Информационно-логическая модель системного проектирования одноковшовых экскаваторов

Информационно-логическая модель системного проектирования одноковшовых экскаваторов

В.П. Павлов

ФГАОУ ВПО Сибирский федеральный университет, г. Красноярск

Современные методы и средства проектирования учитывают связь с элементами всего жизненного цикла изделия, проектирование осуществляется в компьютерной среде на базе ИПИ/СЛЬБ-стандартов, математические и программные средства отражают междисциплинарный характер используемой методологии [1, 2].

В практике системного проектирования одноковшовых экскаваторов (ЭО) преобладают творческие проблемы, в них может быть запрограммировано решение лишь части задач. Область возможных альтернатив здесь определяется человеком или органом управления эвристически. Исследование процессов постановки задач, разработки сложных проектов позволило обратить внимание на особую роль человека, являющегося носителем целостного восприятия, сохранения целостности при расчленении проблемы, системы ценностей и критериев принятия решений. Однако человек не всегда справлялся с этой ролью, поэтому для организации процесса проектирования начали создавать системы организации проектирования, системы управления разработками и т. п. [1, 2, 3].

Фактически проектные задачи являются задачами принятия решений в условиях нечеткости, определяемой как нечеткой постановкой самой задачи, так и использованием интуитивных представлений экспертов, путях их решения и нечетком описании параметров.

Предполагается наличие условных нечетких высказываний типа «много», «средне», «часто», «вероятно» и т. п. Решение задач часто сводится к выявлению и исследованию предпочтений лица принимающего решения (ЛПР), а также построению на этой основе адекватной модели выбора наилучшей в некотором смысле альтернативы. Эта особенность означает, что различные ЛПР в одной и той же ситуации принятии решений, на основе одной и той же модели могут получать различный результат.

Процесс проектирования (ЭО) представлен как элемент жизненного цикла машины. В соответствии с принципами системного анализа внешними условиями (реакциями) представленные множествами Х0 и Z0 (рис. 1).

Жизненный цикл ЭО

Формирование ТЗ Проектирование - ^ ^ Технологическая подготовка производства

-0 гг ^0 Проектирование: X V-'

Рис. 1. Выделение процесса проектирования из жизненного цикла изделия

Для множества рассматриваемых концепций проекта П0 = {п( ) =1; 2, м . реакции (Х0,

Z0) в конкретной концепции проектирования выступают в роли ограничений. При известных ограничениях возможны, как правило, несколько реализуемых проектов, удовлетворяющих заданному ТЗ. Тогда в формализованном виде задача формирования рационального проекта (П) ЭО может быть представлена в виде следующего кортежа:

п = (X 0, г 0, п оЛ, о,, у,, £0,^0, ,,

где Х0 - множество задач, возлагаемых на ЭО; 10 - условия реализуемости проекта, учитывающие имеющуюся производственную базу и достигнутый научно-технический

уровень; П0 - множество рассматриваемых концепций проекта; V - формальное правило, выделяющее из множества рассматриваемых вариантов допустимые варианты; О, -множество допустимых вариантов проекта; У0 - вектор критериев, оценивающих предпочтительность допустимых вариантов проекта; ¥0 - правило, ставящее в соответствие каждым {х, Х0, г0} значения вектора критериев; Щ0 - правило выбора

наиболее обоснованного варианта проекта из множества допустимых; X - рациональный вариант проекта.

1. В общем случае формальной незамкнутости задачи принятия решений (п показателей эффективности, т вариантов решений по множеству неопределенностей 8 у ) каждому варианту решения соответствует диапазон:

тту (8],х) < у(х) < таху (8],х); , = 1, .., п; у = 1, .., т.

Формально установить, какое из решений «лучше», невозможно: для окончательного однозначного выбора решения необходимо привлечение проектировщика. Поэтому принцип поиска «оптимального» решения заменен принципом поиска «наиболее обоснованного» решения (субоптимизацией). Эвристические процедуры проекта П выделены на рис. 2.

Методология проектирования ЭО [1], основанная на комплексном исследовании его характеристик, предполагает разработку входящих в выражение П составляющих Х0, г0,

О0, V), Ох, У, £0, Щ0, х и методическое их согласование с основными компонентами ИПИ/САЛЛ'-технологий, а именно: организацию информационного обмена в проекте П в соответствии с РОМ-технологией; информационно-логические модели с методологией функционального моделирования (ЮЕ£). В связи с этим требования к формализации проектных процедур усложняются.

Некоторое частное относительно П проектное решение (для определенной концепции ЭО) можно представить в виде:

РЯ = 1(М, V, Ех, Рр), М = {У,(Г), Г2(0, •••, Уп(')},

У (I) = М,.[х,. (I), д, (г,)] ,

где М, - оператор, связывающий характеристики, воздействия и модельные параметры ,-го физического процесса; щ - оператор, связывающий структурно-компоновочные решения

(например, развесовку экскаватора) с параметрами (критериями) эффективности; Ех -

множество баз знаний, построенных, например, в системе продукций:

Ех = {п,п2,...,п:п = /п л /, 2 л ... л /ы}, где п - ,-я база знаний - множество правил

(продукций), включающих множество фактов /п ,-й продукции; РР - множество

неавтоматизированных процедур. Информационные технологии представляют для этого соответствующие возможности [1- 4].

Метод синтеза моделей. Проведенный анализ существующих подходов к синтезу моделей конструкций и физических процессов показал, что метод синтеза должен оперировать с моделями, условно разделенными на три класса (рис. 3): 1-й класс (микромодели) - модели с динамически изменяемой при помощи специальных программ-синтезаторов (генераторов сеточных моделей) структурой (в общем случае) в автоматическом режиме по заданным геометрическим и физическим параметрам конструкции; 2-й класс (макромодели) - модели с жесткой структурой, но с гибко изменяемыми параметрами за счет введения фрагментации и аппарата параметрического описания структур моделей; 3-й класс (метамодели) - модели организационно-

технических, технологических и экономических систем.

Классы моделей

1-й класс Микромодели 2-й класс Макромодели 3-й класс Метамодели

С динамически изменяемой структурой в автоматическом режиме (модели с распределенными параметрами, геометрические модели и др.) С жесткой структурой, но с гибко изменяемыми параметрами (модели с сосредоточенными параметрами) Модели организационнотехнических, технологических и экономических систем. Системы массового обслуживания.

Примеры пакетов проектирования

STAR-CD, ANSYS, MARS, PRANS, GPSS и др.

NASTRAN, COSMOS ADAMS, ПА-5

Рис. 3. Классификация моделей и их соответствие пакетам автоматизированного

инженерного анализа

В соответствии со схемой метод ориентируется на автоматизацию двух наиболее сложных, с точки зрения формализации, эвристических процедур, входящих в состав вычислительных экспериментов, а именно:

• формализацию конструкции с точки зрения исследуемого процесса (выделение в геометрической модели ЭО множеств известных и неизвестных конструкторско-технологических решений, определяющих специфику протекания исследуемого физического процесса);

• формализацию модельного ряда для выделенных множеств конструкторско-технологических решений (определение множества моделей 1-2-го классов, степень их детализации, а также правила их объединения в общую композицию).

Процесс формализации конструкции, как правило, присутствует при исследовании в них физических процессов (например, в элементах рабочего оборудования при оценке напряженно-деформируемого состояния, при проектировании гидроагрегатов поворотной платформы с нетрадиционной развесовкой машины, при анализе воздуховодов в подкапотном пространстве и т. д.). В случае несложной конструкции и применения уже хорошо отработанных конструкторско-технологических решений, содержащихся в специальной библиотеке, данная процедура может не использоваться разработчиком ЭО.

Процедура формализации модельного ряда является наиболее сложной, так как определяет точность результатов моделирования, размерность задачи, множество получаемых в результате моделирования характеристик.

Это требует корректного выбора параметров и структур моделей. В свою очередь, множество параметров конструкции (например, геометрические размеры; коэффициенты теплопроводности и теплоемкости материалов; прочностные характеристики материалов; упругости, локальные массы и мощности тепловыделений в ЭО), среди которых и множество граничных условий (способы соединения и охлаждения конструктивных узлов и др.) в значительной степени могут определять структуру и параметры синтезируемых моделей. Так, например, вместо детальных моделей могут применяться макромодели узлов и блоков ЭО, использоваться принципы симметрии в процессе формирования структур моделей или применяться подход смешанной иерархии (детальная модель определенного конструктивного узла более низкого уровня иерархии интегрируется с

макромоделью конструкции более высокого уровня иерархии).

Для реализации процесса синтеза модели в схему метода входит набор специальных библиотек, содержащих набор формализованных конструкторско-технологических решений с точки зрения обеспечения рассматриваемых физических процессов, а также множество моделей 1-го и 2-го классов, отражающих конструкторско-технологическое решение. При этом множество моделей формируется на основе специальных графов синтеза или схем замещения [1]. Результаты экспертного анализа в рамках рассматриваемого метода, в конечном итоге, представляются в виде файла с рекомендациями и/или набором управляющей информации, которая используется редактором конструкции электронного макета для формирования файла с описательной информацией, необходимой для анализа модели исследуемого физического процесса.

В процессе экспертного анализа или в результате проектирования могут возникать ситуации, связанные с необходимостью внесения в библиотеки дополнительные конструкторско-технологические решения и отражающих их моделей. В этом случае, в рамках метода, используются модели 2-го класса, которые формируются специальной программой-редактором, работающей совместно с редактором конструкции электронного макета [1]. Такой подход позволяет гибко реализовывать процесс поискового проектирования.

При синтезе моделей каждая модель 1-го или 2-го класса описывается множеством пар «объект = значение». В качестве объектов при этом выступают тип модели (механическая, гидравлическая, тепловая и др., а также ряд параметров, характеризующих конкретную модель, среди которых находится код модели.

Компьютерная среда проектирования ЭО позволяет реализовать полный цикл проектных исследований, отражаемый, в конечном итоге, в информационном проектном пространстве. В разработанной модели выдержаны принципы системного подхода, в соответствии с которыми в зависимости от комплекса внешних воздействий, типоразмера ЭО и уровня разукрупнения у разработчика имеется возможность изменять число связей между подмоделями и исследовать наиболее важные эффекты, проявляющиеся при совместном протекании в ЭО физических процессов. В СКМ каждый физический процесс или проектная процедура выделены в отдельную подсистему, определены связи между подсистемами, что позволяет исследовать составную единую модель или ее часть как систему.

Таким образом, исследование отдельных фрагментов или всей системной комплексной модели позволяет реализовывать маршруты сквозного автоматизированного проектирования ЭО на основе комплексного исследования их характеристик. При этом возможности СКМ будут определяться в значительной степени характеристиками САО/САЕ-систем, используемых в составе электронного макета ЭО.

Формализация знаний. Процесс экспертного анализа вышеописанных процедур выполняется в рамках метода синтеза средствами экспертной системы, использующей базы знаний г1 ^ п ^ и г2 ^ П к, состоящие из конечного множества продукций Р (правил) и конечных множеств фактов /. Продукции п1 в базах знаний являются независимыми и устанавливаются для любого множества фактов / [1, 3]. Факты, в свою очередь, могут являться взаимосвязанными, создавать единое знание из нескольких фактов (р:/п л /а л ... л /ы ^ £ ), что позволяет трансформировать простые знания в

более сложные (метазнания). При обращении к экспертной системе разработчик получает выбранный из базы знаний запрос в следующем формате:

^ = /г 1 V /г 2 V ... V .

Операция исключающего «ИЛИ» (" V ") придает запросу характер альтернативного меню, в результате которого разработчик выбирает, например, характерные признаки локальных и/или глобальных конструкторско-технологических решений, или выбирает диапазоны значений определенных параметров, описывающих конструкторско-

технологическое решение в ЭО, или выбирает соответствующую текущему моменту проектную задачу. В результате ответа на запрос экспертная система, применяя продукцию, получает новый факт и снова выдает запрос и т. д. Таким образом, процесс экспертного анализа может быть представлен в виде И-ИЛИ графа. В этом графе каждая вершина относится к одному из трех типов: вершина типа И (обозначаемая на схемах знаком •); вершина типа ИЛИ (обозначаемая о). Так, на рис. 4 приведен фрагмент графа, отражающего процесс экспертного анализа, в результате которого определяется правило синтеза модели на основе конкретной проектной задачи или ситуации. В результате комбинаций «запрос-ответ» разработчик получает факты, отражающие предлагаемые решения по интересующим его проблемам, которые были изложены выше.

В общем виде процесс синтеза модели какого-либо исследуемого физического процесса (механического, гидравлического, аэродинамического или теплового) в рамках рассмотренного выше метода может быть представлен в виде параметрической модели синтеза:

Рук = { Я/ (гЯ ) , [ РЬ-к (ик ) , і = и ; і = и ; к = 1К ] } ,

Рис. 4. Фрагмент И-ИЛИ графа, отражающего процесс экспертного анализа

где - концепция ЭО при использовании 1-й модели конструкции 7-го физического процесса; - правило синтеза г-й модели конструкции ЭО у-го физического процесса;

Хп - п-я база знаний, определяющая правила синтеза; Гук (ик ) - множества моделей 1-го

и 2-го классов проектируемых к-х узлов (элементов) у-го физического процесса.

База знаний осуществляет логический вывод, оперируя характерными признаками определенного конструктивного узла, конструктивного элемента или конструкции в целом. Такие признаки хранятся в справочном файле и описываются так же, как и модели при помощи множества пар «объект = значение».

Адаптация ЛПР к задаче. Рассмотренные выше (равно как и другие) методы не позволяют объективно выбирать единственное (наилучшее) решение из множества допустимых. По этой причине необходим диалог, в процессе которого от ЛПР требуется получение дополнительной информации в виде весовых коэффициентов, условий предпочтения и т. д.

Психологические оценки показывают, что человек при сравнении объектов использует две группы стратегий [1]: стратегии компенсации, в которых человек стремится сопоставить оценки одной альтернативы с оценками другой; стратегии исключения, в которых исключаются из рассмотрения альтернативы, не удовлетворяющие требованиям по одному или нескольким показателям.

Если альтернативных вариантов немного, то обычно используется стратегия компенсации. При большом числе альтернатив и показателей используется смешанная стратегия: сначала стратегия исключения, приводящая к небольшому числу альтернатив, а затем стратегия компенсации. В целом же для человека психологически сложнее применение стратегий компенсаций, чем стратегии исключения.

В процессе диалога происходит взаимная адаптация ЛПР и ЭВМ. Адаптация ЭВМ и ЛПР связана с учетом информации, получаемой от ЛПР в виде решающего правила. Адаптация ЛПР к задаче происходит в результате осмысления соотношения между своими потребностями и возможностями их достижения. Корректными с точки зрения ЛПР процедурами являются те, в которых взаимодействие ЛПР с ЭВМ производится в пространстве критериев.

Предпочтительными для ЛПР операциями являются: упорядочение критериев по важности; сравнение двух значений по шкале одного критерия; сравнение значений двух различных критериев; выделение удовлетворительного значения по одному критерию; выделение части критериев, значение которых неудовлетворительно в наибольшей степени.

Адаптация ЛПР к задаче происходит при многократной реализации процесса

преобразования фг ———> фг+ ((/г) - начальная и дополнительная информация), в

результате которого ЛПР осмысливает соотношение между своими потребностями и возможностями их удовлетворения. Трудность здесь заключается в том, что ЛПР, как правило, априорно не осознает компромисс между своими потребностями, они у него изначально экстремальные, что и выражается в исходной постановке задачи. Компромисс образуется в результате реализации указанного процесса и представляет собой адаптацию ЛПР к задаче.

Выводы.

1. Слабо и плохо формализуемые проектные процедуры в компьютерной среде проектирования ЭО являются прерогативой ЛПР, в связи с чем роль ЛПР усиливается в принятии стратегических решений, в анализе моделей, содержащих компоненты неопределенности.

2. Структура знаний о физических закономерностях процессов в приводах и рабочих процессах, развитии параметров подсистем экскаваторов и процедурах проектирования должна соответствовать моделям представления знаний (интерпретация знаний, модификация семантической сети с атрибутами элементов и агрегатов машины, обеспечение комфортных условия работы ЛПР и др.).

Литература

1. Павлов, В. П. Основы системотехники многоцелевых землеройных машин: монография / В. П. Павлов. - Новосибирск: Изд-во СО РАН; Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006. - 332 с.

2. Норенков, И. П. Информационная поддержка наукоемких изделий. СЛЬ8-технологии / И. П. Норенков, П. К. Кузьмин. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. - 320 с.

3. Норенков, И. П. Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов / И. П. Норенков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. - 360 с.

4. Павлов В.П. Информационные технологии в прогнозировании массы одноковшовых экскаваторов // Строительные и дорожные машины. 2007. № 7. С. 21-24.