Розробка моделі та автоматизованої системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні тріщин цегляних конструкцій будівель

Размещено на http://www.allbest.ru/

Київський національний університет будівництва і архітектури

УДК 658.012.1:624.01

Розробка моделі та автоматизованої системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні тріщин цегляних конструкцій будівель

Спеціальність 05.13.12 _ Системи автоматизації проектувальних робіт

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Панкевич Ольга Дмитрівна

Київ 2001

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Вінницькому державному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник:

кандидат технічних наук, доцент Маєвська Ірина Вікторівна, Вінницький державний технічний університет, доцент кафедри промислового та цивільного будівництва.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Волков Олександр Андрійович, Національний авіаційний університет, професор кафедри комп'ютеризованих систем управління (м. Київ);

кандидат технічних наук Яловець Андрій Леонідович, Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є.Пухова, докторант (м. Київ).

Провідна установа:

Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” Міністерства освіти і науки України, кафедра прикладної математики (м. Київ).

Захист відбудеться “31” січня 2002 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.056.01 у Київському національному університеті будівництва і архітектури за адресою: 03037, м. Київ, Повітрофлотський проспект, 31.

З дисертацією можна ознайомитись в бібліотеці Київського національного університету будівництва і архітектури за адресою: 03037, м. Київ, Повітрофлотський проспект, 31.

Автореферат розісланo “26” грудня 2001 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради, кандидат технічних наук Цюцюра С.В.

тріщина цегляний діагностування автоматизований

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Серед будівель, які експлуатують в Україні, достатньо велика частка має пошкоджені конструкції. При проектуванні робіт з відновлення та реконструкції, паспортизації та оцінці технічного стану будівель виникає задача діагностування пошкоджень, тобто визначення та класифікація причин їх появи. Вірне визначення причин появи пошкоджень на ранніх етапах обстеження конструкції значно скорочує термін і вартість проектування.

Найбільш розповсюдженим типом пошкоджень будівель є тріщини цегляних конструкцій. Питання діагностування тріщин цегляних конструкцій досліджувалися в роботах Барашикова А.Я., Бойка М.Д., Вейца Р.І., Фізделя І.А., Рибицького Р., колективних працях Центрального науково-дослідного інституту промислових будівель, Московського науково-дослідного інституту будівельних конструкцій та інших. Незважаючи на великий обсяг робіт по обстеженню пошкоджених цегляних конструкцій на сьогодні відсутні САПР відповідної конструкторської документації, включаючи підсистеми діагностування тріщин. На нашу думку це пояснюється тим, що, по-перше, в існуючій літературі наведені лише окремі ілюстративні приклади та частинні правила діагностування тріщин та, по-друге, тим що на сьогодні відсутні аналітичні залежності та формальні методики, які дозволяли б враховувати велику кількість різноманітних факторів, що впливають на правильне визначення причини появи тріщин.

Зауважимо, що на етапі візуальних обстежень висококваліфіковані досвідчені експерти-діагности достатньо легко _ без складання та розв'язування будь-яких рівнянь, визначають причину виникнення тріщини. При прийнятті рішень вони використовують лінгвістичні правила типу “ЯКЩО _ ТОДІ”, у яких сконцентровані теоретичні знання і особистий досвід діагностування. Кількість таких спеціалістів обмежена, тому виникає необхідність у розробці автоматизованих експертних систем, що забезпечують інтелектуальну підтримку прийняття діагностичних рішень інженерами-будівельниками.

Зв'язок роботи з науковими напрямами, програмами та планами. Робота виконувалась на протязі 1997-2001 років згідно до наукових напрямків кафедри промислового та цивільного будівництва та кафедри комп'ютерних систем управління Вінницького державного технічного університету в рамках держбюджетних тем 46-Д-176 “Моделювання та оптимізація людино-машинних систем на основі нечітких множин та генетичних алгоритмів” (№ ДР 0197U013137) та 85-Д-217 “Розробка та дослідження методів та алгоритмів оптимального управління інтелектуальними системи” (№ ДР 0100U002937) згідно з координаційним планом науково-дослідних робіт на 1997-2001 за пріоритетним напрямком 07 “Перспективні інформаційні технології, прилади комплексної автоматизації, системи зв'язку” (Наказ міністерства освіти України №37 від 13.02.97р.) та у відповідності до закону України “Про концепцію національної програми інформатизації” від 04.02.98р.

Об'єкт дослідження - тріщини цегляних конструкцій будівель.

Предмет дослідження - основані на інженерії знань математичні моделі і алгоритми, що необхідні для проектування автоматизованої системи підтримки інтелектуальної діяльності з діагностування тріщин цегляних конструкцій будівель.

Мета, задачі і методи дослідження. Мета досліджень полягає в розробці метода діагностування тріщин цегляних конструкцій на ранніх етапах обстеження будівлі. Цей метод повинен являти собою взаємозв'язану сукупність математичних моделей, алгоритмів, програмного забезпечення та інженерних методик, яка забезпечує інтелектуальну підтримку прийняття рішень по визначенню причин появи тріщин цегляних конструкцій будівель.

Для досягнення мети в дисертаційній роботі поставлені і розв'язані такі задачі:

аналіз основних напрямків застосування методів технічної діагностики для задач встановлення причин появи тріщин будівельних конструкцій, визначення обмеження цих методів та формулювання принципів діагностування тріщин цегляних конструкцій будівель на базі нечіткої логіки;

проведення класифікації причин появи тріщин;

проведення формалізації та ієрархічної класифікації факторів _ параметрів стану, що впливають на прийняття рішень по визначенню причини появи тріщини;

розробка ієрархічної системи математичних моделей і алгоритмів діагностування тріщин цегляних конструкцій на основі нечіткого логічного висновку;

проведення параметричної ідентифікації (настроювання) моделі діагностування;

розробка автоматизованої системи інтелектуальної підтримки прийняття рішень та інженерної методики визначення причин появи тріщин цегляних конструкцій будівлі.

Методи дослідження. Розроблений метод базується на ідеях та принципах системного аналізу, теорії планування експерименту, штучного інтелекту та інженерії знань, теорії нечітких множин та лінгвістичних змінних, генетичних алгоритмів оптимізації та еволюційного програмування.

Наукова новизна отриманих результатів. Наукова новизна розробленого методу полягає в тому, що на відміну від відомих експертних підходів до визна-чення причин пошкоджень будівельних конструкцій, розроблений метод за раху-нок використання нечітких баз знань дозволяє формалізувати та автоматизувати процес прийняття рішень при діагностуванні тріщин цегляних конструкцій будівель.

Розроблений метод базується на таких нових наукових результатах, що виносяться на захист:

класифікація причин появи тріщин цегляних конструкцій, яка забезпечує максимально можливу глибину діагностування на ранніх етапах обстеження будівель;

ієрархічна класифікація параметрів стану об'єкту автоматизації - пошкодженої цегляної конструкції будівлі, у вигляді дерева логічного висновку, яке визначає послідовність продукцій при встановленні причини появи тріщини;

математична модель системи автоматизації проектувальних робіт по відновленню працездатності пошкоджених цегляних будівель, яка визначає взаємозв'язок між параметрами стану будівельної конструкції з тріщиною та причиною її появи на основі формалізованих, у вигляді нечітких баз знань, експертних правилах.

Усі наукові результати є такими, що вперше отримані.

Достовірність результатів підтверджена збіганням модельних та експериментальних результатів, що забезпечена коректним застосуванням аксіоматики та правил нечіткого логічного висновку, формуванням нечітких баз знань з урахуванням специфіки об'єкту дослідження, настроюванням параметрів математичної моделі діагностування _ ваг правил та параметрів функцій належностей лінгвістичних термів.

Практична цінність отриманих результатів роботи полягає в тому, що на основі отриманих наукових результатів розроблені інженерна методика і система підтримки прийняття рішень, яка автоматизує найбільш трудомісткі операції інтелектуальної діяльності при визначенні причин появи тріщин цегляних конструкцій. Особливістю системи є те, що вона забезпечує інтелектуальну підтримку прийняття діагностичних рішень без спеціальної підготовки користувача в області програмування та теорії нечітких множин.

Особистий внесок здобувача. Всі результати отримані автором самостійно. В роботах, що написані у співавторстві, автору особисто належать:

класифікація причин появи тріщин цегляних конструкцій в [1, 3, 6, 8];

ієрархічна класифікація параметрів стану в вигляді дерева нечіткого логічного висновку в [1, 3, 4, 6];

структура діагностичної моделі у вигляді нечітких баз знань в [3, 4, 6, 7];

настроювання нечіткої моделі прийняття рішень в [6, 8];

контрольні та ілюстративні приклади в [3-6, 9];

розробка автоматизованої системи [1, 2, 6].

Апробація роботи. Основні положення дисертаційної роботи доповідались та представлялись на: Всеукраїнській науково-технічній конференції “Реконструкція будівель та споруд. Досвід та перспективи” (м. Київ, 2001 р.); 3-й Міжнародній молодіжній науково-практичній конференції “Людина і космос” (м. Дніпропетровськ, 2001р.); Міжнародній науковій конференції молодих вчених, аспірантів та студентів “Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології” (м. Вінниця, 2001р.); 4-й Українській науково-практичній конференції “Механіка грунтів та фундаментобудування” (м. Київ, 2000р.); Міждержавній науково-методичній конференції “Комп'ютерне моделювання” (м. Дніпродзержинськ, 2000р.); Європейському симпозіумі з інтелектуальних технологій “European Symposium on Intelligent Techniques” (м. Аахен, Німеччина, 2000р.); науковому семінарі кафедри інформаційних технологій Київського національного університету будівництва і архітектури (м. Київ, 2001р.); на постійно діючих семінарах кафедр промислового і цивільного будівництва та прикладної механіки і опору матеріалів Вінницького державного технічного університету.

Публікації. За результатами дисертації опубліковано 9 робіт, у тому числі 5 статей у виданнях, що входять до переліку ВАК України.

Структура і обсяг роботи. Робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку літературних джерел (118 найменувань) та шести додатків. Робота викладена на 178 сторінках машинописного тексту. Робота містить 29 рисунків та 27 таблиць.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі до дисертації подано обгрунтування актуальності теми, окреслено об'єкт та предмет дослідження, подано опис основних наукових результатів, їх новизна, достовірність, практична цінність, відомості про впровадження, апробацію та структуру роботи.

У першому розділі зроблено огляд стану питання та постановку задачі дослідження. Розглянуто процес діагностування тріщин цегляних конструкцій будівель та труднощі, які виникають при цьому. Обгрунтовано, що задача діагностування, тобто виявлення причин появи тріщини цегляної конструкції, з математичної точки зору може розглядатися як пошук відображення

,

де X _ множина параметрів стану конструкції, що діагностується; _ множина причин появи тріщини. Основні труднощі розв'язання задачі діагностування тріщин будівельної конструкції обумовлені такими причинами:

Необхідність врахування багатьох параметрів стану конструкції для вірного встановлення причини появи тріщини. Число таких параметрів може досягати декількох десятків.

Відсутність аналітичних залежностей між параметрами стану конструкції і причиною появи тріщини в конструкції. Складність побудови таких залежностей визначається, по-перше, великим числом цих параметрів і, по-друге, їх різнорідним характером: вони можуть бути кількісними (довжина тріщини), якісними (тип конструкції _ стіна глуха, стіна з прорізом, простінок), бінарними (вимощення - є / немає).

За таких умов стає актуальною задача побудови автоматизованих експертних систем, які забезпечували б інтелектуальну підтримку прийняття діагностичних рішень при обстеженні будівель та споруд. Проведений в роботі аналіз методів діагностування будівельних конструкцій свідчить, що на сьогодні відсутні формальні методики, які дозволяли б знайти причину появи довільної тріщини. Серед методів технічної діагностики найбільшого поширення набули байєсівський підхід, метод фазового інтервалу, логічне програмування, штучні нейронні мережі. Ці методи не пристосовані для роботи з лінгвістичними знаннями, що задаються природною мовою. Однак саме такі знання зазвичай використовують експерти-діагности при визначенні причин появ тріщин будівельних конструкцій. Математичним апаратом для роботи з лінгвістичними експертними знаннями обрано теорію нечітких множин, основи якої викладено в роботі.

У другому розділі проведено класифікацію причин появи тріщин цегляних конструкцій та здійснено формалізацію та ієрархічну класифікацію параметрів стану пошкодженої цегляної конструкції будівлі, що впливають на прийняття рішення про причину виникнення тріщини.

Усі можливі причини виникнення тріщин цегляних конструкцій класифіковані таким чином: d₁ _ перевантаження статичне; d₂ _ перевантаження динамічне; d₃ _ перевантаження особливе (вибухи, землетруси тощо); d₄ _ дефекти фундаментів та деформація основи; d₅ _ температурна деформація; d₆ _ властивості матеріалів або порушення технології виконання робіт.

Запропонована класифікація відповідає максимальній глибині діагностування, досягнення якої можливе на ранніх етапах обстеження пошкоджених цегляних конструкцій будівель. На відміну від відомої класифікації, що орієнтована на характер прояву тріщин, запропонована класифікація направлена на можливість визначення проектувальниками комплексу дій по усуненню цього пошкодження.

Ієрархічна класифікація параметрів стану пошкодженої конструкції, що впливають на прийняття рішення, у вигляді дерева логічного висновку наведена на рис. 1. Елементи дерева інтерпретуються таким чином: корінь дерева _ причина виникнення тріщини; термінальні вершини _ частинні параметри стану; нетермінальні вершини _ згортка частинних параметрів стану в укрупненні. Дереву логічного висновку відповідає така система співвідношень:

D = fD (x1,x2,y1,x15,x16,x17,x18,x19,y3),	y8 = fy8 ( x33,x34 ),
y1 = fy1 (x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,y2),	y5 = fy5 (x35,x36,x37,x38),
y2 = fy2 (x11,x12,x13,x14),	y6 = fy6 (x39,x40),
y3 = fy3 (x20,x21,x22,x23,x24,y4,y5,y6,y7),	y7 = fy7 (x41,x42),
y4 = fy4 (x25,x26,x27,x28,x29,x30,x31,x32,y8),

Рис. 1 Дерево логічного висновку

Змістовна інтерпретація параметрів стану та відповідні множини лінгвістичних оцінок (термів) наведені нижче:

x₁ _ тип конструкції {стіна глуха (cг); стіна з пілястром (п); простінок, стовп (пр); перегородка глуха (пг); перегородка з прорізом (пп); стіна з прорізом (сп)};

x₂ _ умови роботи конструкції {ненесуча (нн); самонесуча (сн); несуча (н)};

x₃ _ товщина горизонтальних швів {нормальна (н); перевищена (п); значно перевищена (зп)};

x₄ _ відхилення при заповненні швів {немає (н); мало (м); багато (б)};

x₅ _ система перев'язки {непорушена (нп);порушена (п)};

x₆ _ наявність непередбачених отворів, борозен {немає (н); є};

x₇ _ дефекти армування {немає (н); незначні (нз); суттєві (с)};

x₈ _ кривина конструкції {немає (н); є};

x₉ _ перевищення допустимого відхилення від вертикалі {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₀ _ зволоження кладки {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₁ _ лущення кладки {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₂ _ вивітрювання кладки {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₃ _ вилуговування кладки {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₄ _ викришування кладки {немає (н); незначне (нз); суттєве (с)};

x₁₅ _ місцеположення тріщини {через всю конструкцію (чв); між стінами (мс); у місцях примикання (мп); від монолітного включення (мв); на опорах (оп); у верх-ній частині конструкції (вч); на вільному полі (вв); у нижній частині конструкції (нч)};

x₁₆ _ вид тріщини {вертикальна (в); коса (к); горизонтальна (г)};

x₁₇ _ направлення розкриття {верхнє (вр); рівномірне (рр); нижнє (нр)};

x₁₈ _ ширина тріщини {волосна (вол); дрібна (др); розвинута (роз); велика (вел); крупна (кр)};

x₁₉ _ довжина тріщини {коротка (к); середня (сд); довга (д); дуже довга (дд)};

x₂₀ _ наслідок пожежі {немає (н); є};

x₂₁ _ інформація про землетруси, вибухи {немає (н); є};

x₂₂ _ наявність динамічного навантаження {немає (н); є};

x₂₃ _ сколювання під перемичкою {немає (н); є};

x₂₄ _ глибина тріщини {одностороння (од); наскрізна (нс)};

x₂₅ _ зсув підпірної стіни або стіни підвалу {немає (н); є};

x₂₆ _ аварії систем водо _ та теплозабезпечення {немає (н); є};

x₂₇ _ наявність організованих водостоків, вимощення, вертикального планування {немає (н); є};

x₂₈ _ наявність слабких, просадочних грунтів, грунтів, що здимаються, територій, що підроблюються; неоднорідності грунту {немає (н); невідомо (нв); є};

x₂₉ _ наявність води у підвалі {немає (н); є};

x₃₀ _ наявність поблизу ємнісних споруд {немає (н); невідомо (нв); є};

x₃₁ _ наявність поблизу об'єктів, що будуються (вже прибудовані), або знос будівлі, що впритул примикає до існуючої {немає (н); є};

x₃₂ _ зміщення балок, перемичок в процесі експлуатації {немає (н); є};

x₃₃ _ необхідність улаштування осадового шва {непотрібний (нп); потрібний (п)};

x₃₄ _ наявність осадового шва {немає (н); є неякісний (єн); є};

x₃₅ _ невраховані в проекті навантаження {немає (н); є};

x₃₆ _ наявність механічних ушкоджень, що призводять до зменшення розрахункового перерізу {немає (н); є};

x₃₇ _ обпирання балок та прогонів перекриття без необхідних конструктивних заходів {немає (н); є};

x₃₈ _ недостатня величина обпирання балок і плит {немає (н); є};

x₃₉ _ необхідність улаштування температурного шва {непотрібний (нп); потрібний (п)};

x₄₀ _ наявність температурного шва {немає (н); невідомо (нв); є};

x₄₁ _ виконання робіт в зимовий період {немає (н); невідомо (нв); є};

x₄₂ _ застосування різнорідних матеріалів, та матеріалу не за призначенням {немає (н); є неякісний (єн); є};

y₁ _ стан конструкції {нормальний (н); послаблений (п); дуже послаблений (дп)};

y₂ _ руйнування кладки {без пошкоджень (бп); пошкоджена (п); дуже пошкоджена (дп)};

y₃ _ додаткова інформація {відсутня (від); перевантаження статичне (пс); перевантаження динамічне (пд); особливе перевантаження (по); дефекти основи та фундаментів (оф); температурний вплив (т); неврахування властивостей матеріалу або порушення технології виробництва робіт (вм)};

y₄ _ можливість деформації основи {відсутня (в); мала (м); значна (зн)};

y₅ _ можливість статичного перевантаження {немає (н); є};

y₆ _ дотримання вимог до температурного шва {вимоги дотримані (д); вимоги не дотримані (нд)};

y₇ _ можливість порушення технології виробництва та неврахування властивостей матеріалів {немає (н); є};

y₈ _ дотримання вимог до осадового шва {вимоги дотримані (д); вимоги не дотримані (нд)}.

У третьому розділі розроблено ієрархічну систему математичних моделей і алгоритмів діагностування тріщин цегляних конструкцій на основі нечіткого ло-гічного висновку та проведено параметричну ідентифікацію діагностичної моделі.

Лінгвістичні терми, які використовуються для оцінки параметрів стану були представлені нечіткими множинами з дзвіноподібними функціями належності:

,

Де _ функція належності змінної до терма ; _ параметр функції належності, що відповідає координаті максимуму (); _ параметр концентрації функції належності.

Використання нечітких термів дозволяє побудувати експертні нечіткі бази знань, які віддзеркалюють зв'язки між вхідними та вихідними змінними для всіх залежностей (1) _ (9). Як приклад в табл. 1_9 наведені фрагменти нечітких баз. Кожний рядок цих таблиць відповідає одному лінгвістичному правилу типу ЯКЩО _ ТОДІ. Наприклад, перший рядок табл. 1 відповідає правилу: ЯКЩО тип конструкції _ стіна з пілястром та умови роботи _ несуча та стан конструкції _ послаблений та місце розташування тріщини _ на опорі та вид тріщини _ коса та напрямок розкриття тріщини _ верхнє та ширина тріщини _ волосна та додаткова інформація _ відсутня, ТОДІ причина виникнення тріщини _ перевантаження статичне. В табл. 1_9 знаком “_” позначені змінні, що можуть приймати довільні значення без порушення істинності відповідного правила. Застосування правил в такому “неповному форматі” дозволяє в порівнянні з традиційним підходом значно скоротити необхідний обсяг бази знань. Загальна кількість правил в 9-ти нечітких базах знань дорівнює 151.

Таблиця 1

Фрагмент бази знань про співвідношення (1)

x1	x2	y1	x15	x16	x17	x18	x19	y3	D
п	н	п	оп	к	вр	вол	-	від	d1
-	-	дп	чв	к	-	-	-	пс	d1
-	-	-	мп	в	вр	вол	-	пд	d2
сп	н	п	чв	к	рр	вол	дд	пд	d2
сг	н	-	мс	к	вр	-	-	по	d3
-	н	-	оп	в	вр	рoз	д	по	d3
-	-	дп	чв	к	-	-	-	оф	d4
-	н	-	-	-	вр	-	-	оф	d4
сп	н	-	чв	в	вр	кр	дд	від	d4
сг	н	-	нч	в	нр	вел	-	оф	d4
-	н	-	вч	в	вр	-	-	т	d5
сп	сн	-	вп	к	рр	вол	-	т	d5
пр	н	-	мв	к	вр	вол	сд	вм	d6
сп	сн	дп	мс	в	рр	вол	-	вм	d6

Таблиця 2

Фрагмент бази знань про співвідношення (2)

x3	x4	x5	x6	y2	x7	x8	x9	x10	y1
н	н	нп	н	бп	н	н	н	н	н
н	м	нп	н	бп	н	н	н	н	н
н	м	нп	н	бп	н	н	нз	н	п
п	м	нп	н	бп	н	н	н	н	п
зп	-	п	є	-	-	-	-	-	дп
-	б	-	-	-	нз	є	нз	-	дп



Таблиця 3

Фрагмент бази знань про співвідношення (3)

x11	x12	x13	x14	y2
нз	н	н	н	бп
н	н	н	н	бп
н	нз	н	н	п
нз	н	нз	н	п
с	с	с	с	дп

Таблиця 4

Фрагмент бази знань про співвідношення (4)

y4	y5	x20	x21	x22	x23	x24	y6	y7	y3
в	н	н	н	н	н	од	д	н	від
-	є	-	-	-	-	-	-	-	пс
в	н	н	н	є	є	нс	д	н	пд
-	-	-	є	-	-	-	-	-	по
з	н	є	н	н	є	нс	д	н	оф
-	-	-	-	-	-	-	нд	-	т
-	-	-	-	-	-	-	-	є	вм

Таблиця 5

Фрагмент бази знань про співвідношення (5)

x25	x26	y8	x27	x28	x29	x30	x31	x32	y4
н	н	д	є	н	н	н	н	н	в
н	н	д	є	н	н	нв	н	н	в
н	н	д	є	н	н	є	н	н	м
н	н	д	є	н	н	н	н	є	м
є	є	нд	н	є	є	є	є	є	з



Таблиця 6

Фрагмент бази знань про співвідношення (6

x33	x34	y8
п	є	д
нп	-	д
п	н	нд
п	єн	нд

Таблиця 7

Фрагмент бази знань про співвідношення (7)

x35	x36	x37	x38	y5
н	н	н	н	н
є	-	-	-	є
-	є	-	-	є
є	є	є	є	є

Таблиця 8

Фрагмент бази знань про співвідношення (8)

x39	x40	y6
п	є	д
нп	-	д
п	н	нд
п	єн	нд

Таблиця 9

Фрагмент бази знань про співвідношення (9)

x41	x42	y7
є	-	є
-	є	є
н	н	н
нв	н	н

Математичною моделлю діагностування виступає система нечітких логічних рівнянь, які пов'язують функції належностей діагнозів з укрупненими і частинними параметрами стану. Структура діагностичної моделі відповідає дереву логічного висновку (рис. 1). Нечіткі логічні рівняння ізоморфні базам знань _ вони отримуються з них заміною лінгвістичних термів функціями належностей та заміною логічних операцій “ТА” і “АБО” на операції знаходження мінімуму і максимуму (), відповідно. Як приклад, нижче наведені нечіткі логічні рівняння для визначення причин появи тріщин, які відповідають базі знань з табл. 1.

=

;

=

;

=

;

=

;

=

;

=

.

Встановлення причини виникнення тріщини проводиться за таким алгоритмом.

Крок 1. Визначити значення частинних параметрів стану об'єкта, що діагностуємо.

Крок 2. Знайти ступені належності частинних параметрів стану до лінгвістичних термів.

Крок 3. Підставити знайдені на кроці 2 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₈ до термів “д” та “нд”, відповідно.

Крок 4. Підставити знайдені на кроці 2 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₇ до термів “є” та “н”, відповідно.

Крок 5. Підставити знайдені на кроці 2 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₆ до термів “д” та “нд”, відповідно.

Крок 6. Підставити знайдені на кроці 2 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₅ до термів “н” та “є”, відповідно.

Крок 7. Підставити знайдені на кроках 2 та 6 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₄ до термів “в”, “м” та “з”, відповідно.

Крок 8. Підставити знайдені на кроках 2, 3, 4, 5 та 7 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₃ до термів “від”, “пс”, “пд”, “по”, “оф”, “т” та “вм”, відповідно.

Крок 9. Підставити знайдені на кроці 2 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₂ до термів “бп”, “п” та “дп”, відповідно.

Крок 10. Підставити знайдені на кроках 2 та 9 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності змінної y₁ до термів “н”, “п” та “дп”, відповідно.

Крок 11. Підставити знайдені на кроках 2, 8, та 10 ступені належності в нечіткі логічні рівняння та обчислити ступені належності рішення до термів d₁, d₂, d₃, d₄, d₅, d₆, відповідно.

Крок 12. Обрати причину виникнення тріщини - терм із множини {d₁, d₂, d₃, d₄, d₅, d₆} з максимальним ступенем належності.

Побудова нечітких експертних баз знань в дисертації розглядається як етап структурної ідентифікації залежності “параметри стану _ причини виникнення тріщини”. Для забезпечення адекватності нечіткої моделі діагностування необхідно провести параметричну ідентифікацію, яка в рамках теорії нечітких множин трактується як настройка параметрів функцій належностей нечітких термів та вагових коефіцієнтів правил нечітких баз знань. Для математичної постановки задачі настройки введемо такі позначення:

_ навчальна вибірка, що являє собою сукупність експериментальних пар _ вектор частинних параметрів стану та причина виникнення тріщини () ();

M _ розмір навчальної вибірки;

B (С) _ вектор координат максимумів (коефіцієнтів концентрацій) функцій належностей нечітких термів, що використовуються для лінгвістичної оцінки частинних параметрів стану, відповідно до (10);

W _ вектор вагових коефіцієнтів правил нечітких баз знань.

Тоді задача настройки нечіткої моделі діагностування ставиться як пошук такого вектора (B,C,W), що забезпечує найменшу відстань між бажаним та модельним векторами функцій належності:

,

Де _ ступені належності результату нечіткого логічного висновку за моделлю, що задана вектором (), для об'єкту до термів ();

_ ступені належності експериментально визначеної причини появи тріщини до термів (), які задаються співвідношенням

.

Загальна кількість параметрів моделі складає 387 (151 правило та 118 лінгвістичних термів). Задача настройки нечіткої моделі діагностування являє собою багатоекстремальну задачу оптимізації, яка була розв'язана за допомогою розробленого в роботі генетичного алгоритму.

Експериментальна перевірка адекватності діагностичної моделі здійснено на вибірці з 89 об'єктів України, що розташовані у Вінницький, Житомирський, Хмельницький та Херсонській областях. Збігання модельного рішення з дійсною причиною виникнення тріщини спостерігалося в 85 випадках, тобто статистична оцінка безпомилковості діагностування складає 0.955. В решті, чотирьох, випадках дійсній причині відповідало друге за рангом комп'ютерне рішення.

У четвертому розділі розроблено автоматизовану експертну систему, яка забезпечує інтелектуальна підтримку прийняття рішень по визначенню причини тріщин цегляних конструкцій будівель та відповідну інженерну методику діагностування тріщин цегляних конструкцій будівель та відповідну інженерну методику діагностування.

Основу автоматизованої системи інтелектуальної підтримки прийняття рішень з визначення причини виникнення тріщини цегляної конструкції будівлі складають розроблені в дисертації модель та алгоритми. Система реалізована на базі програмної оболонки FuzzyExpert. Для роботи системи необхідно персональний комп'ютер, що працює під управлінням операційної системи Windows-95, 98. Система дозволяє проводити ранжирування можливих причин виникнення тріщини цегляної конструкції будівлі на основі аналізу 42-х параметрів стану. Результати прийняття рішення системою виводяться в текстовій та графічній формах (рис.2). Час, необхідний для здійснення логічного висновку не перевищує 5 секунд. Крім цього система дозволяє будувати однофакторні залежності причини виникнення тріщини від зміни параметрів стану та проводити збір, обробку і зберігання діагностичної інформації.

Архітектура системи показана на рис. 3. Блоки системи виконують такі функції:

“Фаззіфікатор” перетворює вектор частинних параметрів стану пошкодженої будівлі (X) в вектор ступенів належності параметрів стану до нечітких термів ();

“Функції належності” являє собою бібліотеку аналітичних залежностей та параметрів функцій належностей, якими формалізуються лінгвістичні терми з нечітких правил;

“Машина нечіткого логічного висновку” визначає причину появи тріщини у вигляді нечіткої множини ();

“Дерево логічного висновку” визначає послідовність логічного висновку причини появи тріщини відповідно до співвідношень (1)_(9);

“Нечіткі бази знань” являє собою бібліотеку експертних лінгвістичних правил типу “Якщо _ тоді”, які формалізовані засобами теорії нечітких множин;

“Дефаззіфікатор” визначає найбільш можливу причину появи тріщини (D) з Рис. 3. Архітектура системи підтримки прийняття діагностичних рішень

“Підсистема пояснення” здійснює обгрунтування визначеної причини появи тріщини шляхом визначення ланки правил, які здійснили найбільш вагомий вплив на процес прийнятого рішення. При роботі блока використовуються проміжні результати логічного висновку _ вектора ступенів належності укрупнених параметрів стану до нечітких термів ().

Можлива реалізація запропонованої системи інтелектуальної підтримки прийняття рішень в складі майбутньої САПР заходів по відновленню працездатності цегляних будівель із тріщинами наведена на рис. 4.

На основі системи діагностування розроблено інженерну методику, виконання якої здійснюється відповідно до спеціально розробленого бланку обліку тріщин. Бланк складається з двох розділів. В першому розділі фіксується загальна інформація (назва об'єкту, розташування тріщини, прізвище спеціаліста, що виконував обстеження) та частинні параметри стану об'єкту, які необхідні для визначення причини виникнення тріщини. В бланку передбачена можливість окрім основних способів оцінки параметрів стану _ лінгвістичним термом та числом оцінювати параметр стану і за принципом термометру. В другому розділі фіксуються результати діагностування тріщини, яке проводять за допомогою запропонованої комп'ютерної системи. Розроблена методика дозволяє інженерам-будівельникам використовувати запропоновану автоматизовану систему без спеціальних знань в області штучного інтелекту, математичного моделювання та програмування.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі розроблено модель та автоматизовану систему підтримки прийняття рішень при діагностуванні тріщин цегляних конструкцій на ранніх етапах обстеження будівлі. При цьому одержані такі наукові і практичні результати:

1. Запропоновано класифікацію причин появи тріщин цегляних конструкцій, яка забезпечує максимальну глибину діагностування на ранніх етапах обстеження будівлі.

2. Розроблено ієрархічну класифікацію параметрів стану пошкодженої цегляної конструкції будівлі, у вигляді дерева логічного висновку, яке визначає послідовність продукцій при автоматизованому встановленні причини появи тріщини.

3. Розроблено математичну модель системи автоматизації проектувальних робіт по відновленню працездатності пошкоджених цегляних будівель, яка визначає взаємозв'язок між параметрами стану будівельної конструкції з тріщиною та причиною її появи на основі формалізованих у вигляді нечітких баз знань експертних правил.

4. Розроблено інженерну методику, яка формалізує процеси збору початкової інформації, її обробки та прийняття рішень, щодо причин появи тріщин цегляних конструкцій.

5. Побудовано систему підтримки прийняття рішень, яка автоматизує найбільш трудомісткі операції інтелектуальної діяльності при визначенні причин появи тріщин цегляних конструкцій будівель.

6. Впроваджено автоматизовану систему, що розроблена на базі наукових результатів дисертаційної роботи, в практику обстежень будівель у ЗАТ “Вінницький проектний інститут”. Модель, алгоритми та програмне забезпечення для інтелектуальної підтримки прийняття рішень щодо визначення причини виникнення тріщин цегляних конструкцій також впроваджено у навчальний процес Вінницького державного технічного університету.

ПРАЦІ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕТРАЦІЙНОЇ РОБОТИ

Панкевич О.Д. Экспертная система диагностики трещин кирпичных конструкций // Будівельні конструкції. -- 2000. -- Випуск 52. -- С. 422-429.

Панкевич О.Д., Маевская И.В. Автоматизация принятия решений при определении причин трещин кирпичных конструкций // Будівельні конструкції. -- 2001. -- Випуск 54. -- С.528-534.

Панкевич О.Д., Штовба С.Д. Модель на основі нечітких баз знань для діагностування тріщин цегляних конструкцій будівлі // Вісник Вінницького політехнічного інституту. -- 2000. -- №5. -- С. 14-21.

Панкевич О.Д., Штовба Д.П. Оцінка можливості дефектів фундаментів та основи при діагностуванні тріщин будівельних конструкцій // Будівельні конструкції. -- 2000. -- Випуск 53. Кн.2. -- С. 176-181.

Ротштейн А.П., Панкевич О.Д., Штовба С.Д. Принципы диагностики строительных конструкций на базе нечеткой логики // Вісник Донбаської державної академії будівництва і архітектури. --2000. -- Вип.1(12). “Будівельні конструкції. Будівлі та споруди”. -- С. 150-153.

Shtovba S., Rotshtein A., Pankevich O. Fuzzy Rule Based System for Diagnosis of Stone Construction Cracks of Buildings // Proc. European Symposium on Intelligent Techniques. _ Aachen (Germany). _ 2000. _ P. 402-406.

Панкевич О.Д. Розпізнавання образів на основі нечіткої логіки в задачах технічного діагностування // Праці Міжнародної науково-технічної конференції молодих вчених, аспірантів та студентів “Оптико-електроні інформаційно-енергетичні технології”. _ Вінниця: Вінницький державний технічний університет. _ 2001. _ С.52.

Панкевич О.Д., Штовба С.Д., Дубиненко С.Б. Система интеллектуальной поддержки принятия решений при определении трещин кирпичных конструкций // Труды Межгосударственной научно--методической конф. “Компьютерное моделирование”. -- Днепродзерджинск: Днепродзержинський государственный технический университет. _ 2000. -- С. 238-239.

Штовба С.Д., Панкевич О.Д. Применение нечетких баз знаний в задачах технического диагностирования // Праці 3-ї Міжнародної молодіжної науково-практичної конференції “Людина і космос”. -- Дніпропетровськ: Національний центр аерокосмічної освіти молоді України. - 2001. -- С. 331.

АНОТАЦІЇ

Панкевич О.Д. Розробка моделі та автоматизованої системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні тріщин цегляних конструкцій будівель. Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.12 _ системи автоматизації проектування, _ Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, 2001.

В дисертаційній роботі розроблено взаємозв'язану сукупність математичних моделей, алгоритмів, програмного забезпечення та інженерних методик, яка забезпечує інтелектуальну підтримку прийняття рішень по визначенню причин появи тріщин цегляних конструкцій на ранніх етапах обстеження будівлі. Новими науковими результатами дисертації є: 1) класифікація причин появи тріщин цегляних конструкцій, яка забезпечує максимально можливу глибину діагностування на ранніх етапах обстеження будівель; 2) ієрархічна класифікація параметрів стану пошкодженої цегляної конструкції будівлі, у вигляді дерева логічного висновку, яке визначає послідовність продукцій при автоматизованому встановленні причини появи тріщини; 3) математична модель системи автоматизації проектувальних робіт по відновленню працездатності пошкоджених цегляних будівель, яка визначає взаємозв'язок між параметрами стану будівельної конструкції з тріщиною та причиною її появи на основі формалізованих у вигляді нечітких баз знань експертних правил. Проведене тестування показало достатню збіжність модельних результатів з експериментальними даними.

Ключові слова: прийняття рішень, модель діагностування, нечітка база знань, система автоматизації проектування, тріщина, цегляна конструкція.



Панкевич О.Д. Разработка модели и автоматизированной системы поддержки принятия решений при диагностировании трещин кирпичных конструкций зданий. Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.12 - системы автоматизации проектирования, _ Киевский национальный университет строительства и архитектуры, Киев, 2001.

Задача диагностирования трещин кирпичных конструкций, т.е. определение причины их появления возникает при обследовании зданий. Верное определение причин трещин на ранних этапах обследования позволяет сократить сроки и стоимость проектно-восстановительных мероприятий. Сегодня задача определения причин появления трещин решается исключительно экспертным путем, поэтому возникает необходимость в разработке автоматизированных систем, обеспе-чивающих интеллектуальную поддержку принятия диагностических решений.

В диссертационной работе разработана взаимосвязанная совокупность математических моделей, алгоритмов, программного обеспечения и инженерных методик, обеспечивающая интеллектуальную поддержку принятия решений по определению причин появления трещин кирпичных конструкций на ранних этапах обследования здания.

Первым научным результатом диссертации является классификация причин появления трещин кирпичных конструкций, обеспечивающая максимально возможную глубину диагностирования на ранних этапах обследования зданий. Все возможные причины появления трещин были сгруппированы в 6 классов: перегрузка статическая; перегрузка динамическая; перегрузка особая; дефекты фундаментов и деформации основания; температурная деформация; свойства материалов или нарушения технологии производства работ.

Вторым научным результатом является иерархическая классификация параметров состояния поврежденной кирпичной конструкции здания, которые влияют на принятие автоматизированного решения о причине возникновения трещины. Установлено, что для определения причины появления трещин необходима информация о 9-ти параметрах состояния, причем значения семи определяются непосредственно при визуальном осмотре. Значения остальных получают в результате свертки частных параметров состояния. Общее количество частных параметров состояния равно 42.

Третьим научным результатом является математическая модель системы автоматизации проектных работ по восстановлению поврежденных кирпичных конструкций, которая определяет взаимосвязь между параметрами состояния и причиной появления трещины. Основу модели составляют 151 экспертное лингвистическое правило, которые были представлены в виде 9 нечетких баз знаний. Лингвистические термы, входящие в базы знаний, были представлены в виде нечетких множеств с колоколообразными функциями принадлежности. Математическая модель представляет собой систему нечетких логических уравнений, которая связывает функции принадлежности диагноза и параметров состояния. Разработан алгоритм принятия диагностических решений по системе нечетких логических уравнений. Проведена параметрическая идентификация математической модели, в результате которой были найдены оптимальные значения весов правил и параметры функций принадлежности нечетких термов. Задача параметрической идентификации была решена с помощью генетических алгоритмов оптимизации. Тестирование показало хорошую согласованность модельных и экспериментальных результатов. На выборке из 89 объектов совпадение модельного решения с действительной причиной появления трещины наблюдалось в 85 случаях, т.е. статистическая оценка безошибочности диагностирования составляет 0.955. В остальных случаях действительной причине трещины соответствовало второе по рангу модельное решение.

Разработанные модели и алгоритмы положены в основу автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений при диагностировании трещин кирпичных конструкций зданий. Для работы системы необходим персональный компьютер, работающий под управлением операционной системы Windows-95, 98. Предложен вариант реализации разработанной системы интел-лектуальной поддержки принятия решений в составе будущей САПР мероприятий по восстановлению кирпичных зданий с трещинами. Разработана инженерная методика диагностирования, выполнение которой сводится к заполнению специального бланка учета трещин. Бланк состоит из двух разделов. В первом разделе фиксируется общая информация (название объекта, расположение трещины, фамилия специалиста, который выполнял обследования) и частные параметры состояния объекта, необходимые для определения причины возникновения трещины. Во втором разделе фиксируются результаты диагностирования трещины, которое проводят с помощью предложенной компьютерной системы. Разработанная методика позволяет инженерам-строителям использовать предложенную автоматизированную систему без специальных знаний в области искусственного интеллекта, математического моделирования и программирования.

Ключевые слова: принятие решений, модель диагностирования, нечеткая база знаний, система автоматизации проектирования, трещина, кирпичная конструкция.

Olga D. Pankevich Creation of a model and of a computer based decision making support system for diagnosis of a stone construction crack of a building. Manuscript.

Thesis for scientific degree of candidate of technical sciences on speciality 05.13.12- Computer Aided Design Systems. - Kyiv National University of Construction and Architecture, Kyiv, 2001.

Interconnected complex of mathematical models, algorithms, software and engineering instructions was developed in the thesis. The complex provides intelligent decision making support for diagnosing the cause of structural cracks in stone constructions under early stages of investigations of the buildings. The new scientific results of the thesis are: 1) classification of the causes of structural cracks, which provides maximal diagnostic deep for early stages of building investigations; 2) hierarchical classification of features of demanded construction which influence on decision making about cause of the crack; 3) expert rules in fuzzy knowledge base form based mathematical model "features - cause of crack". The testing have shown the model output demonstrated a good match with actual causes of structural cracks.

Keywords: decision making, diagnostic model, fuzzy knowledge base, computer aided design system, crack, stone construction.

Размещено на Allbest.ru