автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов синтеза схем для тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации

на правах рукописи

Бодрин Артем Викторович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА СХЕМ ДЛЯ ТРЕНАЖЕРНОГО КОМПЛЕКСА, ОБУЧАЮЩЕГО ПРОЕКТИРОВАНИЮ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Специальность: 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

(в промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тверь - 2004

на правах рукописи

Бодрин Артем Викторович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА СХЕМ ДЛЯ ТРЕНАЖЕРНОГО КОМПЛЕКСА, ОБУЧАЮЩЕГО ПРОЕКТИРОВАНИЮ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ

Специальность: 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

(в промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тверь-2004

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Филатова Н.Н.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Горячев В.Д. кандидат технических наук, доцент Яковлева Н.Г.

Ведущая организация:

Тульский государственный университет

Защита состоится " й.Ц " ¿У>.л 2004 г. в -/У часов на

заседании диссертационного совета Д 212.262.04 в Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г.Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22, комн.212.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

А.В. Жгутов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Наиболее интенсивно развивающимся направлением мировой образовательной системы является теория и методология дистанционного образования. Одна из главных проблем в этой области, заключающаяся в переносе методик инженерного образования в новую среду, может быть решена только с разработкой тренажерных комплексов, ориентированных на работу в глобальной сети.

Анализ процесса обучения проектированию измерительных и управляющих систем, показал, что этап, наименее охваченный информационными технологиями и отличающийся наибольшим уровнем ошибок студентов, связан с разработкой различных схемных решений.

Стратегия проектирования на основе постепенной детализации технического решения хорошо понимается студентами в общем виде. Однако применение этой стратегии при решении практических задач инженерного проектирования обычно вызывает большие сложности. Проведенные исследования показывают, что основной причиной таких ошибок является отсутствие у обучаемого ассоциативных связей между различными моделями представления объекта на разных этапах проектирования.

Для передачи эмпирических знаний успешно применяются различные тренажерные комплексы, в том числе комплексы, обучающие решению творческих задач проектирования технических систем, наладке оборудования и т.п. В отличие от программ по обучению базовым понятиям (математические формулы, определения) или директивным нормам (правила дорожного движения), указанные тренажеры должны помочь студенту осмыслить теоретические знания, сформировать личные эвристики для их применения. С этих позиций тренажер становится не столько средством обучения, сколько инструментом извлечения знаний и формирования личного опыта.

Как показали проведенные эксперименты с тренажерами, обучающими решению задач проектирования систем автоматизации, эффективность этих комплексов во многом зависит от трех факторов:

- организации предметных знаний,

- степени автоматизации труда преподавателей, применяющих эти тренажеры,

- степени индивидуализации сценария работы и информационных средств поддержки пользователя.

Ослабить негативные факторы можно путем включения в состав тренажерных комплексов интеллектуальных модулей поддержки обучения, которые обеспечат решение задач автоматической подготовки (генерации) вариантов моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами.

Задачи автоматической генерации различных видов схем автоматизации (структурных, функциональных, принципиальных электрических) относятся к классу комбинаторных задач структурного синтеза, отличаются большой размерностью и отсутствием универсальных методов и алгоритмов решения. Как

показывает опыт создания САПР, обычно задачи этого класса решаются с использованием различных интерактивных пакетов и графических редакторов. Известны решения, поддерживающие интерактивные алгоритмы подготовки отдельных видов документации (схем трубных проводок, монтажно-коммутационных схем) на системы автоматизации (СА), однако они предполагают наличие соответствующего решения из класса щзинцшшальных электрических схем. Все указанные разработки относятся к классу промышленных САПР и не поддерживают операции проверки и анализа решения пользователя.

Перечисленные факты позволяют считать тему диссертации актуальным направлением исследования.

Целью диссертационной работы является создание моделей и алгоритмов синтеза схем для тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ автоматизированных обучающих систем, и процесса обучения проектированию схем систем автоматизации. Разработать структуру интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.

2. Разработать концептуально-логическую модель представления предметных знаний, включающую знания об элементах технических средств автоматики (ТСА), структуре объекта проектирования (СА) и способах преобразования моделей схем.

3. Разработать алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.

4. Разработать алгоритм проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе.

5. Разработать методику обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения НТК.

6. Создать программное обеспечение для интеллектуальных модулей поддержки обучения, обеспечивающих автоматическую генерацию моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в качестве базовой методологии, являющейся основой исследования, в работе использовались методы структурного системного анализа. Также использованы: теория множеств (при разработке информационных моделей и моделей интерпретаций онтологии), элементы теории графов и теории автоматизированного проектирования (при создании моделей и алгоритмов автоматизированной проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе).

Новые научные результаты:

1. Новая структура интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на функционирование в глобальной сети, автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.

2. Концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономии "Элементы ТСА" и "Интерфейсы ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений.

3. Обобщенная атрибутивная модель базового концепта (устройства автоматики) предметной области.

4. Постановка задачи синтеза принципиальной электрической схемы системы автоматизации как задачи последовательной трансформации моделей: СС (структурная схема) => ФС (функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) / МКС (монтажно-коммутационная).

5. Продукционные модели представления инженерных приемов синтеза цепей СА и алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.

Практическая ценность работы;

1. Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения интеллектуального тренажерного комплекса.

2. Разработано программное обеспечение для задач обучения автоматическому проектированию схем систем автоматизации, включающее графические редакторы структурных и функциональных схем, модули генерации знаковых моделей функциональных и принципиальных электрических схем автоматизации, а также проверке знаковых моделей учебных решений.

3. Создан программно-инструментальный комплекс ведения БД по техническим средствам автоматики. База данных включает описания технических устройств на множестве из 200 характеристик, в том числе описания функциональных и конструктивных особенностей блоков и ограничений на условия подключения внешних цепей.

Основные положения, выносимые на защиту:

1.Каждому уровню проектирования должна соответствовать, по меньшей мере, одна модель ОП (Система / Схема); необходима иерархия схемных моделей вида: СС (структурная схема) ФС (функциональная) ПЭС (принципиальная электрическая) —> МКС (монтажно-коммутационная) схема системы автоматизации. Процедурные знания должны охватывать методы преобразования всех выделенных моделей ОП.

2. Необходимым условием для перехода от модели СС к модели ФС является наследование всех свойств объектов, перечисленных в СС. Аналогичные условия для перехода от модели ФС к модели ПЭС; для каждой цепи, существующей в модели ФС, обязательно должно быть соответствующее отображение

в модели ПЭС.

3. В основу любой модели схемы положено бинарное отношение "соединять". В зависимости от множества элементов, на основе этого отношения и ряда дополнительных отношений, характеризующих отдельные свойства элементов, можно получить различные модели схемы системы автоматики.

4. Алгоритмы, программное и информационное обеспечение синтеза схемных решений систем автоматизации.

Внедрение результатов. Результаты исследований, включающие программное и методическое обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса, обучающего проектированию схем систем автоматизации, переданы для использования в учебном процессе Московского инженерно-физического института (государственного университета), а также внедрены в учебный процесс Тверского государственного технического университета.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I 'международной конференции "Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике", - 2003, Геленджик, на X международной конференции "Современные технологии обучения" - 2004, С-Пб, на IX международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы (ШЕЕ А18'04)", Таганрог-Дивноморское, на ГХ национальной международной конференции по искусственному интеллекту "КИИ-2004", Тверь.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 5 статей и 1 тезисы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 134 страницах машинописного текста, в том числе на 21 рисунке и в 28 таблицах. Список использованной литературы включает ИЗ наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, приводится краткое содержание работы по главам.

В первой главе диссертации проведен анализ существующих автоматизированных обучающих систем, тренажерных комплексов и учебных САПР, который показал подавляющую ориентацию этих продуктов на изучение общих математических и естественнонаучных дисциплин.

Проведен анализ процесса обучения проектированию систем автоматизации, в ходе которого выявлен этап, наименее охваченный информационными технологиями и отличающийся наибольшим уровнем ошибок студентов - этап разработки схем систем автоматизации. Сформулированы требования к программным средствам, обучающим проектированию систем автоматизации:

1) Необходимо сосредоточить внимание на методике обучения построе-

ния различных схем СА.

2) Сценарий обучения должен способствовать формированию у студента представлений о взаимосвязях между моделями различных уровней представления СА.

3) С учетом отсутствия формализованных методов решения задач синтеза схем СА, в ядро программной системы должна быть положена индуктивная методика обучения.

4) Необходим автоматический анализ решений пользователя (проверка схем) и автоматическая генерация потока заданий.

5) Система должна обеспечить представление студенту полной информации о технических, эксплуатационных и монтажных характеристиках блоков (в том числе их изображение, максимально приближенное к реальным прототипам).

Реализация индуктивных методик обучения при помощи компьютерной техники традиционно возлагается на тренажеры. Использование в современных тренажерных комплексах последних достижений в области мультимедиа-технологий позволяет имитировать реальные технические средства и системы с высокой степенью точности. Таким образом, для удовлетворения требований, указанных в пунктах (3, 5), целесообразно включение в программную систему мультимедийного тренажера.

Применение методик из области искусственного интеллекта позволит удовлетворить требования, поставленные перед системой в пунктах (1,2,4).

Разработана архитектура интеллектуального тренажерного комплекса (рис.1), ориентированного на работу в глобальной сети - обязательное условие для применения комплекса в сфере дистанционного образования.

Обоснована цель диссертационной работы и сформулированы основные задачи исследования.

Вторая глава диссертации посвящена вопросам организации предметных знаний интеллектуального тренажерного комплекса, определению моделей представления знаний об элементах технических средств, структуре объекта проектирования, способах преобразования моделей схем.

В качестве основы схемы представления знаний о комплексе технических средств наиболее целесообразно использование иерархической структуры, наиболее просто иллюстрирующей существование классов и родовидовых отношений. Подобная схема обычно используется в отраслевых классификаторах, и, в неявном виде, при построении электронных учебных пособий. Эта схема наиболее удобна для отображения приемов агрегирования и декомпозиции ОП.

Проектирование систем промышленной автоматики - область знаний, включающая как значительный объем формализованных сведений, математических теорий, методов, так и большое число инженерных эвристик, а также большой объем плохо структурированной текстовой и графической информации. Возникновение гетерогенных структур знаний необходимо отобразить в модели предметной области.

С учетом перечисленных особенностей знаний предметной области, для

разработки ее концептуально-логической модели выбран подход, основанный на создании предметных онтологии. Эффективность подобных стратегий при разработке программных систем, основанных на знаниях, обосновывается в работах Luke S., Meyer С, Gurie L., Гавриловен Т.А., Хорошевского В.Ф., Майке-вич Н.В. и др.

Рис. 1. Архитектура интеллектуального тренажерного комплекса

Разработана концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономии Г/ "Элементы ТСА" и Тц "Интерфейс ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений. Таксономия "Элементы ТСА" объединяет по функциональному признаку 7 классов устройств и позволяет описывать любой технический объект данной предметной области.

Конечными вершинами каждой ветви таксономии являются концепты, характеризуемые рядом разных по типу свойств / атрибутов (МА). В множестве МЛ можно выделить подмножество простых и комплексных атрибутов:

МА^(]А„ МА^=АиАк (1)

Простые атрибуты могут принимать значения, представленные константой

или списком констант. Значение комплексных атрибутов всегда представлено списком, с количеством элементов один и более, причем каждый элемент, в свою очередь, описывается набором характеризующих его атрибутов.

4=иЫ

1'1

(2)

Множество атрибутов (МА\Разъем) позволяет определять экземпляры концептов таксономии "Элементы ТСА". Комплексный атрибут Разъемы определяет множество экземпляров концептов таксономии "Интерфейс ТСА". Дополнив структуры ТгиТц нетаксономическим отношением "часть-целое" ("включает в себя") можно получить описание любого блока ТСА с учетом его функциональных, электрических и конструктивных характеристик (рис.2).

"ИнтерфейсТСА" \

Рис. 2. Обобщенная модель базового концепта предметной области

Модель представления знаний о структуре объекта проектирования представлена иерархией из четырех моделей схем автоматизации, которые различаются между собой степенью детализации описания объекта: при переходе от модели уровня к модели уровня, увеличивается число блоков и

связей:

уровень 1. Модель структурной схемы (м__СС);

уровень 2. Модель функциональной схемы (м_ФС);

уровень За. Модель принципиальной электрической схемы (м_ПЭС);

уровень 36. Модель монтажно-коммутационной схемы (м_МКС).

Модель ПЭС и монтажно-коммутационная модель описывают одно и то же состояние объекта проектирования, используя различные компоненты его представления. Действия по переходу от одной модели к другой не включают декомпозицию, они направлены на замену понятий из области принципиальных схем эквивалентными понятиями из области ММКС.

В рамках каждой из перечисленных моделей схема системы автоматизации рассматривается как совокупность различных контуров:

БИ = и^ои,, п - число контуров. (3)

Каждый контур состоит из цепей:

Коп -, f\ZeJ Ф0,т-число цепей. (4)

Любая цепь, в свою очередь, состоит из одной или более связей.

Порядок следования связей между элементами цепи строго определен, поэтому цепь представляет последовательность связей, а не совокупность.

В основе всех моделей схем лежит отношение "соединять":

Л5 = < соединять, х, у >, (6)

где х - выход элемента X, у - вход элемента У.

Меняя ограничения на тип элементов, можно получить определения для пяти типов цепей (табл. 1).

_Таблица 1. Определение цепей

Тип цепи В? -начало цепи - конец цепи

Измерительная Р?(х еИП, у) р?(х,у еР)

Управления Р?(хеР,у) Р?(х, у еИУ)

Питания Р?(х еПЭ, у)

Интерфейсная &(хеР,,у) В?(х, у

Сигнализации х еР, у) у е УС)

Необходимым условием для перехода от м_СС к м_ФС является наследо-

вание всех свойств объектов, перечисленных в м_СС.

Для перехода от м_ФС к м_ПЭС необходимо выполнение условий:

• наследование всех свойств объектов, перечисленных в м_ФС;

• для каждой цепи, существующей в м_ФС, обязательно должно быть соответствующее отображение в модели м_ПЭС.

Для представления знаний о способах преобразования схем в качестве базовых использованы продукционные модели. Определен минимально необходимый набор правил для решения задачи проектирования (выбор элемента, построение связи, построение цепи, построение контура, построение схемы).

Сформулированы правила выбора экземпляров концептов для построения функциональной схемы и схемы питания, построения функциональных связей на множестве экземпляров концептов, принадлежащих таксономии "Элементы ТСА" и правила построения электрических связей на множестве экземпляров концептов, принадлежащих таксономии "Интерфейсы ТСА".

Третья глава посвящена разработке алгоритмов решения задач автоматического синтеза связей блоков функциональной схемы, агрегирования вершин в графе цепей функциональной схемы, построения контура системы автоматизации, формирования цепей принципиальной электрической схемы.

Наиболее удачный способ представления бинарного отношения (6) на множестве Хблоков ТСА - с помощью ориентированного графа О:

в = <Х,8> (7)

X - множество вершин, каждая вершина - блок ТСА, 5 - множество дуг, интерпретирующих выполнение отношения (6).

Ориентированный граф О можно задать с помощью матрицы инциденций

вида

(8)

Однако, структура (8) не позволяет определить в описании схемы цепи и контуры, поэтому для построения полных моделей схем СА использованы модифицированные матрицы цепей с разметкой контуров (MZ).

М7. = \Jrnz,, тг, — < пате_8, пате_х, гште_у, пате_2е, пате Коп >,1 = 1... г,

где г - общее число связей в схеме.

Матрица MZ может рассматриваться как знаковая модель соответствующей схемы СА.

Знаковая модель структурной схемы является основой для генерации цепей функциональной схемы. Переход от структурной схемы к функциональной связан с конкретизацией теоретического решения на базе некоторого комплекса технических средств (75).

В множестве 71? обычно выделяют три подмножества:

7$ = ТБ,иТ82иТ83, (9)

где ТБ] - средства измерения физических величин (75; = ИП), 75? - средства

изменения физических величин (Т8з = ИУ), ТБ; = "П>\( 15/ иТБз).

Элементы из множеств (75;, ТБз) выбирают исходя из требований к вектору входов/выходов объекта управления. Затем, исходя из характеристик выбранных элементов (!$;, ТБз), подбирают другие блоки ТСА необходимые для построения С А, формируя таким образом макет ТЗ. В учебном проектировании макет ТЗ задается преподавателем.

Пусть имеется готовый набор и определены

Ж - требования к СА Совокупность перечисленных фактов назовем макетом ТЗ. При таком определении можно утверждать, что в графе цепи любого типа всегда должен быть задан блок ТСА, соответствующий начальной и конечной вершинам.

Для любой схемы СА в матрице можно выделить три подмножества вершин:

- Истоки (блоки без входов/вершины, не имеющие заходящих луг) х? еТ8,.

- Стоки (блоки без выходов/вершины, не имеющие исходящих дуги^еГС,.

- Промежуточные вершины.

Свойства матрицы инциденций, определяющие корректность модели схемы:

б) если <0, то нет стока (10)

в) если (У/)ХС„ > 0, то нет истока.

Любая измерительная цепь СА начинается с вершины-истока из множества 719; (начало измерительной цепи). Любая управляющая или сигнализирующая цепь СА заканчивается вершиной-стоком из множества (конец управляющей цепи).

При заданном макете ТЗ алгоритм генерации цепей функциональной схемы должен включать следующие шаги:

- выделение вершин-истоков на множестве 751;;

- генерация измерительных цепей;

- выделение вершин-стоков на множестве 7$з;

- генерация управляющих цепей / цепей сигнализации;

- генерация цепей передачи данных.

Реализация алгоритма приводит к созданию множества цепей, объединение которых позволит получить функциональную схему. Однако, выполнение операции объединения приведет к созданию избыточной м_ФС. Анализ примера (рис. 3) показывает, что избыточность связана с тем, что при построении цепи не учитывается возможность наличия нескольких каналов у блоков ТСА.

По умолчанию в алгоритме генерации цепей функциональной схемы для всех экземпляров концептов число каналов поэтому в матрице инциден-

ций (ок) могут появляться строки, соответствующие блокам с одинаковым име-

нем (и_Ъ), т.е. в графе схемы О появятся одинаковые вершины.

Фрагмент структурной схемы

Фрагмент необъеднненной функциональной схемы

Рис. 3. Результат работы алгоритма синтеза измерительных цепей Общее число вершин определяется как:

С1=(п_ьу^(п_ь)>и...^(п_ьу, ¡ = (12)

где (п_Ь) - подмножество одинаковых блоков, и - число строк в матрице. Если Г = п, то (У/)|и ¿¡' = 1 - нет повторяющихся блоков, если / < и, то существует хотя бы одно повторение: (3/)|и_б|' > 1.

В последнем случае возникает задача агрегирования вершин в графе цепей функциональной схемы. Пусть {п _Ь) эС(, [си,с:1)&(си = Су;)], тогда выполняется коррекция ск

Сн - С иС

(13)

Коррекция /-Й строки путем объединения с j-й строкой, удаление _/-й строки. После объединения двух строк в ch необходимо скорректировать г,- - число свободных каналов блока в /-Й строке: rt = г,- - I. Процедура выделения

,i>l, повторяется, пока существуют множества с1>1нг>0. Для объединения цепей в контур сформулированы условия принадлежности вершин контуру и определена стратегия его формирования. Условия принадлежности вершин к контуру:

a) Если х, еКоп, и г(х,)=1, то (3j%xf )& xr;!)->= Коп,) - Xj- '

принадлежит к каналу к, который принадлежит х?.

b) Если х? еКоп, и r{Xj)>l, то Rsx)&xr*')->x](k = Kon)- закрепление канала прибора за контуром Коп,.

c) Если связь на входе X/ принадлежит к,, связь на входе yt принадлежит kj, то связи на выходе: Xj {fix, и уt {fiy,)) б к}.

(14)

Контур СА начинается в вершине-истоке х^, заканчивается в вершине-стоке дг^и обладает свойствами (4).

Построение контура Коп, начинается от вершины-истока Х,(Коп¡) и заключается в разметке всех вершин измерительной цепи, затем разметке вершины, соответствующей экземпляру концепта из класса Р(регулятор), а затем разметке вершин управляющей цепи или цепи сигнализации, начиная от вершины-стока х/Коп,). Пример результата применения этой стратегии показан на (рис. 4).

Синтез принципиальной электрической схемы проводится в несколько этапов, по числу уровней завершения модели ПЭС:

- м_ПЭС0 не содержит цепей питания и не учитывает особенности физического выполнения разъемов;

не содержит цепей питания, но учитывает физическое выполнение разъемов;

полная схема с цепями питания.

ТСП -Термометр сопротивления

платиновый ТСМ -Термометр сопротивления

медный БУС - Блок усиления сигнала БК - Блок контроллера БУМ — Блок усиления мощности ПБР -Пускатель бесконтактный

реверсивный ЛЭ -лампочка электрическая МЭО- механизм электрический однооборотный

Рис. 4. Объединение контуров

Правила перехода от м_ФС к м_ПЭС основаны на утверждении:

(У/^Г оСрГ7}'ем_пэс. (15)

При построении соответствующей связи в. необходимо выполнить

вычисление отношения (6) с подстановкой всех экземпляров концептов таксономии Гя "Интерфейс ТСА", входящих в экземпляр из 7/. Если множество экземпляров концептов из исчерпано, считаем, что отображение функциональной связи в электрическую связь построено.

Построение управляющих цепей производится аналогичным образом, за исключением того, что направление "движения" меняется на обратное: от исполнительного устройства к контроллеру. На основе этой стратегии получаем модели м ПЭСО.

Модель м_ПЭС1 в частном случае может быть эквивалентна м ПЭСО. Эквивалентность моделей возникает, если конструктивное исполнение блоков экземпляра концепта таксономии не предполагает использование выносного разъема. В противном случае модель мПЭСО расширяется до м_ПЭС1 по следующим правилам:

1) Разъемы должны быть эквивалентны по конструктивным признакам, и типу.

2) Если в схеме присутствуют многофункциональные блоки (например, блок контроллера БК21), правило назначения выносного разъема усложняется: в характеристиках разъема учитывается тип цепей, идущих на разъем.

На основе введенных правил соответствующие разъемы заменяются блоками клеммно-блочных соединителей (КБС). Связи с выходов и входов блоков переносятся на соответствующие блоки-соединители.

Дополнение модели м_ПЭС1 цепями питания приводит к созданию полной модели принципиальной электрической схемы м_ПЭС2.

В четвертой главе рассмотрены вопросы программной реализации предлагаемых теоретических решений.

Исследован вопрос размещения и выбора платформы для методического и программного обеспечения ИТК в условиях функционирования в сетях различного масштаба. Разработан вариант структуры реляционной базы данных элементов технических средств автоматики (ТСА) под управлением СУБД Роз1-gгeSQL 8.0. Разработано программное обеспечение клиентской части системы управления базой данных.

В качестве средства поддержки процесса обучения проектированию схем автоматизации создано программное обеспечение, реализующее алгоритмы генерации схемных решений, а также проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе. Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения ИТК.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработана структура интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения. Предложенное решение обеспечивает обучение с использованием мультимедийных тренажеров и ориентировано на использование в глобальной сети.

2. Создана концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономию "Элементы ТСА" и таксономию "Интерфейс ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений. Разработана обобщенная атрибутивная модель базового концепта таксономии предметной области.

3. Выполнена формализация задачи синтеза моделей схем систем автома-

тизации, как задачи последовательной трансформации моделей: СС (структурная схема) => ФС (функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) / МКС (монтажно-коммутационная). Создан набор продукционных правил для синтеза измерительных и управляющих цепей в схемах СА.

4. Разработаны алгоритмы автоматизированного проектирования моделей схем автоматизации и алгоритм проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе.

5. Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения ИТК.

6. Разработано программное обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса, включающее графический редактор функциональных и структурных схем, модуль синтеза схемных решений, базу данных по элементам комплекса технических средств.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕДИССЕРТАЦИИ

Филатова Н.Н., Ахремчик О.Л., Бодрин А.В. Автоматическая генерация знаковых моделей измерительных цепей // Сборник трудов IV конференции "Современные сложные системы управления (HTCS-2004)", Тверь, 2004. Т.1. стр. 30-34.

Ахремчик О.Л., Бодрин А.В., Вавилова Н.И., Филатова Н.Н. "Интенсификация проблемно-ситуационного обучения на основе автоматической генерации схемных представлений" // Сборник трудов ГХ международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы (ШЕЕ AIS'04)'\ Научное издание в 3-х томах. М.: Физмат, 2004, Т.1. стр. 151-154.

Ахремчик О.Л., Бодрин А.В., Вавилова Н.И., Филатова Н.Н. "Организация предметных знаний в интеллектуальной подсистеме поддержки дистанционного обучения" // Сборник трудов 9 национальной международной конференции по искусственному интеллекту (КИИ-2004), Тверь, Том 1, стр. 37-42.

Ахремчик О.Л., Бодрин А.В., Филатова Н.Н. "Реализация сценариев тренажерного комплекса на основе интеграции интеллектуальных и мультимедийных технологий" // Сборник научных трудов "Компьютерные технологии в управлении и диагностике" ТГТУ, Тверь, 2004, стр. 59-61

Ахремчик О.Л., Бодрин А.В. "Фреймовый подход к созданию моделей систем автоматизации" // Сборник научных трудов "Компьютерные технологии в управлении и диагностике" ТГТУ, Тверь, 2004, стр. 112-115

Дмитриев ГАуАхремчик О.Л., Вавилова Н.И, Филатова Н.Н. Тренажерные технологии, как основа активных методик обучения в дистанционной подготовке инженеров, // Сборник трудов 1-й межд. конф. "Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике", С-Петербург: СПбГПУ, 2003, стр. 32-37.

Подписано в печать 23.11.04 Физ.печ.л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 224 Типография ТГТУ. 170026, Тверь, наб.А.Никитина, 22

»24163

Введение.

Глава 1. Автоматизированное обучение проектированию систем автоматизации.

1.1. Анализ автоматизированных обучающих систем, тренажеров и учебных САПР.

1.1.1. Автоматизированные обучающие системы.

1.1.2. Тренажерные комплексы.

1.1.3. Учебные и промышленные САПР.

1.2. Анализ процесса обучения проектированию схем систем автоматизации.

1.3. Концепция интеллектуального тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации.

1.4. Постановка задач диссертации.,.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Организация предметных знаний.

2.1. Структура предметных знаний интеллектуального тренажерного комплекса.

2.2. Модели представления предметных знаний.

2.3. Модель представления знаний об элементах технических средств.

2.4. Модель представления знаний о структуре объекта проектирования.

2.5. Представление знаний о способах преобразования моделей схем.

Выводы к главе 2.

Глава 3. Автоматизированное проектирование схем систем автоматизации.

3.1. Генерация цепей функциональной схемы.

3.1.1. Задача автоматической генерации связей блоков функциональной схемы.

3.1.2. Задача агрегирования вершин в графе цепей функциональной схемы.

3.2. Построение контура системы автоматизации.

3.3. Формирование цепей принципиальной электрической схемы.

Выводы к главе 3.

Глава 4. Программное обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса.

4.1. Автоматизированное рабочее место преподавателя.

4.2. Графический редактор структурных и функциональных схем.

4.3. Банк данных тренажерного комплекса.

4.4. Реализация алгоритма синтеза функциональной схемы.

4.5. Методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения ИТК.,.

4.5.1. Сценарий процесса работы преподавателя в среде ИТК.

4.5.2. Сценарий процесса работы студента в среде ИТК.

4.5.3. Алгоритм проверки учебных проектных решений.

Актуальность проблемы. Наиболее интенсивно развивающимся направлением мировой образовательной системы является теория и методология дистанционного образования. Одна из главных проблем в этой области, заключающаяся в переносе методик инженерного образования в новую среду, может быть решена только с разработкой тренажерных комплексов, ориентированных на работу в глобальной сети.

Анализ процесса обучения проектированию систем автоматизации показал, что этап, наименее охваченный информационными технологиями и отличающийся наибольшим уровнем ошибок студентов связан с разработкой различных схемных решений систем автоматизации.

Стратегия проектирования на основе постепенной детализации технического решения хорошо понимается студентами в общем виде. Однако применение этой стратегии при решении практических задач инженерного проектирования обычно вызывает большие сложности. Проведенные исследования показывают, что основной причиной таких ошибок является отсутствие у обучаемого ассоциативных связей между различными моделями представления объекта на разных этапах проектирования.

Для передачи эмпирических знаний успешно применяются различные тренажерные комплексы, в том числе комплексы, обучающие решению творческих задач проектирования технических систем, наладке оборудования и т.п. [41]. В отличие от программ по обучению базовым понятиям (математические формулы, определения) или директивным нормам (правила дорожного движения), указанные тренажеры должны помочь обучаемому осмыслить теоретические знания, сформировать личные эвристики для их применения. С этих позиций тренажер становится не столько средством обучения, сколько инструментом извлечения знаний и формирования личного опыта.

Как показали проведенные эксперименты с тренажерами, обучающими решению задач проектирования систем автоматизации, эффективность этих комплексов во многом зависит от трех факторов:

• организации предметных знаний,

• степени автоматизации труда преподавателей, применяющих эти тренажеры,

• степени индивидуализации сценария работы и информационных средств поддержки пользователя.

Ослабить негативные факторы можно путем включения в состав тренажерных комплексов интеллектуальных модулей поддержки обучения, которые обеспечат решение задач автоматической подготовки (генерации) вариантов моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами. Необходимо проведение исследований с целью создания информационных моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечения для поддержки процесса обучения проектированию указанного класса объектов (систем автоматизации).

Задачи автоматической генерации различных видов схем автоматизации (структурных, функциональных, принципиальных электрических) относится к классу комбинаторных задач структурного синтеза, отличающихся большой размерностью и отсутствием универсальных методов и алгоритмов решения. Как показывает опыт создания САПР [6], обычно задачи этого класса решаются с использованием различных интерактивных пакетов, графических редакторов и т.п. Известны отдельные решения [6], поддерживающие интерактивные алгоритмы синтеза схем автоматизации (СА), однако они ориентированы на разработку другого вида документации (схем трубных проводок, монтажно-коммутационных схем). Все указанные разработки относятся к классу промышленных САПР и не поддерживают операции проверки и анализа решения пользователя.

Перечисленные факты позволяют считать тему диссертации актуальным направлением исследования.

Целью диссертационной работы является создание моделей и алгоритмов синтеза схем для тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ автоматизированных обучающих систем, и процесса обучения проектированию схем систем автоматизации. Разработать структуру интеллектуального тренажерного комплекса (ИТК), ориентированного на автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.

2. Разработать концептуально-логическую модель представления предметных знаний, включающую знания об элементах технических средств автоматики (ТСА), структуре объекта проектирования (СА) и способах преобразования моделей схем.

3. Разработать алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.

4. Разработать алгоритм проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе.

5. Разработать методику обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения ИТК.

6. Создать программное обеспечение для интеллектуальных модулей поддержки обучения, обеспечивающих автоматическую генерацию моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в качестве базовой методологии, являющейся основой исследования, в работе использовались методы структурного системного анализа. Также использованы: теория множеств (при разработке информационных моделей и моделей интерпретаций онтологии), элементы теории графов и теории автоматизированного проектирования (при создании моделей и алгоритмов автоматизированной проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе).

Новые научные результаты:

1. Новая структура интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на функционирование в глобальной сети, автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.

2. Концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономии "Элементы ТСА" и "Интерфейс ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений.

3. Обобщенная атрибутивная модель базового концепта (устройства автоматики) предметной области.

4. Постановка задачи синтеза принципиальной электрической схемы системы автоматизации как задачи последовательной трансформации моделей: СС структурная схема) => ФС (функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) / МКС (монтажно-коммутационная).

5. Продукционные модели представления инженерных приемов синтеза цепей СА и алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.

Практическая ценность работы:

1. Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения интеллектуального тренажерного комплекса.

2. Разработано программное обеспечение для задач обучения автоматическому проектированию схем систем автоматизации, включающее графические редакторы структурных и функциональных схем, модули генерации знаковых моделей функциональных и принципиальных электрических схем автоматизации, а также проверке знаковых моделей учебных решений.

3. Создан программно-инструментальный комплекс ведения БД по техническим средствам автоматики. База данных включает описания технических устройств на множестве из 200 характеристик, в том числе описания функциональных и конструктивных особенностей блоков и ограничений на условия подключения внешних цепей.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Каждому уровню проектирования должна соответствовать, по меньшей мере, одна модель ОП (Система / Схема); необходима иерархия схемных моделей вида: СС (структурная схема) -> ФС (функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) => МКС (монтажно-коммутационная) схема системы автоматизации. Процедурные знания должны охватывать методы преобразования всех выделенных моделей объекта проектирования (ОП).

2. Необходимым условием для перехода от модели СС к модели ФС является наследование всех свойств объектов, перечисленных в СС. Аналогичные условия для перехода от модели ФС к модели ПЭС; для каждой цепи, существующей в модели ФС, обязательно должно быть соответствующее отображение в модели ПЭС.

3. В основу любой модели схемы положено бинарное отношение "соединять". В зависимости от множества элементов, на основе этого отношения и ряда дополнительных отношений, характеризующих отдельные свойства элементов, можно получить различные модели схемы системы автоматики.

4. Алгоритмы, программное и информационное обеспечение синтеза схемных решений систем автоматизации.

Внедрение результатов. Результаты исследовашй, включающие программное и методическое обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса, обучающего проектированию схем систем автоматизации, переданы для использования в учебном процессе Московского инженерно-физического института (государственного университета), а также внедрены в учебный процесс Тверского государственного технического университета.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I международной конференции "Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике", - 2003, Геленджик, на X международной конференции "Современные технологии обучения" - 2004, С-Пб, на IX международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы (IEEE

AIS'04)", Таганрог-Дивноморское, на IX национальной международной конференции по искусственному интеллекту "КИИ-2004", Тверь.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 5 статей и 1 тезисы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 134 страницах машинописного текста, в том числе на 21 рисунке и в 28 таблицах. Список использованной литературы включает 113 наименований.

Выводы к главе 3.

1. Элементы из множеств (TS]t TS3) выбирают исходя из требований технологов к вектору входов/выходов объекта управления. Затем, исходя из характеристик выбранных элементов (TSj, TS3), подбирают другие блоки ТСА необходимые для построения СА, формируя таким образом макет ТЗ. При таком определении исходных данных можно утверждать, что в графе цепи любого типа всегда будет определена "крайняя" вершина (начальная или конечная).

2. Алгоритм генерации цепей функциональной схемы должен включать следующие шаги:

- выделение вершин-истоков на множестве TSr,

- генерация измерительных цепей;

- выделение вершин-стоков на множестве TS3',

- генерация управляющих цепей / цепей сигнализации;

- генерация цепей передачи данных.

Реализация алгоритма приводит к созданию множества цепей, объединение которых позволит получить функциональную схему. Однако, выполнение операции объединения приведет к созданию избыточной

3. Сформулированы условия принадлежности вершин контуру и определена стратегия построения контура. Построение контура Кощ начинается от вершины-истока х1Кощ) и заключается в разметке всех вершин измерительной цепи, затем разметке вершины, соответствующей экземпляру концепта (из класса Р), а затем разметке вершин управляющей цепи или цепи сигнализации, начиная от вершины-стока х}{Кощ),

4. В основу любой модели схемы положено бинарное отношение соединять". В зависимости от множества элементов, на осноре этого отношения и ряда дополнительных отношений, характеризующих отдельные свойства элементов, можно получить различные модели схемы системы автоматики. Если построена модель мФС, то она рассматривается как исходные данные для задачи генерации модели мПЭС.

5. Модель принципиальной электрической схемы имеет несколько уровней завершения. Сформированы правила и порядок перехода от уровня к уровню с расширением участвующих элементов. Рассмотрен случай эквивалентности двух уровней.

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ТРЕНАЖЕРНОГО КОМПЛЕКСА.

Интеллектуальный тренажерный комплекс изначально ориентирован на использование в дистанционном образовании, что объясняет реализацию его архитектуры в виде модулей. Такая распределенная архитектура позволяет успешно функционировать в сетях различного масштаба: как в небольших локальных (Intranet), так и в глобальной мировой сети Интернет. Также не исключается возможность работы тренажерного комплекса на одной рабочей станции, вне всякой сети. В последнем случае на рабочую станцию возлагаются дополнительные функции и сервисы: сервера баз данных и web-сервера.

4.1. Автоматизированное рабочее место преподавателя.

Автоматизированное рабочее место преподавателя (АРМ ИТК) сочетает в себе функции клиентской части системы управления реляционной базой данных psapr, графического редактора знаковых моделей схем и клиентскую часть реализации цепочки алгоритмов: синтез функциональных схем -> компоновка функциональных схем -> синтез принципиальных схем.

Реализация АРМ ИТК выполнена на алгоритмическом языке программирования высокого уровня С++, с использованием технологии СОМ, библиотеки классов VCL корпорации Borland, динамически подключаемой библиотеки libpq.dll, поставляющей интерфейс с сервером БД PostgreSQL. Визуальный дизайн форм разработан при помощи интегрированной среды разработчика С++ Builder 6 корпорации Borland.

Основу программы АРМ ИТК составляет группа классов, реализующих перечисленные выше функции.

Класс TConnectionForm инкапсулирует свойства и методы, необходимые для установления соединения с сервером баз данных по протоколу TCP/IP. Попытка установить соединение производится вызовом метода TConnectionForm: :Connect, который вызывается после заполнения регистрационной формы (рис. 4.1). Параметры установленного соединения запоминаются в формате use г @ serve г: port и могут быть использованы для автозаполнения полей регистрационной формы в последующих сеансах работы с программой.

Соединение с сервером.

1ЕРЧЩЩР'п ill" ШаНММ5432 w

PostgreSQL

Connect. j

Рис. 4.1. Регистрационная форма соединения с базой данных.

Процесс общения с сервером баз данных происходит посредством двух функций: ProcessQuery и ProcessCommand. Первая функция отсылает серверу команду-запрос, составленную на структурированном языке запросов (SQL), и ожидает возврата результата, как правило представленного набором кортежей из таблиц БД. Вторая отсылает управляющую команду, и ждет отклика сервера о ее выполнении. Указанные функции являются оболочками вокруг процедур библиотеки libpq.dll: PQexec, PQresult; с добавлением обработки исключительных ситуаций.

Доступ к интерфейсу добавления, редактирования и удаления информации в базе данных основан на использовании целой группы классов.

В целях централизации управления программой, а также использования механизма сообщений операционной среды, вся группа классов подчинена базовому классу TManageDatabase. Создание экземпляра каждого из классов происходит после выбора пункта списка, с перечисленными названиями доступных окон интерфейса. При активации элемента вызывается метод TManageDatabase: : lbDbElementsClick создающий экземпляр требуемого класса и размещающий интерфейс, поставляемый классом, внутри специально отведенной области.

Интерфейс окон клиентской части системы управления базой данных имеет сходную структуру: в правой части располагается таблица, отражающая записи из базы данных, в левой части - средства управления информацией выделенной записи. В общем случае управление записями в таблицах базы данных производится путем обработки сообщений (messages), через механизм управления сообщениями операционной системы. Сообщения отсылаются из класса TManageDatabase при помощи системной функции SendMessage().

Каждый из классов клиентского программного обеспечения банка данных содержит обработчик системных сообщений : :MessageHandler. Текст функции-обработчика практически идентичен во всех случаях, учитывая возможности С++ по повторному использованию участков кода, функция-обработчик вынесена в отдельный модуль HandlerUnit.cpp.

В зависимости от выполняемых действий при работе с базой данных, АРМ ИТК может находиться в одном из указанных следующих режимов:

- навигации,

- добавления данных,

- редактирования данных,

- обновления данных.

Текущий режим определяется значением флага EMode равным emNavigate, emAppend, emEdit, emRefreshing соответственно. Визуально смена режима отражается в состоянии кнопок на панели управления (таблица 4.1).

Заключение.

1. Разработана структура интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения. Предложенное решение обеспечивает обучение с использованием мультимедийных тренажеров и ориентировано на использование в глобальной сети.

2. Создана концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономию "Элементы ТСА" и таксономию "Интерфейс ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений. Разработана обобщенная атрибутивная модель базового концепта таксономий предметной области.

3. Выполнена формализация задачи синтеза моделей схем систем автоматизации, как задачи эвристического поиска на графе пространства состояний. Создан набор продукционных правил для синтеза измерительных и управляющих цепей в схемах СА.

4. Разработаны алгоритмы автоматизированного проектирования моделей схем автоматизации и алгоритм проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе.

5. Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения ИТК.

6. Разработано программное обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса, включающее графический редактор функциональных и структурных схем, модуль синтеза схемных решений, базу данных по элементам комплекса технических средств.

1. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. -336 е.: ил.

2. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. 138с.

3. Вавилова Н.И. Модели и алгоритмы автоматизированного проектирования макетов сцен мультимедиа тренажеров. // Автореферат диссертации на соискание уч. ст. к.т.н. Тверь. 2002

4. Андреев В.Ю., Базлов А.Ф., Веселов А.А. Моделирование процессов управления пассивными объектами в тактических тренажерах. // Программные продукты и системы. НИИ "Центрпрограммсистем": Тверь №2, 2004г. с. 44-47.

5. Соловов А.В. Дидактический анализ проблематики электронного обучения. // Материалы Международной конференции IEEE по Передовым Технологиям Обучения, Казань, 2002г., с. 212-216.

6. Салин А.Г. Методы и средства агрегативно-декомпозиционного синтеза многокомпонентных технических систем. // Автореферат диссертации на соиск. уч. ст. д.т.н. Иваново. 2000г.

7. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информационно издательский дом "Филинъ", 2003. - 616 с.

8. Sally Не, Kinshuk, Hong Hong, Ashok Patel Granullar Approach to Adaptivity in Problem-based Learning Environment // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 3-7.

9. Li Xiao, Li Jianguo, Zhang Xiaozhen, Qiu Yuhui Resource Organization and Learning State Control for Adaptive Learning System // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 50-52.

10. Jamie Rasmussen, Deirdre Butler, Glorianna Davenport A Web-based Environment for Assembling Multimedia Learning Stories in Irish Primary Education // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning

11. Technologies, Kazan 2002, pp. 64-68.

12. Филатова H.H., Вавилова Н.И., Ахремчик О.Л., Тулова С.А. Тренажеры для обучения разработке систем автоматизации, реализованные в WWW. // IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, 2002.

13. Филатова H.H., Ахремчик О.Л., Бодрин А.В. Автоматическая генерация знаковых моделей измерительных цепей // Материалы 10-й международной конференции Современные технологии обучения, С-Пб, 2004.

14. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200с.: ил.

15. ЗЗ.Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем- С-Пб. 2000.

16. Трофимов А.И., Ширяев А.А. Справочник слесаря КИП и А. М.: Энергоатомиздат, 1986. -256 е.: ил.

17. Автоматические приборы, регуляторы и вычислительные системы. Справочное пособие / Под ред. Б.Д. Кошарского. Л.: Машиностроение, 1976. 485 с.

18. Гусева Т.И., Башин Ю.Б. Проектирование баз данных в примерах и задачах. М.: Радио и связь, 1992. - 160 е.: ил.

19. Дмитриев Г.А., Филатова Н.Н., и др. Автоматизированная информационно-справочная система по контрольно-измерительным и управляющим устройствам // Отчет по госбюджетной научно-исследовательской работе. Тверь 1997.

20. Автоматическое формирование знаний в САПР: Монография / Филатова Н.Н. -Тверь: ТГТУ, 1996. -144 с.

21. Ахремчик О. Л., Филатова Н. Н., Вавилова Н. Н. Технология обучения проектированию и монтажу систем автоматизации на базе компьютерных тренажеров // Труды восьмой международной конференции "Современные технологии обучения" С-П 2002

22. Ахремчик О. Л., Филатова Н. Н. Преобразование модели предметной области при курсовом проектировании // Труды 10-й международной конференции "Современные технологии обучения" С-П 2004 г.

23. Автоматическое формирование знаний в САПР: Монография / Филатова Н.Н. -Тверь: Тверской госуд. технич. университет, 1996. 144 с.

24. Луговская Е.А., Тарасов В.Б. Многоагентные системы поддержки открытого образования в техническом университете // Программные продукты и системы, №2, Тверь 2001.45.3енкин А.А. Когнитивная компьютерная графика, М. 1991.

25. Ахремчик O.JL, Бодрин А.В. Фреймовый подход к созданию моделей систем автоматизации // сборник научных трудов "Компьютерные технологии в управлении и диагностике" ТГТУ, Тверь, 2004, стр. 112-115

26. Балакирев B.C., Филатова Н.Н. Электронный учебник по математическому моделированию: принципы проектирования и технология // тезисы докладов международной конференции ММИИСТ-2001, М. 2001.

27. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения, М. 1980.

28. Горелов И.Н. Разговор с компьютером: психолингвистический аспект проблемы, М. Наука 1987. - 255 с.

29. Автоматизированное проектирование систем управления/Под ред. М.Джамшиди и др.; Пер. С англ. В.Г. Дунаева и А.Н. Косилова -М.Машиностроение, 1989. 344 с.:ил.

30. Антонов А.В. Восприятие внетекстовых форм информации в издании, М. Книга 1972.-104 с.

31. Дидук Г.А. и др. Анализ и оптимизационный синтез на ЭВМ систем управления. М:Наука. 1984 г.

32. Афанасьев В.В., Афанасьева И.В., Тыщенко О.Б. Основные компоненты компьютерных технологий обучения // Высшая и средняя профессиональная школа в России и за рубежом, Вып.З, М. 1998.

33. Brusilovsky P. Methods and techniques of adaptive hypermedia // Spec. Iss. on Adaptive Hypertext and Hypermedia User Modeling and User-Adapted Interaction, v.6(2 - 3), pp.87 - 129,1996.

34. Kinshuk, Patel A. A conceptual framework for Internet based intelligent tutoring systems // Knowledge Transfer, v.2, pp.117 124, pAce, London, UK - 1997.

35. Collins A., Newill P., Bielaczyc K. Role of the different contact environments in training environments design // International Journal of Artificial Intelligent in Education, v.ll, pp.144 162, 2000.

36. Компьютерные технологии обучения проблемы классификации // Educational Technology & Society 3(4), 2000 - ISSN 1436 - 4522 pp.180-182.

37. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств // Educational Technology & Society 3(3), 2000 ISSN 1436 - 4522 pp.548-556.

38. Атанов Г.А. Моделирование учебной предметной области, или предметная модель обучаемого // Educational Technology & Society 4(1), 2001 ISSN 1436-4522 pp.111-124.

39. Пауков А.Ю. Программное обеспечение элементов технологии мультимедиа в автоматизированных обучающих системах / автореферат диссертации на соискание уч. степени к.т.н., 05.13.11, М. 1998.

40. Сафронова И.Е. Разработка математических моделей объектов проектирования для автоматизированной обучающей системы в САПР/САИТ ЭВА / автореферат диссертации на соискание уч. степени к.т.н., 05.13.12, М. 2000.

41. Нарыжный Е.В. Построение интеллектуальных обучающих систем, основанных на экспертных знаниях / автореферат диссертации на соискание уч. степени к.т.н., 05.13.10, М. 1998.

42. Михеева Т.И. Разработка методов и средств построения компьютерных обучающих систем на основе гипертекстовых моделей / диссертация на соискание уч. степени к.т.н., 05.13.16, Самара 1996.

43. Ларин Д.А. Механизм генерации компьютерных обучающих программ как средство управления качеством обучения (на примере задачника по криптографии) / диссертация на соискание уч. степени к.т.н., 05.13.10, М. -2000.

44. Вавилова Н.И., Филатова Н.Н. Принципы создания мультимедиа тренажеров // сборник научных трудов ТГТУ Проектирование технических и медико-биологических систем, Тверь 2000, стр. 4-7.

45. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И. Проектирование мультимедиа тренажеров на основе сценарных моделей представления знаний // Educational technology & Society 2000 - N1. - рр.155-164, - ISSN 1436 - 4522.

46. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И., Ахремчик O.JI. Виртуальные тренажеры как основа интенсификации когнитивных процессов // материалы VII международной конференции Современные технологии обучения, Санкт-Петербург 2001, Часть 1, стр. 200-202.

47. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И. Представление знаний в мультимедиа тренажерах // сборник научных трудов V международной научно-методической конференции Новые информационные технологии в электротехническом образовании, Астрахань 2000, стр. 258-263.

48. Вавилова Н.И. Виртуальные тренажеры // сборник трудов международной конференции ММТТ-2000, Санкт-Петербург 2000 г, стр. 10-11.

49. Вавилова Н.И. Виртуальный монтажный стол для проектирования и наладки систем управления // материалы конференции НИТ-2001, Рязань -2001, стр. 15-16.

50. Вавилова Н.И. Мультимедиа тренажеры // материалы конференции Развитие новых технологий в системе открытого образования России, Тверь 2001, стр. 4-5.

51. Вавилова Н.И., Ахремчик O.JI. Два уровня моделей в мультимедиа тренажерах // сборник трудов международной научной конференции Математические методы в интеллектуальных системах, ММИИСТ-2002, Смоленск 2002 г., стр. 20.

52. Вавилова Н.И. Проектирование моделей тренажера на основе онтологического подхода // сборник материалов всероссийской заочной конференции Перспективы развития волжского региона, Тверь 2002, вып.4, стр. 142-146.

53. Филатова Н.Н., Ахремчик O.JL, Вавилова Н.И., Тулова С.А. Тренажеры для обучения разработке систем автоматизации, реализованные в WWW //proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 288-292.

54. Леонова H.M. Методы разработки и применения многофункциональных сетевых электронных учебников. // Автореферат диссертации на соискание уч. ст. к.т.н. Москва. 1999

55. Филатова Н.Н. Опыт создания компьютерных тренажеров // Программные продукты и системы, №2, 1995, с. 14-18.

56. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.:Лори 1996.

57. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.:Наука 1997.

58. Рыбина Г.В. Технология проектирования прикладных экспертных систем. М.:МИФИ 1999.

59. Болыпая советская энциклопедия. Т.31, стр.126

60. Цветков В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизированное проектирование технологических процессов. Минск.:Наука и техника 1980.

61. Большая советская энциклопедия. Т.49, стр.34

62. Петренко А.И., Семенков О.И. Основы построения систем автоматизированного проектирования. Киев.:Вища школа — 1984.

63. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. М.:Финансы и статистика 1996г.

64. Гринченко Т. А. Гипертекстовая информационная технология // Кибернетика и системный анализ, 1992, №5, с. 115-135.

65. Морозов К.Н., Одиноков В.Г., Курейчик В.М. Автоматизированное проектирование конструкций радиоэлектронной аппаратуры. М.'Радиосвязь 1983. 286с.

66. Половинкин А.И. Автоматизация поискового конструирования. М.:Высшая школа -1982.

67. Антонова Т, Харитонов А. Мультимедийный учебник. Поиски жанра // Компьютер пресс, 1998, №9, с. 111-115.

68. Александров М.А., Алтунин В.К., Захаров B.JL, Кадочников А.С., Чудаков О.Е. Опыт создания компьютерных тренажеров для военно-морского флота // Программные продукты и системы, №2, 2000, с.24-27.

69. Девятков В.В., Онтологии и их применение // Программные продукты и системы, №3, 2000, с.2-10.

70. ЮО.Башмаков А.И., Башмаков И.А. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 1 // Информационные технологии, №6, 1999, с.40-45.

71. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 2 // Информационные технологии, №7, 1999, с.39-45.

72. Gang Wei, Valery A. Petrushin, Anatole V. Gershman A Learning Environment For Creating Media Processing Systems // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 283-287.

73. Норенков И.П., Маничев В.Б. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры. М. Высшая школа, 1983 г. - 272 с.

74. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986 г.-288 с.

75. Юб.Караваева Н.М., Филатова Н.Н., Попов А.В. Разработка и исследование быстродействующих алгоритмов размещения радиоэлектронных компонентов на многослойных крупногабаритных печатных платах Отчет о НИР. Тема 32. Том 1, 2. Калинин, 1986 г. - 164 с.

76. Искусственный интеллект в 3-х кн. Кн. 2 Модели и методы: справочник под редакцией Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990 г. 304 с.

77. Sally Не, Kinshuk, Hong Hong, Ashok Patel Granullar Approach to Adaptivity in Problem-based Learning Environment // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 3-7.

78. Li Xiao, Li Jianguo, Zhang Xiaozhen, Qiu Yuhui Resource Organization and Learning State Control for Adaptive Learning System // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 50-52.

79. Jamie Rasmussen, Deirdre Butler, Glorianna Davenport A Web-based Environment for Assembling Multimedia Learning Stories in Irish Primary Education // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 64-68.

80. Tarkaeva O.P., Aleksandrova I.C. Multimedia Version of Lectures on USA Culture // proceedings IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Kazan 2002, pp. 84-87.