автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.14, диссертация на тему:Разработка и исследование методов информационного обеспечения ЭС САПР ТП механической обработки деталей

кандидата технических наук
Сисюков, Артем Николаевич
город
Санкт-Петербург
год
2007
специальность ВАК РФ
05.11.14
цена
450 рублей
Диссертация по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам на тему «Разработка и исследование методов информационного обеспечения ЭС САПР ТП механической обработки деталей»

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Сисюков, Артем Николаевич

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТП И МЕТОДОВ ЭС.

1.1 методы автоматизированного проектирования технологических процессов механической обработки.

1.2 Анализ методов систем основанных на знаниях - экспертных систем.

1.2.1 Модели представления знаний.'.

1.2.2 Выводы, основанные на знаниях.

1.2.3 Работа с нечеткостью.

1.2.4 Архитектура и особенности экспертных систем.

1.2.5 Классификация экспертных систем.

1.2.6 Разработка экспертных систем.

1.2.7 Человеческий фактор при разработке ЭС.

1.3 Анализ принципов построения интегрированных САПР ТП.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ БАЗ ЗНАНИЙ И МОДУЛЕЙ ЭС САПР ТП.

2.1 Модули (информационное обеспечение) ЭС на этапе проектирования.

2.1.1 Организация баз знаний ЭС.

2.1.1.1 Базовые понятия ВСПТД: Факты, цели, триплеты.

2.1.1.2 Переходы как фреймы.

2.1.1.3 Представление знаний в виде формул.

2.1.1.4 Базы знаний: таблицы.

2.1.1.5 Фреймы-запросы.

2.1.1.6 Предметные рубрики, как методы представления знаний.

2.1.2 Организация баз данных ЭС.

2.1.2.1 Извлечение знаний из сетевой среды.

2.1.2.2 Полнотекстовые БД.

2.2 модули (информационное обеспечение) ЭС на этапе эксплуатации.

2.2.1 Организация отчетов в ЭС.

2.2.2 Организация ДМВ в ЭС.

ГЛАВА 3. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ЭС САПР ТП С СИСТЕМОЙ CAD.

3.1. аспекты интеграции ЭС С АПР ТП в среду СAD и PDM.

3.2. выбор среды 3D моделирования.

3.3. Создание модуля ЭС по взаимодействию с CAD (Cimatron Е) посредством API.

3.4. Передача геометрической информации о детали в ЭС.

3.5. Передача параметрической информации о детали в СAD.

3.6. Программный интерфейс приложения Cimatron Е (API).

3.6.1. Запуск модуля на Visual Basic.

3.6.2. Запуск модуля на Visual С++.

3.6.3. Запуск модуля на Borland Builder С++.

3.6.4. Скрипты.

ГЛАВА 4 ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ САПР ТП НА ОСНОВЕ ЭС С СИСТЕМОЙ PDM.

4.1 выбор PLM системы для интеграции.

4.2 Целесообразность интеграции.

4.3 Интеграция приложений предприятия.

Интеграция посредством SmartGateway.Ill

Сетевая архитектура взаимодействия I-Platform.

Прямой подход - применение API SMARTEAM (СОM\DCOM\ActiveX).

Введение 2007 год, диссертация по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, Сисюков, Артем Николаевич

Для обеспечения эффективности производства предприятия и удовлетворения спроса «заказчика» необходимо в короткие сроки осуществить технологическую подготовку производства, освоить новую и модернизируемую технику и встроить осваиваемые изделия в постоянно меняющийся технологический процесс. Почти все виды производственных разработок связаны с компьютерной обработкой информации с тем, чтобы автоматизировать ряд работ, освобождая человека и ускоряя производственный процесс. Использование вычислительных машин обусловливает разработку и широкое внедрение новых методов автоматизированной подготовки технологических процессов, что является важным резервом снижения себестоимости изготовления деталей, повышения качества технологии, сокращения сроков технологической подготовки производства.

Современный подход к созданию САПР технологических процессов (САПР ТП) предполагает использование новых информационных технологий, которые основываются на методах теории искусственного интеллекта (ИИ). Одним из важнейших направлений при разработке ИИ являются экспертные системы (ЭС). Современные информационные технологии должны быть частью таких систем.

Технологические данные в ЭС, как программной системе, можно классифицировать по двум типам: статические и динамические. Статические данные, как правило, описывают конкретные объекты. Динамические данные представляются в процедурном виде. В ходе работы системы прослеживается связь между статическими и динамическими данными, или, в терминологии ЭС, между данными и знаниями. Каждый программный модуль системы должен иметь равные возможности получения, как данных из базы данных (БД), так и знаний из базы знаний (БЗ). Равные возможности при работе с БД и с БЗ из прикладных программ обеспечивают принцип эволюционного развития САПР ТП с применением ЭС. В современных условиях особенно актуальны методы построения специализированной экспертной системы и ее применения в рамках интеграции с приложениями АСТПП, как необходимого источника данных и знаний в масштабах предприятия.

Проектирование технологических процессов с использованием экспертной системы САПР ТП без интеграции с АСТПП происходит в большей степени в диалоговом режиме. Исходные данные о заготовке, необходимые ЭС в проектировании ТП вводятся технологом вручную, вынуждая его задействовать не малую часть времени не на проектирование технологического процесса экспертными средствами САПР ТП, а на подготовку к этому проектированию. В современных условиях возможно сокращение времени подготовки исходных данных путем их получения из графических моделей и технологических баз программных комплексов АСТПП.

В первой главе предлагается обзор существующих сегодня методов проектирования технологических процессов в САПР ТП. Обозначаются проблемы, требующие решения. Рассматриваются методы систем, основанных на знаниях и экспертных систем. Принципы построения интегрированных САПР ТП.

Работа затрагивает исследования в области разработки и применения модулей экспертной системы для САПР ТП, как части этой САПР, помогающий пользователю в про-цес'сё проектирования принимать решения. Акцент делается на методы, основанные на знаниях, т.е. «сильные методы»[53] в терминологии ИИ. Сильной стороной экспертной системы считается не столько методы вывода знаний и механизм объяснений принятия решений, сколько методы накопления и отбора этих знаний[53].

Знания можно добывать от эксперта или экспертной среды (знания 1-го рода или прямые), брать с носителей информации в электронной и бумажной формах (знания 2-го рода или опосредованные). Так определяются виды знаний, обозначенные учеными в области экспертных систем достаточно давно, один из них Поспелов Д.А. [79].

На сегодняшний день обозначается еще один источник получения знаний экспертной системой. Это знания, извлекаемые из внешней среды, и связанные, прежде всего, с понятиями информационного поиска (ИП). Поиска в сетевых средах - глобальных сетях, не только Internet, но и Intranet\Extranet, масштабы которых с каждым днем растут. Такие знания по содержанию эквивалентны знаниям второго рода, но требуют особого подхода к их извлечению с применением аппаратных и программных средств. Исследуются методы приобретения таких знаний.

Во второй главе предложены методики построения и пополнения баз знаний в специализированной гибридной экспертной системе. Показаны подходы к построению и применению адаптера ДШП с использованием протокола Z39.50 и коммуникативного формата MARC с последующим индексированием и редуцированием области поиска в ПТБД. Представлен механизм ДМВ в составе графического интерфейса пользователя (ГИП).

Предложены модели представления знаний в БЗ. Модель представления, основанная на фреймах и модель представления знаний в виде правил вывода или продукций. Определен метод организации фреймового и продукционного представления знаний - виртуальное строковое пространство технологических данных (ВСПТД), дана характеристика ВСПТД и применение в рамках ЭС. [87, 112].

В третьей главе предложена методика интеграции системы САПР ТП, построенной на ЭС с CAD-системой. Проблема представления геометрических элементов CAD-модели в их технологический эквивалент на сегодня достаточно актуальна [146]. Также предлагаются методы отображения технологического описания детали в CAD-модель. Все методы имеют программную реализацию, т.е. числовые методы, и используют программный аппарат самой CAD-системы. Интеграция с CAD позволяет получать на вход ЭС, помогающей САПР ТП решать задачу проектирования технологического процесса, параметры этого ТП, не вводя их вручную. В четвертой главе проведен анализ методов интеграции c PDM-системой и предложен метод взаимодействия со специализированной гибридной ЭС

Развертывание ЭС в локальной сети предприятия открывает новые возможности интеграции. Крупным источником информации, технологическим банком данных масштаба предприятия, служит PDM-система. Интеграция ЭС САПР ТП позволит извлекать новые данные, обновлять их в общем хранилище PDM. В главе рассмотрены практически все варианты взаимодействия с системой и предложен подход к интеграции ЭС в PDM. Опять же рассматриваются достаточно подробно программный аппарат интеграции.

Экспертная система без интеграции в PLM-систему (PDM) и CAD-систему представляет собой механизм с закрытым аппаратом накопления знаний и помогающим проектировать ТП, но не вписывающимся в современные условия интеграциим. Как следствие, потеря актуальности локальных банков данных и баз знаний самой ЭС в рамках предприятия и снижение или потеря эффективности принимаемых решений. Каждая система выполняет свою роль, ERP - управление ресурсами предприятия, SCM - управление цепочками поставок, СРС - корпоративное управление торговлей, PDM - общий банк данных, управление жизненным циклом (ЖЦ) изделия, CAD - графическое сопровождение, ЭС САПР ТП - помощь в проектировании ТП на базе актуальной информации из систем, способных ее предоставить.

Целью диссертационной работы является разработка методов информационного оснащения специализированной гибридной ЭС для систем автоматизированного проектирования технологических процессов, которые должны обеспечить технологическую базу знаний и интеграцию ЭС с программными комплексами АСТПП.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

• Анализ и разработка модели и метода представления знаний в специализированной ЭС;

• Разработка методов пополнения знаний в специализированной ЭС;

• Разработка методов извлечения знаний из специализированной ЭС;

• Исследование и разработка методов обеспечения единого информационного пространства в СГЭС;

• Разработка методов получения параметрической информации о заготовке для механической обработки из ее геометрического представления;

• Разработка методов получения геометрического преставления заготовки для механической обработки из ее параметрического описания.

Предметом исследования являются методы применения ЭС в САПР ТП, инструментальные средства, включающие в себя средства интеграции с АСТПП, лингвистиче-. ское и информационное обеспечение экспертной системы в области проектирования технологических процессов.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались основы теории информационных систем, теории ИИ, методы виртуального строкового пространства технологических данных, методы фреймового и продукционного подходов к представлению баз знаний. При реализации использовались методы объектно-ориентированного анализа и проектирования. Использован объектно-ориентированный подход в реализации программных модулей экспертной системы, применены технологии по взаимодействию приложений (COM, DCOM), технологии проектирования программ на шаблонных классах (STL, ATL).

Научная новизна работы заключается в следующем:

• усовершенствован подход к представлению знаний в виртуальном строковом пространстве технологических данных;

• спроектирован и наполнен рубрикатор специализированных предметных терминов для отбора документов в полнотекстовые базы данных, применяемых при проектировании и функционировании специализированной ЭС САПР ТП механической обработки заготовок;

• разработана методика интеграции специализированной гибридной ЭС с системами АСТПП;

• показана возможность получения параметрической информации о заготовке в специализированной ЭС из геометрического представления заготовки;

• предложен метод получения геометрической информации о заготовке из параметрического представления заготовки в специализированной гибридной ЭС;

• разработан алгоритм и программный модуль взаимодействия специализированной гибридной ЭС с CAD системой;

• предложен метод интеграции специализированной гибридной ЭС с PDM системой;

• разработай алгоритм и программный модуль взаимодействия с PDM системой.

Практическая значимость и реализация результатов. Результаты работы использованы для создания программных модулей специализированной гибридной экспертной системы для САПР технологических процессов. Данные программы используются в учебном процессе на кафедре ТПС при СПбГУ ИТМО. Материалы диссертационной работы были использованы при подготовке дипломированных специалистов по специальности 2203 (системы автоматизированного проектирования) на кафедре технологии приборостроения СПбГУ ИТМО. Ряд предложенных методов применен в автоматизированной библиографической информационной системе «Колибри+».

Апробация работы. Основные результаты работы представлены в докладах на 10 и 11 международных конференциях в Крыму «Библиотеки и информационные ресурсы в современном мире науки, культуры, образования и бизнеса» (5-13 июня 2003, 7-15 июня 2004 г.), седьмой сессии международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов» (24-28 октября 2005 г.), на III конференции молодых ученых СПбГУ ИТМО (2005 г.), XXXV и XXXVI научно-методических конференциях СПбГУ ИТМО (2006, 2007 г.).

Заключение диссертация на тему "Разработка и исследование методов информационного обеспечения ЭС САПР ТП механической обработки деталей"

Выводы

Исследованы методы интеграции с PDM-системой. Развертывание ЭС в локальной сети предприятия открывает новые возможности интеграции. Крупным источником информации, технологическим банком данных масштаба предприятия, служит PDM-система. Интеграция ЭС САПР ТП позволит извлекать новые данные, обновлять их в общем хранилище PDM.

Предложен подход к интеграции ЭС в PDM. Рассмотрен достаточно подробно программный аппарат интеграции.

Выбор пути взаимодействия модуля сопряжения ЭС с PDM системой оказался не таким однозначным как в случае интеграции с CAD Cimatron. Прежде всего это связано значительной вариацией предлагаемых технологий и протоколов коммуникаций со стороны PDM в рамках интеграции.

Каждый из рассмотренных подходов имеет сильные и слабые стороны. Нельзя сразу выявить метод, подходящий при построение экспериментального модуля сопряжения ЭС.

Подход, основанный на протоколе SOAP оказался очень интересным в плане простоты и кросплатформенности самого клиента. Клиент может быть Web-ориентированным и GUI приложением, может быть реализован на любом языке с поддержкой TCPVIP сокетов. 'Но в нем заложены некоторые ограничения при использовании функционала, в том числе невозможность написания внедряемых модулей (плагинов).

Подход, ориентированный на COM\DCOM позволяет получить полный набор интерфейсов по взаимодействию с PDM, но ограничен в плане кросплатформенности.

С учетом следующей специфики экспериментальной ЭС САПР ТП:

• Устанавливается на рабочих станциях, а не серверах;

• Ориентировано на семейство ОС Windows;

• Должна обладать дружественным GUI интерфейсом пользователя.

• Возможность внедрения дополнительного функционала в редактор Smarteam (Plugin).

Предпочтение отдано методу на базе API СОМ, как и в случае интеграции с CAD.

Исследованы и реализованы методы информационного обеспечения ЭС гибридного типа в контексте интеграции с CAD и PDM системами. Экспертная система без интеграции в PLM-систему (PDM) и CAD-систему представляет собой механизм с собственным аппаратом, основанном на знаниях и помогающем проектировать ТП, но не вписывающемся в современные условия интеграции систем. Как следствие потеря актуальности локальных банков данных и баз знаний самой ЭС в рамках предприятия и снижение или потеря эффективности принимаемых решений.

Предложен подход к интеграции ЭС в PDM. Рассмотрен достаточно подробно программный аппарат интеграции.

Рассмотрены методы интеграции ЭС САПР ТП с CAD\CAM и PLM системами, исследованы и использованы следующие технологии

1) Адаптация на уровне XML модулей к PDM-системе в распределенной среде

2) Использование COM\COM+\DCOM технологий как средство взаимодействия с CAD\PDM, в том числе интерактивное.

3) Использование технологий Java как средство взаимодействия с PDM.

Заключение

В процессе выполнения диссертационной работы были получены следующие основные результаты:

• Исследованы модели представления знаний и разработаны методы построения баз знаний в экспертной системе САПР ТП.

• Исследован и улучшен подход к организации баз знаний ЭС с применением виртуального строкового пространства технологических данных (ВСПТД). Ревизованы методы накопления знаний:

- извлечение знаний от эксперта-технолога с применением диалогового интервью;

- с применением внешних коммуникаций в глобальной сети по протоколу Z39.50, TCPUP, HTTP;

- разработаны методы поиска, индексирования полнотекстовых источников информации в предметной области технологии приборостроения с применением рубрикатора специализированных предметных терминов;

- разработаны принципы и программный модуль дедуктивной машины вывода в контексте проектирования технологических процессов;

- спроектированы редактор и БЗ с применением продукционного подхода к базам знаний;

- создан прототип БЗ с применением продукций для назначения инструмента;

- спроектированы редактор и БЗ с применением фреймового подхода к базам знаний переходов и операций ТП;

- накоплена БЗ в виде фреймов-переходов и фреймов-операций;

- исследованы методы сопряжения ЭС с различными системами управления базами данных.

• Исследованы и предложены методы извлечения параметрических данных непосредственно из CAD-модели детали группы механической обработки. Спроектирован алгоритм построения геометрико-параметрического преобразователя (ГПП) данных.

• Исследованы и предложены методы преобразования параметрических данных с выхода ЭС в геометрическое представление детали в виде CAD-модели. Реализован модуль ГЭС - параметрико-геометрический преобразователь (ПГП) данных.

• Реализованы ПГП и ГПП в системе CAD\CAM Cimatron Е.

• Исследованы методы интеграции ЭС для САПР ТП в единое информационное пространство.

• Предложены методы интеграции ЭС и PDM с применением различных подходов, таких как Smartgateway, SOAP (XML, iXF, Java), COM API.

• Реализован модуль интеграции в PDM Smarteam.

Разработанные адаптеры сопряжения ЭС с приложениями АСТПП, средства взаимодействия с серверами Internet по протоколу Z39.50, тестирование специализированных предметных рубрик при проектирование полнотекстовых баз данных в составе ГЭС показали, что цель диссертационной работы достигнута. , л

Перспектива в развитии метода сопряжения CAD с САПР ТП не только для тел вращения, но и для других геометрических элементов. А также развитие метода в рамках распознавания сборочных единиц в сборочных CAD-моделях.

Возможно пополнение баз знаний фреймов переходов и продукционных баз знаний. В перспективе возможен перевод методов и функций ВСПТД под Web.

Новизна работы в методиках разработки, применения специализированной экспертной системы, где знания и данные для задач проектирования технологических процессов, приобретаются в первую очередь из среды предприятия - вопросы интеграции. И в глобальной сети приобретаются знания, недоступные в пределах предприятия и рамках проектирования технологического процесса с применением ЭС (модуль ДШП). Предложен новый подход создания ГЭС САПР ТП механической обработки деталей путем интеграции в единое информационное пространство ТПП через взаимодействие с PDM-системой.

Библиография Сисюков, Артем Николаевич, диссертация по теме Технология приборостроения

1. Н., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов В. Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. // Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука, 1986.

2. Аверченков В.И., Каштальян И.А., Пархутин А.П. САПР технологических процессов, приспособлений и режущих инструментов. Мн.: Высшая школа, 1993.

3. Автоматизированная система проектирования технологических процессов механосборочного производства./ Под ред. Н.М.Капустина М.: Машиностроение,1979. 247с.,ил.

4. Адаменко .А. Н., Кучуков А. М. Логическое программирование и Visual .Prolog. -СПб: БХВ-Петербург, 2003. ' г' ' • '

5. Алахвердов В. М. Когнитивные стили в контурах процесса познания. Когнитивные стили. // Под ред. В. Колги. — Таллинн, 1986. — С. 12—23.

6. Американский коммуникативный формат представления библиографических записей. СПб: Изд-во РНБ, 1990г., 673с.

7. Андриенко Г. J1., Андриенко Н. В. Игровые процедуры сопоставления в инженерии знаний.// Сборник трудов 111 конференции по. искусственному интеллекту. — Тверь, 1992. — С. 93—96.

8. Арчер Т., Уайтчепел Э. Visual С++ .NET Библия программиста. Киев: Диалектика, 2005 г.

9. Архангельский АЛ. Borland Developer Studio. Delphi 2006. Справочное пособие. -М: Бином, 2006 г.

10. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения. // Пер. с англ. -М.: Прогресс,1980.

11. Байдун В. В., Бунин А. И. Средства представления и обработки знаний в системе FRL/PS. // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: тез. докл., т. 1.1. Минск, 1990. —С. 66—71.

12. Белнап Н., Стал Т. Логика вопросов и ответов. — М: -Прогресс, 1981.

13. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose. — М.: ЛОРИ, 2001.

14. Борисова Н. В., Соловьева А. А. и др. Деловая игра "Методика конструирования деловой игры". — М.: ИПКИР, 1988.

15. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование. — М.: ИВК, 1993.

16. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М.: ДМК, 1993.

17. Вертгеймер М. Продуктивное мышление. // Пер с нем. — М.: Прогресс, 1982.

18. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. — М.: Советское радио, 1958.

19. Воинов А., Гаврилова Т. Инженерия знаний и психосемантика: Об одном подходе к выявлению глубинных знаний. // Известия РАН. Техн. кибернетика. — 1994, № 5.1. С. 5—13.

20. Волков А. М., Ломнев В. С. Классификация способов извлечения опыта экспертов. // Известия АН СССР. Техн. кибернетика. — 1989, № 5. -С. 34-45.

21. Гаврилова Т. А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ. // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1984,№5.-С. 165-173.

22. Гаврилова Т. А. Как стать инженером по знаниям. // Доклад на Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту. — М.: ВИНИТИ, 1988. — С. 332-—338.

23. Гаврилова Т. А. Подготовка коллектива разработчиков экспертной системы. // Доклад на школе-семинаре "Проблемы применения ЭС в народном хозяйстве". — Кишинев, 1989. —С. 59—62.

24. Гаврилова Т. А. Объектно-структурная методология концептуального анализа знаний и технология автоматизированного проектирования баз знаний. // Труды Меж-дунар. конф. "Знания-диалог-решение 95", т. 1. -Ялта, 1995. С. 9.

25. Гаврилова Т. А., Тишкин А. И., Золотарев А. Ю. МИКРОЛЮЙЕР: экспертная система интерпретации данных. // Доклад на школе-семинаре "Проблемы применения ЭС в народном хозяйстве". — Кишинев, 1989. С. 17-23.

26. Гаврилова Т. А., Червинская К. Р., Яшин А. М. Формирование поля знаний на примере психодиагностики. // Техническая кибернетика. 1988, № 5. - С. 72-85.

27. Гаврилова Т. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. — М.: Радио и связь, 1992.

28. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2001.

29. Гарсиа-Молина Г., Ульман Д., Уидом Д. Системы баз данных. -М.: Вильяме, 2004 г.

30. Гладун В. П. Процессы формирования новых знаний. — София, 1994.

31. Горанский Г.К., Владимиров Е.В., Ламбин Л.Н. Автоматизация технического нормирования работ на металлорежущих станках с помощью ЭВМ. М.: Машиностроение 1970. с. 196-217

32. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Лиин Т.М., Нието Т.Р., Садху П. Программирование на XML. -М.: Бином, 2001 г.

33. Джексон П. Введение в экспертные системы. — М.: Вильяме, 2001.

34. Добрынин В.Ю. Методические указания к курсу «Теория информационно-логических систем. Информационный поиск, http://ir.apmath.spbu.ru/

35. Дэйвисон Д. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных. — М.: Финансы и статистика, 1988.

36. Дубовцев А.В. Microsoft .NET в подлиннике. -СПб.: БХВ, 2004 г.

37. Жинкин Н. И. Речь как проводник информации. — М.: Наука, 1982.

38. Зенкин А. А. Основы когнитивной компьютерной графики. — М.: Наука, 1991.

39. Зильбербург Л.И., Марьяновский С.М., Молочник В.И., Яблочников Е.И. Cimatron it компьютерное проектирование и производство. / Под общ. ред. С.М. Марьянов-ского. СПб: КПЦ "Мир", 1998.

40. Ивахненко Г. И. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. — Киев, Техника, 1971.

41. Капустин Н.М., Вишневецкий С.А. Перспективы развития автоматизации процессов технологического проектирования.// Механизация и автоматизация производства, 1978. №5, с.52-54

42. Калверт Ч., Рейсдорф К. Borland С++ Builder. Энциклопедия программиста. К.: ДиаСофт, 2001 г.

43. Келасьев В. И. Структурная модель мышления. — JI.: Изд-во ЛГУ, 1984.

44. Керов J1. А., Частиков А. П. и др. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки. — СПб.: Политехника, 1996.

45. Кук Н. М., Макдональд Дж. Формальная методология приобретения и представления экспертных знаний. // ТИИЭР, 1986. — т. 74, № 10 — С. 145-155.

46. Лазарева Т. К., Пашинин Н. Д. Деловые имитационные игры в экспертных системах. // Деловые игры и их программное обеспечение: тез. докл. — Пущине, 1987. — С. 63—64.

47. Ларичев О. И., Мечитов А. И., Мошкович Е. И., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний. — М.: Наука, 1989.

48. Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. Вильяме, Киев, 2005 г.

49. Макгрегор Дж., Сайке Д. Тестирование объектно-ориентированного программного обеспечения. -К.: ООО ТИД ДС, 2002 г.

50. Мальковский М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. -М.: МГУ, 1985.

51. Марка Д., Мак-Гоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования: Пер. с англ. М.: "Метатехнология", 1993. - 240 с.

52. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей "Смысл-Текст . Семантика, синтаксис. — М.: Наука, 1974.

53. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. — М.: Мир, 1978.

54. Минский М. Фреймы для представления знаний. — М.: Энергия, 1979.

55. Митрофанов С.П., Куликов Д.Д., Миляев О.Н., Падун Б.С. Технологическая подготовка гибких производственных систем. / Под общ. ред. С.П. Митрофанова. Л: Машиностроение, 1987. 352 с.

56. Митрофанов С.П., Гульнов Ю.А., Куликов Д.Д., Падун Б.С. Применение ЭВМ в технологической подготовке серийного производства. М: Машиностроение, 1981. -287 с.

57. Мицич П. П. Как проводить деловые беседы. — М.: Экономика, 1987.

58. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. — М,: Наука, 1981.

59. Молокова О. С. Методология анализа предметных областей. // Новости искусственного интеллекта. —№ 3,1992. — С. 11—60.

60. Молочник В.И. IMSpost универсальный генератор постпроцессоров для оборудования с ЧПУ. // САПР и Графика, № 8,2002, с. 70-73.

61. Моргоев В. К. Метод структурирования и извлечения экспертных знаний: имитация консультаций. Человеко-машинные процедуры принятия решений. М.: ВНИИСИ, 1988.-С. 44-57.

62. Некрестьянов И.С., Добрынин В.Ю., Клюев В.В. Оценка тематического подобия текстовых документов. Труды второй всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки». -Протвино, 2000.

63. Николов С. А. и др. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем. // Исследовательский отчет. Под ред. С. А. Нико-лова. — София, Интерпрограмма, 1990.

64. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. -СПб.: Питер 2002 г.

65. Орловский С. А. Проблемы принятия решения при нечеткой исходной информаци-ию. — М.; Наука, 1981.71;, . Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными, системами. -М.: Наука,

66. Осуга С, Саэки Ю. (ред.) Приобретение знаний. — М.: Мир, 1990.

67. Пажитнов J1. А. Логическая структура компьютерной игры.// Микропроцессорные системы и средства. — № 3,1987. — С. 11 — 13.

68. Пелипенко А.Б., Яблочников Е.И. Современные тенденции в развитии CAD/CAM-технологий: ориентация на процессы. // САПР и Графика, № 9,2001, с. 82-85.

69. Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. — М.: Наука, 1982.

70. Попов Э. В. Экспертные системы. — М.: Наука, 1988.

71. Попов Э. В. (ред.) Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. — М.: МИФИ, 1996.

72. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы. — М.: Финансы и статистика, 1996.

73. Поспелов Д. А. Искусственный интеллект: фантазия или наука? — М.: Радио и связь, 1986.

74. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. -Наука, 1986.

75. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. — М.: Радио и связь, 1989.

76. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, Гл.ред. физ.-мат. лит., 1977. с.39-43

77. Российский коммуникативный формат представления библиографических записей вмашиночитаемой форме, http://www.nlr.ru/rba/rusmarc/content.htm.

78. Рофэйл Э., Шохауд Я. СОМ и СОМ+. Полное руководство. -К.: Век+, 2000 г.

79. Сергеев В. М. Когнитивные модели в исследовании мышления: структур и онтология знания. // Интеллектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука, 1987. -С. 179-195.

80. Сергеев К. А., Соколов А. Н. Логический анализ форм научного поиска. — Л.: Наука, 1986.

81. Сисюков А.Н. Организация виртуального строкового пространства технологических данных на примере САПР ТП «ТЕХКОМ» Текст.: Дипломный проект / рук. Филиппов А.Н., СПб, СПбГУ ИТМО, 2004

82. Сисюков А.Н. Филиппов А.Н. Организация поиска в полнотекстовых базах данныхтехнологического назначения. // "Фундаментальные и прикладные проблемы надежности и диагностики машин и механизмов". СПбГУ ИТМО. 24-28 октября 2005 г.

83. Сисюков А.Н. Филиппов А.Н. Методы построения дедуктивной машины вывода, работающей с виртуальным строковым пространством технологических данных Текст. //III Межвузовская конференция молодых учёных. Апрель 2006

84. Сисюков А.Н.Вопросы интеграции САПР ТП и CAD на примере CAD\CAM CIMATRON Е // IV межвузовская конференция молодых учёных. СПбГУ ИТМО. Апрель 2007 г.

85. Скрэгг Г. Семантические сети как модели памяти. // Новое в зарубежной лингвистике. — Вып. 12. — М.: Радуга, 1983. — С. 228—271.;93 ( Сойер Б., Фоетер Д. Построение экспертных систем.на ПАСКАЛЕ. -М.: Финансци статистика, 1989.

86. Солдаткин А.Н. Программа MSC.SuperForge как один из элементов системы виртуального производства и управления качеством изделия. // САПР и Графика, № 7, 2000, с. 49-53.

87. Соловьев С. Ю., Соловьева Г. М. Вопросы организации баз знаний в системе ФИАКР. // Экспертные системы: состояние и перспективы. Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989. - С. 47-54.

88. Специалисты NUT. Использование С#. Специальное издание. -М.: Вильяме, 2002 г.

89. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т. // Под ред. Э. В. Попова и Д. А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990.

90. Стандарты по библиотечному делу: Сборник / Сост. Захарчук Т.В., Петрова Л.И., Завадовская Т.А., Зусьман О.М. СПб.: Изд-во "Профессия", 2000 - 512 с. - (Серия "Библиотека")

91. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. М.: Мир, 1990.

92. Стефанюк В. Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем. // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. — 1987, № 2. — С. 85—91.

93. Стрельников Ю. Н., Борисов Н. А. Разработка экспертных систем средствами инструментальной оболочки в среде MS Windows. — Тверь, ТГТУ, 1997.

94. Ступаченко А.А. САПР технологических операций. Л.: Машиностроение, 1988. 234с.

95. Ступаченко А.А. Экспертные системы в составе САПР. // Электронная промышленность, 1986. вып.4 (152), с.46-51.

96. Тамм В.Г., Тыугу Э.Х. Применение знаний в автоматизированных системах проектирования и управления. // Прикладная информатика, 1985. вып. с. 12-25

97. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и реализация экспертных систем на ПЭВМ. — М.: Финансы и статистика, 1991.

98. Тузов В.А. Семантический анализ текстов на русском языке. Вестник СПбГУ, 1998.

99. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. // Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.

100. Уоткинз Д., Хаммонд М., Эйбрамс Б. Программирование на платформе .NET. -М.: Вильяме, 2003 г.

101. Уэно X., Исидзука М. (ред.) Представление и использование знаний. -М.: Мир, 1989.

102. Фаин В. С. Машинное понимание естественного языка в рамках концепции реагирования. // Интеллектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука, 1987. - С. 375-391.

103. Финн В. К. Интеллектуальные системы и общество. — М.: РГГУ, 2001.

104. Филиппов А. Н. «Разработка и исследование методов экспертных систем в САПР ТП механической обработки» Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. JI., 1991 г.

105. Филиппов А.Н. Сисюков А.Н. Концепция разработки интеллектуальной ЭС для диагностирования, ремонта, контроля, наблюдения за изделием. Неделя науки СПбГПУ (Материалы межвузовской научно-технической конференции), СПбГПУ 2005 г.

106. Филиппов А.Н. Сисюков А.Н. Организация взаимодействия виртуального строкового пространства технологических данных и коммуникационного формата MARC.// XXXVI научная и учебно-методическая конференция СПбГУ ИТМО. Февраль 2007 г.

107. ХантД. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1986.

108. Хейес-Рот и др. Построение экспертных систем. // Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уо-термена, Д. Лената. — М.: Мир, 1987.

109. Хорошевский В. Ф. Интеллектуальный инструментарий нового поколения, состояние исследований и перспективы. // Программные продукты и системы, № 4, 1993. — С. 34—49.

110. Хорошевский В. Ф. Управление проектами в интеллектуальной системе PIES Workbench.// Изв. РАН. Серия "Техническая кибернетика". 1993,№5.-С.71-98.

111. Хорстманн К.С., Корнелл Г. Библиотека профессионала. Java 2. Том 1. Основы. -М.: Вильяме, 2004 г.

112. Хорстманн К.С., Корнелл Г. Библиотека профессионала. Java 2. Том 2. Тонкости программирования. М.: Вильяме, 2004 г.-1120 с.

113. Хювянен Э., Сеппянен И. Мир ЛИСПа. // В 2-х т. М.: Мир, 1991.

114. Цейтин Г. С. Программирование на ассоциативных сетях.//в проектировании и производстве. — Вып. 2. — Л., Машиностро' 1985. С. 16-48.

115. Частиков А. П. Исследование и разработка принципов и методологии построения регенеративных экспертных систем. Наука Кубани, Краснодар, 2000, № 5.

116. Частиков А. П., Алешин А. В. Разработка метаэкспертной системы для выбора интеллектуальных систем, основанных на знаниях. // Труды 10-й Международной конференции "Информационные технологии в образовании" (ИТО-2000). Изд-во МИФИ, 2000.

117. Частиков А. П., Алешин А. В. "СЕЛЕКТ" — эффективная система выбора интеллектуальных оболочек для построения экспертных систем. // Сб. Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.

118. Частиков А. П., Алешин А. В., Волков С. С. Проблема выбора инструментальных оболочек для построения систем, основанных на знаниях. // Сб. Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании (НИТ-2000). — Рязань; Изд-во РГРА, 2000.

119. Частиков А. П., Алешин А. В., Частикова В. А. Принципы создания регенеративных экспертных систем. // Труды II Международной конференции "Информационные технологии в моделировании и управлении". СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000.

120. Частиков А. П., Белов Д. JI. Регенеративные экспертные системы. // Искусственный интеллект. — 2002, № 3.

121. Частиков А. П., Белов Д. JI. Регенеративные экспертные системы: принципы и методология создания. — Наука Кубани, 2002, № 2.

122. Челищев Б.Е., Боброва И.В., Гонсалес-Сабатер А. Автоматизация проектирования технологии в машиностроении/ Под ред. акад. Бруевича М.: Машиностроение. 1987-254с.,ил.

123. Цветков В.Д. Автоматизация проектирования технологических процессов в режиме диалога. // Станки и инструмент, 1972, № 8

124. Цветков В.Д. Система автоматизации проектирования технологических процессов. -М.: Машиностроение, 1972. 240с.

125. Цветков В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника, 1979. с.81-116

126. Цветкова И.Б. и др. Российский коммуникативный формат представления библиографических записей в машиночитаемой форме. СПб: Изд-во РНБ, 1998г., 356с.

127. Шамис В. Borland С++ Builder. -СПб.: Питер, 2002 г.

128. Энгельке У.Д. Как интегрировать САПР и АСТПП: Управление и технология. /Пер. с англ.; Под ред. Д.А. Корягина.-М: Машиностроение, 1990.

129. Юров В. Assembler. Специальный справочник. -СПб.: Питер 2000 г.

130. John MacKrell. Supporting Collaborative Product Definition via Scaleable, Web-Based PDM.- Prepared by CIMdata,Inc., 2000

131. Яблочников Е.И. Организация единого информационного пространства технической подготовки производства с использованием PDM SmarTeam. // Информационные технологии в проектировании и производстве, № 3,2001, с. 22-29.

132. Яблочников Е.И. Автоматизация технологической подготовки производства в приборостроении. СПб: СПбГИТМО (ТУ), 2002. 92 с.

133. Яблочников Е. И., Маслов Ю. В. Автоматизация ТПП в приборостроении. Санкт-Петербург 2003.

134. Agrawal R., Imielinski Т., Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases, Proc. ACM SIGMOD Intl. Conf on Management of Data. 1993.

135. Cimatron E API 7.1. Programmer's Guide (EHelp). 2005 r.

136. Gough J. Compiling for the .NET Common Language Runtime (CLR). -Englewood

137. Cliffs: Prentice-Hall, 2002.

138. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. N-Y: HarperCollins, 1993.

139. Henning M., Vinoski S. Advanced CORBA Programming with С++. Boston: Addison-Wesley, 1999.

140. Leondes С. T. (Ed.) Knowledge-Based Systems. Four Volume" Set. Harcourt Publ. Ltd., UK, 2000.

141. Lidin S. Inside Microsoft .NET IL Assembler. -Redmond: Microsoft Press, 2002.

142. Markus S. Taking Backtracking with a Grain of SALT. // Int. Journal of Man-Machine Studies, 1987. Vol. 26, № 4. - pp. 383-398.i ,;,.-155 Metcalfe Bob. What happened to artificial intelligence.i//,.Computerworld-Moscow, 1993;;u;'rji, #25."*

143. MSDN Premium. Microsoft Development Network. April 2005.

144. Minsky M. A. Theory of memory. // Perspectives in Cognitive Science. -Norwod, N.S., Ablex, 1981.

145. Nonaka I., Takeuchi I. The Knowledge-Creating Company. New York, Oxford: Oxford University Press, 1995.

146. Olson J. R., Renter H. H. Extracting expertise from experts: methods for knowledge acquisition. // Expert systems, 1987. — Vol. 4, № 3.

147. Olton J. D., Muser M. A., Combs D. M. et al. Graphical access to medical expert systems. // Methods of Information in Medicine, 1987. — Vol. 26, № 3.

148. Peters L. Software Design. — New York, Yourdon Press, 1981.

149. Piatetsky-Shapiro G., Frawley W., eds. Knowledge Discovery in Databases. AAAI/MIT Press, 1991.

150. Ritcher J. Applied Microsoft .NET Framework Progamming. Redmond: Microsoft Press, 2002.

151. Schuh G., Millarg K., Goransson A. Virtuelle Fabrik: neue Marktchansen durch dyna-mische Netzwerke. Munchen, Wien: Carl Hanser Verlag, 1998.

152. Smarteam Introduction Smarteam Installation. 2005 r.

153. Smarteam I-PLATFORM SDK. Programmer's Guide. 2005 r.

154. SMARTIXF Library. Programmer's Guide. 2005 r.

155. Smarteam Object Model Programmer's Guide. 2005 r.

156. Stroustrup В., Ellis M. The annotated С++ Reference Manual. Addison-Wesley, 1990.

157. Stark K., S.Dewhurst. Programming in С++. Prentice Hall, 1989

158. Stevens Е/R/ Sdvanced Programming in the UNIX Environment. Reading: Addison-Wesley, 1992.

159. Szyperski C. Component Software Beyond Object-Oriented Programming. -Boston: Addison-Wesley, 1998.