автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Автоматизация структурного синтеза имитационных моделей технических систем

РГБ ОД

~ 2 ОПТ 1905

На правах рукописи УДК 621.38: 681.3

ЗАРОДОВ АЛЕКСЕЯ ФЕДОРОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА ИШТАЦИОННЫХ МОЩЕЙ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (в промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 1995

в

Работа выполнена на кафедре "Информационные технологии автоматизированных - систем" в №скоеском государственном институте электроники и математики (технический университет).'

Научней руководитель - доктор технических наук, профессор Е. & Арменский,

Официальные оппоненты: - доктор технических наук, профессор

С. А. РедкоэуОов

- кандидат технических наук, доцент Б. С. Лобусов

Ведущая организация - РОСНИИ КС

л

Зашита диссертации состоится 1995 г. I

часов на заседании диссертационного Совета К 063.68.01 Московского государственного института электроники и математики пс адресу: 109028, Москва, Б. Трехсвятительский пер. , д. 3/12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГИЭМ Автореферат разослан и_"_1995 г.

Ученый секретарь диссертацинного Совета

Старых В. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. Усложнение объектов проектирования определяет задачи создания компьютеризованной методологии проектирования и построение на ее основе автоматизированных систем, способных решать не вспомогательные, а основные задачи синтеза объектов. Одним из наиболее мощных средств для исследования и проектирования технических систем является моделирование. Использование моделирования начиная с ранних' стадий проектирования и постепенное накопление информации за счет уточнения и детализации модели позволяет говорить о расширяемой адаптивной модели всего цикла проектирования. Соответственно, при анализе различных свойств объекта проектирования (ОГО модельное представление должно формироваться наиболее подходящим для этой цели образом; независимо от конкретного процесса или этапа проектирования и сохранять все требуемые свойства проектируемого объекта. При этом естественна и необходима модификация модели,- т. е. исходное описание должно допускать внесение требуемых изменений.

Среди моделей, используемых в САПР, особое. место занимают имитационные модели (ИМ). Однако применение имитационного моделирования наталкивается на ряд трудностей. Во-первых, использование, ИМ требует от пользователя высокой квалификации программистам Во-вторых, отсутствие в системах моделирования средств накопления и обработки больших объемов информации, характерных для систем проектирования. В-третьих, отсутствие достаточно полной теории имитационного моделирования, охватывающей все аспекты построения моделей и проведения экспериментов с ниш, что в свою очередь порождает проблему, связанную с выбором системы моделирования.

Сложность создания моделей требует повышения уровня технологии ' постановки имитационных экспериментов. Поскольку, затраты на разработку ИМ достаточно велики, то расширение возможностей в тех-' нологии имитационного^ эксперимента на ЭВМ за счет введения того или иного средства автоматизации дает такому , средству большую перспективу использования.

Цель работы. Поэтому целью данной работы является разработка методов расширения функциональных средств имитационного моделиро-

вания за счет использования знаний эксперта (пользователя) е возможностью отображения описания веданной предметной области в имитационную модель и пршстическяя реализация автоматизированного преобразования знаний эксперта в пл&монти системы моделирования, использующей средства БД Следствием решения птой задачи является возможность более широкого внедрения имитации в САПР, .

' Методы, исследования. В качестве, методов исследования в работе используются положения теории систем, теории множеств, теории принятия решений и искусственного интеллекта.

Предмет исследования. Предметом исследования являются проблемы построения пользовательских подсистем САПР с использованием методов имитационного моделирования.

■Научная новизна. Научная новизна зашночается:

- в разработке принципов, отображения зная lift эксперта в структуру имитационной модели на основе единого описания с использованием именных множеств; . ' л

- разработке математического аппарата для автоматизированного построения и целенаправленного изменения моделей проектируемых объектов.

Практическая ценность. Практическая ценность, заключается в следуешем:

- разработаны методические и алгоритмические средства построения пользовательских систем, ориентированны» на проблемную область проектирования технологических процессов;

. - получены структуры данных для построения моделей предметной области проектирования в терминах именных мчоийстб, рассмотрена их реализация на персональных ЭВМ типа IBM;

-разработанные в диссертационной работе методики, алгоритмы и программы использованы при выполнении работ по комплексным целевым программам "Курс" и "Диполь", Наконец, результаты работы внедрены в учебный процесс в МГЙЭМ.

Апробация работы. Основные положения и результата диссертационной работы обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

- гибкие производственные системы;

- автоматизация проектирования цифровых систем управления летательных аппаратов; •

" - применения микропроцессорной техники в управлении;

- электронно-лучевая технология.

Публикации. Основное содержание работы освещено в тринадцати

■ - р -

опубликованных печатных работах.

Структура и объем работы. Раоота состоит из введения, четырех

глав, заключения и приложения, изложенных на__; стр. , включая •'

библиографию из _ источников.

В пертой главе на основе анализа использования имитационных моделей в САПР, выявляется круг проблем, связанный с автоматизацией их построения.

В основе современных методов проектирования и построения автоматизированных средств лежат достижения в области теории систем, теории принятия решений и математического моделирования. Процесс проектирования представляет собой ряд взаимосвязанных .этапов или уровней на калдом из которых-могут использоваться различные классы моделей, имеющие свою форму представления, терминологию и математический аппарат.

Вое множества представлений для. решения задач инженерного проектирования может быть отнесено к трем основным типам: выбор из перечислений; преобразование ситуаций; сведение задачи к подзадачам. Перечисленные методы не являются строго изолированными, ' а служат методологической основой б.лочно-иерархического подхода (ВИЛ), поэтому в процессе проектароллкия, на различных этапах могут использоваться различные методы или их совокупность. На высшем уровне - сведение к подзадачам, на уровне составных подобъектов -преобразование ситуаций, на уровне элементов - выбор из перечислений. В качестве одного из средств, реализующего основные принципы БИЛ, заключающиеся в представлении проектируемой системы . в, виде иерархии объектов, может рассматриваться имитационное моделирование. При использовании ИМ выделяются два подхода к решению задачи, проектирования: итерационный и иерархический, хотя на- практике используется комбинация из них.

При итерационном подходе в качестве начального представления объекта проектирования задается упрощенная модель, которая затем га конечное число итераций, т.е. с помощью конечного, числа изменений глобального или локального характера, • долота быть приведена к виду, для которого выполняются требования, предъявляемые проекти-■ руемому объекту.

Реализация итерационного подхода с использованием имитационного моделирования требует средств, позволяющих осуществлять сравнение моделей, их накапливание, а также изменение.

При иерархическом подходе модели объекта соадагп'ся в соот-

в

ветствии с заданными уровнями абстракции. На каждом следующем уровне абстракции происходит уточнение предыдущего, то есть модель детализируется при переходе к следующим уровням включением новых подмоделей, уточняющих - исходную модель, введением более сложных зависимостей и, т.д.

Модель, как заменитель реальной системы должна отражать ее свойства и особенности построения. При зтпм необходимо учитывать уровень детализации, определяемый притязаниями пользователя и прагматикой построения моделей. Данные требования ставят задачу разработки специальных подходов к описанию модели, . а также увеличение степени универсальности применяемых-технологических средств. Степень универсальности систем имитационного моделирования (СИМ) может быть увеличена за счет использования средств искусственного интеллекта^ (ИИ) на этапе представления знаний предметной области и общих подходов в выделении и описания отдельных' элементов модели как сложной системы. , '

Очевидно, что полученные и систематизированные знания эксперта содержат достаточное количество информации, обеспечивающей определение статической структуры имитационной модели, а при наличии определенных дополнительных,фактов, организацию системы управления моделью. Следовательно, необходимо решить задачу выделения данной информации и отобразить ее на вздайную структуру модели. Таким образом требуется, во-первых .выделить фрагмент знаний предметной области, содержащий множество понятий и отношений значимых.для построения модели, и, во-вторых отобразить набор понятий и отношений в описание модели. Вторая часть сформулированной задачи представляет1 процесс, включающий этапы отображения знаний.во внутреннее представление и отображение данного представления в модель. При этом необходимо учитывать особенности предметной области, где используются средства моделирования.

Во второй главе работы предлагается подход к автоматизации построения имитационных моделей технических систем на основе : единого представлению имитационных моделей и моделей искусствен- . ного интеллекта. ,

Формально ИМ 'задается шестеркой <г1,г2,ш,М,Тг,В>, где и 1г -динамические системы,- моделируемая 1\ и моделирующая 12, га -элементная часть, М - атрибутная часть, Тг - временная часть, (? - отношения модели.

Прагматику построения моделей определяет правило суперлози-

• - 7 " • ■ ■ .

щга. Суть которого заключается в1 следующем: если для модели Slm2 моделируемая .система совпадает по времени с моделирующей систе- " мой для модели Simi то обе модели можно объединить в одну, В этой модели приведенная система будет являться апосредствованной системой, где элементная часть такова, что на каждый элемент области моделируемой системы действует элементная часть Sitnj, а на полученный образ - элементная часть модели Sirrt2. Пусть имеются две модели: . • Sími=<Zi,Z,mi,Mi,Tri,Ri> Sim2 •= < Z. Z2 < "12»М2, Тгг. Кг11. то в соответствии с правилом суперпозиции существует модель: Sim=<Zi,Z2,m,M,Tr,R>,

где m00=m2(mt(x))- для каждого х из замыкания области системы Zi; М - M2(Mi(a))- для каждого динамического атрибута а из характеристики системы 2\\ Тг(Ь)=Тгг(Тп (t)) - для калщого t ■ из . существования системы Zi; R(a,x,t)- определено для каждой тройки . элементов, как композиция Ri(á,x,t)* R2(M(a),m(x),Tr(t)).

Предположим, что необходимо проимитйровагь систему S, определенную для некоторого объекта. В нашем сознании система S,трансформируется в'некоторую абстрактную систему Z , которая является имитационной модель» - Sím*. Такая модель представляет собой методическую модель, моделируемой системой для которой является S, а моделирующей 1. Система 1 является динамической системой из универсума семантики языка моделирования и после обработки компилятором мы получим;имитационную программу, которая выполняется на ЭВМ - Sim2. Sima носит название реализованной м для нее моделируемой системой служит Z, а имитатором -имитационная программа ЭВМ.

Одной из существенных особенностей построения моделей технических систем является необходимость включения в модель элементов для которых отсутствует структурно-функциональное описание, а имеется набор экспериментальных данных, определяющих связь вход - выход. Эксперимент и построенная с его помощью модель'может потеряй? смысл, если один или несколько существенных факторов не были включены в исследование. С другой стороны включение в, программу иссле- • . дования, всех возможных переменных очень громоздко, а зачастую невозможно.. Поэтому для выделения значимых параметров проводятся предварчгельяые.исследования. При атом предполагается, что существенная информация содержится в отдельных небольших' участках области значений факторов. В этом случае в процессе извлечения информа-

ции необходимо произвести выделение информативных участков, г представление информации об объекте строить через описание классо! • участков. Процесс анализа разбивается на два этапа: этап сегментации- и этап формирования эталонов.

Пусть V; = {^Лг) - некоторый участок области определения процесса у = Г(и. Предположим, что задана действительная функция <Х>(Г>м) - функция сложности, выражающая степень изменчивости процесса на этом интервале. Значение Ф(Г,и) мало, если процесс претерпевает малые изменения в пределах и и возрастает, если на данном участке £ быстро изменяется. Таким образом,, если выбрана.конкретная функция сложности, то в качестве сложных могут быть выбраны те участки, на которых она имеет локальный экстремум.

Пусть реакция задана последовательностью значений в

дискретном,ряде точек, а каждый участок «з "содержит т точек £. •• - вектор отсчетов на участке у^. Построим вектор из к признаков г4 = ,... который будем рассматривать как

описание процесса на участке Тогда в качестве функции сложности Ф(*3) выберем простейшую функцию сходства вектора е1 с соседними векторами е3"1 и - среднее значение его скалярного произведения с соседями:

« = (х3,^),

х^1 « 1/г*(е3-1 + вт). (1)

В частности, если в качестве признаков выбраны непосредственные отсчеты экспериментального процесса, то функция сложности приобретает вид:

«М)

у3 * иг*^-1-^*1). (2)

Другой набор признаков - статистические моменты, вычисляемые по компонентам С * - выборке из п наблюдений некоторой случайной величины. Отметим две особенности такого набора признаков:

- пригодность для сегментации процессов как детерминированной, гак и статистической природы.

- возможность сравнения участков процесса, имеющих разную длину. . •

у Этап формирования эталонов осуществляется отдельно для прос-

Л тых и сложных участков. Для простых участков эмпирическая модель строится, как уравнение прямой между деумя точками, ограничивающими отрезок плавных изменений, если на этом участке отсутствуют незначимые локальные экстремумы, отброшенные на этапе сегментации, и, в

- g -

противном случае, с помощью построения математического описания в виде уравнение регрессии с учетом только линейных эффектов. Для сложных участков эмпирическая модель строится с учетом линейных и парных взаимодействий.

Преобразование экспертных знаний.в элементы и структуру модели предполагает наличие в системе средств для описания предметной области, которая должна представляться на достаточно высоком уровне и носить информационно-логический характер. Отражая особенности предметной области татое описание позволяет организовать работу пользователя на основе понятий, характерных для данной ПО.

В качестве базовой модели для описания ПО рассмотрим абстрактную сеть элементов, которая структурно близка к семантическим сетям и на логическом уровне задается пятеркой:

N=<1,X,K,Q,R>, • (3)

где I обозначает имя сети; X=<xi,x2.....xm ) - множество элементов

сети; К - множество ключей сети N;* Q={qi,<32, • • •,qi> -множество типов бинарных отношений, допустимых между элементами сети; R - множество связей элементов сети. Каждый элемент xj задается множеством <<Zj,Wi>> в котором zj атрибут ; Wj- область значений атрибута Zi. ,

Модель (3) определяет множество допустимых структур сетей из элементов Л;. Кроме ограничений на структуру модель ПО включает множество операторов преобразований сети и поиска на сети. Среди операторов, обеспечивающих работу с сетью элементов, выделим следующие группы: управление доступом; поиска элементов сети по определенным условиям; преобразования сети; модификации элементов. Для реализации взаимодействия этих операторов используется идентификация элементов сети при помощи задания уникального ключа.

В системах моделирования используются два типа объектов: активности, являющиеся элементами главной базы, и транзакты. Будем рассматривать эти два типа объектов как информационные элементы и обозначим их соответственно ACT и TRANS'. Для ведения системного, времени определим календарь системы или управляющий список, кото-1 рый выделим в еще один информационный элемент и обозначим CL.

8 системе может присутствовать множество классов -объектов, различающихся набором атрибутов и действий. Обозначим информационный элемент, соответствующий классу объектов, CLASS. Каждому классу объектов соответствует набор атрибутов. Обозначим этот элемент ATR. Действия, .соответствующие каждому классу объектов будем обоз-

в - 10 -начать через EVENT.

Отсюда, определив информационный элемент TRANS, как находящийся на верхнем уровне, • получим древовидную структуру. Аналогичным 'образом, рассматривая информационные элементы ACT и CL, получим схем-,' кгфг^гч —ми имитационного моделирования. Для каждого отношения установим идентификатор, тогда данная схема будет соответствовать сети элементов, определяющей статическую структуру ИМ.

Для внутреннего представления структуры имитационной!модели и сети элементов (3) используем теорию именных множеств. Под именным множеством понимается .бинарное отношение между элементами множества V, которое содержит множество имен и элементами множества S, которые-являются первичными денотатами. Частным случаем именного, множества является А-множество (атрибутное множество), состоящее • из множества пар: '

{(ai,Si)|ai*aj, i.j-Гп. а* в v. Sj eS>.

Табличные или Т-множества представляют собой конечную совокупность попарно совместимых А-множеств. Т-множестьо обобщается до квазиреляции, если разрешены атрибуты, имеющие своим акачением Т-множество.

Таким образом, используя понятие именных множеств, иерархия для описания классов ИМ может быть представлена в виде квазиреляции:

Kl- i (ЫС.Щ), £G] (NA.n^), ЕАЭ, i (DEM.ns)

<.(N0B,n3>,t0],tCi3M(NEV,n4),rE]H, (4)

■(.. Л - обозначение квазиреляции'; I...) - А-множества; (a,g) - пара атрибут-денотат, соответственно; NC - идентификатор класса; NA - идентификатор атрибута класса; DEM - идентификатор-демона; NOB -идентификатор объекта; NEV - идентификатор события; ГС] - множество неявных атрибутов класса; IAJ - множество характеристик атрибута класса; CD3 - множество атрибутов демона; 103 - множество неявных атрибутов объекта; rCi3 - множество неявных атрибутов объекта относительно класса; [Е] - множество атрибутов события.

Элементами данной КБазиреляции яеляются табличные множества, которые в свой очередь представляют отдельные фреймы или их слоты. Особенность реализации ИМ определяется за счет введения специаль-~ "' ных именнЫх множеств, учитывающих специфику отдельных классов объектов и их поведение во времени. В модели классы объектов образуют иерархию обобщений или агрегаций. В системах моделирования в качестве таких агрегаций рассматривается элементы типа множества и

управляющий список, который также представляет собой упорядоченное определенным способом множество. Определим для них квазиреляции:

К2 - <№РП5),151,иИ0В.пз1)..[511>>;

к3 = тм(тур,ез).Шбв,пз2),[Г1]т, (5)

N3 - идентификатор множества; ТУР ■- идентификатор типа системы планирования; ГЯ1 - множество атрибутов множества; [31] - множество атрибутов объекта относительно множества; СТ] - множество динамических характеристик системы; Ш] - множество атрибутов, задающих динамику поведения объекта.

Множество имен 'V определяется множеством допустимых имен атрибутов. Множество базовых данных 3 включает в себя множества целых, вещественных и булевых чисел, множество текстов в каком либо алфавите, множество присоединенных процедур, т - множество допустимых имен классов, объектов , событий модели и множеств.

Описание модели и обработка результатов моделирования для конечного пользователя связаны с наполнением квааиреляций. Описание модели заключается в заполнении отдельных таблиц', входящих в квазиреляции «1 и Кг.-. Именные множества описания сети элементов (3) для представления знаний задаются множествами И и V, имеющими следующий вид:

Б'Б! и 5г, и Зг= иг!, 1-1Тш1 1-1ПЛ

(6)

у= VI и Уг Ц у3, У1= и к,- , у2 = 5г, У3= и х, 1-17т2 1-ТГт

тогда с учетом правил построения именных множеств:

Э» с и ) и ( и_г_и) и ( и к12)1Нд1.... ,дг>

. 11=1,ПЦ ' 11=1,ПЦ 12=1,Ш2

(7)

м и_хо и ( и_к!г) и ( и_211) и {'к1п.кех,0>,

1=1,Ш 12=1.^2 11=1,ПН

где: К,п, Кех - множества ключей, определяющие элементы связанные отношением (5; т - количество элементов сети; пи - количество атрибутов элементов; пг - количество связей элементов.

На именных множествах определены следующие базовые операции: - действие' добавления представляется в виде базовой функции

» - 12 -сложения (+)

- удаление представляется в виде функции сужения квааиреляций Ca 8 Ы "атрибут-атрибут", "атрибут-денотат";

• - для реализации запросов функции вырезки ( // ), выбора (sel), проекции (рг), объединения (и), пересечения (п);

.- функции наложения (@), выбора значения (Sel) и засылки по имени (<--:<--).

Рассмотрим реализацию операторов работы с сетью элементов (3) в виде базовых операций над именными множествами.

Операции отбора, элементов сети:

1. Оператор прямого отбора элементов сети имеет вид:

Fk= at(tien(x¿))I at(den(den(x¡)))=zsnat(de¡i(den(Xj))) 6 w. (8)

2. Оператор селективного поиска и отбора элементов сети может . быть представлен в виде:

Fn= at(den(Xfc))I at(den(den(Xk)))= = zs n at(den(den(XK))) 8'w n FT[Q=qin

n FTtki2=at(den(x,))]>. (9)

3. Оператор модификации, заданного элемента х с ключом к, для которого необходимо заменить значение атрибута г на w:

Mod(Xi,2ii,w)=-(w<~:< —(z)lj х ex (at(den(x)=k л

n at(den(den(x)=z)))>. (10)

Пусть имеется множество имен V, описывающих предметную область W и V разбито на непересекаюэдеся классы - Cj (Ы~7гГ,), соответствующие базовым понятиям В! U=Cñ), которые характеризуют общие свойства Cj. Каждый класс понятий включает в себя:

- понятия, обозначающие отдельные объекты иди их части-V0;

- понятия, обозначаюзде группу объектов, объединенных по некоторому признаку или набору признаков Vr-

Связанные между собой множеством отношений Q термины каждого класса образуют иерархическую классификацию понятий. В зависимости от способа разбиения для класса понятий может быть выделено несколько иерархий, имеющих следукщие свойства:

- вершинами являются понятия из V, а ребра отношениями из Q;

- ветви исходдае из любого узла не упорядочены;

- отношения Q - антирефлексивны, транзитивны, несимметричны;

- набор отношений постоянен;

- существует единственный корень в который не входит ни одного ребра и множество вершин из которых не выходит ни одного ребра;

- иерархия с отношениями Q "род-вид" СIS_A) имеет листья типа V0, остальные вершины типа Vr;

- иерархия с отношениями вида Q "целое-часть" (HAS_PART) содержит все вершины типа Y0;

- а иерархиях с Qi=Q2, представляющих собой отношения типа "целое-часть" с одним и тем хр корнем множество листьев совпадают.

Зафиксируем множество иерархий предметной области W и рассмотрим информационный язык (ИЯ) отображения и обработки информации, включающий: множество понятий предметной области W; множество предикатов Р; множество отношений Q; логически« свивки и кванторы.

npj-i представлении систем имитации типа ТА необходимо выделить

два,раал.ичных типа объектов транзакты и активности. Для транзактов

связь объектов нижнего уровня с концептым осуществляется при по-0

мощи отношений IS_A. Для активностей объекта нижнего уровня связаны с объектами более высокого уровня с помощью отновенкя HAS_PART.

Отношения "есть подсистема или класс" (ss) и " есть подкласс или элемент класса" (sc) и базовые понятия "подсистема", "объект" и "класс" позволяют определить правила выделения иерархии классов и сформировать соответствующие описания:

Ri: form (описание класса A)/i (ax)path(x,A,ss)n(^y)path(A,y,ss)-,

R2:form(onHcani!e подкл. A)/(jx)path(x,A,5C)ri(3y)path(A,y,ss);

R3:form(onncaHne объекта A)/(3X)paUi(x,A,sc)i>, (^y)path(A,y,sc).

Элемент "атрибут" связан отношением "имеет атрибуты" (hat) с понятием "класс" позволяет сформулировать следующее правило для включения атрибута:

R4: include(D в описание A)/(vA) (^path(A,D,hat)n(A еС).

Элемент'"значение" означает значение слота, и соответственно, в зависимости от типа атрибута может Сыть указательным, целым, вещественным, булевым или текстовым.

Элемент "действие" соответствует демону слота, определенному в виде процедуры, автоматически запускаемой при выполнении некоторого условия. Наряду с демонами характерными для фрейм-систем используются демоны отражающие специфику ИМ, например, IF_ENTERED запускаемый, если произошло включение объекта в отношение .HAS_PART.

Элемент "событие" может быть определен как слот, имеющий в качестве своего значения присоединенную процедуру, которая запускается из фрейма, описывающего управляющий список.

Для определения множества событий и задания значений атрибу-

- и -

там используются правила:

К5:еуепКЕ присоединить А)/(уА) (}раЦ1(А,Е,еуеп1.)П(А С С);

Иб:ехрег(Ц присвоить 0)/(уО)(зра1Н(0,Ц,'уа1)п(о еаЬг).

В рассмотренных правилах ... Ре) С - понятие, входящее в множество базовых понятий, раЬМх.у.г) - предикат, имеющий значение "истина", если существует путь из х в у на котором есть отношение 2.

Введенные базовые отношения являются типовыми С}т для сети элементов (3), правила ... Из позволяют выделить множество элементов сети для построения структуры ИМ, а правила 1?4 ... определить действия, которые производят объекты модели и значения отдельных атрибутов. ■ , .'

В третьей главе диссертации рассматриваются вопросы разработки алгоритмического и программного обеспечения для построения системы моделирования и реализации процедур автоматизированного построения моделей.

Для решения задачи автоматизации построения модели в работе рассматривается два подхода. Первый подход заключается в разработке средств общения для описания модели, учитывающих специфику имитации. Второй подход позволяет при наличии экспериментальных данных автоматически строить модели отдельных элементов,в виде уравнений регрессии. Модели элементов, полученные обоими способами, на равных правах включаются в моделирующую систему.

В первом случае структура модели формируется на основе описания на одном из принятых в системе языков общения или при помощи экранных меню.

Уровень языка манипулирования данными является базовым,' с помощью которого задаются элементы других уровней. Он является уровнем программиста-профессионала и может включать один или несколько языков программирования в зависимости от используемой системы программирования и операционной системы.

Уровень операций над именными множествами позволяет абстрагироваться от реальной структуры данных. Построение этого уровня связано с описанием операций над именными множествами с помощью процедур и функций, реализованных средствами первого "уровня:

На уровне языка моделирования описание производится в терминах представляемых моделей, В рассматриваемой системе выделяются: язык имитационного моделирования и язык представления знаний.

Язык ЯМ реапнЕ сг.ан в виде функций включенных в библиотеку

cl_sim.lib, при написании которых использовался язык манипулирования данными ППП Clipper и средства языка программирования С.

Язык представления ананий позволяет производить описание знаний в виде понятийной сети фреймов и вывода новых фактов с помощью присоединенных процедур и реализует такие функции как:

- функции описания и управления сетью;

- функции управления отдельными элементами сети;

- функции вызова и модификации элементов сети;

- функции проверки и т.п.

Проблемно-ориентированный уровень предназначен для конечного пользователя, не являющегося программистом, и позволяет описывать модели "В-терминах предметной области. Реализация этого уровня основывается на применении предшествующих уровней, В теоретическом плане базой для построения этого уровня служит использование иерархий обобщений и агрегаций.

Описание модели включает секцию инициализации и несколько событийных секций, число которых должно соответствовать числу действий, .выполняемых элементами в системе. Секция инициализации и событийные секции пишутся на языке программирования, включающего в себя операторы управления базой данных и набор функций, определенных в библиотеке cl_sim.lib.

Учитывая свойства базовых отношений, структура базы данных для хранения семантической сети представлена в следующем виде:

1. ME3HREC(rec,quari_f ield),

2. MESHCHAIN(reí,head,de t a i 1,orde г,key),

где MESHREC файл БД для хранения описания элементов семантичес-. кой сети, гес -идентификатор элемента, quan_fif;ld - количество свойств элемента семантической сети, ME5HCHAIN - файл БД (отношение) , хранящее описание отношение связывающее элементы семантической сети, ге1 - идентификатор отношения. Поскольку предполагается, что отношения транзитивны можно считать, что между элементами отношения устанавливается соответствие один-к-многим (родитель-потомок). В связи с этим вводятся атрибуты: head - родитель; detail -потомок; order - место в экземпляре семантической сети куда вклю-■ чается новый потомок в зависимости от того какой элемент отношения обрабатывался последним; этот атрибут может принимать значения: а - после элемента, обрабатывавшегося последним, b - перед элементом, f - на первое место, 1 - на последнее место, s_a, s_d - в зависимости от возрастания или убывания значения ключевого атрибута key элемента потомка.

Для работы с семантической сетью разработаны функции, обеспечивающих определение БД, описание ее элементов, поиска и модификации элементов. Рассмотрим функцию ME3H_CR0S3(Nt,X,Ax,Y,Ay), позволяющую осуществлять поиск пересечений в транзитивном замыкании Nt для общих элементов Х,У. Сравнение производится по перечню атрибутов Ах,Ау. Данная функция является основой для проверки выполнения "правил-Ri...Re, определяющих действия при построении модели.

Пусть задана не пустая семантическая сеть N (3), описывающая ПО и представленная в виде именных множеств (6). Выделим иерархию определенную отношением "is_a", включающую базовые понятия "класс-подкласс-оОъекг-свойство". Для этого применим функцию MESH_TRAN3(Ne.Nt) построения транзитивного замыкания, соответствующую оператору прямого отбора элементов сети (8). В результате выполнения этой операции будет сформировано дерего отражающее элементен состав классов объектов, которые необходимо включить в формируемую модель. Применяя правило Ri сформируем описания классов, входящих в модель. При наличии подклассов их формирование осуществляется на основании правила Rg и механизма наследования атрибутов.

Для представления модели будем использовать реляционную модель данных, тогда квазиреляция Ki (4) соответствует совокупности таблиц с указательными атрибутами для учета цепей, связывающих информационные элементы сети, описывающей структуру ИМ. Эти атрибуты будем обозначать ciy},f {у}, Ну> ,h{y> ,п{у>, р-(у>, соответственно текущая, первая, последняя, главная, следующая, предыдущая запись в цепи у. Тогда схема данных, соответствующая квазиреляции Ki, может быть представлена таблицами:

1. CLASS(NC, [С] ,ciGE> ,f <СЕ> , НСЕ> ,с.{СА>, f -CCA), ИСА> ,с<СО>«,

f {СО}, 1<СС»),

2. EVENT(NEV, [Е] ,h'{CE} , п{СЕ> ,р{СЕ>),

3. ATR(NA, [А] , ЫСА> ,п{СА> ,р{ОА> ,сШ> ,ГШ> , HAV} ,c{AD> ,

f{AD}, HAD>)

4. OBJ (NOB, tO] ,h{C0> ,n{CO}, p{CO> ,C{0V> ,f{0V>, HOV} ,c{OE>,

f{0E},H0E>),

5. VAL(V,h{AV},n{AV},p{AV},h{Oy>',n{OV},p{OV}),

6. DEMON(DEM,CD],h<AD},n{AD>,p{AD}).

Запись R(Fi,Fo,...,Fn) (0 < n < oo) , можно рассматривать как оператор описании соответствующей таблицы, где R - имя таблицы, Fi - описание i -го поля таблицы. ■

Процедура автоматизированного заполнения таблиц может быть

представлена ь виде алгоритма:

1. Выделение фрагмента сети, определяющий понятие класс.

2. Определение и проверка идентификатора класса.

3. На основе правила !?1 построение информационного дерева.

4. Заполнение отношений 1,2,3.

5. Запуск встроенной процедуры РОКМС для формирования множества неявных атрибутов класса,

6. Проверка наличия подклассов для данного класса, если существует переход на п. 6.1 иначе п. 7.

6.1. Запуск встроенной процедуры ГОКМЗС для формирования мно-жествф атрибутов подклассов.

* 7.' Запуск встроенной процедуры РОШ£У для определения действий кл^рса.

8. Проверка наличия классов: "если" "да" переход на и.1

"иначе" вывод сообщения о формировании каркаса модели.

После формирования классов модели на основании правила Кз определяется множество Объектов, входящих в отдельные классы, а также' истинные значения атрибутов конкретного объекта, Еходящего в заданный класс. При наличии в семантической сети описаний множества событий и значений атрибутов, процесс заполнения квазиреляций и соответствующих им отношений производится автоматически на основании правил 1?5 и Кб иначе требуется их введение в интерактивном режиме по запросу системы моделирования.

Для оценки качества полученной имитационной модели она оценивается по результатам пробных прогонов. Если качество модели не удовлетворяет пользователя, то для ее улучшения возможно использование итерационных процедур, основанных на трех .существующих способах изменения модели:

- глобальных методах, базирующихся на введении в состав модели новых подмоделей;

- локальных методах, за счет детализации элементов модели;

- методах, в основе которых лежит изменение калибровочных параметров.

Предположим, что модель достаточно точная 1' детализированная. Определение узких мест имеет большое значение при решении задачи улучшения модели на этапе диагностики, определения областей работоспособности Модели и т.д..

Проведем прогон исследуемой модели с заданным начальным сос-

тоянием So . В этом прогоне выявляется набор характеристик поведения моделируемой системы, то есть состояния Sj, которые она принимает в ходе прогона.

Набор характеристик определим как:

Z=-<max(aii. l4, i5)>,

M=-fmln(aii.i4. i5)>, ' (И)

S=<m(au, i4. is)>. D=-tö2(an, i4. i5)>, где ш- математическое ожидание, б2 - среднеквадратичное отклонение, а - атрибут, Ii - класс, к которому относится атрибут, 14 -номер атрибута, 1s - номер объекта в классе.

В тех точках, где значения атрибутов приближаются к niax или min или выходят за пределы интервала среднеквадратичного отклонения, можно предположить наличие узких мест, о

Зададим условия определения границ интервалов возможных узких

мест:

Sil. 14. is(tl) < Щп(ац, ¡4. i5) + Sil. 14. i5 ац, i4, i5(ti) > шах(ац, 14,15) + 5ц, 14.15 au, ¡4. ¡5(ti) > т(ац, 14.15) + б2(5ц. i4", 15) (12) an, i4, is(ti) < т(ац. 14. j5) - б2(бц, ¡4,15) Если в момент времени ti-t условия не выполняются, а в ti выполняются, то ti является начальной границей интервала и, соответственно t2=ti+i является конечной границей интервала, если в tg условие выполняется, а в t2+t не выполняется, tz+x , tj—с - предшествующий и последующий моменты системного времени, в которых происходит смена состояний модели, и состояния модели Si и Sz Фиксируются. Данный процесс реализуется на всем интервале моделирования. Обычно улучшение модели системы связывают с ликвидацией узких мест. Для этого необходимо изменить модель и проанализировать, уменьшилось ли число узких мест.. Выделим совокупность параметров, по которым оценивается качество модели. Представим каждый из этих атрибутов в виде:

аи, 14. iS = F(X,B), (13)

где X - множество факторов, влияющих на эц, ¡4,15, В - множество калибровочных параметров. ' ,■ ■'

Изменив калибровочные параметры, получим новую функциональную зависимость (13). Проверим, улучшится ли в результате этих изменений модель. Для этого выполним прогон имитационной, модели на интервалах предполагаемых узких мест, устанавливая начальное состоя-

ние. Проведя этот прогон можно оценить, произошло ли улучшение модели, то есть будем считать, что улучшение произошло, если ни одно из условий не выполняется. Если улучшение наблюдается, необходимо оценить поведение модели на всех интервалах моделирования. Для этого выполним дополнительные прогоны с новыми значениями. Если существенных улучшений при выполнении итерационной процедуры но наблюдается, то в модель необходимо внести новые элементы, компенсирующие вредные влияния.

В четвертой главе на основании полученных результатов разработана система исследования лучевых и электрофизических технологий (СИЛУЭТ) предназначенная для автоматизации исследований в области проектирования технологических процессов, использующих операции электрофизической обработки материалов.

.1 Учитывая общий подход и способы реализации, рассматриваемая система может быть использована как элемент экспертной системы (ЭС) "Технолог электрофизических процессов".

Для создания генераторов фактуальных знаний, ориентированных на конечных пользователей, не являющихся программистами-профессионалами, В СИЛУЭТ имеется два способа. Первый способ связан с представлением знаний, в виде схем. Для процедурных знаний эти схемы являются описанием интегродйфференциальных уравнений в терминах близких к их математическому представлению. Управляющие знания представляются в виде сети фреймов, слоты которых заполняются пользователем системы в диалоговом режиме. Во втором случае имеется возможность использования экспериментальных данных для задания процедурных знаний. На "их основе, используя методы статистического анализа строятся эмпирические модели, которые используются в качестве элементов модели технологического процесса. Процедурные знания с точки зрения системы моделирования рассматриваются, как действия, производимые объектом в системе. Причем, знания, задаваемые с помощью первого подхода, могут использоваться для детального исследования технологической системы (например, для оценки пригодности и калибровки эмпирических моделей на базе сравнения результатов, полученных при испытании теоретических и эмпирических моделей при одинаковых входных воздействиях), а знания, полученные на основе второго подхода, для оперативного решения задач в ходе управления технологическим процессом ( например, для контроля состояния оборудования в результате выполнения технологической операции) .

Формирование плана действий реализовано за счет включения в систему пакета программ автоматизированного планирования эксперимента , основанном на использовании методов проведения экстремального и отсеивающего эксперимента. Модифицированный алгоритм работы системы планирования основан на следующем: если в имитационной модели выполняется первое действие, для которого истинно условие, соответствующее данному состоянию, то при построении вывода выделятся все возможные действия, которые сравниваются между собой по заданному критерию, т.е. строится алгоритм подобный алгоритму поиска решающего дерева в И-ИЛИ графе.

Для исследования различных аспектов функционирования и различных вариантов построения архитектуры элементов и устройств ЗЛУ имеется возможность представления различных уровней структурной декомпозиции:

~0уровень системы, на котором система представляется в виде единого устройства;

- уровень структурных элементов, на котором система представляется в виде соединения основных блоков: ЗЛУ, управляющая ЭВМ, исполняющие устройства, устройства отображения , сбора и переработки информации, контроллеров, каналов связи, узлов сопряжения и т.д.

- уровень функциональных узлов, на котором система и ее структурные элементы представляются в виде функционально законченных компонент, например, источник электронов, вакуумная система, координатный стол, микропроцессорное устройство, устройство сопряжения и т.п.

Для исследования и выбора рациональных алгоритмов решения задач управления рассматриваются четыре уровня функционально-алгоритмической декомпозиции:

- уровень общей задачи управления процессом;

- уровень отдельных частных задач, на котором рассматривается алгоритм общей задачи управления в виде взаимосвязи отдельных процессов;

- уровень решения отдельных процессов.

СИЛУЭТ реализован в виде пакета прикладных программ. При построении программных средств учитывались особенности проблемной области, заключающиеся р. способах, описания взаимодействия рабочего инструмента с объектом обработки и способах формирования рабочего инструмента.

- г\ -

Основные результаты работы.

1. На основе методов искусственного интеллекта и средств баз данных решена задача представления знаний предметной области и структуры имитационной модели в виде сетей элементов. Осуществлено, их преобразование в структуры данных. В основе решения лежит использование единого представления на основе теории именных множеств. Выделены операции преобразования и поиска элементов сети, позволяющие осуществить автоматизацию построения моделей.

2. Разработаны принципы обработки экспериментальных данных с целью построения элементов моделей, для чего обосновано применение методой отсеивающего эксперимента,

3. На уровне концептуального описания моделей осуществлена реализаций автоматизированного построения структуры модели. Определены принципы включения эмпирических моделей в структуру ИМ. Решены задачи синхронизации работы отдельных элементов модели и способы оценки ее пригодности с. точки зрения эксперта.

4. Полученные теоретические результаты, методы и алгоритмы использованы при построении элементов экспертной системы в области исследования технологии электрофизических процессов, а также в учебном процессе для курсового, и дипломного проектирования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Арменский Е.В., Костенко O.A. , Зародов A.Ci. Применение ЭЛТ в гибком автоматизированном производстве.//Труды междунар. конференции по электронно-лучевой технологии, ЕЛТ, Варна, 1985, с. 324-325.

2. Арменский Е.В,, Зародов А.Ф..Костенко O.A., Рожанковский A.B. Микропроцессорная система управления ЗЛО со стабилизацией параметров пучка.// Труды международной конференции ISEM -87, М., с. 15-19.

3. Арменский Е.В., Костенко O.A., Зародов А.Ф., Рожанковский A.B. Стабилизация параметров пучка при управлении электронно-лучевой обработкой.//Межвузовский сб. Методы исследования и проектирования элементов й систем автоматического управления М.:- МИЭМ, 1990, с. 76-80.

4. Зародов А.Ф., Соложенков С. С. Система"управления ЗЛУ на базе мини-ЭВМ.// Электрофизические и электрохимические методы обработки, N 7, 1981, с. 10-11.

5. Зародов А. Ф. , СолодоЕ1Ников И. В. 'Программная реализация системы для синтеза технологических процессов. //Автоматизация проектирования программного обеспечения движущимися объектами: Тез. докл. Во. совет. Харьков: 1980, о. 115.

G. Зародов А. Ф. , Оолодор,никоя И. В. Реляционный подход к построению . проблемно-ориентированных систем имитационного модмлирова-" ния. //Современные проблемы автоматического управления: Тез. докл. VI, Вс. сор.ещ.-сем. мол. ученых - М.: 1985, с. 47.

7. Зародов Л. Ф. , Иванов С. Ю., Солодовников И. В. Реляционный подход к построении средств имитации в проблемно-ориентированных системах моделирования сложных систем. //Гибкие производственные системы: Тр. сем. МДНТ.П, -М. : 1980, о. 38-4?.

8. Зародов А. Ф. Применение имитационного моделирования в Проектировании технологических процессов ЭЛО. // доклада XII Вср-3onuí?.' научно-технич. совещания "Теоретические и прикладные проблемы создания АСУ TFT, Челябинск, !Я90, е. fifí.

9. Зародоп А. Ф. , Солодовников И. В. Разработка проблемно-ори-ентироьанных систем моделирования с помощью языковых средств базы данных. //Автоматизация проектирования цифровых сйстем управления летательных аппаратов. Тем. сборник науч. труд. .-Харьков:. ХАИ, 1987,- с. 56-61.

10. Зародов А. Ф. , Костенко о. Д. , Солодовников И. В. Многоуровневая система программирования управления лазерным дисплеем для создания микрофишей печатных плат. //Синтео и щюектирование многоуровневых систем управления: Те;«. докл. I Вс. науч. - техн. конф. ,ч. II,- Барнаул, 1982. г. 10?-103.

П. Зародов А. Ф. , Солодовников И. R , Шукалов Л. В- Применение объектного подхода' при машинном моделировании технологического процесса производства пленочных конденсаторов.// Ийвестия вузов СССР,- Приборостроение, 1991, N3, с. 104-109.

12. Мещеряков Л. л. , Зародов А. Ф. , Солодовников И. В. , Щ/калов Д. В. Фреймовый подход к построению систем имитации. // Механизация И автоматизация N 5, 1991, с. 31-34.

13. Солодовников И. В. , Зародов А. Ф. Управ ление экспериментом с имитационными моделями сложных динамических систем. /' Тематический сборник научннх трудов "Проектирование цифровых систем управления 'летательными аппаратами",- Харьков. ХАИ. 19ЯЧ, с. 111-114.