книги / Теория и методы решения многовариантных неформализованных задач выбора(с примерами из области сварки)
..pdfВ МГТУ им. Н.Э. Баумана под руководством профессо ра Э.Л. Макарова разработан программный комплекс «Сва риваемость легированных сталей» [76], позволяющий опре
делить возможность образования холодных трещин
в сварных соединениях из низколегированных сталей повы шенной прочности. Для этого программа рассчитывает тер мический цикл сварки, концентрацию диффузионного водо рода, напряженное состояние, фазовый состав зоны термиче ского влияния, показатели механических свойств металла и другие характеристики. Основу работы программы состав ляют расчеты многочисленных показателей, но итоговая оценка свариваемости не обходится без использования элемен тов выбора. Это относится прежде всего к выбору расчетных методик и субъективному назначению некоторых исходных данных. В целом расчетная оценка свариваемости металлов и свойств сварных соединений используется для решения задач выбора, на что указывает, например, название работы [34] (вы бор сварочных материалов, выбор режима сварки).
Еще более разнообразный и сложный комплекс задач приходится решать разработчикам САПР ТП изготовления сварных конструкций. Это можно заметить даже по одному виду достаточно сложной принципиальной схемы автомати зированного проектирования технологических процессов, приведенной в работе [45]. Схема названа укрупненной, то есть подразумевается, что большинство ее блоков означает решение не одной, а нескольких задач более низких иерархи ческих уровней. Поэтому если на основе укрупненной схемы составлять алгоритмы решений для какой-то конкретной объектно-ориентированной САПР, то их представление зай мет многостраничный объем.
Очевидно, в таких разработках нельзя обойтись без ис пользования системного подхода, предусматривающего клас сификацию и формализацию первичной информации, деком позицию сложных задач на более простые, сочетание фор мальных и неформальных, расчетных и нерасчетных мето дов, использование других принципов системного анализа.
Понимание этого нашло отражение в работе В.Ф. Лукь янова, Н.Ю. Людомирского и В.С. Просвирова (Донской ГТУ), посвященной информационному обеспечению САПР технологии ремонта сосудов, работающих под давлением [48]. Авторы правильно отмечают, что основная проблема, возникающая при решении подобных задач, состоит в фор мализации исходных данных и процедур принятия решений. Для упрощения проектной задачи могут быть применены ре структуризация предметной области и декомпозиция процесса решения. Имеется в виду, что синтез решения сложной много вариантной многофакторной задачи производится поэтапно, шагами. После каждого шага проводят анализ полученного проектного решения, при необходимости корректируют его и уточняют направление дальнейшего движения к цели.
Как показывает опыт, в процессе синтеза обычно возни кает несколько вариантов проектных решений, из которых необходимо выбрать оптимальный. В таких случаях целесо образно принимать во внимание два условия:
1)соответствие принятого решения техническому зада нию на проектную операцию или этап, по всем позициям;
2)максимальную технико-экономическую эффектив ность решения.
Сучетом этих положений авторы [48] разработали сис тему составления технологических инструкций по ремонту сосудов химического и энергетического машиностроения.
Они считают необходимым включать в состав информацион но-справочной базы системы соответствующие тематике нормативные документы, рекомендации специалистов, гото вые модули расчетной оценки остаточного ресурса конст рукции и синтеза технологических инструкций. Перечислен ные составляющие могут быть реализованы с использовани ем различных форм представления знаний, среди которых упоминаются гипертекстовые информационные технологии.
Характеризуя в целом применение вычислительной тех ники в сварочном производстве, следует отметить, что уче ными и инженерами стран СНГ, главным образом России, Украины и Республики Беларусь, накоплен большой опыт автоматизации решения технологических задач разных клас сов и построения автоматизированных систем. Автоматиза ция сварочного производства признана одним из приоритет ных направлений его развития, соответствует тенденциям мирового научно-технического прогресса, обеспечивает при внедрении многократное повышение производительности труда специалистов, сокращение сроков технической подго товки производства и получение значительного экономиче ского эффекта [38].
Однако имеющийся научный потенциал и практические наработки используются недостаточно, так как не проанализи рованы и не обобщены. За исключением изданной малым тира жом монографии А.И. Стрельцова [83], нет книжных изданий, в которых комплексно и с достаточной полнотой были бы из ложены основные вопросы создания и функционирования САПР ТПС и решения наиболее распространенных задач сварки. В подготовленном группой ученых и специалистов сварочного производства учебном пособии для вузов [108] вопросам авто матизированного проектирования сборочно-сварочных работ
отведено скромное место (около 1 % по объему). Выделены и обстоятельно рассмотрены два несомненно важных вопроса проектирования технологии: обработка и представление исход ных данных и формирование последовательности операций сборки и сварки.
Выпуск таких изданий сохраняет свою актуальность. Пока же основные сведения по данной тематике содержатся в многочисленных статьях в журналах и сборниках трудов разных конференций, научно-проектных организаций и ву зов. Материалов статей недостаточно для их практического использования при создании новых систем.
Относительно путей дальнейшего развития автоматиза ции труда специалистов-сварщиков в литературе приводятся разные точки зрения. Их можно объединить в следующие четыре направления:
1. Расширение областей применения и совершенствова ние информационных систем, необходимых для практиче ской работы специалистов. Это направление исходит из пока еще явно недостаточного использования огромных возмож ностей вычислительной техники в отношении накопления и обработки информации, удобства информационного об служивания пользователей. Большинство таких систем (бан ков данных, информационно-поисковых, информационно расчетных и др.) имеет конкретную тематическую направ ленность, иногда сравнительно узкую, но проводятся работы и по созданию систем энциклопедического уровня - в целом по сварочному производству [33].
2. Интеллектуализация автоматизированных систем. Ис пользование методов искусственного интеллекта и эксперт ных систем при принятии проектных решений, особенно на
ранних стадиях проектирования, существенно дополняет и расширяет возможности САПР [62]. Этому направлению уделяют внимание все большее число ученых-сварщиков. Приемы интеллектуализации могут быть разными. Многие специалисты считают целесообразным включать в структуру САПР базы знаний в дополнение к базам данных. При этом базы знаний могут создаваться для системы в целом или для ее отдельных модулей [43].
Другим приемом является выполнение проектирования по сложным алгоритмам, разрабатываемым высококвалифи цированными специалистами на основе их опыта и глубокого понимания проблем предметной области [39]. Такие алго ритмы целесообразно создавать только для наиболее слож ных задач, примерами которых в сварке могут служить зада чи выбора материала сварной конструкции, способа сварки, сварочных материалов.
3. Переход к решению расчетных задач с использованием компьютерного моделирования процессов и объектов сварки. Считается, что математическое моделирование физических про цессов при сварке создает возможность получения дополнитель ной информации и более эффективного использования информа ции, содержащейся в базах данных и знаний системы [51].
4. Интеграция компьютерных систем, ориентированных на отдельные этапы подготовки сборочно-сварочного произ водства - проектирование сварных конструкций, разработку их изготовления, проектирование сборочно-сварочной осна стки. Принципы согласования первых двух этапов были раз работаны в 60-х годах прошлого века [63]. Со времени начала практического применения вычислительной техники основ ное внимание исследователей было обращено на автоматиза цию решения отдельных конструкторско-технических задач
сварки и создание САПР ТП сборочно-сварочного производ ства. В последние два десятилетия достигнуты значительные успехи в автоматизации проектирования сборочно-сварочной оснастки [53]. Таким образом, у некоторых специалистов, работающих в области автоматизации сварочного производ ства, имеется опыт создания базовых компонентов интегри рованных компьютерных систем. На пути практического использования этого опыта необходимо решить немало тех нических и организационных проблем, но перспективность продвижения по данному направлению подтверждена зару бежной практикой. Для обеспечения конкурентоспособности на крупных западных фирмах внедряется CALS-технология, под которой подразумевается стратегия организации произ водства новых изделий, базирующаяся на информационной поддержке всех этапов жизненного цикла объектов проекти рования и производства, от разработки дизайна до запуска
впроизводство и сопровождения его эксплуатации [77].
Взаключение следует отметить, что для продвижения по вышеуказанным направлениям автоматизации требуется решить множество разнообразных технических, организаци онных и иных задач, которые можно рассматривать как пер вичные элементы процессов создания и функционирования сложных компьютерных систем.
6.2.Компьютерная система для моделирования
ирешения задач выбора
Как видно из приведенного обзора литературы, в на стоящее время находят применение разные методы и приемы автоматизации решения задач выбора. В промышленном производстве стран СНГ наибольшее распространение полу чила автоматизация по методике, принятой в традиционных САПР ТПС. Она предусматривает цифровое кодирование
объектов выбора для всех типовых задач, разработку слож ных алгоритмов формирования меню для всех возможных вариантов условий задач, принятие большинства проектных решений конечными пользователями системы в режиме ме ню. Достоинством такого метода является возможность вос пользоваться опытом многих разработчиков САПР ТПС, не достатком - невысокий уровень автоматизации процедур вы бора и зависимость качества принимаемых решений от инди видуальных знаний и опыта пользователей САПР.
Опыт зарубежных стран свидетельствует о возможности
ивысокой эффективности решения неформализованных за дач с помощью экспертных систем. Однако воспользоваться иностранными ЭС в наших условиях сложно из-за их высо кой стоимости (в зависимости от назначения и универсально сти они могут стоить от тысяч до сотен тысяч долларов [91])
инеобходимости полной переработки баз знаний под отече ственную информационную базу. В России аналогичных по тематике экспертных систем для сварщиков пока не создано.
Впринципе можно воспользоваться имеющимися отече ственными экспертными системами оболочного типа, таки ми, например, как НИК, ЭКСПЕРТИЗА, САПР-Эксперт, ИНТЕРЭКСПЕРТ, ЭМИ и др. [32, 91]. Но они также стоят недешево, и главное - остается проблема наполнения баз зна ний (БЗ). Этот этап создания ЭС является чрезвычайно слож ным и трудоемким и может быть выполнен только при совме стной работе специалиста, хорошо знающего предметную об ласть подлежащих решению задач (эксперта), и инженера по знаниям, умеющего создавать базы знаний (когнитолога).
Еще одно направление автоматизации может быть свя зано с формализацией задач выбора на основе таблиц соот ветствий. В подразд. 4.1 было показано, что продукционные
правила, являющиеся элементами баз знаний ЭС, и строки таблиц соответствий могут представлять близкие по содер жанию знания, но при сравнении между собой по разным по казателям они имеют как преимущества, так и недостатки.
В связи со сказанным является очевидной желательность воспользоваться опытом всех направлений автоматизации. Исходя из этого были разработаны принципы построения компьютерной системы, предназначенной для решения задач класса выбора, в форме гибридной экспертной системы.
Основными блоками системы такого вида должны быть таблица соответствий, продукционная база знаний и меха низм (машина) вывода. Здесь ТС выступает в роли некоторо го универсального узла, аккумулирующего наиболее важные знания о решаемой задаче. Поскольку признается реальным факт, что в большинстве случаев невозможно в рамках таб личной модели учесть все тонкости важных для решения знаний, ТС дополняется базой знаний (БЗ) с относительно небольшим количеством правил, а также текстовыми ком ментариями произвольного вида. С помощью базы знаний решается проблема выдачи системой устраивающих пользо вателя рекомендаций (преимущественно однозначных).
Методика построения таблиц соответствий приведена в главе 2. При разработке всей компьютерной системы исполь зовали теорию создания экспертных систем. Конкретно руково дствовались следующими основными положениями [43]:
1. ЭС создается с использованием специального инструмен тального средства, ориентированного на класс задач выбора.
2. Основа базы знаний в форме таблицы соответствий создается без участия инженера по знаниям в процессе диа логового взаимодействия эксперта (разработчика или квали фицированного пользователя) с программной средой.
3. Информационное обеспечение системы для решения сложных задач формируется из трех элементов: табличных данных (ТС), дополнительных сведений в текстовой форме (продукционные правила) и комментариев.
4.Функции машины вывода сводятся к помощи эксперту
врежиме приобретения знаний или адаптации и помощи конеч ному пользователю при выборе решений из конкурирующих.
Всоответствии с этими положениями основными объек тами (субъектами) взаимодействия в системе являются раз работчик системы (эксперт), конечный пользователь и база знаний (рис. 30).
Рис. 30. Принципиальная структура системы исхема взаимодействия логических компонентов программы
В данной системе, в отличие от большинства эксперт ных систем, особое внимание уделено работе эксперта. Речь идет о развитии и «дружественности» интерфейса разработчика модели на этапах ее построения и адаптации. Средствами оболочки эксперта ему создаются условия для оперативной корректировки модели с целью преодоления неоднозначности решений или сужения альтернатив до
приемлемого уровня. Для этого предусмотрено автомати ческое тестирование табличной модели с выдачей на экран дисплея сообщений о неоднозначных решениях, генери руемых предложенным вариантом таблицы соответствий. Простота и наглядность интерфейса разработчика позво ляют во многих случаях выполнять его функции высоко квалифицированному пользователю, по крайней мере на этапах построения и тестирования ТС. Поэтому разделение оболочек эксперта и пользователя, показанное на рис. 30, можно считать условным.
Более детальное представление о процессе построения мо делей задач с помощью гибридной ЭС дает схема на рис. 31.
Работа по созданию модели задачи начинается с изуче ния экспертом предметной области задачи (блок 1). В резуль тате сбора и анализа необходимой информации выявляются исходные данные: выходные и входные параметры и связи между ними. Если согласно полученным данным в задаче требуется рассмотреть несколько вариантов решений (не ме нее 4-5) и выбор зависит от нескольких факторов, переходят к построению модели задачи в форме таблицы соответствий (блоки 2 и 3). По технологии, приведенной в главе 2, из вы ходных параметров формируют область прибытия ТС, из входных параметров и их значений - область отправления. Известные связи между параметрами фиксируют указаниями в матрице соответствий таблицы.
Затем переходят к тестированию ТС на предмет обна ружения неоднозначных решений (блоки 4 и 5). В большин стве случаев неоднозначность решений имеет место. В про цессе анализа (блок 6) необходимо не только выявить все ва рианты условий задачи, при которых не получаются одно значные решения, но и определить, насколько много неодно значных решений генерирует анализируемая ТС и какие из