автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Теория и прикладные методы построения метасистемы генерации решений в детерминированной и нечеткой технологической среде

АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

■ИР'

, и , ] и.-; .

^^чно-д^изводственное объединение «кибернетика»

На правах рукописи

РАХМАТУЛЛАЕВ Марат Алимович

ТЕОРИЯ И ПРИКЛАДНЫЕ МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ МЕТАСИСТЕМЫ ГЕНЕРАЦИИ РЕШЕНИЙ В ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ И НЕЧЕТКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СРЕДЕ

Специальность: 05.13.01 — Управление в технических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Ташкент — 1994

Работа выполнена в Научно-производственном объединении «Кибернетика» АН Республики Узбекистан

Научный консультант: доктор технических наук

профессор Нусратов Т. С.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

академик АН РУ Кабулов В. К-доктор технических наук, профессор Гафуров А. А. доктор технических наук, профессор Касымов С. С.

Ведущее предприятие: Институт проблем математических машин и систем АН Украины.

Защита состоится « » юаалс^ 1994 г. в часов

на заседании специализированного совета Д 015.12.21 в НПО «Кибернетика» АН РУ по адресу:

700143 Ташкент, ул. Ф. Ходжаева, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института кибернетики НПО «Кибернетика» АН РУ.

Автореферат разослан «_ »_ 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета,

Д. т. н., профессор Шамсиев 3. 3.

ОБШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Дктуальшсггь. Современный уровень развития промышленного производства характеризуется многономенклатурностью,высокой степенью сложности как технических ,так и информационно-организационных структур,появлением новых требований к процессам принятия решений. В связи с этим для; решения конструк-торско-технологических и управленческих задач все большую актуальность приобретают вопросы активного взаимодействия различных аспектов процессе, проектирования и управления производством - инструментарий, технология и организация. При этом наиболее важная роль отводится средствам генерации решений в быстро меняющихся условиях технологической среды.

Под технологической средой(ТСд) здесь понимается пространственно-временная область ориентированная на создание необходимых и достаточных условий(технических,экономических,организационных и др.)для проектирования и изготовления изделия по определенным критериям. Она включает сам объект управления, так и систему управления этим объектом.

Рее большее усложнений производственных условий, внедре-эдге новых технологий, расширение номенклатуры изделий приводит к тому, что фактор неопределенности и; неполноты информации становится существенным в принятии технологических решений. Поэтому разрабатываемые модели должны учитывать влияние раз-носбрааных случайных факторов и оценивать вероятность того или иного последствия рассматриваемого решения.

В связи с этим все большее распространение получают системы принятия решениЖ СПР), имеющие целью решение, задач с нечеткой исходной информацией, где трудно адекватное формально-математическое описание, или к настоящему времени такой аппарат еще не создан.

Нечеткая ТСд - это ТСд, где исходная информация для проектирования изделия и управления ее изготовлением имеет расплывчатый (нечеткий)характер.

Вопросам создания теории принятия решений в технических системах , разработки метапроцедур проектирования автоматизированных систем технологического назначения в современных работах уделено существенное внимание.

Проведенный анализ р&бот и опыт разработки автоматизированных систем позволил сделать "следующие, основные выводы:

- использование традиционных методов построения СПР существенно увеличивает время их создания,снижается качества проектных"' решений и уровень адаптации к изменяющимся условиям технологической среды; "

- налицо противоречие между высокой скоростью автоматизированного решения прикладных задач и низкой скоростью проектирования самих СПР,ведения информационной базы и систем введения изменений в программно-математическое обеспечение систем;

- отсутствует единая теория систематизации и формализации конструкторско-технологических знаний ,что затрудняет накопление и создание эффективных баз знаний технологической среды;

- использование жестких моделей и алгоритмов принятия решений в современных СПР объясняется отсутствием развитых средств формализации эвристических приемов .методов проектирования -,а также метапроцедур генерации качественно новых решений в детерминированной и нечеткой технологической среде;

'- исследования последних лет доказали необходимость привлечения методов искусственного интеллекта для решения задачи формализации эвристических приемов и методов проектирования и соответственно построения СПР по типу экспертной. В настоящее время практические ' успехи интеллектуальных систем технологического назначения налицо, но в большинстве случаев они обладают такими недостатками,/ как узкая проблемная ориентация на конкретный технологический процесс,отсутствие связей мевду различными типами знаний, жесткие'математические модели и методы, отсутствие удобных для пользователя языков представления знаний и - метапроцедур позволяющих ускорить генерацию новых решений на основе накоплении}: технологических знаний.

Таким образом имеется насущная необходимость в создании теории и методов построения метасистем .позволяющих повысить эффективность разрасЗотки СПР конструкторско-технологического назначения: , даюших возможность генерировать рациональные и оптимальные решения для условий как детерминированной - ,так и нечеткой ТСд. ......

Основной тезис,который защищается в диссертационной" работе . заключается в- том/что процессы урравления.....технической

системой и выбор оптимальных технОлргий рассматриваются в единстве и реализуются метасистемой генерации решений для различных технологических сред. Под метасистемой донимается высокоорганизованная система .содержащая такую логическую структу-

ру и состав, ксторне обеспечивает сбор,систематизацию и накопление знзклй о ТСд и позволяй? генерировать решения( процедуры концептуального,информзцион.ного,ттеютлшеского и т.д. уровней принятия решений).удовлетворяющие требованиям ТСд.

Целью кесвэяовйШЯ является разработка теоретических основ и прикладных методов построения ».метасистем генерации решений задач управления сложными техническими системами в условиях детерминированной и нечеткой технологической среды.

Для реализации цел:.; кеобуодш» решение следующего комплекса задач:

- проведение анализа сус^етвущего состояния проблемы построения и интерпретации систем конструкгорско-технологических знаний и разработка теоретических основ построения метасистем генерация регзеяий ,ее структуры .определение функциональных особенностей;

- разработка я исследование концептуальных моделей в форме системы понятий об-ьектов и процессов ТСд и выделение мета -процедур организации и ведения лингвистической базы систегш;

- систематика конструкторско-техиологических и математических знаний и разработка на ее основе форм представления знаний об объектах ТСд;

- разработка прикладных матеттических моделей и алгоритмов технологического проектирования и управления в детерминированной и нечеткой ТСд;

- разработка и исследование автоматизированных систем проектирования и технологического управления производством с целью апробации основных принципов построения штасистеш генерации решний.

Кетгсда ивсладкианка. В диссертации использованы методы системного и концептуального анализа, логики и лингвистики, математического моделирования, исследования операций, построения СПР технологического назначения,теории искусственного интеллекта и теории нечетких множеств.

1*зуч1>ая южзйа кссеэяоешшй. В рамках развития теоретических аспектов проблемы принятия решений в управлении сложными технологическими системами получены следующие основные научные результаты:

- разработаны теоретические основы и методы построения метасистем генерации решений для реализации задач детерминированной и нечеткой ТСд;

- предлозкзны методы систематизации конструктореко-технологических понятий объектов ТСд как основы построения концептуальной модели предметной области;

- разработали шдели ,штоды и алгоритмы построения базы математических знаний на основе информационно-лингвистической увязки унифицированных алгоритмических модулей(УНАМ)и стандартных процедур(ЖШ);

- предложены алгоритмы синтеза макроалгоритмов решения задач ТСд из базы математических знаний с использованием метапроцедур генерации решений;

- о целью демонстрации основных ' результатов математического уровня генерации решений разработана система математических шделей и алгоритмов проектирования и управления раск-ройно-заготовительным и холодноштамповочным производством для условий детершнированной и нечеткой ТСд ;

- для решения трудноформалкзуекмх технологических задач предложена нечеткая модель соответствий второго рода,штоды и алгоритмы ее реатезации;

- проведено исследование нечетких шделей соответствии ьида"Ситуация-Еричина-Действие" и "Дефект-Причина-Действие" в условиях их реализации в прикладных экспертных системах конструкторско-технодогического назначения с целью их апробации и выявления инвариантных принципов для решения широкого класса задач нечеткой ТСд.

Цраювмасяая ценность. Результаты исследований , реализованные в форме автоматизированных систем конструкторско-техно-логического назначения, позволяют решить широкий класс задач детерминированной и нечеткой ТСд. Они имеют гибкую структуру и интеллектуальную основу , дающие возможность решать труднофор-кализуемые задачи машиностроения, приборостроения и других отраслей народного хозяйства, накапливать опыт и знания в построении систем и о поведении ТСд.

Прикладные результаты используются при разработке автоматизированных систем технологического управления производством, САПР, экспертных СПР конструкторско-технологического назначения. Сформированная база технологических знаний без существенных изменений может быть использована при создании и эксплуатации САПР технологий раскройно-заготовительного и хо-додношташовочного производств.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с пла-

нами НИР Института Кибернетики сГ ВЦ на 1986-1990 гг. по теме "Исследование методов построения интеллектуальных средств принятия решений в интегрированных СЛПР"(рег. N 01860060994), Института системных исследований УзНПО "Кибернетика" АН РУз по темам "Исследование лингвистических, концептуальных и информационных моделей технологического управления производством" , "Разработка принципов построения интеллектуальных систем проектирования и управления в условиях детерминированной и нечеткой технологической среды"(тема 2.1.9.1.НГП ГКНТ РУ, 1993 г.), ориентировалась на выполнение теш "Экспертная система ковс-трукторско-технологического назначения" в соответствии с программой СП-1 мендународного сотрудничества стран-членов СЭВ в области применения средств вычислительной техники (1986-1988).

Дщюбзция работ Результаты работы докладывались на Республиканских конференциях "Штодологические и прикладные аспекты систем автоматизированного проектирования" (Талкент, 1987), "Состояние и перспективы применения вычислительной техники в машиностроительной промышленности Узбекистана" (Ташкент, 1982), "Задачи молодых ученых и специалистов в повышении качества выпускаемой продукции и освоении производственных мощностей" (Ташкент, 1983), "Повышение эффективности производства механизацией и автоматизацией механосборочных и вспомогательных процессов в машиностроении" (Ташкент. 1983); на Всесоюзных конференциях "Автоматизированные и роботизированные комплексы сборки изделий и оборудований для сельского хозяйства "Сборка-84" (Москва, 1984), " Мгтоды и средства ре;де-ния задач в интегрированных АСУ" (Ташкент, 1984), САПР -85(Москва ,1985), "Штодологические и прикладные аспекты систем автоматизированного проектирования и управления в отраслях народного хозяйства" (Ташкент,1986), "Современные методы и средства создания и развития интегрированных АСУ городом (Москва, 1986), "Швыяение эффективности внедрения роботизированных и гибких автоматизированных комплексов в маыиностроенни Узбекистана'Ч Ташкент, 1986), "Автоматизация технологического проектирования и подготовки производства для станков с ЧПУ и ГАП" (Владивосток.1986), "Системное проектирование гибких автоматизированных производств'Ч Владимир,1987), на всесоюзном симпозиуме "Математическое обеспечение "интегрированных систем САПР-ГА1ГЧ Ташкент, 1986), "Вычислительная механика и автоматизация проектирования" (Москва-Таякент,1988), на 1У всесоюзном

координационном совещании по автоматизации проектно-конструк-торских работ в машиностроение Минск,1988), на совещании по проблемам управления (Ташкент,1989), "Системы баз знаний и данных" (Калинин,1989)."Программное обеспечение новых информационных технологий" (Тверь,1991)."Системный анализ"(Таш-кент,1992), и на расширенных научных семинарах лабораторий Института кибернетики. Института системных исследований НПО "Кибернетика" и Научно-учебного центра АН РУ(1983-1994 гг.).

Публикации. По теш и материалам диссертации опубликованы одна монография и 45 печатных работ.

Личный вклад автора. Научные результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором . Системная реализация предложенных методов .моделей и алгоритмов осуществлена совместно с сотрудниками лабораторий "САПР в машиностроении" , "Автоматизация проектирования технологий" Н1Ю"Кибернетика" и аспирантами автора. В совместных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Структура и объем работ Диссертация содержит введение, пять глав, заключение и выводы, список используемой литературы из 185 наименований и приложение. Работа изложена на 223 стр. машинописного текста, включает 37 рисунков, 12 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Вэ введении обоснована актуальность работы, цель, задачи, научная новизна и практическая ценность исследований.

В первой главе изложены основные теоретические результаты исследований по разработке функциональной структуры и составу метасистемы генерации решений. Проведен ретроспективный анализ состояния проблемы разработки моделей,методов и средств принятия решений в детерминированной и нечеткой ТСд.

Основная цель теории и методов построения метасистем генерации решений в ТСд - это выделение теоретических, методологических и прикладных инвариантных аспектов для создания комплекса метапроцедур эффективного проектирования прикладных систем технологического назначения и управления сложными технологическими системами(табл. 1).

Формальное определение. Метасистемой генерации решений называется система S, ростоящая из множества F функциональных метапроцедур различных уровней принятия решений, использующих знания , представленные в семантической памяти Р-и связанные с этой памятью и между собой макроалгоритмическим интерфейсом R.

Таблица 1

Структура теории построения метасистем генерации решений(Фрагмент) (уровни принятия решений,состав,функции.задачи)

~Н Ы Г

К О Н Ц Е П

У . А Л

У Р О

Е Н Ь

Формулировка целей системы

Пост роение концептуальной модели

Лингвистика

Цель подсистемы N1 Пель подсистемы N2

Цель подсистемы Ып

Абстрагирование объекта

Систематика понятий

Тезаурус

Цель " " Цель Цель задачи 1 задачи 2.. задачи т

Систематизированный _______словарь_

Словник

АУ терминов АУ символов

Алфавитные указатели (АУ) имен АУ идентификаторов

Представление знаний

Представление данных

И Н Ф О

м

ц и о н н ы я

УРОВЕНЬ

Построение структур информационной базы

Систематика знаний

Интерпретация информации

Систематика данных

Система классификации и кодирования данных

Структура

систем данных

базы данных

Система классификации и кодирования-знаний

Структура-базы" знаний

систем знаний

ристема управления базей данных

"Г

Система управления базой знаний

Система связей баз данных и баз знаний

М

М

И

КИЙ

У Р о в

н

Макромоделирование

Макроалгоритмизация

Унифицированные математические __ ._ модули(УНШ)

Система условий оптималь: ноети

Система условий ограничений

Система- / граничных условий

. .Синтез макромоделей

Система

связей

УНММ

Законы синтеза макромодели

Система унифицированных стандартных процедур (УНСП)

Систематика УНСП

Правила выбора УНСП

Система унифицированных алгоритми -ческих модулей! УНАМ)

Систематика УНАМ

Информационно лингвистическая увязка

Синтез макро-алго -ритмов

Под уровнями принятия решений( УПР) здесь понимаются концептуальный, информационный ,математический и т.д. уровни.

Множество Р метапроцедур 1-го уровня представляет собой некоторую функциональную компоненту. С позиции математической логики любая компонента шлет быть представлена формальной дедуктивной системой вида

Р -<В , С , А , V >,

где В - множество базисных элементов, составляющих алфавит Р ; С - множество синтаксических правил, в-соответствии с которым из элементов В образуются синтаксически правильные выражения; А - синтаксически корректные описания фактов и аксиом, декларируемых в качестве семантически правильных выражений; V - множество правил вывода, позволяющих получить из элементов А новые выражения, также декларируемые как семантически правильные.

Под семантической памятью Р понимается система представления знаний, используемых для функционирования компонент системы. Существенным моментом здесь является то, что память такой системы может иметь семантические структуры, отличающиеся как алфавитом, так и синтаксисом, т. е. она неоднородна.

Семантическая память представляется следующим образом: Р - <А ,Сс, Вс,

где А - алфавит, состоящий из базисных элементов, используемых для представления знаний компонент системы.

Сс- синтаксические правила построения семантических

структур. В общем случае Ссс С; Вс- знания об объекте управления и окружающей его среде, преобразованные во внутреннюю форму; М - множество правил модификации Сс, включающее два подмножества правил Щ. и М2. Ш. позволяет модифицировать синтаксические правила Сспостроения семантических структур. Ш предназначено для расширения синтаксиса системы по мэре накопления знаний о структуре и закономерностях поведения ТСд, новых семантических структур и, следовательно, базирующихся на них новых функциональных компонент. Ш предназначено для модификации Вс, что обеспечивает оперативную актуали-

зацшо семантической памяти,пополняя ее новыми знаниям! о ТСд.

Макро&ягоритшческий интерфейс Я - это подсистема, осуществляющая информационный обмен и процедурное взаимодействие неаду семантической памятью Р и нногзэством Г функциональных метапроцедур .

Макроалгоритмическнй интерфейс включает:

п и1

где Бт~ синтаксически-корректные описания аксиом, правил логических и семантических связей шэду Р ; Уп- множество правил вывода , позволяющих из элешнгов Б получать новые выражения; ч - параметр, отражающий режим функционирования метасистем^ "обучение", "поиск типовых решений","синтез").

Основная функция макроалгоритмического интерфейса обеспечение согласования и взаимной увязки решений, вырабатываемых различными компонентами системы при различных решках работы метасистемы. Он выполняет функцию монитор-подсистемы.

Функциональный смысл метасистемы отражается в следу»-щем(рис. 1). Технологическая среда характеризуется множеством параметров Т - ,.....1П> .отражающих ее различные

аспекты. Эта информация является основой для подключения тех функций метасистемы, которые необходимы при генерации решений для поставленных ТСд задач с учетом конкретных условий. Систематизированная информация Сй- {0^02,... ,ст> поступает в семантическую память и макроалгоритмическнй интерфейс,где соответственно определяется режим работы метасистемы.

Уакроалгоритиический интерфейс в зависимости от исходной информации С осуществляет сопряжение семантической пашти Р с функциональными метапроцедурами Р и участвует в синтезе макроалгоритмов решения задач.

Функциональные метапроцедуры Р генерируют множество V » {У1(У2,...,Ук> решений ,где .....уп} " ¿соот-

ветственно подмножество решений по каждому уровню принятия решений. Основное требование к V - соответствие условиям технологической среды и ее характеристикам Т.

Метасистема генерации решений

Функциональные метапроцедуры

.....¥

V - .....

Семантическая паи я_т ь Р-<В ,С ,А ,М >

11&кроа5горитмичгск8!й интерфейс

Скстещ. представления знаний

Скстеыа сбора и первичной обработки инфоржщии

Ш5а ЕКаНКЛ

<»^7 Технологическая среда

I—-^---1 _

I Система управлэнзш Характеристика

об'ьзкта'ш ТС * объекта

ч у, \ управления

.....У \

Л

-уъ'кй т«

ГХарагсгериткка ехнологяческой й

среды

\

1 | 0 б ъ е к т управления |>

1 ______________ ________________________ ______ /

О

Рис. 1. Фушшиоиальная структура метасистемы генерации решений в технологической среде.

Формой организации сгенерированных решений V является система Б управления объектами технологической среды. Это могут быть системы технологического назначения разных уров-ней(САПР, АСТУП , АСТПП .Экспертные системы и т.д.).

Как и"любая кибернетическая система метасистема является системой с обратной связью. Информация об управлении объектами ТСд поступает обратно в систему в виде характеристик Т. по которым соответственно вводятся коррективы в процесс принятия решений и семантическую память.

Во второй главе на основе принципов построения метасистемы генерации решений .изложенных в первой главе,рассмотрены концептуальные аспекты метапроцедур моделирования объектов ТСд.

Основная цель концептуального уровня в теории построения метасистем генерации решений - приведение имеющихся знаний по объектам ТСд в единый комплекс понятий, определений и положений, основываясь на сущности и закономерностях поведения ТСд. В то ж время должна быть определена целесообразная система понятий, позволяющая, во-первых, понять смысл понятий без дополнительных пояснений .во-вторых,выводить из них другие понятия и, в третьих, установить единую символику. Это даст возможность эффективно формировать базу технологических знаний описать информационную базу, математические модели, программные модули и установить информационно-лингвистическую совместимость различных уровней принятия решений в метасистеме.

Формирование систем понятий и разработка тезауруса как формы их представления опирается на формальный анализ, классификацию и существенное уточнение существующих понятий ТСд. Основой концептуальных моделей объектов ТСд является система понятий. Теория построения систем понятий основывается на предложенной системе аксиом. Из этих аксиом выводятся наиболее важные положения , необходимые в построении концептуальных моделей объектов ТСд.

Область допустимых понятий (объем системы понятий) ограничивается кругом задач .решаемых для данной ТСд.

Необходимым условием вхождения понятия Pl в систему Р

понятий является :

v Р^ Р ( р^ V ; р^ R, vcp, RcP),

т. е. для всех Pj€ Р справедливо условие вхождения их во

множество V входных или во множество R выходных понятий для задач исследуемой ТСд.

Все понятия р ( Р имеют отношения (теоретико-множественные М , родо-видовые R .иерархические I , информационно-лингвистические L и т.д.) обязательные с исходными и возможные с базовыми и определяющими понятиями.

У р4€ Р (М * ф , R ¥ а. I + 0,... ,L * 0)

Каждое понятие р^ Р имеет уникальные имена (термин Т,

символ С, идентификатор I) и семантическую однозначность.

Pj€ Р(рс -СТ .С .1 >,Pj€ Р.

т.е. не существует ни одного понятия Pj€ Р , которое бы имело имя, являющееся именем другого понятия р^€ Р.

Система понятий Р считается полной , если в нее входят понятия всех входных V и выходных R показателей задач, для данной ТСд.

Объекты ТСд описываются следующими разновидностями фреймов-шаблонов: Фрейм - ВИД ОБЪЕКТА, Фрейм - ХАРАКТЕРИСТИКА объекта, Фрейм - "МОДУЛЬ".

Фрейм-шаблон ВИД служит для описания места объекта в иерархии системы понятий (системы объектов) ТСд. То есть,если переходить к категории фреймов,то словник понятий.это фрейм ВИД.

<фрейм БИД>::- <имя фреймах<уровень СП><понятие уровня СП> >, где слоту фрейма соответствует "уровень СП", а значению слота или субфрейма - "понятие уровня СП".

При решении определенного круга задач ТСд из словника генерируется (выбирается фрагмент) фрейм ВИД для рассматриваемой области.

Фрейм-шаблон ХАРАКТЕРИСТИКА определяет основные параметры, характеризующие объект. В качестве слотов выступают названия параметров(свойств). Данный фрейм отражает структуру

систем данных объекта ТСд и является исходным для формирования структуры базы даяных.

< Фрейм ХАРАКТЕРИСТИК^::-« имя фреймах «уровень системы данныхх система данных>[<процедура>]> где слоту соответствует "уровень системы данных", а значению слота или субфрейма - "система данных". Процедура является возможным, но необязательным элементом слота.

Фрейм ШДУЛЬ описывает функциональные алгоритмические модули (унифицированные алгоритмические ыодулн(УНАМ).унифицированные стандартные процедуры(УЕСП)). которые участвуют при синтезе макроадгоритмов решения задач ТСд.

Зрейм ШДУЛЬ имеет две разновидности : 1) для описания УНАМ 2) для описания УБОЕ

<фрейм ШДУЛЬ 1>:: - <шля фрейма 01><характеристика УНА1&

«процедурах входные показатели(фактические параметры) Рхвыходные показатели( фактические параметры) !?>

В качестве "процедуры" мон?т выступать адрес алгорит-ма(программы) выбора УНСП или реализации конкретной УНАМ. <фрейм ШДУЛЬ 11>: - <имя фрейма 02ххарактеристика УНСП> «процедурах входные показателеформальные параметры) Р2><выходные показатели( формальные параметры) К2>

Здесь "процедура" - это алгоритм (тело стандартной процедуры) реализации математического метода.

Исследование концептуального уровня Генерации реиений,методов и форм представления знаний 'ТСд позволяет сделать следующие выводы:

- основой концептуальных исследований ТСд является построение единой системы понятий (терминологии и символики} этой ТСд , формой организации которой является тезаурус научно-технических понятий;

- для представления интенсиональных знаний (базы правил, математических и алгоритмических модулей) эффективным счита-

ется использование комбинированных методов представления (фреймовый и правил продукции), т. к. в метасистемах технологического назначения наблюдается сложное переплетение декларативных и процедурных знаний, множество связей и различных видов отношений ;

- алгоритмы (процедурные знания) целесообразно представлять в виде унифицированных алгоритмических модулей (УНАМ) и стандартных процедур (УШП) , что позволит более эффективно формировать и пополнять базу математических знаний, синтезировать ьзакроалгоритмы решения задач управления сложными технологическим систешми.

В третьей , главе рассмотрены математические аспекты метасистемы генерации решений для условий детерминированной ТСд. Кзлогшны основные принципы систематики математических и алгоритмических модулей . Предложи метод формирования математической базы на, основе информационно-лингвистической увязки унифицированных алгоритмических модулей( УНАМ). Разработан алгоритм синтеза из системы УНАМ макроалгоритма решения задач ТСд. Основные решения по формированию и интерпретации математических знаний продемонстрированы на примере прикладных математических моделей проектирования и технологического управления раскройно-заготовительным и холодноштамповочным производством. ' . ■, •

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1. Унифицированный алгоритмический модуль (УНАМ) - это элементарный предметно-ориентированный .функциональный блок (алгоритм), дальнейшая декомпозиция которого теряет са^остоятельн&е смысловое значение. УНАМ может быть алгоритмом реализации некоторой элементарной функции.расчета технико--эконбадческого параметра,формирования формы документа и т.д. УНАМ характеризуется четверкой показателей: г = < N ,у ,Р ,{? > где N - имя УНАМ; у - унифицированная стандартная процедура; Р - множество входных показателе^фактические параметры); Н - множество выходных показателей(фактические параметры);

Унифицированная стандартная процедура (УНСП) определяет метод реализации УНАМ: процедуры реализации методов линейного, динамического , нелинейного программирования, процедуры обработки таблиц соответствий и т. д.

УШП характеризуется четверкой показателей:

у - < М ,РР ,1?Р >, где М - иг,«я (идентификатор) УНСП; Р - функциональная процедура УНСП; РР - множество входных показателей (формальные параметры) УНСП; КР - множество выходных показателей (формальные параметры) УНСП.

Одна УНСП может входить в состав нескольких УНАМ, т. е. различные УНАМ могут быть реализованы одним и тем я© методом.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 2. Информационно-лингвистическая совместимость УНАМ 21 и т.^ означает, что компоненты и г- описываются единой терминологией и символикой (на основе правил формирования системы понятий ТСд).

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 3. Системой УНАМ будем называть множество , характеризующееся тем, что между элементами 2С

установлены отношения, определяемые информационно-лингвистической совместимостью всех

Для,установления границ теории построения системы УНАМ и синтеза макроалгоритмов на основе информационно-лингвистической увязки УНАМ определена система аксиом и доказана теорема. На основе изломанных определений и аксиом строится ' многоуровневая система УНАМ .

УНАМ является УНАМ первого уровня, если удовлетворяется

условие

, И (г- р3€ Р2),

т. е. не ' существует ни одного выходного показателя из множества Я системы 2, который одновременно является входным по-зателем р. из множества Р„ входных показателей г..

1 С* л.

Достаточным условием вхоадения УНАМ в к -й уровень , системы УНАМ является

(Уг^е и XV р^е р >( Эг,е 1угг Р;,е р**1, т.е. существует хотя бы один выходной показатель из Ц^,

(множества выходных показателей г1),который одновременно явля-

телей УНАМ к+1 -го уровня.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 4. Под макроалгоритмом решения задачи будем понимать составной (сложный) алгоритм решения данной задачи, синтезируемый из системы УНАМ по основным признакам (входным, выходным показателям) задач ТСд.

Основные решения по разработке математического уровня метасистемы продемонстрированы на примерах математического моделирования процессов проектирования и управления раскройно-за-готовительным и холодноштамповочным производством.

Автоматизация раскройно-заготовительных работ привлекает исследователей как с практической стороны, так и с точки зрения теоретических разработок, т. к. на этом этапе закладывают основы рационального функционирования всего производственного цикла, а создание ресурсосберегающей технологии проектирования раскроя обеспечит экономию различных видов ресурсов.

Для автоматизации проектирования раскроя листового проката предложен метод зон однородных укладок деталей(ЗОУД). Он основан на принципах эвристического программирования и ориентирован на решение задач раскроя(ПР).где необходим учет трудоемкости раскраивания и различных технологических ограничений.

Сущность метода заключается в разбиении листа (исходной заготовки) на зоны однородных укладок деталей , характеризуемых количеством строк и столбцов и количеством экземпляров деталей в каадой зоне.

За критерий опт*шальности в математической модели ПР приняты приведенные затраты на единицу детали

ется входным показателем р,из мнолуества входных показа-

(12ь2 " °2сш+ ?Дсг + 7 п п

1*1

---

> Ш1П ,

где Сг

приведенные затраты на единицу детали-разрезки,мм; соответственно длина и ширина исходной заготовки,мм; соответственно длина и ширина детали-разрезки,мм; общее количество деталей-разрезок, раскраиваемых из исходной заготовки; Ут - удельный вес материала;

ш

коэффициент дефицитности материала; толвдна исходной заготовки, мм; расценка 1-го реза листа; расценка ;}-го поворота исходной заготовки; количество резов исходной заготовки; количество поворотов исходной заготовки; стоимость единицы массы материала.

Приведена система ограничений область допустимых решений) математической модели и разработан алгоритм реализации метода ЗОУД. Достоинством метода является удобство внесения изменений в математическую модель и алгрритм и учет технологических ограничений конкретного производства. Недостатком метода ЗОУД является то, что поиск оптимального варианта раскроя для каждого типоразмера исходной заготовки производится зано-1 во: нет возможности использования промежуточных вариантов, при наличии нестандартных листов (что не редко встречается на практике). Этот недостаток устраняется использованием идей динамического программирования в методе ЗОУД.

Математическая модель состоит из:

1) Условия оптимальности: , Чп(12,Ь2)-тах< Чп(12-п2Ьй,Ь2)+яп(

I

,Ь2) >

2) Ограничивающих условий:

г^С -(0,1,.

>, п2е <од,

>, п3е <о,1,

!—I

I

пп_2е <0,1.....

Ьг-Ь^

ппе {од.....

+ «5 +... + чп-9 + ^п-5

к-э- к-б'

+ Ч7 +... + + чп-3

У У |пп_7] к-з-1

3) Граничных условий: 1.

п1£ <0,1,

}, п2Н0,1,

>, ПдИО,1,

пп-2е{0,1"

>, пп£{0,1,.

dJ

Разработан алгоритм реализации метода.

Одной из важнейших задач разработки технологии раскрой-но-заготовительного производства является задача проектирования технологического маршрута (ПР-ТМ) разрезания.

Цель ПР-ТМ - дать общий план раскраивания исходной заготовки, наметить содержание операций технологического процесса и выбрать тип оборудования. Для ПР-ТМ необходимо классифицировать варианты раскроя, руководствуясь принятой системой классификации. Далее, для вариантов раскроя устанавливается обобщенный маршрут разрезания, который включает перечень операций (переходов) существующих индивидуальных маршрутов. Предложен алгоритм ПР-ТМ раскроя листового проката, позволяющий генерировать индивидуальные технологические маршруты по спроектированным вариантам раскроя.

Количество всевозможных комбинацией'зон в вариантах раскроя определяется ив следующей структурной рекурсивной формулы:

)

и

Ппу )-г1св1з, г^ (2г), в3(в1 и г2)], 13>-г1 св4(в1 и г3), в5св1 и % и 23)].....

где Ъп~ величина, определяющая наличие п-й зоны;

означает, что п-я зона не существует без п-2 зоны.

В1 определяет 1-й вариант раскроя.

Значение формулы используется при формировании эскизов вариантов раскроя и ПР-ТМ.

Исходными данными для построения маршрута раскраивания являются особенности вариантов раскроя (наличие тех или иных зон), технологические условия, сведения об имеющемся оборудовании, приспособлении и т. п.

Проектирование условий гильотинного разрезания (ПР-УГР) включает: 1) Определение значений элементов режима разрезания; 2)Выбор типа разрезания: без прижима; с прижимом; 3)Выбор типа упирания: по-переднему упору; заднему упору; боковым упорам.

Разработаны математическая модель и алгоритм проектирования условий разрезания листового метала.

Следующий раздел посвящен проектированию технологического маршрута и формированию базы конструкторско-технологических знаний . Формирование конструкторско-технологической базы знаний осуществляется на основе принципов группирования и типизации объектов ТСд. Технологическая унификация охватывает не только конкретные технологические процессы, методы обработки

I

поверхностей,но и отдельные унифицированные конструкторские элементы, унифицированные конфигурации и унифицированные технологические решения.

Унифицированный технологический @лок (УТБ) - это совокупность (подмножество ^множества ^технологических знаний)технологических параметров,отражающих типовое технологическое решение ,

Унифицированная конфигурация (УКФ) - типовая элементарная геометрическая форма детали (заготовки).

Унифицированный конструкторский элемент (УКЗ) (подмножество КхК) типовая неделимая часть (фрагмент) геометрии детали (заготовки).

Условие неделимости УКЭ отражается в следующем выражении

т. е. существует УТБ такой, что УКЭ имеет прообраз (соответствие) в подмножестве Г^Т^

В общем случае базу конструкторских знаний можно представить как тройку:

Кб-^к- 2>-

где - множество УКФ; кэ ~ множество УКЭ;

Ъ- множество законов (правил) конструирования. База технологических знаний состоит из следущих составляющие: - Тб- <Тр^гт>,

где Тр- шюзвзство УТБ; - множество законов (правил)

технологии производства изделий.

Формирование структуры и состава конструкторско-техноло-гических знаний является одним из сложных,наиболее ответственных и трудоемких процессов в разработке семантической памяти мтасистемы и в создании локальных экспертных систем принятия решений в ТСд. Оно зависит от опыта, квалификации эксперта-конструктора, технолога.

фи формировании конструктореко-технологических знаний наибольший интерес представляет не столько.определение отдельных УКЭ,УКФ и УТБ, сколько установление соответствий между ними. Установление достоверных соответствий между конструкторскими и технологическими параметрами позволяет генерировать эффективные решения для конкретных условий ТСд.

Вьщелены следующие основные модели соответствий К и Т.

1. Отображения К ~»-Т инъективно, т. е. полный прообраз каждого элемента к 6 К содержит не более одного элемента I С Т.

2. Отображение К-*-Т сюръективно, т.е. полный прообраз каждого элемента к € К содержит более одного элемента Ь е Т.

3. Граф соответствий &-КД,Т является нечетким графом нечеткого соответствия Г(подробно рассмотрен в четвертой главе).

Наибольший научный интерес и прикладное значение имеют сюрьективное и нечеткое отображения,которые позволяют решать вопросы оптимизации генерируемых конструкторско-технологичес-ких решений.

Предложен алгоритм формирования базы конструтсторско-технологических знаний и процедуры принятия решений при проектировали технологии производства деталей машиностроения (на призере производства деталей холодной штамповкой).

Предлагаемая система классификации и кодирования УКЭ и УТБ разработана для класса деталей, изготовляемых хрлодной штамповкой. Систематика произведена на основе результатов технико-экономического обследования кузнечно-прессового ПР9ИЗ-водства деталей хлопкоочистительных машин. Систематика УКФ ,УКЭ и УТБ является основой для формирования конструкторско-техно-логических знаний в метасистеме.

Разработкой оптимизационных вариантов раскроя не исчерпывается проблема определения наиболее рациональных норм расхода материала Другим аспектом этого вопроса является задача планирования объема резки материалов. Для решения этой задачи предложен метод целочисленных опорных решений /основой которой является симплекс метод линейного программирования.

Даны математическая модель и алгоритм планирования объема резки методом целочисленных опорных решений.

Четвертая глава посвящэна разработке и исследованию моделей ,методов и алгоритмов решения трудноформализуемых задач нечеткой ТСд.

. В предыдущее разделах был рассмотрен класс задач ТСд, относительно хорошо поддающийся формализации. Однако на практике встречается довольно широкий класс задач,детерминированное решение которых не представляется возможным.

Построение точных математических моделей сложных технологических объектов является одной из трудных проблем. Чаще всего эта задача трудноразрешима по ряду причин, основными из которых являются: невозможность сколь угодно точного измерения реальных величин в изменяющихся условиях ТСд; невозмолюоеть полного и четкого описания многих физических объектов и ситуаций; неточность функциональных действий, которые не редко не достигают поставленных системой целей; недостаточная размерность модели, не позволяющая отразить все значимые свойства объекта ТСд; не все технологические показатели различных производственных ситуаций могут быть выражены в виде количественных соотношений; ненаблюдаемость ряда характеристик исследуе- .

мого объекта, требующих интуитивных оценок.

Проведен анализ различных моделей и их форм представления для условий нечеткой ТСд.

В технологических системах степень инцидентности объектов различна. И применение бинарных матриц инциденций для описания, исследования моделей объектов и процессов не дает ожидаемых результатов ,отвечающих конкретным условиям ТСд. Особенно эта проблема остро встает при решении задач автоматизации конструкторекс-технологического проектирования изделий,когда необходимо определить соответствия конструкторских и технологических показателей. В нечеткой ТСд степень соответствия унифицированных конструкторских элементов (УКЗ)и технологических блоков(УТБ) можно выразить функцией принадлежности1-го УКЭ

з-му УТБ при к-ом условии ТУ технологической среды, такого соответствия представлен в табл. 2.

Унифицированные конструкторские элементы

Унифицированный технологический блок

Фрагмент

Таблица. 2 т—■ 1 II I! Условия | йтехноло-|гической||

Для решения задач нечеткой ТСд предложены нечеткая модель соответствий 2-го рода,методы и алгоритмы «ее реализации.

. Нечеткой моделью соответствий 2-го рода называется композиционное нечеткое соответствие

6 = Г1 ® ТЕ,

где И-О, Р, Р1), Г2-(Р. О, Р2) или 6 - (5, Р, О, Г ),

Г график композиции Р1 и ге.

В НМС 2-го рода область отправления совпадает с областью отправления соответствия П, а область прибытия - с областью прибытия соответствия Т2, а график Т является композицией графиков и Р2 .

Физический смысл этих параметров заключается в следующем:

Имеется множество признаков ситуации ТСд

Каадый з 6 5 характеризует ту или иную сторону, свойство или элементарное событие,которое произошло в ТСд. Это может быть появление нового оборудования,дефект,поломка оборудования, вид производственной аварии и т. д.

Под ситуацией Б^с Б в технологической среде понимается

некоторая совокупность признаков ситуации (состояния) конкретной ТСд. Например, ситуацией может быть появление нескольких видов дефектов у изделия,при его изготовлении,выход из строя оборудования и т. п.

Под причиной понимается нечеткое множество параметров Р-< Р1, р2,..., рп>

значениями которых характеризуется причина,приведшая к возникновению той или иной ситуации

Б - множество действий (управляющих воздействий),принимаемых вследствии возникновения этих ситуаций по определенным причинам.

НШ 2-го рода определяет модель управления типа "ситуация -причина -действие". Шжно было бы ограничится моделью "ситуация - действие",исключая звено "причина". Но такая постановка затрудняет анализ ситуации , формирование , интерпретацию знаний о предметной области и ,в конечном итоге, снижает уровень достоверности генерируемых решений.

Наиболее наглядной формой представления НМС 2-го рода являются табличная (табл.3).

В технологических задачах которые сводятся к НМС 2-го рода возникают дополнительные требования к достоверности принимаемых решений . Достоверность примаемых решений в НМС можно повысить введением шкал оценок по множеству показателей "При-

Таблица 3.

Нечеткая модель соответствий -второго рода вида "Ситуация -Причина-Действие"

ПРИЗНАКИ СИТУАЦИЯ \ ПРИЧИНЫ Д Е Я ( 3 Т сие вия

51 32 1 1 1 т лингвиетичеет переменные

1 5п 1линг- |висти-Iческие I е Р м ы ^ |— | чп . 1 1 1 1

термы

не ус менные Ч Ч

Я<32>1| Я<5п>1р> Р1 * Я Я Я Я Я Я Я Р Я

— ....

..... Я<32>1р£ Г п' рк I2 ч ч Я я я ____ ....... Я я я я я я

го

С) .

чина" и "Действия". НЖЗ с учетом шкалы оценок назовем не четкими моделями соответствий с интервальными оценками .

НМС 2-го рода с интервальными оценками можно представить в виде гиперграфа (рис.2).

Рис. 2. Гиперграф ВМС второго рода с интервальными оценками.

Важная роль при построении НМС с интервальными оценками отводится лингвистической переменной

где г1 - наименование лингвистической переменной;

- терм-множество лингвистической переменной; Т - *

В1 - базовое множество термов(область определения) Т;

- коэффициент .характеризующий вес(приоритет)рАпо сравнению с другими параметрами для конкретной ситуации.

Аналогично представляется лингвистическая переменная для

показателей действий D^- i-r

Постановка задачи на основе НМС 2-го рода сводится к "следующему:

1. Условие оптимальности:

VSj® SjCSjC S), S Г>Р (Vp € Р ,РС Р),

Р £>D (dke D ,DjC D) : Cidh f ->extr т. е. для всех s С S признаков ситуаций, где Sj подмножество, характеризующее конкретную ситуацию, существует соот-

Л/

г

ветствие S *->Р подмножеству причин Р , в то же время имеется

соответствие Р £>р подмножеству действий. Определить стратегию Cid>(последовательность выполнения действий) при котором некоторая весовая функция f стремится к своему экстремальному значению. Функция f принимает максимальное или минимальное значение в зависимости от конкретной задачи, решаемой на основе НМС. Например, f может быть количество дефектов (или их значения), стремящееся к минимальному значению при использовании определенной стратегии Cid} действий.

2. Граничные условия(область возможных решений):

?в - < S.P.fyi гв - < P,D,f2>, /KSj.p^ 6FV ja<prdk> 6 F2

3. Ограничивающие условия(область допустимых решений):

гдс гв • ГД С ГВ • где "Fj и f"2 - нечеткие графики отношений; Tg и "Гд - соответствия в областях возможных и допустимых решений; р<sitPj> , jj<pj,dk> - соответствующие функции принадлежности.

Для реализации НМС 2-го рода предложен метод коэффициентов приоритетности .сущность которого заключается в определении приоритетных решений на этапах "Ситуация-Причина" и "При-

чина-Действие" за счет установления весовых коэффициентов, позвохяюший выделять наиболее существенные варианты решений и в,конечном жоге, повысить достоверность конечных результатов.

Метод коэффициентов приоритетности заключается в определении весоЕых коэффициентов для множества причин в зависишсти от которых устанавливаются весовые коэффициенты (или коэффициенты приоритетности) для соответствугсагх действий. Значения этих коэффициентов отраяаэт значимость(первичность) действий и позволяют определить стратеги» действий по принятию решений при возникшей ситуации в данной ТСд.

При определении коэффициентов приоритетности использована операция нечеткого включения по.логике Заде. Для соответствия "Ситуация- Пр-таша":

>1д(з,р.) -> Яд(з.й) - (1-ЯА(з,р.)) V ид(в,р))

4 J 4*1

или 1

^ V V " ^^д^з-р)) V _11д( з, й) >,

где Ар-ф(^, р1),з2, р1)....1,|1(зк, р4) > - множество функций принадлежности^^(Sj ,р.) соответствия "Ситуация-Причина" по строке р4.'

Аналогично определяется нечеткое включение по соответствию "Причина-Действие".

Коэффициент приоритетности при интервальных оценках определяет вес(приоритет) терма данной лингвистической переменной для показателей "Причины" и "Действие".

Разработан алгоритм реализации метода коэффициентов приоритетности. Для иллюстрации соответствия "Ситуация-Причина* Действие" дан фрагмент системы знаний для устранения дефектов в холодноиггамповочном производстве.

В пятой главе изложены результаты практического использования основных решений, полученных в предыдущих разделах. Основные методы .модели и алгоритмы по построению метасистемы генерации решений в детерминированной и нечеткой ТСд доведены, до системной реализации в форме прикладных автоматизированных систем конструкторско-технологического назначения.

Экспериментальная проверка результатов теоретических исследований, а такие апробация отдельных методов,алгоритмов и

математических моделей автоматизированного проектирования и управления производством является важным завершающим этапом работ по созданию и системному анализу метапроцедур и ,в конечном итоге .метасистемы генерации решений в условиях ее функционирования в детерминированной и нечеткой трд.

Приведены результаты проведенных на конкретных объектах экспериментов по выявлению уровня адекватности разработанных математических моделей,методов и алгоритмов реальным ТСд.

Формами системной реализации моделей .методов ,алгоритмов, полученных на основе теоретических исследования и экспериментов явились автоматизированная система технологического управления производствсм(АСТУП), советующая экспертная система с. нечеткой логикой, автоматизированная система организации и ведения лингвистического обеспечения (АСОВЛО) интегрированная система оптимального нормирования!; ИНСОН), информационно-поисковая система конструкторско-технологического назначения, САПР технологий раскроя,холодной штамповки и другие системы решения задач технологической среды,внедренные на предприятиях СНГ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

- сформулированы теоретические аспекты построения метасистемы генерации решений (ИГР) в детерминированной и нечеткой технологической среде, дающие возможность научнр обосновать сортав, структуру МГР, функциональные ее особенности и границы применения;

■- разработана и исследована концептуальная модель объектов технологической среды, представляющая собдЛ систему научно-технических понятий, символики и терминологии,- являющейся основой для формирования базы знаний;

- На основе принципов построения математического, обеспечения метасистемы генерации решений разработана система математических моделей проектирования технологических процессов раскрайнф-загдт'овительного .я холодно-штамповочного производства в условиях детерминированной , и нечеткой технологической среды;

- для решения труднофдрмаливуемых задач технологической среды предложена нечеткая модель сеответствий (ШС) второго рода, методы и алгоритмы ее реализации, рреддсденная НМС позволяет

повысить достоверность получаемых решений в нечеткой технологической среде за счет комплексного и итерационного моделирования тройки "Ситуация - Причина - Действие";

- проведено исследование нечетких моделей соответствий вида"Ситуация - Причина - Действие" и "Дефект - Причина -Действие" в условиях их реализации в прикладных экспертных системах конструкторско-технологического назначения с целью их апробации и выявления инвариантных принципов для решения широкого класса задач нечеткой технологической среды;

- предложен метод макроалгоритмизации технологических решений, позволяющий синтезировать составные сложные алгоритмы (макроалгоритш) решения задач на основе математических знаний (базы унифицированных алгоритмических модулей и стандартных процедур). Метод позволяет на основе информационно-лингвистической увязки УНАМ синтезировать макроалгоритмы решения технических задач в зависимости от конкретных условий технологической среды;

- разработаны прикладные автоматизированные системы, являющиеся результатом функционирования метасистемы генерации решений в детерминированной и нечеткой технологической среде . Формами системной реализации моделей .методов .алгоритмов, полученных на основе теоретических исследований и экспериментов явились автоматизированная система технологического управления производстЕом(АСТУП). советувдая экспертная система с нечеткой логикой("ДЕЙСТВИЕ").интегрированная система оптимального нормирований ИНСОН), система автоматизированного проектирования технологии раскроя(САПР-Р) и другие системы решения задач ТСд.

Разработанные системы внедрены в основном на машиностроительных заводах СНГ. Экономический эффект от внедрения систем составил около 5. 5 млн. руб. Он получен главным образом за счет сокращения сроков проектирования автоматизированных систем,разработки оптимальных технологических процессов, сокращения норм расхода материалов,снижения брака при производстве изделий.

На основе полученных в диссертации научных результатов и прикладных методов определены следующие перспективные направления исследований: развитие теории синтеза макромоделей и макроалгоритмов для решения трудноформализуемых задач ТСд; разработка методов, построения баз технологических знаний и метапроцедур генерации принципиально новых конструкторско-техно-логических решений; разработка и исследование методов решения

задач нечеткой ТСд при различных уеловияхСситуация нечеткая или вероятностная, наличие весовых характеристик у признаков ситуации,причин и действий и т. д.); разработка на основе предложенных теории, методов и средств метасистем для решения широкого класса задач различных технологических сред.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Рахматуллаэв НА. Лингвистическое обеспечение автоматизированного проектирования технологии гильотинного разрезания в АСТПП . В кн. Методологические и прикладные аспекты ав-тоыатгаированного проектирования: Тезисы доклада Респ. конф. Ташкент, 1981.

2. Рахкатулаев М. А., Сахаев Ш. К , Мамадяанов X А. Алгоритмы организации тезауруса // Алгоритмы. Ташкент: РЙСО АнУаССР. 1982. Еып. 48. с. S6-100.

Соискателю принадлежа алгоритм 1-го уровня формирования тезауруса нзучнс-технические понятий.

3. Рахматуллаев М. А. Гильотинный раскрой на полосы для круглых деталей . В сб. Технология обработки материалов и конструирование машин. Ташкент, изд. ТашПИ, 1983. с 48-53.

4. Рахиатуллаев Ы. А. Разработка математической базы САПР. Тез. докл. Девятой республиканской сколы молодых ученых и специалистов по АСУ и автоматизации проектирования. 25-29 июня, Таске :n\i9S4.

5. Рахиатуллаев М. А., Ситдиков Я X , Сахаев BLИ. .Мамаджа-нов Х.А. Разработка языковык средств систем автоматизированного проектирования1 технологического направления. В кн. Автоматизированные и робототизирсвакяые комплексы сборки изделий и оборудования для сельского хозяйства "Сборка-84" Тез. докл. Всесоюзного н. т. симпозиума (с участием стран-членов СЭВ ).Ташкент, 4-7 декабря 1984.

Соискателю принадлежат мат&ряалы по разработке структурно- информационного языка дхя САПР ТЕ

6. Рахттуляаев М. А. Макроалгориткшзацня в САПР технологических процессов. Тезисы докл. третьей Дальневосточной научно-технической конференции "Автоматизация технологического проектирования и подготовки производства для станков с ЧПУ и ГАД" Владивосток, 1085.

7. Рахматудлаез И. А., Рахмакбердыев С. Систематизация ма-

тематического обеспечения САПР. Тезисы докладов Московской городской конференции "Системы автоматизированного проектирования (САПР-85)", Москва, 1885.

Соискателю принадлежат материалы по формированию математической базы САПР технологического назначения.

8. Рахматуллаев М. А., Кадыров М. Е., Сайфутдинов В. А. Систематизация типовых конфигураций и элементов деталей для автоматизации проектирования технологии заготовительного производства Тезисы докладов республиканской научно-технической конференции "Повышение эффективности внедрения робототизиро-ванных и гибких автоматизированных комплексов в машиносгро*^ и Узбекистана",Ташкент,1986,с. 82-83.

■ Соискателю принадлежат материалы по разработке методов систематизации унифицированных конструкторских элементов и типовых технологических блоков для САПР в машиностроении.

9. Рахматуллаев М. А. Информационно-лингвистическая совместимость компонентов ИАСУ. Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Современные методы и средства создания и развития интегрированных АСУ городом", Москва, 1986.

10. Рахматуллаев М. А., Кадыров М. Е., Сайфутдинов В А. Вопросы разработки структурных моделей проектирования технологических операций. В сб. "Вопросы кибернетики" Вып. 133, Ташкент, 1985, с. 24-28.

Соискателю принадлежат материалы по разработке моделей соответствий конструкторских и технологических параметров.

11. Рахматуллаев М. А. , Нусратов Т. С. Фреймовые модели соответствий в САПР. Тезисы дога. 2-й вколн-семинара социалистических стран "Вычислительная механика и автоматизация проектирования" 16-23 октября 1988 Мэсгсва-Таакеит 1980.

Соискателю принадлежат материалы по разработке фреймовых моделей соответствий для задач проектирования технологий раск-ройно-заготовительного проиводства.

12. Рахматуллаев М. А. , Мамаджанов X. А. , Сахаев Ш. И. Инструментальная система организации обеспечений в САПР. Тезисы докладов 9-го координационного совещания"Математическое обеспечение интеллектуальных систем САПР ГАП" Ижевск,1988,с. 93-95.

Соискателю принадлежат материалы по разработке автоматизированной системы организации и ведения лингвистической базы.

13. Рахматуллаев М. А. Синтез макроалгоритмов решения технологических задач. В сб. "Вспросы кибернетики" Вып. 138, Ташкент,

1988. с. 35-40.

14. Рахматуллаев М. А. Метасистема генерации САПР. В сб. "Вопросы кибернетики". Вып. 141 Ташкент,1989 . с. 130-137.

15. Рахматуллаев Е А., Хундибаев А. Представление конструкторско-технологических знаний в экспертной САПР ТН.Тезисы докл. 4-ой Всесоюзной конф. "Системы баз данных и знаний". секц.3. Калинин, 1989, с. 50-51.

Соискателю принадлежат материалы по методу формирования базы конструкторско-технологических знаний в экспертной САПР.

16. Нусратов Т. С. .Набиев О. М. .Рахматуллаев М А. Экспертная САПР технологического назначения . Тезисы докл. - 4-ой Дальневосточной научно-технической конференции "САПР и надежность автоматизированного производства в машиностроении". Владивосток, 1990.

Соискателю принадлежат материалы по разработке функциональной структуры экспертной САПР технологического назанчения.

17. Рахматуллаев М. А., Хундибаев А., Сафаров Ш. XI Поиск решений в экспертной САПР ТН.Тезисы докл. 4-ой Дальневосточной научно-технической конференции "САПР и надежность автоматизированного производства в машиностроении" Владивосток, 1990.

Соискателю принадлежат материалы по организации структуры базы конструкторско-технологических знаний.

18. Рахштуллаев М. А., Камбаров М. М. Технологик лойихалаш масаларини ечишнинг макроалгоритмлаш усули. Алгоритмизация в производственных и обучающих информационных системах. Ташкент, 1991,(Препринт кафэдры ИВТ и НГЦ "СОВРИН" УзНПО "Кибернетика").

Соискателю принадлежат материалы по разработке метода синтеза макроаягоритыов решения задач технологической среды.

19. Абдуллаев Р. Е , Рахматуллаев ¡А А.. Мамаджанов Х.А., Мамаджанов О. О.,Чернецов О. А. Опыт алгоритмизации проектирования раскройно-заготовительного производства . Алгоритмизация в производственных и обучающих информационных системах. Ташкент, 1991,(Препринт кафедры ИВТ и НТЦ "СОВРИН" УзНПО "Кибернетика").

Соискателю принадлежат материалы по разработке математических моделей,методов и программных средств САПР технологии раскройно-заготовительного производства .

20. Рахматуллаев М. А., Юсупов Д. Р.,Ты Минь Зыонг. Советующая интеллектуальная система определения дефектов изделий. Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического семинара по искусственному интеллекту. - Тверь. 1991. -с: 162-163.

Соискателю принадлежат материалы по разработке нечеткой модели соответствий 2-го рода вида "Ситуация-Причина-Действие".

21. НусратовТ. С., Рахматуллаев М. А., Хундибаев А. Л , Юсупов Д.Р. Модели соответствия конструкторских, технологических и экономических знаний . Узбекский журнал "Проблемы информатики и энергетики" N 2,1992. с. 52-55.

Соискателю принадлежат материалы по разработке моделей соответствия конструкторских,технологических и экономических знаний и описания производственной ситуации.

22. Нусратов Т. С.,Рахматуллаев М. А.,Мамаджанов X А.,Сай-футдинов а А. Проблемно-ориентированный комплекс проектирования технологии раскройно-заготовительного производства. УСиМ,1992, N 9/10 , г.Киев, с. 104 - 111.

Соискателю принадлежат материалы по разработке функциональной структуры проблемно-ориентированного комплекса и математических моделей проектирования технологии раскроя металла.

23. . Нусратов Т. С. '.Рахматуллаев It А. Ситдыков И. X., 1&мад-жанов X А.)Автоматизированные системы технологического управления производством/ Под ред. акад. ЕЛСкурихина - Санкт-Петербург - Ташкент: Изд-во ПАНИ, 1992. 183 с.

Соискателю принадлежат разделы, связанные с АСТУП в раск-ройно-заготозительном производстве и применением нечетких моделей при организации АСТУП товаров народного потребления.

24. Рахматуллаев М. А. Процедуры обучения в системах технологического управления производством. Препринт. Кафедра ИНГ АН РУз при УзНП0"Кибернетика" АН РУз,- 11с. Прикладная информатика. N7. Ташкент. 1993. 7 стр.

25. Нусратов Т. С.,Рахматуллаев Я А.,НишановУ. Д. Нечеткие модели соответствий вида "Дефект-Причина-Действие". Вопросы кибернетики, УзНПО "Кибернетика", вып. 149,Ташкент,1993 г.

Соискателю принадлежат материалы по разработке нечеткой модели соответствий 2-го рода для решения задач устранения деффегегов изделий.

26. Рахматуллаев № А.,Ты Минь Зыонг. Композиционная модель соответствий для решения задач нечеткой технологической среды. - Автоматика и вычислительная техника 1993, N6,Рига с. 33-40.

Соискателю принадлежат материалы по методу построения и описания нечеткой композиционной шдели для решения задач слошых технологических сред.

ДЕТЕРШШК ВЛ НОАЩ ТЕХНОЛОГИЙ ЩИГДА ЕЧИМЛАРНИ 5ШШАБ ЧЩУВЧй. МЕТАСКСТЕМАЛАРШ ЦУРШ НАЗАРИЯСИ БА АМАЛИЙ УСУЛЛАРЙ

Диссертация хаго^ хужаяиги учун мурм а^ш/мятга юлик булган детермкник ва ноанин; технологии мух,ит да мураккаб техник тизимларни бопз^аришда ечимларни ишлаб чикувчи метасисте-маларни ^фишниьт назарий асослари ва амалий усулларини ту-зиащан иборат булган йирик илмий муаммони э$ал ки-аишга багиш-лангак.

Бу ерда технологик му^ит(ТМ) деганда муайян мезои-лар буйича шз^сулотларни лойихалаш ва тайерлаа учун етарли булган техник, и^тисодий, таикилий ва боща шароитларни яра-тишга ыулжаллнган фазовий-даврий мух;ит тушунилади.

Ноаник; ТЫ - бу шундай технологик му^итки, унда маз;еу-лотларни лойи^алащ ва иплаб чик^ришни ташкил этиш ва бощаришда фойдаланилган матьлумотлар ноаник (чегаралари ва ^ийматларяни аник белгилаб булмайдиган) характерга эга.

Тадкщотларкинг асосий ма^сади ана шундай шароитда мураккаб техник еистемаларни' бощаришда фойдаланиладиг&ч ечимларни ишлаб чи^рувчи метасистемани куришнинг назарий асослари ва амалий усулларини яратишни илмий жихатдан асослад беришдан иборатдир.

Диссертацияда мураккаб технологик системаларни бошк^рисда ечимларни к,абул ^илиш муаммосининг назарий шхатларини ривожлантидиш доирасида детерминик ва ноанщ ТМ масалаларини ечишинг назарий ва амалий усуллари, математик моделлари, усуллари ва длгоритмлари ишлай чикдалган.

Математик ¿идимлар ¿азасидан фойдаланиш асосида ечимларни ишлаб чи^ии жараёнларини автоматлаштиришнинг алгоритм-лари таклиф ^илинган.

Ечимларни ишлаб чщишни математик даражасидаги натижа ларини намойиш даиш мак;садида детерменик ва ноаник, ТМ шаро-итида ма^сулотларни бичиш-идокдаш ва ефвук; зфлда босим остида ишлов бериш л&раёнлари асосида лойиз^алаш ва бощаривнинг математик моделлари ва алгоритмлари тузилган.

Мавкуд маълумотларнинг ноантушги шароитида технологик масалаларни ечишда " ВАЗИЯТ-САБАБ-ТАЪСИР" куринишидаги мо-деллар яратилган ва кулланилган.

Ноаник; TM масалаларини х;ал ^илишда ишлаё чирдаладиган ечимларнинг умумийлик (инвариантлик) приндагтларини аниклаш ва синаб куриш мак,садида "ВАЗИЯТ-САБАБ-ТАТСИР" ва "КАМЧИ-ЛИК-САБАБ-ТАЪСИР" куринишидаги мувофиклик ноаник; моделлари конструкторлик-технолгик ахамиятидаги амалий-эксперт систе-маларда жорий этиш оркади таджик; ^илинган.

Конструкторлик-технолйгик йуналишдаги автсматлаштирил-ган системалар куринишида жорий килинган тадк^крт натижалари детерменик ва ноаник ТМнинг кенг микиёсидаги долзар6 масала ларини \ал к?миш имканини ¿еради. Уларнинг кулайлиги ва интеллектуал асосга эга булганлиги машнасозлик, прийсрсозлик-да ва халк; хужалигининг боищ. ся^аларида кийин $ормаллашади-ган масалаларни х;ал килиига кУмаклашади, технологик мухитлар хулщ ва уларни дощариш системаларини куришнинг тажриба ва билимларини туплашга хизмат килади.

Тадкикртларнинг амалий натижалари ишла^ чикфришга дарий кделинган ишлаб чикаришни технологик бошкаришнинг автоматлаш-тирилган еистемаларида, САПР, ЗкепертСАЦРларда ^ойдалачил-ган. Яратилган технологик билимлар базаси мураккаЗ ^згартиш-ларсиз бичиш-кир^и ва металларга сову^ босим ост ила ишлов бериш технологиясини лойи^алаш ва автоматлаштириада файдала-нилини мумкин.

THEORY AND APPLIED METHODS OF CONSTRUCTING METASYSTEM OF SOLUTION GENERATION IN DETERMINED ' AND FUZZY TECHNOLOGICAL MEDIUM

The thesis in question is devoted to the solution of a large scientific problem which is pf great importance for the national economy-working out theoretical fundamentals and applied methods of constructing metasystems of solution generation in technical systems managing i.n the terras of determined and fmzzу technological medium.

By technological medium (ТЮ here me mean the space-time field1 oriented for the creation of necessary and safisfacicry conditions (technic, economic, organising, etc.) for projecting and producing parts according to certain criteria 1 A fuzzy TM is-the TM in wftiqh the starting information for projecting parts and managing.Its strucfure is of diffuse character.

The purpose of this investigation is tq work out theoretical fundamentals and epplfeci methods of constructing roetasysfceiTB of -tasks solution generation of managing Complex technlC- systems In the terms of determined and fuzzy technological medium.

Vrtile working at the ihepretica^ aspects of solving the problem in managing complex technological fundamentals and methods of metasystein constructing solution generating for realisation of determined an<3 fuzzy TM tasks, nethematic models, methods and algorythms of production -technology and managing projection, we have offered synthesis algorithms of. macroaigorythms in TM tasks solution from mathematic knowledge base together with metaprocedures Solution generation use. In. Order to demonstrate the' principal results of mathematical level in solution generation we have worked out projecting mathematic models antf algorythms system of purveying and stamping production for the determined and fuzzy TM conditions. Mathematic imodeIs,methods and algorytms have been suggested for technological tasks solution in the terms of fuzzy starting information.

To approve and out out invariants principles of tasks solution generation of fuzzy TM we investigated fuzzy models conformities such as "Situation - Cause - Action" and " Defect - Cause - Action" in the terms of realization in applied expert systems of designing technological setting.

The investigation results realized in . the form of automatic system of cfe$igning technological setting let us solve a large number of tasks in the determined fuzzy medium. They have a deljcate structure and, intellectual base which make possible to solve, hartf-forming tasks in machine-building, instrument-making and Ot^er industries of national economy; to accumulate experience and knowledge in"systems building and TM

Applied results are used in working out automatic systems of technological managing production, CAD-systems, expert systems of designing technological setting.

The shaped' base of technological knowledge without any changes can be used in creation and exploiting technology CAD-system of purveying end stamping production.

behaviour.