Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

“Харківський авіаційний інститут”

УДК 004.89

МОДЕЛІ І ЗАСОБИ ІНЖЕНЕРІЇ КВАНТІВ ЗНАНЬ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В ТЕХНОЛОГІЧНІЙ ПІДГОТОВЦІ ВИРОБНИЦТВА

05.13.06 - автоматизовані системи управління та

прогресивні інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

ГОРДІЄНКО Ліна Олексіївна

Харків - 2005

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник:доктор технічних наук, професор СІРОДЖА Ігор Борисович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, завідувач кафедри програмного забезпечення комп'ютерних систем.

Офіційні опоненти:

- доктор технічних наук, професор ЛЮБЧИК Леонід Михайлович, Національний технічний університет „Харківський політехнічний інститут”, завідувач кафедри комп'ютерної математики і математичного моделювання;

- кандидат технічних наук ПРОХОРОВ Олександр Валерійович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, асистент кафедри інформаційних управляючих систем.

Провідна установа:

Харківський національний університет радіоелектроніки, кафедра інформаційних управляючих систем, Міністерство освіти і науки України, м. Харків.

Захист відбудеться “ 11 ” березня 2005р. о 14⁰⁰ годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”. автоматизація рішення комп'ютерний знання

Автореферат розісланий “ 9 ” лютого 2005р.

Вчений секретар

cпеціалізованої вченої ради М.О. Латкін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. В умовах ринкової економіки підприємства змушені максимально скорочувати строки технологічної підготовки виробництва (ТПВ). Конкурентоздатність підприємств визначається якістю продукції і високою ефективністю виробництва, забезпечення яких стало неможливим без всебічної автоматизації ТПВ. Зокрема, однією з важливих задач аерокосмічного виробництва є технологічна підготовка листоштампувального виробництва, для автоматизації якої сьогоднішній ринок пропонує чимало систем.

Існуючі розробки забезпечують опис геометричних форм, оброзмірювання, обчислення параметрів, генерацію специфікацій, але вирішення творчих задач ТПВ як і раніше виконується на основі багаторічного досвіду та професійної інтуїції технологів.

Професійні знання технологів є найбільш цінним ресурсом підприємства - його інтелектуальним капіталом. Збереження знань провідних фахівців - є однією з найбільш важливих проблем сучасного підприємства. Тому актуальною є розробка інтелектуальних систем, здатних зберегти знання досвідчених фахівців підприємств, на базі цих знань надавати підтримку прийняття технологічних рішень молодим технологам. Найскладнішими задачами при розробці таких систем є попередній аналіз знань та побудова баз знань, рішення яких досягається на основі використання методів інженерії знань.

Вагомий вклад в розвиток методів інженерії знань внесли Е. Фейгенбаум, А. Ньюелл, Г. Саймон, Е. Попов, Д. Поспєлов (продукційні моделі подання знань); М. Мінський, Ю. Нільсон (фреймові моделі); У. Маккалох, У. Піттс, Д. Хебб, Ф. Розенблат, Ф. Уоссерман, Е. Гудман, Дж. Холланд, А. Івахненко (перцентрони, нейронні мережі, генетичні алгоритми); А. Тейз, А. Закрєвський (логічні та скінченно-предикатні моделі); В. Захаров, С. Ульянов (моделі fuzzy logic); Н. Максимова, А. Гаврилов (асоціативні моделі), І. Сіроджа (квантові моделі) та інші.

Проблема прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва відноситься до недостатньо структурованих проблем, відзначається складністю формалізації та специфічними типами невизначеності. У зв'язку з цим актуальності набуває побудова моделей та засобів підтримки прийняття технологічних рішень для розробки систем, здатних надавати інтелектуальну підтримку технологу при прийнятті рішень, опираючись на відповідну базу знань. Саме в цьому напрямку і виконувались дисертаційні дослідження.

Використання інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень дозволить суттєво скороти строки ТПВ, підвищити швидкодію і якість прийняття рішень при проектуванні оснащення, підвищити якість продукції, зберігати знання провідних фахівців підприємства та накопичувати виробничий галузевий досвід.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами темами основується на особистих результатах наукових досліджень, отриманих в 2000-2003 роках відповідно з планом науково-дослідницьких робіт по держбюджетним темам: Д603-41/2000 “Створення методології штучного інтелекту для ідентифікації і управління складними системами аерокосмічного призначення” (ДР №0100U003442), Д603-11/2003 “Теорія створення квантових систем штучного інтелекту для прийняття технологічних рішень в виробництві аерокосмічної техніки” (ДР №0103U004081); Д104-14/2000 “Методологічні основи синтезу перспективних конструкцій літальних апаратів на базі сучасних технологій і матеріалів” (ДР №0100U003434), Д104-45/2002 “Моделі і інформаційні технології створення віртуальних машинобудівельних підприємств” (ДР №0102U004184), Д104-18/2003 “Розробка методології проектування і синтезу технологічних процесів виготовлення деталей і вузлів для виробів авіаційно-космічної техніки” (ДР №0103U005065).

Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є розробка орієнтованих на знання моделей, алгоритмів і програмних засобів для автоматизації прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва (ТПВ) шляхом використання ПЕОМ. Для досягнення поставленої мети в роботі вирішено наступні задачі:

- розробка методики отримання та структуризації спеціальних знань відповідно проблемної галузі для комп'ютерної підтримки прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва на прикладі листового штампування;

- формування специфічних за змістом упорядкованих структур знань (метазнань) для підтримки рішень в процесі проектування оснащення в ТПВ деталей листовим штампуванням;

- синтез моделей і методів інженерії квантів знань для інтелектуальної підтримки технологічних рішень при проектуванні оснащення на базі використання персональних комп'ютерів;

- алгоритмізація комп'ютерного формування та маніпулювання квантами знань для автоматизації прийняття технологічних рішень.

- розробка інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР) “КВАНТ-Штамп” як ядра інтелектуальної інформаційної технології для підтримки рішень в технологічній підготовці виробництва;

- формулювання та вирішення реальних виробничих задач ТПВ на базі розробленої ІСППР “КВАНТ-Штамп”.

Об'єкт дослідження - інтелектуальні процеси прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва.

Предмет дослідження - моделі і засоби інженерії квантів знань для вирішення слабкоструктурованих задач інтелектуальної підтримки прийняття рішень на прикладі проектування оснащення в технологічній підготовці листоштампувального виробництва.

Методи дослідження. В дисертаційному дослідженні окрім методів інженерії квантів знань використані методи штучного інтелекту, експертних оцінок, теорії алгоритмів, теорії графів.

Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає в наступному:

1) вперше

- сформовано змістовні упорядковані структури знань (метазнання) для прийняття рішень при проектуванні технологічного оснащення, що надає можливість чіткого контролю за правильною послідовністю автоматизації виконання технологічних дій та операцій;

- розроблено бази квантів знань та квантові моделі для прийняття технологічних рішень при визначенні раціональних типів розкрою, оснащення та характерних варіантів виконання деталей штампу в заданій виробничій ситуації в межах процесу проектування оснащення при технологічній підготовці виробництва;

2) удосконалено

- квантову мережу виводу висновку із засновку на основі запропонованої асоціативної мережі виведення вигіднішого варіанту виконання деталей штампу шляхом кількісної експертної оцінки варіантів в разі отримання неоднозначного результату логічного виводу за квантовою мережею;

3) отримав подальший розвиток

- метод точних різнорівневих алгоритмічних квантів знань (tРАКЗ-метод) на основі запропонованого спрощення форми числового представлення квантів знань, що забезпечує збереження початкової розмірності простору моделей об'єкта прийняття рішень (ОПР) та інформативних зв'язків між компонентами домену квантів, а також введення відповідної асоціативної мережі виводу рішень, що приводить до уточнення заключного висновку шляхом експертного оцінювання отриманих за квантовою мережею результатів.

Практичне значення одержаних результатів полягає в доведенні автором теоретичних розробок до конкретних алгоритмів, методик і функціонуючого програмного засобу ІСППР “КВАНТ-Штамп” як ядра прогресивної інформаційної технології. Ці результати можна використати в проектних, науково - дослідницьких і промислових організаціях для автоматизації прийняття рішень при проектуванні оснащення в технологічній підготовці виробництва. Отриманні результати забезпечать збереження інтелектуального капіталу підприємства у вигляді знань провідних фахівців, скорочення строків технологічної підготовки виробництва, підвищення якості проектних рішень при проектуванні оснащення, підвищення якості продукції. Розроблені в дисертації алгоритми і програмні модулі інтелектуального ядра та ІСППР “КВАНТ-Штамп” впроваджено в 2004г. в Харківському державному авіаційному виробничому підприємстві (відділ розробки, впровадження та супроводження єдиної інформаційної мережі підприємства) та в навчальний процес Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського „ХАІ” (кафедра програмного забезпечення комп'ютерних систем факультету економіки та менеджменту; акт впровадження від 18.11.04).

Особистий внесок здобувача. Моделювання предметної області проведено на основі співпраці з аспірантами та викладачами кафедри “Технології виробництва літальних апаратів” Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”. Співробітники кафедри “Технології виробництва літальних апаратів” виступали в ролі експертів.

Інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень “КВАНТ-Штамп” розроблено в межах інтелектуальної інтегрованої мультиагентної системи підтримки прийняття технологічних рішень “КВАНТ+”, що розробляється на кафедрі “Програмне забезпечення комп'ютерних систем” Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” аспірантами та співробітниками кафедри.

Всі наукові результати дисертації отримані автором самостійно. В наукових працях, опублікованих у співавторстві дисертанту належать: у роботах [1, 3, 10] розглянуто проблему автоматизації вибору оснащення для листоштампувального виробництва та описано рішення задачі знаннєорієнтованої підтримки прийняття рішень при виборі типу розкрою та типу оснащення; у роботі [2] сценарій роботи технолога при проектуванні оснащення для листового штампування та структура метазнань; у роботі [7] структура асоціативної мережі та асоціативна підтримка квантових мереж при вирішенні задач знаннєорієнтованої підтримки прийняття рішень при виборі деталей штампу; у роботі [8] запропоновано модифіковане t-квантове подання знань та алгоритм роботи з ним.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи докладалися і обговорювалися на: Міжнародній науково-технічній конференції “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ`2001”, м. Харків, 2001 р.; 1й Міжнародній конференції по інформаційним технологіям і їх застосуванням “ISTA`2001”, м. Харків 2001 р.; Міжнародній конференції по індуктивному моделюванню “МКІМ-2002”, м. Львів, 2002 р.; Міжнародній науково-технічній конференції “Інформаційні комп'ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ`2002”, м. Харків, 2002 р., Міжнародній науково-технічної конференції “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ`2003”, м. Харків, 2003р., а також на науково-технічних семінарах кафедри програмного забезпечення комп'ютерних систем Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського “ХАІ” і кафедри штучного інтелекту Харківського Національного університету радіоелектроніки “ХНУРЕ”.

Публікації. По темі дисертації з викладенням її основних результатів опубліковано 12 праць, з яких 8 статей в наукових спеціальних виданнях згідно з переліком ВАК України і 4 публікацій в матеріалах і тезах наукових конференцій.

Структура і обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновку та додатків. Повний обсяг дисертації - 220 сторінок, в тому числі: 1 таблиця на 1 окремій сторінці, 15 рисунків на 12 окремих сторінках, список з 109 використаних літературних джерел на 10 окремих сторінках, 3 додатки на 48 окремих сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі визначено актуальність, сформульовані основна мета і задачі досліджень, наведені відомості про зв'язок роботи з науковими темами і планами університету, де вона виконана. Дано стислу анотацію отриманих в дисертації результатів, їх наукову новизну і практичне значення та наведені дані про використання результатів проведених досліджень у народному господарстві.

У першому розділі проведено аналіз сучасного стану проблеми автоматизації технологічної підготовки виробництва в загалі та зокрема проблеми підтримки прийняття технологічних рішень, з метою обґрунтування постановки задач дисертаційного дослідження.

Визначено, що при технологічній підготовці листоштампувального виробництва процес проектування штампу є найтривалішим і найбільш трудомістким, рішення прийняті на цьому етапі істотно впливають на економічну ефективність всього процесу виготовлення деталі. Не зважаючи на велику кількість систем, спрямованих на автоматизацію технологічної підготовки листоштампувального виробництва, задачі прийняття рішень як і раніше розв'язуються на підставі багаторічного досвіду і професійної інтуїції технолога. Професійні знання технологів є найбільш цінним ресурсом підприємства - його інтелектуальним капіталом. Збереження знань провідних фахівців - є однією з найбільш важливих проблем сучасного підприємства.

Отже, необхідна розробка інтелектуальних систем, здатних зберегти знання досвідчених фахівців підприємства, на базі цих знань надавати знанняорієнтовану підтримку технолога на етапі проектування штампу, при цьому даючи можливість поповнення бази знань.

Використання подібних систем дозволить суттєво скороти строки ТПВ, підвищити якість та швидкодію прийняття технологічних рішень при проектуванні оснащення, підвищити якість продукції, зберегти знання провідних фахівців підприємства та базі цих знань надавати кваліфіковану підтримку молодим фахівцям підприємства.

В цьому розділі також проведено аналіз існуючих підходів в інженерії знань до подання та маніпулювання знаннями, наведені їх переваги та недоліки, обґрунтовано використання квантового підходу для розв'язання задач прийняття знаннєорієнтованих рішень в технологічній підготовці листоштампувального виробництва.

У другому розділі приведені теоретичні основи підтримки прийняття технологічних рішень, які служать фундаментом для подальших розділів. Представлені удосконалення квантових моделей (для їх застосування у ТПВ) як розвитку методу точних різнорівневих алгоритмічних квантів знань (tРАКЗ-методу). Визначена методика отримання знань з технологічної підготовки виробництва.

Основні труднощі, що виникають в процесі видобування знань: організаційні неув'язки; невдалий метод видобування знань, не співпадаючий із структурою знань в даній області; неадекватна модель представлення знань. В процесі видобування знань інженеру по знанням необхідно відтворити модель предметної області, якою користуються експерти для прийняття рішень. Під придбанням знань розуміється процес наповнення бази знань експертом з використанням спеціальних програмних засобів. Формування знань - це процес аналізу даних і виявлення прихованих закономірностей з використанням спеціального математичного апарату і програмних засобів.

В даній роботі для машинного навчання використовується формування знань на основі навчальних вибірок. Для отримання прикладів прийняття рішень, що складають навчальні вибірки, використано видобування знань.

Сформовані специфічні за змістом та структурою метазнання для процесу проектування оснащення; а також поетапно показаний процес побудови t-квантових моделей для прийняття знаннєорієнтованих рішень при проектуванні оснащення для ТПВ деталей листовим штампуванням від формування знань про досліджувану область до відповідних квантових і асоціативних мереж міркувань.

В роботі створено комплекс квантових моделей знаннєорієнтованого прийняття рішень при проектуванні оснащення для ТПВ деталей листовим штампуванням. Сформульовано і вирішено задачі знаннєорієнтованої підтримки прийняття технологічних рішень при виборі раціональних типів розкрою, оснащення та характерних варіантів виконання деталей штампу (матриці, зйомника, хвістовика, виштовхувача, скидувача, вузла завантажувального пристрою, упору).

Згідно з tРАКЗ-методом, спостережувані об'єкти характеризуються скінченним числом різнотипних характеристик х₁, х₂, ..., х_n, які приймають значення з кінцевих множин

(1)

Множинам значень характеристик Х^(j) (j=1,n) ставляться у відповідність одновимірні числові масиви d^(j), звані доменами. Інформація, що деякий клас спостережуваних об'єктів характеризується n ознаками із значеннями з множин Х^(j) (1), представляється доменизованим числовим вектором

(2)

(3)

який називається векторним квантом знань 1-го рівня. Використовуючи аналог примітивно-рекурсивної функції вибору аргументу в теорії алгоритмів Vk(_12.)=_k, будується так званий вибираючий квант знань 0-го рівня

. (4)

Хай В^(j) = {_k^(j)} - множина зареєстрованих при спостереженні значень j-й характеристики x_j (j=1,n). Тоді, застосовуючи характеристичну функцію цієї множини, одержуємо характеристичний квант знань 1-го рівня вигляду

. (5)

Кванти tk-знань 1-го рівня виводять шляхом застосувань до квантів tk₁, tk₀, tk₁у П-оператора і CON<>-оператора. Кванти знань 2-го рівня одержують з tk₁ (5), tk₀ (4), tk₁у (3) шляхом скінченного застосування П-оператору і CON[]-оператору. Квант є елементним, якщо в ньому міститься тільки одна одиниця і інтервальним в іншому разі. Довільний інтервальний квант k₁Y алгебраїчно можна описати скінченним предикатом у формі елементарної кон'юнкції (ЕК) або елементарної диз'юнкції (ЕД). Предикат представлений у формі ЕК називають конъюнктом tk₁^&Y, а у формі ЕД - дизъюнктом tk₁Y.

Простір моделей ОПР утворюється таким чином

. (6)

При цьому, кожному об'єкту з ставлять у відповідність точку (доменизований вектор) .

В межах класичного tРАКЗ-методу, застосовуючи до всіх характеристичний квант знань 1-го рівня як оператор покомпонентної смислової редукції довільного вектора у відповідний йому доменизований двозначний вектор, де . В результаті одержують модифікований простір об'єкту, при цьому кожний ОПР характеризується вектором кількість координат якого дорівнює .

Подібне подання знань приводить до втрати інформативних зв'язків між компонентами доменів ознак і збільшення розмірності простору ознак.

В даній роботі для усунення цих недоліків запропоновано наступне подання знань про ОПР. Багатоелементний домен ознаки не трансформується в одноелементний, а представляється функцією від компонентів доменів, як показано на рис. 1. Для цього багатоелементний домен ознаки розглядається як число в двійковій системі счислення, а в якості функції узятий переклад числа з двійкової в десяткову систему счислення

.(7)

Наприклад, на рис. 1 показано, що деякий ОПР описуваний точним квантом 1-го рівня =, при ₁=4, ₂=5, ₃=4, представляється модифікованим точним квантом 1-го рівня

==[4:4:2]. (8)

Таке подання дозволяє зберегти початкову розмірність простору ознак ОПР і взаємозв'язки між знаками ОПР, так як використовування цієї структури не вимагає трансформації її параметрів у відповідний набір ознак з

одноелементним доменом. Ця модифікація при формуванні бази квантів знань як системи заборонених закономірностей шляхом пошуку неіснуючих комбінацій значень ознак в навчальній вибірці (стійкий зв'язок між r ознаками об'єкту прийняття рішення (ОПР) при загальному їх числі n (r?n), представлена забороною деякої комбінації їх значень, є імплікативною закономірністю рангу r) викликала необхідність додаткового аналізу навчальної вибірки для виявлення заборонених значень самих ознак (тобто неіснуючих комбінацій компонентів їх доменів) та введення поняття закономірності першого рангу.

Визначення 1. Стійкий зв'язок між такими компонентами домену окремо взятої характеристики об'єкту прийняття рішень, для яких існує хоча б одна неможлива комбінація їх значень, є імплікативною закономірністю першого рангу.

Закономірності, що виявляються в межах tРАКЗ-методу є імплікативними, тобто неоднозначними. Це значить, що одна і та ж комбінація посилочних характеристик може приводити до декількох значень цільової характеристики. В рамках проблеми проектування оснащення в ТПВ це відповідає характерним варіантам виконання конкретних деталей штампу. Але в реальних умовах технолог приймає однозначне рішення для конкретної ситуації (віддає перевагу конкретному значенню цільової ознаки). З цією метою на додаток до tРАКЗ-методу в роботі використовується асоціативна підтримка прийняття рішень, що дозволяє покращити результуючий висок шляхом кількісної експертної оцінки за допомогою вагових коефіцієнтів. Під асоціацією (від лат. associatio - з'єднання) розуміють закономірний зв'язок двох або більше психічних процесів, що виник в результаті досвіду та обумовлює при актуалізації одного елемента зв'язку вияв і іншого.

Визначення 2. Асоціативний зв'язок - стійкий причинно-наслідковий зв'язок між ознаками, що виник в результаті досвіду та обумовлює при актуалізації одного елемента зв'язку вияв і іншого з можливістю кількісної оцінки сили зв'язку за допомогою вагових коефіцієнтів.

Визначення 3. Асоціативною мережею називається граф та/або, що складається з наступних елементів.

N - множина вершин графа.

S - непорожня множина початкових станів графа (ОПР).

H - множина гіпердуг з ваговою оцінкою.

GD - непорожня підмножина N, що складається з цільових станів.

Структуру асоціативної мережі для підтримки tРАКЗ-методу показано на рис. 2.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

В багато яких системах автоматизації технологічної підготовки листоштампувального виробництва, присутніх зараз на ринку, жорстко прописаний алгоритм проектування оснащення, без можливості змінити цю послідовність. Це ускладнює роботу технологів, які за свою багаторічну практику виробили для себе й використовують власну методику проектування. Для усунення цих недоліків в роботі сформовано специфічні за структурою та змістом метазнання для процесу проектування оснащення в ТПВ. Застосування метазнань дозволяє уникнути накладення зайвих обмежень на процес проектування оснащення, при цьому чітко відстежуючи логіку проектування, застерігаючи від можливих помилок і підказуючи правильний крок в поточній ситуації.

У третьому розділі виконано комплексну алгоритмізацію запропонованих і описаних в розділі 2 моделей подання знань в процесах знаннєорієтованої підтримки прийняття технологічних рішень на основі використовування навчених квантових та асоціативних мереж міркувань. Описані основні алгоритми, необхідні для роботи з квантовими (з урахуванням введених удосконалень) та асоціативними мережами. До основних алгоритмів роботи з мережами міркувань відносяться: алгоритм генерації мінімізованої бази квантів знань, до якого входять алгоритм формування шаблонів комбінацій характеристик і їх значень та алгоритм додавання в базу знань знайденої закономірності; алгоритм синтезу мережі міркувань з бази квантів знань, до якого входить алгоритм визначення чергової дії; алгоритм формування виведення за квантовою мережею; алгоритм формування пояснення запропонованого рішення; алгоритм навчання асоціативної мережі; алгоритм асоціативного виведення технологічних рішень. У роботі проведено аналіз ефективності розроблених алгоритмів, та визначено що розроблені оригінальні алгоритмі забезпечують ефективне прийняття рішень.

У четвертому розділі приводиться експериментальна перевірка отриманих в попередніх розділах результатів. Надається опис архітектури (рис. 3), режимів і функцій розробленої інтелектуальної системи підтримки прийняття технологічних рішень (ІСППР) для проектування оснащення в ТПВ деталей листовим штампуванням “КВАНТ-Штамп” та її місце в інтелектуальній інтегрованій мультиагентній системі підтримки прийняття технологічних рішень „КВАНТ+”.

Інтелектуальна інтегрована мультиагентна система підтримки прийняття технологічних рішень (ІІМ СППТР) в авіаційному виробництві "КВАНТ+", розробляється аспірантами і співробітниками кафедри програмного забезпечення комп'ютерних систем Національного аерокосмічного університету ім. Н.Е. Жуковського "Харківський авіаційний институт" під керівництвом професора І.Б. Сироджа. Система "КВАНТ+" складається з трьох рівнів: верхній рівень - управління проектами (ОГТ); середній рівень - підтримка технолога цеху (листове штампування, об'ємне штампування, механообробка, наплавлення); нижній рівень - моніторинг поточного стану виробництва. Забезпечення середнього і верхнього рівня актуальною інформацією про поточний стан виробництва, отриманою з нижнього рівня, відбувається за допомогою інтелектуальних агентів.

Сформульовано та вирішено засобами системи „КВАНТ-Штамп” задачу знанняорієнтованої підтримки прийняття рішень при проектуванні оснащення для виготовлення деталі „прокладка листова фасонна” листовим штампуванням, а також застосування отриманих теоретичних результатів для вирішення задач підтримки прийняття рішень в іншій предметній області - підтримці прийняття рішень про придбання акцій шляхом навчання інтелектуального ядра по навчальній вибірці, що містить приклади прийняття рішень при придбанні акції.

Проведено аналіз адекватності розроблених квантових моделей прийняття рішень та визначено, що розроблені моделі є адекватними.

У висновках сформульовано основні положення, що виносяться на захист.

У додатках містяться таблиці емпіричних даних та t-квантові бази знань для кожної задачі знаннєорієнтованої підтримки прийняття рішень.



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВИСНОВКИ

В дисертації вирішено науково-прикладну задачу розробки орієнтованих на знання моделей, алгоритмічної бази і програмних засобів для підтримки прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва на основі використання засобів інженерії квантів знань.

Головні наукові і практичні результати роботи полягають в наступному.

1.Сформовано специфічні за змістом упорядковані структури знань (метазнання) для технологічної підготовки виробництва, що забезпечують відстеження логіки процесу проектування оснащення, знімаючи зайві обмеження на процес проектування і застерігаючи від можливих проектних помилок.

2.Вдосконалено квантову мережу на снові спрощення форми числового представлення квантів знань, що забезпечує збереження початкової розмірності простору ОПР та інформативних зв'язків між компонентами доменів квантів, а також введення відповідної асоціативної мережі, що забезпечує уточнення результуючого висновку шляхом експертного оцінювання отриманих за квантовою мережею результатів.

3.Побудовані бази квантів знань і квантові моделі для підтримки прийняття рішень при проектуванні оснащення для листового штампування.

4.Розроблені структура асоціативної мережі і механізм логічного виведення для асоціативної підтримки точних квантових моделей. Побудовані асоціативні мережі, що працюють на основі виведених за квантовою мережею рішень, та дозволяють оцінити неоднозначні рішення отримані за квантовою мережею.

5.Розроблений комплекс алгоритмів для маніпулювання квантами знань про ОПР, а також алгоритми навчання асоціативної мережі і асоціативного виведення.

6.На базі використовування об'єктно-орієнтованого середовища Delphi 7 створені і впроваджені в учбовий процес Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського „Харківський авіаційний інститут” інтелектуальне ядро “СОРИвА”, що реалізує процеси навчання, донавчання, логічного виведення та формування пояснень, а також інтелектуальна система підтримки прийняття рішень “КВАНТ-Штамп”. На основі використання систем “КВАНТ-Штамп” і “СОРИвА” експериментально доведено ефективність розроблених моделей, методик і алгоритмів, за допомогою успішного рішення тестових і реальних задач прийняття рішень при: проектуванні оснащення в технологічній підготовці виробництва та прийнятті рішення про придбання акції.

7.Використання отриманих результатів дозволить зберегти знання і досвід провідних фахівців машинобудівного підприємства, істотно скоротити строки підготовки виробництва, підвищити якість проектних рішень, понизити трудомісткість процесу проектування оснащення. Вдосконалені моделі, розроблені алгоритми, методики і функціонуюче на їх основі інтелектуальне ядро можуть бути використані в науково-дослідних, проектно-конструкторських, наукових і промислових організаціях для автоматизації підтримки прийняття знанняорієнтованих рішень.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ РОБІТ

1. Проблемы разработки мультиагентной интеллектуальной интегрированной системы поддержки принятия решений в авиационном производстве / И.В. Шостак, Л.А. Гордиенко, Е.П. Киричук, А.С. Топал // Авиационно-космическая техника и технология. - 2003. - № 43(8), - С. 14-22.

2. Гордиенко Л.А., Пьянков А.В. Методика получения знаний по проектированию оснастки для листовой штамповки // “Радіоелектронні і комп'ютерні системи”. - 2004. - №. 2(6), - С. 62-66.

3. Гордиенко Л.А., Киричук Е.П. Проблема интеллектуальной поддержки принятия технологических решений в листовой штамповке // Авиационно-космическая техника и технология. - 2004. - № 3(11), - С. 83-89.

4. Гордиенко Л.А. Интеллектуальная поддержка принятия решений при проектировании оснастки для изготовления деталей листовой штамповкой // Вестник науки и техники. - 2004, № 2-3 (17-18), - С. 65-72.

5. Гордиенко Л.А. Интеллектуальная технология поддержки принятия решений в технологической подготовке производства на основе квантового подхода в инженерии знаний // Открытые информационные компьютерные интегрированные технологии: Сб. науч. трудов. - Х.: “ХАИ”, - 2004 - № 22. - С. 185-189.

6. Гордиенко Л.А. Интеллектуальная подсистема поддержки принятия технологических решений при проектировании оснастки в заготовительно-штамповочном производстве // Проблемы бионики: Всеукраинский научн.-техн. сб. - Х.: “ХНУРЭ”, 2002. - № 57. - С. 55-60.

7. Гордиенко Л.А., Пьянков А.В. Интеллектуальная поддержка принятия технологических решений на основе квантовых сетей рассуждений с ассоциативной поддержкой // Открытые информационные компьютерные интегрированные технологии: Сб. науч. трудов. - Х.: “ХАИ”, 2004 - № 23. - С. 101-106.

8. Сироджа И.Б., Гордиенко Л.А. Модифицированный метод инженерии квантов знаний для принятия идентификационных решений в условиях -неопределенности // Открытые информационные компьютерные интегрированные технологии: Сб. науч. Трудов. - Х.: “ХАИ”, 2004 - № 24. - С. 231-241.

9. Гордиенко Л.А. Интеллектуальная подсистема поддержки принятия технологических решений при проектировании оснастки в заготовительно-штамповочном производстве // Міжнародна конференція з індуктивного моделювання “МКІМ-2002”: Праці. - Львів, 2002. - С. 43-48.

10. Гордиенко Л.А., Киричук Е.П. , Заславский В.А. Интеллектуальная подсистема поддержки принятия технологических решений в заготовительно-штамповочном производстве // Міжнародна науково-технічна конференція Інформаційні комп'ютерні технології в машинобудуванні “ІКТМ 2002”: Тези доповідей. - Харків: “ХАІ”, 2002. - С. 169.

11. Гордиенко Л.А. Квантовые модели, алгоритмы и программные средства для принятия технологических решений в подготовке производства и бизнес процессах // Міжнародна науково-технічна конференція Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні “ІКТМ 2003”: Тези доповідей.. - Харків: “ХАІ”, 2003. - С. 261.

12. Гордиенко Л.А. Интеллектуальная подсистема поддержки принятия технологических решений при проектировании оснастки в заготовительно-штамповочном производстве // Міжнародна науково-технічна конференція Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні “ІКТМ 2001”: Тези докладів. - Харків: „ХАІ”, 2001. - С. 125.

АНОТАЦІЯ

Гордієнко Л.О. Моделі і засоби інженерії квантів знань для автоматизації прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”. Харків 2005.

Робота присвячена питанням автоматизації підтримки прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва. Для вирішення слабкоструктурованих задач прийняття рішень використаний метод точних різнорівневих алгоритмічних квантів знань tРАКЗ-метод, розроблений Сироджа І.Б. В цілях підвищення ефективності прийняття рішень модифіковано представлення знань у вигляді точних квантів і запропоновано уточнення результуючого висновку за квантовою мережею на основі кількісної оцінки отриманих варіантів за допомогою асоціативної мережі. Розроблена структура асоціативної мережі для підтримки tРАКЗ-методу. Створена сукупність оригінальних моделей для знанняорієнтованого прийняття рішень при проектуванні оснащення в технологічній підготовці листоштампувального виробництва. Для чіткого відстежування послідовності процесу проектування оснащення сформовано специфічні за структурою та змістом метазнання. Розроблені оригінальні алгоритми для роботи з модифікованою квантовою моделлю. Для експериментальної перевірки отриманих теоретичних результатів розроблена інтелектуальна система підтримки прийняття рішень “КВАНТ-Штамп”.

Ключові слова: інтелектуальна система, підтримка прийняття знанняорієнтованих рішень, листове штампування, квантове подання знань, автоматизація технологічної підготовки виробництва.

АННОТАЦИЯ

Гордиенко Л.А. Модели и средства инженерии квантов знаний для автоматизации принятия решений в технологической подготовке производства. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского "Харьковский авиационный институт". Харьков 2005.

Работа посвящена вопросам автоматизации поддержки принятия решений в технологической подготовке производства.

В первом разделе проведен обзор имеющихся на рынке средств автоматизации технологической подготовки производства с целью анализа современного состояния проблемы автоматизации принятия технологических решений. Выявлено, что в настоящее время нет средств, способных выступить в роли интеллектуально помощника технологу в процессе принятия решений в рамках ТПП. Проведен анализ имеющихся моделей и средств инженерии знаний с целью выбора наиболее адекватного для решения задач знаниеориентированной поддержки принятия решений технологом. В результате проведенного анализа был выбран квантовый подход к представлению и манипулированию знаниями.

Во втором разделе разработана методика получения специфических знаний о технологической подготовке производства.

На основе использования разработанной методики сформирован сценарий принятия решений технологом в процессе проектирования оснастки в рамках технологической подготовки производства.

В целях повышения эффективности принятия технологических решений усовершенствован метод точных разноуровневых квантов знаний путем упрощения формы представления знаний точными квантами знаний (что также обеспечивает сохранение информационных связей между характеристиками объекта принятия решений и исходной размерности пространства характеристик ОПР) и уточнения результирующего заключения (в случае его неоднозначности) с помощью количественной экспертной оценки предложенных квантовой сетью вариантов на основе соответствующей ассоциативной сети.

Разработана структура ассоциативной сети и механизм логического вывода по ней.

Выделены слабоструктурированные подзадачи в рамках задачи проектирования оснастки, требующие для их решения применения методов инженерии знаний. Для каждой подзадачи выделены информативные и целевые признаки, а также сформированы обучающие выборки как таблицы эмпирических данных (ТЭД).

Построены квантовые и соответствующие ассоциативные сети рассуждений для решения слабоструктурированных задач в технологической подготовке листоштамповочного производства.

Выделены специфические метазнания для процесса проектирования оснастки, позволяющие четко отслеживать правильную последовательность проектирования оснастки, не накладывая излишних ограничений на процесс проектирования, предостерегая от проектных ошибок и подсказывая возможные шаги для текущего этапа проектирования.

В третьем разделе разработан комплекс алгоритмов для построения квантовых сетей рассуждений, а также алгоритмы для работы с построенными квантовыми (с учетом введенных усовершенствований) и ассоциативными моделями, проведен анализ их эффективности.

В четвертом разделе проведен анализ адекватности разработанных моделей, выполнена экспериментальная проверка полученных теоретических результатов на базе разработанной интеллектуальной системы поддержки принятия решений в технологической подготовке листоштамповочного производства “КВАНТ-Штамп”.

Показано место ИСППР “КВАНТ-Штамп” в интеллектуальной интегрированной мультиагентной системе поддержки принятия технологических решений “КВАНТ+”. Описана архитектура системы “КВАНТ-Штамп”.

Сформулирована и решена с помощью системы “КВАНТ-Штамп” задача проектирования оснастки для изготовления детали “Прокладка листовая фасонная”.

Показано применение разработанного интеллектуального ядра для решения слабоструктурированных задач в других областях, на примере принятия решений при покупке акции путем обучения по обучающей выборке, содержащей примеры принятия решений по покупке акции.

Применение системы “КВАНТ-Штамп” позволит сохранить знания и опыт ведущих специалистов предприятия, существенно сократить сроки подготовки производства, повысить качество проектных решений, снизить трудоемкость процесса проектирования оснастки.

Усовершенствованные модели, разработанные алгоритмы, методики и функционирующее на их основе интеллектуальное ядро могут быть использованы в научно-исследовательских, проектно-конструкторских, научных и промышленных организациях для автоматизации поддержки принятия знаниеориентированных решений.

Ключевые слова: интеллектуальная система, поддержка принятия знаниеориентированных решений, листовая штамповка, квантовое представление знаний, автоматизация технологической подготовки производства.

ABSTRACT

Gordienko L.A. Models and facilities of knowledge quantum engineering for automation of decisions-making in the technological preparation of production. - Manuscript.

Thesis for a candidate's degree by speciality 05.13.06 - automated control systems and progressive information technologies. National aerospace university “Kharkov aviation institute”. Kharkov 2005.

Work is devoted to the questions of automation of decisions-making support in the technological preparation of production. For the solution of badly structured decisions-making tasks used method of exact different level algorithmic quantum of knowledge tDАQK-method, developed by Sirodga I.B. For the rise of efficiency of decisions-making knowledge representation as exact quantum representation is modified and offered clarification of resulting inference of quantum network on the basis of quantitative estimation of received variants by the association network. Structure of the association network for support of tDАQK-method is developed. Created aggregate of original models for the knowledge oriented decisions-making in case of projection of stamp in the technological preparation of sheet stamping production. For the clear watching of sequence of process of the stamp projection selected specific meta knowledge. Original algorithms for work with the modified quantum model are developed. For the experimental verification of received theoretical results developed intellectual decisions support system “КВАНТ-Штамп”.

Keywords: intellectual system, knowledge oriented decisions-making, sheet stamping, quantum knowledge representation, technological production preparation automation.

Відповідальний за випуск М.О. Латкін

Підписано до друку 3.02.2005 р.

Умов. друк. арк. 1,0. Замовлення 44.

Тираж 100 прим. Безкоштовно.

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

"Харківський авіаційний інститут"

61070, Харків, вул. Чкалова, 17

Видавничий центр "ХАІ"

61070, Харків, вул. Чкалова, 17

Размещено на Allbest.ru