Особенности организации системы управления базами данных хранения многоуровневых структурных моделей

Кнопки на toolbar позволяют выбрать необходимый элемент для редактирования, а также вставить, сохранить или удалить элемент из библиотеки

Реализация формы редактора находится в модуле LibNavigator. Данная форма вызывается как при редактировании содержимого библиотеки, так и при редактировании математической модели. Функциями данной формы является предоставление интерфейса для редактирования содержимого библиотеки.

В.Б. Резников

ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ ХРАНЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВЫХ СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ

Интерфейс программирования системы моделирования прежде всего предназначен для удобного и быстрого описания сложных технических объектов. Решение этой задачи невозможно без поддержки повторно используемых моделей. Наиболее полно основы данного подхода изложены в [1]. Суть применения подобных моделей сводится к добавлению к системе моделирования средств сохранения и последующего использования моделей. В этом случае программирование сложных объектов производится путем их ассемблирования из элементарных объектов, которые хранятся в репозитарии - разделяемом инструментальными средствами системы хранилище артефактов проектирования [2]. Традиционно такие репозита-рии организуются в виде локальных баз данных, в которые сохраняются элементарные модели, отсортированные по категориям. В этом случае хранилища образуют базис конструирования сложных моделей. Анализ таких традиционных схем организации баз моделей с точки зрения удовлетворения требований к современным системам моделирования, показал необходимость разработки специализированного средства - репозитария.

В основу данного средства были положены организационные схемы, расширяющие традиционные подходы к организации хранилищ моделей [1, 3, 4]. Особенностями данных схем являются: сохранение в базу данных композиционных (сложных) моделей в виде иерархических структур элементарных моделей и разбиение описания исходных моделей на несколько уровней абстракций, каждый из которых имеет свой вариант реализации. Данные свойства были расширены в сторону поддержки ИЬЛ-подхода, а именно использования распределенных баз данных и сохранения в репозитарии всех уровней структурных моделей.

Достоинства предлагаемого подхода - возможность модификации отдельных элементарных моделей без перестраивания сложных моделей, совместная разработка сложной системы территориально распределенной группой исследователей. И необходимо особо отметить, что сохранение в репозитарии всех уровней структурной модели позволяет, в отличие от традиционных баз моделей, накапливать, использовать повторно и разделять между исследователями данные проектирования в целом, что включает в себя не только поведенческие модели, но и их схемы взаимодействия (описываемые на функциональном уровне), алгоритмы расчета схем (алгоритмический уровень), а также дизайн виртуальных устройств (представляемых на описательном уровне). Всё это позволяет эффективно реализовать исследование сложных технических объектов группой исследователей или исследовательских учреждений, специализирующихся в различных областях науки, путем комбинирования их знаний. В результате возникает не только возможность одновременной корректировки всех разнородных моделей компонент сложного объекта, выполняемой специалистами соответствующих областей, но и повы-

сить общую эффективность проведения исследований, что ускоряет их в два и более раз в зависимости от размера исследовательской группы.

Общая структура базы хранения структурных моделей образуется из трех взаимосвязанных баз данных:

1) база структурных моделей, хранящая как элементарные, так и композиционные модели (структурные схемы);

2) база алгоритмов, содержащая набор алгоритмов;

3) база виртуальных моделей, сохраняющая виртуальные модели инженерных устройств.

Каждая из баз реализуется в двух видах: локальном и удаленном. Локальная база используется для буферизации обменов с глобальной базой данных. Данные хранятся в виде иерархических списков. Элементами списков может быть либо набор данных модели, либо категория моделей. Традиционные системы управления базами данных, такие, как Paradox, ODBC, DBase, MS Access в большей степени ориентированы на линейный вид таблиц. Поэтому наиболее предпочтительным представляется использовать стандарт XML в качестве основного средства хранения данных, который в настоящее время стал практически основным стандартом обмена данными между различными системами и платформами. Спецификация XML ориентирована именно на иерархические структуры данных, кроме того, в состав средств XML входят такие модули, как XLink (описывает способ добавления в XML-файл гиперссылок), XPointer и XFragments (служат для обращения к частям XML-документа), которые позволяют легко реализовать взаимосвязь объектов внутри базы данных.

Рассмотрим подробнее формат базы данных, показанный в табл. 1. Как видно из таблицы, база данных основана на вложенных XML-тегах. Элементы всех баз: базы моделей, структурных схем, алгоритмов и виртуальных устройств однородны, что позволяет обрабатывать их однотипными процедурами.

Взаимодействие локальной и удаленной баз данных осуществляется асинхронно по технологии Клиент-Сервер. Среда моделирования реализует обмен и управление удаленной базой моделей через локальную базу, которая представляет собой промежуточный буфер обмена. Сервером при взаимодействии выступает удаленная база моделей, а клиентом - локальная база моделей. Для управления обменом между средой моделирования и базами моделей был разработан специальный протокол - ПУРБ (протокол управления распределенными базами). Согласно этому протоколу взаимодействие предусматривает три основные фазы:

1) фазу загрузки оглавления базы данных;

2) фазу загрузки данных модели;

3) фазу сохранения данных модели.

Необходимо отметить, что ввиду множественного доступа к распределенной базе моделей была введена авторизация описанных действий путем идентификации прав доступа по списку паролей, разрешающих работу с данной моделью непосредственно после установления соединения с сервером. Каждая конкретная модель имеет собственные пароли разрешения чтения/модификации модели, указываемые в полях PasswordRead и PasswordWrite соответственно. Так же особенностью реализации протокола ПУРБ является непрерывный цикл смены фаз, обеспечиваемый действиями «ожидание приема» в конце каждой фазы. Передача паролей производится только при соединении. А действия «ожидание приема» -«запрос команды» образуют непрерывный цикл смены фаз на сервере.

Таблица 1

Идентификатор тега Параметры Комментарии

< base Comment= "Текст" Name="TeKCT" Туре="Тип"> Тег базы данных

Комментарии Имя базы Тип базы, принимает значения: MODEL - база моделей ALGORITHM - база алгоритмов DEVICE - база виртуальных устройств

< category Comment= "Текст" Name= "Текст" > Тег категории

Комментарии Имя категории

< model Comment= "Текст" Name= "Текст" LocalSource= "Путь" RemoteSource= "Путь" PasswordRead= "Текст" PasswordWrite= "Текст" Time = "Дата" > Тег описания данных модели Комментарии Имя категории Путь к локальному файлу данных Путь к удаленному файлу данных Пароль для разрешения чтения данных модели Пароль для разрешения модификации модели Дата последней модификации модели

< use Source= "Путь" Type= "Тип" > Тег ссылок на модели, использующие модель

Ссылка на модель («база/ категория/ .../модель») Тип модели, на которую указывает ссылка, аналогичен типу базы

</model> </category> </base>

Особенностями организации СУБД также является разделение хранимой информации на локальную и глобальную, что подразумевает использование в процессе моделирования локальных копий глобальных моделей и обновление данных моделей из удаленных источников, и что важно - композиционная иерархическая структура хранения моделей для их быстрой модификации.

В заключение отметим, что представленная СУБД ориентирована на поддержку системы структурного моделирования сложным многокомпонентных технических объектов. Её разработка ведется согласно архитектуре распределенного моделирования HLA, разработанной в США для замены технически и морально устаревших стандартов DIS и ALSP в 1998 г. HLA - это технология, предназначенная для обеспечения взаимодействия территориально распределенных участников моделирования различных типов [6]. Она объединяет вместе системы, построенные для различных целей, технологии разных периодов времени, продукты и платформы различных фирм и позволяет им взаимодействовать в едином синтетическом окружении. Синтетическое окружение представляет собой высоко реалистичное виртуальное пространство и создается посредством обмена данными в реальном времени между участниками моделирования с помощью стандартизованных компьютерных сетевых служб. Для поддержки технологии HLA архитектура системы моделирования реализуется в виде набора сетевых программных

компонент - серверов, а взаимодействие серверов между собой реализуется посредством стандартных сетевых компонент.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Breunese A.P.J., Top J.L., Broenink J.F., Akkermans J.M. Libraries of Reusable Models: Theory and Application// Simulation, Vol. 71. 1998. Р. 7-22.

2. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 543 с.

3. ParkH.C., Kim T.G. A Relational Algebraic Framework for VHDL Models Management// Transactions of the Society for Computer Simulation International, Vol. 15. 1998. Р.43-55.

4. Murdock, J. W., Szykman, S., Sriram, R. D. An Informaion Modeling Framework to Support Design Databases and Repositories// 1997 ASME Design Engineering Technical Conferences, Sacramento, CA, pp. DETC97/DFM-4373, 1997.

5. Lyashev V.A., Reznikov V.B., Zolotovsky V.E. Modeling Environment For Complex Multi-component Engineering Systems, International Conference "IT-2004", part#3, Taganrog: TSURE, Nov. 2004. P.56-59.

6. Lutz R., Scrudder R., Graffagnini J. High Level Architecture object model development and supporting tools// Simulation. Vol. 71. 1998. Р.401-409.

П.В.Хало, И.И.Турулин, Ю. М. Бородянский

О ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ФАЗИРОВАННЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТОК ДЛЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

Поверхностная скальповая электроэнцефалография обусловлена множеством микрогенераторов, возникающих при синаптической активности нейронов и пассивном затекании внеклеточных токов в области регистрации. Мозг окружен четырьмя основными слоями ткани, которые существенно снижают плотности токов, протекающих в скальпе, поэтому картина поверхностных потенциалов оказывается смазанной, отсутствуют высокочастотные составляющие, при этом потенциалы глубинных структур мозга сильно ослабляются. Очевидно, этот метод мало пригоден для оценки состояния человека-оператора, так как при этом оператор лишен обычных факторов своей деятельности. Ситуацию можно в корне из -менить, применив метод фазированных антенных решеток (ФАР), применяемый в радиолокации. Это позволило бы не только осуществлять съем сигнала в любой области мозга, но и коррекцию его работы, в случае необходимости. Например, при аварийной ситуации, повлекшей за собой коматозное состояние человека, стимуляцией стволовых и корково-стволовых структур можно предотвратить их деградацию и поддерживать жизненные функции потерпевшего до оказания полноценной медицинской помощи.

Для измерения низкочастотных колебаний мозга необходимо сфокусировать СВЧ-сигнал небольшой мощности с постоянной амплитудой, на интересующем участке мозга. Тогда вследствие нелинейного взаимодействия НЧ- и СВЧ-колебаний возникнет СВЧ-колебание, промодулированное НЧ- колебанием по амплитуде, которое будет распространяться во все стороны, в том числе и в сторону антенны. Исходное СВЧ-колебание также будет приниматься антенной и являться помехой, причем соотношение сигнал/шум будет много меньше единицы, однако помеха будет иметь постоянный уровень и ее можно отфильтровать после синхронного детектирования фильтром низкой частоты. Для реализации такой