Автоматизация производственных систем
Машиностроительные изделия, их классификация, свойства и представление на различных уровнях абстрагирования. Автоматизация производственных систем, её задачи и области применения. Техническое и программное обеспечение машиностроительных предприятий.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курс лекций |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 18.06.2009 |
| Размер файла | 2,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
С теоретической точки зрения агент должен обладать различными свойствами, обеспечивающими его автономию: способностью восприятия и интерпретации поступающих данных, способностями принимать и исполнять решения.
Архитектура агента вытекает из приведенных выше определений. Агент это объект, а каждый объект обладает свойствами и правилами поведения.
Объект представляет собой основную категорию, используемую для описания прикладной области (ПО) в форме моделей данных. При концептуальном (понятийном) моделировании ПО используется эквивалентная объекту категория понятия.[5]. Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуются с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации[5].
Основными характеристиками понятия являются объем и содержание. Объем понятия это множество (класс) всех объектов, обладающих существенными признаками понятия. Содержание понятия совокупность всех существенных признаков (свойств) данного понятия, которые позволяют однозначно идентифицировать рассматриваемое понятие среди множества других понятий.
Каждому понятию, используемому для концептуального моделирования, приписывается некоторое уникальное имя или знак. С другой стороны каждый конкретный объект, входящий в объем понятия также должен иметь уникальное имя или знак.
Объекты, составляющие объем понятия, различаются с помощью значений признаков (свойств). В концептуальном моделировании признаки понятий делят на следующие три типа: дифференциальные, характеристические и валентные[5]. Дифференциальные признаки используются в качестве характеристики содержания понятия. Они соответствуют характеристикам объекта, которые представлены описательными атрибутами. Характеристические это признаки, которые позволяют отличить объекты, относящиеся к объему одного и того же понятия. Они соответствуют идентификатору и указывающим атрибутам объекта. Валентные признаки обеспечивают связь между различными понятиями и соответствуют структурным переменным объекта, описываемым вспомогательными атрибутами.
Рис.6.14. Архитектура агента
Совокупность имен дифференциальных, характеристических и валентных признаков составляют схему понятия (объекта), обозначаемую как shm P. Таким образом, схему понятия P можно представить в виде тройки [5]
shm P = <B, C, D>, (1)
где B={Bj}, j=1,..., q - множество имен характеристических признаков; C={Ck}, k=1,..., m - множество валентных признаков; D={Dl}, l=1,..., n - множество дифференциальных признаков. При этом B соответствует множеству ключей реляционного отношения, описывающего объект, а множество неключевых атрибутов A=C D.
Тогда каждый объект e, принадлежащий объему понятия P, может быть представлен в виде множества пар имя - значение признака
e = {(Bj, bj), (Ck, ck), (Dl, dl)}
Каждое понятие имеет свой концепт. Концепт простого понятия определяется его схемой. Концепт является носителем семантики понятия и представляет то знание, которое выражается данным понятием при концептуальном моделировании ПО.
Каждый агент соответствует некоторому понятию P и обладает схемой shm P. В число характеристических признаков агента ходят указывающий атрибут, определяющий уникальное имя агента, и идентификатор, задающий уникальное имя каждого конкретного агента, входящего в объем понятия (рис.6.14).
С другой стороны агент представляет собой особую категорию объектов, которое осуществляет преобразование среды. Эта категория носит название объект-функция. Неключевые атрибуты A объект-функций делятся на два класса: входные Ai и выходные Ao (рис.6.14).
Преобразование входных атрибутов в выходные осуществляется методом агента M, который определяет его поведение.
Таким образом, архитектура агента Ag определяется парой
Ag= shm P, M (2)
Метод агента может быть реализован с помощью традиционных технологий процедурного типа с использованием алгоритмических языков. В таком случае агент не может быть отнесен к числу интеллектуальных.
Наиболее прогрессивной технологией реализации метода является использование баз знаний продукционного типа. В этом случае метод представляет собой систему, состоящую из множества продукционных правил R, связанных в семантическую сеть N, которая определяет структуру метода.
M= R, N (3)
Определение выходных атрибутов агента при его функционировании осуществляется посредством логического вывода на этой сети.
Метод агента, функционирующего в решающей сети, состоит из трех подфункций [5]: восприятия, решения и трансформирования (рис.12). Подфункция восприятия
Per: E Ai
обеспечивает отбор информации из среды и присвоение значений входным атрибутам. Подфункция решения
Dec: Ai Ao
определяет значения выходных переменных по значениям входных. Подфункция трансформирования
Tran: Ao E'
изменяет состояние среды (рис.6.14).
Рис. 13. Принципиальная схема мультиагентной системы
Из рассмотренных выше агентов строятся коллективные формирования мультиагентные системы. МАС как и любая система может быть представлена следующей шестеркой:
МАС = {Ind, Prp, Atr, Inp, Out, Str}
Здесь Ind наименование системы; Prp цели системы; Atr общесистемные характеристики; Inp вход системы; Out выход системы; Str структура системы. Str = {E, R}, где E компонент системы, а R связи компонентов.
Онтология инженерных знаний
В последнее время в области работ по искусственному интеллекту (ИИ), включая интеллектуализацию информационного поиска и создание мультиагентных систем, возрастающее внимание привлекают исследования онтологий и онтологических систем. Термин онтология происходит от древнегреческих слов онтос - сущее и логос - учение.
Первоначально термин онтология был введен в философскую литературу для обозначения учения о бытии, о сущем в отличие от гносеологии - учении о познании. Предметом онтологии являлось изучение абстрактных философских понятий, таких как бытие, субстанция, причина, действие, явление и т.п. В философском плане онтология представляет систему категорий, являющихся следствием определенного взгляда на мир [1].
С точки зрения проблем, связанных с ИИ, онтология - это эксплицитная (явная) спецификация концептуализации знаний [1]. Формально онтология состоит из иерархии понятий, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода.
Под формальной моделью онтологии O понимают упорядоченную тройку вида
O = <C, R, F>,
где C - конечное множество концептов (понятий) предметной области, которую представляет онтология O; R - конечное множество отношений между концептами (понятиями) заданной предметной области (ПрО); F - конечное множество функций интерпретации (аксиоматизация), заданных на концептах и/или отношениях онтологии O [1].
Естественными ограничениями, накладываемыми на множество C, являются конечность и непустота. Что касается множеств R и F, то они могут быть пустыми, что соответствует частным видам онтологии, классификация которых приведена в табл.1.
Онтология первого класса при R= и F= (табл.1) трансформируется в простой словарь. Онтологии - словари полезны для спецификации, пополнения и поддержки словарей ПрО. Такие словари не вводят явно смысла терминов. В области технических знаний, в которых смыслы понятий хорошо согласованы и во многом стандартизованы, такие онтологии применяются на практике. Другими примерами таких онтологий являются индексы машин поиска информации в сети Интернет [1].
Таблица 1 Классификация моделей онтологии инженерных знаний
|
Класс |
Компоненты модели |
Формальное определение модели |
Пояснение |
||
|
R |
F |
||||
|
1 |
R= |
F= |
O=<C,{},{}> |
Словарь понятий |
|
|
2 |
R= |
F |
O=<C1 C2,{}, F > |
Пассивный словарь |
|
|
3 |
R={is a} |
F= |
O=<C,{is a},{}> |
Таксономия понятий |
|
|
4 |
R={part of} |
F= |
O=<C,{part of},{}> |
Мерономия понятий |
|
|
5 |
R={is a, part of} |
F= |
O=<C,{is a, part of},{}> |
Метасистема понятий |
В более общих случаях необходимо явно определять смысл терминов словаря с помощью соответствующей аксиоматизации F, целью применения которой является исключение нежелательных моделей и единство интерпретации для всех пользователей.
Онтология второго класса соответствует непустому множеству функций интерпретации, т.е. наличию аксиоматизации. В этом случае каждому понятию из C может быть поставлена в соответствие функция интерпретации f из F. Формально такие функции вводятся следующим образом[1].
Пусть C = C1 C2, где C1 - множество интерпретируемых понятий, а C2 - множество интерпретирующих терминов. Тогда
(y C1; x1, x2,, xk C2)
такие, что
y = f(x1, x2,, xk),
где fF.
Введение в рассмотрение функции k аргументов призвано обеспечить более полную интерпретацию, Вид отображения fF определяет выразительную мощность и практическую полезность этого вида онтологии
Если считать, что функция интерпретации f задается оператором присваивания (C1:=C2), то онтология трансформируется в пассивный словарь Vp [1].
O= Vp = <C1 C2,{}, {:=}>.
Такой словарь пассивен, так как формируется с помощью декларативной функции присваивания, не содержащей каких-либо процедур преобразований. Примеры функций интерпретации приведены в табл.2.
Таблица 2 Примеры функций интерпретации
|
F |
y C1 |
x1, x2,, xk C1 |
|
|
f1 |
Изделие |
Предмет или набор предметов, подлежащих изготовлению на предприятии |
|
|
f2 |
Комплекс |
Два или более специфицированных изделия, не соединенных на предприятии-изготовителе сборочными операциями, но предназначенных для выполнения взаимосвязанных эксплуатационных функций |
|
|
f3 |
Комплект |
Два или более специфицированных изделия, не соединенных на предприятии-изготовителе сборочными операциями и представляющих собой набор изделий, имеющих общее эксплуатационное назначение вспомогательного характера |
|
|
f4 |
Сборочная единица |
Изделие, составные части которого подлежат соединению между собой на предприятии-изготовителе сборочными операциями |
|
|
f5 |
Деталь |
Изделие, изготовленное из однородного по наименованию и марке материала без применения сборочных операций |
В инженерном деле функции интерпретации во многом стандартизованы или унифицированы. Их описания содержатся в обширных терминологических справочниках, издаваемых издательством стандартов [2].
Онтологии класса словарей (R=) полезны, но малопродуктивны для автоматизации инженерного проектирования. Для создания интеллектуальных САПР необходимы семантические сети, в которых понятия связываются друг с другом различными отношениями.
К числу основных отношений такого типа относится родовидовое отношение ЕСТЬ-НЕКОТОРЫЙ или в английской нотации “is a”. На базе родовидовых отношений строятся обобщения понятий и разного рода классификаторы. Иерархическая система понятий, связанных между собой отношением is a (быть элементом класса) называется таксономической структурой. Этой структуре соответствует специальный подкласс онтологий,- простая таксономия (табл.1):
O =To = <C, {is a},{}>.
Отношение is a имеет фиксированную заранее семантику и позволяет организовать структуру понятий онтологии в виде дерева. Понятия, приведенные в табл.2, связаны родовидовыми отношениями. Родовым является понятие «изделие». Разновидности его составляют понятия «комплекс», «комплект», «сборочная единица» и «деталь».
Вторым важнейшим классом отношений между понятиями является отношение типа целое-часть, с помощью которого осуществляется абстракция агрегации понятий. В русской нотации это отношение обозначается СОСТОИТ-ИЗ, а в английской “part of”. С помощью этого отношения сложное понятие раскрывается посредством его декомпозиции на составляющие компоненты.
Иерархическая система понятий, связанных между собой отношением “part of” («быть частью») называется мерономической структурой [3]. Этой структуре соответствует подкласс онтологий - простая мерономия (табл.1)
O= Mo =<C, {part of}, {}>
Понятия из табл.2 могут быть связаны между собой не только родовидовыми отношениями, но и отношениями включения part of. При этом отношение целое-часть образует следующую иерархию: комплекс (комплект), сборочная единица, деталь.
На рис.1 приведена семантическая сеть понятий, связанных обоими типами отношений. При этом использована графическая нотация, принятая в стандарте IDEF1X. На этом рисунке обозначено наличие родовидовых декомпозиций понятий. Декомпозиции понятий «сборочная единица» и «деталь» по отношению is a, не раскрытые на рисунке, зафиксированы в классификаторах ЕСКД.
Рис.1. Семантическая сеть изделий
Например, в табл.3 приведены примеры разновидностей сборочных единиц в соответствии с классификатором ЕСКД.
Как видно из примеров функций интерпретации в табл.2, пересечение множеств C1 и C2 не являются пустыми (C1 C2). При определении понятия-разновидности всегда используют родовое понятие в совокупности с ограничивающими терминами. При этом ограничения должны быть построены так, чтобы выделенные подклассы не пересекались, то есть не имели общих экземпляров.
Таблица 3 Классы сборочных единиц по ЕСКД
|
N класса |
Наименование класса |
|
|
06 |
Оборудование гидромеханических, тепловых, массообменных процессов |
|
|
28 |
Оснастка технологическая. Инструмент режущий |
|
|
29 |
Оснастка технологическая, кроме инструмента режущего |
|
|
30 |
Сборочные единицы общемашиностроительные |
|
|
31 |
Подшипники качения |
|
|
38 |
Двигатели (кроме электрических) |
|
|
48 |
Оборудование подъемно-транспортное и погрузочно-разгрузочное |
|
|
52 |
Машины электрические вращающиеся |
В связи с необходимостью эксплицитной (явной) спецификации процессов функционирования онтологии принято рассматривать онтологические системы. Под формальной моделью онтологической системы o понимают [1] триплет вида:
o = <Ometa, {Od&f}, inf>,
где Ometa - онтология верхнего уровня (метаонтология); {Od&f}={Od}{Of}- множество предметных онтологий и онтологий задач предметной области; inf - модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой o.
В модели o имеются три онтологические компоненты:
метаонтология;
предметная онтология;
онтология задач.
Метаонотология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Метаонтология должна содержать концепты и отношения, необходимые как для предметной онтологии, так и для онтологии задач. Последние в совокупности должны обеспечивать построение операциональной модели M предметной области. На основе этой модели производится преобразование исходных данных In, необходимых для автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов их изготовления, в выходные данные Out, содержащие модель результатов инженерного проектирования (рис.2).
Рис.2. Операциональная модель САПР в нотации IDEF0
Операциональная модель M представляет собой совокупность концептуальной структуры Sk, отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональной структуры Sf, моделирующей функции преобразования входных данных In в выходные Out. Sk представляет собой синтаксический аспект предметной онтологии, содержащий описание семантики понятий, а Sf - синтаксический аспект онтологии задач, содержащий смысловое содержание этих задач.
M = (Sk, Sf)
Sk выступает как пассивная компонента, содержащая данные, а Sf - как активная компонента, преобразующая данные [1].
Метаонтологию как и другие виды онтологий целесообразно строить на основе стандартов, причем желательно международных. Компоненту метаонтологии, связанную с описанием концептуальной структуры, целесообразно строить на базе стандарта IDEF1X, а компоненту метаонтологии, связанную с функциональной структурой - на основе стандарта IDEF0.
При таком подходе взаимосвязь между компонентами онтологической системы выглядит, как это представлено на рис.3.
Предметная онтология Sk содержит понятия, описывающие конкретную предметную область и отношения между ними. Каждое понятие имеет полное имя, образуемое словом или словосочетанием естественного языка. В информационных технологиях принято помимо полного присваивать и короткое имя или идентификатор, содержащий не более 8 символов. Содержание понятия описывается с помощью его существенных свойств (атрибутов). Свойства, как и понятия, имеют полные и короткие имена, а также определенный тип данных. Различные понятия не могут иметь одинакового содержания.
Что касается связей между понятиями, то в онтологии инженерных знаний достаточно использовать отношения is a и part of, с помощью которых формируется понятийная метасистема.
На рис.4 представлен экран инструментального средства СПРУТ-технологии, предназначенного для описания предметной онтологии. Формирование имени и идентификатора понятия, а также его содержания производится в средней части экрана с помощью соответствующих панелей редактора. На рис.4 приведено описание родового понятия «Деталь». Содержание этого понятия формируют собственные атрибуты, присущие всем деталям (наименование, обозначение, марка материала, масса и т.п.).
Рис.3 Структура онтологической системы
Родовидовые отношения (is a)формируются с помощью свойства, именуемого дискриминатором. В данном случае это вид детали. Подвиды присоединяются с помощью правого окна. В этом окне перечислены групповые детали: вал, вал-шестерня, втулка, колесо зубчатое и т.п.
Для задания структуры, определяемой отношением part of, используется левое верхнее окно. В нем перечислены комплексные конструкторско-технологические элементы, из которых может состоять деталь: отверстия, элементы осесимметричные и призматические. Кроме того, с помощью этого отношения с деталью соединяются данные ее заготовки, покрытий и термообработки. Описываемое понятие может наследовать свойства других понятий, расположенных выше по иерархии part of. Это наследование задается с помощью левого нижнего окна экрана.
Рис.4 Экран формирования предметной онтологии
Онтология задач Of содержит функции, с помощью которых производится преобразование входных данных In операциональной модели M в выходные Out. Каждая функция, также как и понятие имеет полное и короткие имена. Полное имя в соответствии со стандартом IDEF0 формируется в виде словосочетания, состоящего из отглагольного существительного, описывающего действие, выполняемое функцией (расчет, определение, формирование и т.п.), существительного, указывающего предмет, на который направлено действие, и дополнительных слов, содержащих описание ограничений. Короткое имя представляет собой идентификатор. Подобно свойствам понятия каждая функция имеет набор входных, выходных и управляющих (C) переменных (рис.2). В онтологии инженерных знаний достаточно использовать переменные трех типов: целые и действительные числа и, а также символьные переменные. Переменные имеют полные и короткие имена.
Рис.5 Экран формирования онтологии задач
На рис.5 представлен экран инструментального средства СПРУТ-технологии, предназначенного для формирования онтологии задач. Имена входных, выходных и управляющих переменных выбираются из общего словаря. В качестве неделимого элемента онтологии задач в СПРУТ-технологии принят модуль инженерных знаний (МИЗ), соответствующий функциональному блоку стандарта IDEF0 (рис.2). В качестве механизмов (Mc) реализации функций в МИЗ могут использоваться формулы (рис.5), таблицы, выбор из баз данных, программные модули и т.п. На основе выбранной совокупности МИЗ производится генерация метода.
Каждое понятие связывается с определенным методом, представляющим собой подсистему онтологии задач. Такая пара носит название агент. Машина вывода inf онтологической системы инженерных знаний опирается на сетевое представление агентов, образующих метасистему. Функционирование ее связано с двумя процессами: структурным синтезом и синтезом параметрическим. Структурный синтез обеспечивает выбор и активизацию одного из разновидностей понятий во всех родовидовых отношениях. Параметрический синтез формирует экземпляры выбранных понятий путем вычисления выходных переменных с помощью метода и приравнивая их значения свойствам понятия.
Практическое применение инструментальных средств СПРУТ-технологиии, разработанных в соответствии с описанными теоретическими положениями, показало их истинность и высокую эффективность. На основе этой информационной технологии были созданы интеллектуальные системы автоматизированного конструирования (редукторы, электродвигатели) и проектирования технологических процессов (механообработка). При этом в десятки раз по сравнению с традиционными информационными технологиями была сокращена как трудоемкость создания специализированных прикладных систем, так и трудоемкость проектирования с их помощью.
7. Методы и программные средства автматизации конструирования
Согласно наиболее обобщенной модели системы, модели "черного ящика", система автоматизированного конструирования изделий представляет собой средство преобразования входной информации в выходную (рис.7.1). Процесс разработки проекта изделия складывается из двух основных этапов: этапа проектирования, на котором изделие представляется как формальная система с оформлением соответствующих схем и эскизной проектной документации, и собственно конструирования с формированием данных общих видов и рабочей документации. Входной информацией этого процесса является дескриптивное описание проектируемого объекта, которое обычно содержится в техническом задании. Выходная информация в соответствии с функциональным назначением системы определяет конструктивное описание проектируемого объекта, общепринятой формой представления которого является проектная и конструкторская документация, а компьютерной формой . графические модели, текстовые документы, реляционная и графическая базы данных. Сама система автоматизированного конструирования реализует с помощью технических и программных средств вычислительной техники процесс преобразования входной информации в выходную. Управляет процессом преобразования информации пользователь. Отсюда следует, что первыми шагами системного анализа данной проблемной ситуации является системологическое исследование двух основных компонент: проектируемых объектов и процессов проектирования. Исследование первых двух компонент относится к проблематике анализа проектируемых объектов и форм их представления, а последняя - к проблематике анализа собственно проектных действий.
Методы автматизации конструирования
Система автоматизированного конструирования, представленная в самом общем виде на рис.7.1 описывается такой формулой
Xu: Iu Ou (1)
Таблица 7.1 Методы автоматизации проектных работ
|
Метод автоматизации |
Характер работ |
Описание проектных работ |
Входные данные Iu |
Выходные данные Ou |
|
|
Информационно-поисковые системы |
Стереотипные поисковые действия |
Одновариантный поиск готового решения Oju по одновариантным исходным данным Iju с использованием оператора Xju |
1.Iw+Ow заданы входные и выходные данные изделия или процесса 2.Ow выходные данные 3.Iw входные данные |
1.Xw характеристика изделия или процесса 2. Iw+Xw входные данные и характеристики 3. Ow+ Xw выходные данные и характеристики |
|
|
То же, но с использованием многовариантного поиска |
|||||
|
Типовое вариантное проектирование |
Стереотипные проектные действия |
Получение проектного решения Oju по исходным данным Iju известными способами Xru на базе известных решений |
Iw + Ow заданы входные и выходные данные проектируемого изделия или процесса |
Xw характеристика изделия или процесса |
|
|
То же, но с использованием многовариантного проектирования |
|||||
|
То же, но с использованием многовариантных исходных данных Iru |
|||||
|
Поиск методов проектирования |
Поисковые действия |
Поиск новых входов и выходов для известного проектного решения, полученного известными способами по одновариантным исходным данным |
Xw заданы характеристики проектного решения |
Iw + Ow входные и выходные данные |
|
|
То же, но с использованием многовариантных исходных данных |
|||||
|
Синтез новых проектных решений с использованием известных способов |
|||||
|
Поиск методов проектирования |
Поисковые действия |
Создание новых способов проектирования Xpu |
Iw + Ow+ Xw информация об объектах проектирования |
Xpu новые способы проектирования |
Объект проектирования, рассматриваемый также как черный ящик, может иметь такое формализованное представление
Sm: Iw Ow (2)
Здесь Sm технический объект как система, Iw входной операнд реализуемого этой системой технического процесса, а Ow выходной операнд технического процесса.
Для составляющих проектных действий Xu, Iu, Ou введем общее обозначения Z [4]:
Zr использование одного из многих известных решений;
Zj использование единственного известного решения;
Zp использование нового решения.
В табл.7.1 представлены результаты системного анализа методов автоматизации проектных работ.
Первая группа методов относится к классу проектирования по аналогам с поиском их и последующим редактированием для выпуска рабочей документации.
Iju Oju Xju метод, основанный на отборе готовой информации Oju (проектной, конструкторской или технологической) по заданным исходным данным Iju, определяющим критерии отбора. Метод основывается на стереотипных информационно-поисковых операторах Xju, допустимых в используемой информационно-поисковой системе.
Iju Oru Xju метод, аналогичный предыдущему, но обеспечивающий информационный поиск одновременно нескольких вариантов выходной информации Oru, удовлетворяющих критериям отбора Iju.
Следующая группа методов автоматизации проектирования принадлежит к классу типового вариантного проектирования. Она базируется на использовании различных операторов проектирования Xru, основанных на наборе эвристических методов, логических или математических
алгоритмов, описанных в литературе либо на собственной или коллективной практике [4] и заложенных в базу знаний системы автоматизированного проектирования:
Iju Oju Xru метод, где входной информацией служат данные Iju, содержащие однозначное описание входных и выходных данных проектируемого изделия или процесса. С использованием известных методов проектирования Xru в проект Oju закладываются известные технические решения.
Iju Oru Xru метод типового вариантного проектирования с получением нескольких альтернативных проектных решений для выбора из них наилучшего.
Iru Oru Xru метод типового проектирования, аналогичный предыдущему, но с варьированием исходных данных.
Следующие две группы методов представляют творческие действия с замыслами [4]. Они направлены на поиск того, что еще не известно.
Iju Opu Xru метод поискового проектирования с использованием известных способов Xru. Метод направлен на поиск новых входов и выходов Opu для известного технического средства или технологического процесса, информация о котором содержится в Iju. Соответствует изобретению на применение.
Iru Opu Xru метод поискового проектирования, аналогичный предыдущему, но с варьированием исходных данных.
Ipu Opu Xru метод поискового проектирования, направленный на синтез принципиально новых проектных решений (способ, устройство) с использованием существующего проектно-конструкторского или проектно-технологического потенциала. Относится к аппарату изобретательских действий.
Последний метод Iu Ou Xpu относится к области исследования новых методов проектирования Xpu.
Программные средства автоматизации конструирования
Разработка интеллектуальных систем типового вариантного проектирования связана с созданием банка знаний. Функциональная схема этого процесса представлена на рис.7.2.
Рис.7.2. Функциональная схема разработки банка знаний
Разработка банка знаний включает следующие этапы:
Формирование концептуальной модели прикладной области и генерация логической и физической структур базы данных
Заполнение базы данных стандартных и покупных изделий
Формирование геометрической и графической баз знаний
Формирование базы экспертных знаний и генерация методов агентов
Генерация мультиагентной метасистемы
Формирование концептуальной модели прикладной области связано с разработкой системы понятий и формированием на этой основе структурированной системы данных в форме И/ИЛИ графа. Вершинами этого графа являются понятия. Понятия связываются друг с другом отношениями «целое-часть», которые моделируются дугами типа И, а также отношениями «род-вид», которые моделируются дугами типа ИЛИ.
Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуют с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков, или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации. Понятие может относиться ко множеству однотипных объектов или к конкретному единичному объекту.
Основными характеристиками понятия являются объем и содержание. Объем понятия это множество (класс) всех объектов, обладающих существенными признаками понятия. Содержание понятия совокупность всех существенных признаков (свойств) данного понятия, которые позволяют однозначно идентифицировать его среди множества других понятий.
Всякое системное описание ПО состоит из элементов и связей. При концептуальном моделировании в качестве элементов выступают понятия, а в качестве связей отношения понятий.
Каждому понятию при концептуальном моделировании, приписывают некоторое уникальное имя, или знак. С другой стороны, каждый конкретный объект, входящий в объем понятия, также должен иметь уникальное имя, или знак.
Объекты, составляющие объем понятия, различают с помощью значений признаков (свойств). В концептуальном моделировании признаки понятий делят на три типа: дифференциальные, характеристические и валентные. Дифференциальные признаки используют в качестве характеристики содержания понятия. Они соответствуют собственным характеристикам объекта, которые представлены описательными атрибутами. Характеристические это признаки, которые позволяют отличить объекты, относящиеся к объему одного и того же понятия. Они соответствуют идентификатору и указывающим атрибутам объекта. Валентные признаки обеспечивают связь между различными понятиями и соответствуют структурным переменным объекта, описываемым вспомогательными атрибутами.
Первое действие технологии направлено на разработку проекта метасистемы, охватывающей все множество изделий, подлежащих разработке с помощью многоагентной САПР. Разработка метасистемы производится с помощью функционально-структурного анализа прикладной области. При выполнении этого анализа используется комбинированный метод, основанный на стандартах IDEF0 и IDEF1X с соответствующей нотацией.
На рис.7.3 представлен фрагмент диаграммы метасистемы электродвигателей. Функциональное назначение электродвигателя заключается в преобразовании энергии электрической в механическую энергию вращения. При этом возникают сопутствующие потери в виде тепловой и акустической энергии. Электродвигатель является механизмом реализации этой функции. Имеется несколько вариантов преобразования энергии: с помощью электродвигателей синхронных, асинхронных и постоянного тока. Каждый из этих вариантов имеет свой физический принцип действия.
На рис.7.3 приведена функциональная декомпозиция асинхронных электродвигателей. Каждая подфункция имеет свой механизм реализации. Например, передача механической энергии производится с помощью вала, установленного в станине с помощью подшипниковых узлов. В свою очередь каждый из конструктивных узлов может иметь несколько вариантов исполнения и состоять из различных наборов конструктивных частей. Декомпозиция метамодели изделия доводится до элементов формы деталей, к которым привязаны знания по проектированию технологических процессов. В результате функционально-структурного анализа формируется иерархический И/ИЛИ граф, объединяющий все исходные системы, необходимые для построения комплексной многоагентной САПР.
Параметры стандартных изделий таких, как подшипники, болты и т.п., должных храниться в базе данных. Там же хранится и архив спроектированных ранее изделий.
Рис. 7.3. Метасистема электродвигателей
Следующей операцией CASE-технологии создания многоагентных САПР является разработка объектной метамодели данных. Методической основой для выполнения этой операции служит объектно-ориентированный подход (ООП) к проектированию программных средств. В качестве инструментального средства используется подсистема Sprut X. Суть этой операции заключается в генерации на основе разработанного ранее проекта метамодели изделия концептуальной и физической моделей объектно-ориентированной базы данных. Генерация производится в интерактивном режиме с использованием классической нотации представления иерархических систем.
В качестве элементов при построении метамодели данных используются классы объектов. Иерархия объектов по отношению "целое-часть" определяется конструктивной входимостью в изделие представляемых ими узлов и деталей. На рис.7.4 узлами первого уровня входимости являются ротор, щит подшипниковый и статор. В свою очередь ротор состоит из подсборки ротор без вала и деталей вал и груз балансировочный. На рис.7.4 приведена также декомпозиция вала на функциональные конструкторские элементы: рабочие концы, подшипниковые ступени и т.п.
Отношения "целое-часть" определяет связи между классами объектов типа И. В таких связях параметр "группа" имеет значение 0. На рис.7.4 показано, что вал является частью ротора. Если значение параметра "группа" отлично от 0, то это означает родовидовую связь между классами объектов типа ИЛИ. Например, вал может иметь различные исполнения своих рабочих концов.
После разработки иерархической структуры объектной модели данных, а зачастую и параллельно с ней проводится формирование свойств объектов и их взаимосвязей (рис.7.5). Набор свойств должен быть необходимым и достаточным для решения всех конструкторских, технологических и управленческих задач производства изделий данного класса. На рис.7.5 видно, что в число этих свойств входят: обозначение, масса, марка материала детали, шероховатость "остальное", виды конструктивных исполнений элементов детали, размеры с указаниями точности их изготовления и т.п. Свойства могут наследоваться по иерархии объектов. Например, на рис.7.5 в правом окне показано, что свойство "наличие резьбы в отверстии центровом"(Shen_th), принадлежащее валу (Val), передается в объект, представляющий его рабочий конец левый (RKValLv), а от туда в две разновидности исполнения этого рабочего конца с гладким центровым отверстием (RKLOFGC) и с резьбовым центровым отверстием (RKLOFRC). Предусмотрена также возможность передавать свойства объектам, не соподчиненным по иерархии. Это необходимо для согласования посадочных размеров деталей, принадлежащих разным узлам. В итоге, помимо иерархического графа объектов, генерируется граф связи свойств.
Каждое свойство имеет тип и статус. Имеется возможность использовать свойства трех типов: действительное число(real), целое число(integer) и строковая переменная(string). По своему статусу свойство может быть внутренним (internal), импортируемым (import) и экспортируемым (export).
Построенная метамодель данных определяет интерфейсную часть всех входящих в нее классов объектов. Помимо интерфейсной части, которая в процессе проектирования позволяет фиксировать состояние, каждый объект имеет определенное поведение, определяемое его методом.
Методы строятся на основе баз знаний, которые принадлежат к классу порождающих систем. Порождающие системы делятся на два подуровня иерархии знаний: математический и экспертный. К числу математических относятся геометрические знания.
Заполнение баз данных ведется традиционными методами.
Формирование геометрической и графической баз знаний в СПРУТ-технологии производится с помощью системы Sprut-SCAD (рис.7.6). Эта система представляет собой графический редактор, обеспечивающий генерацию текстового описания формируемого геометрического объекта на соответствующем языке. Между графическим и текстовым описаниями существует взаимно однозначное соответствие. Графическая модель может быть параметризована посредством редактирования текстового описания с заменой фактических параметров на формальные. В результате автоматически генерируется подпрограмма, представляющая собой элемент геометрической базы знаний, позволяющей автоматически генерировать чертежи деталей и сборочных единиц, сформированных из фрагментов, состав и свойства которых определяются экспертной базой знаний в процессе структурного и параметрического синтеза изделия.
Рис.7.6. Экран системы Sprut-CAD для формирования геометрической базы знаний
Формирование базы экспертных знаний и генерация методов агентов в СПРУТ-технологии выполняется с помощью системы .
Фундаментом для разработки экспертной базы знаний является общий словарь, с использованием которого разрабатываются модули инженерных знаний (МИЗ), формирующие базу знаний. В общем словаре перечисляются все свойства, используемые в базе знаний. Каждое свойство, входящее в словарь характеризуется следующими параметрами:
уникальным именем (8 символов). Имя свойства должно быть уникально в пределах словаря БЗ.
полным смысловым наименованием (65 символов),
типом значения:
INTEGER - целое число от -32767 до +32767;
REAL - вещественное (действительное число) от 2.9*10-39 до 1.7*1038
STRING - строковое значение.
Если свойство имеет тип значения STRING, к имени свойства добавляется символ «$», например test$
ассоциативным списком значений, при необходимости,
Наличие ассоциативного списка значений у свойства означает, что при вводе, значение этого свойства изменяется дискретно, по ассоциативному списку значений
Работа с общим Словарем БЗ
Доступ к экрану «Общий Словарь Базы Знаний» осуществляется по нажатию на кнопку «Словарь» на «Основной Панели» системы
Добавление нового свойства
Добавление нового свойства в словарь осуществляется по нажатию кнопки «Добавить». После этого в конец списка словаря будет добавлена новая строка, и активировано поле ввода имени свойства. При завершении ввода, имя нового свойства проверяется на уникальность. Если свойство с таким именем уже присутствует в словаре, то выдается предупреждение и необходимо отредактировать имя свойства, так чтобы оно стало уникальным.
Если имя свойства заканчивается символом «$», тип значения свойства будет автоматически присвоен STRING.
Затем необходимо отредактировать наименование свойства, и, при необходимости, изменить тип значений и назначить ассоциативный список значений для этого свойства.
Редактирование параметров свойства
Чтобы отредактировать параметры свойства, необходимо выбрать редактируемое свойство в списке и нажать левую кнопку мыши на изменяемом параметре. На месте параметра появится поле ввода или список выбора, в котором необходимо изменить значение параметра.
Назначение свойству ассоциативного списка значений
Чтобы назначить свойству ассоциативный список значений необходимо выбрать свойства в списке, выбрать столбец «Асс. Список», активировать список выбора нажатием левой кнопки мыши на курсор и выбрать один из доступных ассоциативных списков.
Свойству может быть назначен ассоциативный список только с таким же типом значений, как и у самого свойства.
Чтобы убрать назначение свойству ассоциативного списка, необходимо выбрать первую пустую строку в активном списке выбора.
Удаление свойства
Удаление свойства из словаря осуществляется по нажатию на кнопку «Удалить». Если кнопка «Удалить» заблокирована - следовательно это свойство используется в словарях МИЗ. Чтобы удалить такое свойство его сначала необходимо удалить из словарей МИЗ, в которых оно используется. После этого кнопка «Удалить» будет разблокирована и свойство можно будет удалить из общего словаря БЗ
Работа с экраном «МИЗы Базы Знаний»
Доступ к экрану «МИЗы Базы Знаний», осуществляется по нажатию на кнопку «Модули» на «Основной Панели» системы.
Рис.7.7. Экран системы Sprut-ExPro для работы с модулями инженерных знаний
Функции создания, редактирования параметров и удаление МИЗ аналогичны функциям по работе со Словарем БЗ и описаны в разделе «Работа с экраном «Словарь БЗ»
Назначение типа механизма МИЗ
При создании нового МИЗ по умолчанию тип механизма назначается таким же, как предыдущий создаваемый или редактируемый модуль. При необходимости тип модуля может быть изменен.
На экране «МИЗы Базы Знаний» расположены:
Кнопка «Механизм». При нажатии на кнопку «Механизм» осуществляется переход к экранам создания и редактирования механизма выбранного МИЗа
Кнопка «Моделирование». При нажатии на кнопку «Моделирование» осуществляется переход к экрану моделирования работы оттранслированного МИЗа. Если модуль не был оттранслирован или содержал ошибки при трансляции кнопка «Моделирование» будет заблокирована.
Предусловия запуска МИЗ задаются в виде списка ограничений на значения входных и условных свойств, при которых справедливо применение данного МИЗ.
Ограничение на значение свойства может быть задано
в виде интервала допустимых значений: [0,100], (-20,20)
перечислением допустимых значений через запятую: 10,12,14,
Если свойству назначен ассоциативный список, то допустимые значения указываются в активном списке выбора. Против допустимых значений выставляется значок «».
После завершения ввода, ограничение проверяется на корректность и в случае отсутствия ошибок в столбец «ф» выставляется значок «».
Ограничения на значения нескольких свойств объединяется между собой по логической операции «И» В зависимости от типа, механизм МИЗ описывается различными способами с помощью разных экранов.
МИЗ: Формулы
Для описания механизма используется текстовый редактор, в котором описываются формулы преобразования входных свойств в выходные.
Рис.7.8. Экран системы Sprut-ExPro для ввода формул
При написании формул используются имена свойств.
В редактируемый текст можно вставить имена свойств, функций и операций. Чтобы вставить в текст имя свойства необходимо установить в текстовом редакторе курсор в позицию, в которую нужно вставить имя свойства и выбрать это свойство в списке выбора свойств. В списках выбора доступны операции быстрого поиска. Порядок сортировки свойств в списках соответствует порядку их сортировки в словаре. Наполнение этого списка определяется режимом «Выбор свойств» задаваемом в словаре МИЗ.
Вставка функции и операции в редактируемый текст производится аналогично.
В редакторе доступны операции работы с карманом:
Ctrl+Ins - скопировать выделенный фрагмент в карман;
Shift+Ins - вставить текст из кармана.
После завершения редактирования текста формул МИЗ необходимо оттранслировать, нажав на кнопку «Транслировать». При трансляции система автоматически выделяет из текста формул входные и выходные свойства и формирует словарь МИЗ. Если свойство с найденным идентификатором не было описано в словаре БЗ, оно будет автоматически добавлено и в словарь МИЗ и в словарь Базы Знаний. Отредактировать наименование добавленного свойства можно будет в словаре БЗ. Таким образом, словарь Базы Знаний будет автоматически наполняться по мере создания новых МИЗ. Если в процессе трансляции выявятся синтаксические ошибки в тексте формул - их список будет представлен в окне «Ошибки». Если трансляция модуля пойдет успешно, кнопка «Моделировать» будет разблокирована и можно будет промоделировать работу МИЗа.
МИЗ: Таблица
Для описания механизма типа таблица используется специализированный редактор таблиц. Редактор состоит из двух окон:
Словарь многовходовой таблицы, в котором расположены три списка:
Шапка таблицы
Боковик таблицы
Результаты
Рис.7.9. Экран системы Sprut-ExPro для формирования структуры таблицы
Редактора многовходовой таблицы
Рис.7.10. Экран системы Sprut-ExPro для заполнения таблицы
Чтобы создать новую таблицу необходимо в словаре многовходовой таблицы указать, какие свойства входят в шапку таблицы, какие свойства - в боковик таблицы и значения каких свойств будут выбираться из таблицы.
Добавление свойства в соответствующий список осуществляется нажатием кнопки «Добавить» в соответствующем списке. При этом в редакторе таблиц будет автоматически построена заготовка будущей таблицы.
Теперь ее необходимо заполнить. Редактирование и заполнение таблицы осуществляется в окне «Многовходовая Таблица».
Ячейки шапки и боковика таблицы нарисованы желтым цветом. Ячейки результатов - белым цветом.
В ячейки результатов таблицы вводятся возвращаемые значения свойств списка результатов.
В ячейки шапки и боковика таблицы вводятся условия, по которым выбираются возвращаемые значения. Условия выбора формируются аналогично предусловиям запуска МИЗ.
Чтобы заполнить ячейку таблицы, необходимо выбрать курсором мыши в графическом окне редактируемую ячейку и нажать левую клавишу мыши. Содержимое ячейки будет доступно в строке «Значения». После завершения ввода таблица будет перестроена.
Для добавления строк и столбцов в таблицу необходимо нажать кнопку «Разделить» и выбрать условия в шапке или боковике таблицы, которое необходимо разделить. Завершение режима разделения условий осуществляется при нажатии на правую кнопку мыши или кнопу Esc. Удаление условий производится аналогично по нажатию на кнопку «удалить». При этом удаляются все подусловия и значения результатов этого условия.
Кнопки управления графическим окном расположены вверху слева экрана. Увеличить фрагмент таблицы можно также нажав левую кнопку мыши на окне и не отпуская левую кнопку выделить интересующий фрагмент.
МИЗ: PRT-модуль.
Для подключения к базе знаний программ на языке СПРУТ используется МИЗ типа «PRT-модуль».
Рис.7.11. Экран системы Sprut-ExPro для согласования переменных МИЗ и механизма-подпрограммы
Подключаемый модуль должен быть оформлен в виде подпрограммы со списком передаваемых переменных.
Выбор подключаемого модуля производится по нажатию на кнопку «…». После этого открывается окно «Выбор файла», в котором необходимо выбрать подключаемый модуль и нажать кнопку «выбрать». По умолчанию в окне «Выбор файлов» открывается каталог ресурсов.
Подобные документы
Классификация операционных систем исходя из выполняемых ими функций. Сервисное и прикладное программное обеспечение. Анализ эффективности централизованной и децентрализованной организации системы для различных приложений, автоматизация бизнес-процессов.
реферат [253,3 K], добавлен 28.11.2009Понятие и функциональность информационных систем, их классификация и типы, применение на производстве. Принципы построения компьютерных сетей, их программное обеспечение. Характеристика предприятия и этапы технологического процесса на нем, автоматизация.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 01.05.2015История информационных систем и их классификация. Типы обеспечивающих подсистем, информационное, техническое, математическое, программное, организационное и правовое обеспечение. Базы данных, содержащие информацию о различных отраслях деятельности.
курсовая работа [197,4 K], добавлен 24.01.2011Категории систем для управления персоналом. Необходимые функции HR-систем. Характеристика русских и украинских HR-систем для управления персоналом. Реальность автоматизация учета персонала. ОфисМонитор 2.0: учет персонала и корпоративная культура.
реферат [3,1 M], добавлен 16.09.2010Характеристика и виды CRM-систем автоматизации управления отношений с клиентами, ее функциональность и автоматизация. Явные и неявные выгоды от внедрения CRM. Оценка косвенного экономического эффекта, получаемого за счет повышения лояльности клиентов.
курсовая работа [82,4 K], добавлен 16.12.2015Классификация систем реального времени. Ядра и операционные системы реального времени. Задачи, процессы, потоки. Преимущества и недостатки потоков. Свойства, планирование, синхронизация задач. Связанные задачи. Синхронизация с внешними событиями.
реферат [391,5 K], добавлен 28.12.2007Перевод десятичного числа в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления. Место автоматических систем управления (АСУ) в организации технического обслуживания. Информационное обеспечение управления и программное обеспечение АСУ.
контрольная работа [16,7 K], добавлен 09.10.2012Проблемы автоматизации менеджмента в турфирмах для повышения эффективности систем управления и безопасности, расширения числа клиентов, решения маркетинговых задач. Внедрение компьютерных систем бронирования на примере Fidelio Hotel Management System.
курсовая работа [268,3 K], добавлен 07.01.2015Понятие бизнес-процесса. Формы автоматизации регистрации документов. Функции систем электронного управления делопроизводства и документооборота, обоснование их выбора и практическое применение. Структура рынка программных продуктов в области ЭУД.
курсовая работа [232,8 K], добавлен 17.07.2013Строение и составляющие компьютера. Характеристика и организационная структура ЗАО "Голографическая индустрия". Программное обеспечение (ПО) для работы складского хозяйства. Определение стоимости ПО и его комплектующих. Модель сети складского хозяйства.
контрольная работа [42,5 K], добавлен 29.07.2010
