3.3. Интеллектуальные системы в сапр

Построение интеллектуальной САПР, структура и функции которой были описаны выше, представляет собой крайне сложную задачу. Для ее решения может быть предложен подход, ориентированный на разработку отдельных интеллектуальных систем (компонент) САПР, реализующих отдельные проектные процедуры или комплекс таких процедур, с последующей стыковкой этих компонент с детерминированными проектными процедурами, которые реализуются существующими, традиционными САПР. В общем случае интеллектуальные компоненты САПР могут быть отнесены к одному из следующих трех типов:

1. Интеллектуальные (естественно-языковые) информационно- поисковые системы (интеллектуальные системы доступа к данным). В отличие от обычных ИПС они способны организовывать поиск на основе семантических, понятийных признаков. Такие системы позволяют, например, автоматически извлекать нужные проектировщику знания из технической литературы, относящиеся к тому или иному понятию, систематизировать их по различным признакам.

2. Интеллектуальные расчетно-логические системы. Позволяют решать задачи по их постановкам в терминах предметной области на профессиональном языке пользователя. Определяющими компонентами таких систем является база знаний с библиотекой прикладных программных модулей и подсистемой вывода решения. Библиотека модулей образует базисный набор сравнительно простых программ, композицией которых можно получить решение многих задач, возникающих в данной предметной области.

3. Интеллектуальные пакеты прикладных программ. Как правило, в этих программах используется объектно-ориентированное программирование, т.е. программирование в той предметной области, которой занимается пользователь. При этом пользователь освобождается от необходимости писать программу на алгоритмическом языке, так как она составляется автоматически. Интеллект такой системы проявляется не только в автоматизации программирования, но и в возможности ее настройки на различные предметные области путем формирования пользователем на специальном мета языке тех понятий, которыми он будет пользоваться.

4. Экспертные системы. Это интеллектуальные системы-советчики, предназначенные для получения рекомендаций в тех случаях, когда для этого нужно иметь очень много знаний. Аккумулируя в себе знания многих экспертов-специалистов, такие системы позволяют даже малоопытному инженеру работать на уровне специалиста высокой квалификации. Характерным для этого класса систем является использование алгоритмов и стратегий логического вывода, содержащихся в базе знаний, и специальной подсистемы объяснений. Из всех типов промышленных интеллектуальных систем экспертные системы нашли наибольшее распространение в САПР.

Укрупненная схема САПР с интеллектуальными компонентами представлена на рис. 3.4.

Для нее характерно разделение данных (хранятся в базе данных САПР), наличие специальных правил и знаний (хранятся в базах знаний соответствующих интеллектуальных компонент САПР) и методов решения проектных задач в виде пакетов прикладных программ (хранятся в библиотеке ППП САПР).

Ядром такой САПР является обучаемый монитор (подсистемы управления), который:

1. отображает состояние каждого файла и его отношений в текущий момент проектирования;

2. осуществляет выбор и контроль за выполнением функций подсистем САПР;

3. выполняет перевод исходного описания данных во внутримашинном представлении;

Рис 3.4.Укрупненная схема САПР с интеллектуальными компонентами

4. организует обращение к базе данных и пакетам прикладных программ (ППП)

5. позволяет осуществлять обращение по запросам пользователей к экспертным компонентам САПР для организации помощи при принятии решений или при оценке состояния объекта проектирования.

Можно выделить несколько классов задач автоматизированного проектирования, где эффективно применение интеллектуальных компонент. Каждая из этих задач связана с выполнением определенной проектной процедуры в общей схеме процесса автоматизированного проектирования. Рассмотрим эти процедуры и реализующие их интеллектуальные компоненты САПР.

I. Одной из наиболее ответственных проектных процедур является анализ технического задания (ТЗ). Его целью является выделение множества варьируемых параметров X проектируемого объекта, множества параметров Y, которые определяют среду функционирования объекта, а также метрического пространства критериальных показателей , по которым происходит оценка качества проектированного объекта. Каждая из осей пространства выражает значение одного из показателей качества объекта . Для некоторых из этих показателей устанавливают ограничения вида или , а один из них может быть установлен как оптимизируемый S(X,Y). В общем случае процедуры анализа ТЗ относятся к начальной стадии проектирования технической системы (ТС) и включает в себя следующие этапы:

1. определение потребности в проектируемой ТС

1. формирование тактико-технических требований к ТС

2. формирование функциональной структуры ТС

3. разработка принципа действия ТС

4. разработка технического решения.

Выполнение этих этапов связано с перебором большого числа альтернативных вариантов, сосредоточенных в многочисленных источниках информации. Кроме того, использование в ТС элементов, функционирующих на новых нетрадиционных принципах действия и физических эффектах затрудняет правильное понимание проектировщиками функционального назначения ТС и принятие правильного решения при выборе той или иной альтернативы. Это не позволяет разработчику, использующему традиционные методы «проб и ошибок» и «ручную технологию» конструирования, создавать современные ТС в предельно короткие сроки. Кроме этого, проектирование новых ТС возможно лишь при систематизации прошлого опыта в области проектирования того или иного класса ТС, возможности быстрого использования опыта новыми поколениями проектантов, конструкторов и исследователей. Все это говорит о возможности и необходимости применения интеллектуальных компонент САПР. Классификация задач, решаемых интеллектуальными компонентами в виде экспертных систем и их функций для начальной стадии проектирования ТС приведены в табл.2.1 и 2.2. соответственно.

П. Проектная процедура структурного синтеза проектируемого объекта на основе библиотек законченных и обобщенных структур, базовых и макроэлементов прежде всего целесообразна для тех классов проектируемых объектов, где велика степень унификации составляющих узлов и деталей. В этом случае перед конструктором стоит задача, исходя из требований ТЗ, определить состав будущего объекта на уровне типовых составляющих, подобрать из библиотек базовых и макроэлементов для каждого типа его конкретный экземпляр, проверить допустимость объединения выбранных экземпляров в конструкцию. На формальном уровне эту задачу можно сформулировать следующим образом. Необходимо на множестве типовых и обобщенных структур А найти такую структуру и на

множестве возможных значений варьируемых параметров X найти такое значение , чтобы в заданной среде функционирования

Таблица 2.1. Классификация задач, решаемых ЭС

Проектйшые процедуры	Фор-мулировка задачи	Синтез вариантов	Анализ вариантов	Выбор вариантов
Этапы проектирования
Определение потребности
Формирование тактико-технических требований				Методы принятия решений. Методы оптимизации тактико-технических требований
Формирование функциональной структуры		Синтез функциональных структур устройств	Анализ функциональных структур устройств и совместимости решений	Методы принятия решений
Разработка принципа действия	Фор- мулировка главной функции объекта	Синтез решений на сети физических эффектов. Поиск физических эффектов в фонде	Совместимость физических эффектов. Физический анализ физических принципов действия	Методы принятия решений. Экспертные методы

Таблица 2. 2. Функции ЭС

Этапы проектирования	Экспертная система	Основные функции экспертной системы
1. Определение потребности	ЭС для прогнозирования и анализа потребностей в ТС	Накопление и классификация потребностей существующих ТС, их основных показателей и эволюционных цепочек развития; прогнозирование изменений основных показателей; определение потребности в заданной ТС; определение показателей ТС, которые в необходимой мере будут удовлетворять заданную потребность.
2. Формирование тактико-технических требований	ЭС для анализа тактико-технических требований	Накопление и классификация тактико-технических требований по существующим и проектируемым ТС; анализ возможностей достижения заданного уровня тактико-технических требований в проектируемой ТС.
3. Формирование функциональной структуры	ЭС для анализа функций ТС	Накопление и классификация функций ТС и примеров их реализации; построение и анализ функ- циональных структур заданной ТС.
4. Разработка принципа действия	ЭС для анализа принципа действия заданной ТС	Накопление физических эффектов, принципов действия ТС, описание внешних воздействий построение качественной модели принципа действия заданной ТС для анализа ее поведения при различных внешних условиях; определение совместимости физических эффектов в заданном принципе действия
5. Разработка технического решения	ЭС для построения качественной модели ТР и ее анализа	Накопление и классификация качественных моделей ТР; анализ качественной модели ТР с целью определения ТС при различных условиях; выработка рекомендаций для выбора рациональных материалов деталей и узлов ТР
	ЭС по эвристическим приемам преобразования объектов	Накопление и классификация эвристических приемов и условий их применения; определение эвристических приемов для получения заданного качества в прототипе; обучение пользователя применению эвристических приемов.

объекта проектирования Yимели место следующие соотношения:

>

_,

либо, при отсутствии целевой функции :

, j = 1,т, где т - общее число показателей, по которым оценивается проектируемый объект.

Решение этой задачи аналитическими методами для сложных объектов проектирования не представляется возможным как из-за большой размерности, так и, что самое главное, значительной неопределенности в самой критериальной функции и системе ограничений. Поэтому для ее решения применяют эвристические методы и алгоритмы, отражающие в той или иной мере знания, опыт и интуицию инженеров-разработчиков. Формализация этих знаний, представление их в форме, в которой их могут использовать менее квалифицированные разработчики, может быть осуществлена путем создания специализированной интеллектуальной системы. Покажем на простом примере один из возможных подходов к построению такой системы, основанный на применении логики предикатов 1 -го порядка:

Пусть имеются три элемента: котел, сжигающий топливо и получающий пар; турбина, использующая пар и превращающая энергию пара в механическую энергию вращения; генератор, преобразующий механическую энергию в электрическую. Необходимо формализовать процесс объединения этих элементов в некоторую структуру, обеспечивающую преобразование энергии топлива в электроэнергию. Введем следующие предикаты:

ЭЛЕМЕНТ (s, х, у) (1)

СТРУКТУРА (х, у, СОЕДИНИТЬ(s,t)), (2)

где s — наименование элемента, х — преобразуемая элементом энергия, у - получаемая на выходе элемента энергия, t - подустройство (структура, быть может, пустая), соединяемая с элементом s. Подставим в (1) соответствующие значения s, x, у. Для нашего случая получим три элемента:

1. ЭЛЕМЕНТ (КОТЕЛ, ТОПЛИВО, ПАР)

2. ЭЛЕМЕНТ (ТУРБИНА, ПАР, ВРАЩЕНИЕ)

3. ЭЛЕМЕНТ (ГЕНЕРАТР, ВРАЩЕНИЕ, НАПРЯЖЕНИЕ) Рассматривая устройство (структуру) как цепочку взаимосвязанных технических элементов, преобразующих одну физическую величину в другую, можно записать следующие закономерности построения структуры этого устройства:

4. СТРУКТУРА (х, х, ПУСТО);

5. СТРУКТУРА (х, у, СОЕДИНИТЬ(s, t)) если ЭЛЕМЕНТ(s, х, z) и СТРУКТУРA(z, у, t);

Согласно четвертой закономерности устройство, не преобразующее физическую величину х, имеет пустую структуру. Пятая закономерность говорит, что устройство, преобразующее физическую величину х в величину у, состоит из элемента s и подустройства (т.е. структуры) t, если s преобразует величину х в некоторую другую величину z, a t преобразует z в у.

Заметим, что высказывания (предикаты) 1), 2) и 3) истинны для конкретных значений s, x, у, а высказывания 4), 5) истинны для любых х, у, s, t, т.е. являются некоторыми аксиомами.

В этих условиях задача синтеза устройства, преобразующего топливо в электрическое напряжение, ставится следующим образом: найти схему (соединение) U, такую, что СТРУКТУРА(ТОПЛИВО, НАПРЯЖЕНИЕ, U). Задача решается путем логического вывода с использованием закономерностей 4) и 5) и фактов 1), 2), 3).

СТРУКТУРА(ТОПЛИВО, НАПРЯЖЕНИЕ, СОЕДИНИТЬ(ЭЛЕМЕНТ(КОТЕЛ, ТОПЛИВО, ПАР), СТРУКТУРА(ПАР, НАПРЯЖЕНИЕ, СОЕДИНИТЬ(ЭЛЕМЕНТ(ТУРБИНА, ПАР, ВРАЩЕНИЕ), СТРУКТУРА (ВРАЩЕНИЕ, НАПРЯЖЕНИЕ, СОЕДИНИТЬ (ЭЛЕМЕНТ (ГЕНЕРАТОР, ВРАЩЕНИЕ, НАПРЯЖЕНИЕ),

СТРУКТУРА (НАПРЯЖЕНИЕ, НАПРЯЖЕНИЕ, ПУСТО))))).

Таким образом, решением является:

U=СОЕДИНИТЬ(КОТЕЛ, СОЕДИНИТЬ( ТУРБИНА, СОЕДИНИТЬ(ГЕНЕРАТОР, ПУСТО))).

III. Проектные процедуры параметрического синтеза связаны с оптимизацией номинальных значений параметров элементов и их допусков, идентификацией модели, которая заключается в расчете параметров, используемых в математической модели. Для выполнения этих операций разработано и используется большое количество пакетов прикладных программ, работа с которыми часто бывает затруднена из-за сложности представления исходной задачи проектирования в форму, которая предопределена структурой пакета. В связи с этим возникает задача внедрения средств интеллектуального интерфейса для работы с пакетами прикладных программ, обеспечивающего выполнение следующих функций:

• сведение рассчитываемой конструкции или схемы проектируемого объекта к заданной расчетной схеме (модели), реализованной в пакете, показ невозможности выполнения пакетом тех или иных расчетов;

• семантический анализ входной информации с целью облегчить работу пользователя с пакетом, избавив его от изучения тонкостей описания расчетной модели, в том числе предостережение от задания данных, приводящим к неверным результатам;

• анализ результатов расчетов, их интерпретация на содержательном уровне с использованием ограниченного естественного языка, применяемого в соответствующей предметной области.

Параметрический синтез возможен без оптимизации по заранее определенной системе формул или уравнений. В этом случае возникает задача определения последовательности применения формул расчета, т.е. синтезирования методики расчета по известным формулам. Решение состоит в определении такой цепочки причинно-следственных связей в формулах, в которой расчет по первой формуле в этой цепочке позволил бы найти величины, необходимые для расчета по второй формуле, и т.д. Поиск такого решения может быть осуществлен экспертной компонентной САПР.

IY. Проектные процедуры структурного и параметрического анализа основаны на математическом моделировании, т.е. на исследовании проектируемого объекта путем оперирования его математической модели. К таким процедурам относят детерминированную верификацию, т.е. выявление соответствия структуры и параметров объекта, заданных разными описаниями, анализ чувствительности выходных параметров Y к изменениям внутренних варьируемых параметров X, статистический анализ для получения статистических сведений о выходных параметров при заданных законах распределения параметров элементов. Задачи, в которых исследование свойств объекта сводится к однократному решению уравнений модели при фиксированных значениях параметров, называют задачами однократного анализа. Для его выполнения применяют известные методы и алгоритмы решения систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений. Задачи, требующие многократного решения уравнений модели при различных внутренних и внешних параметрах, называют задачами многовариантного анализа.

Аналогично проектным процедурам параметрического синтеза задач для реализации процедур анализа используются пакеты прикладных программ, для удобства работы с которыми возникает необходимость создания интеллектуального интерфейса, о чем уже говорилось выше.

Y. При проектировании сложных объектов, основанных на применении новых принципов функционирования, возможна ситуация, когда использование формальных и формализуемых процедур анализа невозможно из-за отсутствия информации, достаточной для построения точной или даже имитационной модели объекта проектирования. Если, однако, существуют экспертные оценки качественного характера о достоверности и пригодности той или иной математической модели для анализа объекта проектирования, то процедуру анализа можно реализовать нечетким алгоритмом, функционирование которого меняется в зависимости от нечеткой области адекватности той или иной математической модели. При этом возможно построение эвристической модели, обобщающей экспертные мнения об объекте. Возможность модельного представления и анализа объекта проектирования на такой модели, реализованной в виде так называемой нечеткой системы, может быть осуществлена путем создания специализированной интеллектуальной компоненты САПР.

YI. Проектные процедуры разработки текстовой и графической документации проектируемого объекта являются завершающими на тех или иных стадиях проектирования - эскизном, технического и рабочего проектирования. Эти процедуры наиболее автоматизированы уже сейчас, однако и для их выполнения могут быть использованы методы искусственного интеллекта. Основное направление работ здесь - создание интеллектуальных компонент САПР для генерации текстовой и чертежной конструкторской документации на основе указанного конструктором прототипа и краткого описания нового изделия.

VII. Кроме проектных процедур, непосредственно относящихся к процессу разработки нового объекта, в САПР выполняются другие процедуры, касающиеся объекта проектирования опосредственно. К таким опо-средственным проектным процедурам можно отнести процедуры поиска необходимой информации в базе данных нормативно-справочной информации САПР, а также в базе данных, хранящих информацию о базовых и макроэлементах, законченных и обобщенных структурах, математических моделей, проектных процедурах и т.п. Взаимодействие проектировщиков с базами данных на основные использования формальных языков манипулирования данными СУБД часто бывает затруднительным, что обусловлено необходимостью использования достаточно ограниченного словарного запаса и жесткой структурой составляемых запросов. Устранение этого недостатка лежит на пути создания интеллектуальных систем доступа к данным. Эти системы являются подклассом диалоговых систем, их называют также вопросно-ответными системами или интеллектуальными банками данных. Входным языком таких систем является, как правило, естественный язык, ограниченный по лексическому составу некоторой предметной областью, а их характерной чертой является наличие в них базы знаний, содержащей описание структуры и логики предметной области, в рамках которой работает данная система. Такие системы способны выполнить синтаксический анализ текста запроса, давать ответы на вопросы, в явном виде в тексте не содержащиеся.

VIII. Особое место в автоматизированном проектировании занимает так называемое поисковое конструирование. Принципиальное отличие задач поискового конструирования от задач структурного синтеза состоит в том, что они связаны с генерацией новых, ранее неизвестных технических решений, в том числе и на уровне изобретений. В интеллектуальных системах поискового конструирования должны моделироваться творческие способности человека, что является очень сложной задачей. Наряду с разработкой специфических методов решения поисковых задач здесь правомерно поставить вопрос и об использовании теории и методов ИИ. Ответ на него не очевиден и требует детального исследования.

Предположение о возможности строить поисковые системы как ЭС, базируется на том, что здесь также присутствует эксперт (изобретатель), знания которого необходимо извлечь и формализовать, причем важно формализовать стратегии генерации изобретений. Подобные ЭС, в частности, могли бы играть роль подсказчика и возбудителя (стимулятора) творческой фантазии изобретателя.

Конкретный подход к решению задач поискового конструирования с помощью ЭС имеет вид: в проекте «Изобретающая машина» используется аппарат теории решения инженерно-изобретательских задач (ТРИЗ), в том числе законы развития технических систем, алгоритм решения изобретательских задач, информационный фонд эффектов, принципы разрешения технических и физических противоречий и т.д. Система предназначена для самого верхнего уровня в иерархии интеллектуальных САПР, причем она развивается, в отличие от известных подходов и интеллектуализации САПР, в направлении поддержки теории развития технических систем. Цель проекта будет достигнута, когда новое техническое решение, предложенное системой немедленно, будет детализироваться в ИСАПР более низкого уровня.

Другой подход к созданию интеллектуальных систем поддержки изобретательской деятельности заключается в следующем: здесь для представления знаний о единичном техническом решении используются фреймы. Описание множества технических решений осуществляется в виде семантической сети (И-ИЛИ) дерева конструктивных элементов, где знания о методах проектирования представляются продукциями. Таким образом, в этой работе продемонстрирована возможность применения сложившейся технологии создания ЭС к области решения изобретательских задач. Система создавалась для генерации новых технических решений для класса виброзащитных устройств. Интересно отметить, что автору удалось получить более 150 новых технических решений виброзащитных устройств, но не в процессе эксплуатации ЭС, а в процессе ее разработки, т.е. фактически при формализации и структуризации знаний о путях создания виброзащитных устройств. Это еще раз подтверждает всю сложность создания действительно интеллектуальных, способных самостоятельно получать новые технические решения систем. В настоящее время создаются системы, способные советовать пользователю пути решения задач, т.е. освобождаем его, как правило, от нетворческой, рутинной работы, в частности от необходимости помнить большое число критериев, правил, параметров и т.д.