«АВТОМАТИЗИЦИЯ ПРОЦЕССА СИНТЕЗА СТРУКТУР ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ ...»

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(ВолгГТУ)

На правах рукописи

ГОПТА ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

АВТОМАТИЗИЦИЯ ПРОЦЕССА СИНТЕЗА СТРУКТУР

ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ

05.13.12 – “Системы автоматизации проектирования (промышленность)”

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Фоменков Сергей Алексеевич Волгоград-

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

СТРУКТУРИРОВАННЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ЗНАНИЙ

1.1 Активизация процессов поискового конструирования с использованием автоматизированных систем

1.2 Генезис методов синтеза физических принципов действия технических систем

1.3 Направление совершенствования автоматизированных систем поискового конструирования

1.4 Цель и задачи работы

ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ СИНТЕЗА СТРУКТУР

ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ

2.1 Модификация существующей модели описания физических эффектов 2.2 Модернизация качественных и количественных условий совместимости физических эффектов

2.2.1 Качественные условия совместимости физических эффектов......... 2.2.2 Количественные условия совместимости физических эффектов..... 2.2.3 Генерация графа переходов физических эффектов

2.3 Методики построения структур ФПД

2.3.1 Методика построения линейных структур ФПД

2.3.2 Методика построения сетевых структур ФПД

ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА СИНТЕЗА

ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ «АССИСТЕНТ»

3.1 Выбор средств реализации автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

3.1.1 Формирование требований к программному обеспечению.............. 3.1.2 Выбор инструментальных средств реализации автоматизированной системы

3.2 Архитектура и функциональная схема автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

3.3 Схема базы данных автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»..... 3.4 Алгоритмические основы функционирования модуля синтеза структур физического принципа действия

ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ

ГЛАВА 4. ТЕСТОВЫЕ ИСПЫТАНИЯ И ВНЕДРЕНИЕ

АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ «АССИСТЕНТ»

4.1 Оценка эффективности автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

4.2 Внедрение автоматизированной системы «АССИСТЕНТ».................. 4.3 Практическое применение автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Акт сдачи-приемки программного комплекса................ ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Методические указания к учебно-исследовательской работе

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Акты внедрения системы

АННОТАЦИЯ

Документ представляет собой диссертацию на соискание степени кандидата технических наук по специальности 05.13.12 «Системы автоматизации проектирования (промышленность)».

Работа посвящена повышению эффективности процесса синтеза структур физического принципа действия. Предлагаемые решения позволяют повысить качество уменьшения количества физически нереализуемых структур. В работе предложена модификация модели описания физического эффекта, модернизация качественных и количественных условий совместимости физических эффектов, а также разработаны методики построения линейных и сетевых структур физического принципа действия. Предлагаемые модели и алгоритмы реализованы в автоматизированной системе.

ABSTRACT

The paper is a PhD thesis under the specialty 05.13.12 “Computer-aided de-sign (industry)”. The work is dedicated to increasing the effectiveness of the synthesis of structures of physical action principle. Proposed solutions help to improve the quality of the synthesized structures of the physical principle of operation by reducing the number of physically unrealizable structures. We propose a modification of the model description of the physical effect, upgrading the quality and quantity of physical effects compatibility conditions, and developed a technique of construction of linear and network structures of the physical principle of action. The proposed models and algorithms are implemented in an automated system.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АС – Автоматизированная Система.

БД – База Данных.

ФЭ – Физический Эффект.

ПД – Принцип Действия.

ФПД – Физический Принцип Действия.

НИОКР – Научно-Исследовательские и Опытно-Конструкторские Работы.

ЭВМ – Электронно-Вычислительная Машина.

ТРИЗ – Теория Решения Изобретательской Задачи.

UML (Unified Modelling Language) моделирования, используемый для создания объектных моделей информационных систем.

SQL – (Structured Query Language) – универсальный компьютерный язык, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционных базах данных ЭИМЦ – Энерго-Информационная Модель Цепей.

САПРиПК – Системы Автоматизированного Проектирования и Поискового Конструирования.

ВВЕДЕНИЕ

Базой любого вида деятельности становятся научно-технические достижения – результаты фундаментальных и прикладных исследований, изобретательской деятельности, опытно-конструкторских работ. В настоящее время наиболее перспективным способом получения нового знания и создание на его основе высоко конкурентного инновационного продукта является использование различных автоматизированных комплексов. При этом необходимо отметить, что решающее значение для всего процесса инновационной деятельности имеет начальная стадия проектирования и разработки будущего продукта. Несмотря на то, что этот этап занимает лишь 1% от времени разработки нового продукта (технологии), при выборе наиболее эффективного варианта технического решения можно рассчитывать на больший экономический эффект. Таким образом, внедрение автоматизированных комплексов в научно-техническую сферу способствует более заметному техническому прогрессу.

Сегодня для процесса генерации научно-технических решений характерен ряд особенностей, которые отличают текущий этап научного и информационного развития:

Объем накопленных знаний неуклонно растет. Так, согласно оценкам некоторых экспертов, в 2013 году на поиск информации сотрудники тратят на 13% больше времени, чем в 2002. Во многом это объясняется существенным ростом объемов знаний и информации: появились масштабные базы данных, печатные и электронные материалы стали значительно доступнее, поисковые системы предоставляют все большее количество информационных сведений. В результате на поиск информации необходимо больше времени.

Накопленный к настоящему времени объем знаний настолько рассредоточен в различных монографиях, научных статьях и справочниках, что возможность охвата специалистами конкретных предметных областей всего спектра информации является трудоемкой. При этом каждый из источников часто уникален не только по набору содержащихся в нем данных, но и по форме представления информации.

Во многих случаях форма представления знаний затрудняет их непосредственное использование для решения различных задач.

Постоянно растут требования к качеству используемой в исследованиях и разработках информации во всех областях науки и техники.

В результате, текущий процесс генерации знаний качественно отличается от предыдущих периодов сложностью возникающих научнотехнических задач и множеством способов их решения на базе последних достижений науки и техники.

В связи с этим актуальной задачей становится структурирование научных знаний в базы данных и автоматизация процесса их использования для решения конкретных научно-технических задач за счет создания специализированных автоматизированных систем. В частности, активно ведутся разработки по формированию специальных баз данных, в которых физические знания представляются особым структурированным образом в виде физических эффектов (ФЭ).

В литературе представлены различные подходы к формализации моделей описания ФЭ, созданию на их основе автоматизированных систем обработки физической информации. Значимый вклад в развитие научного направления, в рамках которого осуществляется структурирование физической информации, внесли Г.С. Альтшуллер, А.И. Половинкин, В.А. Камаев, А.М. Дворянкин, С.А. Фоменков, В.Н. Глазунов, М.Ф. Зарипов, И.Ю. Петрова, R. Koller, а также другие отечественные и зарубежные ученые.

В работе взято за основу направление исследований, проводимых на кафедре «САПР и ПК» Волгоградского государственного технического университета. В рамках данной школы была разработана обобщенная модель описании ФЭ, создан фонд ФЭ, состоящий из 1328 единиц описаний ФЭ, а также разработаны различные автоматизированные системы, среди которых автоматизированная система синтеза структур физического принципа действия (ФПД).

Однако, задача синтеза структур физического принципа действия попрежнему далека от своего полного решения. Среди наиболее актуальных проблем можно выделить следующие: задание на синтез структур ФПД ограничено только параметрами входных/выходных воздействий;

существующие подходы не могут считаться эффективными и полученные на их основе технические решения являются низкого и среднего уровня, поскольку не учитывают структурные преобразования объекта ФЭ; в существующих автоматизированных системах синтеза ФПД предложены алгоритмы проверки физической реализуемости ФПД на качественном уровне, однако проверки на количественном уровне, т.е. с учетом совместимости ФЭ по диапазонам величин воздействий, не проводится;

важным ограничением при использовании АС является недостаточность проработки вопроса синтеза сетевых структур ФПД.

Целью диссертационной работы является уменьшение доли ручного труда при проектировании технических решений за счет повышения эффективности синтеза структур ФПД. Под эффективностью синтеза структур ФПД будем понимать количество физически реализуемых решений.

Задачи исследования. Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

исследовать методы синтеза структур ФПД в существующих автоматизированных системах поискового конструирования;

модифицировать модель представления ФЭ за счет увеличения количества информации, необходимой для эффективного процесса синтеза структур ФПД;

сформулировать качественные и количественные условия совместимости ФЭ за счет учета дополнительной информации, имеющейся в описании ФЭ;

разработать алгоритмы построения линейных и сетевых структур ФПД на основе модернизированных условий совместимости ФЭ;

реализовать предложенные алгоритмы в автоматизированной системе синтеза структур ФПД, а также проверить ее работоспособность и эффективность на ряде тестовых задач.

Объектом исследования являются структурированные физические знания и разработанные на их основе автоматизированные системы.

Предметом исследования являются методы автоматизации синтеза ФПД.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы математического моделирования, системного анализа, нечеткой математики, теории БД, объектно-ориентированного проектирования программных систем.

Научная новизна результатов, выносимых на защиту:

Модифицирована модель описания ФЭ для задачи синтеза линейных и сетевых структур физических принципов действия, которая позволяет увеличить количество информации, необходимой для эффективного процесса синтеза ФПД за счет добавления к существующим параметрам воздействий ФЭ физической величины, представленной в лингвистической и числовой форме.

Сформулированы качественные и количественные условия совместимости ФЭ за счет учета характера изменения физической величины, структурных преобразований объекта ФЭ и значений физических величин воздействий.

Разработаны алгоритмы синтеза линейных и сетевых структур позволяющие уменьшить количество физически нереализуемых структур ФПД.

Обоснованность и достоверность результатов. Достоверность научных положений и результатов, приведенных в диссертационной работе, обеспечивается использованием апробированных на практике методов математического моделирования, методов нечеткой математики, теории баз данных, а также подтверждается результатами проверки работоспособности и эффективности созданной системы на контрольных тестовых примерах.

Практическая значимость и внедрение. Предложенные модели и алгоритмы реализованы в автоматизированной системе «АССИСТЕНТ», выполняющей синтез структур ФПД. «АССИСТЕНТ» может использоваться инженерами и изобретателями на начальных этапах проектирования технических систем, а также внедрена на научных и промышленных предприятиях. Автоматизированная система полезна в преподавании научных дисциплин, связанных с физикой, проектированием и методами инженерного творчества, а также служит средством помощи при выполнении студентами лабораторных и курсовых работ по этим дисциплинам.

Государственного контракта Министерства образования и науки РФ № 16.647.11.1025 от 2011 года «Создание базы физико-технических знаний и прогнозирование на ее основе появления новых нанотехнических систем» в рамках федеральной целевой программы «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на 2008-2011 годы».

Автоматизированная система «АССИСТЕНТ» зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности» Федеральной службы по интеллектуальной собственности РФ.

Работа по созданию автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

выполнена при поддержке грантов РФФИ № 13-01-00302А «Интеграция формализованных способов представления, хранения и обработки структурированных физических знаний в виде физических эффектов» и № 13-07- структурированных физических знаний из текстов электронных источников информации».

Автоматизированная система «АССИСТЕНТ» прошла апробацию и была внедрена в ЛИК № 3 ОАО «РСК «МиГ» в рамках исследовательского проекта создания новых и модернизации существующих технических решений, что подтверждается соответствующим актом внедрения. Также система была внедрена в процесс обучения студентов Волгоградского государственного технического университета по дисциплине «Концептуальное проектирование систем» (созданы методические указания к учебно-исследовательской работе «Автоматизированная система синтеза линейных структур физического принципа действия»). Автоматизированная система «АССИСТЕНТ» была внедрена в процесс обучения студентов Московского авиационного института филиала «Взлет» факультета «Радиоэлектронные и вычислительные системы летательных аппаратов» по дисциплине «Основы проектирования и моделирования радиоэлектронных систем», что отражено в соответствующем акте.

Положения, выносимые на защиту:

Модифицированная модель описания ФЭ для задачи синтеза линейных и сетевых структур физических принципов действия;

Новые качественные и количественные условия совместимости ФЭ;

Алгоритмы синтеза линейных и сетевых структур ФПД;

«АССИСТЕНТ».

Апробация результатов работы. Основные положения и материалы диссертации докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры "САПР и ПК" ВолгГТУ, а также на Международных и Всероссийских научных и научно-практических конференциях: «Городу Камышину – творческую молодежь» (Россия, г. Камышин, 2010); «Инновационные технологии в обучении и производстве» (Россия, г. Камышин, 2011);

«Актуальные вопросы современной техники и технологии» (Россия, г.

Липецк, 2012); «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (Украина, г. Одесса, 2014); «Глобализация науки: проблемы и перспективы» (Россия, г. Уфа, 2014).

Публикации. Основные положения диссертации отражены в опубликованных работах. В том числе 4 статьи напечатаны в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных работ; опубликована 1 монография; получено 1 свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

формированием концептуальных моделей представления знаний в форме ФЭ и созданию на их основе информационных систем для автоматизированного формирования и выбора физического принципа действия.

Во второй главе модифицирована существующая модель описания ФЭ, сформулированы новые качественные и количественные условия совместимости ФЭ, алгоритмы построения структур ФПД.

В третьей главе описана разработанная автоматизированная система синтеза структур ФПД «АССИСТЕНТ», использующая в своей алгоритмической основе сформулированные модели и методы.

В четвертой главе проведены тестовые испытания и представлены примеры ее практического использования, а также выполнена апробация системы при решении практических задач.

ГЛАВА 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

СТРУКТУРИРОВАННЫХ ФИЗИЧЕСКИХ ЗНАНИЙ

использованием автоматизированных систем В настоящее время перед Россией стоят амбициозные задачи – устойчивость экономического роста, достижение технологического лидерства. Реализовывать данные задачи приходится в условиях ускоренного развития научно-технических знаний, информационной открытости, геометрического роста объемов информационного обмена и конкурентной борьбы на мировом рынке.

Единственным возможным способом достижения этих целей является переход экономики на инновационную социально-ориентированную модель развития. Это означает необходимость формирования экономики знаний и стратегическими ориентирами такой экономики должны стать:

создание и модернизация 25 млн. высокопроизводительных рабочих мест к 2020 году;

увеличение доли продукции высокотехнологичных и наукоёмких отраслей экономики в валовом внутреннем продукте к 2018 году в 1,3 раза относительно уровня 2011 года;

увеличение производительности труда к 2018 году в 1,5 раза относительно уровня 2011 года [76].

формировании нового типа экономики – экономики знаний. Это означает, что базой любого вида деятельности становятся научно-технические достижения – результаты фундаментальных и прикладных исследований, изобретательской деятельности, опытно-конструкторских работ.

В настоящее время наиболее перспективным способом получения автоматизированных комплексов. При этом необходимо отметить, что деятельности имеет начальная стадия проектирования и разработки будущего продукта. Несмотря на то, что этот этап занимает лишь 1% от времени разработки нового продукта (технологии) [15], при выборе наиболее эффективного варианта технического решения можно рассчитывать на больший экономический эффект. Так, использование автоматизированных комплексовна начальной стадии разработки нового продукта (технологии) позволяет без фактического производства подтвердить новизну изобретения, что, при условии дальнейшего патентования созданной инновации, дает значительные конкурентные преимущества новому продукту (технологии).

Таким образом, внедрение автоматизированных комплексов в научнотехническую сферу является одним из важных направлений ускорения инновационной трансформации отечественной экономики и способствует более заметному техническому прогрессу.

Сегодня для процесса генерации научно-технических решений характерен ряд особенностей, которые отличают текущий этап научного и информационного развития:

Объем накопленных знаний неуклонно растет. Так, согласно оценкам некоторых экспертов, в 2013 году на поиск информации сотрудники тратят на 13% больше времени, чем в 2002 [99]. Во многом это объясняется масштабные базы данных, печатные и электронные материалы стали значительно доступнее, поисковые системы предоставляют все большее количество информационных сведений. В результате на поиск информации необходимо больше времени.

Накопленный к настоящему времени объем знаний настолько рассредоточен в различных монографиях, научных статьях и справочниках, что возможность охвата специалистами конкретных предметных областей всего спектра информации является трудоемкой. В частности, в среднем при решении какой-либо одной технической задачи используется свыше специфических источников информации [96]. При этом каждый из источников часто уникален не только по набору содержащихся в нем данных, но и по форме представления информации. Это означает, что, несмотря на постоянный рост числа используемых материалов, часть источников с ценной информацией остается недоступной для анализа.

Во многих случаях форма представления знаний затрудняет их непосредственное использование для решения различных задач.

Постоянно растут требования к качеству используемой в исследованиях и разработках информации во всех областях науки и техники.

В результате, текущий процесс генерации знаний качественно отличается от предыдущих периодов сложностью возникающих научнотехнических задач и множеством способов их решения на базе последних достижений науки и техники.

В связи с этим актуальной задачей становится структурирование научных знаний в базы данных и автоматизация процесса их использования для решения конкретных научно-технических задач за счет создания специализированных автоматизированных систем.

В частности, активно ведутся разработки по созданию специальных баз данных, в которых физические знания представляются особым структурированным образом в виде физических эффектов (ФЭ), обеспечивающих их удобное использование за счет создания автоматизированных систем обработки.

В ходе исследования были выделены следующие недостатки на начальной стадии разработки будущего продукта (технологии), которые можно устранить, используя автоматизированные системы поискового конструирования:

согласно оценкам некоторых экспертов, в 2013 году до 30% всех затрат на исследований [95]. В результате такого параллелизма исследовательской деятельности стоимость получаемого научно-технического результата увеличивается. Автоматизированные системы поискового конструирования, направлениям научных знаний, существенно упрощают поиск необходимых данных, тем самым позволяя избежать финансирования исследований, уже проведенных другими изобретателями инаучными сотрудниками, что дает возможность снизить затраты на проведение НИОКР.

Необходимость поиска и обработки постоянно растущего массива информации для принятия научно-технических решений.

Современные крупные предприятия в среднем обрабатывают более терабайт информации в год, что в 1000 раз больше, чем десятилетие назад.

Более того, в большинстве организаций объем используемой информации увеличивается на 35-50% в год [95]. В результате сотрудникам становится все сложнее анализировать весь растущий массив данных, в то же время автоматизированные системы поискового конструирования справляются с этой деятельность весьма продуктивно.

Проблема поиска информации в связи с ее рассредоточением по различным источникам. В настоящее время до 54% всех реализуемых в организации решений принимаются в условиях неполной, противоречивой и даже недостоверной информации [108].Автоматизированные системы поискового конструирования, предполагающие структурирование научных знаний в виде физических эффектов, позволяют осуществлять поиск необходимой научно-технической информации на основе созданных баз данных, а также использовать другие методы обработки информации, тем самым повышая прозрачность и аргументированность принимаемых научнотехнических решений.

Снижение производительности труда в связи с необходимостью предварительного обучения сотрудников. В настоящее время от 1% до 2,5% общей выручки организаций теряются из-за снижения производительности труда в результате того, что временные ресурсы отвлекаются на обучение новых сотрудников [112]. Разрабатываемые на сегодняшний день варианты автоматизированных систем поискового конструирования функционируют при минимальном участии пользователя, что существенно сокращает время предварительного обучения.

Низкая доступность и отсутствие удобных механизмов хранения информации. Имеющаяся внутри организации информация часто не может использоваться, так как не является структурированной и разрозненно располагается в труднодоступных местах (файлах, презентациях). Так,44% организаций не имеют регламентированного механизма передачи информации между сотрудниками [95]. В итоге, складывается ситуация, когда внутри организации становится достаточно трудно найти имеющуюся информацию. Автоматизированные системы поискового конструирования обеспечивают быстрый поиск существующих материалов, что дает возможность принятия оперативных решений.

Формирование нового типа экономики – экономики знаний, где основой любого вида деятельности являются научно-технические достижения, становится объективной реальностью для всего мира. Это, в свою очередь, требует фундаментальных изменений в процессе получения научно-технического знания. Оценив возможности, которые предоставляют автоматизированные системы поискового конструирования при их использовании на начальных этапах, мы полагаем, что автоматизация научно-технической деятельности способна решить перечисленные проблемы.

Дополнительно, использование автоматизированных систем поискового конструирования на стадии решения научно-технических задач при производстве обеспечивает следующие преимущества:

расширение объема используемых специалистами знаний;

оптимизацию функциональных и экономических характеристик изделия;

производства изделия;

сокращение сроков от начала разработки до серийного выпуска изделия;

параметров, приводящая к быстрой трансформации производственного процесса;

снижение трудоемкости создания изделия за счет выбора наиболее эффективных решений при их моделировании на ЭВМ.

1.2 Генезис методов синтеза физических принципов действия технических систем Проблемы, связанные с поиском необходимой информации в условиях постоянно растущего информационного поля и необходимостью выбора оптимального способа обработки информации актуализируют вопрос о разработке и создании специальных баз знаний в форме ФЭ [80].Хранение ФЭ в справочных различных автоматизированных систем, также значительно повышает объем активно используемых знаний при выполнении различных научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ.

Существует ряд подходов к формированию концептуальных моделей информационных систем для автоматизированного формирования и выбора физического принципа действия [84].При этом функциональное наполнение вариантов таких автоматизированных систем претерпевало значительные изменения в ходе исторического развития под влиянием меняющихся требований. Так можно выделить два эволюционных этапа в развитии автоматизированных систем поискового конструирования [15]:

конструирования первого поколения;

конструирования второго поколения.

Рассмотрим данные системы более подробно.

Процесс научно-исследовательской и изобретательской деятельности, являясь творческим занятием, тем не менее, использует весьма ограниченные человеческие ресурсы – личный опыт, знания и творческие способности. В связи с этим, в условиях расширения информационного поля, разработка систем, позволяющих ускорить процесс получения аналитической информации за счет выполнения человеком специальных алгоритмов и инструкций, способствовала бы стимулированию научно-исследовательской и изобретательской деятельности. В результате были разработаны автоматизированные системы поискового конструирования первого поколения.

В настоящее время на рынке программного обеспечения реализуется большое число подобных систем:

3.0 (Invention Machine Corporation, США,invention-machine.com);

США, ideationtriz.com);

TriSolver 2.1 (TriSolver, Германия, trisolver.com);

Creax Innovation Suite 3.1 (Creax, Голландия, creax.com);

Эдисон 4.03 (Компания «Метод», Россия, method.ru).

Данные программные продукты используют в своей инновационной деятельности крупнейшие мировые корпорации: LG, GeneralElectric, Procter&Gamble, NASA, BMW, Boeing, Intel, Shell и т. д.

изобретателям и научным работникам самостоятельно проанализировать техническую проблему, сформировать решение и расширить область её применения.

Алгоритмической основой всех указанных программ являются эвристические методы решения технических проблем (в основном ТРИЗ) [4, 5] в виде специальных алгоритмов, инструкций, методических рекомендаций и т.п., которые ориентированы на использование их человеком.

В ходе исследования были выявлены следующие преимущества вышеописанных систем, обеспечившие их успех:

наличие масштабных баз знаний, содержащих множество физических эффектов и технических примеров. Так, в системе TechOptimizer используется база знаний, содержащая более 4000 физических, химических и биологических эффектов, а также более 4000 технических примеров.

Автоматизированная система GoldfireInnovator функционирует на основе постоянно обновляемой базы знаний, созданной при обработке 17 млн.

патентов ведущих патентных офисов (США, Европы, Японии и др.), научных эффектов и доступа к более чем 3000 научно техническим базам знаний, расположенным в Интернете[98];

позволяющий выполнять прогноз развития технических систем;

способность к компиляции базы знаний;

выявление формальных противоречий;

объектный графический редактор;

автоматический синтез конструктивных схем устройств на базе эффектов;

группировка принципов действия по степени схожести;

проведение функционального анализа технических систем и технологических процессов. Так, автоматизированная система GoldfireInnovator позволяет проанализировать эффективность технической системы или процесса, выявить проблемные места, усовершенствовать структуру технической системы или технологического процесса и построить их эффективную функциональную модель;

возможных дефектов технических систем. Так, автоматизированная система GoldfireInnovator технологических процессов и технических систем позволяет выявить возможные дефекты и отказы технических систем и проблемные места технологических процессов еще на стадии их проектирования и заранее разработать меры по их предотвращению;

возможность семантического процесса обработки текстовой информации на естественном языке (английский, французский, немецкий и японский языки).

Впрочем, как показывает современная практика, несмотря на позитивные возможности, которые предоставляют обозначенные автоматизированные системы в процессе научно-технической и изобретательской деятельности, подобные программы не лишены недостатков. Так, были отмечены следующие проблемные места данных автоматизированных систем:

необходимость доработки конструктивной схемы принципа действия;

относительно большое число однотипных и нереализуемых решений;

слишком краткая характеристика (только текстового характера) ориентироваться в сути изложенных ФЭ;

пополнение информационного фонда ТРИЗ только за счет анализа авторских свидетельств и патентов, в результате чего не охватываются многочисленные оригинальные результаты физических исследований, не вошедшие еще в формулы изобретений, но потенциально имеющие большие перспективы для практического использования [5];

сложность интерпретации некоторых конструктивных схем.

направление дальнейшей эволюции автоматизированных систем, на наш автоматизированных программ первого поколения, как:

необходимость предварительного обучения пользователя. В частности, в методологической основе большинства автоматизированных систем первого поколения лежит использование эвристических методов, инструкций, методических рекомендаций и т.п. Таким образом, данные автоматизированные системы предполагают обязательное участие человека при выполнении определенной последовательности действий. Чтобы изучить и на должном уровне овладеть всеми имеющимися у автоматизированных систем (АС) алгоритмами, сотруднику необходимо пройти обучение на специальных образовательных курсах. В результате, для расширения числа пользователей данных АС, необходимо потратить часть временных ресурсов на обучение, что, как отмечалось в разделе 1.1, приводит к сокращению общей выручки организаций от 1% до 2,5% в связи со снижением производительности труда. Кроме того, при смене кадрового состава организации, без знаний алгоритмов автоматизированной системы первого поколения новыми сотрудниками, практическое использование подобных АС будет невозможным.

Эвристические методы, на базе которых функционирует большинство автоматизированных систем первого поколения, лишь помогают изобретателю и научному работнику получать и обрабатывать информацию, представляя ФЭ и ряд поясняющих примеров, в то время как пользователь должен самостоятельно решить техническую проблему. Таким образом, при работе с данными программами весь объем творческих операций, необходимых для решения проблемы, пользователь выполняет сам, а АС лишь предлагает определенный набор решений, конкретно не указывая, какое из них будет наиболее эффективным.

Обозначенные недостатки автоматизированных систем поискового конструирования первого поколения ограничивали их использование в научно-технической и изобретательской деятельности, однако их выявление позволило сформулировать направления совершенствования, которые и определили функциональные особенности автоматизированных систем второго поколения. В частности, основной характеристикой АС поискового конструирования второго поколения стала возможность находить законченные решения при минимальном участии пользователя.

Автоматизированные системы поискового конструирования второго поколения основаны на развитых моделях предметных областей знания, представленных в форме компьютерных баз знаний, при этом, в отличие от АС первого поколения, алгоритмы решения задач в них отличаются более универсальным подходом к решению и поэтому не требуют дополнительного специального обучения пользователя. Возможность функционирования АС по схеме «включи и работай» позволило существенно минимизировать присутствие пользователя при поиске и принятии решений системой. Таким образом, один из ведущих недостатков автоматизированных систем поискового конструирования первого поколения – необходимость предварительного обучения пользователя – был устранен.

Ключевой особенностью автоматизированных систем поискового конструирования второго поколения является использование формальных методов решения технических проблем в качестве алгоритмической основы.

В отличие от эвристических, используемых в системах первого поколения, они позволяют находить конкретные решения технических проблем, не требующих дополнительных действий со стороны пользователя.

Возможность получения конкретных решений самостоятельно системой, без необходимости какого-либо участия пользователя, существенно расширило масштабы применения автоматизированных систем второго поколения в научно-исследовательской деятельности и инженерной практике. Таким образом, такой недостаток автоматизированных систем поискового конструирования первого поколения как «низкая конкретность решения технических проблем» был также нивелирован у АС второго уровня.

В настоящее время можно выделить следующие отечественные АС поискового конструирования второго уровня:

Автоматизированная система «Новатор 4.02»;

решений «Интеллект»;

Автоматизированная система «СОФИ».

Рассмотрим их более подробно:

Автоматизированная система «Новатор 4.02» [46, 73]применяется с целью разработки концепт-проекта с вариантами концепции будущего изделия или технологии; анализа технических ситуаций и поиска научнотехнической информации. Результаты анализа и поиска информации оформляются, соответственно, в виде аналитического и исследовательского отчёта.

База данных программы содержит описания более 1000 технических концепций, 300 технически значимых эффектов. С помощью пяти специальных редакторов можно расширять любой раздел базы данных, что позволяет использовать программу в качестве платформы для создания собственной базы технических знаний.

Справочник содержит более 100 таблиц со значениями физических и физико-химических свойств веществ и материалов, а также практически полезные математические формулы.

В словаре собраны определения примерно 2400 научных и технических терминов, которые используются в качестве ключевых слов при работе системы.

В режиме создания концепций необходимо указать название проблемы, после чего АС находит прямые или обходные решения поставленной проблемы, способы реализации и улучшения найденных решений. Для сокращения списка проблем используется поиск по ключевому слову.

Решения, найденные АС, являющиеся предметом изобретения, представлены в виде:

принципа действия разрабатываемого устройства (указаны элементы разрабатываемого устройства, способы их взаимодействия, а также некоторые конструктивные отношения между этими элементами);

принципа изменения существующего устройства (определяется, как надо изменить конструкцию, режимы работы или взаимодействие устройства с окружающей средой, чтобы улучшить характеристики устройства).

Описание концепции содержит:

достоинства и недостатки концепции;

конкретные реализации концепции в патентах;

литературу, в которой концепция описана подробнее;

функционально-конструктивную схему принципа действия или принципа изменения с подборкой ФЭ, совокупность которых образует данный принцип.

В описание ФЭ входят:

иллюстраций:

представление внешних проявлений ФЭ;

текстовая часть, включающая:

перечень условий, которые необходимо создать для реализации экспертную оценку пределов изменения показателей эффекта;

значения свойств веществ и материалов, используемых в области применения эффекта в технике со ссылками на литературу, в которой эффект описан подробнее.

Автоматизированная система «Новатор 4.02» в качестве подхода к использованию структурированных физических знаний в форме физических эффектов применяет комбинаторный метод поиска принципов действия, который, согласно В.Н. Глазунову[13, 14], определяет ФЭ как взаимосвязь между двумя явлениями (процессами), реализуемая в определенных условиях. При этом первое явление принято называть причиной эффекта, а второе – его следствием.

В ходе исследования были выделены следующие достоинства автоматизированной системы «Новатор 4.02», присущие ей в связи с использованием комбинаторного метода поиска принципов действия:

рассмотрение неоднородных по своей сути условий реализации ФЭ, включающих пространственные ограничения (положение и форма объектов, их взаимоотношение);

учет объекта воздействия при описании ФЭ;

реализуемости структур ФПД путем присвоения каждому ФЭ нескольких служебных признаков;

наследование свойств физических объектов и воздействий с помощью логических правил, что позволяет увеличить количество реализуемых и сокращает количество физически нереализуемых структур ФПД.

К недостаткам, на наш взгляд, можно отнести:

однородность массива ФЭ и соответственно структур ФПД нарушается (из-за введения на правах эффектов логических правил);

не исключены все физически некорректные варианты стыковки ФЭ по объекту, несмотря на введение логических правил, литер и правил определения противоречивости структур ФПД;

нерешенность проблем разделения причины и условий, в связи с чем возможна неоднозначность при описании эффектов;

нарушение унификации при описании ФЭ: под параметрами в записи эффекта понимаются как параметры физических объектов, так и воздействий; совместно используются физические объекты и элементарные технические системы;

в основу процедуры формализации описания эффектов положена операция дифференцирования по времени соответствующих аналитических зависимостей, хотя существует большое количество ФЭ, описанных в качественной форме, и для которых не существует (или не известна) аналитическая запись зависимости;

существующая модель описания ФЭ позволяет строить только линейные структуры ФПД;

проектировании формула ФЭ содержит недостаточно информации;

многочисленные искусственные конструкции языка описания эффектов резко снижают наглядность представления информации.

решений «Интеллект» [37, 38, 113, 114] имеет три основных режима работы:

синтез технических решений;

просмотр содержимого банка данных;

Исходная информация представляет собой совокупность данных, организованных в виде отдельных графических и текстовых файлов.

систематизированные экспертные и фактографические сведения:

формула ФЭ и формула коэффициента зависимости;

элементарная параметрическая схема – структура ФЭ;

морфологическая таблица со значениями эксплуатационных характеристик;

физические формулы, описания обозначений в формулах, описание особенностей ФЭ, графическое приложение и литература;

авторство разработчика паспорта.

База данных включает в себя 1200 ФЭ. Каждому ФЭ приписаны фиксированные эксплуатационные характеристики:

Эксплуатационные характеристики ФЭ являются численными, считаются независимыми и определяются группой экспертов.

Поиск новых технических решений выполняется в три этапа:

автоматическая генерация вариантов ФПД по информации об элементарных параметрических схемах ФЭ;

каждого элемента выбранного ФПД по морфологической матрице;

улучшение полученной конструктивной реализации на основе информации в базе данных об обобщенных приемах.

На этапе синтеза ФПД для последовательного и параллельного соединения эксплуатационные характеристики вычисляются как элементарные функции от совокупности индивидуальных характеристик ФЭ.

Для синтеза конструктивной реализации АС использует морфологические признаки. Далее конструктор самостоятельно перебирает варианты с целью отбора наилучшего (оптимизирует конструкцию вручную либо подбирает вариант с заданными значениями эксплуатационных характеристик).

Система при этом не производит никакого анализа и автоматизированного выбора эффективных вариантов.

Автоматизированная система «Интеллект» в качестве подхода к использованию структурированных физических знаний в форме физических эффектов использует введенное Зариповым М.Ф. и др. [36, 39] понятие ФЭ в рамках энергоинформационной модели цепей (ЭИМЦ), позволяющей описывать процессы и явления разной физической природы, протекающие в технических устройствах с помощью единого математического аппарата.

В ходе исследования были выявлены следующие достоинства автоматизированной системы «Интеллект», присущие ей в связи с использованием данного метода построения ФПД:

высокая степень формализации информации при столь же высокой степени унификации позволяет представлять математическую модель ФЭ в едином формате, разрабатывать и использовать высокоэффективные алгоритмы для моделирования работы создаваемых технических систем (ТС) на основе их причинно-следственных связей;

многоаспектное задание на синтез, включающее входную и выходную величины, исключаемые из рассмотрения цепи, величины и эффекты (по компонентам их описания), длину цепочки, ограничения на синтезируемые структуры (возможность повторения в цепочке величин и эффектов), а также веса характеристик для их многокритериальной оценки;

в системе «Интеллект» для пояснения сущности применены анимированные схемы эффектов; для синтезированных структур формируется общая анимированная схема устройства на основе схем ФЭ, при этом хорошо решена задача компоновки схем;

высокая приспособленность для проведения вычислений (в том числе и на основе структур ФПД).

В качестве недостатков можно отметить:

отсутствие систематизации входных и выходных воздействий значительно сокращает множество получаемых решений, поскольку для совместимости эффектов требуется идентичность воздействий;

исключение из рассмотрения объекта воздействия приводит к синтезу физически нереализуемых решений, так как не учитываются структурные преобразования веществ;

требование линейной (прямо пропорциональной) зависимости между величинами в ЭИМЦ является достаточно сильным ограничением;

сложность формирования задания на синтез и сложность интерпретации результатов, связанные с потерей наглядности модели за счет ее унификации;

аппарат причинно-следственной связи выглядит достаточно громоздким, в новых работах все более усложняется и требует значительных усилий для освоения.

«Система автоматизированного поиска физических принципов действия изделий и технологий (САПФИТ)» [81, 107] предназначена для синтеза ФПД изделия и позволяет пользователю получить фактографическую информацию о ФЭ, входящих в синтезируемые структуры. Под ФПД понимается структура совместных и объединенных ФЭ, обеспечивающих преобразование заданных входных воздействий в заданное выходное.

последовательно расположенных ФЭ считаются совместимыми, если результат воздействия текущего ФЭ эквивалентен входному воздействию последующего ФЭ, где понятие эквивалентности имеет следующий смысл:

характер выхода текущего ФЭ совпадает с характером входа последующего ФЭ;

наименование выхода текущего ФЭ совпадает с наименованием входа последующего ФЭ;

качественные характеристики выхода текущего ФЭ совпадают с качественными характеристиками входа последующего ФЭ.

В основу структуры описания ФЭ положены такие требования, как:

включение минимально необходимой для решения научнотехнических задач информации;

возможность расширения объема информации в структуре описания;

автоматизация процесса обработки информации, что позволяет рассматривать структуру описания ФЭ как универсальную, не зависящую от проблемной ориентации задач.

Формирование задания на синтез ФПД – диалоговое и содержит следующие компоненты:

реакция объекта на входное воздействие (выход);

ограничения по числу ФЭ, определяющие длину цепочек ФПД;

Синтез ФПД производится автоматически (согласно заданию и условию совместимости ФЭ) и сопровождается указанием наиболее эффективных примеров использования ФЭ в технических устройствах.

Автоматизированная система «САПФИТ» в качестве подхода к использованию структурированных физических знаний в форме физических эффектов применяет компьютерные методы поискового конструирования и оперирует с базовой моделью описания ФЭ, предложенной в работах Фоменкова С. А. и сотрудников [70, 71]. Отличительной особенностью модели (и системы САПФИТ) является частичная иерархическая упорядоченность дескрипторов в справочниках входа, выхода и объекта ФЭ и ее учет при синтезе ФПД.

В работах Давыдова Д.А. под руководством Фоменкова С.А. был учтен ряд недостатков автоматизированной системы и разработаны методы повышения эффективности системы синтеза ФПД и, как следствие, качество получаемых технических решений [28-31]. По сравнению с методами синтеза структур ФПД в системе «САПФИТ», предложенный метод позволяет значительно повысить степень формализации задачи синтеза ФПД и качества получаемых при синтезе решений, что обусловливается следующими обстоятельствами:

уменьшена доля ручного труда на этапе синтеза ФПД:

выполняется более целенаправленный поиск решений (введено сокращено множество физически нереализуемых решений (усилены требования к допустимым линейным структурам повышена корректность применяемых описаний ФЭ (описание определения совместимости ФЭ выполняется вывод на И–ИЛИ деревьях тезаурусов описания воздействий и объектов).

расширен класс решаемых задач (преобразование веществ) за счет введения объекта в задание на синтез.

Однако нами были отмечены следующие недостатки:

недостаточно корректно и в неполном объеме учитывается информация при синтезе структур ФПД, что связано с выбранным способом ее представления;

не учитываются характер изменения физических величин воздействий ФЭ;

при синтезе ФПД в недостаточной степени учитываются структурные преобразования объекта ФЭ;

задание на синтез не включает множество разрешенных и недопустимых компонент синтеза (ФЭ);

не учитываются количественные описания ФЭ, что приводит к получению нереализуемых структур ФПД. Данный недостаток является существенным, так как не дает возможности учитывать диапазоны изменения значений параметров ФЭ;

недостаточно проработан синтез сетевых структур ФПД, что сужает круг потенциально возможных технических решений.

Представленный анализ отечественных автоматизированных систем поискового конструирования второго поколения показывает, что, несмотря на многочисленные достоинства, качественно отличающие их от программ первого уровня, представленные автоматизированные системы не лишены существенных недостатков, затрудняющих их эффективное применение и широкое внедрение. Среди проблемных мест этих систем можно назвать следующие:

задание на синтез структур ФПД ограничено только параметрами входных/выходных воздействий;

существующие подходы не могут считаться эффективными и полученные на их основе технические решения являются низкого и среднего уровня, поскольку не учитывают структурные преобразования объекта ФЭ;

в существующих автоматизированных системах синтеза ФПД предложены алгоритмы проверки физической реализуемости ФПД на качественном уровне, однако проверки на количественном уровне, т.е. с учетом совместимости ФЭ по диапазонам величин воздействий, не проводится. Данный недостаток является существенным при оценке совместимости ФЭ и, как следствие, оценке адекватности всей структуры ФПД;

недостаточность проработки вопроса синтеза сетевых структур ФПД.

1.3 Направление совершенствования автоматизированных систем поискового конструирования требований пользователей и условий функционирования научного и информационного пространства, происходила естественная эволюция функционального наполнения автоматизированных систем поискового конструирования. Рассмотренные в параграфе 1.1 особенности мирового развития процесса генерации научно-технических решений и обозначенные в параграфе 1.2 недостатки существующих автоматизированных систем поискового конструирования позволяют нам сформулировать основные требования по совершенствованию АС, соответствие которым обеспечит более эффективное и широкое их применение:

особенностью текущего времени является ускоренный рост объемов знаний и информации. Накопленные к настоящему времени знания о большинстве изучаемых (или управляемых) объектов представляют собой масштабные массивы узко-предметной информации, которые по своему объёму и разнообразию заведомо превышают информационные и организационные возможности индивидуального исследователя или пользователя. В результате сегодня для решения конкретных исследовательских задач возникает необходимость привлечения целого ряда специалистов в соответствующих областях знания. В этой связи совершенствование АС должно предполагать расширение баз знаний по физическим эффектам за счет расширения модели описания ФЭ, что даст возможность значительно повысить объем активно используемых знаний при выполнении различных научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ;

упрощение описания условий решаемой задачи. Используемая сегодня большинством рассмотренных автоматизированных систем форма определения условий исследовательских или управленческих задач достаточно сложна, что ограничивает количество пользователей таких АС.

Таким образом, одним из направлений совершенствования текущих АС с целью расширения их применения в научно-исследовательской и изобретательской деятельности должно стать упрощение описания входных параметров синтеза при решении конкретных задач;

повышение наглядности при визуализации результатов синтеза ФПД. Несмотря на то, что почти все рассмотренные автоматизированные системы второго поколения имеют различные графические элементы, форма предоставления подобных иллюстраций часто бывает весьма запутанной и поэтому труднодоступной для понимания пользователя. Из этого следует, что совершенствование текущих АС должно предполагать более понятное графическое отображение происходящих процессов за счет упрощения и унификации применяемых иллюстраций с возможностью вывода справочной информации в соответствии с контекстом решаемой задачи;

введение методик проверки физической реализуемости ФПД на качественном уровне. Учет структурных преобразований объекта ФЭ нереализованными с технической точки зрения;

введение методик проверки физической реализуемости ФПД на количественном уровне. Совершенствование АС в этом направлении позволит учесть совместимость ФЭ по значению физической величины, что уменьшит число нереализуемых решений, тем самым существенно повысит адекватность всех структур ФПД;

Интернет. В условиях расширяющегося информационного поля возможность работы автоматизированных систем в интернет пространстве становится важным условием повышения роли АС в научно-исследовательской и изобретательской деятельности, так как позволяет существенно увеличить число пользователей таких систем за счет повышения мобильности и доступности их использования;

повышение безопасности использования автоматизированных систем за счет защиты от несанкционированного доступа. Характерной особенность текущего состояния информационного поля является его открытость, что актуализирует вопрос об усилении безопасности использования программ. Одним из вариантов совершенствования АС, на наш взгляд, должна стать персонализация пользователей в АС, а также обязательное централизованное хранение данных и настроек на сервере, оборудованном специальным высоконадежным хранилищем. Подобное требование позволит обеспечить доступ к АС только авторизованным пользователям и сохранить информацию в случае выхода из строя АРМ, снизит риски утечки и потери информации.

С нашей точки зрения наиболее значимыми и необходимыми требованиями по совершенствованию существующих АС являются:

расширение модели описания ФЭ; введение методик проверки физической реализуемости ФПД как на качественном, так и на количественном уровне;

обеспечение возможности использования АС через сеть Интернет;

повышение безопасности использования автоматизированных систем за счет защиты от несанкционированного доступа. Перечисленные требования способны стать движущей силой дальнейшего развития АС поискового конструирования. Совершенствование методов и средств автоматизации синтеза ФПД ТС, исходя из обозначенных требований, будет способствовать повышению эффективности проектных процедур начальных этапов проектирования, тем самым благоприятствуя расширению масштабов применения АС поискового конструирования.

1.4 Цель и задачи работы Важной характеристикой экономического роста текущего периода является обеспечение конкурентоспособности любого вида деятельности за счет внедрения результатов фундаментальных и прикладных исследований, опытно-конструкторских работ. В этой связи интенсификация получения научного знания за счет автоматизации начальных этапов разработки нового продукта (технологии) приобретает стратегическое значение. Внедрение автоматизированных комплексов в научно-техническую сферу является одним из важных направлений ускорения инновационной трансформации отечественной экономики и способствует более заметному техническому прогрессу. Однако чтобы успешно конкурировать в современных условиях, мало предлагать широкий круг технических решений, необходимо создавать качественные технические решения и в короткие сроки. Учитывая вышесказанное можно сформулировать цель данной работы.

Целью диссертационной работы является уменьшение доли ручного труда при проектировании технических решений за счет повышения эффективности синтеза структур ФПД. Под эффективностью синтеза структур ФПД будем понимать количество физически реализуемых решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

исследовать методы синтеза структур ФПД в существующих автоматизированных системах поискового конструирования;

модифицировать модель представления ФЭ за счет увеличения количества информации, необходимой для эффективного процесса синтеза структур ФПД;

сформулировать качественные и количественные условия совместимости ФЭ за счет учета дополнительной информации, имеющейся в описании ФЭ;

разработать алгоритмы построения линейных и сетевых структур ФПД на основе модернизированных условий совместимости ФЭ;

реализовать предложенные алгоритмы в автоматизированной системе синтеза структур ФПД, а также проверить ее работоспособность и эффективность на ряде тестовых задач.

ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ СИНТЕЗА

СТРУКТУР ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ

В настоящее время существует ряд подходов к формированию концептуальных моделей представления физических знаний в форме физического эффекта, характеризующихся различным уровнем сложности и специализации алгоритма синтеза физического принципа действия. Как было обозначено нами в главе 1, значительная часть автоматизированных систем поискового конструирования второго поколения основаны на следующих методах [44]:

(Глазунов В. Н.) [13-15];

энерго-информационная модель цепей и метод параметрических структурных схем (Зарипов М. Ф. и сотрудники) [36,37];

функционально-физический метод поискового конструирования (Коллер Р.) [100];

(Половинкин А. И. и сотрудники) [1,68,69].

При этом следует отметить, что большинство перечисленных методик формирования физического принципа действия сводятся к стыковке выходного воздействия одного физического эффекта к входному наименования воздействия и их качественных характеристик. В результате для всех методик синтеза структур физического принципа действия характерны следующие недостатки:

формирование нереализуемых ФПД по причине недостаточности или низкого качества имеющихся условий совместимости;

не уделено должного внимания всем возможным вариантам синтеза: не учитываются множественные входные воздействий у одного ФЭ, в результате этого строится исключительно линейная цепочка ФЭ с учетом только одного из имеющихся входных воздействий.

Несовершенство имеющихся методик синтеза ФПД подтверждается также их практическим использованием. В частности, в большинстве случаев структуры ФПД технических систем не в полной мере удовлетворяют потребностям инженера или научного работника.

совершенствование методики синтеза структур ФПД технических систем должно происходить по следующим направлениям:

модификация существующей модели описания ФЭ: необходимо добавить новую форму представления диапазона изменения физической величины ФЭ;

модернизация качественных условий совместимости ФЭ, за счет учета четырехкомпонентной структуры описания ФЭ и характера изменения физической величины ФЭ;

учитывающие различные формы представления диапазонов изменения физических величин ФЭ;

изменение методики построения структур ФПД за счет учета множественности входных воздействий ФЭ.

Совершенствование методики синтеза структур ФПД с учетом обозначенных требований приведет к повышению повышение качества синтезируемых структур ФПД технических систем за счет уменьшения количества физически нереализуемых структур ФПД.

2.1 Модификация существующей модели описания физических эффектов Совершенствование методики синтеза структур ФПД, в частности, предлагаемое нами изменение условий совместимости ФЭ, будет осуществляться за счет модификации существующей модели описания ФЭ, разработанной сотрудниками кафедры «САПР и ПК» Волгоградского государственного технического университета. Данная модель описания ФЭ имеет следующие отличительные особенности [32, 41]:

интеграция преимуществ естественно-языковой (наглядность, простота восприятия) и формально-языковой (компьютерная обработка) формы представления информации за счет разделения информации на две составляющие;

высокий уровень общности (позволяет прямо или опосредованно получать известные из литературы модели описания физических эффектов как следствия);

широкая область применения (проектирование, изобретательская деятельность, научные исследования, обучение).

Схема представления ФЭ имеет трехкомпонентную структуру и интерпретируется в виде «черного ящика» [49, 85, 86, 91]:

где Аi – входное воздействие ФЭ;

Ci – выходное воздействие ФЭ.

В графическом виде модель трехкомпонентной структуры ФЭ представлена на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 – Графическая модель трехкомпонентной структуры ФЭ Трехкомпонентная структура описания ФЭ не подходит для проверки совместимости эффектов, объект, в которых, испытывает существенные структурные изменения, такие как [19]:

изменение агрегатного состояния (плавление, кристаллизация, испарение);

изменение электрической структуры (переход полупроводникметалл, диэлектрик-проводник, срыв сверхпроводимости);

изменение магнитной структуры (переход парамагнетикферромагнетик) и т.д.

Данный недостаток является существенным, поэтому при синтезе структур ФПД нами было предложено вместо трехкомпонентной структуры описания ФЭ (2.1) использовать четырехкомпонентную структуру[23, 26]:

где Аi – входное воздействие ФЭ;

В1i – начальное состояние объекта ФЭ;

В2i – конечное состояние объекта ФЭ;

Ci – выходное воздействие ФЭ.

В графическом виде модель четырехкомпонентной структуры ФЭ представлена на рисунке 2.2.

Рисунок 2.2 – Графическая модель четырехкомпонентной структуры ФЭ Данная схема описания ФЭ позволяет учитывать преобразования объекта, тем самым синтезируя новые структуры ФПД. Особо отметим, что все ранее описанные эффекты, у которых не происходит структурных изменений объекта, рассматриваются как частный случай новой схемы, когда B1i= B2i. Описания состояний B1i и B2i проводятся аналогично описанию объекта Вi [22].

В качестве алгоритмической основы при решении задач синтеза структур ФПД нами были выбраны методы, используемые в системе автоматизированного поиска ФПД изделий и технологий (САПФИТ), так как система оперирует с базовой моделью описания ФЭ, рассмотренной нами выше, а также хорошо зарекомендовала себя на практике при решении ряда технических задач [82].

Информационным обеспечением автоматизированной системы поискового конструирования «САПФИТ» является централизованная база физических знаний, включающая фонд ФЭ, словари, а также справки по различным разделам знаний. Фонд содержит 1328 единиц описаний ФЭ и структурно состоит из нескольких частей, отличающихся способами формирования [87].

соответствующие, в основном, программе курса общей физики в высших технических учебных заведениях.

Основной фонд – 589 ФЭ. В фонд включены ФЭ, дополняющие курс общей физики и соответствующие специальным разделам физики.

Специальный фонд ФЭ, составленный на основе информации, содержащейся в заявках на открытия по физике – 120 ФЭ.

Специальный фонд ФЭ, составленный на основе информации, содержащейся в новых публикациях (1995 – 2012 годы) в физических журналах – 147 ФЭ.

Объектно-ориентированный фонд ФЭ «Разрушение и управление свойствами горных пород» – 155ФЭ.

Объектно-ориентированный фонд ФЭ «Алмаз в электронной технике» – 39 ФЭ.

Объектно-ориентированный фонд ФЭ «Получение и свойства аморфных материалов» – 67 ФЭ.

Проанализировав ФЭ в базе данных автоматизированной системы «САПФИТ», мы сделали вывод о том, что существуют ФЭ, у которых значения физических величин представлены не в числовой форме, а в текстовом описании ФЭ. Такой способ задания физической величины усложняет возможность использования ФЭ в количественных условиях совместимости [47, 48]. Данный недостаток является существенным при оценке совместимости ФЭ, так как охватывает значимую часть ФЭ, хранящихся в базе данных. Для нивелирования обозначенного минуса нами было принято решение модифицировать существующую модель представления ФЭ за счет добавления значения физической величины представленной в лингвистической форме к существующим параметрам воздействий ФЭ. Представляется целесообразным приведение значений всех физических величин к единой нормированной шкале [0, 1]:

Данная модификация возможна благодаря введению лингвистической переменной, которая определяется как кортеж[33, 67, 89]:

где – наименование или название лингвистической переменной;

T – базовое терм-множество лингвистической переменной или множество ее значений (термов), каждое из которых представляет собой наименование отдельной нечеткой переменной;

X – область определения (универсум) нечетких переменных, которые входят в определение лингвистической переменной ;

G – некоторая синтаксическая процедура, которая описывает процесс образования или генерирования из множества Т новых, осмысленных в рассматриваемом контексте значений для данной лингвистической переменной;

M – семантическая процедура, позволяющая преобразовать новое значение лингвистической переменной, образованной процедурой G, в нечеткую переменную, то есть сформировать соответствующее нечеткое множество.

Все множество значений физических величин можно разбить на три терма лингвистической переменной: «малая величина», «средняя величина», «большая величина» [64, 93].

Функция принадлежности, соответствующая терму «малая величина» лингвистической переменной.

Для нормирования значений физических величин, соответствующему «малому» значению лингвистической переменной, будем использовать Z-образные функции принадлежности [34, 35].

Данный выбор был сделан в силу того, что Z–образные функции принадлежности используются для представления таких свойств нечетких множеств, которые характеризуются неопределенностью типа: «малое количество», «небольшое значение», «незначительная величина» [51, 52].

На рисунке 2.3 приведен график описанной функции принадлежности.

Рисунок 2.3– График функции принадлежности fz Функция принадлежности соответствующая терму «большая величина» лингвистической переменной.

Для нормирования значений физических величин, соответствующих «большому» значению лингвистической переменной, будем использовать S-образные функции принадлежности [34, 35].

S–образные функции используются для представления таких нечетких множеств, которые характеризуются неопределенностью типа: «большое количество», «большое значение», «значительная величина».

На рисунке 2.4 приведен график описанной функции принадлежности.

Функция принадлежности соответствующая терму «средняя величина» лингвистической переменной.

Для нормирования значений физических величин, соответствующих «среднему» значению лингвистической переменной, будем использовать П-образные функции принадлежности [34, 35].

Эти функции используются для задания таких свойств множеств, которые характеризуют неопределенность типа: «приблизительно равно», «среднее значение». П-образная функция, и в общем случае задается аналитически следующим выражением [63]:

знак «*» обозначает обычное арифметическое произведение значений соответствующих функций.

На рисунке 2.5 приведен график описанной функции принадлежности.

Рисунок 2.5– График функции принадлежности fп Таким образом, в результате применения описанных выше функций принадлежности, мы можем каждой физической величине присвоить определенное значение в интервале [0, 1].

совместимости физических эффектов Под физическим принципом действия технических систем понимается преобразование заданного входного воздействия в заданное выходное. При этом два последовательно расположенных ФЭ Fi = (Ai, В1i, В2i, Сi) и Fi+1 = (Ai+1, В1i+1, В2i+1, Сi+1) считаются совместимыми, если выходное воздействие последующего ФЭ Ai+1 [17, 25, 40]. В графическом виде фрагмент структуры физического принципа действия физических эффектов представлен на рисунке 2.6.

Рисунок 2.6 – Фрагмент структуры физического принципа действия ФЭ следующие [42, 43, 83]:

наименование выхода Ci совпадает с наименованием входа Ai+1;

проверяется путем наложения И – ИЛИ дерево входного воздействия на И – ИЛИ дерева выходного воздействия. Пример И – ИЛИ дерева качественных характеристик воздействия представлен на рисунке 2.7;

если выход Сi, и вход Ai+1– параметрические, то совпадают физические величины, характеризующие Сi и Ai+1 и объект Bi совпадает с объектом Bi+1;

в случае, когда (i+1)–й ФЭ имеет несколько входов (Asi+1), удовлетворяющим условию эквивалентности с Сi.

Предлагаемое нами совершенствование условий совместимости ФЭ подразумевает [24]:

модификацию качественных условий совместимости за счет учета изменения физических величин, а также учета начального и конечного состояния объектов ФЭ;

введение количественных условий совместимости.

Воздействие Рисунок 2.7 – Фрагмент И – ИЛИ – дерева тезауруса описания воздействий ФЭ 2.2.1 Качественные условия совместимости физических эффектов В зависимости от типа выходного воздействия Ci и входного воздействия Ai+1 нами учитывались следующие комбинации [20]:

параметрические входное и выходное воздействия;

непараметрические входное и выходное воздействия;

непараметрическое (параметрическое) входное воздействия. В данном случае можно сражу сделать вывод о том, что ФЭ несовместимы, и дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД является нецелесообразным.

Рассмотрим вышеописанные варианты совместимости физических эффектов более подробно.

2.2.1.1 Совместимость параметрических воздействий Пусть Fi имеет параметрическое выходное воздействиеCi и Fi+1 имеет параметрическое входное воздействиеAi+1.

На первом этапе анализа совместимости Fi и Fi+1 необходимо определить их совместимость по воздействию. Для этого определяются соответствующие признаки входной карты ФЭ. Описание параметрического воздействия каждого эффекта в данном случае будет иметь следующий вид [83]:

характер изменения физической величины.

В существующих условиях совместимости параметр «характер изменения физической величины» не учитывался. Данный недостаток является существенным при оценке качества синтезируемых структур ФПД, так как отсутствие анализа на характер изменения физической величины выходного воздействия Ci и входного воздействия Ai+1 приводит к синтезу физически нереализуемых структур ФПД. Характер изменения физической величины может принимать следующие значения [22]:

Если раздел физики, физическая величина и характер ее изменения (с учетом иерархии признаков [57]) выходного воздействия Ci и входного воздействия Ai+1 совпадают, то делаем вывод, что Fi и Fi+1 совместимы по воздействию и переходим к следующему этапу проверки совместимости. В противном случае дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД прекращается.

В случае успешного выполнения этапа совместимости Fi и Fi+1 по воздействиям проверяем совместимость этих эффектов по структуре их объектов. Для этого определяем, имеют ли объекты Bi и Bi+1 структурные преобразования. С точки зрения структурных преобразований объектов, возможны три комбинации [19]:

объекты Bi и Bi+1 без структурного преобразования;

объекты Bi и Bi+1со структурным преобразованием;

один из объектов ( Bi илиBi+1 ) без структурного преобразования, а другой – со структурным преобразованием.

Рассмотрим каждую возможную комбинацию в отдельности:

Объекты Bi и Bi+1 без структурного преобразования. В данном случае структура объекта каждого ФЭ будет иметь следующий вид [83]:

Для проверки совместимости Fi и Fi+1 необходимо сравнить значения характеристик Bi и Bi+1 равны, то делаем вывод, что ФЭ совместимы по совместимости. В противном случае ФЭ считаются несовместимыми и дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД можно прекратить.

В случае успешного выполнения этапа анализа совместимости объектов Bi и Bi+1 по структуре проверяем совместимость Fi и Fi+1 по каждой фазе, входящей в структуру объекта [83]:

специальные характеристики.

Если по каждой фазе признаки объектов Bi и Bi+1 совпадают (с учетом иерархии признаков [57]), то можно сделать вывод о том, что Fi и Fi+ совместимы. В противном случае Fi и Fi+1 считаются несовместимыми. В нецелесообразным.

В общем случае проверка совместимости объектов Bi и Bi+ осуществляется путем наложения И–ИЛИ дерева конечного состояния объекта Bi2 на И– ИЛИ дерево начального состояния объекта Bi+11. Пример И – ИЛИ дерева объекта ФЭ представлен на рисунке 2.8.

Объекты Bi и Bi+1 со структурными преобразованиями. В этом случае для анализа совместимости Fi и Fi+1 необходимо сравнивать конечное состояние объекта Bi и начальное состояние объекта Bi+1.Структура объекта каждого ФЭ будет иметь вид, аналогичный описанный в пункте 1.

Если значения признаков конечного состояния объекта Bi2 и начального состояния объекта Bi+11 совпадают, то Fi и Fi+1 совместимы по несовместимыми, и дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД прекращается.

В случае успешного выполнения этапа анализа совместимости Fi и Fi+1 по конечной и начальной структурам объектов Bi2 и Bi+11 проверяем совместимость ФЭ по каждой фазе объектов Bi2и Bi+11 аналогично тому, как это делалось в пункте 1.

Если по каждой фазе признаки объектов Bi2иBi+11 совпадают (с учетом иерархии признаков [57]), то делаем вывод что Fi и Fi+1совместимы. В противном случае считаем что Fi и Fi+1 несовместимы. В таком случае дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД является нецелесообразным.

Макроскопические системы Рисунок 2.8 – Фрагмент И – ИЛИ – дерева тезауруса описания объектов ФЭ Один из ФЭ (Fi или Fi+1) имеет объект без структурного преобразования, а другой – со структурным преобразованием.

Данная комбинация является частным случаем, когда оба объекта Bi и Bi+1 имеют структурные преобразования. Разница заключается лишь в том, что объект ФЭ без структурного преобразования описывается как объект ФЭ со структурным преобразованием, у которого начальное и конечное состояние тождественны.

Совместимость непараметрических воздействий структуре:

качественные характеристики выхода/входа:

пространственные: однородное; неоднородное; поперечное;

высокочастотные; несинусоидальное и т.д.;

специальные: слабое; сильное; сверхсильное и т.д.;

физическая величина: разность потенциалов (В); магнитная Полный список характеристик для непараметрических воздействий приведен в [83]. В случае непараметрических воздействий проверка совместимости Fi и Fi+1 начинается со сравнения типов выхода Ci и входа Ai+1. При этом возможны три комбинации:

1) тип выхода Сi и входа Ai+1 равны между собой и принимает значение «внешний». Для проверки совместимости Fi и Fi+1 необходимо сравнить наименования Ci и Ai+1 и значения их качественных характеристик.

Если вышеуказанные признаки совпадают, то делается вывод что Fi и Fi+ совместимы. В противном случае Fi и Fi+1 считаются несовместимыми;

2) тип выхода Ci и входа Ai+1 равны между собой и принимает значение «внутренний». Для проверки совместимости Fi и Fi+1 помимо проверки наименования Ci и Ai+1 и значения их качественных характеристик, также необходимо осуществить проверки по структуре объектов согласно правилам, которые описаны для параметрических воздействий в пункте 2.2.1.1;

3) типы выхода Ci и входа Ai+1 не равны между собой и принимают разные значения. В данном случае можно сделать вывод что Fi и Fi+ считаются несовместимыми и дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД является нецелесообразным.

2.2.2 Количественные условия совместимости физических эффектов В существующих автоматизированных системах синтеза ФПД предложены алгоритмы проверки физической реализуемости ФПД на качественном уровне, однако проверки на количественном уровне, т.е. с учетом совместимости ФЭ по диапазонам величин воздействий, не проводится. Данный недостаток является существенным при оценке совместимости ФЭ и, как следствие, оценке адекватности всей структуры ФПД. Для условий совместимости ФЭ на количественном уровне будем учитывать диапазоны изменения физической величины.

С точки зрения способов задания значений физической величины Ci и Ai+1 возможны четыре комбинации [18].

Физические величины Ci и Ai+1 заданы в числовой форме.

В данном случае для совместимости Fi и Fi+1 на количественном уровне необходимо наличие общего интервала у диапазонов величин выходного воздействия Ci и входного воздействия Ai+1. Если диапазоны величин выходного воздействия Ci и входного воздействия Ai+1 имеют общий интервал, то можно сделать вывод о том, что Fi и Fi+1 совместимы на количественном уровне. В противном случае Fi и Fi+1 считаются несовместимыми.

Физические величины Ci и Ai+1 заданы в лингвистической форме.

Можно выделить две ситуации в рассмотрении совместимости Fi и Fi+1 [20]:

значения физических величин двух эффектов лежат в одной или в соседних областях разбиения лингвистической переменной. В этом случае достаточно проверить неравенство:

(Fi), (Fi+1) – значение функции принадлежности Fi и Fi+ соответственно;

– величина, которая описывает максимальное значение разности функций принадлежности Fi и Fi+1 и задается до начала синтеза структур ФПД.

Если неравенство выполняется, то можно сделать вывод о том, что Fi и Fi+1 совместимы с точки зрения количественных условий совместимости. В противном случае, Fi и Fi+1 считаются несовместимыми, дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД прекращается.

значения физических величин двух ФЭ лежат в областях разбиения лингвистической переменной, не имеющих общей границы («малая» и «большая»).В этом случае сразу же можно сделать вывод о том, что Fi и Fi+1 несовместимы, и дальнейший анализ цепочки синтеза ФПД прекращается.

Физическая величина одного ФЭ задана в числовой форме, а другого ФЭ – в лингвистической форме.

Проверка совместимости Fi и Fi+1, у которых значения физических величин одного эффекта задано в числовой форме, а другого – в лингвистической форме является частным случаем, когда значения физических величин Fi и Fi+1 заданы в лингвистической форме. В данном случае для проверки совместимости Fi и Fi+1 на количественном уровне необходимо числовое значение физической величины представить в виде значения соответствующей функции принадлежности в интервале [0, 1].

Дальнейший анализ совместимости Fi и Fi+1 осуществляется аналогично правилам, описанным в пункте 2.

Физическая величина хотя бы одного ФЭ не задана.

Если физическая величина хотя бы одного ФЭ не задана, следовательно, нет возможности осуществить проверку совместимости на количественном уровне. В данном случае возможна реализация двух стратегий [11, 12]:

стратегия совместимости ФЭ на полноту – если физическая величина хотя бы одного ФЭ не задана, то Fi и Fi+1 считаются совместимыми на количественном уровне. При реализации данной стратегии общее количество совместимых ФЭ увеличивается, однако качество синтезируемых уменьшается;

стратегия совместимости ФЭ на точность – если физическая величина хотя бы одного ФЭ не задана, то Fi и Fi+1 считаются несовместимыми на количественном уровне. При реализации данной стратегии качество синтезируемых структур ФПД, увеличивается, однако количество совместимых ФЭ, и, следовательно, общее количество синтезируемых структур ФПД резко уменьшается. Главным недостатком стратегии является потеря ряда реализуемых структур ФПД.

В зависимости от выбора изобретателем и научным работником одной из двух вышеописанных стратегий, количество и качество предложенных структур ФПД будет различным.

2.2.3 Генерация графа переходов физических эффектов Принимая во внимание сформулированные нами новые условия совместимости, основанные на качественной и количественной методике синтеза ФПД технических систем, был разработан обобщенный алгоритм генерации графа переходов из одного ФЭ в другой [16, 18]. Блок-схема обобщенного алгоритма генерации графа переходов ФЭ представлена на рисунке 2.9.

проверка совместимости Рисунок 2.9 –Блок-схема алгоритма генерации графа переходов ФЭ 2.3 Методики построения структур ФПД Предложенное нами изменение условий совместимости физических эффектов привело к модификациям существующих методик синтеза структур физического принципа действия, что дало возможность сформулировать новую модель построения линейных структур ФПД.

Кроме того, с целью повышения адекватности синтезируемых структур, нами учитывалась множественность входных воздействий ФЭ, что позволило разработать оригинальную методику построения сетевых структур ФПД.

Рассмотрим предложенные нами методики построения структур ФПД более подробно.

2.3.1 Методика построения линейных структур ФПД Вербальное описание предлагаемой методики построения линейных структур ФПД можно представить следующим образом [27].

Задается длина синтезируемой структуры ФПД.

синтезируемой структуры ФПД. Если входное или выходное воздействие не задано, то синтез структур ФПД с учетом заданных условий недопустим.

В случае необходимости задаются ограничения на запрещенные и обязательные эффекты при синтезе структур ФПД. Если синтезируемая структура ФПД использует запрещенный эффект, то она удаляется из списка возможных переходов из заданного входного воздействия в заданное выходное воздействие. Если синтезируемая структура ФПД не использует обязательный эффект, то она также удаляется из списка возможных переходов из заданного входного воздействия в заданное выходное воздействие.

Задается вид условий совместимости ФЭ (качественные или качественные и количественные) и загружается таблица совместимости ФЭ, соответствующая заданным условиям совместимости ФЭ. На основании полученной таблицы строится ориентированный граф совместимости ФЭ, вершинами которого являются ФЭ. Если возможен переход из одного ФЭ в другой, то между соответствующими вершинами графа существует дуга.

Для каждого ФЭ, удовлетворяющего начальным условиям синтеза ФПД, осуществляется поиска совместимых ФЭ. Если текущий номер обрабатываемого перехода меньше длины цепочки синтезируемой структуры ФПД, то на основании графа переходов ФЭ определяется список ФЭ, совместимых с обрабатываемым эффектом. Для каждого ФЭ из полученного списка эффектов, также осуществляется поиск совместимых ФЭ. Данная последовательность действий выполняется до тех пор, пока текущий номер обрабатываемого перехода не будет равен длине цепочки синтезируемой структуры ФПД. Если длина синтезируемой цепочки и текущий номер обрабатываемого перехода принимают тождественные значения, то далее осуществляется проверка, удовлетворяет ли обрабатываемый ФЭ конечным условиям синтеза ФПД. В случае положительного результата, текущая временная структура синтезируемого принципа действия добавляется к списку синтезируемых структур ФПД как один из возможных переходов из заданного входного воздействия в заданное выходное воздействие. В противном случае, данная структура синтезируемого принципа действия признается неудовлетворяющей конечным условиям синтеза ФПД.

Если хотя бы одна линейная структура построена успешно, можно сделать вывод о том, что синтез структур ФПД с заданными параметрами возможен.

Блок-схема алгоритма синтеза линейных структур ФПД представлена на рисунке 2.10 – 2.12.

Рисунок 2.10 –Блок-схема алгоритма синтеза линейных структур ФПД Блок-схема алгоритма построения линейной структуры ФПД представлена на рисунке 2.11.

Рисунок 2.11 –Блок-схема алгоритма построения линейных структур ФПД Блок-схема алгоритма поиска совместимых физических эффектов представлена на рисунке 2.12.

Определение списка ФЭ, совместимых с обрабатываемым ФЭ Для каждого ФЭ, входящий в список Сохранение текущего принципа Переход к следующему ФЭ Поиск совместимых ФЭ Рисунок 2.12 – Блок-схема алгоритма поиска совместимых физических эффектов 2.3.2 Методика построения сетевых структур ФПД В основе предлагаемого подхода синтеза сетевых структур ФПД лежит многократное построение линейных структур ФПД.

Вербальное описание предлагаемой методики построения сетевых структур ФПД можно представить следующим образом [21].

Задается длина синтезируемой структуры ФПД.

синтезируемой структуры ФПД. Если входное или выходное воздействие не задано, то синтез структур ФПД с учетом заданных условий недопустим.

В случае необходимости задаются ограничения на запрещенные и обязательные эффекты при синтезе структур ФПД. Если синтезируемая структура ФПД использует запрещенный эффект, то она удаляется из списка возможных переходов из заданного входного воздействия в заданное выходное воздействие. Если синтезируемая структура ФПД не использует обязательный эффект, то она также удаляется из списка возможных переходов из заданного входного воздействия в заданное выходное воздействие.

Задается вид условий совместимости ФЭ (качественные или качественные и количественные) и загружается таблица совместимости ФЭ, соответствующая заданным условиям совместимости ФЭ. На основании полученной таблицы строится ориентированный граф совместимости ФЭ, вершинами которого являются ФЭ. Если возможен переход из одного ФЭ в другой, то между соответствующими вершинами графа существует дуга.

На основании заданных параметров синтеза строятся линейные структуры ФПД. Алгоритм построения линейных структур ФПД описан в разделе 2.3.1. Если синтез линейных структур ФПД корректен, переходим к пункту 6. В противном случае делаем вывод о неосуществимости синтеза структур ФПД с заданными входными и выходными воздействиями.

Синтезируемые линейные структуры ФПД анализируются на наличие ФЭ, которые имеют несколько входных воздействий.

Последовательно для всех эффектов, имеющих несколько входов, строятся дополнительные линейные структуры, входными воздействиями которых являются начальное входное воздействие или выходные воздействие эффектов, входящих в состав линейной структуры ФПД, а выходными воздействиями являются неиспользуемые входные воздействия ФЭ.

Если хотя бы одна сетевая структура построена успешно, формулируется вывод о том, что синтез сетевых структур ФПД с заданными параметрами возможен.

Блок-схема алгоритма синтеза сетевых структур ФПД представлена на рисунке 2.13 и рисунке 2.14.

Сообщение об

ФПД ФПД

Рисунок 2.13–Блок-схема алгоритма синтеза сетевых структур ФПД представлена на рисунке 2.14.

Рисунок 2.14–Блок-схема алгоритма построения сетевых структур ФПД

ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ

Модифицирована существующая модель описания физических эффектов. Детальный анализ ФЭ, используемых при синтезе структур ФПД, показал, что существуют ФЭ, для которых значения физической величины представлены не в числовой форме, а в виде текстового описания ФЭ.

Подобный способ задания физической величины существенно усложняет возможность использования ФЭ в количественных условиях совместимости.

Для устранения указанного недостатка, нами была усовершенствована модель описания ФЭ путем добавления к существующим параметрам воздействий ФЭ физической величины, представленной в лингвистической форме. Также анализ используемой в настоящее время трехкомпонентной структуры описания ФЭ позволил выявить ряд недостатков присущих такому виду представления ФЭ. Среди выявленных нами слабых мест наиболее трехкомпонентной структуры не дает возможность описывать эффекты, в которых объект испытывает существенные структурные изменения. Данный недостаток является существенным при описании ФЭ и дальнейшем его использовании при проверке совместимости с другими ФЭ. С целью устранения обозначенного недочета нами было предложено применять четырехкомпонентную структуру описания ФЭ, которая учитывает структурные преобразования ФЭ. Кроме того, Модернизированы качественные условия совместимости ФЭ. В существующих условиях совместимости параметр «характер изменения физической величины» не учитывается. Это является большим минусом при оценке качества синтезируемых структур ФПД, так как отсутствие анализа на характер изменения физической величины выходного и входного воздействия приводит к синтезу физически нереализуемых структур ФПД.

Также использование четырехкомпонентной модели описания ФЭ дала возможность существенно расширить качественные условия совместимости ФЭ за счет учета начального и конечного состояния объекта. Рассмотрены различные комбинации совместимости ФЭ с точки зрения структурных преобразований его объекта.

Введение количественных условий совместимости ФЭ. В существующих автоматизированных системах синтеза ФПД отсутствуют проверки совместимости ФЭ на количественном уровне, т.е. с учетом значений величин воздействий. Данный недостаток является существенным при оценке совместимости ФЭ и, как следствие, оценке адекватности всей структуры ФПД. Преобразование существующей модели описания ФЭ, предполагающее добавление дополнительной физической величины, представленной в лингвистической форме, и использование функций принадлежности для нормирования значений лингвистической переменной, способствовала введению количественных условий совместимости ФЭ. В зависимости от способов задания значения физической величины эффекта (числовая и лингвистическая форма) рассмотрены различные комбинации совместимости ФЭ.

Разработан обобщенный алгоритм генерации графа переходов из одного эффекта в другой, основанный на сформулированных нами новых условиях совместимости ФЭ.

Разработана авторская методика построения линейных структур ФПД, использующая в своей алгоритмической основе модифицированные нами качественные и количественные условия совместимости ФЭ.

Сформулирована оригинальная методика построения сетевых структур ФПД, позволяющая учитывать множественность входных воздействий ФЭ, используемых в линейных структурах ФПД.

ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА СИНТЕЗА

ФИЗИЧЕСКОГО ПРИНЦИПА ДЕЙСТВИЯ «АССИСТЕНТ»

3.1 Выбор средств реализации автоматизированной системы «АССИСТЕНТ»

3.1.1 Формирование требований к программному обеспечению информационной системе – необходимое условие успешного выполнения работ по созданию системы. Процесс формирования требований начинается уже на первой (предпроектной) стадии создания системы, когда проводится обоснование целесообразности её разработки. Чем более полно и аргументированно будут сформулированы требования на начальном этапе, тем успешнее может оказаться процесс создания системы.

Определяющим требованием, накладываемым на программное обеспечение при разработке нами автоматизированной системы, было полноценное функционирование в современных браузерах. Также к другим достоинствам данной технологии относятся:

современные компилируемые языки программирования (С++, C#, VB.NET) с поддержкой объектно-ориентированного программирования [10, 58];

большое количество стандартных объектов, предоставляемых платформой.NetFramework [6, 101];

расширяемый набор элементов управления и библиотек классов, который позволяет быстрее разрабатывать приложения [61];

возможность кэширования всей страницы или её части для увеличения производительности;

преимущество в скорости по сравнению с другими технологиями, основанными на скриптах;

эффективная работа со всеми основными серверами баз данных, чаще всего используется MSSQL – высокопроизводительный сервер, являющийся самым распространенным в мире [111].

стандартных задач – работы с данными, авторизации, навигации и т.п. [9].

Применяя вышеописанные возможности современной технологии ASP.NET,у нас появилась возможность разработать автоматизированную систему синтеза структур ФПД с архитектурой терминального доступа.

вычислительных ресурсов на терминальном сервере, который обеспечивает работу бизнес-приложений на всех рабочих станциях, включая удаленные подразделения и мобильных сотрудников [56]. Доступ к информационной системе организуется таким образом, что локальная машина-терминал не выполняет вычислительной работы, а лишь осуществляет перенаправление вводимой информации на сервер и отображает графическую информацию на мониторе. Всю вычислительную работу в терминальной системе выполняет сервер. К основным плюсам использования архитектуры терминального доступа можно отнести [74, 78, 102]:

минимальных требований к конфигурации;

значительное снижение энергопотребления;

программного обеспечения;

простота реализации задач – нет необходимости настраивать централизованное управление клиентами. Все настройки для управления терминалом системный администратор выполняет централизованно на сервере;

отсутствует потребность обслуживать большое количество компьютеров, за счет того что вероятность поломок терминала клиента сведена к минимуму;

масштабируемость — созданный один раз образ системы для компьютеров, сколько требуется, при этом добавление новых рабочих мест требует минимальных усилий;

безопасность и отказоустойчивость. Терминал, загружаясь, получает операционную систему "от производителя", настройка которой резервируется, что увеличивает отказоустойчивость;