6. АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ВЫБОРА

Большое влияние на развитие теории и практики реше­ ния задач оказало начавшееся со второй половины прошлого века широкомасштабное применение вычислительной техни­ ки для автоматизации инженерного труда, проявившееся в создании автоматизированных систем различного назначе­ ния. В СССР (позднее - странах СНГ) в областях экономики и отельных ее секторах, для которых преимущественное зна­ чение имеют оптимизация производственных процессов

иуправление функционированием объектов (таких, напри­ мер, как управление работой крупных предприятий, элек­ тронная и химическая промышленность, энергетика), наи­ большее распространение получили автоматизированные системы управления (АСУ и АСУП). В машиностроении

идругих отраслях, требующих сложной и трудоемкой подго­ товки производства, основными стали системы автоматизи­ рованного проектирования (САПР).

Впредыдущих главах книги главное внимание было со­ средоточено на вопросах формализации знаний и процессов их использования при решении задач выбора. Практическое значение приведенных сведений заключается в возможности их использования для дальнейшего развития автоматизации труда специалистов и выполнения производственных про­ цессов. Актуальность внедрения вычислительной техники во все сферы деятельности человека является общепризнанной.

Усилия ученых и производственников должны быть на­ правлены на выявление и устранение факторов, затрудняю­ щих развитие процессов автоматизации. Одним из таких факторов является объективно неизбежный рост информаци­ онных ресурсов, которые целесообразно обрабатывать для

научно-технического процесса. К настоящему времени в ми­ ре накоплено необозримое множество разнообразных знаний и их объем непрерывно и быстро возрастает. Без использова­ ния вычислительной техники и соответствующих информа­ ционных технологий невозможно противостоять «информа­ ционному взрыву», сопровождающемуся резким падением КПД использования имеющихся знаний.

Важной составляющей подхода к решению названной проблемы является перевод знаний из печатных источников информации в компьютерные базы данных и знаний. Необ­ ходимость этого обусловлена тем, что основная часть знаний была получена в докомпьютерную эпоху и зафиксирована в литературе преимущественно в вербальной (словесной) форме. В таком виде знания невозможно вводить в компью­ тер. При решении какой-либо задачи необходимые знания надо сначала отделить от других, ненужных, но всегда присутствующих, и соответствующим образом предста­ вить - формализовать. Таким образом, формализация дан­ ных и знаний - основное условие автоматизации. Но боль­ шинство подлежащих решению задач являются, как мини­ мум, не полностью формализованными и поэтому плохо под­ даются автоматизации.

6.1. Опыт автоматизации решения неформализованных задач

Изучение накопленного опыта создания и эксплуата­ ции автоматизированных систем позволяет увидеть, что но­ вого в методическом отношении предлагает автоматизиро­ ванное решение задач по сравнению с традиционным безмашинным. Это можно показать на примерах из сварочного производства.

Как видно из проведенного обзора литературы, в СССР

первые работы, посвященные автоматизации решения от­ дельных задач сварочного производства, были опубликованы в 1970 году. Вскоре после этого появились сообщения о пер­ вых автоматизированных системах проектирования техноло­ гических процессов сварки (САПР ТПС), созданных в Ин­ ституте технической кибернетики Академии наук Белоруссии и в ВНИИНМАШ [8, 24]. Теоретической основой для этих разработок послужили фундаментальные исследования

А.М. Гильмана, Г.К. Горанского, В.Д. Цветкова, С.П. Мит­ рофанова и др. в области автоматизации инженерного труда, в основном с ориентацией на проектирование процессов ме­ ханической обработки металлов [14, 18, 55, 95].

В 1980-х годах к разработкам в области САПР ТПС под­ ключилась большая группа новых исследователей и проекти­ ровщиков и в течение последующего десятилетия работы в данном направлении проводились во все более широких мас­ штабах. К середине 90-х годов практика решения типовых задач технологической подготовки сборочно-сварочного производст­ ва с помощью САПР ТПС получила в стране заметное распро­ странение; насчитывалось более сотни предприятий и органи- заций-разработчиков и пользователей САПР.

Обзоры работ по применению ЭВМ для решения иссле­ довательских и производственных задач сварочного произ­ водства были выполнены и опубликованы В.А. Судником [85, 87] и Э.В. Лазарсоном [38].

В двух обзорных сборниках «Итоги науки и техники» [85, 87] рассмотрен весь комплекс вопросов применения ЭВМ в сварке. Автор проанализировал свыше 250 публика­ ций, преимущественно за 1986-1990 годы. Основными раз­ делами обзора являются: техническое и системное обеспече-

ние САПР; проектирование конструкций, узлов и соедине­ ний; технологическая подготовка производства; компьютер­ но-интегрированное производство; информационное обеспе­ чение разработок. В каждом разделе дается характеристика наиболее информативных, обладающих новизной подхода публикаций и, что особенно важно, обобщающие замечания и выводы составителя обзора.

Как новое направление совершенствования автоматизи­ рованных систем технологической подготовки производства оценивается создание экспертных систем, имитирующих рас­ суждения и действия специалиста при решении задач.

Краткое обобщение данных об опыте автоматизации решения основных задач сборочно-сварочного производства в СССР содержится в работе [38]. Автор использовал для анализа литературные данные за предшествующие два деся­ тилетия, а также результаты анкетирования отечественных разработчиков и пользователей САПР ТПС. Указанное анке­ тирование было организовано Институтом электросварки им. Е.О. Патона как головной в то время организацией в об­ ласти сварочного производства.

Для анализа наработанного опыта автоматизации пред­ ставляют интерес сведения о специфике автоматизированно­ го решения, методах формализации входной информации для ее обработки на ЭВМ, математических моделях постановки и решения задач.

Во всех САПР автоматизация решения любой задачи начинается с ее содержательного описания. При этом опре­ деляют входные и выходные параметры, связи между ними, последовательность выполнения операций. Затем переходят к формализации используемых понятий и действий. Понятия, не имеющие числового выражения, кодируют с помощью

цифровых кодов. Каких-то общих правил кодирования раз­ работчики САПР не придерживаются. Разработанные во ВНИИНМАШ общегосударственные классификаторы пред­ лагают громоздкие коды (до 12 разрядов) и потому не нашли применения в автоматизированных системах для сварочного производства. В обследованных САПР ТПС нет одинаковых классификаторов. Способы сварки обычно кодируют двух-, трехзначными кодами, материалы, инструмент, оборудова­ ние - трех-, четырехзначными кодами, тексты операций и переходов - четырехзначными.

Базы данных построены по реляционной системе, осно­ ву которой составляют однопараметрические таблицы, логи­ чески связанные с помощью СУБД. В описании системы процесс решения задачи или совокупности задач представ­ ляют в виде блок-схем с текстовыми пояснениями.

Опыт разработки САПР ТПС показал, что относительно просто удается автоматизировать решение задач расчетного типа. Для них возможен автоматический режим работы сис­ темы, при котором участие пользователя в решении сводится к вводу в компьютер всех исходных данных, обычно в начале работы. Само решение получается по жесткой алгоритмиче­ ски определенной программе без участия человека. В таком режиме возможно решение не только чисто вычислительных задач, но и проектирование технологических процессов при сравнительно небольшом заранее известном количестве ва­ риантов исходных данных.

Однако основную часть инженерной деятельности со­ ставляет решение неформализованных или слабо формализо­ ванных задач, которые отличаются символьным (нечисло­ вым) заданием исходных данных, отсутствием четких алго­ ритмов решения или множественностью операций с таким

большим количеством логических развилок, что составить заранее и ввести в компьютер алгоритмы решения практиче­ ски невозможно. В этих случаях работа компьютерных сис­ тем организуется по иному принципу: в автоматическом ре­ жиме выполняются лишь отдельные алгоритмически опреде­ ленные операции, а все основные решения принимаются че­

ловеком. Компьютер помогает ему, выводя на экран дисплея набор альтернатив - меню, из которого можно сделать вы­ бор. Такой метод решения задачи или проектирования, назы­ ваемый автоматизированным (в отличие от автоматического), применяется почти во всех отечественных САПР ТПС. Его достоинством является большая универсальность, примени­ мость к задачам разных типов, возможность учета конкрет­ ных условий каждой задачи, недостатком - низкая степень автоматизации решения, зависимость качества решения от опыта и знаний человека.

высококвалифицированными специалистами, и впоследствии использовать этот опыт конечными пользователями - рядо­ выми специалистами. Кроме того, в базах данных может хра­ ниться вся необходимая для решения задач информация, не­ зависимо от ее объема, тогда как человеку при безмашинном решении требуется много времени на поиск и обработку не­ обходимых данных.

Компьютеры могут работать при наличии программ, в которых указаны алгоритмы их действий. В связи с этим разработчики систем должны продумывать и фиксировать полные и четкие (однозначные) алгоритмы принятия реше­ ний. Особенно это важно в отношении задач выбора, для ко­

торых характерны многовариантный подход и, как следствие, необходимость учета взаимосвязанного влияния многих фак­ торов. В частности, именно для моделирования задач выбора предложено использовать разные виды таблиц решений, раз­ ные системы кодирования информации и т.д. Такие разра­ ботки совершенствуют теорию и практику решения задач.

В то же время опыт разработки и эксплуатации САПР ТПС и информационно-поисковых систем выявил некоторые проблемы, сопутствующие автоматизации решения задач.

Во-первых, все существующие системы различаются между собой своими характеристиками, так как созданы раз­ ными коллективами разработчиков, ориентированы на реше­ ние в чем-то различающихся задач. Разными являются соста­ вы и структура соответствующих баз данных. Поэтому реше­ ние одной и той же задачи с помощью разных систем может приводить к получению разных результатов.

Во-вторых, базы данных систем типа САПР ТПС по­ строены по реляционной модели, то есть данные в них пред­ ставлены в форме таблиц. В свою очередь это требует, чтобы эксперты подготавливали данные, необходимые для решения задач, также в табличной форме. Однако большая часть зна­

имущественно готовые, взятые из литературы таблицы или дополнительно строят таблицы путем несложной обработки имеющихся графических зависимостей и разрозненных чи­ словых характеристик. Большая часть необходимой инфор­ мации не находит отражения в базах данных. Чтобы компен­ сировать информационную ограниченность баз данных, раз­ работчики автоматизированных систем используют профес­ сиональные знания конечных пользователей, включая их в контур управления принятием решений.

В разработанных отечественных САПР компьютерная поддержка принятия решений сводится к выводу на экран монитора текущей информации, соответствующих меню и шаблонов. Принятие решений по большинству вопросов воз­ лагается на пользователя. Человекомашинный диалог в ре­ жиме меню - это по существу аналог безмашинного выбора предпочтительного варианта из нескольких возможных, только с некоторыми ограничениями, исключающими воз­ можность грубых ошибок.

Как было отмечено выше, при моделировании задач вы­ бора наибольшую проблему создает вероятность получения неоднозначных решений для некоторых вариантов исходных условий задач. Такая особенность характерна для большинства

справочных и проектирующих автоматизированных систем.

Вышеприведенный анализ в основном относится к пе­ риоду приблизительно до середины 1990-х годов. В после­ дующие годы, в связи с распадом СССР и коренным измене­ нием ситуации, развитие прикладной науки и производст­ венное внедрение результатов научных исследований в зна­ чительной мере оказалось свернутым. В настоящее время от­ сутствуют централизованные сведения о развитии сварочно­ го производства. Представление о проводимых работах мож­ но получить из литературы.

По вопросам автоматизации автором был выполнен об­ зор свыше 500 отечественных и иностранных публикаций. Хронология работ показывает, что до начала 90-х годов ин­ тенсивность работ однозначно возрастала, а затем произо­ шел резкий спад. Видно также, что количество публикаций по задачам расчетного типа значительно больше, чем по за­ дачам выбора. Прослеживаются тенденции перехода к решению задач на основе математического моделирования

процессов и объектов и все более широкого использования вычислительной техники и новых информационных техно­ логий.

Первая тенденция связана с совершенствованием мето­ дов использования экспериментальных данных. В ряде пуб­ ликаций 1970-1980-х годов приведены рабочие блок-схемы решения задач сварки, отражающие накопленный к тому времени индивидуальный опыт специалистов. В последую­ щие годы исследователи стали больше уделять внимания по­ строению математических моделей процессов и объектов сварки и решению задач с помощью этих моделей.

Вторая из отмеченных особенностей работ, тематически связанных с решением задач, соответствует мировой тенден­ ции внедрения вычислительной техники во все сферы чело­ веческой деятельности. Приблизительно с 1980-х практиче­ ски во всех работах рассматриваемого направления прямо или косвенно предусматривается возможность автоматиза­ ции решения задач. Обычным стало словосочетание «компь­ ютерное моделирование».

Очевидно, в связи с трудностями постсоветского перио­ да в публикациях последних лет не встречаются сведения

осоздании новых компьютерных систем типа САПР ТПС.

Вряде работ сообщается об опыте эксплуатации и совершен­ ствовании ранее разработанных систем. В них сохраняется предложенный ранее подход к автоматизации решения рас­ четных задач и задач выбора, но совершенствуется про­ граммное обеспечение и содержание баз данных.

Многие специалисты указывают на взаимосвязь вопро­ сов моделирования и автоматизации при решении задач. Модели задач нужны для того, что по ним строить алгорит­ мы решений, а компьютерная техника является высокоэф­

фективным инструментом проведения исследований на мо­ делях и поиска оптимальных решений сложных задач, в ко­ торых необходимо учитывать множество взаимосвязанных факторов.

В отношении моделирования и автоматизации исполь­ зование таблиц соответствий в качестве универсальной мо­ дели постановки задач выбора имеет несомненные достоин­ ства. Для ТС отсутствуют принципиальные ограничения по допустимым количествам рассматриваемых альтернативных решений, принимаемых во внимание факторов и их значе­ ний. Имеется возможность компактного представления больших объемов разнообразной информации независимо от того, в каком виде она зафиксирована в первоисточниках. В таблицах соответствий все их атрибуты кодируются, а язык таблиц максимально приближен к машинному. Это позволяет вводить модели в компьютер и автоматизировать решение задач.

Для объективной оценки уровня и возможности автома­ тизации решения задач сварки обзор отечественных разрабо­ ток был дополнен рассмотрением работ, проведенных в дру­ гих странах.

Начиная с 1980-х годов применение вычислительной техники во всех сферах промышленного производства стало в передовых зарубежных странах одним из главных приори­ тетов. Это относится и к сварочному производству, о чем свидетельствует резкий рост числа публикаций по соответст­ вующей тематике в реферативном журнале «Сварка» и со­ держание рефератов.

В рефератах иностранных статей содержится много ин­ тересных данных и фактов. Однако возможности воспользо­ ваться зарубежным опытом ограничены малым объемом ре­

фератов, практической недоступностью работы с подлинни­ ками из-за языкового барьера, а также несовместимостью иностранных и отечественных стандартов по материалам, оборудованию, терминологии и т.д. Несмотря на перечис­ ленные трудности, полезным является сопоставление неко­ торых статистических и качественных данных о компьютер­ ных системах, технологиях и тематических направлениях в нашей стране и за рубежом.

Из обзора иностранной литературы видно, что максимум публикаций по обсуждаемой тематике пришелся на вторую половину 1980-х годов, затем поток публикаций стал быстро уменьшаться. Вероятно, это можно объяснить тем, что в 80-х годах, когда развитие вычислительной техники достигло оп­ ределенного уровня, передовые страны сосредоточили свои усилия на создании программных средств для решения ши­ рокого круга задач в области сварки и внедрения их в про­ мышленное производство. Резко возросло число публикаций о разработанных компьютерных системах и их внедрении, а число статей научного содержания сократилось.

Об интенсивности работ по проблемам автоматизации, проводимых в передовых странах, свидетельствуют данные табл. 27. Можно сделать вывод, что в промышленно разви­ тых странах применению вычислительной техники для ре­ шения производственных задач сварки уделяется больше внимания, чем в нашей стране.

Еще одной примечательной особенностью развития авто­ матизации за рубежом в конце прошлого века явился переход к разработке и широкому использованию экспертных систем.

Судя по литературе, первые экспертные системы по те­ матике сварки были разработаны в Японии и США. Их дос­ тоинства были оценены чрезвычайно быстро и уже со второй

половины 1980-х годов они стали преобладающим видом программных средств, разрабатываемых в передовых зару­ бежных странах.

Таблица 27

Удельный вес публикаций по автоматизации решения типовых задач сварки

Статистика показывает, что число работ, посвященных экспертным системам, и после 1980-х годов продолжает ин­ тенсивно увеличиваться.

Появление информации о новых возможностях, которые открывает применение экспертных систем для автоматизации

решения сложных неформализованных задач, стимулировало интерес отечественных исследователей к овладению метода­ ми искусственного интеллекта.

Начальные сведения об идеях, методах создания и при­ менении экспертных систем специалисты прикладных облас­ тей смогли получить во второй половине 1980-х - начале

1990-х годов по значительному числу переведенных на рус­ ский язык монографий зарубежных авторов [47, 58, 72 и др.]

и нескольким отечественным изданиям [32,49, 69,91].

В сварочном производстве к первым публикациям по тематике экспертных систем можно отнести работы [84, 86] и некоторые другие.

В.А. Судник и В.А. Ерофеев разработали программные пакеты «Прогнозирование качества» при сварке плавлением и контактной сварке для выполнения вычислительных экспери­ ментов и математического моделирования соответствующих процессов [86]. Такие сложные компьютерные системы они рассматривают как «экспертные системы высокого уровня».

А.И. Стрельцов и А.А. Толкачев проиллюстрировали тех­ нологию построения экспертной программы на примере задачи выбора марки электрода для ручной дуговой сварки [84]. К со­ жалению, в дальнейшем они не использовали возможности но­ вого подхода к решению широкого круга задач сварки.

В Пермском НПО «Парма» под руководством Б.И. Ярушкина была разработана оболочка ЭС «САПР-Эксперт» уни­ версального назначения, на основе которой совместно

с Пермским политехническим институтом создан исследова­ тельский прототип системы выбора варианта сварки в за­ щитных газах [102].

В МГТУ им. Н.Э. Баумана создана ЭС типа «нейросеть» для моделирования процесса импульсно-дуговой сварки неплавящимся электродом в аргоне (Э.А. Гладков, А.В. Мало­ летков и др. [16]). Показано, что точность расчетов по по строенной системе превосходит точность аналогичной рег­ рессионной модели. Также уменьшаются затраты на прове­ дение экспериментов и время на обработку эксперименталь­ ных данных.

Ряд авторов указывает, что экспертные системы могут создаваться как для работы в автономном режиме в качест­ ве консультантов по решению отдельных профессиональных

задач, так и в качестве подсистем САПР для синтеза некото­ рых проектных решений. В этом контексте можно говорить об интеллектуализации традиционных САПР как одном из направлений совершенствования автоматизированных сис­ тем. Применительно к задачам сварочного производства та­ кой подход подробно проанализирован А.С. Бабкиным [4].

Несмотря на перечисленные и другие имеющиеся разра­ ботки и публикации по тематике экспертных систем, мас­ штабы применения новых компьютерных методов решения задач сварки отстают от уровня индустриально развитых стран. Косвенным, но наглядным подтверждением этого мо­ жет служить такой факт: по проведенным подсчетам процент публикаций, в тематике которых присутствуют сведения об экспертных системах, за последние 15 лет составил: в рус­ скоязычной литературе 12,8 %, в иностранной - 50,9 %.

В России пока не создано коммерческих систем для ши­ рокого круга пользователей. Есть несколько промышленных образцов ЭС (разработки Тульского и Волгоградского ГТУ), но они пока по-настоящему не востребованы промыш­ ленностью. На уровне исследовательских прототипов нахо­ дятся ЭС преимущественно учебного назначения, разрабо­ танные в некоторых других вузах. Сведения о них крайне ограничены.

В странах СНГ наибольших успехов в создании эксперт­ ных систем для сварщиков добились сотрудники ИЭС им. О.Е. Патона. Первой работой стал аналитический образ за­ рубежных систем для сварщиков, подготовленный группой со­ трудников под руководством академика В.И. Махненко [101].

В дальнейшем Г.Ю. Сапрыкиной была разработана ЭС по сварке сталей под флюсом [78]. Используя информацию, введенную в базы данных и знаний, система предоставляет

возможность в диалоговом режиме разрабатывать техноло­ гию сварки для заданных исходных данных.

Группа сотрудников - П.В. Гладкий, В.Ф. Демченко

И.А. Рябцев, С.С. Козлитина и др. - на протяжении ряда лет занималась разработкой, а затем совершенствованием экс­ пертных систем по технологии электродуговой наплавки [100, 25]. При этом центральной задачей являлся выбор на­ плавочных материалов.

В обзоре информационных компьютерных систем, раз­ работанных в ИЭС им. Е.О. Патона [26], упоминается также экспертная система проектирования технологий сварки лег­ ких сплавов. Как и для других ЭС, дается краткая характери­ стика структуры системы, содержания баз данных и работы пользователя. К сожалению, не поясняется, чем принципи­ ально отличаются такие ЭС от ранее создававшихся инфор­ мационных систем, как решается проблема неоднозначности рекомендаций, генерируемых системой.

Ученые Белоруссии были в числе первых отечественных исследователей, начавших системно заниматься вопросами применения вычислительной техники для решения задач сварки. С конца 1960-х годов до начала 2000-х центром про­ ведения таких работ являлся Институт технической киберне­ тики (ИТК) АН Белоруссии. Здесь были разработаны основы

автоматизации технологической подготовки производства сварных конструкций [8, 57], созданы первые САПР ТПС универсального назначения [31], основанные на челове­ комашинном диалоговом решении конструкторско-техноло­ гических задач. Среди последних преобладают задачи выбо­ ра: выбор последовательности и содержания операций и пе­ реходов, выбор способа сварки, сварочных материалов, сва­ рочного и механического оборудования и т.п.

Первоначально белорусские исследователи ориентиро­ вались на разработанную Г.К. Горанским и его сотрудниками методику моделирования задач выбора с помощью таблиц соответствий и граф-схем алгоритмов выбора решений [3, 20]. В этой связи следует отметить большое методологиче­ ское значение статьи Н.Ю. Мухамедова и др. [57], авто­ ры которой на примере задачи выбора способа сварки пока­ зали различные аспекты моделирования сложных многоаль­ тернативных многофакторных задач. В дальнейшем реше­ ние этой задачи анализировали и другие исследователи [35, 42, 65, 102].

Опыт автоматизации решения неформализованных задач

рочно-сварочного производства: формализация исходной ин­ формации, методика и алгоритмы проектирования технологи­ ческих процессов, моделирование принятия проектных реше­ ний. В последней главе книги приведено описание САПР ТПС, разработанной автором совместно с Г.А. Ивановым.

Для задач расчетного типа, к которым отнесены расчеты параметров режимов сварки, технических норм времени на сбо­ рочно-сварочные и сопутствующие операции и норм расхода сварочных материалов, приведены соответствующие расчетные формулы с необходимыми пояснениями. В основу подхода к решению остальных задач (неформализованных, преимущест­ венно задач выбора) положен теоретико-множественный ана­ лиз. Большинство рассматриваемых параметров исследователи представляют в виде множеств и анализируют соответствия между множествами элементов входных и выходных парамет­ ров. В результате синтезируют алгоритмы решения задач.

С точки зрения методики решения задач наиболее инте­ ресными в работе [83] являются предложения автора по при­ менению в САПР элементов искусственного интеллекта и экс­ пертных систем. Этот вопрос проиллюстрирован для задач определения последовательности сборки сварных конструк­ ций, выбора способа сварки, типа стыкового шва и марки электрода для ручной сварки, а в целом - на примере автома­ тизации решения задач технологии сварки двухслойных ста­ лей.

Продолжение всего комплекса работ по автоматизации технологической подготовки сборочно-сварочного производ­ ства в настоящее время проводится в Научно-исследовате­ льском и конструкторско-технологическом институте сварки и защитных покрытий (НИКТИС), являющемся головной ор­ ганизацией Республики Беларусь в области сварки. Здесь группа сотрудников во главе с Г.А. Ивановым активно зани­ мается дальнейшим совершенствованием и производствен­ ным внедрением САПР ТПС, разработанной в Институте тех­ нической кибернетики (ИТК). В отличие от большинства отечественных САПР аналогичного назначения, в данной системе для решения проектных задач используются элемен­ ты искусственного интеллекта. Соответственно вместо базы данных функционирует база данных и знаний.

Вряде публикаций Г.А. Иванова и В.Н. Прончевой по­ казан современный уровень автоматизации решения типовых задач технологической подготовки производства сварных конструкций [29, 30 и др.].

Вобзоре литературы по автоматизации нельзя не упо­ мянуть о работах С.В. Медведева (ИТК НАН Беларуси), ко­ торый на протяжении длительного времени целенаправленно занимается вопросами компьютерного проектирования сбо­

рочно-сварочной оснастки. Такое проектирование требует решения комплекса разнообразных задач методологического, конструкторского, системотехнического и иного характера с целевой ориентацией на объект проектирования, то есть сборочно-сварочной оснастки. В своей монографии [53] С.В. Медведев развивает выдвинутый Н.О. Окербломом принцип конструктивно-технологического проектирования сварных конструкций [63], считая возможным и целесооб­ разным параллельное выполнение этапов конструирования

сварных узлов, разработки технологии их изготовления и проектирования соответствующей сборочно-сварочной ос­ настки. Применительно к решению отдельных задач это оз­ начает, что проектировщики сварных конструкций и оснаст­ ки должны в максимальной степени учитывать требования технологичности и экономичности конструкций, возможно­ сти применения прогрессивных технологических приемов и операций, учитывать существование напряжений и дефор­ маций от сварки. В свою очередь, технологи должны инфор­ мировать конструкторов о влиянии конструкторских реше­ ний на технологию изготовления конструкций, о технологи­ ческих возможностях производства и тем самым способство­ вать повышению технологичности конструкций.

Главным достижением автора книги [53] можно считать разработку концепции построения компьютерных систем конструктивно-технологической подготовки сборочно-сва­ рочных производств, разработку и промышленное внедрение специальных методов автоматизированного конструирования систем технологического оснащения.

Несмотря на отмеченное выше снижение интенсивности выполнения работ по созданию и внедрению новых автома­ тизированных систем, прогресс в работах по автоматизации

решения различных задач не прекращался. Как видно из пуб­ ликаций, исследователи берутся за решение все более слож­ ных задач, все шире используют математическое моделиро­ вание изучаемых объектов и процессов и современные ком­ пьютерные технологии решения задач. В таком аспекте мож­ но говорить о стирании принципиальных различий между понятиями «задача» и «проблема».

Это можно показать на примере применяемой сварщи­ ками оценки свариваемости металлов - характеристики, зна­ ние которой необходимо для правильного выбора материала сварной конструкции и параметров технологии сварки.

На протяжении длительного времени уровень сваривае­ мости конструкционного материала оценивался качествен­ ными характеристиками - хорошая, удовлетворительная, ограниченная и плохая свариваемость - или с помощью на­ турных испытаний образцов. Для углеродистых и низко­ легированных сталей применяется также расчет величины эквивалента углерода, характеризующего склонность стали к закалке и образованию холодных трещин при сварке (опре­ деляется по химсоставу металла).

Практика показала, что применительно к ответственным сварным конструкциям такая оценка является недостаточной. В современном понимании свариваемость следует рассматри­ вать как сложную комплексную характеристику, зависящую не только от самого свариваемого материала, но и от применяемой технологии сварки, конструктивного оформления сварного со­ единения и требований к конструкции при ее эксплуатации. О сложности точной оценки свариваемости говорит тот факт, что этому вопросу посвящено несколько монографий отечест­ венных и зарубежных исследователей [52 и др. ].

В 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

альтернатив в модели плохо разделяются. Поиск ответа на эти вопросы не является простым. Как отмечалось ранее, для этого можно использовать построение граф-схем (блок-схем) или специальные программные средства.

Рис. 31. Схема построения модели задачи выбора с помощью гибридной ЭС

По результатам анализа определяют, требуется ли кор­ ректировать модель. Если нет, то значит построенная модель соответствует техническому заданию и с ней может работать пользователь (блок 13). На практике такое случается редко.

Почти всегда требуется хотя бы небольшая корректировка и, следовательно, необходимо выбрать способ улучшения мо­ дели (блок 8).

Здесь возможны несколько вариантов действий. Один из них обозначен блоком 9 (корректировка ТС), под которым по­ нимается корректировка построенной модели преимуществен­ но за счет изменения ее области отправления. При анализе может также выявиться целесообразность декомпозиции мо­ дели на несколько подмоделей, с каждой из которых надо про­ водить тестирование, анализ и другие действия.

В иных случаях для улучшения модели может потребо­ ваться сбор дополнительных данных (блок 10) и более суще­ ственное изменение первоначально построенной модели, на­ пример, за счет введения дополнительных параметровразделителей. Тогда следует повторять действия, предусмот­ ренные блоками 1—7.

Наиболее сложной является ситуация, при которой все рассмотренные варианты улучшения табличной модели не приводят к желаемым результатам. В этом случае можно расширить информационную базу модели задачи за счет до­ полнительных знаний, излагаемых вербально в форме про­ дукционных правил, а иногда и дополнительных коммента­ риев (блок 11). Информация такого вида не заменяет знаний, содержащихся в таблице соответствий, а дополняет их, чтобы помочь в разделении неразделяющихся решений. Поэтому объем продукционной части базы знаний гибридной ЭС по­ лучается небольшим и определяется только потребностями разделения небольших групп решений из области прибытия ТС (не редко всего двух-трех). Эффективность расширения БЗ также может быть оценена с помощью тестирования (блок 12) и анализа его результатов.

В соответствии с вышеприведенными принципиальны­ ми положениями автором совместно с К.Ю. Хомовым разра­ ботана компьютерная программа, помогающая в решении задач выбора [43]. В системе программно реализована ком­ пьютерная поддержка действий, указанных на схеме рис. 31 блоками 2-9, то есть работ, которые выполняются разработ­ чиками табличных моделей и конечными пользователями.

В качестве инструмента создания и решения задач с по­ мощью таблиц соответствий выбрана программа MS Excel. Данный инструмент представляет необходимые визуальные средства работы с ячейками таблицы и встроенный язык про­ граммирования Visual Basic для реализации вычислительных алгоритмов. Достоинствами MS Excel являются его распро­ страненность и интуитивно понятный интерфейс работы пользователей, не требующий специализированных знаний работы с компьютером. Программа позволяет создавать, ре­ дактировать или удалять таблицы соответствий, используя режимы «Редактирование» или «Решение».

Работа с программой в режиме «Редактирование» осу­ ществляется следующим образом. Общий алгоритм работы задается системой. При решении новой задачи сначала на экран дисплея система выводит форму (оболочку) таблицы соответствий. Оператор с помощью простых средств управ­ ления заполняет форму всеми необходимыми данными, так же как это производится при безмашинном построении ТС. Кодировать выходные и входные параметры и их значения не обязательно, что безусловно удобно для разработчика. Нали­ чие соответствий указывается в клетках матрицы единицами, остальные клетки не заполняются.

Тестирование построенной модели проводится на при­ мерах разных условий моделируемой задачи. Система обес­ печивает максимальную наглядность существующих связей

низированная сварка в углекислом газе. Но если в условии приведенной задачи уменьшить длину шва, то однозначного решения не получится: система укажет возможность приме­ нения двух способов сварки - механизированной в С02 и ручной дуговой.

Работоспособность и удобство работы с созданной ком­ пьютерной системой для моделирования и решения задач выбора подтверждены практикой ее применения в учебном процессе на кафедре СП и ТКМ ПГТУ.