Information technology for developing a knowledge base for automated solution of problems in the process of planning and organization of an air strike on anyone’s objects

DOI: 10.31673/2412-9070.2020.041217

Abstract

The article proposes an information technology for the development of a knowledge base for the automated solution of problems in the planning and organization of an air strike against enemy targets, using fuzzy sets and fuzzy logic. A formal presentation of information technology was performed using the IDEF0 functional modeling methodology. The use of a single hardware and software platform in the form of a set of standard platforms and unique architectural layers corresponding to the studied subject area will provide full control over the fuzzy neural network and achieve their benefits through the use of training and will increase the efficiency and validity of decision making. In the process of assessing the situation and making a decision, the commander seeks to present (predict) the dynamics of the future battle. This is necessary in order to develop an optimal plan of action, a reasonable allocation of forces and resources, as well as to determine measures for the rational implementation of the combat mission. The difficulties associated with planning the actions of aviation units for various tactical purposes are most evident in the operations of inflicting damage on enemy ground targets. The task of defeating which is one of the main for strike aircraft. The ground target is an extremely complex and multifunctional dynamic system that combines objects that solve various functional tasks. Planning of actions of aviation forces and means when striking ground targets requires the development of an optimal (in terms of the accepted criterion of optimality) scenario of their application, which provides for spatial and temporal coordination of aircraft from the aviation group. The most complete such coordination can be ensured through the use of a set of models that most adequately describe the space-time state of all aircraft, conditions and results of the use of aircraft.

Keywords: information technology, IDEF0, CASE-technologies, air strike, planning.

References
1. Будник А. С. Опыт применения вертолетов армейской авиации в локальных войнах и вооруженных конфликтах // Военная мысль. 2016. № 4. С. 22–27.
2. Ларкин Е. В., Ву Зуй Нгхиа. Метод трассировки движения мобильного робота по построению рельефа // Журн. Известия ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 7-2. С. 136–140.
3. Лещенко С. П., Батуринский М. П., Свистунов Д. Ю. Методика расчета оптимальной траектории пролета воздушных объектов по критерию минимума вероятности обнаружения // Системи обробки інформації. Харків: ХУПС, 2005. Вип. 2(42). С. 103–110.
4. Шамко В. Є., Жарик О. М., Коваль В. В. Розвиток та застосування Повітряних Сил, інших видів Збройних Сил України, удосконалення їх системи керування // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. 2018. Вип. 2 (31). С. 9–15.
5. Close Air Support: 3-09.3 / Joint Publication. Washington: Joint Chiefs of Staff MofD USA, 2014. 361 p.
6. Air assault and air assault operations: W280015XQ-DM / Joint Publication. Virginia: The basic school marine corps training command camp Barrett MofD USA, 2015. 16 p.
7. Тактика армійської авіації. Ч. 1. Основи тактики армійської авіації: навч. посіб. / А. М. Алімпієв, Ю. М. Корнусь, О. С. Петриченко, С. А. Калкаманов. Харків: ХНУПС, 2016. 160 с.
8. Автоматизація попередніх штурманських розрахунків для визначення бойових можливостей винищувальної авіації / О. І. Тимочко, В. Г. Чернов, І. О. Рожньов, А. Ю. Семерня: зб. наук. праць Харків. нац. ун-ту Повітряних Сил. 2017. Вип. 3 (52). С. 45–48.
9. Герасимов Б. М., Герасимов Б. М., Перегуда А. М. Методика построения нейро-нечеткой базы знаний системы поддержки принятия решения, используемой при оценивании состояния сложного технического объекта управления // Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика. 2007. Вип. 1(5). С. 205–210.
10. Анджей Пегат. Нечеткое моделирование и управление / пер. с анrл.; [2-е изд.]. Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
11. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fаzzyTECH. СПб.: БХВ Петербург, 2005. 736 с.
12. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. Москва: Горячая линия-Телеком, 2012. 384 с.
13. Ахметов Б. С., Горбаченко В. И., Кузнецова О. Ю. Нечеткие системы и сети. Алматы: Издательство LEM, 2014. 104 с.