Загрузка...

Журнал для руководителей и сотрудников административно-хозяйственных отделов.

Российские авиалайнеры оснастят «нервной системой» для мониторинга любых отказов

Предполагается, что после установки такой системы новейший отечественный самолет МС-21 получит конкурентные преимущества перед Boeing и Airbus.

 

МОСКВА, 18 августа. /ТАСС/. Фонд перспективных исследований (ФПИ) предлагает оборудовать российские гражданские авиалайнеры, в том числе МС-21, «нервной системой» для мониторинга технического состояния всех систем и деталей самолета. Об этом рассказал ТАСС руководитель соответствующего проекта Дмитрий Успенский.

«Применение системы раннего обнаружения повреждений конструкции летательного аппарата на МС-21 не только возможно, но и крайне желательно. С точки зрения совместимости — это вопрос решаемый. Другое дело, что такая технология непрерывного контроля и оценки состояния конструкции позволит создать систему обслуживания самолетов по фактическому состоянию, и наш самолет нового поколения выйдет на международный рынок совсем в иных экономических условиях», — рассказал специалист.

Несмотря на то, что макетный образец «нервной системы» был впервые показан Фондом совсем недавно (на салоне МАКС-2017), Успенский считает, что ее можно было бы встроить в новый российский пассажирский самолет МС-21. В результате, считает он, МС-21 получит конкурентные преимущества по отношению к аналогичным по вместимости самолетами Boeing и Airbus.

МС-21 — это разрабатываемый Объединенной авиастроительной корпорацией самолет среднемагистрального класса. Предполагается выпускать две его версии — МС-21−200 (от 132 до 165 мест) и МС-21−300 (от 163 до 211 мест). На данный момент разрабатывается только самолет МС-21−300, в конце мая этого года он совершил первый полет.

Первые поставки самолета запланированы на конец 2018 года.

Как у живых организмов

«Нервная система» для самолетов создается в Фонде в рамках проекта «Хрусталь».

Исследователи сравнивают ее с нервной системой живых организмов — в структуру композиционного материала самолетов будут встраиваться чувствительные к механическим воздействиям оптические волокна, объединенные в сеть.

«Благодаря этому данные о состоянии конструкции передаются по лазерному лучу внутри оптического волокна в “мозг” системы, то есть в бортовой компьютер. В результате информация о техническом состоянии тех или иных критически значимых узлов, агрегатов и элементов конструкции оперативно передается пилоту и наземным службам», — пояснил Успенский.

По его словам, этот момент является ключевым для обеспечения безопасности воздушных перевозок. «Если актуальность и достоверность информации о техническом состоянии самолета высокая, то можно целенаправленно и заблаговременно производить наладку и ремонт проблемных мест конструкции. А это спасает жизни», — рассказал он.

«Нервная система» ФПИ не имеет аналогов в мире, отмечает Успенский. «В таком виде, как создаем сегодня мы, — нет ни у кого», — сказал он.

На большинстве самолетов установлены системы информирования пилота об опасном состоянии двигателей, а ведущие мировые производители авиатурбин оснащают их системами автоматического сбора и передачи наземным службам информации о текущем состоянии, но сейчас они работают в отношении только одного — пусть и ключевого — агрегата самолета.

«Российская же система предназначена для повышения эффективности обслуживания, прежде всего, планера самолета: крыльев, хвоста, фюзеляжа — т. е. ключевых элементов конструкции самого воздушного судна, от состояния которых также во многом зависит безопасность полета», — заявил он.

 

Источник: news.mail.ru

  • 119334, 19333, г. Москва, Университетский проспект, д. 6, корп. 1 .

  • editor@admdir.ru

  • +7 (495) 969-8768

  • пн-пт с 10:00 до 18:00

 

(С) Полное или частичное копирование любых материалов сайта возможно только с письменного разрешения редакции журнала «Административный директор».

Пожалуйста, пройдите опрос журнала «Административный директор», это поможет улучшить нашу работу!
Опрос анонимный и не займет у вас более 2 минут.
^ Наверх
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика