним из важнейших и активно развиваемых направлений в кругу проблем, связанных с авиацией. Современные информационные технологии открыли новые широкие возможности для развития этой области науки и практики.

Предметом диссертационной работы являются задачи создания интеллектуальных компьютерных систем обучения и их применения для подготовки пилотов гражданской авиации.

Целью исследования были: ^ обоснование общей структуры и разработка элементов обучающей компьютерной системы для подготовки нилотов гражданской авиации; ^ разработка методики верификации математических моделей динамики полета для применения в компьютерных системах обучения.

В соответствии с поставленными целями решены следующие задачи: сделан обзор современных методов и средств компьютерного обучения применительно к проблеме подготовки пилотов гражданской авиации и представлена номенклатура основных задач в рамках дайной проблемы; разработана и обоснована обобщенная структурная схема интеллектуальной компьютерной обучающей системы; проанализирована общая структура математических моделей динамики полета и рассмотрены их некоторые преобразования (с целью реализации в компьютерной системе обучения); определены способы коррекции и верификации математических моделей динамики полета и разработана общая методика решения таких задач;

• введены новые понятия количественных оценок (мер) структурных свойств динамических систем (управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность процессов в задачах идентификации) и определен способ их применения в задачах коррекции математических моделей динамических процессов; разработаны алгоритмические процедуры коррекции математических моделей, опирающиеся на метод модального управления; предложена концепция представления нелинейных моделей динамики полета множеством перестраиваемых (рскопфигурируемых) линейных динамических моделей; определена структура и основные элементы экспертной системы для реализации в компьютерной системе обучения пилотов; определен подход к оценке действий обучаемого в экспертной системе, являющейся составной частью компьютерной системы обучения; детально разработан комплекс учебных процедур для обучения пилотов (на примере легкого самолета ТВ-20 французской фирмы НАЭБ БОСАТА); решены практические задачи анализа, коррекции и верификации математических моделей динамики полета (на примере самолета ТВ-20).

Методы исследования. Теоретико-методологической основой исследования являлись методы теории систем, системного анализа, теории управления, классической механики, методов компьютерного моделирования. Научной базой послужили работы Андреева Ю.Н., Беклемишева Д.В., Бюшгенса Г.С., Воеводина В.В., Гантмахера Ф.Р., Дозорцева В.М., Кожинской Л.И. и Ворновицкого А.Э., Красовского A.A., Остославского И.В. н Стражевой И.В., Пашковского И.М., Попова О.С., Попова Э.В., Портера Б. и Кросли Т., и других.

Источником данных для анализа и обобщения практического материала послужили монографии и периодические публикации по соответствующей тематике, материалы российских и международных научных конференций, результаты совместной работы автора с представителями смежных специальностей в рамках международного проекта AS1M1L. (AS1M1L - Aero user-friendly SIMulation-based distance Learning. Целыо проекта, как следует из названия, являлось создание интеллектуальной компьютерной системы обучения для механиков и пилотов гражданской авиации). Автор участвовал в этом проекте в рамках договора о международном сотрудничестве между Санкт-Петербургским Государственным Университетом Аэрокосмического приборостроения и Институтом Авиационного Оборудования (1МА) Университета Бордо.

Научная новизна. В диссертационной работе предлагается подход к построению интеллектуальных обучающих компьютерных систем. Этот подход может применяться в разных предметных областях. Содержательным ядром системы обучения является блок моделирования объекта обучения, включающий в себя множество динамических моделей самолета, работающих в режиме реального времени. Важнейшим условием функционирования блока моделирования должна быть высокая точность соответствия поведения модели поведению реального объекта. Для создания таких систем моделирования было необходимо решить ряд новых научных задач. /Г числу новых научных результатов автор, в частности, относит:

•У количественные оценки структурных свойств динамических систем в различных задачах управления и идентификации; •У применение метода модального управления в задачах коррекции и верификации динамических моделей объектов для компьютерных систем обучения; общую методику коррекции и верификации динамических моделей самолета в компьютерных системах обучения; + подход к оценке действий обучаемого в компьютерной системе обучения.

Практическая ценность выполненной работы определяется: -Ф- разработкой общей концепции построения интеллектуальной компьютерной системы обучения и возможностью ее применения в разных предметных областях; разработкой методики коррекции и верификации математических моделей динамических объектов для применения в компьютерных системах обучения; практическими примерами применения этой методики для решения задач верификации и валндации математических моделей объектов (па примере самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы EADS SOCATA); детальной разработкой комплекса учебных процедур для обучения пилотов в полном соответствии с международными требованиями JAR (Joint Aviation Requirements).

Внедрение результатов работы. Результаты работы использованы в научных исследованиях Санкт-Петербургского Государственного Университета Аэрокосмнческого Приборостроения (ГУАП) и, в частности, в международном проекте ASIMIL. Также планируется использование части результатов в учебном процессе ГУАП.

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на российских и международных научных конференциях: „Региональная информатика- РИ'2002" (Санкт Петербург, 2002 г.); „Интеграция науки и образования в XXI веке"" (Санкт Петербург, 2003 г.); „Advanced Computer Systems" (Щецин, Польша , 1997, 1998, 2001г.г.); "System, Modeling, Control" ((Закопане, Польша, 1998, 2001 г.г.); "Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration - WESIC'99" (Ныопорт, Великобритания, 1999г.); „Intelligent Tutoring Systems - ITS'2002" (Биаритц, Франция, 2002 г.); на научном семинаре кафедры Моделирования вычислительных и электронных систем ГУАП (Санкт-Петербург, ГУАП, 2004г.), а также на научных собраниях консорциума проекта ASIMIL с участием научных экспертов Европейской Комиссии в 2001-2003 г.г.

Публикации. По материалам и результатам диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ (одна работа принята к печати), в том числе 4 - в российских и 10 - в зарубежных научных изданиях.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и двух приложений. Общий объем работы - 159 стр., в том числе 3 таблицы и 52 рисунка. Библиография включает 102 наименования.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Третьяков, Александр Викторович

4.5. ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ

В главе были рассмотрены некоторые практические задачи из числа тех, с которыми сталкиваются разработчики компьютерной системы обучения. Как отмечалось ранее, основными элементами компьютерной системы обучения (КСО) являются система моделирования, с достаточной степенью точности воспроизводящая поведение во времени реального объекта, а также экспертная система, являющаяся интеллектуальным ядром КСО.

В настоящей главе определена структура экспертной системы для обучения пилотов, разработан набор фактов и правил в базе знаний данной экспертной системы, при этом определены классы объектов п базе знаний.

На примере учебных задач предвзлетной подготовки и взлета показан подход к разработке учебных процедур и соответствующих алгоритмов их реализации, с точностью до детальной проработки некоторых элементов этих процедур.

Приведены примеры решения задач компьютерной визуализации предполетных, полетных и послеполетных режимов. Приведенные примеры имеют демонстрационный характер и подчеркивают ранее высказанное положение о важности решения указанных задач компьютерной графики как одного из этапов в процессе коррекции и верификации моделей.

Приведен практический пример применения разработанной методики для решения задач верификации и вапидации математических моделей объектов (на примере задачи продольного движения самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы ЕАОБ БОСА ТА).

Показано, что применение метода модального управления в сочетании с количественными оценками управляемости объектов является конструктивным средством коррекции моделей. Введение фиюнвного скалярного управления позволяет простыми и наглядными средствами целенаправленно корректировать динамические характеристики компьютерной модели самолета.

Лк5'

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО РАБОТЕ

В диссертационной работе рассмотрен круг вопросов, связанных с созданием интеллектуальных систем обучения применительно к проблеме обучения пилотов гражданской авиации.

На основе анализа и обобщения опыта работ в этой области знания разработана структура интеллектуальной компьютерной системы обучения, обоснована концепция и предложена методика ее построения. Важнейшими частями этой системы являются: компьютерная система моделирования поведения реального объекта обучения (в рассматриваемой проблеме - моделирование в реальном времени широкого многообразия режимов движения самолета); поведение такой модели должно с высокой степенью точности соответствовать поведению реального самолета; экспертная система, назначением которой является интеллектуальная поддержка процесса обучения (формирование и коррективы заданий, библиотеки помощи и подсказок, экспертиза и оценка действий обучаемого); необходимыми элементами структуры НОС являются также библиотеки ошибок, сценариев учебных задач, моделей окружающей среды, визуальных представлений приборного оборудования различных типов самолетов и соответствующих баз данных.

Основное внимание в работе сосредоточено на задачах, связанных с моделированием поведения объекта обучения. Отмечено, что поведение моделей, простроенных на основе исходных проектных данных, как правило, достаточно сильно отличается от поведения реального самолета в различных режимах движения. Вместе с тем использование неточных и недостоверных моделей может приводить к формированию неправильных профессиональных навыков у обучаемого. Поэтому проблема коррекции и верификации математических моделей динамики полета играет первостепенную роль в проблеме создания интеллектуальных компьютерных систем обучения для пилотов.

В силу того, что принцип суперпозиции является свойством только линейных систем, непосредственная коррекция нелинейных динамических уравнений, описывающих различные режимы полета самолета, является процессом весьма трудоемким н трудно поддающимся упорядочиванию, а потому - малоэффективным.

Для решения задачи коррекции и верификации математических моделей динамики полета в работе разработана методика, содержание которой базируется на: представлении нелинейных динамических уравнений пространственного движения множеством рсконфигурируемых линейных стационарных систем; применении идей модального управления в задачах коррекции динамических моделей процессов;

О- использовании количественных оценок структурных свойств динамических систем (главным образом, количественных оценок управляемости).

Предлагаемая в работе концепция представления исходного нелинейного динамического объекта в виде счетного множества линейных стационарных динамических систем предоставляет возможности для применения хорошо разработанных методов линейной алгебры и теории линейных дифференциальных уравнений для анализа и коррекции (а также для реконфигурации) динамических моделей по замечаниям экспертов.

На базе упомянутых идей модального управления в работе разработаны алгоритмические процедуры коррекции динамических характеристик объекта. Применение этих алгоритмов позволяет достаточно быстро и наглядно оценивать влияние вносимых корректив на хара!сгеристики и поведение модели.

Введены понятия количественных оценок структурных свойств динамических систем: управляемость, наблюдаемость, идентифицируемость, а также информативность динамических процессов в задачах идентификации. Теоретической основой этих количественных оценок является сингулярное разложение соответствующих системных матриц. Такие количественные оценки структурных свойств объектов имеют общесистемный характер и являются удобными и полезными как в задачах коррекции математических моделей динамики полета, так и в исследованиях и проектировании динамических систем различной природы и назначения.

Обоснован способ применения этих оценок в задачах коррекции и верификации динамических моделей самолета и показаны примеры их практического использования (на примере задачи продольного движения самолета ТВ-20 французской самолетостроительной фирмы ЕАОБ БОСАТЛ).

Кроме того, в работе определен подход к построению экспертной системы, являющейся интеллектуальной частью компьютерной системы обучения для пилотов гражданской авиации. Определены классы объектов в базе знаний и их характеристики.

Разработан ряд учебных процедур и соответствующих алгоритмов их реализации с точностью до детальной проработки некоторых элементов этих процедур.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Третьяков, Александр Викторович, 2004 год

1. Андреев Ю.Н., Управление конечномерными линейными объектами. М.: Наука, 1976

2. Балонин H.A., Попов О.С., Критерии идентифицируемости линейных динамических систем //Изв. ВУЗов СССР. Приборостроение, №4, 1986

3. Балонин H.A., Попов О.С., Критерий идентифицируемости линейных стационарных и нестационарных динамических систем//Известия ВУЗов, Приборостроение, №1, 1994

4. Балонин H.A., Попов О.С., Идентификация параметров систем в режиме их нормального функционирования//Автоматика и телемеханика, №8, 1992

5. Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры. М.: Наука, 1983

6. Бобков А.И., Макаренко В.Н., Экспертные системы: Учебное пособие ЛИАП, Санкт-Петербург, 1992

7. Бодрунов С.Д., Концепция и программа развития авиатренажерпого комплекса России// Мир авионики, №3, 2002

8. Бодрунов С.Д., Авиационное тренажеростроение в России, история, современное состояние, перспективы развития//Материалы научно-технической конференции "Тренажерные технологии и симуляторы", СПб, 2002

9. Бураков М.В., Попов О.С., Интеллектуальные системы управления: Учебное пособие СПбГУАП, СПб, 1997

10. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В., Динамика самолета. Пространственное движение. М.: Машиностроение, 1983

11. Варжапетян А.Г., Глушенко В.В., Системы управления. М.: Высшая школа, 2000

12. Васильченко К.К., Леонов В.А., Пашковский И.М., Летные испытания самолетов, 2- изд. М.: Машиностроение, 1996

13. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А., Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984

14. Гантмахер Ф.Р., Теория матриц. М.: Наука, 1967

15. Гроп Д., Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979.

16. Джексон П., Введение в экспертные системы. Изд. Дом „Вильяме" М СПб -Киев, 2001

17. Дмитриев В.Г., Суханов В.Л., Бюшгенс А.Г., Развитие тренажерных технологий в ЦАГИ// Материалы научно-технической конференции "Тренажерные технологии и симуляторы", СПб, 2002

18. Дмитрович А.И., Интеллектуальные информационные системы, Тетра Системе, Минск, 1997

19. Дозорцев В.М., Динамическое моделирование в оптимальном управлении и автоматизированном обучении операторов технологических процессов. Часть 2. Компьютерные тренажеры реального времени // Приборы и системы управления, 1996, №8

20. Дозорцев В.М., Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов теория, методология построения и использования. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук, М., ИПУ, 1999

21. Ефанов В.П., 1LA'02: Вопросов больше, чем ответов//Мир авионики, №3, 2002

22. Змитрович А.И., Интеллектуальные информационные системы. ТетраСистемс, Минск, 1997

23. Кожинская Л.И., Ворновицкий А.Э., Управление качеством систем, М.: Машиностроение 1979

24. Котик М.Г., Динамика взлета и посадки самолетов. Москва: Машиностроение, 1984

25. Красовский A.A. (ред.), Справочник по теории автоматического управления, М.: Наука 1987

26. Красовский A.A., Основы теории авиационных тренажеров, М.: Машиностроение, 1995

27. Крутько П.Д., Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели. Москва: Наука, 1987

28. Лебедев Г.Н. Интеллектуальные системы управления и их обучение с помощью методов оптимизации: Учебное пособие МАИ, Москва, 2002

29. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б., Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике, М.: Финансы и статистика, 1991

30. Лернер Д.М., Лукомский Ю.А., Попов О.С. и др., Управление морскими подвижными объектами, Л.: Судостроение, 1979

31. Ли. Р., Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука, 1966

32. Льюнг Л., Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991

33. Микеладзе В.Г., Титов В.М., Основные геометрические и аэродинамические характеристики самолетов и ракет. Справочник 2е изд., М.: Машиностроение, 1990

34. Мхитарян A.M., Лазшок П.С., Максимов B.C. и др., Динамика полета, 2- изд. М.: Машиностроение, 1978

35. Никольский А.Е., Головняк В.В., Прохоров И.А., Информационная технология комплексирования бортовых систем ЛА: Учебное пособие МАИ, Москва, 1991

36. Остославский И.В., Стражева И.В., Динамика полета. Устойчивость и управляемость летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1965

37. Остославский И.В., Стражева И.В., Динамика полета. Траектории летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1969

38. ОсугаС., Обработка знаний. М., Мир, 1989

39. Пашковский И.М., Устойчивость и управляемость самолета, М.: Машиностроение, 1975

40. Пашковский И.М., Динамика и управляемость самолета, 2- изд., М.: Машиностроение, 1987

41. Понырко С.А., Попов О.С., Ястребов B.C., Адаптивные системы для исследования океана, С.-Петербург, Судостроение, 1993

42. Попов О.С., Третьяков A.B., Компьютерные тренажерные системы проблемысоздания, применение в авиации// Материалы между народно го форума „Интеграция науки и образования в XXI веке Санкт-Петербург, 2003

43. Попов О.С., Третьяков A.B., Задачи построения компьютерных систем обучения для пилотов гражданской авиации// Авиакосмическое приборостроение, №9, 2003

44. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д., Статические и динамические экспертные системы, М.: Финансы и статистика, 1996

45. Попов Э.В., Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.; Наука, 1987

46. Поспелов Д.А., Многоагентные системы настоящее и будущее// ИТ и ВС, №1, 1998

47. Солдатенков О.Ф., Пустыльников B.C., Годунов А.И., Стереоскопический имитатор визуальной обстановки тренажера// Мир авионики, №3, 2002

48. Суевалов Л.Ф., Справочник по расчетам судовых автоматических систем, JI.: Судостроение, 1989

49. Третьяков A.B., Разработка элементов экспертных систем в компьютерных системах обучения для гражданской авиации// Восьмая Санкт-Петербургская Международная конференция „Региональная Информатика 2002", Труды конференции, Санкт-Петербург, 2002

50. Уэно X., Кояма Т., Ока.мото Т., Мацуби Б., Представление и использование знаний (перевод с японского) М., Мир, 1989 г.

51. Хомоненко А.Д. (ред.)., Основы современных компьютерных технологий, Санкт-Петербург, "Корона пршгт", 1998

52. Хорн Р., Джонсон Ч., Матричный анализ, М.: Мир, 1989

53. Цетлин M.J1., Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М. Наука, 1969

54. Частиков А.П., Гаврилова Т.А. Белов Д. Л., Разработка экспертных систем. Среда CLIPS СПб, "БХВ Петербург", 2003 г.

55. Эйкхофф П., Основы идентификации систем управления: М., Мир, 1975

56. Эткин Б., Динамика полета. Устойчивость и управляемость. М.: Машиностроение, 1964

57. Adams R., Spirited Debate and RATS, CAT The Journal for Civil Aviation Training, №2, 2000

58. Bogacheva N. Popov O., Zhukov A., Structure and Information Maintenance of Aircraft Simulator of the Light Plane// Proceedings of the 6,h International Conference on Advanced Computer Systems ACS'99, Szczecin, Poland, 1999

59. CAT Magazine, Delta Airlines, "The Jewel of Georgia"// The Journal for Civil Aviation Training, October 1999

60. Cerri S., Gouarderes G., Paraguacu F. (eds.), Intelligent Tutoring Systems, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2002

61. Chaib-draa B., Causal Reasoning in Multiagent Systems. Multiagent Rationality, M. Boman, W. Van de Velde Ed's., Springer, 1997, pp. 79-97

62. Feigenbaum E., The Art of Artificial Intelligence: themes and case studies of knowledge engineering// Proceedings of the Fifth International Conference on Artificial Intelligence Cambridge, 1977

63. Frasson C., Martin L., Gouarderes G., Aimeur E., "LANCA: A Distance Learning Architecture Based on Networked Cognitive Agents"// Proc. Of the 4,h International Conference on Intelligent Tutoring Systems ITS'98, San-Antonio, USA, 1998

64. Gilbert E., Controlability and Observability in Multivariate Control Systems// Jour. Svc. Indst. Appl. Math. Ser. A, 1, №2, 1963

65. Gmitrasiewicz P.J., On Reasoning About Other Agents II, Agent Theory, Architecture and Languages, Springer, 1995, pp. 143-155

66. Gouarderes G., Minko A., Richard L., Simulation and Multi-Agent Environment for Aircraft Maintenance Learning// Proc. Of the 7th International conference on Advanced Computer Systems ACS'2000, Szczecin, Poland, 2000

67. Joint Aviation Requirements, JAR STD 3A, Aeroplane Flight and Navigation Procedures Trainers: Westward Digital Limited, Cheltenham, UK, 1999

68. Kaiman R., On the General Theory of Control Systems// Proc. of the First 1FAC Congress, London, Butter-Worth, 1., 1960

69. Landry M., Malonin J., Oral M., Model Validation in Operations Research// European Journal of Operational Research, Vol. 14, №3, 1983

70. Law A., Kelton W., Simulation Modeling and Analysis. Second Edition, Mc-Graw-Hill, New York, 1991

71. Lee R.S., Optimal Estimation, Identification and Control, Cambridge, Mass., MIT Press, 1964

72. Litz L., Modale Maße fur Stenerbarkeit, Beobrachtbarkeit, Regelbarkeit und Dominantz//Regelungstechnik, V31, №5, 1983

73. Lynkis J.M., Pugli A.L., "Automated vs, "hand" Calibration of System Dynamics Models: An Experiment with a simple project model"// Proceeding of the 1996 International System Dynamics Conference, Cambridge, MA, 1996

74. Moorman R., Surge in Pilot Demand Driving Trainer Market// Aviation Week and Space Technology, November, 2000

75. Muller J.P., The Design of Intelligent Agents. Springer, 1996

76. Munro A., Surmon D., Johnson M., Pizzini Q., Walker J., An Open Architecture for Simulation Centred Tutors// AIED -99, Le Mans, France, 1999

77. Popov O., Laianne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A., Structure of MultiAgent Tutoring System and its Application in Aeronautical Training// International Journal of Computers, Systems and Sygnals, Vol.3, №2, Pretoria, SAR, 2002

78. Popov O., Laianne R., Gouarderes G., Minko A., Tretyakov A., Some Tasks of Intelligent Tutoring Systems Design for Civil Aviation Pilots//Advanced Computer Systems, Kluvver Academic Publishers, Boston, London, 2002

79. Popov O., Goosev S., Barcz A., Identification Approach to Modelling and Simulation of Aircraft Flight// Proc. Of the 8lh International Conference ACS'2001 Advanced Computer Systems, Szczecin, Poland, 2001.

80. Popov O., Tretyakov A., Researches on the Characteristics of Controllabilitymanoeuvrability) of moving objects// Proc. of the First International Conference CMCS'97- Computer Methods in Control Systems, Szczecin, Poland, 1997

81. Popov O., Trctyakov A., On Analysis of Structural Qualities of Dynamics Systems//Proc. Of the 9th International Symposium SMC'98 System, Modelling, Control, Zakopane, Poland, 1998.

82. Popov O., Tretyakov A., Quantitative Measures of Structural Qualities in Control, Management and Identification Problems// Proc. Of Workshop on European Scientific and Industrial Collaboration WESIC'99, Newport, UK, 1999

83. Porter В., Crossley Т., Modal Control. London, Taylor and Francis, 1972

84. Radosinski E., Systemy inforniatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej, Warszawa -Wroclaw 2001 (на польском яз.)

85. Robinson S., Simulation, Verification, Validation and Confidience: A Tutorial// Transactions of the Society for Computer Simulation International, Vol. 16, № 2, 1999.

86. Robinson S., Successful Simulation: A Practical Approach to Simulation Projects. Mc Graw-Hall, Maidenhead, UK, 1994

87. Russel S.J., Norvig P., Artificial Intelligence. A Modern Approach, Prentice-Hall International Inc., 1995

88. Sandu G., Reasoning About Collective Goals Intelligent Agents. Agent Theories, Architectures and Languages: Springer, 1996.

89. SOCATA Aerospatiale Matra, TB20GT, Pilot's Information Manual. SOCATA, 1998, 1991, 1992, 1996, 1997, 2000.

90. Trctyakov A., Banas P., Hochard G., Structure of the Expert System and Example of realization of training tasks in the computer tutoring's systems for civil aviation// 6th International Conference ITS'2002, Workshop "Simulation Based Training"

91. Weiss G. (ed.), Multiagent Systems. A modern approach to Distributed Artificial Intelligence: The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, England, 2000