автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка методов и алгоритмов автоматизации исследования многостадийных процессов (на примере сложных химических цепных реакций)

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I . МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

§ 1.1. Особенности научных исследований, как объекта автоматизации.

§ 1.2. Основные требования к системам автоматизации научных исследований

§ 1.3. Методы и средства автоматизации научных исследований

ГЛАВА П . МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ МСЩЛИ

РОВАНИЯ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ

§ 2.1. Математическая модель планирования вычислительных процессов.

§ 2.2. Алгоритмы построения вычислительных схем решения задач.

§ 2.3. Алгоритмы построения вычислительных схем решения задач с предикатными условиями.

§ 2.4. Алгоритмы автоматического переопределения задач

§ 2.5. Примеры моделирования многостадийных процессов

ГЛАВА Ш ♦ БАЗОВАЯ ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ

НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ "АНИ"

§ 3.1. Назначение, структура и функциональные особенности системы.

§ 3.2. Основные режимы функционирования подсистемы. планирования.

§ 3.3. Структура и режимы работы базы данных пользователя

§ 3.4. Разработка и реализация пакета сервисных процедур ПСП/ПЛ

§ 3.5. Языковые средства системы

§ З.б. Применение системы "АНИ" в исследовании кинетики химических цепных реакций и их имитационном моделировании

Основными направлениями экономического и социального развития нашей страны на 1981-1985 годы и на период до 1990 года предусматривается дальнейшее ускорение научно-технического прогресса.

ХХУ1 съезд КПСС отметил необходимость "опережающими темпами развивать производство управляющих и вычислительных комплексов, периферийного оборудования и программных средств к ним. В постановлениях съезда подчеркивается, что главной задачей XI пятилетки является обеспечение дальнейшего ускорения научно-технического прогресса, ускорение перевода экономики на путь интенсивного развития. В связи с этим Центральный Комитет КПСС призывает совершенствовать координацию деятельности научных учреждений, повысить результативность прикладных исследований, с тем чтобы обеспечить разработку и реализацию комплексной программы научно-технического прогресса, целевых программ по решению важнейших научно-технических проблем. В частности, отмечается необходимость расширять автоматизацию проектно-конструкторских и научно-исследовательских работ с применением электронно-вычислительной 'техники.

В области естественных и технических наук намечается курс на развитие математической теории, повышение эффективности ее использования в прикладных целях; на создание химико-технологических процессов с целью получения новых веществ и материалов с заданными свойствами. Актуальность поставленных задач предопределила высокий темп создания и широкого применения сложных систем автоматизации научных исследований.

Теоретической и практической основой конструирования таких систем для решения непрерывно расширяющегося круга задач в раз-: личных прикладных областях науки и техники послужили новые методы и средства вычислительной математики, системного анализа, теории информации и вычислительной техники (в первую очередь ЭВМ третьего поколения).

Эффективность современного производства, основанного на сложных многостадийных процессах, сильно зависит от качества исследования и управления этими процессами. В последнее время при моделировании многостадийных процессов и в управлении ими широко применяются методы системного анализа, в частности имитационного моделирования. Однако, создаваемые большие имитационные модели, реализующие сложные процессы, требуют на стадиях построения моделирующего алгоритма, программирования и отладки огромного труда многопрофильных коллективов специалистов высокой квалификации. Уменьшение доли рутинного труда на этом этапе и сокращение его сроков стало безусловно актуальной проблемой. Поэтому создание систем автоматизации исследования сложных процессов, основанных на методе имитационного моделирования, приоб-реает все большую актуальность. Объектом исследования данной работы являются методы и средства автоматизации исследования сложных многостадийных процессов. В качестве конкретного примера такого рода процессов в настоящей работе выбраны сложные химические цепные реакции.

Изучение некоторых проблем из разных областей науки и техники с помощью методов системного анализа (в частности, имитационного моделирования) привело к порождению новых инструментальных систем программирования, имеющих черты универсальности. К таким системам относится, описываемая в данной диссертационной работе, базовая диалоговая система "АНИ", разработанная и реализованная в соответствии с планом научно-исследовательских работ ВЦ

АН Армянской ССР в рамках целевой комплексной программы 0.Ц.027 "Создание и ввод в опытную эксплуатацию автоматизированной системы научных исследований коллективного пользования для учреждений АН Армянской ССР" по теме "Разработка и реализация базовой диалоговой системы автоматизации научных исследований "АНИ" и ее применение в исследованиях химической кинетики".

Традиционно при исследовании многостадийных динамических процессов использовались опыт и труд:

- теоретиков (на этапах: выдвижения гипотетического механизма процесса; корректировки исходного гипотетического механизма с учетом результатов решения соответствующей системы дифференциальных уравнений);

- математиков (на этапах: составления систем дифференциальных уравнений, описывающих скорости изменения параметров всех компонент, участвующих в выбранной модели процесса; выбора необходимого метода для решения этой системы уравнений;

- программистов (на этапе составления и отладки программ, реализующих выбранный математиками метод).

Применение методов системного анализа к решению этой задачи обусловлено трудностью формализации исследований на первом этапе. Одной из проблем, требующих решения, являлось автоматическое накопление и использование опыта разных специалистов-исследователей.

Бышеотмеченные проблемы предопределили выбор цели и задач диссертационной работы, а именно:

- разработка методов и алгоритмов автоматизации исследования многостадийных процессов;

- разработка и программная реализация базовой диалоговой системы автоматизации научных исследований "АНИ" на авнове предлагаемых методов и алгоритмов;

- применение системы "АНИ" в имитационном моделировании при исследовании механизмов сложных химических цепных реакций.

Быстрые темпы развития науки и техники привели к созданию современных методов и средств научно-технических исследований, широко использующих вычислительную технику. Это актуализирует проблему создания новых форм общения исследователя с ЭВМ, необходимость разработки принципов построения алгоритмических моделей и создание автоматизированных систем. В этой связи значительный интерес представляют различные аспекты автоматизации научных исследований с целью повышения эффективности их проведения.

Рассмотрим основные этапы научного исследования [ ^ ] :

1. формулировка цели исследования;

2. ознакомление с информацией;

3. формирование рабочей гипотезы и построение соответствующей ей модели;

4. проверка адекватности модели и реальных процессов;

5. корректировка исходной модели и гипотезы в зависимости от результатов 4-го этапа.

Среди этих этапов основное место занимают разработки математических моделей, связанных с поиском оптимальных решений, -формированием множества альтернатив и выбором наилучшей из них.

Ранее под автоматизацией научных исследований понималось использование ЭВМ с целью упрощения этапов 4 и 5. В последнее время возникла тенденция автоматизации этапа 3. При этом начали широко применяться методы, разработанные в таких областях, как искусственный интеллект (в частности, синтеза программ), системный анализ и имитационное моделирование.

Возникновение системного анализа было связано с необходимостью ведения исследований междисциплинарного характера, основанных на использовании ЭВМ, и направленных на исследование сложных систем. Методы системного анализа опираются на математическое описание изучаемых явлений . Математическое описание, отражающее особенности, интересующие исследователя, будем называть моделью. От удачного построения модели зависит успех дальнейшего исследования.

Имитационное моделирование позволяет автоматизировать процесс рационального построения модели в режимах диалога "человек - ЭВМ". Сегодня имитация превратилась в одно из наиболее важных и эффективных средств системного анализа. Несмотря на свою трудоемкость, методы имитации обладают большой эвристической силой и широко доступны для восприятия людьми, неподготовленными к работе с математической моделью. Имитационная модель, в отличие от математической, допускает изменения и корректировки на любом этапе моделирования, обновление или замену отдельных блоков модели без существенной перестройки остальных Используя имитационные модели, исследователи с помощью серии специально организованных вариантных расчетов получают информацию, на основе которой они выбирают альтернативный вариант своей стратегии. Имитационные системы постепенно стали не только инструментом проверки и сравнения различных вариантов моделей в системах принятия решений, но и средством их индуцирования . Распространение идей имитации связано с возникновением ЭВМ третьего поколения с развитой системой периферийных устройств (терминалов), что позволило объединить усилия человека и ЭВМ. "По существу искусственный интеллект и имитационная система -это синонимы"

Одним из основных направлений искусственного интеллекта в области автоматизации процедуры решения человеком задач в сфере его научно-технической деятельности можно по праву считать синтез машинных программ. Как направление, синтез машинных программ возник в 70-ых годах в связи с расширением области применения ЭВМ, возрастанием сложности решаемых задач и ростом усилий, затрачиваемых на разработку прикладных программ. Дальнейшее развитие методов этого направления явилось основой для автоматизации процессов построения пакетов прикладных программ (ППП). Начались разработки генераторов ППП, которые на основе формальных спецификаций, отражающих потребности пользователя, строили требуемый пакет. При этом генератор использует описание предметной области и библиотеку модулей, обеспечивающих функциональное покрытие предметной области.

Так как отправной точкой для синтеза программ явилась область искусственного интеллекта,. первые системы касались автоматического доказывания теорем Р£ ¿> и со/у<2/12 /!'■*-7» Р Я О vc/GwJ ^ решателей задач GPS C&°Jt СФИНКС&§л планирующих систем STRIPS CsiJ, A3S TRIPS O'tJ вопросно-ответных программ Q /} 3 С J,

Одной из первых отечественных реализаций подобного рода систем явилась система ПРИЗ . в этой системе ЭВМ выступает как интеллектуальный партнер программиста. Система ПРИЗ может рассматриваться как:

- система построения трансляторов;

- система построения ППП;

- система искусственного интеллекта.

Богатство возможностей системы объясняется широким применением методов автоматического составления необходимой рабочей программы, на основе накопленных в памяти ЭВМ отдельных программных модулей и вычислительных моделей.

Один из первых таких методов для синтеза циклических и рекурсивных программ был приведен в . В С'03] рассмотрено получение программы для любой задачи по интуиционистскому доказательству существования ее решения. Ряд работ был посвящен пошаговому уточнению программ О02* ] , синтезу программ по примерам вычислений или по парам вход-выход ] . Начались разработки методики быстрого доказательства теорем существования решения задачи для специальных теорий, хорошо применимых на практике [ методов преобразования программ, повышающих ее качество [. Методы, использованные в системе ПРИЗ, явились в некотором смысле обобщением и развитием известных ранее методов. Планирование решения задачи в системе ПРИЗ носит эвристический характер и, в основном, осуществляется в прямом направлении. Это позволяет системе работать в вычислительных средах, представляющих собой довольно простые и хорошо организованные предметные области ^ » ^ ] . Перечисленные выше методы синтеза программ нашли свое отражение в таких инструментальных системах программирования, как ППР [23] ПРИР [зб] , СФИНКС ДИЛОС

Актуальность проблем планирования решения задачи явилась причиной появления ряда работ в этом направлении.

Работа посвящена проблеме построения оптимальных по ряду критериев программ на основе вычислительных моделей. Рассмотрены три типа оптимизирующих процедур. Первый тип используется для построения высоконадежных программ. Оптимизирующая процедура второго типа применяется для генерации программы, наилучшей в некотором смысле (с минимальным объемом памяти, с минимальным количеством вводимых данных и минимальным числом элементарных шагов, требуемых для вычисления). Третья оптимизирующая процедура строит максимально асинхронную программу, одна из модификаций которой аналогична программе, синтезируемой в[ ]

В [^3 приведена модификация алгоритма прямой волны [^З , позволяющая сократить числа узлов дерева перебора. Здесь задача планирования формулируется как поиск минимального пути (минимального по цене расчета) в пространстве состояний - из начального в целевое. Основной особенностью данного модифицированного алгоритма является существенное изменение способа раскрытия узла дерева, делающее это раскрытие целенаправленным. предлагается новый подход к формальному определению и исследованию методов равных цен, предназначенных для планирования вычислений в интеллектуальных ППП. Рассматриваются.классы этих методов, названные решеточными, которые фактически представляют собой методы с ограниченной глубиной планирования.

Основная задача синтеза программ, рассмотренная в вышеупомянутых работах, как отмечается в [ ЯЗ] э формально описывается четверкой РГ*), и интерпретируется как: "по заданному значению X , удовлетворяющему , вычислить значение у , удовлетворяющее Здесь А и У конечные множества переменных программ. Каждой задаче соответствует гипотеза (теорема) существования решения, которая является необходимым условием для разрешимости задачи. Интуиционистское доказательство теоремы существования является описанием процесса построения искомого результата.

Развитие вышерассмотренных методов и идей привели к разработке и реализации базовой диалоговой системы "АНИ", которая выполнялась под руководством профессора К.А.Абгаряна. Для предметной области, формированной множеством вычислительных модулей, система "АНИ" выступает как синтезатор программ. На основе спланированных цепочек модулей, не включающих в себе избыточной информации, система генерирует и/или вычисляет программу на языке ПЛ/1, решающую поставленную пользователем стандартную задачу синтеза программ. Для формальной модели предметной области, составленной из элементарных стадий какого-либо процесса, система "АНИ" выступает как интеллектуальный партнер исследователя, моделирующего данный процесс. Предлагаемый расширенный метод синтеза программ (процессов), в основе которого лежит идея исключения "неразрешимых" выводов, позволяет пользователю путем многовариантного анализа автоматизировать процесс построения гипотетического механизма сложного многостадийного процесса. С помощью диалоговых средств системы производится корректировка выбранной модели. Автоматически построенная система дифференциальных уравнений, соответствующая данной модели, и функционал, отражающий отличия решений этой системы от экспериментальных кривых, позволяют производить проверку адекватности данной модели реальному процессу. Система "АНИ" снабжена средствами проверки и отладки исходного запроса пользователя-исследователя. При автоматическом переопределении задачи и целенаправленном расширении модели предметной области (в случаях неразрешимости поставленной задачи) также используются методы синтеза программ.

Создание диалоговой системы "АНИ" связано с использованием вычислительных машин третьего поколения, позволяющих организовать вычислительные сети коллективного пользования с удаленными терминалами. Система "АНИ" программно реализована на ЭВМ ЕС 1045 с системой удаленных терминалов ЕСТЕЖ 2.1.

При выполнении работы были использованы разработки ВЦ АН Армянской ССР, результаты теоретических и практических работ Института Химической Физики АН Армянской ССР, труды советских и зарубежных специалистов по теории, методике и практике исследуемых вопросов.

Система "АНИ" внедрена в ЕрНУЦ СНПО "Алгоритм" и используется как синтезатор программ, а в настоящее время проходит опытную эксплуатацию в Институте Химической Физики АН Арм.ССР. С помощью удаленных терминалов, при решении поставленных задач, химики-исследователи производят диалог с ЭВМ без посредников (математиков, программистов) на языке, достаточно простом и приспособленном к данному конкретному исследованию.

С помощью разработанной и реализованной подсистемы генерации программ систему "АНИ" можно также использовать для генерации пакетов прикладных программ на основе вычислительных модулей, написанных на языке ПЛ/1.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на: рабочем совещании РГ-18 проблемной комиссии многостороннего сотрудничества АН социалистических стран "Научные вопросы вычислительной техники" (Дахкадзор, 1981 г.), заседании комиссии по новой информационной технологии координационного комитета АН СССР по вычислительной технике (г.Ереван, май 1983г.), семинаре РСНТО "Внедрение вычислительной техники в проектировании и научных исследованиях" (г.Ереван, май 1983 г.), научных семинарах ВЦ АН Арм.ССР.

По теме диссертационной работы опубликовано 6 научных статей.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

Результаты работы транслятора ЯОМ хранятся в информационных таблицах БСБД.

Последней компонентой языковых средств системы является язык обслуживания базы данных пользователя (ЯОБ). Предложения ЯОБ имеют следующую структуру: ¿предложения ЯОБ > ::= < наименование объекта >\< цепочка наименований объектов >/< эффект задачи >1< порядковый номер> I КОНЕЦ цепочка наименований объектов > ::= < наименование объекта> /сцепочка наименований объекта > . < наименование объекта >•

§ 3.6. Применение системы "АНИ" в исследовании кинетики химических цепных реакций и их имитационном моделировании.

В настоящее время все большее практическое значение приобретают сложные химические реакции, протекающие по многомаршрутным механизмам, с образованием значительного числа промежуточных веществ, исследованием которых занимается химическая кинетика.

Современный этап исследований в химической кинетике характеризуется созданием математических моделей (кинетических моделей), позволяющих повысить эффективность решения её задач.

Фундаментальным понятием химической кинетики является механизм реакции, представляющий из себя совокупность стадий (элементарных реакций), из которых складывается химическая реакция. Под элементарностью реакции понимается протекание её в один акт, результатом которого является прямое превращение исходных компонент в продукты данной стадии. Проблема определения механизма является непременной составной частью как чисто теоретических исследований, так и практических приложений химической кинетики.

Математически данная проблема сводится к планированию и анализу теоретических предпосылок и экспериментальных исследований в типично нелинейных ситуациях (оцениваемые параметры входят в изучаемые уравнения нелинейно), раздела, пока еще мало исследованного, Наибольший интерес в связи с этим представляют теоретические кинетические модели, отражающие основные особенности механизма изучаемой реакции. Знание этих особенностей дает четкие и надежные критерии для дискриминации тех постулируемых исследователем гипотез, которые неадекватны действительной внутренней структуре протекаемой реакции. Если удалось отбросить все гипотезы, кроме одной, то соответствующий механизм рассматривается как вероятный механизм изучаемой реакции. Для окончательного суждения о нем необходимо сравнение выработанного механизма с экспериментальными данными и данными, полученными другими методами.

В соответствии с этим традиционными этапами нахождения наиболее вероятного механизма являются:

1. выдвижение гипотезы о механизме проведенного эксперимента (сложной химической реакции);

2. получение алгоритма расчета скоростей образования участников реакции по тому или иному методу;

3. программирование полученного алгоритма расчета;

4. анализ результатов, внесение соответствующих корректировок и повторение вышеизложенных этапов до получения удовлетворительного результата.

Большая трудоемкость и однообразность этих этапов, возможность появления разнообразных ошибок (при выводе математических выражений,в программировании, подготовке носителей информации перфокарт и перфолент - для ЭВМ) вызывает естественную необходимость в создании формализованных методов, позволяющих с помощью ЭВМ автоматизировать процедуру определения механизма сложной химической реакции.

В данной работе объектом приложения системы "АНИ" являются изотермические гомогенные реакции (в закрытых системах). Основой для математического описания механизма химической реакции является закон действующих масс

- при постоянной температуре скорость химической реакции пролорцирнальна произведению концентраций реагирующих веществ, причем каждая концентрация входит в произведение со степенью его стехеометрического коэффициента.

Таким образом математическое описание опфирует производными концентраций (скорость реакции) и их связью со значениями самих концентраций. Выбор дифференциальных, а не интегральных уравнений для представления химических процессов обосновывается в .

Нахождение решение системы дифференциальных уравнений, соответствующей кинетической модели позволяет получить следующую информацию:

- при известных значениях констант скоростей элементарных стадий можно просчитать различные гипотетические механизмы;

- сравнение вычисленных и экспериментальных значений концентраций на основе полученных значений концентраций всех компонентов (вектора концентраций) как функции от времени на всем протяжении реакции.

Решение системы дифференциальных уравнений соответствующей кинетической модели без использования ЭВМ (получение решения в аналитическом виде), как правило, невозможно. Они заменяются системой алгебраических уравнений с помощью применяемых в химической кинетике методов стационарных концентраций.

Однако, как показано в [б*] , значительные трудности возникают при интегрировании на ЭВМ системы дифференциальных уравнений кинетики сложных гомогенных изотермических реакций в том очень важном для химии случае, когда в реакции участвуют химические активные частицы (атомы, радикалы). В этом случае применение обычных методов численного интегрирования на ЭВМ практически чрезвычайно затруднительно.

В соответствии с этим все многообразие математических методов и приемов машинного кинетического анализа можно подразделить на:

1. метод исследования и упрощения кинетических моделей до решения дифференциальных уравнений при формировании исходной кинетической модели;

2. вычислительные методы для решения:

- "прямой11 задачи - по заданному механизму реакции, константам скоростей элементарных реакций и начальным условием определяются значения вектора концентраций в заданные моменты времени (скорость реакции);

- "обратной" задачи - отыскивается такое решение системы дифференциальных уравнений, соответствующих принятому механизму, которое минимизирует некоторый функционал качества (например, наилучшим образом описывает экспериментальные данные).

Поскольку измерение экспериментальных данных сопровождается некоторой ошибкой, то обычно проводят несколько опытов и количество опытных точек берется больше числа параметров, что позволяет не только найти усредненную константу, но и минимизировать рассогласование опыта и расчета. Существует ряд критериев, характеризующих расхождение эксперимента и машинного счета. Одним из принятых критериев является величина среднего отклонения.

В работе минимизировалась сумма отклонений, в [2-Я] . сумма квадратов отклонений, в - обратные значения опытных величин, возведенные в квадрат,и т.д.

Т.к. в большинстве случаев опытные данные распределены по нормальному закону с одинаковой дисперсией, то в этом случае принцип максимума правдоподобия сводится к методу наименьших квадратов. Указанная величина принята в системе "АНИ" как функционал качества проведенного расчета.

В работе

99] описаны следующие формализованные методы, положенные в основу создания систем автоматизации математического моделирования механизмов сложных химических реакций:

- на основе стехеометрического правила Гиббса , исходя из заданного набора исходных веществ и продуктов реакций, можно получить матрицу итоговых уравнений, каждое из которых отвечает некоторому базисному маршруту; задаваясь типом промежуточных веществ можно определить набор элементарных стадий, отвечающих каждому итоговому уравнению; стыковка элементарных стадий задает кинетическую модель реакции, записанной относительно заданных промежуточных веществ;

- структуру связей между атомами в молекуле и количество свободных валентных электронов можно учитывать соответствующими • ВЕ-матрицами; синтез лостадийного механизма сводится к нахождению оптимального множества реакционных матриц , соответствующих элементарным стадиям; критерием завершенности механизма служит величина химической метрики, характеризующая степень структурной близости исходных и конечных реагентов.

Исходными данными для вышеизложенных методов являются химические формулы исходных веществ и матрица физических ограничений, регламентирующая возможность парных взаимодействий между указанными веществами. Генерация механизмов сложных химических реакций осуществляется в режиме диалога исследователя и ЭВМ, в процессе

- 107 которого указываются ключевые вещества и те элементарные реакции, которые по мнению исследователя должны войти в механизм реакции.

Существует большое многообразие вычислительных методов для решения задач 2-го класса. Трудности, возникающие при решении подобных задач, преодолимы выбором соответствующих алгоритмов интегрирования и методов минимизации. Однако, часто получаются не единственные решения, или же решение оказывается лишенным физического смысла. Это заставляет пользователя более тщательно подходить к выбору структуры модели и ее параметров, либо использовать дополнительную информацию в виде ограничений.

В системе "АНИ" при генерации механизма сложной химической реакции исходной информацией является совокупность элементарных стадий, оформленных в виде модулей предметной области Ы . Процесс генерации достоверного механизма заключается в планировании той цепочки модулей (схемы элементарных стадий), которая будет являться исходной кинетической моделью для решения соответствующих вычислительных задач.

Согласно утверждению теоремы I, наиболее вероятный механизм сложной химической реакции является частью замыкающей вычислительной схемы. Вместе с тем произвольную кинетическую модель путем исключения элементарных реакций можно свести к некоторой тупиковой вычислительной схеме. Следовательно, наличие всех тупиковых вычислительных схем позволяет исследователю, путем выбора одной из них, сформировать гипотетический механизм, подлежащий дальнейшему машинному анализу.

Тем самым результаты функционирования подсистемы планирования интерпретируются следующим образом:

- замыкающая вычислительная система является совокупностью тех элементарных стадий, каждая из которых с некоторой вероятностью протекает в данном эксперименте;

- множество тупиковых вычислительных схем является основой для выработки кинетической модели.

Адекватность выработанной кинетической модели внутренней структуре протекаемой реакции зависит от степени организации модели предметной области. В соответствии с этим подсистема планирования предоставляет пользователю возможность параллельно с генерацией гипотетического механизма осуществлять:

- целенаправленное расширение модели предметной области элементарными реакциями, необходимыми для решения поставленной задачи;

- переопределение исходной задачи путем добавления веществ, возможно не учтенных пользователем. В частности, переход к этим режимам диктуется возможной неразрешимостью исходной задачи в данной МПО (выбор 1-ой альтернативы целесообразен при недостаточно полно организованной МПО).

Фактически результатом процесса планирования в системе "АНИ" является некоторая кинетическая модель, соответствующая проведенному эксперименту и являющаяся основой для решения "прямой" и "обратной" задачи химической кинетики. В связи с этим в математическое обеспечение системы были внесены следующие изменения:

- введены: а) блок корректировки спланированного гипотетического механизма; б) блок ввода экспериментальных данных; в) блок ввода констант скоростей элементарных реакций;

- подсистема генерации программы решения задачи заменена подсистемой проверки выбранного гипотетического механизма.

Блок корректировки гипотетического механизма позволяет исследователю в режиме диалога с ЭВМ путем удаления или добавления некоторых элементарных реакций, соответственно из замыкающего или тупикового решения, формулировать гипотезу, подлежащую дальнейшему машинному анализу.

Блок ввода экспериментальных данных осуществляет ввод проведенных в процессе эксперимента исследователем измерений концентраций реагирующих веществ.

Блок ввода констант скоростей элементарных реакций осуществляет ввод информации о константах элементарных реакций (числовые значения либо доверительный интервал значений константы).

Блок проверки выбранного гипотетического механизма осуществляет следующие функции:

- формирует и решает систему дифференциальных уравнений, соответствующих выбранному механизму;

- определяет соответствие вычисленного вектора концентраций в заданные моменты времени (кинетические кривые) экспериментальным кривым;

- выбирает очередные значения варьируемых констант скоростей элементарных стадий.

Схема функционирования системы "АНИ" для решения "прямой" задачи химической кинетики представляется следующим образом (рис.12):

1) задание пользователем наименований исходных веществ и продуктов сложной химической реакции;

2) планирование гипотетического механизма и его корректировка пользователем;

3) ввод значений экспериментальных данных, выявленных при проведении эксперимента;

4) генерация системы дифференциальных уравнений, соответствующих выбранной кинетической модели;

Рис. 12

5) генерация программы, вычисляющей отличие кинетических кривых от экспериментальных данных;

6) выполнение сгенерированных программ, используя стандартную программу решения системы нелинейных дифференциальных уравнений 1-го порядка;

7) при неудовлетворительных результатах - корректировка кинетической модели пользователем и повторение этапов 4) - 7).

При решении "обратной" задачи химической кинетики этапы I) - 5) вышеизложенной схемы повторяются. Дальнейшая схема функционирования представляется следующим образом:

6) выполнение сгенерированных программ, на основе использования стандартной программы минимизации функционала (варьируя константы скоростей элементарных реакций в допустимых пределах);

7) при неудовлетворительных результатах корректировка кинетической модели пользователем и повторение этапов 4) - 7).

Методы поиска констант скоростей элементарных стадий (минимизация соответствующего функционала) подразделяются на локальные и нелокальные.

Наиболее распространенными локальными методами являются : метод крутого спуска, метод градиента и его модификации, метод сопряженных градиентов, метод Флетчера-Пауэлла. Одним из основных нелокальных методов является метод оврагов Гельфанда-Детлина.

Древовидная структура математического обеспечения системы "АНИ" позволяет использовать готовые стандартные программы расчета функционала (функционал отличия), реализованные на алгоритмическом языке ПЛ/1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе исследованы методологические аспекты построения автоматизированных систем научных исследований. Рассмотрены методы и средства, применяемые при автоматизации научных исследований, сформулированы основные требования к системам автоматизации научных исследований. В результате анализа предлагается проводить автоматизацию исследования многостадийных процессов на основе методов системного анализа, в частности с помощью имитационного моделирования. В работе показана общность в постановке задач синтеза программ и определения гипотетических механизмов (имитационных моделей) многостадийных процессов.

Приводятся обоснования необходимости разработки новых методов и алгоритмов синтеза программ решения вычислительных задач при наличии предикатных условий.

В качестве средств автоматизации исследования многостадийных процессов предлагается использовать:

- языковые средства формализованного описания процессов;

- диалоговые средства управления процессом имитационного моделирования;

- формализованную модель предметной области исследований и накопленного опыта исследователей в виде "базы знаний".

На основе проведенных исследований получены следующие результаты.

I. Разработана формализованная модель, в которой построение гипотетического механизма многостадийного процесса сводится к нахождению некоторой вычислительной схемы при определенных предикатных условиях.

- из

2. Разработаны следующие алгоритмы построения вычислительных схем при общих и частных предикатных условиях:

- алгоритм нахождения тупиковой вычислительной схемы;

- алгоритм нахождения множества не эквивалентных тупиковых вычислительных схем;

- алгоритм нахождения замыкающей вычислительной схемы;

- алгоритм нахождения переопределенной задачи;

- алгоритм нахождения множества переопределенных задач;

- алгоритм целенаправленного расширения модели предметной области.

3. Разработана и программно реализована диалоговая система автоматизации научных исследований "АНИ", являющаяся инструментом для исследователей, не имеющих специальных знаний в области программирования.

4. Разработаны языковые средства описания предметной области исследований и диалоговые средства, позволяющие пользователю системы непосредственно иницировать и управлять ходом вычислительного эксперимента, имитирующего многостадийный процесс.

5. Разработаны структура и алгоритмы ведения "базы знаний" системы, являющейся формализованным отображением предметной области исследований и опыта, накапливаемого в процессе эксплуатации системы.

6. Для программной реализации "базы знаний" системы был разработан пакет сервисных процедур ПСП/ПЛ-1, являющийся средством расширения возможностей языка ПЛ-1.

7. На основе предложенных алгоритмов в среде системы "АНИ" разработана подсистема планирования, позволяющая:

- для модели предметной области, составленной из вычислительных модулей, выступать системе "АНИ" как синтезатору программ решения вычислительных задач;

- для модели предметной области, формализующей некоторый многостадийный процесс (в качестве модулей принимаются элементарные стадии) автоматизировать процедуру выработки гипотетического механизма протекания данного процесса.

8. Использование системы "АНИ" при имитационном моделировании сложных химических цепных реакций позволило автоматизировать трудоемкий процесс нахождения наиболее вероятных механизмов их протекания.

Внедрение системы "АНИ" на предприятиях обеспечило суммарный годовой экономический эффект в размере 95 тыс. рублей.

1. Абгарян К.А. Базовая система автоматизации научно-технических и опытно-конструкторских разработок. - В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники: Труды ВЦ АН Арм.ССР. Ереван, 1982, т.1., с.5-13.

2. Абгарян К.А., Гайсарян С.С. Универсальная система автоматизации проектирования. Сборник трудов Всесоюзного совещания по автоматизации проектирования. Минск, 1977, с.14-22.

3. Абрамян A.A., Даниелян К.А., Казанчян Г.П., Узунов М.А. Общее описание программной реализации отдельных частей базовой системы АНИ-79. В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники: Труды ВЦ АН Арм.ССР. Ереван, 1982, т.II, с.33-40.

4. Абрамян A.A., Узунов М.А. Организация вычислений в системе АНИ-79. В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники: Труды ВЦ АН Арм.ССР. Ереван, 1982, т.II,с.33-40.

5. Актуальные проблемы управления. (Под ред. В.Г.Шорина).-М.: Знание, 1972.

6. Алгоритмические модели автоматизации исследований. (Отв. ред. В.М.Пономарев). М.: Наука, 1980.

7. Амиров Ю.Д. Организация и эффективность научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. М.: Экономика, 1974.

8. Арутюнян Д.Э., Погосян С.С. Организация базы знаний в системе АНИ-81. Ереван: Издательство АН Арм.ССР, 1983.

9. Арутюнян Д.Э., Погосян С.С. Расширение языка ПЛ/I посредством динамического вызова утилит и макрокоманд обслуживания каталога и оглавлений тома. В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники. Ереван, 1984, т.13, с.45-51.

10. Бенерджи Р. Теория решения задач. М.: Мир, 1972.

11. Брукс Ф.П. Как проектируются и создаются программные комплексы. Очерки по системному программированию. М.: Наука,1979.

12. Брябрин В.М. Диалоговая информационно-логическая система. Труды межд. конф. по искусственному интеллекту. Л., 1977.

13. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968.

14. Бухштаб Ю.А., Горлин А.И., Камынин С.С., Корягин Д.А., Любимский Э.З. Об одном методе планирования расчетных цепочек. -Программирование, 1981, № 3, с.34-39.

15. Вальковский В.А. О синтезе оптимальных программ на базе вычислительных моделей. Программирование, 1980, № 6, с.27-37.

16. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. М.: Мир, 1981.

17. Вирт Н. Систематическое программирование. М.: Мир, 1977.I

18. Волин Ю.М., Островский Г.М., Садовский A.C., Слинько М.Г., Чесноков Б.Б. В сб.: Моделирование и оптимизация каталитических процессов. - М.: Наука, 1965, с.90.

19. Вольпэ М. Система автоматизации проектирования (САПРО) на ЭВМ EC-I032 и ее применение в ПНР. В кн.: Вычислительная техника социалистических стран. М.: Финансы и статистика, 1981, вып.10, с.100-105.

20. Гаврилов М.А. Современное состояние и проблемы автоматизации проектирования. В кн.: УП Всесоюзное совещание по проблемам управления. Минск, 1977, с.6-9.

21. Гайсарян С.С., Калентьев A.A. Планирование вычислений на обобщенных вычислительных моделях. Деп. рук. PI "Математика", 5B-642B, 1977, 5.

22. Гирсанов И.В., Поляк Б.Т., Фейгин Е.А., Платонов В.М. -В сб.: Всесоюзная конференция по химическим реакторам. Ново- 117 сибирок: Издательство СО АН СССР, 1965, т.З, с.415.

23. Гладун Б.П. Эвристический поиск в сложных средах. -Киев: Наукова думка, 1977.

24. Глушков Б.М. Машина доказывает. М.: Знание, 1981.

25. Глушков В.М. Введение в АСУ. К.: Техника, 1972.

26. Глушков В.М. Современные направления развития электронных вычислительных машин и автоматизированных систем управления. К.: ИК АН УССР, 1970.

27. Грин К. Доказательство теорем с использованием правила резолюции как основа для построения вопросно-ответной системы. -В кн.: Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973.

28. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М.: Мир, 1975.

29. Дайитбегов Д.М., Дуброво И.Г. Организация наборов данных в ОС ЕС ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1982.

30. Даниелян К.А., Казанчян Г.П. Автоматизация планирования алгоритма решения задачи. В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники: Труды ВЦ АН Арм.ССР, Ереван, 1982, т.II, с.24-32.

31. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука,1980.

32. Добров Г.М. Наука о науке. Киев.: Наукова думка, 1970.

33. Единая система электронных вычислительных машин. ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА. Дополнительные возможности. Руководство системного программиста. Ц51.804.002 Д35 Часть I.

34. Единая система электронных вычислительных машин. ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА. Утилиты. Введение. Руководство программиста. Ц51.804.002 Д12

35. Единая система электронных вычислительных машин. ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА. Дополнительные возможности. Руководство системного программиста. Ц51.804.002 Д35 Часть 2.

36. Ерохин Е.А., Судейкин М.И. Модель системы планирования интегрального робота. В кн.: Инженерно-математические методы в физике и кибернетике. - М.: Атомиздат, вып.8, 1978.

37. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М., Наука, 1982.

38. Ефимов Е.И. СФИНКС система формального интеллекта комплексных стратегий. - В кн.: Вопросы кибернетики. - М.: Научный Совет по компл.пробл. "Кибернетика", вып.18, 1977.

39. Загацкий Б.А. и др. Планирование вычислительного процесса в системе ФИХАР. В кн.: Системное программирование. Новосибирск, часть П, 1973, с.178-183.

40. Зелковиц М., Шоу А., Дж.Гэннон. Принципы разработки программного обеспечения. М.: Мир, 1982.

41. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. М.: Мир, 1979.

42. Казарян Э.У., Погосян С.С. Базовая диалоговая система автоматизации научных исследований АНИ-81. Ереван: Издательство АН Арм.ССР, 1983.

43. Казарян Э.У., Погосян С.С. Планирование вычислительных схем с учетом предикатных условий. В кн.: Математические вопросы кибернетики и вычислительной техники. Ереван, 1984, т.13, с.38-44.

44. Казарян Э.У., Погосян С.С. Об одном методе планирования вычислительных схем. ДАН Арм.ССР, 1984, т.79, с.99-102.

45. Кахро М.И., Калья А.П., Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ). М.: Финансы и статистика, 1981.

46. Киперман С.Л. Введение в кинетику гетерогенных каталитических реакций. М.: Наука, 1964.

47. Клиланд Д., Кинг Б. Системный анализ и целевое управление. М.: Сов.радио, 1974.

48. Ковалев Г.Н., Растригин Л.А., Рипа К.К. Б сб. ¡Моделирование и оптимизация каталитических процессов. - М.: Наука, 1965, с.267.

49. Лингер Р., Миллс I., Уитг Б. Теория и практика структурного программирования. М.: Мир, 1982.

50. Мамиконов А.Г., Цвиркун А.Д., Кульба В.В. Автоматизация проектирования АСУ. М.: Энергоиздат, 1981.

51. Малликен Р. Нобелевская лекция по химии, 1966. УФН, 94, вып.4, 606(1968).

52. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. М.: Политиздат, 1981.

53. Мацкин М.Б. Средства отладки для системы с автоматическим синтезом программ. Программирование, 1983, № 4, с.21-27.

54. Медведев A.C., Ревенко В.Н., Штейн М.Е. Организация САПР с использованием диалоговых методов. Автоматизация конструкторского проектирования в радиоэлектронной и вычислительной технике, т.1. Вильнюс, 1981, с.29-39.

55. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979.

56. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. -М.: Наука, 1981.

57. Моисеев H.H. Неформальные процедуры и автоматизация проектирования. М.: Знание, 1979.

58. Непейвода H.H. Построение правильных программ. Вопросы кибернетики, т.46, с.88-122.

59. Нильсон Н. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973.

60. Ньюэлл А., Саймон Г. СгР$>- программ, моделирующая процесс человеческого мышления. М.: Мир, 1967.

61. Островский Г.M. В кн.: Моделирование и оптимизация каталитических реакций. - М.: Наука, 1965, с.29.

62. Писаренко В.Н., Погорелов А.Г. Планирование кинетических исследований. М.: Наука, 1969.

63. Плакс Т.П. Синтез параллельных программ на вычислительных моделях. Программирование, 1977, № 4, с.55.

64. Погосян И.А., Машкин В.И. О некоторых принципах проектирования систем автоматизации. В кн.: Системы автоматизации научных исследований: Тез. докл. Всесоюзной конф. Рига, 1973,с.71-74.

65. Погосян С.С. Имитационное моделирование в исследованиях химической кинетики на основе базовой диалоговой системы АНИ-81.-Ереван: Издательство АН Арм.ССР, 1983.

66. Пономарев В.М. Алгоритмические проблемы автоматизации научных исследований. В кн.: Алгоритмические модели в автоматизации исследований. - М.: Наука, 1980, с.5-9.

67. Применение вычислительной математики в химической и физической кинетике ( под общ.ред. Л.С.Полака). М.: Наука, 1969.

68. Проблемы управления научными исследованиями (под ред. К.Н.Плотникова). М.: Наука, 1973.

69. Райков Л.Л. Построение оптимальных расчетных цепочек из модулей с именованными входами. Программирование, 1982, № 6, с. 32-39.

70. Рейнград В. Хоффман. Механизмы химических реакций. М.: Химия, 1979.

71. Ричарде М. Реализация языка &C-PL . В кн.: Мобильность программного обеспечения. М., Мир, 1970, с. 2II-222.

72. Румянцев A.A. Экономическая эффективность научных иссле-. дований. М.: Экономика, 1974.

73. Садовский A.C., Волин Ю.М., Гольбштейн А.И., Малкин И.И.,

74. Волкова А.Н. В сб.: Моделирование и оптимизация каталитических процессов. - М.: Наука, 1965, с.99.

75. Снаговский Ю.С., Островский Г.М. Моделирование кинетики гетерогенных каталитических процессов. М.: Химия, 1976.

76. Тамм Б.Г. Некоторые концепции системного программирования. Изв. АН ЭССР, т.19, Физ.-мат. серия, № I, Таллин, 1970.

77. Тамм Б.Г., Тыугу Э.Х. О создании проблемно-ориентированного программного обеспечения. Кибернетика, 1975.

78. Тамм Б.Г., Тыугу Э.Х. Пакеты программ. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1977, № 5, с.III-124.

79. Тезисы докладов Всесоюзной конференции. Автоматизация проектных и конструкторских работ. Москва, 1979.

80. Турский В. Методология программирования. М.: Мир, 1981.

81. Тыугу Э.Х. Применение вычислительных моделей в математическом обеспечении машинного проектирования. Диссертация доктора технических наук, Новосибирск, 1975.

82. Тыугу Э.Х. Решатель вычислительных задач. 1ВМ и МФ, т.II, 1971, й 4.

83. Тыугу Э.Х. Решение задач на вычислительных моделях. ЖВМ и МФ, т.10, 1970, № 3, с.716-733.

84. Тыугу Э.Х. Синтез программ (обзор). В кн.: Методы математической логики в проблемах искусственного интеллекта и систематическое программирование: Тез.докл. Всесоюзной конф. Паланга, 1980, с.70-90.

85. Тыугу Э.Х., Харф М.Я. Алгоритмы структурного синтеза программ. Программирование, 1980, № 2.

86. Уилсон А., Уилсон М. Информация, вычислительные машины и проектирование систем. М.: Мир, 1968.

87. Уинстон Г. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980.

88. Файкс Р., Нильсон Н. Система новый подход кприменению доказательства теорем при решении задач. В кн.: Интегральные работы. - М.: Мир, 1973.

89. Федоров В.В. Итеративные циклы и диалог в процессе автоматизированного проектирования. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1982, № 3, с.59-66.

90. Фейгин Е.А., Калиненко P.A., Гирсанов И.В., Платонов В.М., Барабанов Н.Д. Нефтехимия, 1966, т.6, с.564.

91. Хайт 3. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.

92. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973.

93. Хьюз Дж., Мичтом Дж. Структурный подход к программированию. М.: Мир, 1980.

94. Цикритизис Д., Бернстайн Ф. Операционные системы. М.: Мир, 1976.

95. Честнат Г. Техника больших систем. М.: Энергия, 1968.

96. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978.

97. Шомье Ж. Банки данных. М.: Энергоиздат, 1981.

98. Яблонский Г.С., Сливак С.И. Математические модели химической кинетики. М.: Знание, 1977.

99. Яцимирский К.Б. Применение метода графов в химии. -Киев: Наукова думка, 1971.99. 1У Всесоюзная конференция математических методов в химии (15-18 ноября 1982 г.): Тез.докладов. Ереван: Б.и., 1982.

100. B. Cons,i:cii£e CoKsiriucfaire rH-cvthemtz^Lcsd^vot Cudoyn&-£LC fD^O^ta^H. tyn^OZtyitrfiOti

101. Ptocesn'hg, Wovtk-Co., I9&2. iOLj. ^CLiicKfion y. 4. Syn-ihesLS o^ seweta-f ¿otlcn^ di^o-uikms. / Acid. / ¿9¥!Ly v.105. itGAdy <£. Syn-i-kesis o./ LISP fu*icftonsfan. zxcwip£es . Set trance Pap&ts o/ Hte

102. AetK&ftcva^ 0(?6hA CoMfotetice c*. fecial

103. TvdMige*a> . Tfafai, Georgia, UZS/e, ¿9?$^

104. C. foUute Afejau li/a/so*. C. ThJ.hg. Che™ ^

105. Mowho. ¿^^¿¿¿cnjei y. To (fr&ie/z cu&to ma.be1. Conn*. AC/W; is.f>f>. ISi-lGf.10%. Mmkgl VCfo.ioUiLfe'L /tfovcHeeJae Wteatoning in ploy ictstn lyn-tftescs. dft^L^tcSa^

106. Xnizt&yeKiuL Sf.y v. 6, no ff.

107. U/etn.G'y &~ttocc.-6uU4£ Pzo^zttynryUhg CK PL/C,

108. Ц0. V/¿i&L /У. PLbU>/ Л Pu>fta*»MíHf Lc^t^ta^.foi д>£0 Со мpult 1.S, Уоиъпа/ of lá-e ftCAf,

109. Ус**., J9£Zr />/>. 3Ï-ÏV. Hl Wuif W.A. d. aJ.; &LISZ a. la^^afe faof-Hie

110. MX. Slcc^ù. y. £'Xf>e>>umê*vê& исЛк a de,6¿uc¿¿ir¿ (jfUesîtOh. сиг s ^ел^и^ íysttm. Comm.1. ACM?f>¡>. 49*-Ш.

111. HZ. С teen С. <2/ Hilóte™. р^уСис^o soaring / Ргос. -fa* Iii ТиieiKcvétonaê Уас'и^ Сои^гъ&пс* он.fttlcfi

112. Ua£ I*.it£&f*»c¿, &ec¿fotc¿ tf>f>. 219-¿39. т. Ц/лМкее* к.С.Т Lee.PXOti/: ft s ¿¿fnútovw/uol cutséom&fLc p>iogta*Y> ¡fr'U'iiHg. rt¿>c. of-túe isí Т^егпа.ёсопа-? VochJ <on

113. J tieft ua£ ТкНЩ&псг, ff. Ml-Л S3.1. f. £u &/son У- £ el ggAV; /ytoceoiuta^ caf-Oooius foi ¿H-lbu'éiiïe uasofiu'ng. — S£2 AT Cenlei Те(Жнлса£ Abte d9?3s y •

114. MC. ¿acetdolt P-fa^run^ ¿n а /ъссглсЛ^of ¿i$slz£l&éíc»i spûLces. jfféiftcta/ Щ&псх, I/S ff. //5--/307