ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Исчисление моделей — основа интеллектуализации процессов исследовательского проектирования

Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 1995 год.[ 20.12.1995 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Валькман Ю.Р. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 6106
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Цели, принципы и методы построения аппарата исчисления моделей в исследовательском проектировании (ИП) сложных объектов рассмотрены в [1-8]. На базе алгебры и логики текстов и контекстов математических моделей [1-4] реализованы инструментальные программно-информационные комплексы МАМОД и ГРАММ [5-7]. С помощью этих средств построено модельно-параметрическое пространство [8] для процессов исследовательского проектирования сложных объектов военного кораблестроения [9-10]. Соответствующие базы данных и знаний (БДиЗ) [9] включают описания и характеристики более 800 параметров и 1000 моделей морфологии и функционирования локальных узлов, агрегатов сложного изделия и всей системы в целом.

Цель данной работы заключается в исследовании аппарата исчисления моделей, алгебры и логики их текстов и контекстов как средств интеллектуализации процессов ИП.

Под интеллектуализацией каких-либо операций авторы понимают погружение в вычислительную среду процессов, ранее выполняемых вручную. Другой трактовкой понятия интеллектуализация является погружение в вычислительную среду знаний пользователей (в данном случае конструкторов, проектировщиков и исследователей сложных изделий новой техники). Анализировать различия этих интерпретаций здесь не будем.

Цели, методы и средства ИП

Цели и предмет ИП определены в [16, 18-20]. На основе их анализа в [4] введены понятия облика сложного изделия в узком смысле (как цели ИП) и облика в широком смысле (как предмета ИП).

Под обликом сложного объекта в узком смысле будем понимать систему формализованных, апробированных на модельном уровне требований к создаваемому изделию.

В этом аспекте облик (агрегат сложного изделия) является заданием на рабочее проектирование. деления целостности, полноты и непротиворечивости системы основных параметров сложного объекта и обосновать правомерность рассмотрения нескольких обликов (в узком смысле) сложного изделия, ориентированных на различные (проблемно-ориентированные) процессы его проектирования и создания.

Под обликом сложного изделия в широком смысле будем понимать систему моделей агрегатов и процессов объекта, обосновывающих целостность, целесообразность, сбалансированность, непротиворечивость системы требований, конструктивность и эффективность процессов рабочего проектирования, создания и эксплуатации данного сложного объекта.

Такая трактовка облика приводит к интерпретации БДиЗ моделей как нового вида ком-муниката в процессах ИП. Отношения между обликами в смысле введенных определений представляют собой отношения агрегации и/или обобщения. Очевидно, можно построить исчисления обликов. В рамках этого исчисления целесообразно исследовать отношения между различными обликами, операции их трансформации, полноты и целостности (непротиворечивости, неизбыточности) параметров и их значений в каждом облике.

Особый интерес представляет анализ свойств и характеристик сложного изделия, которые целесообразно считать основными параметрами.

На рисунке приведена схема отношений между обликами и процессами проектирования. В верхней части рисунка показано, что облик является интерфейсом между процессами исследовательского и рабочего проектирования. В нижней части рисунка изображены отношения между обликами. При этом двойные штриховые стрелки показывают нормальный процесс проектирования, а одинарные соответствуют необходимости устранения аномалий, обнаруженных на этапах рабочего проектирования. Кроме этого, в верхней части рисунка фактически представлены процессы данной технологии, а в нижней — соответствующие (в данном случае информационные) ресурсы.

В процессах ИП сложный объект декомпозируется в двух направлениях (измерениях): посредством отношения И на составляющие данной компоненты; с помощью отношения ИЛИ на альтернативные проектно-конструкторские решения ее реализации. Часто говорят о И-ИЛИ-дереве [16], но, по-видимому, для системы сложного объекта (построенной на этих отношениях) более характерна сетевая структура.

Все свойства и характеристики сложного изделия моделируются посредством параметров. Отношения между параметрами отображаются в моделях. Эти модели могут синтезироваться для различных параметров и разными методами, которые по сути отображают цели и точки зрения исследователя на исследуемые объекты. При этом в качестве объектов выступают различные сущности (целостности): процессы, узлы, агрегаты и т.п. компоненты сложного изделия. Их декомпозиция может осуществляться различно. Основой выделения объекта может быть взаимодействие (информационное, энергетическое и т.п.) некоторых агрегатов, отношение обобщения и т.д. — все, что может представлять интерес для исследования. Отношения между компонентами отражаются в соответствующих моделях. Отношения между моделями характеризуются параметрами. Новые модели порождаются проектными, теоретическими и экспериментальными исследованиями. Таким образом, в процессах ИП фактически строятся БД и БЗ системы моделей, имеющие отношение к конкретному создаваемому сложному изделию.

Принципиальной особенностью процессов [11, 14-20] ИП является то, что все их операции производятся на уровне моделей и представляет собой процедуры их синтеза, преобразований, анализа с целью получения информации о соответствующих объектах и процессах и принятия адекватных проектных решений.

Практически все методы ИП [14-20] представляют собой самые разнообразные алгоритмы моделирования тех или иных свойств сложного изделия, его структуры, отношений и функциональных характеристик, а средства — программно-информационные комплексы (пакеты прикладных программ — ППП; системы обработки данных и т.п. [11, 14, 16, 17]) синтеза, анализа, интеграции, трансформации соответствующих моделей и их объединений.

Таким образом, квалификация конструкторов сложных объектов определяется знанием конкретных моделей исследуемых и проектируемых подсистем, агрегатов, специфики их интерпретации, интеграции и умением осуществления их синтеза, совместного анализа, трансформации в соответствии с различными условиями их использования и трактовки [11]. Поэтому интеллектуализация процессов ИП состоит в погружении в БДиЗ информации о моделях, имеющих отношение к проектируемому изделию, и знаний о методах их синтеза, интерпретации, трансформации, интеграции.

Алгебра и логика текстов и контекстов

моделей — аппарат интеллектуализации

процессов ИП

Известно насколько разнообразны используемые в настоящее время методы и средства моделирования морфологии и функциональных свойств сложных изделий [11, 14, 16, 19, 20]. Для обеспечения возможности их интеграции в целостную и целесообразную систему необходима разработка единой унифицированной формы представления моделей в вычислительной среде. Эта форма должна, с одной стороны, быть достаточно абстрактной относительно нотаций модельных представлений (чтобы отражать максимум анализируемых в ИП моделей), с другой — иметь средства отображения максимума семантики исследуемых и синтезируемых моделей (с целью их корректной интерпретации и обеспечения возможности их трансформации и объединения в различные структуры).

• В качестве такого формализма определены тексты и контексты моделей [1, 2]. Под текстом модели понимаются формальные причинно-следственные отношения между моделируемыми свойствами, а под контекстом — формализованное выражение адекватности модели исследуемому (проектируемому) процессу (объекту).

Контекстом модели являются области допустимых значений параметров, другие модели, методы и средства ее синтеза и т.п. Таким образом, контексты в интеллектуализации ИП играют множество ключевых ролей.

Во-первых, посредством их конструкторы описывают траектории получения моделей, нюансы их трактовки, специфику интерпретации соответствующих параметров (их обозначений, шкал измерений и т.п. [3, 4]) и другие аспекты использования моделей в различных приложениях. Тем самым знания проектировщиков и исследователей погружаются в вычислительную среду.

о-вторых (как следствие во-первых), контексты представляют собой средства адекватной трактовки моделей исследуемых процессов и объектов.

В-третьих, они служат в качестве механизмов отчуждения моделей от их создателей.

В-четвертых, контексты являются основой для корректного проведения операций трансформации моделей.

В-пятых, они обеспечивают возможность интеграции моделей в целесообразные структуры, обусловленные проектируемым изделием.

В-шестых, контексты предоставляют возможность определения единого терминологического базиса для общения конструкторов (исследователей, проектировщиков) — специалистов в различных предметных областях и -как следствие - для принятия ими обоснованных компромиссных решений в конфликтных ситуациях.

Эти и другие функции контекстов рассмотрены в [1-8]. Заметим, что ранее (да и в настоящее время) разработчики средств САПР и АС-НИ чаще занимались реализацией различных ППП, обеспечивающих синтез моделей (их текстов), и в меньшей степени акцентировали внимание на представлении в вычислительной среде их контекстов. С нашей точки зрения, именно этим обусловлен неуспех практического использования многих инструментальных комплексов.

Для реализации различных операций с текстами и контекстами моделей разработан специальный аппарат алгебры и логики [1-8]. Посредством этих операций конструкторы и исследователи синтезируют и анализируют систему взаимосвязанных моделей (и их параметров) в форме модельно-параметрического пространства. Далее мы будем его называть <М, Р>-пространством или <М, Р>-средой. Его структура и свойства рассмотрены в [1, 8].

• Теперь покажем, каким образом операции алгебры и логики текстов и контекстов моделей способствуют автоматизации процессов ИП. Для этого необходимо более детально рассмот реть эти процессы.

В [17] автор из всего комплекса проблем автоматизации проектных исследований выделяет три ключевых проблемы:

—  ориентации разрабатываемых систем на определенную ср"еду пользователей;

—  интеграции знаний, получаемых на осно ве исследований, выполняемых в предметных областях с целью выработки проектного реше ния по проекту в целом;

—  интеллектуализации автоматизирован ных проектных исследований.

* Здесь мы не будем рассматривать такие характеристики дружественности пользовательского интерфейса, как право на ошибку, простота и легкость использования, выразительность, максимальное применение графических образов, многоуровневость языка (в зависимости от квалификации) и т.п. Они широко известны и должны быть учтены при разработке соответствующих систем.

Инструментальный комплекс МАМОД и ГРАММ [8-11] исчисления моделей (алгебры и логики их текстов и контекстов) предоставляет возможность пользователям работать с моделями в собственной терминологии. Так, конструкторы при вводе моделей и параметров используют привычные обозначения, определяют собственные идентификаторы и описания методов синтеза, параметров и т.п. И вся дальнейшая обработка модельно-параметрических данных осуществляется в этих понятиях и категориях. Таким образом, <М, Р>-пространство становится проблемно-ориентированным на среду конструкторов и исследователей, проектирующих конкретное сложное изделие. А так как с помощью СУБДиЗ МАМОД конструкторы могут создавать собственные банки моделей, то фактически постепенно осуществляется ориентация и специализация <М, Р>-пространства на среду пользователей конкретной организации.

* Заметим также, что МАМОД полностью освобождает пользователей от программиро вания каких-либо вычислительных процедур. Система на основании информации конструк тора (проектировщика, исследователя) автома тически генерирует необходимые программные модули (поддержки причинно-следственных от ношений, отражаемых в тексте модели, кстати, не всегда функционального характера [2, 3]). И это — еще один аспект интеллектуализации процессов ИП.

* Решению проблемы интеграции знаний различных прикладных областей способствуют также функции контекстов моделей (точнее, ме ханизмы алгебры и логики, реализованные в МАМОД) как отчуждение моделей, автоматизация их интерпретации и т.п. (см. выше). Соб ственно <М, Р>-пространство создавалось прежде всего как средство интеграции разно родных, разноаспектных знаний в рамках про ектирования конкретного сложного изделия. И поэтому его среда является естественным средством коммутации [17] моделей, синтезируемых и анализируемых пользователями различных специализаций.

* Интеллектуализация в [17] трактуется как использование в ИП методов и средств искусственного интеллекта (ИИ). Эти аспекты разработки систем ИП обсуждаются в [11, 13- 15]. Мы считаем системы МАМОД и ГРАММ (исчисления моделей, алгебры и логики их тек стов и контекстов) также средствами ИИ, поскольку при их реализации использовались соответствующие методы, в частности формализмы семиотических систем [12]. Кроме этого, средства МАМОД и ГРАММ можно использовать для создания экспертных систем и баз знаний. Аппарат синтеза-анализа <М, Р>-пространства поддерживает генерацию и продукционных систем, и фреймов, и семантических сетей, а также нечетко определенные и логико-лингвистические модели [13]. С нашей точки зрения, все эти средства адекватны проблематике реализации систем ИП.

• Теперь рассмотрим операции трансформации и интеграции моделей.

В [10] мы обратили внимание на частный случай трансформации моделей — их преобразование и коррекцию по данным натурного и вычислительного экспериментов. При этом роль <М, Р>-пространства заключается в определении требований к новой модели или ее новой версии (гипотезе) и верификации адекватности полученной модели контекста (многоуровневым [1, 8]), ее использования и трактовки. Здесь же уместно заметить, что системы МАМОД и ГРАММ не имеют средств синтеза регрессионных моделей на основе матриц измерительной информации, решения дифференциальных уравнений и т.п. Эти операции должны осуществляться с помощью соответствующих специализированных ППП. В этом отношении алгебра и логика текстов и контекстов моделей предоставляет средства обоснования целесообразности генерации соответствующих моделей или их коррекции и размещения их в определенных (обусловленных контекстом) нишах <М, Р>-пространства.

•   В интересной, с нашей точки зрения, глубокой методологической работе [18] автор выделяет три основополагающие парадигмы си стемного моделирования свойств корабля: редуцирование, адаптацию и агрегирование.

•   Под редуцированием в системном моделировании понимается процесс снижения размер ности и трудоемкости вычисления, включаемой сложную системную модель модельной функции, созданной ранее в рамках предметной об ласти. В [18] выделяются три основные причи ны использования методов и средств редуцирования в ИП: необходимость объединения нескольких моделей в различные структуры, ограниченность исходных данных на ранних этапах ИП и необходимость балансирования мо дельного комплекса в интересах целей исследо вания.

В исчислении моделей сложная системная модель (облик корабля в широком смысле) представлена в БДиЗ <М, Р>-пространством.

Обеспечить целесообразную трансформацию моделей анализируемых фрагментов <М, Р>-пространства посредством редукции помогут такие операции логики и алгебры текстов и контекстов моделей, как определение уровней значимости и информативности параметров, синтез общего контекста, вычисление семантической близости моделей и определение целостности <М, Р>-пространства [3, 4, 8].

* Под адаптацией в системном моделировании понимается процесс изменения разработанной в предметной области исходной модели с целью ее согласования по входной и выходной информации со всеми моделями, входящими в комплекс. В [18] различают адаптацию моделей по горизонтальным и вертикальным связям иерархической структуры комплекса. Необходимость адаптации горизонтальных связей обусловлена требованиями согласования частных моделей одного уровня (разных предметных областей), а вертикальных (моделей одной предметной области) — совместимости моделей различных уровней детализации проекта.

В <М, Р>-пространстве поддерживается несколько иерархических структур [8]: уровней стратификации [18], эшелонирования [18] и структурно-параметрический и/или-граф [16]. Процессам трансформации моделей с целью их адаптации (к конкретному использованию в данном проекте) способствуют такие операции исчисления моделей, как: определение степени модельного покрытия проектируемого объекта или его компонент (агрегатов, подсистем, узлов), модельных и параметрических окрестностей различных моделей, горизонтальной и вертикальной совместимости и согласованности моделей в <М, Р>-среде, вычисления общих контекстов анализируемых моде лей [2, 3, 8].

Таким образом, процессы редуцирования и адаптации связаны с трансформацией моделей в соответствии с целью создания сбалансированной, непротиворечивой полной системы моделей (облика в широком смысле) конкретного проектируемого изделия.

В [18] под агрегированием понимается процесс объединения результатов моделирования частных фрагментов системной модели с целью получения интегральной (комплексной) оценки свойства более высокого уровня. В более общей постановке агрегирование — построение удовлетворяющего определенным требованиям макроописания большой системы на основе заданного микроописания. Как правило, проблема заключается в конструировании соответствующего агрегирующего отображения, принадлежит к числу методически наиболее сложных проблем прикладной математики и является предметом зарождающейся в последние годы теории агрегирования.

Таким образом, в приложении к процессам ИП, в отличие от процедур редуцирования и адаптации, операции агрегации не модифицируют модели <М, Р>-пространства (точнее, их

 

тексты), а приводят или к появлению новых моделей-отображений (между соответствующими микро- и макроуровнями и-или-графа), или к порождению новых сруктурных связей-отношений в <М, Р>-среде, или к синтезу суперпозиций (конкатенации) моделей.

Процессы агрегации в <М, Р>-простран-стве осуществляются с помощью таких операций алгебры и логики текстов и контекстов моделей, как определение общего контекста обобщаемых параметров, моделей, обращение моделей, определение их совместимости и согласованности, интеграции (суперпозиции и конкатенации) моделей [1, 4, 8].

Все процедуры построения и анализа <М, Р>-пространства, его фрагментов и локальных моделей производятся конструктором в интерактивном режиме. И вполне очевидно что, с одной стороны, знания многих квалифицированных исследователей и проектировщиков, отраженные в моделях и отношениях <М, Р>-пространства, с другой — операции алгебры и логики, не только мотивируют целесообразность проведения практически всех процессов агрегации, адаптации и редуцирования моделей сложного изделия и его компонент, но и, фактически, способствуют внедрению новой интеллектуальной, компьютерной технологии в

ИП.

*****

В настоящее время системы МАМОД и ГРАММ, теоретико-методологической основой которых является аппарат исчисления моделей, находятся в опытной эксплуатации.

Список литературы

1.    Валькман Ю.Р. Принципы построения алгебры и ло гики текстов и контекстов математических моделей// Докл. III конф. по искусственному интеллекту. — Тверь, 1992.-Т. 1. -С. 48-53.

2. Валькман Ю.Р. Алгебра и логика текстов и контекстов моделей сложных объектов - аппарат построения баз знаний// Научн. тр. Рижского технического университета: Ме тоды и системы принятия решения. Автоматизация и интеллектуализация процессов проектирования и управления. — Рига, 1993. —С. 70-81.

3.  Валькман Ю.Р. Принципы построения исчисления моделей в исследовательском проектировании сложных объектов// Там же. — С. 81 -89.

4.  Валькман Ю.Р. Основные концепции построения аппарата исчисления моделей в исследовательском проектир вании сложных объектов// Нац. конф. с междунар. участием:

Искусственный интеллект-94.- В 2-х томах. Рыбинск, 1994. -Т. 2. —С. 255-262.

5. Valkman Y. Principles of Model Calculus Building in Research Design of Complex Objects.// International Journal Information Theories & Applications, FOI-Commerce, Sofia, 1994. —Vol. 2. —№8. —pp. 9-16.

6. Валькман Ю.Р. Рыхальский А.Ю. Интеллектуализа ция информационных технологий исследовательского проектирования сложных объектов// Сб. тез. докл. III Междунар. научно-техн. семинара: Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний. - К.: Compeht LTD, Рыбачье, 1994. — С. 28-35.

7. Valkman Y., Rychalsky A. Principles of Model Calculus Building Apparatus in Research Design of Complex Products// Proceeding of XXII International School and Comference on Complex Aided Design CAD-95, Ukraine, Yalta-Gurzuff, 1995.

— pp. 135-137.

8. Валькман Ю.Р. Модельно-параметрическое пространство в исследовательском проектировании: цели построения, определения, структура и свойства// Вопросы когнитивно- информационной поддержки постановки и решения новых научных проблем. - К.: Институт кибернетики НАН Украи ны, 1995. — (в печати).

9. Валькман Ю.Р., Суворов А.И. Принципы построения интегрированной системы баз данных моделей// Программ ные продукты и системы. 1993. — №3. — С. 11-17.

10.Валькман Ю.Р., Соломаха О.Н., Суворов А.И. Ин формационные технологии единого комплекса исследований в военном кораблестроении// Программные продукты и си стемы.— 1993. — №4. — С. 10-19.

11.Информационные технологии в испытаниях слож ных объектов: методы и средства / Скурихин В.И., Квачев В.Г., Валькман Ю.Р., Яковенко Л.П. — К.: Наукова думка, 1990.— 320 с.

12.   Ефимов Е.И., Поспелов Д.А. Семиотические модели в задачах планирования для систем искусственного интел лекта// Изд- во АН СССР. Техническая кибернетика. — 1977.

— №5.— С. 60-68.

13.Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах приня тия решений. — М.: Наука, 1988. — 384 с.

14.   Тарасов В.Б. Интеллектуальные системы в проекти ровании// Новости искусственного интеллекта. — М.: Ассо циация искусственного интеллекта. — 1993. — № 4. — С. 24- 67.

15.Эрлих А.И. Моделирование в прикладных интеллек туальных системах// Сб. науч. тр. III конференции по ис кусственному интеллекту. — Тверь. — 1992.

16.Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические методы автоматизированного проектирования. — М.: Высш. шк., 1989.—184 с.

17.  Захаров И.Г. Современные проблемы автоматиза ции в области военного кораблестроения// Программные продукты и системы. 1993. — №4. — С. 3-5.

18.      Захаров И.Г. Особенности моделирования задач предметной области в интересах разработки системных мо делей исследовательского проектирования. - Санкт- Петербург: ЦНИИ Мин. обороны РФ (кораблестроения ВМФ).—1993. —48 с.

19.      Худяков Л.Ю. Исследовательское проектирование кораблей. —Л.: Судостроение. — 1980.

20.   Попов Г.Й., Захаров И.Г. Теория и методы проекти рования корабля.— Л.:ВМА, 1985.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1132
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 1995 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: