автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Инструментальные средства автоматизации проектирования САУ ЛА с использованием экспериментальных данных

УРАЛЬСКИ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ПСЛГШНЙЧЕСНЯЙ ИНСТИТУТ км. С.М.КИРОВА

На правах рукописи

■ ^ЩС

ПРОНИН'Александр Васильевич

ИНСТРУМЕНТ,Ц1ЬНЫЗ СРЕЛСТВА АВТОМАТЙЗАЩПГ ПРОЕКТИРОВАНИЯ САУ ЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Специальность 05.13.12 - Системы автоматизации

проектирования

Автореферат диссертации на соискание ученой степени нандидата технических наук •

Екатеринбург 1992

Работа выполнена в Московском авиационном институте. Научный руководитель -доктор технических наук, профессор Шамриков Б, М.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,"профессор

Ведущая организация - Московский институт электромеханики

и автоматики

специализированного ученого совета K063.I4.I3 Уральского политехнического института.

Отзывы в одном экземпляре, заверенные печать®, просим направлять, по адресу: 620002, Екатеринбург, К-2, УПИ, ученому секретарю института, тел.: 44-85-74 . С диссертацией можно ознакомиться" в библиотеке Уральского политехнического института.

Автореферат разослан " 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета, кандидат технических

Семенов В.В

кандидат технических наук, доцент Суханов В.И.

Защита состоится "28" февраля 1992 г. на заседании

Константинов А. А,

Актуальность темы. Переход к новым аэродинамическим схемам летательных аппаратов (ЛА) , необходимость увеличения их живучести, увеличение допустимых высот и скоростей полета и, как следствие, ужесточение требований к динамическим свойствам систем автоматического управления (САУ) летательными аппаратами предполагают переход к новым техническим и алгоритмическим решениям в построении САУ ЛА. Такие решения, в силу своей новизны, нуждается во всесторонней проверке, в том числе в условиях, максимально приближенных к реальным, т.е. требуют проверки имитационным моделированием с использованием данных стендовых и летных испытаний отдельных технических подсистем. 'С другой стороны, проведение на этапе экскизного проектирования таких процедур автоматизированного проектирования, как идентификация моделей, оценка работоспособности алгоритмов адаптации и идентификации, работоспособности САУ вцелсм в условиях реальных воздействий и возыущений, сравнительный анализ поведения математических моделей и реальных САУ в идентичных условиях требуют доступа к информации летных и стендовых испытаний для специалистов по проектированию САУ; Увеличение количества подобных экспериментов и их значения привело к выделении исследований динамики САУ ЛА с использованием экспериментальных данных в самостоятельную предметную область (ПО) автоматизированного проектирования, которая отличается:

- наличием большого количества экспериментальных данных сложней структуры,для хранения которых используются банки данных (ЕД] ;

- наличием развитых пакетов прикладных програмы (ППП], предназначенных для обработки экспериментальных данных ;

- совместным использованием средств математического моделирования и записей процессов полунатурных и натурных экспериментов ;

- использованием указанных средств специалистами по динамике САУ, т.е. не профессиональные программистами.

Особенности этой области автоматизированного проектирования, наряду с жесткими сроками на проектирование и испытания САУ ЛА, делают чрезвычайно актуальной задачу упрощения доступа конечного пользователя-непрограммиста к данным и программам. Уровень автоматизации, производительность труда программистов и конечных пользователей могут быть существенно повышены при решении »той задачи в рамках новой информационной технологии (НИТ) - искусственного интеллекта.

Суть этого подхода заключается в применении развитых средств диалогового взаимодействия пользователя с системой автоматизации, использовании средств логического вывода и средств представления. профессиональных знаний. Такой подход даёт возможность устранить посредников-программистов и системных аналитиков из процесса взаимодействия- конечного пользователя с САПР, позволяет пользователю самому описывать характерные особенности модели предметной области и видоизменять её в процессе исследований, позволяет переходить к решетя: задач по их постановкам.

В настоящее время не существует универсальных инструментальных средств высокого уровня для построения прикладных систем автоматизированного проектирования на основе НИТ. Существующие системы в ' значительной степени отражают специфику задач, для решения которых они предназначены. Выбор того или иного подхода, разработка новых решений должны производиться на основе анализа особенностей конкретной предметной области.

Объектом исследования в диссертационной работе является процесс автоматизированного проектирования динамики САУ ЛА на стадии эскизного проекта с использованием результатов стендовых, летных испытаний и имитационного моделирования.

Целью работы является исследование особенностей построения систем автоматизированного проектирования в указанной предметной области и их влияния на способ организации инструментальной системы автоматизации, а также разработка и экспериментальная проверка со-

ответствуют??* моделей и алгоритмов.

В соответствии с поставленной целъв в диссертации решены сле-дуюгсие задачи:

- разработана фреймово-продукционная модель представления профессиональных знаний и реализована основанная на ней инструментагъ-ная система для построения систем автоматизированного проектирования ; "

- разработан и реализован комплекс средств для организации моделей диалогового взаимодействия, позволяющих пользователю самому строить модели доступа к прикладным программам;

- разработан и реализован алгоритм планирования вычислений на пакетах прикладных программ и структура данных для его поддержки, позволяйте при наличии альтернативных способов вычисления результатов выбирать пути, выделенные пользователем как наиболее приоритетные;

- разработаны и реализованы средства имитационного моделирования, позволяющие проводить исследования математических моделей в условиях реальны:;, воздействий и возмущений;

- выделено ядро базы знаний (ЕЗ) для исследуемой ПО, включение которого в состав вновь разрабатываемых систем автоматизированного проектирования позволяет сократить затраты на их реализации, быстро и с минимальными затрата.™ строить прототипы проектируемых САПР;

- разработана методики расширения инструментальной системы и формирования прикладных баз знаний САПР, позволяемо пользователю самому вести авт©формализации профессиональных знаний.

Выносимые нл задиту результаты

I. Модель представления профессиональных знаний для систем автоматизации проектирования САУ ЛА. Модель отличается от известных тем, что в её основу положено описание стереотипных ситуаций пакетами продукционных правил, безвозвратной безпоисховой стратегией их обработки, а также отражением.в ней сильной структуризации предметной области. Рто позволяет добиться высокой эффективности обработка профессиональных знаний.

б

2. Комплекс средств, обеспечивающих построение моделей диалогового

взаимодействия. Отличительными особенностями разработанных средств

i

является то,, что oía» реализованы на той же формальной основе, на которой строится представление экспертных знаний о предметной области. Это позволяет пользователю самому строить модели диалогового взаимодействия, организовывать индивидуальные схемы доступа к прикладным моделям предметной области, описывать человеко-лашга-нне процедур:; автоматизированного проектирования.

3. Алгоритм плакирования вычислений на пакетах прикладных • программ. При наличии альтернативных путей вычисления результатов по различным исходным данным алгоритм позволяет включать в план наиболее приоритетные пути, независимо от их длины. Прочие пути используются лигго в случае отсутствия необходимых исходных данных для наиболее приоритетных путей. Алгоритм поззоляет получать наилучшие результаты вычислений при имеющемся наборе исходных данных.

4. Структура данных для поддержки алгоритма планирования. Структуры отличаются от известных выделением на них б язнсм виде отношений вычислимости и пошаговым запоминанием промежуточных состояний процесса планирования. Это позволяет реализовать поддержку механизма поиска вглубину с возвращением. Это.; механизмом разработанный алгоритм и структура данных отличаются с? известных.

5. Ядро базы знаний, являющееся инвариантной частью баз знаний прикладных систем автоматизации проектирования в исследуемой предметной области. Использование ядра ЕЗ совместно с инструментальной системой в качестве оболочки проектируемых САПР позволяет быстро строить кх прототипы и макеты.

6. Методики расширения инструментальной системы и формирования прикладных баз знаний, позволяющие пользователю самостоятельно

расширять функциональные возможности систем, а такге строить и видоизменять прикладные системы автоматизации ка основе автоформа-

лизаши профессиональных знаний.

7. Входной язык подсистемы имитационного моделирования -ДИАСИМ, его реализация в рамках системы представления знаний ИНТЕР-САУ и средства сопряжения подсистемы имитационного моделирования с системой представления знаний. Указанные средства позволяют прозодить математическое моделирование с использованием в качестве исходных данных результатов стендовых и летных испытаний, а также проводить обработку результатов имитационного моделирования с помощью существующих развитых средств для обработки результатов испытаний.

Научная новизна результатов состоит в следующем:

- в создании фреймово-продукционной модели представления профессиональных знаний, позволяющей достичь высокой эффективности их обработки;

- в разработке алгоритма планирования вычислений на пакетах прикладных программ, обеспечивающего использование наиболее приоритетных путей вычисления результатов, независимо от их длины;

- в разработке структуры дачных для поддержки алгоритма планирования вычислений, позволяющей реализовать механизм поиска вглу-бину с возвращением.

Практическая ценность. Исследования, проведенные в диссертации, позволили разработать инструментальную систему автоматизации ИНТЕР-САУ, с помощью которой могут быстро и эффективно строиться прикладные системы автоматизации проектирования динамики САУ ЛА на этапе эскизного проекта с использованием экспериментальных данных. На основе разработанной систеш построен и сдан в эксплуатацию ряд прикладных систем автоматизации. При работе в среде этих систем пользователю предоставляется возможность самостоятельного формирования индивидуальных моделей ПО и методов доступа к прикладным программным моделям, а также моделей диалогового взаимодействия.

Разработанная в диссертации модель представления знаний является основой для формализации и накопления большого объема профессиональных знаний о методиках и процедурах автоматизированного проектирования САУ ЛА. Использование формализованных знаний широкими кругами пользователей позволяет поднять качество проектирования технических систем и глубину их проработки.

Применение разработанной инструментальной системы позволило поднять уровень автоматизации при решении задач, сзязанных с одновременным использованием средств математического моделирования и данных стендовых и летных испытаний. Это достигнуто за счет реализации языка имитационного моделирования ДИАСИМ и средств его сопряжения с данными стендовых и летных испытаний. Разработанные средства могут быть использованы как основа для проведения ряда новых исследований, проведение которых в рамках существующих систем отличается большой трудоемкостью.

Использование разработанной системы, выделенного автором ядра базы знаний и связанной с ними технологии разработки прикладных систем автоматизации,позволяют повысить производительность труда . разработчиков прикладных САПР в 2-4 раза.

Методы исследований. Методологическую основу диссертации составляют системный анализ, математическая логика, теория графов, теория автоматического поиска решений, теория формальных языков и представления знаний в системах искусственного интеллекта. ■

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 27 научных конференциях, совещаниях и семинарах. Программный комплекс подсистемы имитационного моделирования экспонировался на межотраслевой-выставке ЗВМ-83, он включен в фонд алгоритмов и программ "ИКТЕРФАП".

Объем и струтггура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы (102 наи\:еноза-

ния) и 8 приложений. Основной объем диссертации (без списка литературы, приложений, рисунков и таблиц) составляет 137 страниц, рисунков - 29, таблиц -2.

- Введение содержит обоснование актуальности темы исследований, формулировку цели работы и основных задач, решаемых в диссертации, сведения об апробации и внедрении.

3 первой главе выделена предметная область исследований, описаны её основные особенности, сформулированы задачи, решаемые в диссертационной работе. Недостатком традиционного подхода к построению систем автоматизации проектирования являются низкая производительность труда как конечного пользователя, так и программистов и системных аналитиков, длительность цикла внесения исправлений в программное обеспечение, отсутствие средств настройки программного обеспечения на задачи пользователя, его терминологию и используемые процедуры проведения вычислений. Другим недостатком этого подхода является отсутствие доступных пользователю средств формализации, накопления профессиональных знаний о ПО з том числе знаний экспертного характера и их использования при автоматизированном реиении задач. В традиционных САПР слабо используются средства логического вывода. • '

Указанные недостатки могут быть преодолены применением методов новой информационной технологии - искусственного интеллекта. Использование КИТ в прикладных предметных областях предполагает разработку и реализацию моделей представления профессиональных знаний, средств организации диалогового взаимодействия, средств логического вывода.

Выбор модели представления знаний имеет решающее значеш!е для р^фектигной работы систем] автоматизации. Применение для зтсй цели суцествуюг^х языков представления знаний (ЯПЗ) затрудняется их сло.глсстью. Ироне того, для исследуемой ПО, где задачи носят преимущественно вычислительный характер, применение универсалькых

ЯПЗ оказывается малоэффективным. Процесс создания прикладных баз знаний и семантических моделей предполагает понимание результатов формализации и их обсуждение широкими кругами специалистов, что требует приближения нотации формализованных знаний к профессиональной лексике и смысла этой нотации к концептуальным моделям проблемного знания. Таким образом, формализация профессиональных знаний' на „ уровне, доступном проблемному специалисту, предполагает разработку проблемно-ориентированных моделей представления знаний, учктц2шк?:х специфику рекаемых задач и используюгцих их особенности для повыпе-ния эффективности работы. Разработка проблемно-ориентированной модели представления знаний, удовлетворяющей этим требованиям, ставится одной из целей диссертационной работы.

Реализация диалоговых средств на основе КИТ в полном объеме является достаточно сложной проблемой, поэтому в диссертации ставится более ограниченная задача - разработка средств диалогового взаимодействия, позволяющих создавать "дружелюбный" диалоговый интерфейс на основе комбинации режимов "Быбор из меню" и директивного, дающих возможность пользователю самому выбирать способ взакмодейст* вин и строить индивидуальные модели доступа к прикладным программным модулям.

Одной из основных задач, реваехЩх Ь П6ДС;(с¥еМе логического вывода, является задача автоматического йг&КИрсйация вычислений в. пакетах прикладных программ» МнЬГ'ообраэие существующих алгоритмов планирования вычислений определяется большим количеством критериев оптимальности, исходя из которых строятся алгоритмы, Ссобенно^тй.Ш исследуемой предметной области является тс( ЧЪЬ пЛкшфсванпё ЗДе61 применяется в основном длЛ задач обработки результатов исследбза» нкй и экспериментов, в которик зачастую существуют альтернативные способы вычисления результатов, не эквивалентные по используемым вычислительным метода.'.!, точности и достоверности получаемых результатов, При этом специалист по проведению исследований колот, как

правило, заранее указать более приоритетные способы вычисления результатов. Однако известные критерии оптимальности и построенные на их основе алгоритмы не позволяют решить задачу включения в план наиболее приоритетных путей (независимо от их длины) без диалога с пользователем либо без назначения эмпирических "цен" модулям. Разработка подобного алгоритма стазится одной из задач диссертационной работы.

Еще одной задачей является создание средств имитационного моделирования и средств сопряжения их с базами экспериментальных данных для проведения ряда процедур проектирования,проведение которых с помощью традиционных средств отличается большой трудоёмкостью. Такими процедурами являются:

- имитационное моделирование динамических процессов в САУ ЛА с использованием записей реальных воздействий и возмущений;

- оценка работоспособности и качества алгоритмов идентификации и адаптации при имитационном моделировании;

- сравнительный анализ поведения реальных САУ ЛА и их математических моделей в;условиях реальных воздействий;

- идентификация моделей по результатам испытаний.

Во второй главе обосновывается модель представления профессиональных знаний разработчика САПР. Основными знаниями, используемыми при автоматизированном решении задач в прикладных системах, являются: алгоритмические знания, заключенные в расчетных программах (концептуальная компонента знаний) ; знания, с помощью которых описывается структура модели ПО прикладной САПР, знания о закономерностях решения задач, эвристических соотношениях (знания экспертного характера) ; знания о структурах пакетов прикладных программ и алгоритмах планирования (логические знания) ; лингвистические знания, ¡заключенные в описаниях словарей и алгоритмах работы лингвистических процессоров.

На основе анализа взаимодействия этих разновидностей знаний автором сделан вывод о том, что в качестве компоненты, объединяющей различные разновидности знаний в единую систему, наиболее естественно использовать экспертные знания. Это связано с тем, что именно эти знания используются для выявления необходимости активизации различных подсистем (подсистемы логического вывода, лингвистических процессоров) и нахождения того фрагмента концептуальных знаний, с помощью которого поставленная задача находит своё алгоритмическое решение. Возможность выделения подобного единственного фрагмента концептуальной модели обусловлена достаточно сильной и естественной структуризацией ПО для большинства задач.

Итак, центральное место в формальном описании исследуемой ПО занимают экспертные знания. На их основе организуется взаимодействие прочих компонент системы. Способ представления и обработки этих знаний должен быть ориентирован на преимущественно вычислительный характер з.адач и, вместе с тем, должен позволять проводить решение определенных классов задач по их постановкам на вычислительных моделях.

Системы автоматизации в исследуемой ПО относятся к классу • диалоговых расчетно-логических систем. Предметные области подобных систем весьма легко, как показывает опыт, представляются в виде набора стереотипных ситуаций. При выборе механизма представления экспертных знаний для описания стереотипных ситуаций учитывались следующие соображения.

1. В исследуемой ПО наиболее важным является не отображение сложных структур понятий и отношений между ними, а отражение условий корректности постановки задач, описание внутренней логики и прагматических особенностей решения этих задач.

2. Механизм представления знаний должен быть ориентирован на автоформализацию профессиональных знаний. Наиболее подходящим для этого является продукционный способ.

3. Преимущественно вычислительный характер решаемых задач не позволяет при обработке описаний ситуаций использовать механизмы управления типа стратегий перебора, поскольку эффективность этих алгоритмов на подобных задачах оказывается недопустимо низкой из-за больших затрат на избыточную обработку предикатов, связанных с проведением вычислений.

Исходя из этого, для представления и обработки экспертных знаний, описывающих стереотипные ситуации, предлагается использовать пакеты продукционных правил, применяемых в порядке записи. По аналогии с прочим структурами данных, предназначенными для представления стереотипных ситуаций, эту структуру можно назвать фреймом, а подобный подход к их представлению - фреймово-продукцискнкм.

Итак, автором предлагается модель представления профессиональных знак-/Г;, основными чертами, которой являются:

- центральная, организующая роль знаний экспертного характера;

- фреймозо-продукционшЯ подход к представлению экспертных знаний, при котором стерзотипные ситуации, возникающие в процессе проектирования, предстазляются прикладными фреймами - поименованными пакетами продукционных правил;

-связь экспертных знаний с концептуальными, логическими и лингвистическими посредством предикатов продукционных правил;

- возможность организации вложенных к рекурсивных сетей прикладных фреймов;

- структуризация, модели предметной области на уровне экспертных знаний з виде двухуровневой сети прикладных фреймов. Верхний уровень составляют фреймы общего назначения, нижний - фреймы, поддерживающие решение частных задач проектирования.

Основным отличием разработанной и реализованной модели представления знаний является её ориентация на поддержку репения задач, носящих преимущественно вычислительный характер. Разработанный для этого способ представления экспертных знаний, основой ко--

торого является фрейм, как пакет продукций, применяемых в порядке записи, обеспечивает значительно более высокую эффективность их обработки по сравнению с известными системами. Это достигается за счет неперэбсрной стратегии последовательного применения продукционных правил, а также за счет отражения в модели сильной структуризации предметной области, что позволяет применением небольшого числа продукций отыскивать тот фрагмент концептуальной модели, с помощью которого поставленная задача находит свое алгоритмическое решение.

Отличиями разработанной модели также являются:

- открытость системы для реализации новых проблемно-ориентированных объектов и отношений;

- доступность большей части компонент инструментальной системы пользователю, что позволяет перейти к азтоформализадин профессиональных знаний;

- набор реализованных предикатов языка представления знаний

к объектов рабочей памяти, отражающий объекты и отношения, свойственные задачам, решаемым в исследуемой ПО.

В рамках системы представления знаний разработан и реализован комплекс средств, обеспечивающих построение моделей диалогового взаимодействия. Комплекс включает в себя средства организации диалога в режиме "выбор из меню", а также средства построения лингвистических процессоров на основе расширенных сетей переходов. С помощью режима "выбор из мена" реализуется доступ к прикладным моделям на основе наборов классификаций или селективных списков, лингвистические процессоры позволяют организовывать механизм прямого доступа к прикладный концептуальным моделям, Отличительными чертами разработанных средств является то, что они построены на той ее формальной основе, на которой строится представление экспертных знаний о предметной области. Это позволяет пользователю самому строить модели диалогового взаимодействия, описывать человеко-мапшиыэ ироце-

дуры автоматизированного проектирования. Кроме того, эти средства не ограничивают пользователя единственной схемой доступа к прикладным моделям, а ему предоставляется спектр диалоговых средств для организации индивидуальных схем доступа в' соответствии с его представлениями о модели предметной области.

В третьей главе обосновывается предложенный автором критерий оптимальности планирования вычислений на ППП и на основании этого критерия строится алгоритм планирования.

Суть предложенного критерия Т^ состоит в том, что при наличия альтернативных путей вычисления результатов оптимальным считается план, в который в первую очередь включаются пути, отмеченные пользователем как наиболее приоритетные, независимо от их длины. Прочие пути, которые в меньшей степени удовлетворяют пользователя, используются только в случае невозможности вычисления результатов более приоритетными средствами, например, из-за отсутствия необходимых для отого исходных данных. Формулировка "наиболее приоритетные пути" предполагает, что пользователь обладает некоторой дополнительной априорной информацией о тем, • какой из альтернативных путей вычисления результатов более предпочтителен, (например, по критериям точности, используемых методов, достоверности исходных данных, быстродействия и т.п.) . Критерий Т*1 позволяет синтезировать планы вычислений, обеспечивающие наилучшие, с точки зрения предпочтений пользователя, результата при имеющемся наборе исходных данных.

На основании предложенного критерия оптимальности автором построен алгоритм плазгирования. Алгоритм является дзухпроходным. На первом проходе анализируется разрешимость задачи п выделяется набор отнесений вычислимости, входящих в план. Ка втором проходе

т

выделенные отис-еш:я упорядочиваются, т.е. синтезируется план.

Первый проход проводится в обратном направлении - от искомых результатов к исходным данным. Для обеспечения выполнения принятого критерия оптимальности используется стратегия планирования

вглубину с возвращением. Эта стратегия позволяет не обращаться к диалогу с пользователем при выборе пути в точках ветвления, а также отказаться от назначения "цен" модулям, используемым в некоторых алгоритмах для выделения приоритетных путей. Разрешение неоднозначностей путем диалога с пользователем является нежелательным, поскольку описание пакета составляется опытным экспертом, а проводить вычисления могут специалисты из смежных областей. Использова- ■ ние алгоритмов с ценами моделей затрудняется тем, что назначение обоснованных цен на моделях большой размерности само может оказаться сложной задачей.

При построек»: алгоритма используются понятия приведенного отношения вычислимости, состояния, фронта состояния. Под приведенным отношением подразумевается отношение вычислимости

Х-7-Г,

у которого в списке выходных данных У= {.У* >•••» 3 удалены все "висячие" и избыточные для данной задачи переменные. Под состоянием подразумевается объект ¿</1 - [ <Л~ц ,-••, иГ;т ^ с наименьшим числом компонент, обладающий свойством ^ иГ; для всех у , вычислимость которых предположена исходя из выдвинутых на данном шаге алгоритма гипотез о составе искомого оператора У = , ..., 3. Фронтом состояния называется объект

Ч1 = £ J ... г т3 > состоящий из минимального числа компонент, из предположения о вычислимости которых на текущем шаге доказательства следует вычислимость иГ;

Ч.: 1-г=-1»Г{

/; » — #

Логическая организация фронта достояния в биде стека определяет характер поиска решения в глубину,.'

Работа алгоритма на первом проходе представляется как процесс доказательства теоремы существования решения задачи (М , II ,т/) на вычислительной модели М

з!(и>—. (I)

Исходя из того, что алгоритм синтезирует планы, не содержащие циклов и рекурсии, предполагается, что искомый оператор § имеет вид

£ — ^ /1 > •■■ . /и | 7

т.е. сводится к последовательному применению некоторого набора программных модулей.

Процесс доказательства состоит в последовательном преобразовании первоначально тождественного выражения

V —у— V

с использованием имеющихся отношений вычислимости в качестве аксиом предметной области и полученных автором правил вывода, характеризующих стратегию обратного планирования вглубину с возвращением:

У ЭС

X н

5'евесб (Х,у)

(2)

1с' у -у, х^^-тг^Ъ' =

тт

У' • Ъ, м

X''—=г— Сг,7,Ы

3 I

(зЛ

Первое правило применяется для выделения искомых переменных из набора заданных с помощью .селектор-функции. Второе правило позволяет связать предположение о вхождении того или иного приведенного отношения вычислимости в искомый план с- изменением при' этом фронта состояния. Третье правило характеризует смысл операции повторного приведения отношения: в результате повторного приведения выделенные выходные переменные отношения объединяются.

Процесс доказательства состоит в расширении состояния и движении фронта состояния в направлении от Vк II.Всякое расширение состояния на шаге С заключается в выборе отношения вычислимости

т^-г-У1 ,

I

удовлетворяющего соотношению '¿¿^ С. и являющегося наиболее

предпочтительным среди отношений, вычисляющих ц .За выбором подобного отношения следует его преобразование к приведенной форме в соответствии о правилом (4)

X' '—г—

и выдвижение гипотезы о том, что выбранное отношение входит в состав искомого оператора Используя выбранное отношение, к текущему виду преобразуемого выражения

Т . -у» V (5)

тс»•••/ з<

применяется правило вывода (3), в результате чего вычисляется новое состояние и новый фронт состояния: \

= (1\1ц) ИХ1, иГы = иГг и .

Затем проверяется возможность преобразования вновь полученного выражения (5) к виду (I) с помощью правила (2) .Если это невозможно, то процесс выбора отношений повторяется.

3 ходе рассуждений может быть обнаружена ошибочность сделанных предположений о составе Такая ситуация возникает, например, когда входные переменные очередного выбранного отношения оказались невычислимыми в рамках сформулированной задачи. В этом случае с помощью механизма бэктрекинга доказательство возвращается на несколько шагов назад в точку последнего ветвления, отношения, соответствующие опровергнутому пути, вычеркиваются и процесс доказательства возобновляется. Результатом первого прохода язляется вццелеше на вычислительной модели неизбыточной подмодели и подмножества исходных данных, необход^-гых для решения задачи.

Второй проход используется для того, чтобы упорядочить отношения вычислимости, выделанные на первом проходе, в соответствии с порядком их применения при решении задачи на вычислительной модели. На этом проходе используется обычная волновая стратегия и правила вывода, используемые в системе ПРИЗ и ей подобных.

Для поддержки описанного алгоритма плакирования авторем разработать списковые структуры данных. Предложенные структуры отличаются от известных выделением в них в явном виде отношений вычислимости, доступом к отдельному отношению через его заголовок, а Также пошаговым запоминанием промежуточных состояний процесса плакирования. Такая организация данных позволяет организовать вычеркивание тупиковых'путей в процессе плакирования, реализовать поддержку механизма возвращения.

Четвертая глава содержит описание структуры п состава сформиро-Занного ядра базу знаний, методики применения инструментальной системы. Списан пакет имитационного моделирования Д^аС'ЛМ, работа которого поддерживается средствам! инструментальной системы.

Ядро базы знаний выделено на основе анализа применений системы для построения ряда приклгуркх С/ИР. Ядро включает в себя ряд при-кладьгых и системных фреймов, поддерживающих функционирование

"пустой" системы автоматизации, а также фреймы, описывающие реализованные лингвистические процессоры.

В главе приведены методики расширения функциональных возможностей системы представления за счет реализации новых предикатов и объектов, методики программирования и подключения предикатов, методики формирования баз знаний. Средства инструментальной системы совместно с методиками её расширения позволяют пользователю самому строить и видоизменять прикладные системы автоматизации проектирования на основе автоформализацки профессиональных знаний.

В главе описывается разработанная и реализованная подсистема имитационного моделирования ДйАСИМ и её входной язык. ДИАСИМ представляет собой проблемно-ориентированную систему имитационного моделирования, снабженную входным языком непроцедурного типа. Она позволяет проводить моделирование динамических систем, описываемых линейными и нелинейными, дифференциальными и разностными уравнениями с постоянными коэффициентами и. с коэффициентами, зависящими от времени, а также логическими соотношениями. Использование системы не требует от пользователя знания языков программирования. Система ориентирована на блочное представлеш5е модели исследуемой системы. Это позволяет.сохранить преемственность методов исследований, накопленных пользователями при работе на аналоговых ЭВМ. Основу системы составляет библиотека моделей типовых звеньей современных САУ ЛА. Библиотека является открытой для пополнения и видоизменения.

Отличием разработанной подсистемы имитационного моделирования является её ориентация на моделирование САУ ЛА с цифроаыми регуляторами, открытость системы для реализации новых блоков, ориентация на пользователя, не владеющего языками программирования.

При включении подсистемы имитационного моделирования в состав инструментальной системы представления знаний решена задача сопряжения экспериментальных данных и средств математического моделирования. Разработанные средства Позволяют проводить математическое

моделирование с использованием в качестве внешних сигналов результатов летних и стендовых испытаний, а также проводить обработку результатов моделирования с помощью существующих развитых ППП для обработки результатов испытаний.

На примере подсистемы имитационного моделирования в главе иллюстрируется процесс расширения бункциональных возможностей инструментальной системы и процесс формирования баз знаний прикладных САПР. Приведены примеры использования инструментальной системы для построения прикладных систем автоматизации проектирования, сформированы и описаны соответствующие базы знаний.

Инструментальная система ИКГЕР-САУ и построенные на её основе прикладные САПР прошли промышленную проверку при решении практических задач. Применение инструментальной системы позволяет в готовом виде переносить инвариантную часть(ядро) систем автоматизации, а реализацию специальной части свести к минимуму. Использование инструментальной системы и ядра ЕЗ в качестве оболочки проектируемых систем автоматизации проектирования позволяет быстро строить их прототипы и макеты и приступать к эксплуатации систем не дожидаясь окончательного завершения разработки.

В результате использование -системы позволяет повысить производительность труда программистов при построении новых САПР в 2-4 раза л поднять качество проектируемых систем автоматизации за счет углубленной 'и тщательной проработки системной компоненты САПР.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы:

I. Разработана модель представления знаний для предметной об-тасти автоматизации проектирований САУ ЛА, основными чертам:! которой являются: фреймово-продукционный подход к представлению знаний жепертного характера, связь этих знаний с прочти посредством пре-;икатов продукционных правил, возможность организации вложенных и >екуроивких сетей Фреймов, структуризация модели предметной области

в виде двухуровневой сети. Модель отличается от известных тем, что в её основу положено описание стереотипных ситуаций пакетами продукционных правил, беспереборной стратегией их обработки, а также отражением в ней сильной структуризации предметной области. Это позволяет добиться высокой эффективности обработки профессиональных знаний.

2. В рамках системы представления знаний разработан и реализован комплекс средств, обеспечивающих построение моделей диалогового взаимодействия. Комплекс включает в себя средства организации диалога в режиме "выбор на меню" и средства для построения лингвистичес ких процессоров. Отличительными особенностями разработанных средств является то, что они реализованы на той же формальной основе, на которой строится представление экспертных знаний о предметной облас ти. Это позволяет пользователю самому строить модели диалогового взаимодействия, организовывать индивидуальные схемы доступа к прикладным моделям, описывать человеко-машинные процедуры автоматизированного- проектирования.

3. Разработан и реализован алгоритм планирования вычислений в пакетах прикладных программ. Алгоритм отличается от известных тем, что он синтезирует планы, оптимальные по критерию Т^. Суть этого критерия состоит в том, что при наличии альтернативных путей вычисления результатов в план включаются пути, отмеченные пользователей как наиболее приоритетные, независимо от их длины. Прочие пути, которые в меньшей степени удовлетворяют пользователя, используются только в случае невозможности вычисления результатов более приоритетными средствами из-за отсутствия необходимого набора исходных данных. Разработанный алгоритм позволяет получать наилучшие результаты вычислений при имеющемся наборе исходных данных.

4. Разработаны структуры данных для поддержки алгоритма планирования. Структуры отличаются от известных выделением в них в явноь виде отношений вычислимости, доступом к отдельному отношению через

его заголовок, а также пошаговым запоминанием промежуточных состояний процесса планирования. Такая организация данных позволяет реализовать поддержку механизма поиска вглубину с возвращением, которым разработамтый алгоритм отличается от известных.

5. Выделено ядро базы знаний, являющееся инвариантной частью баз знаний прикладных систем автоматизации проектирования в исследуемой предметной области. Включение ядра в состав вновь разрабатываемых систем позволяет значительно сократить затраты на их реализация за счет того, что новые систем встраиваются в некоторую готовую оболочку. 'Лспользсзание инструментальной системы и ядра базы знаний

в качестве оболочки проектируемых САПР позволяет быстро строить их прототипы и приступать к эксплуатации систем до окончательного за-зер^ения разработки.

6. Разработаны методики расширения системы и формирования прикладных баз знаний САПР, позволяющие пользователя самостоятельно расширять функциональные возможности системы, а тшг^е строить с видоизменять прикладные системы автоматизации проектирования на основе автофсрмализации профессиональных знаний. Это позволяет упростить трспесс адаптации средств автоматизации к решаемым задачам, а также ¡ократить потребности в посредниках между конечным пользователем к трограммиыми моделями: программистах и системных аналитиках.

?. 3 рамках инструментальной системы разработан и реализован годной язык подсистемы имитационного моделирования ЩАСИМ. Язык от-гичается простотой, ориентацией на специалиста по динамике САУ, не ¡ладеющего программированием, сохраняет преемственность методов мо-¡елирования на аналоговых ЭВМ при исследовании цифровых систем управления. Разработаны средства информационного сопряжения подсистемы :китасионнсго моделирования и системы представления знаний. Разрабо-■анные средства позволяют проводить математическое моделирование с :спользовакием в качестве исходных данных результатов стендовых и :етных испытаний, а также проводить обработку результатов имитациок-

ного моделирования с помощь» существующих развитых средств для обработки результатов испытаний.

8. На основе разработанной инструментальной системы построен ряд систем автоматизации проектирования для исследования динамики САУ JIA. Практическое применение инструментальной системы подтвердило эффективность реализованных в ней моделей и алгоритмов, позволило в 2-4 раза сократить время разработки САПР и объем програчмиро-, вания.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих печатных работах:

1. Петрин К.В., Прокин A.B.. Диалоговая система ДйАСИМ моделирования дискретно-непрерывных динамических систем //Электронные системы управления и контроля летательных аппаратов. Уфа: УАЙ, 1961.

W 6. С. II5-I23.

2. Петрин К.В., Прокин A.B. Использование препроцессорных средств для расширения проблемно-ориентированных систем //Организация

математического моделирования и управления пакетами прикладных программ в САПР ЛА.М.: МАИ, 1964. С. 35-39.

3. Петрин К.В., Прокин A.B. Один способ построения программного комплекса для моделирования дискретно-непрерывных динамических систем //Организация управления процессами в САПР ЛА. М.: МАИ, 1982.

С. 60-64.

4. Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Инструментальные средства для построения систем обработки результатов исследований и испытаний САУ ЛА //Ш Всесоюзная научно-техническая конференция "Методы синтеза типовых модульных систем обработки данных": Тезисы докладов, Кишинев, 16-21 октября 1988г. М.: йнформприбор, 1988. С.48-49.

5. Петрин"К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Интеллектуальная система- автоматизации экспериментальных исследований динамики САУ ЛА // X Всесоюзное совещание по проблемам управления: Тезисы докладов,

;.тмв-Ата, сентябрь-октябрь 1986. Книга П.М. :ВИНИТИ,198б. С. 241-242.

6. Петрин K.B., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Методология предстаз-ения и использовагая знаний в интеллектуальной системе автоматиза-ии проектирования систем управления // Информатика - 87. П Всесоюзен конференция по актуальным проблемам информатики и вычислительной ехники: Тезисы докладов, Ереван, 20-22 октября 1987г. АН Арм.ССР, реван, 1967. С. 197-198.

7. Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Один алгоритм синтеза рограмм на вычислительных моделях // Методы трансляции и конструи-ования программ: Тезисы докладов Всесоюзной конференции, Новосибирск, 3-25 ноября I9R.P Г. 4.2. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1963.

. 65-67.

8. Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Построение системы авто-ггизалии проектирования САУ ЛА на основе семэнтической модели пред-;тнсй области // Семантическое программирование в автоматизации эоектирования летательных аппаратов и их систем. М.: МАИ, 1968.

, 18-25.

9. Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Проблемно-ориентирован-1Й язык для автоматизации исследований дискретно-непрерывных дина-¡ческих систем // Материалы ХП Всесоюзной школы по автоматизации учных исследований, Еакуриани, .1-13 апреля 1978 г. Тбилиси: ИСУ

I ГССР, 1978. С. I13—I14.

10. Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д. Язык диалогового иодирования дискретно-непрерывных динамических систем // Автоматизя-я экспериментальных исследований: Тезисы докладов Всесоюзной учно-технической' конференции, Куйбышев, 5-7 июля 1978 г. М.:

ука, 1978. С. 33-34.

11. Автоматизация проектирования адаптивных цифровых систем равления летательными аппаратами/Петрин К.В.,Прокин A.B.,Теряев Е.Д., мриков Е.М. //IX Всесоюзное совещание по проблемам управления: зисы дохладов, Ереван, ноябрь 1983 г. М., 1983. С. 266-267.

12. Диалоговая система моделирования адаптивных цифровых систем управления /Петрин К. В., Пронин A.B., Теряев Е.Д., Шамриков Е.М. //IX Всесоюзная конференция "Теория адаптивных систем и её применения": Тезисы докладов и сообщений. M.-J1.: КСКП "Кибернетика" АН СССР, 1-еьЗ. С. 321-3*3.

I?.. Диалоговая система моделирования дискретно-непрерывных динамических систем ДИАСИМ /Петрин К.В., Пронин A.B., Теряев Е.Д., Гамриков F.M. //Тезисы докладов научного совещания-семинара "Построение моделей и моделирование сложных технических объектов". Тула : ТПИ, 1964. С. 4-5.

14. Система автоматизированного проектирования адаптивных цифровых систем управления /Петрин К.В., Прокин A.B., Теряев Е.Д., Шамри-ков Б.U. //Всесоюзная конференция по автоматизации проектирования систем управления: Тезисы докладов, Ереван, октябрь IS84r. М.: НСКП "Кибернетика", 1584. С. 321-322.

15. Прокин A.B. Подход к формированию базы знаний системы автоматизации экспериментальных исследований динамики САУ J!A //Информатика и вычислительная техника: Тезисы докладов Всесоюзного семинара молодых ученых й специалистов, Звенигород, 11-18 апреля 1986г.

М.: Наука, 1986. С. 87-88.

Подписано в печать I0.CI.92 Формат 6СЧ84 1/16

Бумага Й2а4£я> Плоская печать 7сл.тт.я. 1,63

Уч.-язи.л. 1,18 Тира1* 100 ' Заказ 55 Бесплатно

Рецакционно-изцатеяьский отдел -ТЛИ им.С."'.Кирова 620002, Екатеринбург, УТЕТ, 8-й учебны" копяус Ротапринт УПИ. 6200С2, Екатеринбург, ТИП, 8-:"? учебный корпус