Автоматизация производственных систем

В связи с необходимостью эксплицитной (явной) спецификации процессов функционирования онтологии принято рассматривать онтологические системы. Под формальной моделью онтологической системы o понимают [1] триплет вида:

o = <Ometa, {Od&f}, inf>,

где Ometa - онтология верхнего уровня (метаонтология); {Od&f}={Od}{Of}- множество предметных онтологий и онтологий задач предметной области; inf - модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой o.

В модели o имеются три онтологические компоненты:

метаонтология;

предметная онтология;

онтология задач.

Метаонотология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Метаонтология должна содержать концепты и отношения, необходимые как для предметной онтологии, так и для онтологии задач. Последние в совокупности должны обеспечивать построение операциональной модели M предметной области. На основе этой модели производится преобразование исходных данных In, необходимых для автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов их изготовления, в выходные данные Out, содержащие модель результатов инженерного проектирования (рис.2).

Рис.2. Операциональная модель САПР в нотации IDEF0

Операциональная модель M представляет собой совокупность концептуальной структуры Sk, отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональной структуры Sf, моделирующей функции преобразования входных данных In в выходные Out. Sk представляет собой синтаксический аспект предметной онтологии, содержащий описание семантики понятий, а Sf - синтаксический аспект онтологии задач, содержащий смысловое содержание этих задач.

M = (Sk, Sf)

Sk выступает как пассивная компонента, содержащая данные, а Sf - как активная компонента, преобразующая данные [1].

Метаонтологию как и другие виды онтологий целесообразно строить на основе стандартов, причем желательно международных. Компоненту метаонтологии, связанную с описанием концептуальной структуры, целесообразно строить на базе стандарта IDEF1X, а компоненту метаонтологии, связанную с функциональной структурой - на основе стандарта IDEF0.

При таком подходе взаимосвязь между компонентами онтологической системы выглядит, как это представлено на рис.3.

Предметная онтология Sk содержит понятия, описывающие конкретную предметную область и отношения между ними. Каждое понятие имеет полное имя, образуемое словом или словосочетанием естественного языка. В информационных технологиях принято помимо полного присваивать и короткое имя или идентификатор, содержащий не более 8 символов. Содержание понятия описывается с помощью его существенных свойств (атрибутов). Свойства, как и понятия, имеют полные и короткие имена, а также определенный тип данных. Различные понятия не могут иметь одинакового содержания.

Что касается связей между понятиями, то в онтологии инженерных знаний достаточно использовать отношения is a и part of, с помощью которых формируется понятийная метасистема.

На рис.4 представлен экран инструментального средства СПРУТ-технологии, предназначенного для описания предметной онтологии. Формирование имени и идентификатора понятия, а также его содержания производится в средней части экрана с помощью соответствующих панелей редактора. На рис.4 приведено описание родового понятия «Деталь». Содержание этого понятия формируют собственные атрибуты, присущие всем деталям (наименование, обозначение, марка материала, масса и т.п.).

Рис.3 Структура онтологической системы

Родовидовые отношения (is a)формируются с помощью свойства, именуемого дискриминатором. В данном случае это вид детали. Подвиды присоединяются с помощью правого окна. В этом окне перечислены групповые детали: вал, вал-шестерня, втулка, колесо зубчатое и т.п.

Для задания структуры, определяемой отношением part of, используется левое верхнее окно. В нем перечислены комплексные конструкторско-технологические элементы, из которых может состоять деталь: отверстия, элементы осесимметричные и призматические. Кроме того, с помощью этого отношения с деталью соединяются данные ее заготовки, покрытий и термообработки. Описываемое понятие может наследовать свойства других понятий, расположенных выше по иерархии part of. Это наследование задается с помощью левого нижнего окна экрана.

Рис.4 Экран формирования предметной онтологии

Онтология задач Of содержит функции, с помощью которых производится преобразование входных данных In операциональной модели M в выходные Out. Каждая функция, также как и понятие имеет полное и короткие имена. Полное имя в соответствии со стандартом IDEF0 формируется в виде словосочетания, состоящего из отглагольного существительного, описывающего действие, выполняемое функцией (расчет, определение, формирование и т.п.), существительного, указывающего предмет, на который направлено действие, и дополнительных слов, содержащих описание ограничений. Короткое имя представляет собой идентификатор. Подобно свойствам понятия каждая функция имеет набор входных, выходных и управляющих (C) переменных (рис.2). В онтологии инженерных знаний достаточно использовать переменные трех типов: целые и действительные числа и, а также символьные переменные. Переменные имеют полные и короткие имена.

Рис.5 Экран формирования онтологии задач

На рис.5 представлен экран инструментального средства СПРУТ-технологии, предназначенного для формирования онтологии задач. Имена входных, выходных и управляющих переменных выбираются из общего словаря. В качестве неделимого элемента онтологии задач в СПРУТ-технологии принят модуль инженерных знаний (МИЗ), соответствующий функциональному блоку стандарта IDEF0 (рис.2). В качестве механизмов (Mc) реализации функций в МИЗ могут использоваться формулы (рис.5), таблицы, выбор из баз данных, программные модули и т.п. На основе выбранной совокупности МИЗ производится генерация метода.

Каждое понятие связывается с определенным методом, представляющим собой подсистему онтологии задач. Такая пара носит название агент. Машина вывода inf онтологической системы инженерных знаний опирается на сетевое представление агентов, образующих метасистему. Функционирование ее связано с двумя процессами: структурным синтезом и синтезом параметрическим. Структурный синтез обеспечивает выбор и активизацию одного из разновидностей понятий во всех родовидовых отношениях. Параметрический синтез формирует экземпляры выбранных понятий путем вычисления выходных переменных с помощью метода и приравнивая их значения свойствам понятия.

Практическое применение инструментальных средств СПРУТ-технологиии, разработанных в соответствии с описанными теоретическими положениями, показало их истинность и высокую эффективность. На основе этой информационной технологии были созданы интеллектуальные системы автоматизированного конструирования (редукторы, электродвигатели) и проектирования технологических процессов (механообработка). При этом в десятки раз по сравнению с традиционными информационными технологиями была сокращена как трудоемкость создания специализированных прикладных систем, так и трудоемкость проектирования с их помощью.

7. Методы и программные средства автматизации конструирования

Согласно наиболее обобщенной модели системы, модели "черного ящика", система автоматизированного конструирования изделий представляет собой средство преобразования входной информации в выходную (рис.7.1). Процесс разработки проекта изделия складывается из двух основных этапов: этапа проектирования, на котором изделие представляется как формальная система с оформлением соответствующих схем и эскизной проектной документации, и собственно конструирования с формированием данных общих видов и рабочей документации. Входной информацией этого процесса является дескриптивное описание проектируемого объекта, которое обычно содержится в техническом задании. Выходная информация в соответствии с функциональным назначением системы определяет конструктивное описание проектируемого объекта, общепринятой формой представления которого является проектная и конструкторская документация, а компьютерной формой . графические модели, текстовые документы, реляционная и графическая базы данных. Сама система автоматизированного конструирования реализует с помощью технических и программных средств вычислительной техники процесс преобразования входной информации в выходную. Управляет процессом преобразования информации пользователь. Отсюда следует, что первыми шагами системного анализа данной проблемной ситуации является системологическое исследование двух основных компонент: проектируемых объектов и процессов проектирования. Исследование первых двух компонент относится к проблематике анализа проектируемых объектов и форм их представления, а последняя - к проблематике анализа собственно проектных действий.

Методы автматизации конструирования

Система автоматизированного конструирования, представленная в самом общем виде на рис.7.1 описывается такой формулой

Xu: Iu Ou (1)

Таблица 7.1 Методы автоматизации проектных работ

Объект проектирования, рассматриваемый также как черный ящик, может иметь такое формализованное представление

Sm: Iw Ow (2)

Здесь Sm технический объект как система, Iw входной операнд реализуемого этой системой технического процесса, а Ow выходной операнд технического процесса.

Для составляющих проектных действий Xu, Iu, Ou введем общее обозначения Z [4]:

Zr использование одного из многих известных решений;

Zj использование единственного известного решения;

Zp использование нового решения.

В табл.7.1 представлены результаты системного анализа методов автоматизации проектных работ.

Первая группа методов относится к классу проектирования по аналогам с поиском их и последующим редактированием для выпуска рабочей документации.

Iju Oju Xju метод, основанный на отборе готовой информации Oju (проектной, конструкторской или технологической) по заданным исходным данным Iju, определяющим критерии отбора. Метод основывается на стереотипных информационно-поисковых операторах Xju, допустимых в используемой информационно-поисковой системе.

Iju Oru Xju метод, аналогичный предыдущему, но обеспечивающий информационный поиск одновременно нескольких вариантов выходной информации Oru, удовлетворяющих критериям отбора Iju.

Следующая группа методов автоматизации проектирования принадлежит к классу типового вариантного проектирования. Она базируется на использовании различных операторов проектирования Xru, основанных на наборе эвристических методов, логических или математических

алгоритмов, описанных в литературе либо на собственной или коллективной практике [4] и заложенных в базу знаний системы автоматизированного проектирования:

Iju Oju Xru метод, где входной информацией служат данные Iju, содержащие однозначное описание входных и выходных данных проектируемого изделия или процесса. С использованием известных методов проектирования Xru в проект Oju закладываются известные технические решения.

Iju Oru Xru метод типового вариантного проектирования с получением нескольких альтернативных проектных решений для выбора из них наилучшего.

Iru Oru Xru метод типового проектирования, аналогичный предыдущему, но с варьированием исходных данных.

Следующие две группы методов представляют творческие действия с замыслами [4]. Они направлены на поиск того, что еще не известно.

Iju Opu Xru метод поискового проектирования с использованием известных способов Xru. Метод направлен на поиск новых входов и выходов Opu для известного технического средства или технологического процесса, информация о котором содержится в Iju. Соответствует изобретению на применение.

Iru Opu Xru метод поискового проектирования, аналогичный предыдущему, но с варьированием исходных данных.

Ipu Opu Xru метод поискового проектирования, направленный на синтез принципиально новых проектных решений (способ, устройство) с использованием существующего проектно-конструкторского или проектно-технологического потенциала. Относится к аппарату изобретательских действий.

Последний метод Iu Ou Xpu относится к области исследования новых методов проектирования Xpu.

Программные средства автоматизации конструирования

Разработка интеллектуальных систем типового вариантного проектирования связана с созданием банка знаний. Функциональная схема этого процесса представлена на рис.7.2.

Рис.7.2. Функциональная схема разработки банка знаний

Разработка банка знаний включает следующие этапы:

Формирование концептуальной модели прикладной области и генерация логической и физической структур базы данных

Заполнение базы данных стандартных и покупных изделий

Формирование геометрической и графической баз знаний

Формирование базы экспертных знаний и генерация методов агентов

Генерация мультиагентной метасистемы

Формирование концептуальной модели прикладной области связано с разработкой системы понятий и формированием на этой основе структурированной системы данных в форме И/ИЛИ графа. Вершинами этого графа являются понятия. Понятия связываются друг с другом отношениями «целое-часть», которые моделируются дугами типа И, а также отношениями «род-вид», которые моделируются дугами типа ИЛИ.

Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуют с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков, или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации. Понятие может относиться ко множеству однотипных объектов или к конкретному единичному объекту.

Основными характеристиками понятия являются объем и содержание. Объем понятия это множество (класс) всех объектов, обладающих существенными признаками понятия. Содержание понятия совокупность всех существенных признаков (свойств) данного понятия, которые позволяют однозначно идентифицировать его среди множества других понятий.

Всякое системное описание ПО состоит из элементов и связей. При концептуальном моделировании в качестве элементов выступают понятия, а в качестве связей отношения понятий.

Каждому понятию при концептуальном моделировании, приписывают некоторое уникальное имя, или знак. С другой стороны, каждый конкретный объект, входящий в объем понятия, также должен иметь уникальное имя, или знак.

Объекты, составляющие объем понятия, различают с помощью значений признаков (свойств). В концептуальном моделировании признаки понятий делят на три типа: дифференциальные, характеристические и валентные. Дифференциальные признаки используют в качестве характеристики содержания понятия. Они соответствуют собственным характеристикам объекта, которые представлены описательными атрибутами. Характеристические это признаки, которые позволяют отличить объекты, относящиеся к объему одного и того же понятия. Они соответствуют идентификатору и указывающим атрибутам объекта. Валентные признаки обеспечивают связь между различными понятиями и соответствуют структурным переменным объекта, описываемым вспомогательными атрибутами.

Первое действие технологии направлено на разработку проекта метасистемы, охватывающей все множество изделий, подлежащих разработке с помощью многоагентной САПР. Разработка метасистемы производится с помощью функционально-структурного анализа прикладной области. При выполнении этого анализа используется комбинированный метод, основанный на стандартах IDEF0 и IDEF1X с соответствующей нотацией.

На рис.7.3 представлен фрагмент диаграммы метасистемы электродвигателей. Функциональное назначение электродвигателя заключается в преобразовании энергии электрической в механическую энергию вращения. При этом возникают сопутствующие потери в виде тепловой и акустической энергии. Электродвигатель является механизмом реализации этой функции. Имеется несколько вариантов преобразования энергии: с помощью электродвигателей синхронных, асинхронных и постоянного тока. Каждый из этих вариантов имеет свой физический принцип действия.

На рис.7.3 приведена функциональная декомпозиция асинхронных электродвигателей. Каждая подфункция имеет свой механизм реализации. Например, передача механической энергии производится с помощью вала, установленного в станине с помощью подшипниковых узлов. В свою очередь каждый из конструктивных узлов может иметь несколько вариантов исполнения и состоять из различных наборов конструктивных частей. Декомпозиция метамодели изделия доводится до элементов формы деталей, к которым привязаны знания по проектированию технологических процессов. В результате функционально-структурного анализа формируется иерархический И/ИЛИ граф, объединяющий все исходные системы, необходимые для построения комплексной многоагентной САПР.

Параметры стандартных изделий таких, как подшипники, болты и т.п., должных храниться в базе данных. Там же хранится и архив спроектированных ранее изделий.

Рис. 7.3. Метасистема электродвигателей

Следующей операцией CASE-технологии создания многоагентных САПР является разработка объектной метамодели данных. Методической основой для выполнения этой операции служит объектно-ориентированный подход (ООП) к проектированию программных средств. В качестве инструментального средства используется подсистема Sprut X. Суть этой операции заключается в генерации на основе разработанного ранее проекта метамодели изделия концептуальной и физической моделей объектно-ориентированной базы данных. Генерация производится в интерактивном режиме с использованием классической нотации представления иерархических систем.

В качестве элементов при построении метамодели данных используются классы объектов. Иерархия объектов по отношению "целое-часть" определяется конструктивной входимостью в изделие представляемых ими узлов и деталей. На рис.7.4 узлами первого уровня входимости являются ротор, щит подшипниковый и статор. В свою очередь ротор состоит из подсборки ротор без вала и деталей вал и груз балансировочный. На рис.7.4 приведена также декомпозиция вала на функциональные конструкторские элементы: рабочие концы, подшипниковые ступени и т.п.

Отношения "целое-часть" определяет связи между классами объектов типа И. В таких связях параметр "группа" имеет значение 0. На рис.7.4 показано, что вал является частью ротора. Если значение параметра "группа" отлично от 0, то это означает родовидовую связь между классами объектов типа ИЛИ. Например, вал может иметь различные исполнения своих рабочих концов.

После разработки иерархической структуры объектной модели данных, а зачастую и параллельно с ней проводится формирование свойств объектов и их взаимосвязей (рис.7.5). Набор свойств должен быть необходимым и достаточным для решения всех конструкторских, технологических и управленческих задач производства изделий данного класса. На рис.7.5 видно, что в число этих свойств входят: обозначение, масса, марка материала детали, шероховатость "остальное", виды конструктивных исполнений элементов детали, размеры с указаниями точности их изготовления и т.п. Свойства могут наследоваться по иерархии объектов. Например, на рис.7.5 в правом окне показано, что свойство "наличие резьбы в отверстии центровом"(Shen_th), принадлежащее валу (Val), передается в объект, представляющий его рабочий конец левый (RKValLv), а от туда в две разновидности исполнения этого рабочего конца с гладким центровым отверстием (RKLOFGC) и с резьбовым центровым отверстием (RKLOFRC). Предусмотрена также возможность передавать свойства объектам, не соподчиненным по иерархии. Это необходимо для согласования посадочных размеров деталей, принадлежащих разным узлам. В итоге, помимо иерархического графа объектов, генерируется граф связи свойств.

Каждое свойство имеет тип и статус. Имеется возможность использовать свойства трех типов: действительное число(real), целое число(integer) и строковая переменная(string). По своему статусу свойство может быть внутренним (internal), импортируемым (import) и экспортируемым (export).

Построенная метамодель данных определяет интерфейсную часть всех входящих в нее классов объектов. Помимо интерфейсной части, которая в процессе проектирования позволяет фиксировать состояние, каждый объект имеет определенное поведение, определяемое его методом.

Методы строятся на основе баз знаний, которые принадлежат к классу порождающих систем. Порождающие системы делятся на два подуровня иерархии знаний: математический и экспертный. К числу математических относятся геометрические знания.

Заполнение баз данных ведется традиционными методами.

Формирование геометрической и графической баз знаний в СПРУТ-технологии производится с помощью системы Sprut-SCAD (рис.7.6). Эта система представляет собой графический редактор, обеспечивающий генерацию текстового описания формируемого геометрического объекта на соответствующем языке. Между графическим и текстовым описаниями существует взаимно однозначное соответствие. Графическая модель может быть параметризована посредством редактирования текстового описания с заменой фактических параметров на формальные. В результате автоматически генерируется подпрограмма, представляющая собой элемент геометрической базы знаний, позволяющей автоматически генерировать чертежи деталей и сборочных единиц, сформированных из фрагментов, состав и свойства которых определяются экспертной базой знаний в процессе структурного и параметрического синтеза изделия.

Рис.7.6. Экран системы Sprut-CAD для формирования геометрической базы знаний

Формирование базы экспертных знаний и генерация методов агентов в СПРУТ-технологии выполняется с помощью системы .

Фундаментом для разработки экспертной базы знаний является общий словарь, с использованием которого разрабатываются модули инженерных знаний (МИЗ), формирующие базу знаний. В общем словаре перечисляются все свойства, используемые в базе знаний. Каждое свойство, входящее в словарь характеризуется следующими параметрами:

уникальным именем (8 символов). Имя свойства должно быть уникально в пределах словаря БЗ.

полным смысловым наименованием (65 символов),

типом значения:

INTEGER - целое число от -32767 до +32767;

REAL - вещественное (действительное число) от 2.9*10-39 до 1.7*1038

STRING - строковое значение.

Если свойство имеет тип значения STRING, к имени свойства добавляется символ «$», например test$

ассоциативным списком значений, при необходимости,

Наличие ассоциативного списка значений у свойства означает, что при вводе, значение этого свойства изменяется дискретно, по ассоциативному списку значений

Работа с общим Словарем БЗ

Доступ к экрану «Общий Словарь Базы Знаний» осуществляется по нажатию на кнопку «Словарь» на «Основной Панели» системы

Добавление нового свойства