автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмическое и информационное обеспечение системы управления разработкой комплекса сбора гидроакустической информации

На правах рукописи

Анкудинов Иван Георгиевич

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАЗРАБОТКОЙ КОМПЛЕКСА СБОРА ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизированные системы управления

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 1998

Работа выполнена в Северо-Западном заочном политехническом институт

Научный руководитель:

кандидат технических наук, профессор Петухов O.A.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Темнов В.Н.

кандидат технических наук, с.н.с. Лохмотко В.В.

Ведущая организация -

Государственный научно-исследовательский навигационно-гидрографичес кий институт МОРФ

Защита диссертации состоится 1ддз г в

на заседании диссертационного Совета К 063.06.05

при Северо-Западном заочном политехническом институте по адресу: 191186 Санкт-Петербург, ул. Миллионная, д.5

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Северо-Западного зао» ного политехнического института

Автореферат разослан -2 lUiuzSj? 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета ^

кандидат технических наук, доцент Иванова И.1

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Автоматизация всех этапов создания ложной наукоемкой продукции стала актуальной задачей многих научно-сследовательских разработок уже в начале шестидесятых годов. Наряду с сследованием принципов построения автоматизированных систем управле-ия производственным процессом - АСУ ТП (Бутов A.C., Майоров С.А., Попов .А., Советов Б.Я., Четвериков В.Н. и др.), разрабатывались автоматизирован-ые системы организационного управления - АСОУ (Бусленко В.Н., Глушков .М., Мамиконов А.Г., Мясников В.А., Николаев В.И., Поспелов Г.С. и др.), истемы управления научно-исследовательскими и опьггно-конструкторскими азработками - АСУ НИОКР, системы автоматизации научных исследований -СНИ, а также системы автоматизированного проектирования - САПР (Аниси-ов В.И., Гаврилов М.А., Норенков И.П., Петренко А.И. и др.). В создававшихся СУ НИОКР решались задачи управления НИОКР в рамках целых организаций «пример, методы многотемного сетевого планирования) или в масштабах елой страны (например, американская система ПАТТЕРН). Однако, проблемы автоматизации управления разработками в рамках отельных тем (заказов) исследованы недостаточно, причем, имеется ряд особых роблем, возникающих на начальной стадии разработки и связанных с необхо-имостью принятия решений по выбору состава выполняемых работ, включая 1убину проработки отдельных разделов тематики НИОКР, в условиях большой нформационной неопределенности, альтернативности решений, при жестко аданных сроках и ограниченных трудовых и финансовых ресурсах научно-сследовательской организации. Наиболее трудным для формализации и зтоматизации и ответственным с точки зрения последующих этапов является ran предварительного (системотехнического) проектирования. На этом этапе зследуются принципы построения системы, производится выбор степени ормапизации задач, методов и моделей их решения, осуществляется форми-эвание структуры разрабатываемого объекта и принимаются основные простые решения, которые определяют состав и сетевой график работ на эследующих этапах. С учетом сказанного, дальнейшая автоматизация управ-эния разработкой в рамках отдельных тем является актуальной задачей. Автоматизация задач управления разработкой объекта рассматривается в 4ссертации на примере специализированной системы сбора гидроакустичес->й информации (КСГИ). Эти системы применяются для обследования аквато-1й портов, рек, озер и морей с целью обнаружения затонувших объектов, тределения состояния трубопроводов и других подводных сооружений, а ¡кже в качестве подсистем систем сбора и обработки гидрографической формации общего характера. Исследование возможности создания КСГИ, ункционирующих в широком диапазоне тактических ситуаций использования, ¡язано с поиском наилучшего разрешения ряда технических противоречий, зэтому проблема выбора оптимального управления разработкой систем, >добных КСГИ, тесно связана с задачами структурно-параметрического син-

теза систем. Решению этих проблем посвящена диссертация, что и определяв" ее актуальность.

Цель работы и задачи исследования. Основной целью диссертационно$ работы является повышение эффективности управления НИОКР в рамка) отдельной темы на стадии исследования принципов построения сложны) технических систем - на примере задач синтеза и управления разработкой КСП' • за счет использования автоматизированных процедур комплексного обоснования детализации проекта, выбора состава работ, методов разработки v моделей, с учетом их адекватности, значимости проработки отдельных элемен тов и подсистем разрабатываемой системы и ограничений на ресурсы проек тной организации.

В соответствии с поставленной целью в работе решается следующая основ ная задача: разработка принципов построения алгоритмического и информа ционного обеспечения планирования состава НИОКР в рамках отдельной темь и обоснования технологии выполнения НИОКР. Для решения этой основно( задачи решаются следующие подзадачи:

- разработка информационной базы для выбора принципов построения » структурных решений, методов и моделей в задачах синтеза и управлени! исследованием и разработкой специализированных систем сбора информа ции;

- разработка алгоритмического обеспечения решения задачи по определе нию состава, рациональной глубины проработки отдельных разделов и техно логии выполнения НИОКР;

- проверка работоспособности предлагаемых алгоритмов на примере реше ния задач синтеза и управления разработкой специализированной системе сбора гидроакустической информации.

Предметом исследования являются методы построения информационной обеспечения, формализации и алгоритмизации процедур поддержки приняти! решений по формированию состава работ, выбору методических средств i моделей для исследования принципов построения специализированных сис тем сбора информации.

Методы исследования. Для достижения поставленной задачи в диссертаци онной работе использованы методы системного анализа процесса управлени! разработкой сложной системы на примере судовой системы сбора гидроаку стической информации, а также методы дискретной математики и исчислени! высказываний, логики предикатов, математического анализа, структурного i параметрического моделирования сложных систем.

Научная новизна выполненных исследований заключается в следующем:

- разработаны методика, алгоритмическое и информационное обеспечени< поддержки принятия решений в АСУ НИОКР по выбору рациональной детали зации проекта на стадии системного проектирования и необходимого комплек са методов и средств, обеспечивающие наиболее полную реализацию целе! НИОКР в условиях ограниченных ресурсов;

- предложены классификация структурно-параметрических моделей и методика принятия решений по их рациональному выбору на стадии системного проектирования на примере системы сбора гидроакустической информации;

- обоснована целесообразность решения задач управления исследованиями и разработкой систем в тесной связи с решением задач системного проектирования и структурного синтеза;

- разработано алгоритмическое и информационное обеспечение для исследования принципов построения и структурной организации специализированных систем сбора информации, разработаны принципы декларативного описания и логического программирования задач структурного синтеза на стадии исследования принципов построения подсистем и блоков специализированных систем сбора информации;

- предложен метод формализации критериев качества Системы, предназначенной для работы в различных тактических ситуациях, на примере специализированной системы сбора информации;

- эффективность предложенных алгоритмов и моделей доказана на примере автоматизированного построения плана работ исследования и системного проектирования специализированной системы сбора гидроакустической информации и синтеза ее отдельных подсистем и блоков.

Практическая ценность. Разработанные алгоритмы и программы позволяют усовершенствовать существующую технологию управления НИОКР на ответственном этапе системного проектировав™ за счет систематизации, более полного и эффективного использования знаний, накопленных в предметной области проектирования, и автоматизации процедур выбора методов и моделей с помощью разработанных диссертантом алгоритмов и программ. Предлагаемые алгоритмы реализованы на алгоритмическом языке TURBO PASCAL и языке логического программирования TURBO PROLOG, и могут быть использованы во всех научно-исследовательских и проектных организациях, занимающихся разработкой АСУ НИОКР, АСНИ и САПР.

Реализация работы. Исследование появилось в результате теоретического обобщения результатов наблюдений, подходов и приемов решения задач управления разработками на ранних стадиях проектирования радиоэлектронных систем, систем автоматики и сбора гидроакустической информации. Результаты работы реализованы в хоздоговорных научно-исследовательских работах и учебном процессе Северо-Западного заочного политехнического института при постановке и чтении курса «Основы научных исследований».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на: Межвузовской конференции «Дистанционное обучение. Структура и технология» (1993г., СЗПИ, Санкт-Петербург) в докладе «Методика использования инструментальных средств в учебных задачах проектирования радиосистем»; на 50-й Юбилейной научно-технической конференции, посвященной 100-летию изобретения радио (апрель 1995 г.); на конференциях профессорско-преподавательского состава (1993-95 гг.) и на кафедральных научно-методических семинарах (1994-1997 гг.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано семь печатны) работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав заключения, списка 78 наименований использованной литературы и приложения. Содержит 189 страниц машинописного текста, иллюстрирована 31 рисунком и включает 15 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель и основные задачи исследования.

В первой главе производится анализ специальных задач управления НИОКР, возникающих на стадии исследования принципов построения разрабатываемой системы. Делается вывод, что для этой стадии характерна тесна? связь задач управления с задачами системного проектирования и структурного синтеза, причем в задачи управления НИОКР входит выбор методов, моделеР и других средств, составляющих инструментально-методический комплекс (ИМК) для исследования и проектирования элементов и подсистем разрабатываемой системы.

Делается вывод, что управление НИОКР на ранних стадиях разработка систем должно опираться на значительный объем формализованных знаний с предметной области управления, включающей знания о множествах структур ных и параметрических вариантов построения систем, методах моделировани! отдельных компонентов систем и всей системы в целом, т.е. опираться н< приложение современных методов синтеза систем и инженерии знаний [4,7] Поэтому в этой главе дается классификация способов представления знаний < предметной области синтеза и управления. Для формализации знаний < множестве структурных вариантов системы и, в частности, КСГИ, в принцип! могут быть использованы логические, продукционные, фреймовые и сетевьи модели представления знаний.

В этой главе также анализируются подходы к анализу целей управления формализации критериев для оценки степени достижения поставленных целе£ Основная цель управления - рациональное использование ресурсов научно исследовательской организации. Рассматриваются трудовые, информацион ные, технические, финансовые и временные ресурсы. Ктехническим ресурса1 относятся помещения, лабораторное оборудование, ЭВМ и т.д. Рационально использование ресурсов означает получение наивысшего значения показател совершенства создаваемой системы. Предлагается учитывать зиачимост проработки отдельных элементов и подсистем сточки зрения глобальной цел разработки и адекватность выбираемых средств ИМК решаемым задачам.

В соответствии с одним из принципов системного подхода, на каждом этап управления разработкой и уровне проектирования необходимо выбирать глэе ные наиболее существенные показатели. Для оценки соответствия проектир^ емой системы своему целевому назначению необходимо, чтобы цели был

количественно измеримы. Для оценки проектируемой системы относительно исходной цели ее создания используют свертку представительного набора частных критериев

У0М=сопу0 [у,(у).....уЫ(у)]

такую, что о У(у') > У(у"), где означает, что вариант V предпоч-

тительнее варианта V. Функция свертки соп7 является вещественной функций N аргументов. Типичными противоречивыми требованиями при разработке КСГИ являются повышение точности и пропускной способности, снижение стоимости и повышение надежности и т.д..

Для сравнительной оценки вариантов системы могут быть использованы показатели технико-экономической (Этэ) и технической (Э) эффективности. Технико-экономическая эффективность определяется в общем виде формулой Этэ = Р,(С,Э), где С - стоимость создания (разработки, проектирования, монтажа, эксплуатации и т.д.) системы; Э - техническая эффективность системы. Техническая эффективность выражается формулой Э=Р2(У,К), где V - результирующая производительность системы; К - результирующий показатель качества системы.

Для оценки технической эффективности системы функционирующей в условиях меняющейся окружающей обстановки, а именно в различных тактических ситуациях использования (ТСИ) из множества Т, предложена общая оценка гибкости системы способной к переключению режимов функционирования, выбираемых из множества в:

рс.т= [^т^^е., )]/( ),

где е.. ={е,|.....е,^) - значения эффективности режимов функционирования для

ТСИ, причем - эффективность ! -го режима системы по отношению к 1-й ТСИ; т - общее число режимов функционирования в множестве в; -вещественная функция, принимающая значения на интервале [0,1]. В работе даны частные случаи применения этой формулы для получения оптимистической, пессимистической, вероятностной и комбинированной оценки гибкости.

Во второй главо дается классификация и обоснование принципов описания объекта НИОКР для решения задачи управления разработкой на ранних стадиях проектирования специализированных систем сбора информации [4,8]. На каждой стадии НИОКР описание полученных результатов (решений) характеризуется определенным уровнем абстракции. Основные уровни абстракции это: 1 - уровень ТЗ; 2 - уровень функционального описания; 3 - уровень принципиальных схем; 4 - конструкторско-технологический уровень. Уровням абстракции отвечают уровни моделирования, то есть уровни структурного и параметрического описания разрабатываемого объекта. Процесс НИОКР развертывается от неполноты описания к полноте описания, от абстрактного к конкретному, от приближенного описания к точному, от альтернативных вариантов к оптимальному решению. Каждый уровень абстракции может иметь свои подуровни,

соответствующие различной степени детализации описания решений для каждого уровня.

В основе построения структурных моделей лежит анализ функций разрабатываемой системы. Понятие функции определяется через понятия потребности и операции или преобразования, реализующего рассматриваемую функцию. Неформальные процедуры формирования функциональной структуры разрабатываемой системы опираются на следующую информацию:

1. Варианты функционирования системы (тактические ситуации использования).

2. Аналоги разрабатываемой системы или ее компонентов в виде созданных ранее систем близкого назначения или их компонентов.

3. Мыслимые(концептуальные) варианты построения системы или ее компонентов.

4. Жизненный цикл существовавших систем или этапы жизненного цикла существующих систем близкого назначения.

Для формализации множества альтернативных вариантов функциональной структуры системы в задачах структурного моделирования систем предлагается использовать аппарат исчисления высказываний и логики предикатов, теории графов и формальных грамматик.

Предложены два подхода к формализации описаний:

1. Описание вариантов состава проектируемой системы (используется аппарат И-ИЛИ деревьев и исчисление высказываний).

2. Описание вариантов потоковой схемы проектируемой системы (используется аппарат расширенного модальными операторами исчисления высказываний, аппарат логики предикатов и плекс-грамматик).

В работе предложен подход к описанию множества альтернативных вариантов потоковых схем модулей системы на основе использования аппарата логики предикатов. Элемент потоковой схемы системы описывается предикатом Е(е, Хе, Ye), означающим, что элемент е осуществляет преобразование множества Хе входных параметров в выходной параметр Ye. Преобразование параметров, осуществляемое потоковой схемой, будем описывать предикатом Т(С, X, Y), где С - множество элементов потоковой схемы; X - множество входных параметров; Y- множество выходных параметров. Разработана рекурсивная процедура на языке PROLOG, реализующая определение этого предиката:

Т(0,Х,!Й)=Истина;

T(C,X,Y)= VyeY ЭееС: Е(е, \ ,у) & Т[С\(е}, Xu{y}}, (Y\(y}) и(Хе \(Х и{у}))].

Предлагается методика преобразования множества вариантов функциональной структуры во множество вариантов технической реализации системы, базирующаяся на логико-комбинаторном подходе, учитывающая специфику предметной области и реализующая в полной мере идею продуктивного

морфологического классифицирования. В соответствии с логико-комбинаторным подходом, для получения представления множества альтернативных вариантов структуры разрабатываемого объекта в виде специальной сингулярной («особенной») скобочной нормальной формы (ССНФ) используются следующие формулы разложения булевых выражений:

Ех=х[Е'Х]Х=1 v[Ex ]х=0;

Ех = х [ ЭЕХ/Эх ]5| ь V [Ех ]х=0 ; (*)

Ех = х [Ех! х=1 ^ [Ёх1х=о.

где Е)( - подформула, содержащая булеву переменную х, относительно которой данная форма не является сингулярной; Е'х - «формальная» производная от Ех по х; ЭЕ„/Эх -булева производная от Е„ по х; [Фх] х=с - любая подформула Фх содержащая переменную х, в которой вместо каждого вхождения х подставлена константа се {0,1} и выполнены равносильные преобразования по формулам у&0=0, у&1 = у, уу0=у, уу1 = 1 для удаления констант; [Ф]5|Пд_ь - СНФ, преобразованная в ССНФ с помощью преобразований (*).

ССНФ [Ф]5|Пд представляет морфологическое множество вариантов построения системы (комплекса ИМК) гер([Ф]5|Пд) следующим образом: если раскрыть все скобки в [Ф]5|П0 на основе свойства дистрибутивности конъюнкции относительно дизъюнкции, то получим дизъюнктивную нормальную форму (ДНФ), каждая элементарная конъюнкция которой представляет некоторый вариант системы.

Рассмотрена классификация подходов к структурно- параметрическому моделированию систем применительно к задаче управления разработкой специализированных систем сбора информации на ранних стадиях проектирования [5,6]. Основой формального параметрического описания системы является тройка <А, Ф, П>, где А - базис операторов , Ф - множество входных, внутренних и внешних фазовых переменных, П- множество параметров формального описания. Математические модели системы можно разбить на два класса: динамические и статические.

Формальную многоуровневую модель системы можно представить в виде последовательной композиции двухуровневых моделей. Процесс, описываемый выходными фазовыми переменными модели, может быть конкретизирован в виде некоторой математической формулы: УЦ)= Д), гдеа - числовые параметры, выражающие основные физические величины, характеризующие выходные фазовые переменные. Приводим классификацию формальных динамических моделей систем, которые могут быть использованы для многовариантного структурно- параметрического моделирования:

1. модели, в которых результат может быть получен в виде замкнутых расчетных формул для У(а, т.е. существует явная зависимость^ = РА(а а), где -а, а - числовые параметры, характеризующие оператор и входные фазовые переменные модели соответственно;

2. модели, в которых параметрыавыходных фазовых переменных могут быть

получены численным моделированием и статистической обработкой, т.е. зависимость а = РА(а, а) определяется статически;

3. модели в виде эмпирической зависимостиа = РА(а, а).

В третьей главе диссертации предлагается и исследуется методика, алгоритмы и структура информационного обеспечения для решения одной из наиболее важных задач АСУ НИОКР, а именно задачи определения состава работ и степени детализации разработки отдельных аспектов темы НИОКР. Предлагается методика выбора инструментально-методического комплекса (ИМК), т.е. комплекса методов и моделей разработки специализированных систем сбора информации с учетом ограничений на ресурсы научно- исследовательской организации. В основе предлагаемой методики лежит формальное описание морфологического множества комплекса методов и моделей, причем многоуровневая иерархическая структура исследуемой системы может быть представлена композицией двухуровневых подсистем и элементарных компонентов [5,6,7]. Моделирование каждой двухуровневой подсистемы заключается в разработке одноуровневой модели в виде «черного ящика» и в разработке двухуровневой модели, связывающей параметры рассматриваемой двухуровневой модели с параметрами ее компонентов. Предполагается, что в общем случае для разработки и реализации каждой модели типа «черного ящика» могут быть использованы несколько альтернативных технологий, причем каждая альтернативная технология определяется комплексом (набором) методов и инструментальных средств реализации этой технологии.

Предлагаются три варианта использования одноуровневой модели:

1. Дальнейшая проработка модели не производится, т.е. результатом исследования является сама одноуровневая модель (техническое задание).

2. Использование готового компонента, выпускаемого серийно или разработка многоуровневой модели компонента на основе некоторой стандартной и достаточно детерминированной технологии.

3. Разработка двухуровневой модели компонента на основе некоторой технологии.

Для разработки и реализации двухуровневой модели компонента могут быть использованы несколько альтернативных технологий, причем каждая альтернативная технология рассматривается как комплекс методик и инструментальных средств для реализации соответствующей технологии. Под инструментальными средствами понимаются ручные и автоматизированные методики расчета, моделирующие алгоритмы, пакеты прикладных программ, аналоговые и аналого-цифровые моделирующие установки, макеты и, наконец, при полунатурном моделировании - реальные узлы и блоки в сочетании с вышеперечисленными инструментальными средствами. Даны логические выражения, представляющие варианты разработки модели (проэкта реализации отдельного компонента), состав модульной модели, состав технологий разработки одноуровневой и модульной модели компонента. Разработка одноуровневой модели системы означает разработку или уточнение технического задания на проектирование системы. Разработка двухуровневой модели подразумевает выбор структуры

системы, составление собственно модели и расчет на основе выбранной модели параметров компонентов, составляющих структуру системы, обеспечивающих требования технического задания. Инструментальные средства, технологии разработки моделей и проектирования компонентов системы могут быть а) типовыми и б) оригинальными. Оригинальные разрабатываются в том случае, когда отсутствуют типовые либо создание оригинальных влечет меньшие затраты. Приведен пример формирования морфологического множества ИМК для анализа и проектирования специализированных систем сбора гидроакустической информации (КСГИ).

Для выбора рационального варианта ИМК для анализа и проектирования специализированных систем сбора информации предложены критерии оценки комплекса методов и моделей в виде набора показателей p=(Q, Е, С), где Q -трудоемкость разработки комплекса моделей; Е - эффективность использования комплекса моделей; С - затраты на приобретение инструментальных средств для реализации комплекса моделей.

Эффективность оценивается экспертами в безразмерных единицах (баллах). Она должна учитывать «адекватность» рассматриваемых методов и моделей задаче анализа и/или проектирования как с точки зрения качественного (принципиального) соответствия метода (модели) и задачи, так и сточки зрения количественного соответствия (т.е. ожидаемой точности). Во-вторых, понятие «эффективность» должно учитывать «важность» или «значимость» решения соответствующей задачи анализа или проектирования. Предполагается, что наибольшую «значимость» имеют принципиально новые задачи, ожидаемое решение которых характеризуется большой неопределенностью, как правило задачи, соответствующие наиболее ответственным, критичным узлам и блокам проектируемой системы. Если А - оценка адекватности и W - оценка значимости, то оценку эффективности можно получить с помощью некоторой свертхи Е = conv(A,W).

Предложена формулировка и методы решения оптимизационных задач выбора ИМК. В качествэ критерия оптимальности может быть взят максимум эффективности при ограничениях на трудоемкость и затраты, т.е.

Е -» max, Q < Одоп, С < Сдоп.

Разработана диалоговая процедура решения соответствующей оптимизационной задачи:

.....a n) = conv[A(a1.....а л), Ща^.....an)] -» max,

Q(§i.....an) SQAon .

Cla,.....ап) -Сд0П ,

[Ф(?1.....an)]sing= 1.

где (а^..., ап) - упорядоченный набор всех псевдобулевых переменных, определяющих ИМК и состав НИОКР.

Кроме «параметрических» ограничений в формулировку задачи входят также «логические ограничения», выражающее конкретную структуру морфологического множества вариантов комплекса методов и моделей. Если используются известные методы решения оптимизационных задач псевдобулева про-

граммирования, то логическое ограничение должно быть преобразовано в систему линейных псевдобулевых ограничений. К сожалению, существующие общеизвестные методы решения задач псевдобулева программирования большой размерности не гарантируют получения оптимального решения или же множества оптимальных решений и некоторого подмножества субоптимальных решений, достаточно близких к оптимальному. Последнее важно, поскольку, с учетом погрешности исходных данных, необходимо получить именно все оптимальные и некоторое подмножество субоптимальных решений, с тем, чтобы среди них сделать окончательный выбор требуемого количества ИМК. Требуемые результаты можно получить, используя специальные методы решения подобного рода задач, в частности, методы, разработанные в рамках логико-комбинаторного подхода и основанные на представлении «логических ограничений» в виде сингулярной формы [0(7,.....ап)]5|пд.

В четвертой главе диссертации приведены результаты разработки алгоритмического и информационного обеспечения, реализующего предлагаемые методы решения специальных задач АСУ НИОКР на примере управления разработкой судовой системы сбора гидроакустической информации (КСГИ) ближнего действия, предназначенной для сбора информации о рельефе дна в прибережных мелководных акваториях морей и океанов, для нескольких тактических ситуаций использования [1,2,3].

Логика построения вариантов для комплекса методов и моделей описана на языке экспериментальной системы ЗУМВЖ Оптимизационная задача выбора комплекса методов и средств моделирования решена с помощью экспериментальной системы 0РТ1М. Достоинство системы 0РТ1М заключается в том, что она работает в интерактивном режиме и находит все оптимальные решения и все субоптимальные решения, соответствующие заданному порогу относительной погрешности. Это позволяет вывести некоторое обозримое подмножество решений и среди них неформальным путем выбрать наилучшие решения на основе содержательного анализа по признакам, не отраженным в формализованной постановке задачи. С помощью системы 0РТ1М в диалоговом режиме получено 4 варианта решения задачи с погрешностью (в данной задаче имеется порядка Ю10 вариантов). Из этих вариантов отобран один вариант ИМК для исследования принципов построения КСГИ. Приведена качественная оценка сильных и слабых сторон разработанного алгоритмического и информационного обеспечения и методика оценки количественного выигрыша в эффективности от его применения. В разработанном примере выигрыш составляет 69%.

В приложениях приведены результаты реализации выбранного варианта ИМК. В качестве информационного показателя КСГИ выбран показатель дальности действия КСГИ, который дополняется показателем производительности, если КСГИ работает на больших акваториях. Предложена методика выбора основных параметров ТЗ на КСГИ (рабочей частоты, мощности,

дальности действия и др.). Разработана двухуровневая многовариантная параметрическая модель технического комплекса КСГИ на базе экспериментальной инструментальной системы MODVAR. В состав двухуровневой модели КСГИ входят следующие элементарные модели: судно-носитель, среда распространения акустических колебаний, объект исследования (рельеф дна), генератор зондирующих импульсов, излучатель, приемная антенна, фазовый канал и ЭВМ для вторичной обработки и отображения информации. Результаты, полученные на программной реализации двухуровневой модели, используются для уточнения технических заданий на проектирование основных компонентов КСГИ и, в частности, фазового канала (ФК).

В диссертации систематизирована информация по методам фазового детектирования, пригодным для построения ФК КСГИ. На языке PROLOG формализована и решена задача синтеза функциональной схемы ФК по критерию минимума суммарной сложности компонентов, а также с учетом необходимого качественного условия минимизации инструментальной погрешности, связанной с нестабильностью коэффициентов усиления входных трактов в большом динамическом диапазоне входных сигналов. Приведен пример приложения морфологического подхода к формированию множества альтернативных вариантов функциональной структуры ФК КСГИ, основанный на анализе известных вариантов (аналогов) функциональных схем ФК, а также их отдельных фрагментов. Кроме известных вариантов аналогов или их отдельных фрагментов в качестве исходных вариантов для морфологического синтеза используются концептуальные варианты, получаемые из известных вариантов с помощью преобразований и приемов интеллектуального творчества. Формализация знаний о множестве функциональных схем ФК имеет вид перечня 20 вхождений функциональных элементов в рассмотренные выше исходные варианты и фрагменты. PROLOG-программой сгенерировано 105 вариантов функциональных схем ФК из которых отобраны несколько вариантов для дальнейшей проработки и окончательного выбора.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации получены следующие результаты в области автоматизации управления НИОКР в рамках одной темы (заказа):

1. Показана целесообразность решения задач управления исследованиями и разработкой систем в тесной связи с решением задач системного проектирования и структурного синтеза систем.

2. Предложены классификация структурно-параметрических моделей и методика принятия решений по их рациональному выбору на стадии системного проектирования на примере задач управления разработкой системы сбора гидроакустической информации.

3. Разработаны рекомендации по выбору моделей представления знаний в задачах структурного синтеза систем, метод формализации и система правил, записанных на языке PROLOG, для генерации вариантов функциональных схем подсистем и устройств.

4. Предложено и исследовано специальное логическое описание множества альтернативных вариантов построения комплекса методов и моделей для управления ресурсами проектирующей организации и выбора рациональной глубины проработки отдельных частей проекта на стадии системного проектирования с учетом значимости этих частей, трудоемкости их разработки в условиях ограниченных ресурсов системы проектирования.

5. Разработаны методика, алгоритмическое и информационное обеспечение поддержки принятия решений в АСУ НИОКР по выбору рациональной детализации проекта, определению состава работ и необходимого комплекса методов и средств на стадии системного проектирования, обеспечивающие наиболее полную реализацию целей НИОКР в условиях ограниченных ресурсов.

6. Предложен метод формализации критериев качества систем, предназначенных для работы в различных тактических ситуациях, на примере специализированной системы сбора информации.

7. Эффективность предложенных алгоритмов и моделей доказана на примере автоматизированного построения состава работ по исследованию и системному проектированию специализированной систзмы сбора гидроакустической информации и синтезу ее отдельных подсистем и блоков.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Анкудинов И.Г., Доброходов С.Б., Соколов А.И., Юрченко Ю.С. Робастные алгоритмы сжатия экспериментальной информации//7-е Всесоюзное совещание «Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования и освоения Мирового океана».- Калининград, 1989.- С.9-11.

2. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Повышение достоверности измерений рельефа дна в зоне бокового обзора// 5-я Дальневосточная акустическая конференция «Акустические методы и средства исследования океана».- Владивосток, 1989.- С.14-16.

3.Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Квазисинхронное детектирование узкополосных сигналов // 45-я научно-техническая конференция по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи.- Ленинград, 1990.- С.7-8.

4. Анкудинов И.Г., Пащенко Е.Г. Автоматизация системного проектирования ГБО // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузовский сб.- Л.: СЗПИ, 1991.-С.99-103.

5. Анкудинов И.Г. Концепция структурного, моделирования в задачах системного проектирования ЭВА// Проблемы системотехники и АСУ: Межвузов, сб.-Л..СЗПИ, 199!.- С. 172-179.

6. Анкудинов И.Г. Выбор комплекса методов и моделей для проектирования радиосистем //50-я юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио. - СПб.: СПб НТО РЭС им. А.С.Попова, 1995. - С. 22-23.

7. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Интеллектуальные САПР в машиностроении // Машиностроение и автоматизация производства. Межву-

зов. сб. Вып. 10. - СПб.: СЗПИ, 1998.- С 141-145.

8.Анкудинов И.Г., Голод О.С., Щербак Н.П., Киселев П.И. Нетрадиционные применения гидролокатора бокового обзора в задачах инженерной геологии и охраны окружающей среды // Отчет о НИР, Ленинград, СЗПИ, Тема 6-60, # ГР - 01890052183, 1990.-90С.

л , / У}/у ■■ / У* /->

СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ЗАОЧНЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАЗРАБОТКОЙ КОМПЛЕКСА СБОРА ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизированные системы управления

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

научный руководитель -кандидат технических наук профессор Петухов O.A.

Санкт-Петербург - 199?

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ .......................................... 4

ВВЕДЕНИЕ .................................................... 5

1. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ НИОКР И ПРОБЛЕМЫ ИХ АЛГОРИТМИЗАЦИИ........................................... 19

1.1. Системное обоснование выбора специальных задач управления НИОКР....................................... 19

1.2. Информационное обеспечение специальных задач

управления НИОКР ....................................................26

1.3. Анализ целей управления и проектирования

и формализация критериев ............................... 38

1.4. Критерии оценки комплекса методов и моделей ............ 45

%

2. ЛОГИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ НИОКР ....................... 49

2.1. Общие принципы построения многовариантных структурно-параметрических моделей ..............................49

2.2. Принципы морфологического описания вариантов состава разработки для построения информационного обеспечения специальных задач управления........................... 55

2.3. Описание множества альтернативных вариантов потоковых

схем системы ........................................... 64

2.4. Структурно-параметрические модели в задачах синтеза и управления разработкой систем .......................... 66

3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ВЫБОРА СОСТАВА НИОКР ................ 76

3.1. Логическое описание морфологического множества

вариантов ИМК и состава НИОКР .......................... 76

3.2. Оценка параметров элементов комплекса методов и моделей

в задачах планирования и управления НИОКР .............. 81

3.3. Формулировка и методы решения оптимизационных задач выбора ИМК и состава НИОКР............................. 84

3.4. Процедура диалоговой оптимизации состава НИОКР ......... 87

3.5. Информационное обеспечение задачи выбора ИМК

и состава НИОКР ........................................ 91

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСА СБОРА

ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ............................ 99

4.1. Задание на разработку КСГИ ............................ 99

4.2. Функциональный базис КСГИ.......................................100

»

4.3. Функции и структура КСГИ ...................................104

4.4. Логическое описание и оценка параметров элементов морфологического множества методов и моделей ....................106

4.5. Анализ результатов решения ......................................122

4.6. Оценка эффективности алгоритмического и информационного обеспечения для планирования состава НИОКР и выбора инструментально-методического комплекса .......................128

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................133

ЛИТЕРАТУРА.....................................................................................135

ПРИЛОЖЕНИЯ ..................................................................................................143

ГБО -ЛНФ -

имк -ксги

ЛПР -МАВ -НИОКР

СНФ -ССНФ

тз -тс и -тт -

ФК -ФС -ХБФ -

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

гидролокатор бокового обзора дизъюнктивная нормальная форма инструментально-методический комплекс комплекс сбора гидроакустической информации лицо принимающее решение множество альтернативных вариантов

научно-исследовательская и опытно-конструкторская разработка

скобочная нормальная форма сингулярная скобочная нормальная форма техническое задание тактическая ситуация использования технические требования Фазовый канал Функциональная структура характеристическая булева форма

ВВЕДЕНИЕ

Автоматизация всех этапов создания сложной наукоемкой продукции стала актуальной задачей многих научно-исследовательских разработок уже в начале шестидесятых годов. Наряду с исследованием принципов построения автоматизированных систем управления производственным процессом - АСУ ТП (Бутов A.C., Майоров С.А., Попов O.A.» Советов Б.Я., Четвериков В.Н. и др.), разрабатывались автоматизированные системы организационного управления - АСОУ (Бусленко В.Н., Глушков В.М., Мамиконов А.Г., Мясников В.А., Николаев В.И. Поспелов Г.С.и др.), системы управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими разработками - АСУ НИОКР, системы автоматизации научных исследований - АСНИ, а также системы автоматизированного проектирования - САПР (Анисимов В.И. , Гаврилов М.А., Норенков И.П., Петренко А.И. и др.). В создававшихся АСУ НИОКР решались задачи управления НИОКР в рамках целых организаций (например, методы многотемного сетевого планирования С 453) или в масштабах целой страны (например, американская система ПАТТЕРН С343).

Однако, проблемы автоматизации управления разработками в рамках отдельных тем (заказов) исследованы недостаточно, причем, имеется ряд особых проблем, возникающих на начальной стадии разработки и связанных с необходимостью принятия решений по выбору состава выполняемых работ, включая глубину проработки отдельных разделов тематики НИОКР, в условиях большой информационной неопределенности, многовариантности решений, с учетом требований рыночной экономики С743 и при жестко заданных сроках и ограниченных трудовых и финансовых ресурсах.

Наиболее трудным для автоматизации и ответственным с точки зрения последующих этапов является этап предварительного (системотехнического) проектирования. На этом этапе исследуются принципы построения системы, производится выбор степени Формализации задач, методов и моделей их решения, осуществляется Формирование структуры разрабатываемого объекта и принимаются основные проектные решения, которые определяют состав и сетевой график работ на последующих этапах. С учетом сказанного, дальнейшая автоматизация процедур управления разработкой в рамках отдельных тем является актуальной задачей С42,47,51,56,59,613.

Автоматизация задач управления разработкой объекта рассмотрена в диссертации на примере комплекса сбора гидроакустической информации (КСГИ). Эти системы прменяются для обследования акваторий портов, рек, озер и морей с целью обнаружения затонувших объектов, определения состояния трубпроводов и других подводных сооружений, а также в качестве подсистем систем сбора и обработки гидрографической информации более общего характера С14^ 22,23,58,693. Исследование возможности создания КСГИ, Функционирцющих. в широком диапазоне тактических ситуаций использования, связано с поиском наилучшего разрешения ряда технических противоречий. Поэтому проблема выбора оптимального управления разработкой систем, подобных КСГИ, тесно связана с задачами структурно-параметрического синтеза систем. Решению этих проблем посвящена диссертация, что и определяет ее актуальность.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Основной целью диссертационной работы является повышение эффективности управления НИОКР в рамках отдельной темы на стадии исследования принципов построения сложных технических систем - на примере

задач синтеза и управления разработкой КСГИ - за счет использования автоматизированных процедур комплексного обоснования детализации проекта, выбора состава работ, методов разработки и моделей, с учетом их адекватности, значимости проработки отдельных элементов и подсистем разрабатываемой системы и ограничений на ресурсы проектной организации.

В соответствии с поставленной целью в работе решается следующая основная задача: разработка принципов построения алгоритмического и информационного обеспечения планирования состава НИОКР в рамках отдельной темы и обоснования технологии выполнения НИОКР. Для решения этой основной задачи решаются следующие подзадачи:

- разработка информационной базы для выбора принципов построения и структурных решений, методов и моделей в задачах синтеза и управления исследованием и разработкой специализированных систем сбора информации;

- разработка алгоритмического обеспечения решения задачи по определению состава, рациональной глубины проработки отдельних разделов и технологии выполнения НИОКР?

проверка работоспособности предлагаемых алгоритмов на примере решения задач синтеза и управления разработкой специализированной системы сбора гидроакустической информации-

ПРЕДМЕТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Предметом исследования являются методы построения информационного обеспечения и алгоритмизации процедур поддержки принятия решений по формированию состава работ, выбору методических средств и моделей для исследования принципов построения специализированных систем сбора информации. Для достижения поставленной задачи в диссертационной

работе использованы методы системного анализа процесса управления разработкой сложной системы на примере судовой системы сбора гидроакустической информации, а также методы дискретной математики, исчисления высказываний, логики предикатов, структурного и параметрического моделирования сложных систем.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА выполненных исследований заключается в следующем:

- разработаны методика, алгоритмическое и информационное обеспечение поддержки принятия решений в АСУ НИОКР по выбору рациональной детализации проекта на стадии системного проектирования и необходимого комплекса методов и средств, обеспечивающие наиболее полную реализацию целей НИОКР в условиях ограниченных ресурсов;

- предложены классификация структурно-параметрических моделей и методика принятия решений по и?с рациональному выбору на стадии системного проектирования на примере КСГИ;

- обоснована целесообразность решения задач управления исследованиями и разработкой систем в тесной связи с решением задач системного проектирования и структурного синтеза;

- разработано алгоритмическое и информационное обеспечение для исследования принципов простроения и структурной организации специализированных систем сбора информации, разработаны принципы декларативного описания и логического программирования задач структурного синтеза на стадии исследования принципов построения подсистем и блоков специализированных систем сбора информации;

- предложен метод формализации критериев качества системы, предназначенной для работы в различных тактических ситуациях, на примере специализированной системы сбора информации;

- эффективность предложенных алгоритмов и моделей доказана на примере автоматизированного построения плана работ исследования и системного проектирования специализированной системы сбора гидроакустической информации и синтеза ее отдельных подсистем и блоков.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Разработанные алгоритмы и программы позволяют усовершенствовать существующую технологию управления НИОКР на ответственном этапе системного проектирования за счет систематизации, более полного и эффективного использования знаний, накопленных в предметной области проектирования, и автоматизации процедур выбора методов и моделей с помощью разработанных диссертантом алгоритмов и программ. Предлагаемые алгоритмы реализованы на алгоритмическом языке TURBO PASCAL и языке логического программирования TURBO PROLOG, и могут быть использованы во всех научно-исследовательских и проектных

а

организациях, занимающихся разработкой АСУ НИОКР, АСНИ и САПР.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ. Исследование появилось в результате теоретического обобщения результатов наблюдений, подходов и приемов решения задач управления разработками на ранних стадиях проектирования радиоэлектронных систем, систем автоматики и сбора гидроакустической информации. Результаты работы реализованы в хоздоговорных научно-исследовательских работах и учебном процессе Северо-Западного заочного политехнического института при постановке и чтении курса "Основы научных исследований".

Диссертация состоит из введения, четырех глав и приложений.

В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ производится анализ специальных задач управления НИОКР, возникающих на стадии исследования принципов построения разрабатываемых систем. Делается вывод, что для этих стадий характерна тесная связь задач управления с задачами синтеза и выбора методов, моделей и других инструментальных средств для исследования и проектирования элементов и подсистем разрабатываемой системы.

Управление НИОКР должно опираться на значительный объем Формализованных знаний о предметной области управления, включающей знания о структурных и параметрических вариантах построения разрабатываемой системы, методах моделирования отдельных компонентов и всей системы в целом, т.е. опираться на современные методы синтеза систем и инженерии знаний. Поэтому в этой главе дается классификация способов представления знаний о предметной области синтеза и управления. Для формализации знаний о множестве структурных вариантов системы и, в частности, КСГИ, в принципе могут быть использованы логические, продукционные, Фреймовые и сетевые модели представления знаний.

В этой главе также анализируются подходы к анализу целей управления и формализации критериев для оценки степени достижения поставленных целей. Основная цель управления НИОКР - рациональное использование трудовых, информационных, технических, финанасовых и временных ресурсов научно-исследовательской организации. К техническим ресурсам относятся помещения, лабораторное оборудование, ЭВМ и т.д. Рациональное использование ресурсов означает получение наивысшего значения показателя совершенства создаваемой системы.

В соответствии с одним из принципов системного подхода, на каждом этапе управления разработкой и уровне проектирования необходимо выбирать главные наиболее существенные показатели. Типичными противоречивыми требованиями при разработке КСГИ являются повышение точности и пропускной способности, снижение стоимости и повышение надежности и т.д.. Для сравнительной оценки вариантов системы могут быть использованы показатели технико-экономической и технической эффективности.

Для оценки технической эффективности системы функционирующей в условиях меняющейся окружающей обстановки, т.е в различных тактических ситуациях использования, предложена общая оценка гибкости системы способной к переключению режима Функционирования. В главе даны частные случаи получения оптимистической, пессимистической, вероятностной и комбинированной оценки гибкости системы.

г

ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ дается классификация и обоснование принципов построения многовариантных стуктурно-параметрических моделей для решения задачи управления разработкой на ранних стадиях разработки специализированных систем сбора информации. В основе построения структурных моделей лежит анализ функций разрабатываемой системы. Понятие функции определяется через понятия потребности и операции или преобразования, реализующего рассматриваемую функцию.

Неформальные процедуры формирования функциональной структуры разрабатываемой системы опираются на - следующую информацию: 1) Варианты функционирования системы (тактические ситуации использования); 2) Аналоги разрабатываемой системы или ее компонентов в виде созданных ранее систем близкого назначения или

их компонентов; 3) Мыслимые (концептуальные) варианты построения системы или ее компонентов; 4) Жизненный цикл существовавших систем или этапы жизненного цикла существующих систем близкого назначения- Для формализации множества альтернативных вариантов Функциональной структуры системы в задачах выбора состава разработки и структурного синтеза систем предлагается использовать аппарат исчисления высказываний и логики предикатов.

Предлагается методика автоматизированного синтеза Функциональной структуры разрабатываемой системы, базирующаяся на логико-комбинаторном подходе, учитывающая специфику предметной области и реализующая в полной мере идею продуктивного морфологического классифицирования.

Рассмотрена классификация подходов к структурно-параметрическому моделированию систем применительно к задаче управления разработкой КСГИ. Модели можно разбить на два класса: динамические и статические. Многоуровневую модель системы можно представить в виде последовательной композиции двухуровневых моделей.

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ диссертации предлагается и исследуется методика, алгоритмы и структура информационного обеспечения для решения одной из наиболее важных задач АСУ НИОКР, а именно задачи определения состава работ и степени детализации разработки отдельных аспектов темы НИОКР с учетом ограничений на ресурсы научно-исследовательской организации.

В основе предлагаемой методики лежит формальное описание морфологического множества комплекса методов и моделей, причем многоуровневая иерархическая структура исследуемой системы может быть представлена композицией двухуровневых