автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Создание инструментальной среды структурного синтеза объектов

На правах рукописи

УРЖУМОВ Никита Александрович

СОЗДАНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ СРЕДЫ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА ОБЪЕКТОВ

05 13.12-Системы автоматизации проектирования в машиностроении

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ижевск 2007

003163804

Работа выполнена на кафедре «Технология роботизированного производства» ГОУ ВПО "Ижевский государственный технический университет"

Научный руководитель:

Доктор технических наук, профессор

Малина Ольга Васильевна

(Ижевский государственный технический университет)

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор Мурынов Андрей Ильич

(Ижевский государственный технический университет)

Кандидат технических наук, доцент Ткачев Александр Алексеевич (ФГУП "Ижевский механический завод")

Ведущая организация

ОАО НИТИ «Прогресс», г. Ижевск

Защита диссертации состоится "14" декабря 2007 года в 12 часов на заседании диссертационного совета Д212.065.01 в ИжГТУ по адресу 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, 7.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять по указанному адресу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИжГТУ.

Автореферат разослан " /С " ноября 2007 года.

Ученый секретарь ^

диссертационного совета,

доктор технических наук, профессор: А.В Щенятский

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В настоящее время в условиях динамично развивающейся экономики коммерческий успех любого промышленного предприятия напрямую зависит от того, насколько быстро оно сможет отреагировать на изменяющиеся требования рынка путем изменения ассортимента предлагаемой продукции Скорость разработки новых видов продукции определяется быстротой выполнения всех этапов процесса создания изделия, в области автоматизации многих из которых на сегодняшний день достигнуты значительные успехи

В то же время наименее автоматизированным на сегодняшний день является этап структурного синтеза Связано это с тем, что для этого этапа очень редко присутствуют алгоритмы, позволяющие произвести синтез конструкции от начала и до конца. Существующие в малом количестве зависимости и методики покрывают лишь короткие шаги процесса синтеза и встречаются только в узкоспециализированных областях конструирования

Анализируя вышесказанное, можно говорить о том, что степень автоматизации процесса создания продукта во многом зависит от степени автоматизации процесса конструирования, а именно - этапа структурного синтеза Повышение эффективности всего процесса создания объекта, а значит и повышение экономического эффекта от его производства, может быть достигнуто лишь путем его сквозной автоматизации

В связи с этим создание автоматизированной среды структурного синтеза является важным для повышения экономического эффекта деятельности предприятия, а тема настоящей работы - актуальной

Целью данной работы, таким образом, является повышении качества проектирования изделий машиностроения путем разработки инструментальной среды структурного синтеза объектов, а задачами, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, являются

1 Разработка подхода к построению модели класса синтезируемых объектов на основе методов характеризационного анализа,

2 Разработка модели процесса синтеза, инвариантной по отношению к объекту синтеза, формализация и оптимизация процесса структурного синтеза класса объектов,

3 Разработка подхода к построению автоматизированной системы структурного синтеза объектов на основе предложенных моделей класса объектов и процесса синтеза, разработка модели инструментальной среды, позволяющей создавать САПР структурного синтеза,

4 Программная реализация идеологии создания инструментальной программной среды структурного синтеза

Научная новизна работы состоит в следующем - предложен подход к построению системы структурного синтеза на основе инвариантных комбинаторных алгоритмов синтеза на множестве характеристик

класса объектов и зависимостей предметной области, составляющих информационную компоненту этой системы,

- для рассматриваемого класса объектов предложен метод построения информационной компоненты системы структурного синтеза, включающей в себя множество признаков и их значений и множество запрещенных фигур как причин нереализуемости структуры,

- предложены 4 направления оптимизации процесса структурного синтеза такие, как исключение порождения запрещенных вариантов, сокращение анализируемого множества промежуточных структур, минимизация влияния запрещенных фигур на процесс синтеза, использование двоичной логики,

- предложена математическая модель процесса синтеза, реализующая все 4 описанных направления оптимизации,

- доказана возможность построения инструментальной среды структурного синтеза

На защиту выносятся следующие научные положения:

- модель класса объектов,

- модель процесса,

- модель системы структурного синтеза,

- модель среды

Практическая ценность работы заключается в

- разработке алгоритмов инструментальных программных средств автоматизации подготовки информационной базы системы структурного синтеза, в том числе, алгоритма формирования, дополнения и корректировки классификатора и множества запрещенных фигур,

- разработке подсистемы построения информационной базы класса объектов, предназначенной для хранения данных о признаках, их значениях, эмпирических и функциональных зависимостях предметной области,

- разработке оптимизированного алгоритма структурного синтеза объекта на основании предложенного подхода,

- разработке подсистемы структурного синтеза, инвариантной по отношению к информационной базе,

- разработке программной среды автоматизации создания САПР структурного синтеза, адаптация которой к конкретной предметной области позволяет создать САПР класса рассматриваемых объектов,

- разработанная программная среда автоматизации структурного синтеза внедрена при создании САПР спироидных редукторов в учебно-научном производственном центре «Механик», что подтверждено актом внедрения, а также в учебный процесс кафедры «Технология роботизированного производства» по дисциплинам «Основы САПР», «Математическое моделирование процессов машиностроения»

Апробация работы. Результаты работы докладывались на научно-техническом форуме с международным участием «Высокие технологии - 2004» (Ижевск), международной конференции «Теория и практика зубчатых передач» (Ижевск, 2004), «Современные технологии» (Ижевск, 2006)

Публикации. По результатам работы опубликовано 8 печатных работ Структурно диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, двух приложений, изложенных на 133 страницах, списка литературы, содержащего 108 источников

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность выполненного исследования Дана краткая характеристика состояния проблемы, поставлены цель и задачи исследования, сформулированы научная новизна и практическая значимость работы, аннотируются основные положения, выносимые на защиту

Первая глава работы посвящена анализу существующего положения в области автоматизации процесса создания изделия, методам и степени автоматизации этапа структурного синтеза С этой целью были рассмотрены шаги процесса создания объекта, проанализирована их суть, методы и характер автоматизации каждого из них Рассмотрены существующие комплексные и специализированные САПР, методы, средства и уровень автоматизации проектирования в этих системах Показано, что этап структурного синтеза является менее автоматизированным вследствие отсутствия сквозных функциональных зависимостей предметных областей Предложено использовать в качестве аппарата синтеза оптимизированный комбинаторный перебор, рассмотрены методы оптимизации и сделан вывод о целесообразности использования в качестве математической основы методов характеризационного анализа, разработанного проф Горбатовым В А и развитого в трудах его учеников

Вторая глава посвящена разработке математического обеспечения системы автоматизации структурного синтеза

Математическое обеспечение таких систем складывается из трех взаимосвязанных компонент модели класса объектов, модели процесса синтеза и модели системы

Доказано, что оптимизированный комбинаторный перебор является инвариантным по отношению к классам объектов математическим аппаратом синтеза Рассмотрены существующие подходы к решению задачи синтеза структуры, предложен новый подход, основанный на методах оптимизированного комбинаторного перебора на всем множестве характеристик объекта и наличии ограничений

Модель класса объектов описывается формулой

■»i

где Мп— множество исходов признаков, характеризующих класс объектов, Мтв - множество тождественных вариантов, М3 - множество запрещенных вариантов Рассмотрим формирование каждого из указанных множеств

Первоначально множество признаков было получено путем анализа И-ИЛИ-графа, объединившего в себе все общее и особенное, присущее

отдельным вариантам исполнения структур класса объектов Построение И-ИЛИ-графа подробно описано в работах Половинкина А. И Анализ

обобщенной графовой модели включал выделение обязательной компоненты

н

(пересечение графов исходных вариантов О,, (К0, £•„) = ("] О, Я,), выделение

ы

компоненты связности, содержащей корневую вершину, при этом если от корневой вершины результирующего графа V,,, обозначающей объект в целом, до вершины V,, где ¡-\~К (К = |К0-1|), существует маршрут, то = У0/ и {у,},, где Ув/ и У^, - два последовательных состояния множества псевдообязательных вершин, а Ут = {у0}, экспертный опрос по удалению необязательных вершин Усх У~ = У0 \ Уа), формирование множества явных и мнимых альтернатив У'л = Уы \Уа\У,, (явными альтернативами являются вершины, объединенные через вершину ИЛИ, мнимыми - вершины, не имеющие явных альтернатив, но не признанные обязательными), формирование на их основе классификатора (Р = {р,}, где признаку = {а/}, а а/ - это ;-тый исход у-того признака),

дополнение классификатора и расширение множества исходов в результате экспертного опроса Математическое описание каждого из рассмотренных этапов позволяет автоматизировать процесс синтеза множества исходов признаков

■ Множество тождественных вариантов Мш образуется за счет того, что в качестве математического аппарата используется декартово произведение, порождающее варианты, одинаковые по составу и отличающиеся лишь порядком следования элементов

Множество запрещенных вариантов М3 представляет собой множество нереализуемых структур, причина нереализуемости которых в работах Горбатова В А и Малиной О. В получила название запрещенной фигуры Множество запрещенных фигур 2 формируется путем экспертного опроса и представляет собой 2 подмножества. 2 = где 2/ - ограничения,

накладываемые функциональными зависимостями предметной области, а 2ех -неформализованные ограничения, полученные опытным путем

Полученная таким образом модель отражает полное множество возможных вариантов структур объекта Однако использование ее в качестве модели процесса синтеза приводит к информационному взрыву Именно поэтому модель процесса синтеза должна серьезно оптимизировать вычислительный процесс по объему обрабатываемой информации и, соответственно, времени ее обработки

В качестве оптимизационного аппарата для создания подобных алгоритмов наибольший интерес представляет теория характеризационного анализа, предложенная акад В А Горбатовым и развитая в трудах его учеников, основанная на поиске объективных причин осуществимости проводимых преобразований Рассматриваемый в них процесс синтеза распадался на 3 последовательно повторяющихся этапа — синтез, анализ и

усечение множества вариантов Оптимизация вычислительного процесса достигалась за счет максимального приближения момента удаления запрещенного варианта к моменту его возникновения Но предложенный метод не является оптимальным с точки зрения продолжительности процесса, поскольку порядок следования признаков, участвующих в процессе синтеза, определялся классическим представлением процесса проектирования (от деталей - к подузлам, от подузлов - к узлам, от узлов - к изделию), в результате чего от момента зарождения запрещенного варианта до момента его формирования могло пройти достаточно большое количество итераций, то есть декартовых перемножений, увеличивающих мощность множества промежуточных вариантов в N раз, где

а Ыр - количество признаков, участвовавших в процессе декартова произведения от момента зарождения до момента формирования запрещенного варианта, Ш, - количество исходов /-го признака

В работе предлагается 4 направления оптимизации процесса синтеза

1) исключение из процесса синтеза этапа порождения вариантов, которые впоследствии окажутся запрещенными,

2) сокращение анализируемого множества промежуточных структур, в результате чего будет исключен анализ вариантов, не являющихся запрещенными фигурами, на наличие запрещенных фигур в их составе,

3) минимизация влияния запрещенных фигур на процесс синтеза путем сокращения времени от момента зарождения запрещенной фигуры до момента ее возникновения,

4) использование двоичной логики с целью сокращения затрат вычислительных ресурсов

Первое направление оптимизации реализуется за счет того, что процесс синтеза выполняется на основе нового предложенного в работе матричного метода синтеза Для его описания введем ряд определений

1 Все исходы множества исходов и всех признаков, участвующих в описании класса объекта упорядочены (принцип упорядочения будет рассмотрен ниже) и каждому присвоен номер (наличие этого исхода в варианте будет обозначаться единицей в двоичном коде, описывающем вариант структуры объекта),

2 Эмпирическая запрещенная фигура представляет собой функцию вида Ь{ = /(Ьр Ь„, , Ь0, где Ь„ Ьр Ь,„ , Ьк - исходы, составляющие эмпирическую запрещенную фигуру, г, к , п, у - порядковые номера исходов, причем 1>к> >и>/

3 Функциональная запрещенная фигура представляет собой функцию вида р, = Дрр р„, , рО, гдери р}, р„, , ри- признаки, составляющие функциональную запрещенную фигуру, к , п, ) — порядковые номера исходов, причем 1>к> >п>/,

»1

4. Мощность запрещенных фигур определяется количеством составляющих ее

исходов (признаков); 3. Упорядоченное множество исходов, не содержащее запрещенных фигур, мощность которого меньше мощности множества признаков, называется промежуточным набором , где к — мощность набора, т — его порядковый номер;

6. Верхний уровень набора — это максимальный из номеров исходов, составляющих данный вариант, нижний уровень набора - это минимальный из номеров исходов составляющих данный вариант. Введение уровней наборов позволит исключить из рассмотрения запрещенные фигуры, включающие в себя исходы признаков, не вошедшие в рассматриваемый вариант, что позволит существенно сократить время синтеза,

7. Маска набора М5(^ст) - это вектор длины Т, где Т - количество исходов в множестве исходов, описывающих класс объектов Мз(в!'п)\1\ =1, если набор

или любое его подмножество не является аргументом функции, обозначающей запрещенную фигуру с результатом Ь„ и 0 - в противном случае;

8. Матрица синтеза М представляет собой двумерный массив, строки которого соответствуют исходам, а столбцы - промежуточным наборам, и представляет собой одномерный массив масок наборов Матрица синтеза динамически расширяется и сужается по количеству столбцов и неизменна по количеству строк

9 Метка набора - это битовый флажок, закрепляемый за промежуточным набором на момент синтеза Он устанавливается в 1, если промежуточный вариант явился аргументом новой запрещенной фигуры

Суть предложенного матричного метода синтеза заключается в том, что в процессе синтеза генерируются запрещенные фигуры, наращивание которых впоследствии не производится

Предлагаемая математическая модель, построенная на основании указанного метода, может быть описана следующим алгоритмом.

ь.

1. Построение исходной матрицы М размером Г на Т, где Т -

и Л

и ь,

1-1

— мощность множества признаков, Ир1 - мощность множества исходов /го признака.

Каждая строка и каждый столбец обозначен исходом согласно его порядкового номера (как уже отмечалось выше, множество всех исходов С/ упорядочено, и каждому элементу его присвоен номер в интервале [1, 7], /й элемент множества будем обозначать как 6,) Заполнение матрицы производится исходя из анализа на запрещенные фигуры мощностью 2. Для каждого исхода, обозначающего у-ый столбец, определяется множество запрещенных фигур мощности 2, аргумент которых равен указанному исходу Если такие запрещенные фигуры существуют, то

соответствующие элементы матрицы Лф, ./], для которых )

устанавливаются в 0, остальные элементы - в 1

2 В 0 также обращаются все элементы матрицы, у которых г-9, чтобы в процессе синтеза промежуточных вариантов исключить тождественные множества исходов, отличающиеся лишь порядком следования элементов, поскольку исходная матрица М симметрична относительно главной диагонали

3 Далее проводим анализ для простановки значения меток наборов Если М$(В|) = 0, то метка соответствующего набора равна I

4 Следующий этап - это этап наращивания матрицы М путем синтеза промежуточных вариантов Промежуточный вариант формируется объединением промежуточного вариантау-го столбца и исхода /-ой строки,

■ если Л/[/,у]=1 Если Аф,_/]=0, то промежуточный вариант вырождается в О

5 После того, как промежуточный вариант сформирован, для него формируется маска согласно

6 В 0 также обращаются все элементы маски набора, имеющего верхний уровень, равный р, у которых ¡<р

7 Далее следует анализ на запрещенные фигуры, мощность аргумента которых равна мощности синтезируемого набора если Ь: , то ЛЛ(в")[|] = о Следует отметить, что присутствие в промежуточном варианте запрещенной фигуры определяется автоматически на основании масок, а анализу подвергается текущее множество запрещенных фигур указанной мощности агрумента

8 После того как для всех промежуточных вариантов мощностью ¿-1 маски наборов построены, то производится сужение матрицы путем удаления наборов мощностью ¿-2, у которых метка набора равна О

9 Если промежуточные наборы имеют мощность, равную количеству признаков, процесс синтеза завершается, иначе процесс циклически повторяется переходом на шаг 3

Для того, чтобы правильно сформировать запрещенную фигуру как функцию Ь, = /(Ъу, Ь,„ , Ьь) для эмпирических запрещенных фигур и р, = /(рр р„, , Рк) Для функциональных, учитывая при этом необходимость минимизации времени, проходящего от момента зарождения запрещенной фигуры, до момента ее формирования, необходимо определить порядок следования исходов в множестве, которые участвуют в синтезе и образуют запрещенные фигуры

Отправной точкой для решения этого вопроса является предположение того, что эмпирическая запрещенная фигура может быть представлена неориентированным графом, поскольку причинно следственная связь в эмпирических запрещенных фигурах не имеет четкого направления,

Рис 1

следовательно эмпирические запрещенные фигуры не накладывают ограничения на упорядочение исходов в множестве

Функциональные же запрещенные фигуры, представляющие собой логически связанную последовательность действий могут быть представлены только ориентированным графом, когда, все связи в котором - это связи от признаков-исходных данных к признаку-результату. Например, на рис. 1 представлена запрещенная фигура Ь1 = /(Ьк,Ь„Ьт)

Следовательно, именно функциональные запрещенные фигуры накладывают ограничения на возможность упорядочения множества исходов, так как результат вычисления не может появиться в структуре промежуточных вариантов раньше, чем исходные данные, необходимые для его вычисления

В работе предлагается графовый метод упорядочения множества исходов, реализация которого предполагает выполнение набора следующих действий

1 На основании графов отдельных функциональных запрещенных фигур строится граф С=(Р, Я), множество вершин Р которого включает в себя все

л

признаки, входящие в эти фигуры Р= \JiPi с а отношения -

2 В результирующем графе будут присутствовать одна или несколько вершин, не являющихся исходными данными ни для одного из расчетов Назовем эти вершины конечными результатами Необходимо определить путь от каждой вершины до вершины результата и измерить его в количестве дуг, определив тем самым порядок следования вершин в процессе синтеза Для реализации такого подхода предлагается построить матрицу Е размером О на £>, где £> — количество признаков, являющихся аргументами или результатами для функциональных запрещенных фигур Столбцы и строки матрицы помечаются признаками р, ра Заполнение матрицы необходимо произвести исходя из наличия и ориентации связей между вершинами-признаками*

[0,если-3г1к' где г у — связь, направленная от вершины р( к вершине р]

Проиллюстрируем данный метод на примере Пусть имеется следующий граф, составленный из признаков (рис 2). Тогда матрица, составленная по описанному выше правилу для этого графа, будет такой, как представлено в табл. 1.

Рис.2

Также необходимо составить вектор весов Уд), элементы

которого после выполнения процесса будут представлять собой искомые максимальные расстояния от вершин графа до вершин-результатов На начальном этапе процесса значения элементов вектора устанавливаются в 0.

Далее для каждого столбца матрицы, соответствующего признаку, в строке которого нет ни одного элемента, установленного в 1, выполняются следующие действия

а) V/ £[«,у]*1 и £[/,7]<£[1,у]+у,установить£['.у] = £['.у] + ^

б) У/ £[/,у] * 1 значение у/ увеличивается на £[«,/]

в) повторить действия а)-в) для столбцов матрицы, соответствующих тем исходам, в строках которых для текущего столбца стоят ненулевые элементы

Табл. 1

Матрица, полученная на основании

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

б 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0

7 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0

Табл 2 Матрица, полученная после

1 2 э 4 5 в 7 8 9 10 И 12

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 2 2 0 0 0 О 0 0 0

7 0 1 0 2 0 0 0 0 0 а 0 0

8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 <>

9 0 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0

12 0 0 а 0 0 3 0 0 4 0 4 0

Данный рекурсивный алгоритм обеспечит установку значений весов в векторе V, соответствующих расстояниям от вершин графа до вершин-результатов

В нашем примере матрица, полученная после выполнения алгоритма, будет соответствовать изображенной в табл. 2, а вектор V будет равен V- (0, 0,1,1,1,2,2,1,3,3,3,4)

-И-

Предлагаемый подход к процессу синтеза коренным образом отличается от ранее предлагаемых математических моделей Теряет смысл классификация запрещенных фигур по типу, уровню, в то же время помимо принадлежности запрещенной фигуры функциональной вершине появляется принадлежность запрещенной фигуры исходу (признаку), что стало следствием представления запрещенной фигуры в виде функции

Наглядная схема процесса синтеза по предложенной модели (рис 3) не содержит необоснованного расширения обрабатываемой информационной базы, так как указанный подход гарантирует исключение порождения запрещенных фигур в рамках промежуточных вариантов, сокращение анализируемого множества промежуточных структур, минимизацию влияния запрещенных фигур на процесс синтеза, что говорит об оптимизации процесса синтеза по затратам времени и памяти

ОгрМ*мм*по I I

ресурсам | |

Рис 3

В третьей главе рассмотрена модель системы структурного синтеза, описаны методы получения, хранения и обработки данных в разработанной системе

В соответствии с предложенной организацией процесса синтеза на основании комбинаторных алгоритмов в составе системы выделены три подсистемы, каждый из которых соответствует одному из этапов ее работы

а) Этап накопления данных о структуре и характеристиках известных вариантов конструкции объекта синтеза, формирование множества признаков, их исходов, запрещенных фигур (подсистема сбора данных),

б) Этап адаптации накопленной информации для синтеза новых вариантов структуры (подсистема адаптации и структуризации данных),

в) Этап синтеза новых вариантов структуры в соответствии с заданными ограничениями (подсистема синтеза)

Общая схема работы системы представлена на рис. 4

Подсистема сбора данных реализует первый этап организации информационного обеспечения системы, включающего в себя все данные о классе объектов- множество признаков, множество функциональных

зависимостей предметной области, представленных виде функциональных запрещенных фигур, массив накопленного опыта, представленный в виде эмпирических запрещенных фигур

Набор данных о структурахи

Адаптация информации, формирование информационной базы

Задание исходных данных

-> характеристик«

объекта, эап

фигуры

Задание

относительных запрещенных фигур, Комбинаторный синтез

Выходные данные

Рис.4

В соответствии с предложенной математической моделью подсистема сбора данных должна удовлетворять следующим требованиям-

1 Организация последовательности действий по формированию информационной базы,

2 Обеспечение реализации экспертного опроса с удобным интерфейсом,

3 Обеспечение возможности получения данных от большого числа экспертов и совмещения их в одной модели,

4 Обеспечение корректности получения, обобщения и хранения данных,

Для реализации указанных требований в состав подсистемы входят следующие процедуры

1. Процедура декомпозиции вариантов по структурообразующему признаку,

2. Процедура характеризации вариантов,

3. Процедура синтеза обобщенной модели класса объектов,

4. Процедура синтеза и расширения классификатора класса объектов;

5. Процедура формирования множества функциональных запрещенных фигур с необходимостью подключения к системе внешних программных модулей, реализующих эти функциональные зависимости;

6 Процедура формирования множества эмпирических запрещенных фигур;

7. Процедура проверки полученного множества запрещенных фи1ур на достаточность и избыточность

Подсистема адаптации и структуризации данных должна отвечать следующим требованиям-

1 Обеспечить такое представление данных об объекте, которое позволит обрабатывать их при помощи алгоритмов синтеза, инвариантных по отношению к этим данным, установить точки подключения внешних функциональных расчетов, классифицировать и упорядочить данные об объекте,

2 Реализовать возможность оптимизации вычислительного процесса путем специальной организации данных, предложенной в работе

Указанные требования реализуются включением в состав подсистемы следующих процедур

1 Процедура анализа множества функциональных запрещенных фигур, их классификации по мощности, выделения множества исходов признаков, задействованных в указанном множестве, их упорядочения согласно предложенному графовому методу, описанному во 2 главе работы,

2 Процедура упорядочения полного множества исходов,

3 Процедура классификации множества эмпирических запрещенных фигур по мощности и приведения их к виду 6, = /(Ь,, Ь,„ , где 1>к> >л>у

Оптимизация затрат вычислительных ресурсов при функционировании данной подсистемы достигается за счет представления данных в виде упакованных двоичных структур

Подсистема синтеза должна удовлетворять следующим требованиям 1. Поскольку целью работы является создание среды для разработки САПР, то данная подсистема является функциональным ядром синтеза и должна обеспечивать реализацию алгоритма синтеза, инвариантного по отношению к данным об объекте,

2 Обеспечить возможность задания пользователем любых наборов ограничений на процесс синтеза путем конкретизации любого подмножества признаков, характеризующих класс объектов,

3 Обеспечить реализацию математического аппарата синтеза, предложенного во 2 главе, позволяющего свести операции синтеза к операциям двоичной логики, что является дополнительным фактором оптимизации процесса синтеза

Для реализации обозначенных требований подсистема должна включать в свой состав следующие процедуры-

1 Процедура задания ограничений на процесс синтеза, формирование множества относительно запрещенных фигур, его классификация, приведение к виду функции с упорядоченным множеством аргументов,

2 Процедура реализации синтеза на основании предложенного матричного подхода

Обмен данными между подсистемами производится через общую информационную базу. Подсистема синтеза в совокупности со сформированной информационной базой представляет собой САПР структурного синтеза объектов данного класса

Совокупность трех подсистем является инструментальной средой создания САПР, так как первые две подсистемы организуют формирование информационной базы

Предложенная структура системы является целесообразной для реализации среды создания САПР

Четвертая глава посвящена описанию разработанной системы и особенностям ее программной реализации Отметим некоторые из них

Схема представления объекта в программной реализации подсистемы накопления данных является древовидной Это позволяет сделать процесс описания объекта наглядным и удобным даже для неподготовленного пользователя

Процесс описания вариантов декомпозиций структуры объекта производится «с чистого листа» только один раз, все последующие декомпозиции описываются модифицированием композиции структур ранее заданных При задании каждого нового варианта эксперту предлагается описать его структуру от корневой вершины к вершинам-потомкам, модифицируя композицию структур ранее заданных вариантов (рис 4) Реализована возможность добавления промежуточных уровней и объединение вершин смежных уровней Этот принцип обеспечивает возможность получить и обобщить данные от нескольких экспертов, обладающих различным представлением об особенностях структуры объекта

Задание характеристик структурообразующих вершин каждого декомпозированного варианта (рис 5) происходит снизу вверх, от подчиненных вершин структуры к корневой Это позволяет зафиксировать принадлежность характеристики именно той вершине, которую она описывает При этом если задаваемая характеристика вершины является альтернативой уже имеющейся, то эксперт указывает это явно, что впоследствии позволяет опознать эти характеристики как явные альтернативы при создании классификатора

После задания множества вариантов описания структур объекта выполняется формирование классификатора, причем на этом этапе подсистема позволяет в процессе экспертизы каждого признака добавить варианты его исходов к уже описанным (рис 6) Если добавленная альтернатива обуславливает возможность появления в структуре объекта новой функциональной вершины, то подсистема требует указать для нее структуру и характеристики, возвращаясь на первый и второй этапы функционирования подсистемы сбора данных

После создания классификатора производится формирование множества запрещенных фигур, причем если эмпирические ЗФ задаются как простое сочетание модулей (рис 7), то для функциональные ЗФ — это расчеты, позволяющие на множестве значений признаков-исходных данных определить значения признака-результата Для формирования функциональных ЗФ необходимо указать набор признаков объекта, являющихся входными данными для расчета, признак, являющийся

результатом расчета, а также подключить и проверить файл-библиотеку, содержащую функцию расчета стандартного вида (рис. 8). В случае взаимосвязанных последовательных расчетов каждый из них должен быть приведен к отдельной функции и задан отдельной функциональной запрещенной фигурой.

Задание относительно запрещенных фигур происходит на этапе задания исходных данных на проектирование и представляет собой конкретизацию значений признаков объекта. При этом остальные значения признаков становятся относительно запрещенными фигурами мощности 1 и автоматически исключаются из первоначальной матрицы синтеза, что еще более оптимизирует процесс синтеза.

Необходимо отметить, что вся информация, относящаяся к какому-либо описываемому объекту, накапливается в отдельной БД, причем эта БД может быть сохранена, закрыта и открыта в любой момент и на любом шаге процесса, что позволяет не только накапливать информацию об объекте поэтапно в разные моменты времени, но и многократно производить синтез по требованию на основе ранее один полученных описаний, изменяя лишь ограничения, то есть множество относительно запрещенных фигур. Это является несомненным преимуществом разработанной системы.

Отмеченные особенности системы делают ее эргономичной, расширяемой, инвариантной.

Декомпозиция варианта "Ре дун юр РС2-1?.5/1Л"

{Л Редуктор 1 ступень Состав вершины "Опора 1"

Й5 Узел червяка

• Червяк Поодип« Кольцо р< Уплотнен Фланец Крепеж <» Кольцо регулировочное УпАСгтнете червяка . Фланец Крепеж Фланца Уплотненно Фланца

Уплотнен

: í-й Опора 2

Поошипш

Крышка

Когьцо р< Крепеж л

Уплотнен

ч? • Узел колеся v

< . jL

/ Новая вершина

Уда/Wb вершину : Объединить вершимы...

Рис. 4. Описание структуры варианта объекта

Кольцо регулировоч л \ Признаки вершины 'Подшипник'1 Кольцо стопорное

2 ступень

Уэел червяка

Червяк т. Опора!

Подшипник 1 Подшипник 2 Кольцо регулирс Й Опора 2

Подшипник Крышка Крепеж крышки Упжл пенив кры л Узел колеса

Колесо у

Подшипник 100С097

Другие значения признака

Удалить пр* эма<

у ОК

% Отмена

Рис. 5. Задание характеристик

Т<ж»иая мрцмы Цппэтнтю корпусе 1 сгу*>«| Ндэеамв прюкм

: 1«1 УЛ0>11И»Ю

Перм».киЬолч. взрнлет

Рис. 6. Фрагмент формирования классификатора. Экспертиза признака

Ум»-««о»« Н »л «елее»

К,ос»»уС

Кокто/лмм» ислоов«и

>лл»к • ау*»

атпгп»« >с<уув 1 о чпеш

1дач<1.г«>М 1 о

Рис. 7. Задание эмпирической запрещенной фигуры

' Н<й^ноаа>ц|е 3»: _

[фу*йис»«льная ЭФ 1

[ е>дц|Ьяпдр»<атро| | Вьвтчив гмрамепры

J

ОК |; 0г>уи |

I -мтш1 М яри'

Я ОЙПАОТИ стр^т**. ООЫягл' .......................

ьыбе^внооды прнэнжов. сжтйвгмкнцда ¡ЗвполивтаяФмг^.О

ТШ<' • - - -та

Нчя далр*щ«»х)й тигурм

об»»«»* .

к Ловиим*

Л: Кол>цо рсгулрово^ве

у • Ушопвмв крыцки : £ • 1икр«мер

; проиж<>аигеята1«е£вовньншеп«рм . Звпрещвин» ♦»*)»

Рис. 8. Задание функциональной запрещенной фигуры

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 На основе анализа процесса создания изделий машиностроения и обзора методов автоматизации этого процесса показана необходимость формализации процесса структурного синтеза как менее автоматизированного,

2 Разработан подход к созданию информационного обеспечения систем структурного синтеза в автоматизированном режиме, сформулированы правила формирования множества признаков, описывающих класс объектов синтеза, дополнения и корректировки множества исходов,

3 Разработано математическое обеспечение системы структурного синтеза объектов на основании инвариантных алгоритмов оптимизированного комбинаторного перебора на множестве признаков класса объектов и зависимостей предметной области,

4 Предложен метод оптимизации процесса синтеза, предполагающий исключение порождения запрещенных вариантов, сокращение анализируемого множества промежуточных структур, минимизацию влияния запрещенных фигур на процесс синтеза, использование двоичной логики,

6 Разработана структура инструментальной среды структурного синтеза, включающей в себя 3 подсистемы подсистему сбора данных, подсистему адаптации и структуризации данных, подсистему синтеза, позволяющая создавать САПР объектов конкретных предметных областей путем настройки информационной базы,

7 Доказана и реализована возможность создания систем структурного синтеза с нечетким набором исходных данных, когда наборы исходных данных определяет пользователь, конкретизируя ряд признаков, характеризующих класс объектов,

8 Разработана программная среда автоматизации структурного синтеза, внедренная при создании САПР спироидных редукторов в учебно-научном производственном центре «Механик», что подтверждено актом внедрения, а также в учебный процесс кафедры «Технология роботизированного производства» по дисциплинам «Основы САПР», «Математическое моделирование процессов машиностроения»

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1 Малина, О В. Математическое и программное обеспечение подсистемы синтеза модели класса объектов / О В Малина, Н. А Уржумов // Информационная математика Научно технический журнал - М Издательство АСТ-Физико-математической литературы - 2004. - №1(4) -С 175-185 - 18ВЫ 5-271-03-944-7

2 Малина, О В Подход к оптимизации процесса структурного синтеза в системах автоматизированного конструирования / О. В. Малина, Н А Уржумов // Сборник трудов научно-технического форума с международным участием Высокие технологии - 2004 - Ижевск ИжГТУ-2004 -С 95-102

3. Малина, О. В. Принципы организации и этапы функционирования модуля построения классификатора спироидных редукторов / О. В. Малина, Н А. Уржумов // Теория и практика зубчатых передач: Труды международной конференции.-Ижевск, ИжГТУ - 2004.- СЗ16-322

4 Малина, О В. Математическая модель процесса структурного синтеза объектов на дискретных структурах, исключающая порождение запрещенных вариантов / О В. Малина, Н. А Уржумов // Информационная математика. Научно технический журнал,- М. Издательство АСТ-Физико-математической литературы - 2005. -№1(5). - С.114-120

5. Уржумов, Н. А. Выбор структуры внутреннего представления данных при разработке автоматизированной системы структурного синтеза II Информационная математика. Научно технический журнал.- М.. Издательство АСТ-Физико-математической литературы. - 2005 - №1(5) -С 121-122

6. Малина, О В Математическое обеспечение оптимизации процесса структурного синтеза объектов средней степени сложности / О. В Малина, Н А. Уржумов // Современные технологии. Сборник научных трудов -Ижевск, Издательство ИжГТУ - 2006 - С 32-45

7 Малина, О В Оптимизация процесса структурного синтеза объектов средней степени сложности / О В Малина, Н А Уржумов И Вестник ИжГТУ.-2007 -№1(33) -С144-150

8. Малина, О. В Концептуальный подход к построению систем структурного синтеза / О В Малина, Н А. Уржумов // Информационная математика -2007.-№1(6)-С.184-187

Подписано в печать 09.11.07.Формат 60x84/1б ' Бумага офсетная. Усл.печ.л 1,0 Тираж 100 экз. Заказ 128 Отпечатано в типографии Издательства ИжГТУ 426069, г. Ижевск, Студенческая, 7

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР МЕТОДОВ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНСТРУИРОВАНИЯ ИЗДЕЛИЙ МАШИНОСТРОЕНИЯ

1.1. Анализ процесса создания изделия и место структурного синтеза в нем

1.2. Анализ существующих средств автоматизации на предмет сквозной автоматизации процесса создания изделия

1.3. Анализ методов решения задачи структурного синтеза

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА И ПРОЦЕССА СИНТЕЗА

2.1. Методика алгоритмизации процесса синтеза

2.2. Особенности описания объекта синтеза

2.3. Математические основы процесса синтеза

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СИСТЕМЫ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА

3.1. Описание состава системы

3.2. Описание подсистемы сбора данных

3.3. Описание подсистемы адаптации и структуризации данных

3.4. Описание подсистемы синтеза

4. ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ СРЕДЫ. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ

4.1. Функциональное назначение среды

4.2. Требования к техническому обеспечению

4.3. Описание программного обеспечения среды

4.4. Особенности реализации разработанной среды

4.5. Пример построения классификатора

4.6. Пример функционирования среды

В настоящее время в условиях динамично развивающейся экономики коммерческий успех любого промышленного предприятия напрямую зависит от того, насколько быстро оно сможет отреагировать на изменяющиеся требования рынка путем изменения ассортимента предлагаемой продукции. Скорость разработки новых видов продукции определяется быстротой выполнения всех этапов процесса создания изделия, в области автоматизации многих из которых на сегодняшний день достигнуты значительные успехи.

В то же время наименее автоматизированным на сегодняшний день является этап структурного синтеза. Связано это с тем, что для этого этапа очень редко присутствуют алгоритмы, позволяющие произвести синтез структуры от начала и до конца. Существующие в малом количестве зависимости и методики покрывают лишь короткие шаги процесса синтеза и встречаются только в узкоспециализированных предметных областях.

Анализируя вышесказанное, можно говорить о том, что степень автоматизации процесса создания продукта во многом зависит от степени автоматизации процесса проектирования и конструирования, а именно -этапа структурного синтеза. Повышение эффективности всего процесса создания объекта, а значит и повышение экономического эффекта от его производства, может быть достигнуто лишь путем его сквозной автоматизации.

В связи с этим создание автоматизированной среды структурного синтеза является важным для повышения экономического эффекта деятельности предприятия, а тема настоящей работы - актуальной.

Целью данной работы, таким образом, является повышении качества проектирования изделий машиностроения путем разработки инструментальной среды структурного синтеза объектов, а задачами, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, являются:

1. Разработка подхода к построению модели класса синтезируемых объектов на основе методов характеризационного анализа;

2. Разработка модели процесса синтеза, инвариантной по отношению к объекту синтеза, формализация и оптимизация процесса структурного синтеза класса объектов;

3. Разработка подхода к построению автоматизированной системы структурного синтеза объектов на основе предложенных моделей класса объектов и процесса синтеза; разработка модели инструментальной среды, позволяющей создавать САПР структурного синтеза;

4. Программная реализация идеологии создания инструментальной программной среды структурного синтеза.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- предложен подход к построению системы структурного синтеза на основе инвариантных комбинаторных алгоритмов синтеза на множестве характеристик класса объектов и зависимостей предметной области, составляющих информационную компоненту этой системы;

- для рассматриваемого класса объектов предложен метод построения информационной компоненты системы структурного синтеза, включающей в себя множество признаков и их значений и множество запрещенных фигур, как причин нереализуемости структуры;

- предложены 4 направления оптимизации процесса структурного синтеза такие, как: исключение порождения запрещенных вариантов, сокращение анализируемого множества промежуточных структур, минимизация влияния запрещенных фигур на процесс синтеза, использование двоичной логики;

- предложена математическая модель процесса синтеза, реализующая все 4 описанных направления оптимизации;

- доказана возможность построения инструментальной среды структурного синтеза.

Практическая ценность работы заключается в:

- разработке алгоритмов инструментальных программных средств автоматизации подготовки информационной базы системы структурного синтеза, в том числе, алгоритма формирования, дополнения и корректировки классификатора и множества запрещенных фигур;

- разработке подсистемы построения информационной базы класса объектов, предназначенной для хранения данных о признаках, их значениях, эмпирических и функциональных зависимостях предметной области;

- разработке оптимизированного алгоритма структурного синтеза объекта на основании предложенного подхода;

- разработке подсистемы структурного синтеза, инвариантной по отношению к информационной базе;

- разработке программной среды автоматизации создания САПР структурного синтеза, адаптация которой к конкретной предметной области позволяет создать САПР класса рассматриваемых объектов.

Разработанная программная среда автоматизации структурного синтеза внедрена при создании САПР спироидных редукторов в учебно-научном производственном центре «Механик», что подтверждено актом внедрения, а также в учебный процесс кафедры «Технология роботизированного производства» по дисциплинам «Основы САПР», «Математическое моделирование процессов машиностроения».

Структурно диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, двух приложений, изложенных на 133 страницах, списка литературы, содержащего 108 источников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения работы были достигнуты следующие основные результаты:

1. На основе анализа процесса создания изделий машиностроения и обзора методов автоматизации этого процесса показана необходимость формализации процесса структурного синтеза как менее автоматизированного;

2. Разработан подход к созданию информационного обеспечения систем структурного синтеза в автоматизированном режиме, сформулированы правила формирования множества признаков, описывающих класс объектов синтеза, дополнения и корректировки множества исходов;

3. Разработано математическое обеспечение системы структурного синтеза объектов на основании инвариантных алгоритмов оптимизированного комбинаторного перебора на множестве признаков класса объектов и зависимостей предметной области;

4. Предложен метод оптимизации процесса синтеза, предполагающий исключение порождения запрещенных вариантов, сокращение анализируемого множества промежуточных структур, минимизацию влияния запрещенных фигур на процесс синтеза, использование двоичной логики;

6. Разработана структура инструментальной среды структурного синтеза, включающей в себя 3 подсистемы: подсистему сбора данных, подсистему адаптации и структуризации данных, подсистему синтеза, позволяющая создавать САПР объектов конкретных предметных областей путем настройки информационной базы;

7. Доказана и реализована возможность создания систем структурного синтеза с нечетким набором исходных данных, когда наборы исходных данных определяет пользователь, конкретизируя ряд признаков, характеризующих класс объектов;

8. Разработана программная среда автоматизации структурного синтеза, внедренная при создании САПР спироидных редукторов в учебно-научном производственном центре «Механик», что подтверждено актом внедрения, а также в учебный процесс кафедры «Технология роботизированного производства» по дисциплинам «Основы САПР», «Математическое моделирование процессов машиностроения».

1. Автоматизация поискового конструирования / Под ред. А. И. Половинкина. М. - Радио и связь. - 1981. - 343 с.

2. Автоматизация проектно-конструкторских работ и технологической подготовки производства / Под ред. О.И. Семенкова. Минск.: Высшая школа. - 1976. -т.1 -351 с.

3. Александрой, А.Т. Гибкие производственные системы электронной техники / А. Т. Александрой, Е. С. Ермаков М.: Высшая школа. -1989. -319с.

4. Ахо, А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов: Пер. с англ. / А. Ахо, Дж. Хопкрофт, Дж. Ульман; Под ред. Ю. В. Матиясевича. М.: Мир. - 1979- 535с.

5. Бабушкин, А.З. Технология изготовления металлообрабатывающих станков и автоматических линий / А. 3. Бабушкин, В. Ю. Новиков, А. Г. Схиртладзе. М.: Машиностроение. - 1982. - 270 с.

6. Белкин, А. Р. Комбинаторно-графовые модели обработки информации при принятии решений / А. Р. Белкин, М. Ш. Левин М.: Науч. совет по компл. пробл. «Кибернетика» АН СССР. - 1985. - 62 с.

7. Ю.Белкин, А. Р. К обоснованию построения человеко-машинных процедур / А. Р. Белкин, М. Ш. Левин // Теория, методология и практика системных исследований:Тез. докл. Всесоюз. конф. -М.: ВНИИСИ. 1985.-С. 82—84.

8. Браверманн, Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных. / Э. М. Браверманн, И. Б. Мучник-М.: Наука. 1983 - 463с.

9. Быков, В.П. Методическое обеспечение САПР в машиностроении. / В. П. Быков Л.: Машиностроение, 1989. - 255 с.

10. Вопросы информационной технологии.-М.: ВНИИСИ- 1982 вып.1.

11. Гафт, М. Г. Принятие решений при многих критериях. / М. Г. Гафт -М.: Знание. -1979.-64 с.

12. Геловани, В. А. Методологические вопросы построения экспертных интеллектуальных систем / В. А. Геловани, О. В. Ковригин, Н. Д. Смольянинов // Системные исследования: Методол. пробл. Ежегодник -М: Наука. 1983-С. 254-278.

13. Гене, Г. В. Дискретные оптимизационные задачи и эффективные приближенные алгоритмы (обзор) / Г. В. Гене, Е. В. Левнер // Изв. АН СССР, Техн. киберн. 1979. -№ 6.-С. 9-19.

14. Goldfarb V. I. Skew axis gearing scheme classifier building technique / V. I. Goldfarb, O. V.Malina // Tenth world congress on the theory of machines and mechanisms:Proceedings vol6.- Oulu: University of Oulu. 1999.-P.2227-2232.

15. Горбатов, В. А. Интеллектуализация информатизационных технологий / В. А. Горбатов // Всемирный конгресс ITS-93 Информатизационные коммуникации, сети, системы и технологии: Тез. докл.-М.-1993.-С. 1-5.

16. Горбатов, В. А. Характеризация. Исчисление семантик. Искусственный интеллект / В. А. Горбатов // Логическое управление сиспользованием ЭВМ: Тез. докл. 13 Всесоюзн. симпоз. -М. -1990. -С. 3-7.

17. Горбатов, В. А. Теория синтеза управляющих автоматов. / В. А. Горбатов София :Техника. -1973.

18. Горбатов, В. А. Теория частично упорядоченных систем. / В. А. Горбатов М.: Советское радио. -1976.

19. Горбатов, В. А. Автоматизация проектирования сложных логических структур. / В. А. Горбатов, В. Ф. Демьянов, Г. Б. Кулиев и др.-М.: Энергия. 1978.

20. Горбатов, В.А. Регулярные структуры автоматного управления. / В. А. Горбатов, Б. JL Останков, С. А. Фролов -М: Машиностроение. 1980.

21. Горчинская, О. Ю. Designer2000 новое поколенмие CASE-продуктов фирмы ORACLE / О.Ю. Горчинская // Системы управления базами данных. -1995- №3.

22. Грунин, Л.Ю. Программа автоматизированного выполнения чертежа детали типа «ВАЛ»/ Л. Ю. Грунин, Е. В. Конев // Автоматизированное проектирование механических трансмиссий САПР-МТ: Материалы межд. науч.-техн. семин. Ижевск. -1991. -С. 74.

23. Гудмен, С. Введение в разработку и анализ алгоритмов: Пер. с англ./ С. Гудмен, С. Хидетниеми ; Под ред. В. В. Мартынюка.-М.: Мир. -1981.-368 с.

24. Дашенко, А.И Проектирование автоматических линий. / А. И. Дашенко, А. П. Белоусов -М.: Высшая школа. 1983. -327 с.

25. Дворянкин, А. М. Методы синтеза технических решений. / А. М. Дворянкин, А. И. Половинкин, А. Н. Соболев. -М.: Наука. 1977.

26. Дикер, Ж. И. Тороидные зубчатые передачи и основы их технологии / Ж. И. Дикер // Прогрессивные методы производства зубчатых передач и их технологичность. М: Машгиз. -1962. - С. 178-197.

27. Диниц, Е. А. О решении двух задач о назначении / Е. А. Диниц // Исследования по дискретной оптимизации.-М.: Наука. -1976. -С. 333— 348.

28. Добрынин, С. А. Автоматизированное проектирование машиностроительных конструкций / С. А. Добрынин, А. Ф. Аболяев // Автоматизированное проектирование в машиностроении: Тез. докл. всесоюзн. науч.-техн. конф.- Устинов. -1985. С. 6-7.

29. Евтушенко, Ю. Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. / Ю. Г. Евтушенко -М.: Наука. -1982.-432 с.

30. Емельянов, С. В. Многокритериальные методы принятия решений./ С.

31. B. Емельянов, О. И. Ларичев-М.: Знание. -1985.—32с.

32. Зак, П.С. Различные виды червячных передач и методы их производства / П. С. Зак // Прогрессивные методы зубчатых передач и их технологичность. М.: Машгиз. -1962. - С. 198-239.

33. Захаров, М. В. Автоматизированное проектирование организационных структур / М. В. Захаров // Проблемы характеризационного анализа и логического управления: Академ, сб. науч. тр. М.: МГГУ. -1999.1. C.249-253.

34. Зозулевич, Д. М. Машинная графика в автоматизированном проектировании. / Д. М. Зозулевич-М. Машиностроение. -1976.—240с.

35. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э. Кьюсиака: Пер. с англ. А.П.

36. Фомина / Под ред. А.И. Дащенко, Е.В. Левнера. М.: Машиностроение. -1991.-544 с.

37. Исследование операций. Метод ветвей и границ. / IASA. Электрон, данн. - Режим доступа http://iasa.org.ua/iso?lang=rus&ch=4&sub=3, свободный. - Загл. с экрана.

38. Классификация программных продуктов по направлению. / Русская промышленная компания. Электрон, данн. - Режим доступа www.cad.ru/ru/soflware/, свободный. - Загл. с экрана.

39. Комиссаров, М. Ю. Представление графической информации в базе данных САПР / М. Ю. Комиссаров // Интегрированные системы автоматизированного проектирования: Тез. докл. Всесоюзн. науч.-техн. конф-М.- 1989.-С. 50-52.

40. КОМПАС 8.0. Руководство пользователя. / АО «Аскон» Электрон, данн. - Режим доступа -1 файл. - 192с. - Загл. с экрана.

41. Конвей, Р. В. Теория расписаний: Пер. с англ. / Р. В. Конвей, В. Л. Максвелл, Л. В. Миллер ; Под ред. Г. П. Башарина.-М.: Наука. -1976360 с.

42. Кулиев, Г. Б. Математическое обеспечение САПР переключательных схем горной автоматики / Г. Б. Кулиев, В. В. Набиев // Логическоеуправление с использованием ЭВМ: Тез. докл. 13 Всесоюзн. симпоз. -М. Симеиз. - 1990. - С. 64-70.

43. Купреев, Н. И. Структуризация и классификация конструкций динамических насосов для их проектирования средствами САПР / Н. И. Купреев // Интегральные системы Автоматизированного проектирования: Тез. докл. Всесоюзн. науч.-техн. конф.-М. 1989. -С. 86-87.

44. Лебедевский, М.С. Научные основы автоматической сборки. / М. С. Лебедевский, В. Л. Вейц, А. И. Федотов -М.: Машиностроение. 1985. -315 с.

45. Левин, Г.М. Проблемы создания САПР трансмиссий. / Г. М. Левин, Э. Г. Лившиц // 4 Всесоюзное кординационное совещание по автоматизации проектно-конструкторских работ в машиностроении: Матер, совещания.-Минск. -1989. -42. -С. 51-56.

46. Левин, М. Ш Применение оптимизационных комбинаторных моделей в автоматизированных системах./М. Ш. Левин -М. -1986. -64с.

47. Левин, М. Ш. Одна экстремальная задача организации данных / М. Ш. Левин // Изв. АН СССР, Техн. киберн.-1981. -№ 5. -С. 103-112.

48. Левин, М. Ш. Комбинаторные модели при принятии решений / М. Ш. Левин // Процедуры оценивания многокритериальных альтернатив:Сб. тр.-М.: ВНИИСИ. -1984-Вып. 9. -С. 35-41.

49. Леонтьев, В. К. Дискретные экстремальные задачи/ В. К. Леонтьев // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ. -1979. -Т16.- С. 39-102.

50. Литвак, Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа./ Б. Г. Литвак М.: Радио и связь. - 1972. - 184 с.

51. Майника, Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах: Пер. с англ./ Э. Майника ; Под ред. Е. К. Масловского-М.: Мир. -1981.-323 с.

52. Малина, О. В. Анализ множества разрешенных фигур и их место в модели структурного синтеза сложных объектов. / О. В. Малина, С. А. Морозов. // Информационная математика. 2007. - №1(6). - С. 174-183.

53. Малина, О. В. Концептуальный подход к построению систем структурного синтеза / О. В. Малина, Н. А. Уржумов // Информационная математика. 2007. - №1(6) - С. 184-187

54. Малина, О. В. Математическое обеспечение оптимизации процесса структурного синтеза объектов средней степени сложности / О. В. Малина, Н. А. Уржумов // Современные технологии: Сборник научных трудов. Ижевск, Издательство ИжГТУ. - 2006. - С.32-45

55. Малина, О. В. Оптимизация процесса структурного синтеза объектов средней степени сложности / О. В. Малина, Н. А. Уржумов // Вестник ИжГТУ. -2007. -№1(33). С144-150

56. Малина, О. В. Принципы организации и этапы функционирования модуля построения классификатора спироидных редукторов / О. В. Малина, Н. А. Уржумов // Теория и практика зубчатых передач: Труды международной конференции. Ижевск, ИжГТУ. - 2004.- СЗ16-322

57. Малина, О. В. Теория и практика автоматизации структурного синтеза объектов и процессов с использованием методов характеризационного анализа : дис. докт. техн. наук / Малина Ольга Васильевна. Ижевск, 2002. - 402 с. - Библиогр. с. 368-392.

58. Минков, К. Новый подход к базовой геометрии и классификации неортогональных зубчатых передач / К. Минков // Силовые трансмиссии и передачи:Тр. междун. конф. -Чикаго. 1989. - Т2. - С. 593-598

59. Михалевич, В. С. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов / В. С. Михалевич, А. И. Кукса-М:Наука. -1983-207с.

60. Мушик, Э. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. / Э. My шик, П. Мюллер М.: Мир. -1990. - 208 с.

61. Немировский, А. С. Сложность задач и эффективность методов оптимизации./ А. С. Немировский, Д. Б. Юдин -М.: Наука. 1979384 с.

62. Норенков, И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. / И. П. Норенков -М.: Высшая школа. -1980.-311с.

63. Норенков, И.П. Разработка САПР. / И. П. Норенков М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 1994. - 207 с.

64. Основы автоматизации машиностроительного производства / Е. Р. Ковальчук, М. Г. Косов, В. Г. Митрофанов и др.; Под ред. Соломенцева Ю.М. -МгВысш.шк. -1999.-312с.

65. Панкова, JI. А. Организация экспертизы и анализ экспертной информации. / Л. А. Панкова, А. М. Петровский, М. В. Шнейдерман -М.: Наука. -1984.-180с.

66. Парасюк, И. Н. Модульный подход к построению семейства пакетов прикладных программ / И. Н. Парасюк, И. В. Сергиенко // Программирование. -1981. № 6. -С. 29-34.

67. Петров, А.В. Проблемы и принципы создания САПР. / А. В. Петров, В. М. Черненький -М.: Высшая Школа. 1990.-143с.

68. Половинкин, А. И. Теория проектирования новой техники: закономерности техники и их применения. / А. И. Половинкин М.: Информэлектро. - 1991. - 104 с.

69. Программы для расчета и проектирования на ЭВМ деталей и узлов металлорежущих станков // Методические рекомендации. Научно-исследовательский институт информации по машиностроению.-М. -1981.-80с.

70. Программные продукты MSC.Software Corporation. . MSC.Software. -Электрон, данн. Режим доступа www.mscsoftware.ru, свободный. -Загл. с экрана.

71. Рейнгольд, Э. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. / Э. Рейнгольд, Ю. Нивергельт, Н. Део -М. Мир, 1980.-476с.

72. Рыбников, К. А. Введение в комбинаторный анализ. / К. А. Рыбников -М.: Изд-во МГУ. 1985.-308с.

73. Рябинин, В. П. Об одном подходе к разработке системы автоматизации инженерного труда машиностроительного профиля / В. П. Рябинин // Тр. МГТУ-1990.-№545 -С 157-171.

74. САПР и графика Электронный ресурс. / ООО «Компьютер-пресс». -Электрон, журн. М., 2005 -. - Режим доступа к журн.: www.sapr.ru. -Загл. с экрана.

75. Сергиенко, И. В. Приближенные методы решения дискретных задач оптимизации. / И. В. Сергиенко, Т. Т. Лебедева, В. А. Рощин Киев: Наукова думка. - 1980 - 276 с.

76. Системы автоматизированного проектирования в машиностроении// Межвуз. сб. науч. тр. Алма-Ата:Каз. политехи, ин-т. -1990.—125с.

77. Системы оптимизационного моделирования / В. А. Большаков, В. Е. Кривоножко, А. И. Пропой, А. Б. Ядыкин // Программное обеспечение систем оптимизации.-М.: ВНИИСИ. -1982-Вып. 7.-С.З—16.

78. Смирнов, М. И. Характеризация развитие семантического подхода к повышению интеллектуальности автоматизированных систем / М. И. Смирнов // Логическое управление с использованием ЭВМ: Тез. докл. 13 Всесоюзн. симпоз. - М. - Симеиз. - 1990. - С. 20-28.

79. Стоян, Ю. Г. О комбинаторных задачах размещения прямоугольников / Ю. Г. Стоян, О. А. Емец // Экономика и математические методы1985.-Т. XXI. -Вып. 5. -С. 869-881.

80. Цветков, В. Д. Теория автоматизированного проектирования и интеллектуальные САПР / В. Д. Цветков // 4 Всесоюзное координационное совещание по автоматизации проектно-конструкторских работ в машиностроении: Матер, совещания. -Минск. 1989.-Ч. 2.-С. 3-11.

81. Шеншин, Ю.П. Анализ приемлемости технических решений инженерных конструкций / Ю. П. Шеншин // Разработка и внедрение систем автоматизированного проектирования в машиностроении: Тез. докл. зональной науч.-техн. конф.- Ижевск. 1983. -С. 40-42.

82. Электронные САПР. / Родник. Электрон, данн. - Режим доступа http://www.rodnik.ru/htmls/fl19.htm, свободный. - Загл. с экрана.

83. Ansys. Theory Reference. Release 5.6 / Edited by Peter Kohnke/ Ansys, Inc., 1994,1286c.

84. АРМ WinMachine. / НТЦ АПМ. Электрон, данн. - Режим доступа www.apm.ru, свободный. - Загл. с экрана.

85. Autodesk Home page. - Электрон, данн. - Режим доступа www.autodesk.com. свободный. - Загл. с экрана.

86. Pit-cup GmBH Электрон, данн. - Режим доступ www.pit.de/englisch/pitinfo.htm. свободный. - Загл. с экрана.

87. PowerSHAPE CAD Design and Modelling Software. - Электрон, данн. - Режим доступа www.powershape.com, свободный. - Загл. с экрана.

88. Protel. Электрон, данн. - Режим доступа www.protel.com, свободный. - Загл. с экрана.

89. SoIidWorks 3D mechanical design and 3D CAD software. -Электрон, данн. - Режим доступа www.solidworks.com, свободный. -Загл. с экрана.

90. Techcard 7. Комплекс средств автоматизации технологической подготовки производства. Электрон, данн. - Режим доступа www.intermech.ru/techcard.htm, свободный. - Загл. с экрана.