Презентация на тему Функциональная схема объектно-ориентированного программно-математического обеспечения для беспилотных летательных аппаратов

летательных аппаратов;

моделирование бортового измерительного комплекса;

моделирование блока навигации и управления;

полную

на основе современных информационных технологий.
Под ред. М. Н. Красильщикова

1. Моделирование неуправляемого движения летательных аппаратов.

2. Моделирование бортового измерительного комплекса.

3. Моделирование блока навигации и управления.

4. Полная объектная структура моделирования.

программно-математического обеспечения для математического моделирования интегрированных систем навигации и

При использовании ООП возникает проблема определения так называемых базовых классов, т. е. выделение самых общих, типовых черт исследуемых процессов и построения соответствующей иерархии этих классов.

Рекомендации по формированию объектной схемы программно - математического обеспечения.
1. Все реально существующие объекты исследования, такие, как ЛА, система управления, блок измерителей и т.п., представляющие собой системы с конечным количеством входов и выходов, должны быть представлены своими аналогами-классами.
С точки зрения программиста соответствующий класс должен являться «черным ящиком» с некоторым количеством свойств, но со скрытым механизмом функционирования.
2. Построение иерархической цепочки таких классов целесообразно начинать с самого общего, абстрактного класса, у которого определены лишь наиболее общие, типовые для всей предполагаемой цепочки, поля, а методы объявлены как виртуальные и абстрактные.
В таких классах объявлены только структуры полей и шаблоны методов, а сами тела методов отсутствуют, что требует их перекрытия в классах-потомках.

требующие большого числа настроек и дополнительных процедур, то необходимо

связан непосредственно или косвенно с несколькими другими) то в

моделирования интегрированных бортовых систем навигации и наведения высокоманевренных ЛА,

Функциональная схема моделирования

Рассмотрим подробнее каждый из элементов этой функциональной схемы с целью определения состава и функционального назначения классов, определяющих объектную структуру ПМО

(как центра масс, так и углового движения) под воздействием

Для того чтобы определить базовые классы и соответствующие цепочки классов-наследников, реализующих обсуждаемый элемент, определим необходимый состав моделей и алгоритмов, реализующих процесс моделирования динамики неуправляемого ЛА с указанием необходимых исходных данных.

Обсуждаемая проблема является задачей интегрирования системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка, описанной ранее.
Таким образом, с точки зрения программной реализации данный блок состоит из двух классов – класса, реализующего численный метод интегрирования систем ОДУ, и класса, описывающего модель неуправляемого движения центра масс и углового движения ЛА.

систем обыкновенных дифференциальных уравнений.

Библиотека методов численного интегрирования
В данной библиотеке

Все методы, кроме вложенного, используют постоянный шаг интегрирования и не используют оценку локальной погрешности на шаге.

Метод прогноза-коррекции является итерационным, причем завершение итераций определяется либо по достижению заданной точности невязки двух последних решений, либо по достижению заданного количества итераций.

класс ТIntegrator, объединяющий в себе самые общие черты данного

"обобщенные" черты и методы всей иерархии классов, реализующих численные

Из приведенных таблиц, в данном классе отсутствует непосредственно численный алгоритм (методы Run и RunTo – абстрактные).
Дальнейшим развитием базового класса является класс-потомок TOneStep, реализующий основные свойства группы одношаговых методов.

В таблицах приведены названия и описания новых или перекрытых по отношению к родительскому полей и методов данного класса.

ТSimple Adams, реализующий простейший метод прогноза-коррекции Адамса-Мултона-Башфорта первого порядка.
В

которых входят результаты навигационных измерений, метод прогноза-коррекции является единственным

одношаговые методы интегрирования семейства Рунге-Кутты. Наиболее простой из них

позволяющий получать на одном и том же разбиении шага

наиболее распространенные алгоритмы данного класса задач и позволяющая создавать

Формализация конкретной задачи состоит в создании потомка от одного из описанных классов с перекрытием методов Funcs и Report детализирующих процесс вычисления правых частей системы ОДУ (модели эволюции или движения системы) и вывод результатов интегрирования.

Для реализации обсуждаемого класса обратимся к основным закономерностям динамики высокоманевренного беспилотного ЛА.
Известно, что в модели движения центра масс и углового движения ЛА в правые части дифференциальных уравнений входят ускорения (продольное движение) и моменты (угловое движение), обусловленные влиянием внешней среды (возмущающими факторами) и отклонением управляющих органов.

В этой связи предварительно необходимо создать классы, описывающие изучаемый ЛА (массово-инерционные и геометрические характеристики, реакции на воздействия факторов различной природы), и модель внешней среды (модели силовых и возмущающих факторов).

и аэродинамические характеристики получены на основе экспериментальных данных и

Классы, реализующие модель внешней среды:
класс TStatAtmo, реализующий модель атмосферы (включая случайные вариации плотности атмосферы);
класс TGraviModel, реализующий модель гравитационного потенциала Земли;
класс TWindModel, реализующий модель возмущений, обусловленных влиянием ветра.

Модель атмосферы для рассматриваемого типа объектов обычно задается в виде табличных зависимостей, характеризующих эволюцию параметров атмосферы (температура, давление, плотность и скорость звука) по высоте над земной поверхностью.
В этой связи соответствующий класс TStatAtmo является потомком класса ТPower PolyAppro, реализующего алгоритм полиномиальной аппроксимации табличных функций в соответствии с заданными пользователем параметрами аппроксимации (степень полинома и количество узловых точек аппроксимации).

автоматически используется либо метод наименьших квадратов (количество узловых точек

поле Atmolnfo, содержащее параметры атмосферы, и метод Get, возвращающий

описанному класс TStatAtmoDeriv, основной особенностью которого является использование такого

При моделировании процессов функционирования интегрированной бортовой системы навигации и наведения беспилотного высокоманевренного ЛА на разных этапах могут использоваться несколько моделей гравитационного поля Земли, отличающиеся допущениями относительно формы и распределения масс в теле Земли.

В этой связи в ПМО реализована иерархическая цепочка классов, реализующая необходимые при моделировании модели геопотенцила.
Базовым классом в данной иерархии является абстрактный класс TGraviModel, содержащий только лишь объявление единственного абстрактного метода Extract, возвращающего значения компонент ускорения, обусловленного гравитационным притяжением Земли в зависимости от текущих координат точки.

TIERSGravi

Схема преобразования базового класса в классы-потомки
Первый из этих

International Earth Rotation Services (IERS) и основанную на разложении

факторов внешней среды является воздействие ветра. Данное возмущение формализуется

методом Get Wind для текущей высоты ЛA Cur Alt

Реализовав объектную структуру модели внешней среды, перейдем к формированию классов, описывающих изучаемый ЛА (массово-инерционные и геометрические характеристики, реакции на воздействия факторов различной природы). На рисунке приведена объектная структура непосредственно модели ЛА как неуправляемого материального объекта.

в себе три объекта:
FО_GeomMassInertia, являющийся переменной класса TGeomM ass

Класс TGeomMassInertia содержит внутренние объекты, являющиеся переменными от класса TPowerPolyAppro и предназначенные для аппроксимации данных об эволюции массово-инерциальных и геометрических характеристиках ЛА по времени полета ЛА.

запись следующего вида:
Тогда объявление класса TGeomMassInertia выглядит следующим образом:

текущие массовоинерционные и геометрические характеристики ЛА и сохраняет их

[Название секции]
ИМЯ ПЕРЕМЕННОЙ 1 = ЗНАЧЕНИЕ
ИМЯ ПЕРЕМЕННОЙ 2 = ЗНАЧЕНИЕ

С использованием такого механизма удается избежать жесткой связи объектной структуры приложения, реализующего непосредственно алгоритмическую часть задачи, с интерфейсом пользователя, поскольку файл исходных данных является в этом случае промежуточным буфером.

обращается к единому ini-файлу и считывает значения необходимых переменных

[GeomMassInertia]
LMissile = 2.9
LWing = 0.5
Ва = 0.69
Middle = 0.0228
Swing = 0.233
Mass = c:\dss\data\mass.dat
Jxx = c:\dss\data\jxx.dat
Jyy = c:\dss\data\jyy.dat
Jzz = c:\dss\data\jzz.dat
XCT = c:\dss\data\xct.dat

Класс ТАeroDynamic содержит внутренние объекты, являющиеся переменными от класса TPowerPolyAppro и TTwinArgPoly и предназначенные для аппроксимации данных об изменении коэффициентов аэродинамических сил и моментов.

(например числа Маха М), то соответствующий объект является переменной

Класс TTwinArgAppro является потомком от класса TPowerPolyAppro и реализует алгоритм линейной аппроксимации данных по рядам таблицы, полученных как результат полиномиальной аппроксимации по столбцам исходной таблицы.

Первая строка и столбец таблицы трактуются как значения аргументов аппроксимации.
Методы и поля данного класса перекрыты по сравнению с предком и имеют тот же тип и список формальных параметров.
Единственная особенность работы с этим классом состоит в том, что результат аппроксимации всегда скалярный.

наследования классов, отображенная на рисунке.
Объектная модель аэродинамики ЛА
Базовым

Для детализации конкретной модели аэродинамики того или иного аппарата должен быть создан класс-наследник с перекрытыми методами вычисления аэродинамических сил и моментов.
Так на схеме приведены дочерние классы, реализующие аэродинамику ракет-носителей (TVLSAeroDynamic), ИСЗ (TSCAeroDynamic), ракет воздух-воздух (TAAMAeroDynamic), зенитных ракет (TSAMAeroDynamic) и т. п.

на родительский тип иерархии (ТAbstractAeroDynamic), обеспечивая тем не менее

Для класса TAeroDynamic в ini-файле комплекса существует секция [АегоDynamic].

Класс TThruster предназначен для вычисления реактивных сил и моментов, обусловленных тягой двигательной установки ЛА, и содержит внутренние объекты, являющиеся переменными от класса TPowerPolyAppro и предназначенные для аппроксимации данных об изменении тяги двигательной установки и массы топлива в течение полета ЛА.

методов данного класса.

[Thruster].
Как видно из приведенной объектной структуры, для классов TAeroDynamic

Приведем описание полей и методов класса TFlightObject, реализующего модель изучаемого ЛА, как неуправляемого материального объекта.

[Initial Conditions], задающая начальные условия для параметров движения объекта.
Таким

разделяют эту систему на "быструю" и "медленную" части с

Этот подход, несмотря на явное предпочтение с точки зрения быстродействия программного кода, имеет существенный недостаток: обе подсистемы являются зависимыми друг от друга, и такое разделение может привести к неустойчивости получаемого решения и дополнительной алгоритмической ошибке.

В этой связи в рамках излагаемой технологии интегрируется полная система уравнений, включающая в единый вектор состояния как параметры движения центра масс (компоненты положения и скорости ЛА), так и параметры углового движения объекта (угловые скорости в связанной СК, параметры Родрига-Гамильтона, или другие параметры ориентации ЛА: углы Эйлера, матрица Пуассона и т. п.).

Тот факт, что различные уравнения в этой расширенной системе должны интегрироваться с различной точностью, находит отражение в масштабировании вычисляемой локальной ошибки на шаге в соответствии с т.н. вектором масштабных коэффициентов.

необходимую точность вычислений для компонент вектора состояния, соответствующих "быстрому"

С точки зрения обсуждаемого класса инвариантно, какой из классов-интеграторов будет предком, поскольку принципиальное отличие TObjectDynamics от класса-родителя состоит в переопределении метода Funcs – т. е. реализации правых частей системы ОДУ.
Таким образом, решение, кто из классов-интеграторов будет предком, принимает исследователь, исходя из общей постановки задачи, требуемой точности решения, особенности бортовой реализации алгоритмов и т. п.

TFlightObject и указывает на реально существующий объект данного типа.
Каждый

[Integrator], задающая исходные данные для интегрирования.
[Integrator]
WLoc = l
WVel =

Описав таким образом объектную модель неуправляемого движения ЛА, обратимся вновь к функциональной схеме моделирования.
Следующим звеном в контуре моделирования является блок бортового измерительного комплекса (БИК), непосредственно связанный с блоком "Летательный аппарат".

как правило, блок чувствительных элементов ориентации в пространстве (инерциальные

Так или иначе, в рамках излагаемой объектно-ориентированной технологии моделирования каждый из совокупности измерителей БИК будем рассматривать как функциональный элемент, на вход которого поступает расширенный вектор состояния динамической системы, а на выходе формируется фактическое значение вектора измерений, прямым или косвенным образом связанного с компонентами вектора состояния.

Одной из отличительных черт этого элемента является учет ошибок измерений различной природы.
Алгоритм учета ошибок в предлагаемой объектной структуре выделим группу наиболее часто используемых моделей стохастических случайных факторов, которые представляются в виде случайных величин (систематические ошибки) и случайных процессов (случайные аддитивные ошибки), предусмотрев соответствующие поля и алгоритмы их инициализации.

БИК
Все измерительные устройства имеют общего абстрактного предка – класс

реализующих модели измерителей, обратимся к цепочке классов, описывающих модели

Основным классом-предком для всей цепочки будет абстрактный класс TAbstractorError, объединяющий в себе самые общие черты данного объектного дерева, содержащего, однако, лишь объявления полей и шаблоны методов.

отсутствует непосредственно алгоритм вычисления вектора ошибок (методы GetMaxError и

Процедуры расчета вектора ошибок GetMaxErr и GetErrValue производят вычисление вектора ошибок в соответствии с текущим временем ti и некоторым вектором aState (вектор параметров, используемый при необходимости) и сохраняют вычисленные значения в поле FErrValue.

вычисление вектора ошибок в соответствии с равномерным распределением и

моделирующий значение векторного белого шума.

или перекрытых по отношению к родительскому полей и методов

Класс ТShapingFilter, являющийся потомком TWhiteNoise, реализует случайный процесс, заданный формирующим фильтром первого порядка, на вход которого подается белый шум.
По отношению к классу-предку в TShapingFilter существует внутренний объект типа ТSimpleAdams, интегрирующий дифференциальное уравнение формирующего фильтра.

GetErrValue до текущего момента ti.
В таблицах приведены названия и

класса является поле FMeas, содержащее значения вектора измерений.
Обсуждаемый класс

Реализацию конкретного измерителя продемонстрируем на примере класса TRGMrChannel, формализующего модель датчика угловой скорости.
Ниже, в таблицах приведены названия и описания новых или перекрытых по отношению к родительскому полей и методов данного класса.

учета систематических и случайных аддитивных ошибок измерений угловых скоростей

[Rate Gyro]
SysMeanX = 0
SysMeanY = 0
SysMeanZ = 0
SysRMSX = 0.03
SysRMSY = 0.03
SysRMSZ = 0.03
AddtCor = 120
AddRMS = 0.01
IsSysErr = l
IsAddErr = l

GetMeas на текущий момент времени ti у объекта CurObjectDynamics.
В

С точки зрения процесса моделирования к группе измерителей также относится блок многоканального приемника СНС ГЛОНАСС/GPS, непосредственно осуществляющий измерения псевдодальности, псевдоскорости и фазы навигационного сигнала (блок предварительной обработки).
Необходимо отметить, что описание процесса моделирования данных измерений выходит за рамки материала книги вследствие большого объема и сложности используемых моделей (движение навигационных КА, уход часов приемника, тропосферная и ионосферная задержка и т.п.).

Сформированная в БИК измерительная информация является основой для решения прицельно-навигационной задачи, решение которой в рамках представленной принципиальной схемы моделирования осуществляется в интегрированном блоке навигации и управления.

Рассмотрим ниже объектную модель реализации данного звена.

и навигации беспилотного маневренного ЛА включает, как правило, бескарданную

Основой для любой модели навигационной системы является класс TAbstractNavi, представляющий собой абстрактного предка для всех классов, реализующих конкретную систему

Модели используемых в интегрированном бортовом комплексе навигационных систем отличаются составом используемой измерительной информации, составом вектора оцениваемых параметров и принципом функционирования (так, например БИНС интегрирует показания акселерометров и ДУС, формируя оценку положения, скорости и ориентации ЛА, а при использовании ГЛОНАСС/GPS приемника измеренные псевдодальности и псевдоскорости обрабатываются, как правило, методом динамической фильтрации, в результате чего оцениваются положение и скорость ЛА).

и шаблоны абстрактных методов, общие для всей цепочки классов,

класса является поле FEstim, содержащее значения вектора оцениваемых параметров.
Обсуждаемый

! В данном классе не определены ссылки на объекты, реализующие модель измерений.
Это обусловлено большим разнообразием вариантов измерительных устройств, используемых конкретной навигационной подсистемой.
Таким образом, при реализации каждого класса-наследника, реализующего конкретный тип НС, необходимо предусмотреть соответствующие поля и передать в методе Create реальные объекты-измерители.

При реализации класса TBINS, формализующего модель БИНС, необходимо организовать интегрирование основного навигационного уравнения, в правые части которого входят измеренные значения перегрузок и угловых скоростей ЛА.
Кроме того, в классе должна быть предусмотрена ссылка на объект, реализующий модель гравитационного поля Земли.

объект типа ТSimpleAdams, интегрирующий основное навигационное уравнение.
Вызов метода RunTo

В таблицах приведены названия и описания новых или перекрытых по отношению к родительскому полей и методов данного класса.

шаг, имя файла результатов и т. п.) считываются из

[BUS]
Tolerance=le – 6
Н = 0.01
NOutStep = 10
OutPutMode = 0
OutPutDestination = l
BINSFile = d:\app\dss\res\bins.dat
ofQuatenion = 0

существует блок комплексирования, в котором в соответствии с той

Необходимо отметить, что классов, реализующих данный блок, может существовать несколько, в зависимости от выбранной схемы комплексирования, количества комплексированных навигационных подсистем несколько, иными словами, невозможно указать единого предка для обсуждаемых классов.
Ниже мы приведем описание класса TSimpleDataFusion, реализующего слабосвязанную схему комплексирования БИНС и спутниковой навигации, корректирующую начальные условия БИНС.

TSimpleDataFusion = class(TObject)
constructor Create(aBINS: TBINS; aGNSS: TGNSS; aIniFIame: String);
protected
FCurTime: Float;
FofCorrection: Boolean;
FMeasVector: TVector;
procedure GetFMatrix;
procedure GetHMatrix;
public
DFState: TVector;
DFCovMatrix: Tfector;
CurBINS: TBINS;
CurGNSS: TGNSS;
property ofCorrection: Boolean read FofCorrection;
procedure GetIniData(aIniFName); virtual;
procedure Eval(ti: Float); virtual;
end;

в методе Create классу передаются объекты, реализующие алгоритмы работы

В качестве вектора состояния динамической системы FDFState используется вектор ошибок БИНС, который оценивается методом динамической фильтрации в соответствии со сформированным вектором измерений и моделью ошибок БИНС. Оценка вектора состояния сопровождается соответствующей ковариационной матрицей DFGovMatrix.

Процедура фильтрации содержится в методе Eval класса.
В случае установки флага коррекции ofCorrection после обработки измерений производится коррекция выходных данных БИНС и вектора ее ошибок путем вызова метода Initialize класса ТВINS.
Начальные условия для алгоритма комплексирования задаются вызовом метода GetlniData, который задает значения внутренним полям класса, считывая их из ini-файла проекта.

аппаратных требований могут использоваться системы наведения, отличающиеся принципом действия,

Алгоритмы наведения

методов, общие для всей цепочки классов, реализующих модели систем

TabstractGuidance = class(TObject)
constructor Create(aCurObjectDynamics, aTargetDynamics:
TObjectDynamics; aIniFName: String);
protected
FCurTime: Float;
public
CCState: TVector;
CurObjectDynamics: TObjectDynamics;
TargetDynamics: TObjectDynamics;
procedure GetIniData(aIniFIame); virtual; abstract;
procedure GetGuidance(ti: Float); virtual; abstract;
end;

Как видно из приведенного описания, при создании в методе Create классу передаются объекты типа TObjectDynamics, реализующие модель динамики ЛА и цели, ссылки на которые сохраняются во внутренних переменных класса CurObjectDynamics и TargetDynamics.

на текущий момент времени ti, – процедура GetGuidance.
Начальные условия

Необходимо отметить, что реальное наполнение вектора командного управления и алгоритма наведения зависит от конкретной системы и должно быть реализовано в классах-потомках.
Ниже приведен пример класса TPointing, реализующего алгоритм решения задачи наведения как краевой задачи управления движущегося объекта.

TPointing = class (TAbstractGuidan.ee)
constructor Create(aTargetDynamics: TObjectDynamics; aIniFIame: String;
aBINS: TBINS; aRGMChannel: TRGMChannel);
public
BINS: TBINS;
RGMChannel: TRGMChanne1;
procedure GetIniData(aIniFName); override;
procedure GetGuidance(ti: Float); override;
end;

Данный класс формирует вектор требуемых перегрузок в связанной СК, приближенно решая краевую задачу на основе информации от БИНС и априорных сведений о координатах цели (TargetDynamic).

на текущее значение вектора абсолютной угловой скорости ЛА, поступающее

Как правило, сложно разделить прицельно-навигационную систему и систему управления в силу их высокой интегрированности.
Тем не менее, в рамках предлагаемой технологии в целях универсализации ПМO и построения иерархической объектной структуры будем определять класс, реализующий алгоритм системы управления как блок, осуществляющий сравнение сигналов командного управления, полученных в результате решения задачи наведения, с текущими параметрами движения ЛА и последующее формирование управляющих сигналов для исполнительных органов (сервоприводы), а также отработку этих сигналов в виде значений углов отклонения органов управления (аэродинамические и газодинамические рули, отклоняющиеся сопла и т. п.).

Для сложных авиационных систем возможно и иногда целесообразно более детальное и глубокое разделение данной системы на отдельные объекты (например, выделение отдельных классов для каждого из управляющих органов).

TControlSystem, реализующий модель автопилота как единого механизма, замыкающего контур

TControlSystem = class(TObject)
constructor Create(aCurObjectDynamics: TObjectDynamics;
aIniFName: String; aRGMChannel: TRGMChannel;
aAccMChannel: TAccMChannel; aGuidance: TPointing);
protected
FCurTime: Float;
public
CSState: TVector;
AeroDelta: TLoc;
ThrustDelta: TLoc;
RGMChanne1: TRGMChanne1;
AccMChannel: TAccMChannel;
Guidance: TPointing;
CSInt: TSimpleAdams;
CurObjectDynamics: TObjectDynamics;
procedure GetIniData(aIniFIame); virtual;
procedure GetControl(ti: Float); virtual;
end;

в методе Create классу передаются объект aCurObjectDynamics типа TObjectDynamics,

Основной метод класса, вычисляющий вектор управляющих сигналов CSState на текущий момент времени ti, – процедура GetControl.
В этом методе происходит сравнение вектора командного управления и соответствующих измеренных значений перегрузки ЛА, формирование управляющих сигналов и отработку этих сигналов в виде значений углов отклонения аэродинамических и газодинамических рулей (AeroDelta, ThrustDelta).

Кроме того, в этом методе передается объект aGuidance типа TPointing, реализующий алгоритм метода наведения и позволяющий использовать вектор командного управления, формируемого системой наведения при решении задач управления.

CSIni типа TSimpleAdams.
Начальные условия и параметры автопилота задаются методом

моделирования бортовой интегрированной системы навигации и наведения маневренных ЛА.
Следующая

проекта – ТExperiment. Данный класс предназначен для создания, хранения

В зависимости от технической постановки задачи в рамках излагаемой технологии могут изучаться вопросы анализа влияния возмущающих факторов на точность решения целевой задачи, анализа точности решения целевой задачи, анализа допустимых траекторий полета ЛА, проектирования схем комплексирования, наведения и системы управления, статистическое моделирование возмущенного движения ЛА и т. п.

Pointer; const acmUpdate: Byte);
destructor Destroy; override;
protected
FCurTime: Float;
FTBegin, FTEnd, Fdt:

от вышеуказанных классов и тремя основными методами, объявленными как

После создания объект Experiment пустой, т. е. не заполнены основные внутренние поля и не созданы внутренние объекты, соответствующие структуре контура управления ЛА.
Для наполнения структуры необходимо вызвать метод SetIniData, который подсоединяет ini-проекта и считывает значения внутренних полей (FT0 – начало процесса моделирования, FTk – окончание моделирования, FdT – шаг моделирования, имена файлов результатов, флаги использования подсистем).

Кроме того, в соответствии с установленными флагами и именем ini-файла проекта происходит создание всех требуемых для моделирования объектов. После этого устанавливается флаг ofPausedCalc, сигнализирующей о приостановке процесса моделирования.

саму задачу моделирования.
В данном методе в цикле организован вызов

Например, в случае решения задачи моделирования управляемого движения ЛА на каждом «шаге» моделирования, имитирующем функционирование всех подсистем, для текущего момента времени FCurTime происходит следующее:

1. Вызывается метод ObjectDynamics.RunTo(FGurTime), позволяющий спрогнозировать движение ЛА на момент FCurTime.
2. Вызываются методы RGMChannel.GetMeas(FCurTime) и АссМ-Channel.GetMeas(FCurTime), формирующие измерения ДУС и акселерометров на основе вектора состояния ЛА (объект ObjectDynamics).
3. Вызывается метод BINS.GetEstim(FCurTime), позволяющий получить оценку положения, скорости и ориентациии ЛА на момент FCurTime в соответствии с текущими измерениями (объекты RGMChannel и AccMChannel).
4. Вызывается метод GNSS.GetEstim(FCurTime), позволяющий получить оценку положения и скорости ЛА на момент FCurTime в соответствии с текущим состоянием ЛА на основе методов спутниковой навигации.

БИНС на основе используемого алгоритма комплексирования.
6. Вызывается метод

Далее описанный выше процесс повторяется до момента окончания моделирования. Если решается более сложная задача (например, статистическое моделирование управляемого полета ЛА по методу Монте-Карло), то здесь же реализуются операции по сбору и обработке статистики по реализациям с последующей выдачей результатов.

Необходимо отметить, что ПМО организовано таким образом, что связь объекта Experiment с интерфейсом пользователя организована посредством использования ini-файла для задания исходных данных и параметров моделирования, а также при помощи ссылки Owner на форму интерфейса для вывода результатов моделирования.

коду к основной объектной структуре прикладной задачи.
Помимо приведенных описаний