автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Разработка методов и средств автоматизации выборапрограммно-технических компонент интеллектуальныхмашиностроительных САПР

' Министерство высшего и среднего специального ( ч образования РСФСР

• ' Московский ордена Трудового Красного Знамени V'' ' О' станкоинструментальный институт

УДК:658.512.ОН.56:681.3.06 На правах рукописи

ЧЕКМЕНЕВ СЕРГЕЙ ЕВГЕНЬЕВИЧ

"Разработка методов и средств автоматизации выбора программно-технических компонент интеллектуальных машиностроительных САПР"

05.13.12 Системы автоматизации проектирования

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва 1990

Работа выполнена в Московском ордена Трудового Красного Знамени станкоинструментальном институте

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Диденко В.II.

Научный консультант: кандидат технических наук,

доцент Колчин А.Ф.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

.профессор Горбатов В.А.

кандидат технических наук, доцент Сорокиь A.B.

Ведущее предприятие: ШИТМ.

Защита состоится "___"_________1990 года в

_часов на заседании специализированного совета

Д063.42.02 при Московском станкоинструменталыюы институте по адресу: 103055, Москва, Вадковский пер. , д. 3&.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского станкоинструментального института за один месяц до защиты.

Автореферат разослан "_"__1990 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук

Г.Д.Волкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современный этап научно-технической революции характеризуется углублением противоречий между растущей потребностью в автоматизации различных видов практической деятельности' человека и ограниченностью существующих формальных методов, которые, с одной стороны, очень хорошо переносятся в компьютерную зреду, а, с другой - неудобны, или неприменимы для описания огромного круга реальных задач. Основные причины этого противоречия связаны со структурой и составом запаса накопленных человечеством профессиональных знаний, характеризующегося на сегодня непропорционально большой долей знаний, практически не поддающихся традиционным методам формализации, по отношению к объёму формализованных знаний.

Задействование значительного объёма трудноформали-зуемнх знаний является необходимым условием создания и применения интегрированных машиностроительных автоматизированных производств (ИМАП), которые позволили бы синтезировать методы проектирования и технологии изготовления технических систем. Основная составляющая роста производительности получается при этом за счёт автоматизации не столько технического, сколько творческого (в частности, инженерно-конструкторского) груда. В рамках идеологии ИМАП для современных машиностроительных САПР характерны следующие ^ринципиалыше особенности:

- процесс "проектирование/производство" мыслится, кал единое целое: САПР являются неотъемлемой составной частью ИМАП (сохраняя самостоятельное значение);

- САПР по своей природе - интегрированные системы: они содержат как традиционные, так и нетрадиционные компоненты (подсистемы), а также подсистемы взаимодействия с окружением, в которое они встраиваются:

- интеллектуализация САПР является не просто некоторым полезным хотя необязательным "излишеством", но принципиально необходимым условием их существования и развития.

Большое разнообГ)азие программно-технических средств (ПТС), входящих в состав интеллектуальных компонент ИМАП, не позволяет свести их к некоторому единому типу в силу естественной неоднородности решаемых в структуре ИМАП задач. Отсюда возникает важная проблема выбора и интеграции разнотипных средств автоматизации. Архитектура и вычислительная мощность ПТС интеллектуальных систем ШС) могут меняться в широких пределах, а увеличение числа разнообразных инструментальных средств построения ИС (ИСИС) делает ещё более важной проблему выбора подходящей системы под задачу, т.к. только на базе правильно выбранного инструмента возмояшо построение эффективной и полезной интеллектуальной подсистемы САПР. Актуальность задачи обусловливается также тем, что г« решение открывает возможность формирования обоснованного

ТЗ на программно-технические средства САПР с учетом отраслевой специфики и особенностей решаемых задач.

Данная диссертационная работа посвящена проблеме разработки методов и средств автоматизации выбора программно-технических компонент интеллектуальных машиностроительных САПР. . '

Нелъ работы. Целью данной работы является повышение эффективности и сокращение сроков процесса проектирования программно-технических комплексов (ПГК), входящих в состав современных ИМАП, а также повышение качества проектных решений и надёжности результатов за счёт автоматизации решения трудноформализуемых "экспертно-проектных" задач.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие научные задачи:

1) выявление основных характеристик и особенностей предметных задач, существенно влияющих на выбор средств решения;

2) определение о_бщих закономерностей перехода от описания предметных задач к выбору средств решения на базе моделей и методов искусственного интеллекта;

3) разработка общих принципов организации и построения интеллектуальных систем для автоматизации выбора средств решения по спецификациям задач;

4) разработка архитектуры и программных средств проблемно-ориентированной интеллектуальной системы, предназначенной для решенйя задач выбора.

Научная новизна работа заключается в следующем:

- установлено соответствие между существенными свойствами трудноформализуемых предметных задач и основными свойствами и особенностями средств решения этих задач;

предложена мзтодика выбора программно-технических средств интеллектуальных машиностроительных САПР по спецификациям предметных задач; разработаны общие принципы построения автоматизированной системы выбора ПТС интеллектуальных САПР (АСВ ПТС) на базе моделей, методов и средств инженерии знаний;

разработанные принципы и методы использованы для реализации интеллектуальной системы выбора инструментальных средств интеллектуальных систем (ИСИС) по спецификациям трудноформализуемых задач машиностроительного поизводства.

Практическая ценность работы. На основе проведенных теоретических исследований разработан и реализован прототипннй вариант интеллектуальной системы выбора ПТС интеллектуальных САПР технических систем.

Применение разработанных методов и созданной на их основе прототипной интеллектуальной системы подтвердило целесообразность использования инженерии знаний в задачах комплексной автоматизации машиностроительного производства и позволило:

- сократить сроки проектирования и построения современных прикладных интеллектуальных систем;

- снизить возможность ошибки на ранних стадиях проектирования ИС, особенно при выборе адекватной инструментальной системы;

- дать возможность специалисту-предметчику осознанно влиять на выбор средств решения специфицированных игл задач, участвовать практически без посредника в процессе проектирования и создания ИС, а также повысить квалификацию в области методов решения трудноформализуемых задач;

- проводить экспертизу и обследование существующих прикладных ИС;

- формировать ТЗ на программно-технические средства САПР с учетом отраслевой специфики и особенностей решаемых задач.

Теоретические результаты диссертационной работы, а также разработанные на их основе инструментальные средства и прототипнцй вариант интеллектуальной системы выбора ПТС САПР используются в лаборатории САПР Мосстанкина, на совместном предприятии "Интерпроект", а также в учебном процессе.

Аппробапия работы. Отдельные результаты работы докладывались на научных семинарах и использовались при чтении лекций по курсам "Основы построения САПР", "Экспертные системы" и "Основы функционального программирования" для студентов и слушателей ФПК и спецфяка в Московском станкоинструментальном институте, а гакже докладывались на следующих конференциях, симпозиумах и семинарах:

- в -

1) регулярный семинар "Искусственный интеллект" (Москва, МДНТП, 1987-1989 г.г.);

2) третий отраслевой семинар "Сквозное проектирование к изготовление изделий приборо- и машиностроения" (Москва, 1987 г.);

3) IV Всесоюзное координационное совещание по автоматизации проектно-конструкторских работ в машиностроении (Минск, 18-19 октября 1988 г.);

4) Всесоюзная конференция "Конструкторско-технологическая ннфорттиха, автоматизированное создание машин и технологий - КТИ-87" (Моы.ва, 31 марта -2 апреля 1987г.);

5) Всесоюзная конференция "Матеметическое моделирование познавательных процессов" (Звенигород, 3-5 апреля 1989 г.);

6) Всесоюзная конференция "Конструкторско-техноло-гическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий - КТИ-89" (Москва, 4-6 апреля 1989 г.);

7) семинар Технического университета Западного Берлина по проблемам управления машиностроительным автоматизированным производством на международной конференции "РТК-Б9" (Западный Берлин, 14-16 июня 1989 г);

8) совещание-семинар "Опыт разработки и внедрения математического и программного обеспечений интеллектуальных САПР" (Москва, 19-21 сентября 1989 г.).

Методы_исследования. Выполненные теоретические

исследования и экспериментальные работы базируются на

- <* -

использовании методов теоретического и прикладного искусственного интеллекта.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы (191 наименований). Работа изложена на 124 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 13 таблиц и 2 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются основные задачи и даётся общая характеристика диссертационной работы.

В первой главе даётся обзор общего состояния рассматриваемой пробле№, проводится анализ отечественных и зарубежных аналогов.

Отмечается тенденция усложнения ИСИС и роста их разновидностей, причём современные системы являются только предшественниками более совершенных ИСИС, которые будут менее дорогими, более быстрыми, гибкими и переносимыми, что сделает возможным разработку экспертных систем, непосредственно взаимодействующих с традиционным ПО, таким, как БД, электронные таблицы и т.д. Мощные ИСИС переносятся в настоящее время со специализированных Лисп-машин на более традиционные и дешёвые персональные компьютеры и рабочие станции. Большое количество средних

■lo-

ll малых сиотем доступно на компьютерах Macintosh и IBM PC/XT/АГ. Растущее количество и разнообразие ИСИС делает ещё более важной проблему выбора подходящей системы под задачу.

Делается вывод о принципиальной важности методов и средств ИИ для создания современных промышленных производств, а также об актуальности задачи создания автоматизированной системы для выбора ИСИС под предметную задачу.

Проводится сравнительный анализ отечественных и зарубежных систем, предназначенных для выбора и комплексирования компьютерного оборудования. Рассматриваются следующие системы: САПР КТС микро-ЭВМ; Графико-интерактивная ЭС ZGDV; семейство конфигураторов XCON/RI; экспертная система МАРСоп, а также ряд других.

На основе анализа рассмотренных систем, а также общих выводов и предложений, изложенных во введении и главе I, формулируются основные требования к разрабатываемой системе.

Во второй главе приводится описание общих принципов построения разрабатываемой интеллектуальной системы, ориентированной на решение задачи выбора ПТС интеллектуальных машиностроительных САПР. Даются определения основных понятий.

Разработка методологии построения АСВ ПТС основана на анализе модели логнктолога (инженера по знаниям). Модель когнитолога представляет собой структуру знаний, используемых им при построении прикладных ИС (см. рис.1).

- и -

те

« »

о к

£

<

Ы пз

з: со

с£ •

ы с

о.

н м

(X

ЗГ

=1 м

< я

к

X л

9

£ <

Ы Ю

С О

и Р?

ь (-■

О.

и)

с

и

*

знания о предметной области

С

X

знания о проблемной области

знания о прикладной области

обобщённые метазнания концептуального уровня

I-

Формирование концептуальной модели (КМ)

V

метазнания о преобразовании концептуальной модели в Формальную_

Формирование Формальной мопвли (ФМ)

знания о моделях и методах представления и обработки знаний

метазнания о методах реализации ФМ

т

знания о . программно-технических средствах реализации ИС

Формирования вычислительной модели (ВМ)

| нисходящее уточнение ! (уровни конструктора ИС)

Рис. I. Структура знаний когнитолога, отражающая основные этапы проектирования прикладной ИС.

/

Во время проектирования и реализации ИС когнитолог пользует различные виды знаний, которые оказывают

различное влияние на процесс проектирования и готовую систему. Эти знания распределяются в предлагаемой модели по трём уровням: концептуализации (I), формализации (II), реализации (III), образуя вертикальную иерархию. На каждом уровне знания систематизируются в соответствии с их ролью в процессе мыслительной деятельности когнитолога и могут быть подразделены на модельные метазнания (М.ЧЗ) и локальные знания и метазнания. ММЗ упорядочены "по вертикали" и используются для формирования и преобразования моделей соответствующего уровня, определяя способ перехода от одного описания (модели) 1С к другому. Локальные знания упорядочены "по горизонтали" и описывают на различных уровнях объекты соответствующих областей: предметной, проблемной, прикладной и средств решения. Метазнания каждой области предназначены для организации и правильного использования локалышх знаний (например, для контроля сочетаемости различных моделей, или стратегий решения задач). Кроме того, в модели присутствуют глобальные метазнания (ГМЗ), предназначенные для предварительного анализа проблемы и координации взаимодействия остальных групп знаний.

Концептуальная модель когнитолога, представленная как структура знаний, должна быть дополнена методами рассуждений, проводимых во время поиска решения. В качестве базового метода рассуждений использован метод эвристического классифицирования (ЭК). Сущность ЭК состоит в иерархическом представлении объектов задачи с последующим выполнением трёх основных шагов: абстрагирования, эвристического ассоциирования (сопоставления)

и детализации. При этом, на первом шаге, низкоуровневое описание проблемы, доступное специалисту, обобщается на основе классифицирующих методов и сопоставляется на втором шаге с обобщённым описанием средств 'решения. На последнем шаге производится нисходящее уточнение, в результате которого можно получить требуемое решение с достаточной степенью детализации.

В третьей главе рассматриваются принципы организации и работы АСВ ПТС. Приводится краткое описание основных объектов областей локальных знаний второго (формального) и третьего (реализационного) уровня концептуальной модели системы (см. рис. I), т. е. моделей, методов и ПТС, использующихся при построении ИС. Уточняется понятие средств решения. Для этой цели анализируется структура и основные свойства "оболочек", или инструментальных срёдств построения прикладных интеллектуальных систем (ИСИС). Общие свойства ИСИС, существенные с точки зрения задачи выбора представлены в табл. I. Среди всех параметров и свойств ИСИС особое место занимают функциональные, т.е. описывающие классы задач, на решение которых ориентированаы данные ИСИС. Эти параметры играют ведущую роль при сопоставлении описаний задач и средств решения, являясь своеобразным "мостиком", связывающим различные классификационные иерархии.

Некоторые параметры, влияющие на процесс решения задачи выбора, являются внешними по отношению к модели ИСИС; их целесообразно выделить в отдельную группу атрибутов модели пользователя (к последним относятся, например, требование совместимости с имеющимися ПТС, финансовые возможности, цели проекта и т.д.).

Таблица 1

о отслелашание

Л диагностирование

л Ч прогнозирование

о г управление

о & с пецифицирование

и конфигурирование.

О г планирование

я о к « модифицирование

представление знаний

о механизм вывода

й г о интерфейс разработчика

р и интерфейс пользователя

м гя £ Н о интерфейсы с другим ПО и БД

« средства извлечения знаний

о и средства повышения доверия пользователя

35 возможности численной обработки данных

я н >. в количественные ограничения (число правил)

эффективность врэмя разработки и прогона твет-примера

е> * количество правил/сек для тест-примера

ю Р о »1 с доступность средства взаимодействия (меню, графика...)

к и простота документироввнность

р* е и к <п обучения наличия обучающих средств

Е- удобство модификации прикладной ИС (без ИЗ)

< 1 а о =5 £ тип компьютера и ОС (разработки/поставки)

язык реализации

а & £5 переносимость

требования к оборудованию: ОП, ВП, (спец)со-процессоры.

аргенизаиц!ошю- поддержка разработчика

эконимнческне стоимость

субъективная оценка пользователей

Экспертные знания о способах выбора ПТС ИС получены из различных источников: монографий, статей, обзоров, отчётов, а также из опыта разработки и использования ИС. Эти знания обобщены в двух группах таблиц соответствия. Таблицы первого типа ("класс_задач/свойство_системы") предназначены для установления соответствия между элементарными операциями анализа и синтеза систем и общими свойствами ИСИС. В качестве примера такой таблицы приводится табл. 2.

Таблицы второго типа ("свойство_системы/коммер-ческая_ИСИС" ) устанавливают соответствие между общими свойствами ИСИС и описаниями основных потенциально доступных промышленных инструментальных систем ("оболочек"). Кроме того, в этих таблицах содержится информация с базовых технических средствах, на которых возможно установить и использовать соответствующие "оболочки". В группе технических средств выделено 7 классов: рабочие станции (PC) традиционной архитектуры (возможно, расширенной конфигурации со специализированным ПО, например, PC Sun,. Hwelett-Packard-9000, и т.д.); специализированные рабочие станции (Лисп-машины Symbolics/3600, Т1 Expiprer, и т. д.); специализированные компоненты (микропроцессоры и платы Hammingbcard, Ivory и т. д.); персональные компьютеры (IBM PC/AT, Macintosh И, ЕС -1841 и т. д.); гибридные системы (т.е., традиционные компьютеры со встроенными специализированными компонентами, например, MicroExplorer) ; универсальные большие и г/ини компьютеры (IBM/370, VAX/I1, ЕС ЭВМ/Р-2 и т. д.) и

системы нетрадиционной архитектуры (РА1М-1, СМ и др.).

Знания о методах и средствах решения, отражённые в приведенных таблицах соответствия и классификационных схемах, использованы при наполнении базы знаний АСВ ПТС.

Таблица 2ь

Операции, интерпретировать создавать

>ухарактериз ующие идентифицировать а а л к ю проектировать Л ь- с

\ классы Возможности \задач И С И С ^ч. 1 X л и £ г ° Е о •> Й а отслеживать Г) П О О 5 а О к а х II Ё к с О) «э & 3> о сх X д X в X 3 О) с о 1 X а и» л и н х «а в Ю X о о а. и планировать Л о & ^ !0 в О х и а о

Обратный вывод (ОВ) О О О о О О О

ю сх Прямой ВЫВОД (ПВ) О О О е о в 0 о

о ш Логический © о с» Э 0 о о

СП Гипотетический вывод о о о о & о о

25 а о Объектно-ориентированный о о о с о о о о

1- О 2 Классная доска 0 о о о о о о

Индукция © о о о о о

©реймы О о о о о о о о

1 Объекты о о о о о о о о

и к « £ К о У = а п Атрибут/значение о о о © о о

Логика о о о о о о о о

ш & Правила о о о о о о о о

Достоверность © о о о о о о о

ч Правила е о е о о • • •

а) § Р Примеры @ о о о о о

Логика о о • о о о о о

У 8 &а с Сообщений о о • • о • е о

Процедуры о • в в о о • о

СВЯЗЬ: сильная о - средняя □ - слабая

Процесс решения задачи выбора разбивается на ряд этапов в соответствии с предложенным в гл. 2 принципом организации знаний когнитолога и основным типом рассуждений (эвристическое классифицирование). На первом этапе определяется к какому из заранее выделенных классов относится решаемая задача. Далее, класс задачи сопоставляется с атрибутами ИСИС (знания, отражённые в таблицах первого типа - см. табл. 2). На основе полученной таким образом формальной модели, определяется, с требуемым уровнем детализации, реализационная модель, . т.е. тип оболочки и базовый компьютер (знания второй группы таблиц). Для этого также используются такие параметры, не учтённые в таблицах соответствия, как эксплуатационные, организационно-экономические, реализационные и др. (см. табл-. I).

Структура и рошшы работы АСВ ПТС. Система состоит з следующих основных блоков (см. рис. 2.): база знаний, аза данных, блок вывода, блок объяснений, блок обучения ользователя, диалоговая подсистема., интерфейсы: пользо-ателя, эксперта и разработчика.

В системе поддерживаются следующие основные режимы работы: "инженер", "консультация", "обучение". Режимы "инженер" и "консультация" являются основными, а "обучение" - вспомогательным. В режиме "инженер" работает разработчик системы. Режим "консультация"' - это основной рабочий режим функционирования АСВ ПТС. Пользователю в данном режиме предоставляются следуюп<ие возможности:

г} БАЗА ДАННЫХ

Б А со А

3 Н А Н И Й

< i

' р

БЛОК ОБЪЯСНЕНИЙ

ПОДСИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

t V

СРЕДСТВА ОРГАНИЗАЦИИ ДИАЛОГА

i L 4 > ' litt

ИНТЕРФЕЙС конечного пользователя ИНТЕРФЕЙС РАЗРАБОТЧИКА ИНТЕРФЕЙС ЭКСПЕРТА

БЛОК

УПРАВЛЕНИЯ

iV JL

(пользователь асв Нтс)

Рис. 2. Сруктурная схема АСВ ПТС.

- работа с главным меню системы: выбор и переключение основных режимов работы;

- просмотр состояния системы и его изменение (сохранить/восстановить состояние и т.д.);

- работа с системой в режиме диалога при помощи иерархически организованной системы меню и диалоговых окон;

- трассировка типа "КАК?" с раскрытием содержимого правил, использованных при выводе промежуточного

заключения в естественно-языковой форме;

- оперативная помощь на всех уровнях работы;

- работа во вспомогательном режиме "обучение", как по запросу пользователя, так и по инициативе системы;

- сохранение результатов консультации в специальном файле результата с последующей распечаткой.

Вспомогательный режим "обучение" может быть инициирован пользователем по меню, либо предложен системой в результате анализа ответов пользователя. Возможность оперативного многоуровневого обучения соответствует одному из основных принципов организации системы.

В четвёртой главе описаны методы и средства реализации прототипной интеллектуальной системы (АСВ ПТС), приводится обоснование выбора и подробное описание использованных программно-технических средств реализации. В качестве базовых технических средств предложен 32-раз-рядный компьютер Macintosh SE; базового программного обеспечения - среда разработки ис exper Common Lisp.

При создании прототипа АСВ ПТС была использована гибридная объектно-продукционная модель представления знаний. Для повышения удобства и эффективности работы в предложенном формализме разработаны соответствующие инструментальные средства, погруженные в среду exper Common Lisp ПК Macintosh SE. Эти средства образуют, по существу, проблемно-ориентированную оболочку ИС и состоят из трёх основных подсистем: объектной, продукционной и

диалоговой. В объектной подсистеме реализованы возможности простого наследования свойств (атрибутов):, включения присоединённых процедур и передачи сообщений. Структура реализационной модели объекта представлена на рис. 3. Помимо своего основного назначения, представления обрабатываемых элементов знаний, объектнай подсистема используется также для поддержки дидактического режима работы пользователей различной квалификации (для этой цели предусмотрены специальные сообщения и пассивные процедуры "обучение").

с н СПИСОК НАСЛЕДОВАТЕЛЕЙ

ж м МЕТ оды

•А собственные ДЕМОНЫ

Ю мет ОДЫ (активные процедуры)

О методы пассивные

ИМЯ доступа процедуры графическая обработка

атрибуты (сисйстси) объектов обучение консультация связь визуализация когдрликтов

Рис. 3. Структура реализационной модели объекта.

В продукционной подсистеме реализован метод прямого (по данным) вывода.

Диалоговая подсистема позволяет организовать взаимодействие с пользователем при помощи динамической системы меню и диалоговых окон.

В конце главы приводятся примеры использования разработанной системы для некоторых предметных задач.

В приложениях приводятся исходные тексты основных программных модулей на языке Exper Common Lisp и справки об использовании результатов работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных исследований разработаны научные положения и методы выбора средств решения по спецификациям задач, основанные на теории прикладного искусственного- интеллекта. На базе предложенных методов решена частная задача - разработана автоматизированная система выбора ПТС интеллектуальных подсистем машиностроительных САПР, ориентированных на решение грудноформализуемых проектно-конструкторских и технологических задач. Выполненные исследования и практическая работа позволили получить следующие выводы и результаты:

1. Применение методов искусственного интеллекта з задачах 1ШАП является одним из приоритетных направлений, требующим глубоких и всесторонних исследований. Интеллектуализация машиностроительных САПР является объективно необходимым условием их дальнейшего развития.

2. Разработаны методы перехода от описания предметных задач к выбору средств решения.

3. Разработаны общие принципы построения интеллектуальных систем, оиентированных на решение задач выбора.

4. Разработана архитектура проблемно-ориентированной ИС, предназначенной для выбора инструментальных средств построения интеллектуальных подсистем САПР по спецификациям предметных задач.

5. Реализован прототипный вариант проектируемой системы (АСВ ПТС) и доказана его эффективность при решении практических задач.

По теме лиосертяттии опубликованы глеттуштие работы:

1. Колчин А.©., Чекыенёв С.Е., Рогозин О.В. Использование методов представления знаний при решении задач автоматизации производства II Конструкторско-технологическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий - КТМ-87: Материалы Всесоюз. конф. 31 марта -2 апреля 1987 г. / Под ред. D.M. Соломенцева.- М.: Мосстанкин, 1987,-С. 333-334.

2. Колчнн А.Ф., Чекменёв С.Е. Выбор программно-аппаратных средств реализации интеллектуального интерфейса в САПР // Конструкторско-технологическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий - КТИ-87: Материалы Всесоюз. конф. 31 марта -2 апреля 1987 г. / Под ред. Ю.М. Соломенцева.- М.: Мосстанкин, 1987.- С. 286-288.

3. Колчин А.Ф., Зыкова С.А., Чекыенёв С.Е. Разработка экспертной системы для решения задачи технологической подготовки производства // Сквозное проектирование и изготовление изделий приборо- и

машиностроения : Ten. докл. III отраслевого сем. 2628 ноября 1987 г. - М. : ЦНТИ "Поиск", 1987,- С. 14-16.

4. Красникова О.В., Чекменёв С.Е. Использование методов автоматизированного научения для решения задачи выбора ПТС САПР // Конструкторско-технологическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий - КТИ-89: Тез. докл. Всесоюз. конф. 4-6 апреля 1989 г. / Под ред. Ю.М. Соломенцева.- М.: Мосстанкин, 1989,- С. 64.

5. Чекменёв С.Е. Автоматизированная система выбора ПТС САПР // Конструкторско-технологическая информатика, автоматизированное создание машин и технологий -КТИ-89: Тез. докл. Всесоюз. конф. 4-6 апреля 1989 г. / Под ред. Ю.М. Соломенцева.- М.: Мосстанкин, 1989.-С. 61

6. Колчин А.Ф., Красникова О.В., Чекменёв С.Е. Об одном подходе к йыбору комплекса программно-аппаратных средств для создания интеллектуальных систем // Интеллектуальные САПР: Междуведомственный тематический научный сборник,- Таганрог: ТРТИ, 1989,- Вып.2,- С. 84-88.