автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы накопления знаний и принятия технологических решений в экспертной системе

'■■ П П -Г ;Т м ■

' « '¡Г1

АКАДЕМИЯ НАУК УЗБЕКСКОЙ ССР НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ «КИБЕРНЕТИКА»

На правах рукописи

УСМАНХОДЖАЕВ . Абдурашид Хакнмович

УДК 658.52.007

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ НАКОПЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И ПРИНЯТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ

(на примере технологии механической обработки)

Специальность 05.13.01— Управление в технических системах

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ташкент —1988

Работа выполнена в ордена Трудового Красного Знамени Институте кибернетики с ВЦ Узбекского научно-производственного объединения «Кибернетика» АН УзССР.

Научный руководитель—доктор технических наук

НУСРАТОВ Т. С.

Официальные оппоненты—член корреспондент АН УССР,

доктор технических наук МОРОЗОВ А. А.

кандидат технических паук, доцент

ситдыков И. X.

Ведущая организация — НПО «Технолог» МинТСМаш СССР.

Защита диссертации состоится ¿^Н? /-¿Л- 1988 г.

в /часов на заседании специализированного совета Д 015.12.01 при УзНПО «Кибернетика» АН УзССР, по адресу: 700143, Ташкент—143, ул. Ф. Ходжаева, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке УзНПО «Кибернетика» АН УзССР.

Автореферат разослан « » 1988г.

Ученый секретарь л

специализированного совета

доктор технических наук А. К. ПУЛАТОВ

ОБЩАЯ /ЛРА1СГЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В промышгенно развитых странах последние года характеризуются интенсивным вторжением интеллектуально-технических систем или, иначе, экспертных систем (X) в сферу деятельности специалистов различных областей. Это явление объясняется рядом причин, основные из которых - появление возможностей включения в круг решаемых задач с помощью ЭВМ ряда новых задач из неформализу^мых областей науки и техники; обеспеченле возможности использования знаний, перенятых у экспертов, специалистами (пользователях«), не владеющими этими знаниями на уровне экспертов; возможности приблизить к ЭВМ экспертов и пользователей,не владеющих навыками программирования.

В современных условиях перестройки и интенсификации одним из эффективных направлений использования ЭС является область технологической подготовки производства в машиностроении, характеризующаяся частыми изменениями элементов структуры и соответственно теряющими свою эффективность методами принятия решений. В особенности остра эта проблема при разработке технологий механической обработки деталей, сопряженных как с эвристическими методов принятия технологических решений в условиях множественности разнотипных задач и вариантов их технологического сочетания, тая и наличием трудноформализуемых задач. В этой связи разработка моделей и алгоритмов накопления технологических знаний экспертов и принятия на их базе эффективных решений, создание человеко-машинной системы, реализующей поставленные задачи в диалоговом режиме являются особенно акту-альннм^ задачами.

Модели и алгоритмы, предложенное в диссертационной работе, разработаны в соответствии с планами научно-исследовательских работ ИК с ВЦ УзНГО "Кибернетика" АН УзССР по теме: "Системный анализ, разработка математических моделей, алгоритмов и программ в задачах АСУ ТП" <1976-1980г.г.) и по теме: "Исследование методов построения интеллектуальных средств принятия решений в интегрированных САПР" (1985-1990г.г.) и ориентирована на выполнение темы "Экспертная система конструкгорско-технологического назначения" (198Я-1990г.г.) в соответствии с прог-

рашой СП-1 к^адународного сотрудничества стран-членов СЭВ в области применения средств вычислительной техники.

Целью работы являются разработка моделей и алгоритмов накопления знаний и принятия на их базе технологических решений, разработка моделей представления знаний эксперта о процессах принятия технологических решений, свойствах и параметрах различных объектов сложных систем.

Методы исследования. При решении поставленной задачи в работе использовались метода системного анализа, теоретико-множественного подхода, свойства разработанных идентификационных матриц соответствий и метода математического программирования.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты:

- разработаны информационная и математическая модели системы накопления технологических знаний и принятия решений в про цессах'формирования технологии механической обработки, опреде-делены задача и структура основных функций системы, реализуемые на моделях соответствий;

- разработаны формы представления выявленных видов знаний эксперта-технолога о процессах моделирования технологических решений, свойствах объектов сложной технической системы;

- разработан метод представления структур технологических процессов механической обработки, базирующийся в отличие от традиционных алгоритмических структур представления, на структурных моделях соответствий;

- представлено алгоритмическое описание системы накопления знаний и принятия технологических решений, а также структура организации управляющих алгоритмов процессами накопления и обновления знаний в диалоговом режиме;

- разработаны алгоритмы процедур организации диалога для формирования и обработки базы технологических знаний и принятия решений в конкретизированных условиях работы.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

- предложенные методы представления иерархических структур сложных систем на базе использования структурных моделей соответствий позволяют описать сложные технические системы;

- экспертность элементов базы знаний позволяет осуществлять постоянное накопление и проводить необходимые изменения

в структуре технологи-юких знаний в процессе эксплуатации продложешшх моделей, чем обеспечивается постоянное ее актуальное состояние;

- доступность экспертных знаний для широкого круга пользователей обеспечивает эффективность и качество принимаемых решений, снижение средств и времени на разработку технологических процессов.

Реализация результатов работы. Предложенные модели я алгоритмы решит задач накопления экспертных знаний и принятия технологических решений нашли практическую реализацию в виде комплекса прикладных программ, принятых к внедрению на Ташкентском тракторном заводе им.5О-летия СССР с расчетным экономическим эффектом 31,78 тыс.рублей и внедрены в учебный процесс на кафедре "Автоматизированные системы управления" факультета АСУ и в ВЦ КП Ташкентского политехнического института пм.Абу Райхон Беруни.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались на шестой конференции молодых ученых ИК с ВЦ АН УзССР (г.Ташкент, 1977г.), школе-семинаре молодых ученых и специалистов по автоматизации проектирования (г.Ташкент, 1979г.), третьей республиканской конференции "Методические и прикладные аспекты систем автоматизированного проектирования" (г.Ташкент, 1987г.), научных семинарах лаборатории "САП? в машиностроении" 1сЩ УзНПО "Кибернетика" АН УзССР (г.Ташкент,1987-1988г.г.), объединенном научном семинаре лабораторий секции Ж с ВЦ УзНПО "Кибернетика" АН УзССР (г.Ташкент, 1968г.)

Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 7-мп печатных работах.

огруктура и объем работы. Диссертационная работа состоят из введения, четырех глав, заключения, содержащих 104 страниц машинописного текста, II рисунков, 14 таблиц, а также списка литературы, включающего 60 наименований и приложения. Общий объем работа составляет Г43 страницы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается выбор темы диссертационной,

работы, ее актуальность, формулируются цель и задачи исследования, указывается научная новизна и описывается методика исследования.

В первой главе рассмотрены вопросы состояния и рро^ития экспертных систем в настоящий период. Анализируются результаты работ по созданию экспертных систем, полученных разными исследователями и проблемы связанные с организацией систем ЗС, методами представления знаний и принятия решений (11Р).

Проведенный анализ показывает, что существующие сС можно классифицировать по различным характеристикам: в зависимости от способов разработки и реализации на ЭВМ алгоритмов управления, по функциональному назначению, по методам представления знаний и др. Но при всем згой основной принципиальной чертой, отличающей системы ЭС от Других автоматизированных систем ПР, является присущее им свойство накопления неформализованных знаний специалистов-экспертов и формирование определенных решений на базе некоторого аналога процесса экспертного рассуждения.

Анализ литературных источников показывает, что общее сложившееся представление о структуре ЭС предполагает наличие пяти основных компонент (рисЛ): диалогового процессора, базы знаний, системного планировцика, системного интерпретатора, комплекса программных средств.

Создание полноценных экспертных систем - одна из сложных, трудоемких, многоэтапных и, вместе с тем, достаточно реальных задач, требующих, наряду с решением большого числа расчетных задач, рассмотрения процессов накопления разнохарактерных знаний (опыта) и машиной имитации творческой деятельности на высоком уровне.

Одним из основных этапов, влияющих на эффективность сис тем, в технологической подготовке производства (ТПП) является разработка моделей и алгоритмов накопления знаний технологического характера и принятия на их базе решений.

Обеспечение эффективности использования систем ЭС при решении задач накопления знаний и принятия технологических решений (ГГГР) открывает большие возможности для улучшения качест ва ГГГР, сокращения средств и сроков реализации решений, и в значительной степени зависит от методов организации алгоритмо] функционировшия ЭС и методов системного представления знаний

Рис.1

Существуют несколько эффективных методов, где каждый имеет свои недостатки и преимущества. Поэтому в процессе разработки ЭС возникает проблема выборки методов трансформации рассматривав!/ й предаетной области. Анализ различных источников показывает, что эти проблемы в настоящее время еще недостаточно разработаны. Одним из факторов, определяющим ценность проекти- . руемых систем ЭС, является метод представления знаний в таком виде, чтобы эксперт мог убедиться в их достоверности и правильности последующего использования.

При разработке форм представления технологических знаний доляшы учитываться ряд факторов, о с но в шли из которых являются: - классификационный тип технологических знаний: знания о свойствах и параметрах объектов предаетной области, знания о

возыожностях их использования в технологической цепочке и их эффективном сочетании, методологические знания о формировании последовательности процедур, приводящих к принятию технологических решений и др.;

- форма и. методика использования классификационного типа технологических знаний и его организация с учетом вида, содержания, частоты использования и др. особенности;

- удобство интерпретации в зависимости от форм реалиэаци

Разработка структуры базы знаний (БЗ) с учетом процессов

накопления знаний является трудоемким процессом, связанным со структуризацией знаний и зависящей как от характера решаемых задач, так и самой проблемной области. В свою очередь, с задачей структурирования знаний связывается задача разработки алгоритма быстрого поиска элементов знаний в БЗ. Очевидно, что эффективной стратегией поиска необходимых знаний будет стратегия, при которой на всех этапах решения задачи используется не вся информация из БЗ, а лишь соответствующая ее часть. При такой организации структуры предполагается, что катсдая совокупность знаний определяет множество детерминированных ситуаций, при которых их можно использовать. Для того, чтобы выделить такие группы совокупностей знаний, проблемная задача раз бивается на подзадачи и организуется иерархическим образом. В последующем с Каидой подзадачей связывается определенная груг па совокупностей знаний и соответствующие формы их представления в системе.

При разработке автоматизированной системы накопления знаний и принятия технологических решений возникает задача в! бора формы представления технологических знаний зкспертов-те: нологов в БЗ. Эффективное решение этой задачи, с позиции сок ращения трудозатрат, оптимизации структуры алгоритмов поиска 1 ыборки и сокращения времени реакции системы, достигается в зультате совместной работы со специалистими (экспертами) в р сматриваемой предметной области. В частности, при разработке форм представления технологических знаний в ТПП были сделанк выводы о целесообразности представления знаний о свойствах V параметрах обеспечивающих объектов в табличной (фреймовой) <} ме представления, а знания о технологических операциях, их с четании- в виде правил продукций конъюнкционного типа.

-9В результате прог-денного анализа и в соответствии с наме-енной целью в работе поставлены следующие основные задачи:

- провести функциональный и структурный анализ деятельнос-и инженеров-технологов по моделированию и принятию технологи-¡еских решений как объектов управления для целей автоматизированного накопления экспертных знаний и последующего принятия

ю ним решений;

- разработать информационную и математическую модели ав-'оматизиропанной системы накопления знаний и принятия решений I процессах-формирования технологий механической обработки;

- провести классификацию выявленных основных типов зкс-шртных зияний о процессах принятия технологических решений, ¡войствах и параметрах объектов системы управления и разработать модели соответствующего'их представления в системе;

- разработать алгоритм накопления знаний экспертов об эффективных технологических решениях и поиска решений в пространстве выбранного метода представления;

- разработать алгоритм процедуры организации диалога для {юрглирования базы технологических знаний и принятия решений в конкретизированных условиях.

Во второй главе обсуждается структура сложных систем управления, систематизированы выявленные соответствия и постровны их модели, определены их типы и характеристики. Описываются информационная и математическая модели система накопления знаний и ИГР.

Для сложного объекта управления, определенного многозле-ментностью структуры, характерно существование множества различных схем процесса принятия решений, базирующихся на эврис-тическ.ис методах и отличающихся количеством этапов и последовательностью. Сложность выборки эффективной схемы процесса ПГР, невозможность задания их аналитических зависимостей и определенные трудности формализации знаний (опыта) инженеров приводят к тому, что такие задачи рассматриваются как сложные технические системы, для анализа которых устанавливается детерминированная структура и определяются свойства и параметры его компонент.

В силу придаваемого экспертной системе свойства накопления знаний о процессах и его этапах проблемная задача, реали-

зуемая в оад мой предметной области, представляется как множество задач I/ , элементы которого определяются соответствующими детерминированными ситуациями и совокупностям! элементов различных множеств-предметов А . Элементы А сгруппированы по определенным признакам в подмножества , Д2 »•••» АЛ , где (Д/ | А' и АуЛ А2Л...ПАп=0, реализация которых гфи-вода;' к получению результата задачи. Введение второго условия не исключает внешних связей элементов А^ и А^ из А' . Для элементов различных груш Д введены понятия и определения, которые вносят определенную упорядоченность в группирование элементов исследуемой области и последующего моделирования структуры автоматизированной системы и методов представления данных в БЗ.

Информационная модель системы принятия технологических решений представлена в виде граф-дерева состояний и описана соответствием

в - <Х >

где Х"^-^/, ^З/'-у^дЗ ~ множество аргументов,

} - множество функций,

б

для элементов которых выполняется условие

, < / = л *если £ 5 г

= \Л' -Я .если

Представление с использованием гроф-де; эва состояний щ дусматривает разбиение V/ на подмножества [3} различных урс ней, раздельное решение которых приводит к решению исходной : дачи. Число шагов разбиения К теретически неограниченно, Н( практически, процесс разбиения продолжается до получения на последнем шаге множества задач, решение которых является эле ментарным и поэтому их дальнейшее разбиение либо нецелесообразно, либо не представило как самостоятельная задача. Для о ределения показателя уровня задачи принят следующий порядок: множество элементарных задач находятся на нулевом уровне. Зг

1ачи породившие мно.т.ес ."во элементарных задач- на первом уровне. !адачи породившие подзадачи первого уровня- на втором уровне и '.д. В общем, показатели уровня задач,вырожденных после Ц -го зага разделения находятся на -о\к уровне, где К - пока-

затель уровня системы. Практически, при наличии некоторого мно-кества элементов V/ и заданного множества отображений ^ ^ информационная модель автоматизированной систем.! строится на ос-юеэ произведенного расчленения этого множества на ряд подмножеств [В} по следующей схеме: резучьтат расчленения по У" есть множество в я -го уровня (обозначено 3м )• Элементы В сами являясь гаокесгвами расчленены по задававши ^ <£ 'Р на другие подмножества более низкого порядка , где

¿-^ п(Ви) « а элементы тожества З"'1 расчленяются по Чц ^ на множества низшего порядка по отношению к (!У-У} -го уровня В?'-2 , гдепЩ'^'л т.д. Такое последовательное расчленение конечного множества формирует совокупность подмножеств элементов различной сложности по виду и уровню.

Структурное взаимосвязи подмножеств, формирующиеся с учетом иерархии вхождения, отображаются с помощью ребер граф-дерева, определяющего логические связи мстду элементами подмно-кестз.

Информационная модель автоматизированной системы приводе-на на рис.2. Кок видно из рисунка, для элементов множеств различию: уровней наряду с однозначным отображением существуют и многозначные отображения. Заданно математических зависимостей для таких структур, отобрзяаюцих неявную функциональную зависимость, довольно затруднительно. С целью их описания в работе использованы три обобщениях типа отображений:

- нефункциональное отображение элементов одного мно.тост-ва на элементы множества низшего уровня, описываемое как

- многозначное отобратаниэ элементов одного множества на элементы двух и более множеств низшего уровня

- отображение элемента множества на элемент другого Через элемент промежуточного множества

- гг -

Для ра- \".:отрешшх разновидностей отображений предложены соответствующие структурные модели соответствий, описывающие их связи. Алгоритмическая реализация структурных моделей соответствий (СМС) осуществляется с помощью мюгоэломонтнш: логических операторов.

Операторная модель автокатизьровшшой системы. Использование СМС позволяет описать не только элементы сложной структура системы, но и определяют взаимосвязи компонующих его звс ев. Процесс разработки модели в операторной форме описан для структуры представленной на рис.2. На рисунке границы дойствз законов отображений для двух множеств разных уровней системы указаны ограничивающими штриховыми вертикальными линиями.

Суммарные отображения элементов множеств различных урон системы:

V(3): ß)- Bj V/UV/W: ß/-{в/, Bl]

r?(2)UVf: sl-iß^ß;}

T/UV;(2): ß^jßj, ß'J y;(2)U"Pj(2) : B°f ß°) ^'UHi'(J): ßj)

Обобщенная модель системы имеет шад:

Модель включпет u себя теоретически все возможные варианты отображений iw/'/^j, C~j(rt , t ~ количество видов отображений d системе. Рассматривал поэлементное отображение ß'^ на и исключав из конечного результата ложные (не сущест-

вующие) произведения (для удобства рассматриваются только операторы отображений), получаем:

%ьу"(2) и ч-? № щ'миуЬм *%г%'и

Полученное В1факение описывает практически все суцссгпу-адис связи элементов структуры системы.

Л1!я сопостаиленяя элеютнтол различных множеств при су-EiecTüOßOHiiu рассмотренных шдае типоп отображений использованы разработанные идентификационные матрицы соответствий (ffi.K), реализующих осе типы СШ.

Областыо опг''Деления табличного представления №.С с заданным отображением %(1i)l)4'i*(n.J)U...U4Jl*i>(яр) являются элементы множества уровня H : {«-L . где S--n(Bj)

Порядок диектнвности для и ' (ар) соответственно ог

ределяотея как И, и flr, =fl( В*'' ) - Областью значеш

отображения является элементы множеств Ь* , t-Khi ,•.•, о,., где Я, , Пг flp соответственно определяют число элемен'

каждого множества.

Порядок преобразования информационной структуры автомат, зироаанной системы ПГР в ШС реализован для структуры предста ленной на рис.2. При этом использовались следующие выражения:

1-ый уровень: ôiftfWU %Ь)) - {&] , Ь°г )

з!(ц'ич>М = 1в:,з°ч)

2-ой уровень: { Цг{2) U %2) = ( 5 J,ô])

\в;(Ч?0%*(г))=<&1гВ*3) '

3-й уровень: b', (Ч?U%*(2))* (BÎ , в*)

4-й. уровень s В1ЦЧ (3)^01

Модель автоматизированной систеш накопления знаний н рассматривается как система формально описываемая совокупное сести множеств:

определенной на X л, , - • •, ) i

АИЧ •

Ni. , V-

и основной функцией, реализуемой на модели

г(% ЭС) = г\<>фьр)), ЭС)} ее.« -иец Г(г>,ЗИ)- <1 Г0г„9СПр%к1р)гЭС)г ес^ иеЫ [■(пъЭСНОЯт1,р),ЭС)> ес,п< ¿»е/7,

где Р - состояние системы, ЙГ - множество pc3aci.ii.rx задач,

С( - множество запросов, Д - множество ответов, N - множество сообщений о накоплении знаний, // - множество сообщений об обновлении устаревших знаний.

Л

- множество алгоритмических процедур логического поиска;

6'

ин

'0я ш

- множество,определяющее реакция системы на запрос;

- кноаество,определяющее состояние банка технологических знаний;

- множество,определяющее состояние возможных изменений в системе;

множество, определяющее состояние возможных интерпретаций; .

Третья глава работы посвящена алгоритмическому описанию функционирования систеьш накопления знаний и ИГР. Предложены принципы организации и реализации алгоритмов на разработанной «одели. Рассматриваются вопросы представления технологических знаний. Принципиальная сторона подхода к представлению знаний иллюстрируется на конкретной детали. Согласно конструкторско-технологичоекгал особенностям группы деталей, определены соответствующие элементы задействованных множеств - станков, приспособлений, ретущих, вспомогательных, измерительных инструментов.

На базе заложенных свойств и предложенной модели системы дана концептуальная алгоритмическая модель функционирования автоматизированной систош (см.табл.). Сущность алгоритма функционирования заключается в следующем:

I. Осуществляется анализ заданного предложения У на

вхождение во множество 0. . При истинности результата проверить на выполнение условия Т^) . При истинности окончательного суммированного результата произвести вычисления значений функций , Ги определить значение функции

• Осуществить переход к процедуре 4; При ложности результата первого анализа или ложности суммированного результата осуществить переход к процедуре 2;

2. Осуществить анализ заданного предложения О на тождественность элементам И€М . При истинности утверждения, проверить на выполнение условия Т^п) . При истинности окончательного суммированного результата произвести вычисления значения функций /(^Р) > ^^ -• Результаты вычислений включить соответственно в М" и 6 как новые значения. Осуществить переход к процедуре 4; При лолшости результата первого анализа или лолшости суммировг-лного результата осуществить переход к процедуре 3;

3. Осуществить анализ входного предложения г* на вхождение во множество При истинности утверждения, проверить на выполнение условия Тп(п.) . При истинности окончательного суммированного результата провести вычисления новых значений функций 6(Лр) и у• Произвести удаление из -

р/ и 0] устаревших элементов и заменить их нововычислен-ными значениями. Осуществить переход к следующей процедуре; При ложности первого анализа или окончательного суммированного результата осуществить переход к процедуре 4;

4. Осуществить формирование и логический вывод непустых сообщений и результатов вычислений на выводное устройство.

Таблица

I. ЕСЛИ

и то

2. ЕСЛИ и

и «сг/д

то

3. ЕСЛИ И И ТО

продолжение таблицы

(г)^ I с?*

яев

и'-^Я Не {/

С

;

В экспертных системах, для которых характерна работа в режиме реального времени, некоторые из системных функций управляются не столько программами, сколько самими данными-знаниями, т.е. в этих системах не процессы являются причиной, вызывающей некоторые перемещения данных, а напротив, данные приводят в действие или "заставляют прекращаться" определенные процессы в системе. В основе таких систем лежат логические поисковые элементы, представляющие собой совокупность носителей знаний, правил их обработки и управляющих программ. Знания, закладываемые в систему, представляют основной объект деятельности системы. Управляющая программа системы является тренелятором, предназначенным для перевода запросов (сообщений) с входного языка на машинный и для выполнения предписанной программы накопления, поиска, отбора, ввода-вызода данных и их индексирования. В основу процедур логического поиска заложен метод установления соответствия между запросами и знаниями, при котором признаки запроса сопостанл зтея с признаками описывающих ситуаций. Из признаков, входящих в описание запроса, при помощи логических выражений составляется булево уравнение, которое и является поисковым ключей в управляющей программе.

В основу структуры представления накапливаемых технологических знаний М" системы положены правила продукции конъюнк-

ционного типа, наиболее точно отображающие процессы логического поиска и формирования совокупностей знаний. Количество основных правил продукций для конкретизированного класса деталей определяется суммой произведений количества элементарных поверхностей детали, определяющих контур детали и количества особенностей на них, на соответствующие количества назначаем« этапов обработки.

Анализ показал, что порядок формирования и накопления технологических правил целесообразно осуществлять по экспертным (приоритетньы) оценка?.!, учитывающем схему формообразования детали и возможности совмещения операций. Максимальное количество элементов правила и их внутреннее упорядочение соответственно определяются количеством сгруппироранных множеств предметной области и методикой выборки элементов этих множеств для реализации.

Данные о классифшсацпонн: х группа"; деталей описываются одним из соответствующих строк выражений:

где Е - множество каталогизированных типов элементарных поверхностей деталей, />к - индекс классификационной группы, Е^ - множество элементарных поверхностей, характеризующих группу В ~ свойства и параметры, характеризующие £ ' ,

и % - множества натуральных чисел. . Наиболее приемлемой формой представления знаний о свойствах и параметрах классификационных групп деталей признано табличное Представление, формально представляемое как

< кМ', Кй'Тл Ь Н/1 %,

где - элемент, характеризующий ; сС - параметричес-

кие данные, характеризующие ; - интерпретирунцая составляющая; Д - процедура реализации компонент.

В четвертой главе основное внимание уделено вопросам разработки алгоритмов формирования базы знаний и принятия технологических решений в ТПП. Дня решения задач алгоритмизации необходимо было первоначально установить форцу представления формируемых знаний, которые оказали существенное влияние на структуру БЗ, а затем разработать структуру управляющих алгоритмов автоматизированной системы.

Организация алгоритмической системы базируется на использовании модульного принципа построения системы. Модульный принцип построения алгоритма системы позволяет осуществить последовательную реализацию процессов логического ввода-вывода, поиска и анализа данных, что очень существенно при разработке систем ЭС, требующих большие объемы оперативной памяти ЭВМ.

В общем, программный модуль (ПШ представляется как

Р-Ньр), •

где £ - функция выполняемая модулем, '5 - информационная составляющая модуля (ИСМ), р - операционная составляющая модуля (ОСМ). ИСМ описывает объем, структуру и перечень составляющих исходных данных и выходных преобразованных данных. ОСИ осуществляет программную реализацию алгоритмов вызова, поиска и сопоставления данных в процессе решения. ИСМ разделяется на оС - локальную, р - системную и - метаю дульную части. Так как анализ объективной ситуации и выработки действия представляет решение некоторой совокупности локальных задач в определенной последовательности, то в силу из взаимосвязанности установлены следующие типы ПМ:

1. Программный модуль самостоятельного решения: Модуль рр не связанный через элемент своей составляющей £ с другими ПМ для решения определенной задачи, реализуемой собственной частью р ;

2. Решающ!..! модуль: Модуль .результат реализации которого в совокупности с другими ПМ является решением некоторой задачи или его этапа;

3. Смежный ПМ: Модуль $^и , который является смежным в совокупности ПМ для решения некоторой задачи или его этапа.

Решение любой задачи формально представляется одним ПМ самостоятельного решения или кортежем смежных модулой и

по крайней мере одного решающего ПМ: « Sf< 7? Sf< > • Так как реализация каждого ПЗД определенного кортежа представляет собой шаг в решении задачи, то порядок реализации ILM задается значением шага /г , отображающего значение приоритета модуля.

Суть решения задачи накопления знаний о технологии механической обработки заключается в формировании совокупностей правил fj$ с помощью кортежа, включающего модули, реализующие следующий алгоритм:

1. Установка вида обработки w^W. Выделение элемента

из £ согласно установленного технологического приоритета при заданных В (С, d, /п) и условии T(D);

2. Определение образов компонент , vOL > по соответствиям из (Г1)» удовлетворяющих T(Gj) -

<е^>: ГГе^еГ/гГ^)^..., ГЬ^СГ1

3. Сформировать правило )= <£>/^ сг^/эт);

4. Занести в БЗ сформированное правило . Осуществить анализ на завершение процесса формирования для ' всех элементов £' . При незавершении процесса повторить п.п. 1-3 для следующего элемента е.н .

о

Для описания алгоритма использованы следующие дополнительные обозначения: В - множество элементарных поверхностей детали 1>{%с/,т) , где £ - длина детали, с/ - максимальное значение диаметра поверхности вращения, т. - вид материала заготовь ки; Т0) - технологические требования предъявляете к детали;

f(£) технологические требования предъявляемые к поверхностям и особенностям детали; ~ множество станков; Г2- - множество приспособлений; /~5 , Г** % f5 - соответственно множества режущих, вспомогательных и мерительных инструментов;

f( - множество описательных характеристик; Г ? - множество термических (химических) видов обработки.

Алгоритм принятия технологических решений представлен в следующем виде: - ■

I. Определение образов компонент (из черг -а де-

.лли) по системному каталогу £~ . Ввод параметров, хергкте-

ризующих е,- при установлении соответствия образов- Задание технических условий Т(еу) по предусмотренной схеме;

2. Реализация п.1 в цикловом режиме для всех элементов В' для 1)'(11с/1/п)\

3. По предложенному каталогу описания технологических требований Т(Е>) произвести выборку элементов и осуществить ввод соответствующих конкретизированных параметров Т/Ъ') из чертежа детали; '

4. Зпределенке в автоматическом режиме совокупности соответствующих технологических правил {I] . Выделение согласно заложенным приоритетам правила £((.Г . Выдача рекомендательной установки для обработки на этапе . При необходимости заменить компоненты элементами Г, /"*",..., Г по назначаемым соответствия).!.

Анализ ТПП как предметной области показывает, что одним из экономичных и удобных путей ввода-вызода элементов объектов исследования является принц!ш "меню" с выводом на терминальное устройство образов элементов, характеризующих исследуемый объект. Ввод данных о выделенном элементе при этом может осуществляться с помощью таблиц формального описания свойств и параметров.

Критерий установления последовательности процедур алгоритма для накопления и принятия решений разрабатываются на базе логических действий экспертов, которые и определяют их необходимость и достаточность, формулируют требования к техническим характеристикам объектов, их номинальным значениям и погрешностям и излагр.'от последовательность их анализа.

Эффективность накапливаемых знаний и принимаемых технологических решений обеспечивается приобретенным опытом и знаниями экспертов-технологов в производственных условиях.

ОБЩИЕ ВЫВОД! И РЕЗУЛЬТАТЫ

I. Анализ литературных источников показал трудность создания гибких и эффективных систем автоматизированного принятия решений достаточно полно моделирующих опыт и творческие способности технологов-машиностроителей на базе разработки традиционных алгоритмов. Этот факт выдвинул задачу создания моделей и алгоритмов накопления экспертных знаний и принятия на их базе

технологических рзшепий в ТПП.

2. Проведен обзор структур организации и методов представления знаний. На основании анализа и обобщения проведено упорядочение и систематизация существующих а принципиально возможных структурных схем процессов принятия решений и определены пути их реализации с помощью моделей и алгоритмов накопления знаний и ПТР в экспертной системе.

3. Разработан метод представления структур технологических процессов механической обработки, базирующийся на структурных моделях соответствий в экспертной системе технологического назначения.

4. Разработаны методы представления выявленных знаний эксперта-технолога о процоссах моделирования технологических решений, свойствах и параметрах объектов приложения.

5. Разработаны алгоритмы накопления знани!5 о технологии механообработки и поиска решений в пространство выбранного метода представления технологических знаний.

6. Разработаны алгоритмы процедур организации диалога для формирования и обработки базы технологических знаний и принятия решений в производственных условиях.

7. Разработанные модели и алгоритм компонентов экспертной системы, реализованные в виде комплекса прикладных программ на алгоритмическом языке "Фортран-ГУ", наши практическое применение при решети задач технологической подготовки производства на Ташкентском тракторном заводе им. 50-летия СССР, а такке успешно используются в учебном процессе на кафедре "Автоматизированные системы управления" и ВЦ КГ1 Ташкентского политехнического института им.А.Р.Беруни.

Основное содержание диссертационной работы опубликовало в следующих работах:

1. Нусратов Т.С. .Усмаиходжаев Л.Х. Алгорип,чизадия проектирования технологических процессов в машиностроении. Информационное сообщение £207, "ФАН" АН УзССР, Ташкент, 1978, стр.18

2. Усмаиходжаев АЛ. Математическое моделирование технологических процессов механической обработки деталей. Сб."Вопросы кибернетики", вылЛ02, HIC0 АН УзССР, Ташкент, 1978, стр. 57-64

3. Усманходжаев А.Х. Формализация программного гл-дуля

пакета прикладных программ проектирования технологического процесса механической обработки. Сб. "Вопросы кибернетики", вып. 101, РИСО АН УзССР, Ташкент, 1978, стр.62-68

4. Усманходааев А.Х. Автоматизация построения технологических маршрутов механической обработки деталей. Сб. "Вопросы кибернетики", вып. 104, РИСО АН УзССР, Ташкент, 1979, стр.61-67

5. Усманходкаев А.Х. Один из методов кодирования чертежей машш.лзтроителышх деталей типа "тела вращения". Сб. "Вопросы кибернетики", вып.106, РИСО АН УзССР, Ташкент, 1979, стр. 93-106

6. Усманходааев А.Х. Методика построения математической модели систем разработки тестовых программ. "Алгоритмы и численные методы решения задач прикладной математики и управления". Сб. трудов ТасГУ, Ташкент, 1986, стр.32-38

7. Усыанходааев А.Х. Построение информационной модели экспертной системы проектирования. В сб. "Методические и прикладные аспекты систем автоматизированной проектирования". Тезисы докладов третьей республиканской конференции по автоматизации, Ташкент, 1987 г.