close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов

код для вставкиСкачать
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования
В современных условиях продолжительность жизненного цикла изделий
постоянно сокращается, благодаря техническому прогрессу происходит быстрая
смена поколений техники. С другой стороны сложность изделий возрастает, а
значит и увеличивается сложность технологической подготовки производства
(ТПП). В рамках современной конкуренции решающим фактором является время
выпуска изделий, большую прибыль получит то предприятие, которое раньше
других выпустит требуемый продукт. Поэтому в условиях рыночной экономики
предприятия должны постоянно совершенствоваться и сокращать сроки ТПП,
используя передовые методы и средства автоматизации ТПП при решении
технологических задач.
При разработке технологических процессов (ТП) необходимо принимать
множество решений, таких как выбор маршрута обработки, выбор стадий
обработки, расчет режимов резания, расчет временных и материальных затрат,
выбор средств технологического оснащения и т. д. Для принятия решений
используется
большое
количество
различной
нормативно-справочной
информации, которая в основном содержится в технологических справочниках и
стандартах, а также включает в себя различные таблицы соответствий (табличные
алгоритмы). Принятие решений по технологическим справочникам требует
определенного навыка и знания всех тонкостей конкретного предприятия. Данная
работа требует большого количества времени и сил квалифицированных
специалистов. Поэтому современным предприятиям необходимо использовать
специализированные средства повышения эффективности труда для решения
данного спектра задач. Однако многие параметры в таблицах соответствий
выражаются через множество допустимых интервалов, нет единства в названиях
применяемых понятий, а также отсутствует их строгая классификация. Кроме
того, используются поправочные коэффициенты для более точного определения
получаемых решений. Все эти сложности ограничивают в системах
автоматизированного проектирования технологических процессов (САПР ТП)
уровень автоматизации для модулей принятия решений на основе табличных
алгоритмов.
Таким образом, повышение уровня автоматизации ТПП является
актуальным направлением для современного приборостроения, а автоматизация
принятия решений технологических задач на основе табличных алгоритмов –
одним из важнейших направлений для исследований.
Степень разработанности
Большой вклад в исследование вопросов автоматизации ТПП внесли
С. П. Митрофанов,
В. Д. Цветков,
Д. Д. Куликов,
Г. К. Горанский,
В. И. Аверчанков,
Ю. А. Гульнов,
А. И. Петровский,
А. А. Толкачев,
И. А. Каштальян, А. П. Пархутик. Их работы служат теоретической основой для
построения современных систем автоматизированного проектирования
технологических процессов. Что касается вопроса принятия решений на основе
табличных алгоритмов, то этот вопрос был достаточно хорошо разобран и
4
формализован. На сегодняшний день каждый производитель средств
технологического назначения представляет свою реализацию систем решения
технологических задач на основе табличных алгоритмов, однако данные средства
требуют дальнейшего развития.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются технологические задачи, решаемые с
применением табличных алгоритмов при проектировании технологических
процессов.
Предметом
исследования
являются
методы
и
средства
автоматизированного решения технологических задач на основе табличных
алгоритмов.
Цель работы и задачи исследования
Целью исследования является повышение эффективности принятия
решений на основе применения табличных алгоритмов при проектировании
технологических процессов.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе были
поставлены следующие задачи:
1. проанализировать методы и средства решения технологических задач
на основе табличных алгоритмов при проектировании технологических
процессов;
2. разработать метод принятия решений на основе динамически
формируемой расчетной цепи таблиц соответствий при решении
технологических задач;
3. разработать
методику
организации
семантического
единства
параметров таблиц соответствий на основе создания онтологии
предметной области ТПП;
4. разработать методику формирования входных моделей таблиц
соответствий на основе семантической фильтрации параметрических
моделей заготовок, деталей и технологических процессов;
5. разработать методику адаптации баз знаний таблиц соответствий под
условия приборостроительного предприятия;
6. разработать подсистему решения технологических задач на основе
табличных алгоритмов для системы технологического назначения
«ТИС»;
7. апробировать разработанную систему решения технологических задач
на основе табличных алгоритмов.
Методы исследования
Для решения поставленных в диссертационной работе задач
использовались научные основы технологии приборостроения, теория
информационных систем, теория множеств, теория алгоритмов, методология
объектно-ориентированного программирования, а также методология разработки
нереляционных баз данных при реализации модулей базы данных и базы знаний.
5
Научная новизна
Научная новизна проведенной работы заключается в следующем:
− на базе выполненного критического анализа существующих решений
предложен метод принятия решений на основе динамически
формируемой расчетной цепи таблиц соответствий, функционирующей
в едином информационном пространстве;
− разработана
методика
организации
семантического
единства
параметров таблиц соответствий на основе создания онтологии
предметной области ТПП, которая позволяет осуществить
информационную интеграцию при прохождении расчетной цепи таблиц
соответствий, а также с остальными системами ТПП;
− разработана методика формирования входных моделей таблиц
соответствий на основе семантической фильтрации параметрических
моделей заготовок, деталей и технологических процессов, которая
позволяет повысить эффективность принятия решений за счет
автоматизированного выбора входных условий таблиц соответствий;
− разработана методика адаптации баз знаний таблиц соответствий под
условия приборостроительного предприятия, которая позволяет
накапливать и корректировать технологические решения, адаптировать
их под постоянно меняющиеся производственные условия и, таким
образом, получать новые технологические знания.
Практическая значимость работы
Практическая значимость исследования заключается в применении
разработанного
программно-методического
комплекса
для
решения
технологических задач на основе табличных алгоритмов. Основные практические
результаты работы выражены в реализации и апробации следующих опытных
образцов для решения технологических задач при ТПП.
1. Разработан прототип веб-ориентированной системы решения
технологических задач на основе табличных алгоритмов. Этот прототип
вошел составной частью в систему технологического назначения
«ТИС».
2. Разработан прототип удаленной базы знаний, реализованный на СУБД
«MongoDB», позволяющий не только хранить таблицы соответствий, но
и накапливать все полученные решения для последующего анализа и
адаптации их к условиям проблемной среды.
3. Разработан прототип словарной системы, обеспечивающий хранение, а
также распространение концептов онтологии ТПП для всех подсистем
технологического назначения в рамках «ТИС».
Основные положения диссертации, выносимые на защиту
1. Метод принятия решений на основе динамически формируемой
расчетной цепи таблиц соответствий при решении технологических
задач.
6
2. Методика организации семантического единства параметров таблиц
соответствий на основе создания онтологии предметной области ТПП.
3. Методика формирования входных моделей таблиц соответствий на
основе семантической фильтрации параметрических моделей заготовок,
деталей и технологических процессов.
4. Методика адаптации баз знаний таблиц соответствий под условия
приборостроительного предприятия.
Достоверность результатов проведенных исследований
Диссертационная работа выполнена в соответствии с предъявляемыми
требованиями к научно-исследовательским работам и на современном научнотехническом уровне. Достоверность результатов работы подтверждается
корректным использованием основных положений технологии приборостроения,
апробацией прилагаемых методик в рамках системы технологического
назначения «ТИС», разрабатываемой с участием автора на кафедре «Технологии
приборостроения».
Апробация результатов
Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на
следующих межвузовских и международных конференциях:
1. V Всероссийский конгресс молодых ученых (8–12 апреля 2016 г.);
2. XLV Научная и учебно-методическая конференция Университета
ИТМО (3-5 февраля 2016 г.);
3. XLIV Научная и учебно-методическая конференция Университета
ИТМО (4-6 февраля 2015 г.);
4. III Всероссийский конгресс молодых ученых (8–11 апреля 2014 г.);
5. XLIII Научная и учебно-методическая конференция (29 января 2014 г.);
6. Конференция в Доме Ученых им. М. Горького, секция «Технология и
автоматизация производства в машиностроении» (20 января 2014 г.);
7. XVI Международная конференция по высоким технологиям и
экономике (5-6 декабря 2013 г.).
По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ в виде
статей и тезисов докладов, из которых 4 опубликованы в журналах из перечня
ВАК. Разработанные системы внедрены в учебный процесс кафедры «Технологии
приборостроения» и используются при подготовке бакалавров и магистров.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения,
изложенных на 146 страницах машинописного текста с иллюстрациями,
библиографического текста, включающего 108 источников, и 4 приложений.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении диссертационной работы изложено обоснование
актуальности выбранной темы, сформулированы цель и задачи исследования,
показана научная новизна и практическая значимость, перечислены положения,
выносимые на защиту.
7
Первая глава диссертационной работы посвящена анализу состояния
проблемы. Рассмотрен процесс решения технологических задач на основе
табличных алгоритмов. Рассмотрена существующая математическая модель
входных, выходных условий и правил выбора таблиц соответствий. Входные
условия определяются следующим выражением
P  x, r, a  ,
(1)
где x – входная переменная, r – отношение, a – константа. Выходные условия
определяются как
(2)
V  z, r, c  ,
где z – выходная переменная, c – константа, r – отношение типа «равно».
Определим множество входных условий (u), число которых может достигать k,
где k>0,
u  {P1 , P2 , ..., Pn } ,
(3)
где Pi – входное условие, n>0. Определим множество выходных условий (b),
число которых – m, где m>0,
b  {V1 , V2 , ..., Vh } ,
(4)
где Vi – выходное условие, h>0. Множество соответствий (S) состоит из
комбинаций входных условий с выходными условиями
S  {  u1 , b1 ,  u 2 , b2 , ...,  u k , bm  } .
(5)
Далее приведен анализ подсистем, решающих задачи расчета режимов
резания, трудового и материального нормирования, которые входят в состав
современных САПР технологических процессов (таблица 1).
Таблица 1 – Современные САПР технологических процессов
Производитель
Название
ОАО «АСКОН»
«Вертикаль»
«SDI-Solution»
«Timeline»
«Топ Системы»
«T-FLEX Технология»
НПП «ИНТЕРМЕХ»
«TechCard»
«Вектор-альянс»
«ТехноПро»
ЗАО «СПРУТ-Технология»
«Sprut TP»
По результатам обзора были выделены основные недостатки современных
методов и средств использования баз знаний технологического назначения на
основе таблиц соответствий.
Анализируемые системы решения технологических задач можно разбить
на три типа: «узкоспециализированные формы»; сценарии, которые создаются на
основе последовательности сложных логических условий; сценарии прохождения
таблиц соответствий. Основным недостатком «узкоспециализированных форм»
является то, что такие системы используются только для определенной методики.
Системы, реализованные как сценарии сложных логических условий, позволяют
гибко описывать любую предметную область, однако трудоемкость создания
таких средств достаточно велика из-за использования инструментов «визуального
программирования» или программирования. Системы, реализованные как
сценарии прохождения таблиц соответствий, являются гибкими для того, чтобы
выражать методики различной сложности через единый механизм создания
8
сценариев и обеспечивают эффективный способ создания сценариев относительно
остальных методов. Одним из выявленных недостатков средств, реализованных
как сценарии таблиц соответствий, является то, что при прохождении сценария
технологу на каждом этапе приходится вручную выбирать нужную таблицу
соответствий из предложенного списка.
Подход семантической фильтрации таблиц соответствий, реализованный
компанией «SDI Solution», хоть и позволяет повысить эффективность принятия
решений, однако подходит лишь для ограниченного числа случаев. При таком
подходе в одном сценарии технологу приходится несколько раз выбирать
свойства материала в разных форматах, например: «сталь», «стали
конструкционные углеродистые», «сталь марганцовистая, хромоникелевая,
хромомолибденовая», хотя достаточно одного выбора, чтобы остальные решения
были приняты автоматизировано. Также в рассматриваемых системах в одном
сценарии приходится по нескольку раз вводить одни и те же данные.
Современные системы решения технологических задач на основе
табличных алгоритмов не обеспечивают единства концептов таблиц соответствий
между всеми таблицами соответствий, хранимыми в базе данных, а также с
другими системами ТПП.
В современных системах решения технологических задач на основе
табличных алгоритмов не предусмотрены адаптивные модули баз знаний к
конкретному предприятию, а также данные системы не позволяют получать
информацию о том, кем, когда и в какой ситуации было использовано решение
ранее.
Первая
глава
завершается
постановкой
задач
исследования.
Сформулированные задачи направлены на повышение эффективности принятия
решений на основе применения табличных алгоритмов при проектировании
технологических процессов.
Во второй главе предложены метод и методики решения технологических
задач на основе табличных алгоритмов, позволяющие повысить эффективность
принятия решений. Предложен метод принятия решений на основе динамически
формируемой расчетной цепи таблиц соответствий при решении технологических
задач. Принятие решений по электронным таблицам (ЭТ) сложный процесс,
алгоритм которого представлен на рисунке 1.
Рисунок 1 – Диаграмма UML процесс принятия решений
9
Первый этап начинается с формирования входной модели (ВхМ). Для
этого проверяется журнал решений (ЖР). Если он пуст, то открывается каталог
ЭТ и технолог, используя поисковые средства каталога, отыскивает и загружает
найденную ЭТ. Если ЖР не пуст, то выполняется анализ последней строки
журнала. При наличии в строке ссылки на какую-либо ЭТ, последняя вызывается
и загружается. Кроме того, некоторые значения параметров могут перейти из
параметрической модели детали (ПМД), параметрической модели заготовки
(ПМЗ), параметрической модели технологического процесса (ПМТП) в
формируемую ВхМ.
После принятия решений формируется выходная модель (ВМ), которая
копируется в последнюю строку ЖР. Необходимо отметить, что ВМ содержит
номер следующей ЭТ, это одна из принципиальных особенностей предложенного
метода, которая позволяет автоматизировано выбирать ЭТ и устраняет
необходимость поиска по каталогам нужных ЭТ. Определим выходную модель
как
(6)
VM  id t , b ,
где idt – идентификатор электронной таблицы (ссылка), b – множество выходных
условий (4). Также определим электронную таблицу
(7)
T  id , S ,
где id – уникальный идентификатор электронной таблицы, S – множество
комбинаций входных условий с выходными условиями (5). Пусть существует
множество электронных таблиц
H  {T1 , T2 , ..., Tn } ,
(8)
где n>0. Тогда поиск электронной таблицы по выходной модели определим как
функцию
 1, если id t  id 
F (VM , T )  
.
 0, если id t  id 
(9)
Данная функция сравнивает идентификатор, хранимый в выходной
модели, с идентификатором электронной таблицы, если значения равны,
возвращает 1, иначе 0. Таким образом, необходимо перебрать множество
электронных таблиц (8), используя функцию (9), и определить подходящие
электронные таблицы. Если количество результатов равно единице, то
автоматизировано выбрать следующую таблицу, если больше единицы, то
предоставить пользователю диалоговый режим со списком подходящих таблиц.
Предлагаемый процесс принятия решений изображен на рисунке 2.
Рисунок 2 – Прохождение расчетной цепи таблиц соответствий
10
Если в выходной модели не обнаруживается ссылка на следующую ЭТ, то
процесс принятия решений заканчивается. В противном случае снова начинается
процесс анализа последней строки ЖР. Так образуется последовательная цепочка
ЭТ, решающая конкретную технологическую задачу. Кроме того, значения
основной части параметров заносятся в модель технологического процесса, как
результат принятия решений. В качестве результата может быть получено
несколько вариантов выходной модели, содержащих ссылки на следующие
таблицы. Это позволяет динамически формировать сценарий расчетов в виде
расчетной сети, в которой вершинами служат расчетные модели (РМ), а дугами –
ссылки на эти модели (рисунок 3).
Рисунок 3 – Диаграмма UML для отображения расчетной сети
Таким образом, технолог, «блуждая» по сети, т. е. рассматривая журнал
результатов, решает какие варианты целесообразно использовать для
проектируемого варианта технологического процесса. Важно отметить, что при
необходимости возможен возврат к любой вершине сети без повторения
движения по сети. Исходный сценарий расчетов (последовательность применения
ЭТ) заложен в каталог базы знаний. Каталог представляет собой иерархический
граф, вершины которого являются ЭТ, а дуги – ссылки на дочерние вершины.
Дерево, которое высвечивается при работе с каталогом, легко корректируется
путем удаления (вставки) вершин или замены направления дуг с помощью
стандартных процедур. Таким образом, достигается необходимая гибкость и
возможность изменения и расширения сценариев расчетов. В процессе
проведения расчетов имеется возможность контролировать последовательность
решения задачи и выполнять необходимые корректировки.
При формировании цепи таблиц соответствий важную роль играет
информационная совместимость между понятиями таблиц соответствий. Однако
информационная интеграция между таблицами соответствий в рассматриваемых
системах реализуется лишь для самых простых случаев, и зачастую технологу
приходится вводить одну и ту же информацию несколько раз. Рассмотрим
таблицу соответствий, представленную на рисунке 4.
Рисунок 4 – Таблица соответствий
11
Данная таблица соответствий использует понятия (концепты):
«обрабатываемый материал» («стали», «чугуны серые и ковкие», «алюминиевые
сплавы», «медные сплавы»); «ksm твердость HB, до»; «ksm при пределе
прочности oB, МПа, до». Проблема информационной интеграции возникает
потому, что данные концепты в других таблицах, а также справочниках выражены
по-разному, например, используется другое название. В связи с этим предложена
методика организации семантического единства параметров таблиц соответствий
на основе создания онтологии предметной области ТПП, пример онтологии
материала представлен на рисунке 5, онтология реализована в программе
«Protege».
Рисунок 5 – Пример онтологии материала, реализованный в программе
«Protege»
Онтологией ТПП называется описание структуры ТПП, определим ее как
(10)
O  X , R, F  ,
где X – конечное множество понятий (концептов) предметной области, R –
конечное множество отношений между понятиями, F – конечное множество
функций интерпретации, заданных на концептах и/или отношениях. Каждый
концепт X имеет множество свойств
X  { p1 , p 2 , ..., p n } ,
(11)
где pi – свойство концепта, n≥0. Онтология позволяет выразить предметную
область в виде иерархического дерева (рисунок 6). Каждый концепт онтологии
уникален и имеет семантические связи с другими концептами. Поддерживается
наследование атрибутов родительского концепта всеми его потомками, что
позволяет свести дублирование информации к минимуму.
Созданная онтология ТПП импортируется в словарную систему («ТИССЛОВАРЬ»), которая обеспечивает ее хранение и распространение для всех
подсистем технологического назначения в рамках «ТИС». Каждый концепт имеет
уникальных идентификатор, который никогда не повторяется, таким образом,
обеспечивается уникальность концепта для всех систем ТПП. То есть при
создании таблиц соответствий используются не произвольные понятия, а
уникальные концепты из словарной системы. В связи с этим, при создании
входных (1) и выходных условий (2), переменные x и z, соответственно, берутся
12
из словаря концептов, и соответствуют какому-либо элементу множества
концептов X (10), что обеспечивает возможность определения концепта в любой
подсистеме ТПП. Также в словаре для каждого параметра хранится название,
обозначение, набор атрибутов, ограничивающий использование концепта. К ним
относятся тип значения параметра (целое, действительное и т. д.), длина поля,
пределы допустимых значений параметра, размерность и т. д. Атрибуты
используются при вводе значения параметра для обеспечения достоверности
вводимой информации. Такая методика хранения концептов позволяет
обеспечить единство концептов для всех таблиц соответствий, хранимых в базе
знаний, а также позволяет сопоставлять концепты не только в различных
таблицах соответствий, но и обеспечивает единство концептов между всеми
системами ТПП.
Рисунок 6 – Часть онтологии ТПП
Так как онтологическая модель данных ТПП содержит семантические
связи между концептами, а каждый концепт имеет свой набор атрибутов, то
данная информация должна быть использована для повышения эффективности
принятия решений, поэтому предложена методика формирования входных
моделей таблиц соответствий на основе семантической фильтрации
параметрических моделей заготовок, деталей и технологических процессов.
Рассмотрим множество входных условий таблицы соответствий {P1 , P2 , ..., Pn } , n>0.
Разобьем данное множество на несколько подмножеств так, чтобы в каждом из
них находились условия с эквивалентными переменными x (1) и составим
кортежи
k  x, {P1 , P2 , ..., Pm }  ,
(12)
где Pi – входное условие, m>0, x – концепт (свойство концепта) онтологической
модели ТПП. Таких кортежей каждая таблица содержит определенное количество
(j). Входные данные определим через выражение входных условий (1)
(13)
d  x, , a  ,
где отношение r принимает знак равенства, a – концепт (свойство концепта)
онтологической модели ТПП, либо примитивное значение.
13
Важной частью является агрегация входных данных. Перед принятием
решений необходимо собрать входные данные из ПМД, ПМЗ, ПМТП, а также
доступной онтологической модели ТПП. Входные данные определены
выражением (13), каждый концепт, содержащийся в переменной x, может иметь
семантические связи с другими концептами и эта информация должна быть
учтена при формировании входной модели таблиц соответствий. Агрегация
концептов связанных с концептом из входного значения (dt) осуществляется с
помощью специальной функции, которая собирает связанные семантические
концепты.
После агрегации входных данных необходимо сформировать входную
модель таблицы соответствий на основе известных данных. Пусть кортеж kj
соответствует входному значению dt, соответствие определяется идентичностью
используемых концептов в переменной x. Тогда если перебрать множество
входных условий, входящих в кортеж kj, используя соответствующее входное
значение dt, то, если одно из условий приняло значение «true», то остальные
условия необходимо исключить, так как условия в таблицах соответствий по
одному концепту являются взаимоисключающими. Таким образом, происходит
формирование входной модели таблицы соответствий с целью повышения
эффективности принятия решений.
По результатам обзора было выявлено, что в современных подсистемах
решения технологических задач на основе табличных алгоритмов в САПР ТП не
предусмотрены адаптивные модули баз знаний к условиям конкретного
предприятия. Данные модули необходимы, так как одним из основных
недостатков данных в таблицах соответствий является то, что решения,
приведенные в таблицах, зачастую завышены, так как приводятся без учета
конкретных условий построения технологических процессов. Однако в
современных системах решения технологических задач на основе табличных
алгоритмов предусмотрена возможность только для редактирования выходящего
значения в режиме сопровождения базы знаний. Но редактирование
промышленной базы данных по первому требованию технолога не решит
сложившуюся проблему, так как у каждого технолога может быть свое мнение
(решение) (рисунок 7).
Рисунок 7 – Часть таблицы выбора припусков на грубое обтачивание деталей из
проката
14
Поэтому предложено собирать данные по принимаемым решениям на
предприятии. Такая статистика будет служить фундаментом для специалистов по
знаниям с целью адаптации баз знаний под условия конкретного предприятия. То
есть если технолог знает несколько больше, чем завышенные нормативы, он
может добавить альтернативное решение, либо выбрать решение из списка
(таблица 2).
Таблица 2 – Альтернативные решения
№ Источник
Значе Обоснование
Рейтинг Комментарий,
ние
ссылка на
технологический
процесс
1 Справочник
4,0
Оптимальное
9
Ссылка на ТП 1, и
Бабаева Ф. В.
решение
т.д.
2 Технолог 1
3,5
Оптимальное
20
Ссылка на ТП 2,
решение
10, 11, 12, 13, 14,
15, 16, 17 и т.д.
3 Технолог 2
3,1
Максимальная
28
Ссылка на ТП 3, и
производительность
т.д.
Технолог может посмотреть историю решений, в каких технологических
процессах они принимались и какими технологами. В процессе добавления
альтернативного решения технолог вводит значение и обоснование. При
необходимости добавляет комментарий. Ссылка на технологический процесс
сохраняется автоматически. Рейтинг также формируется автоматически в
зависимости от количества технологических процессов, в которых было
применено данное решение.
Таким образом, анализируя предшествующие решения, комментарии и их
рейтинг, технолог может оценить причины изменения результирующей величины
и возможности улучшения конечного результата. Например, если используется
прогрессивный режущий инструмент, обеспечивающий более интенсивные
режимы резания, то необходимы другие значения норм.
Предлагаемая методика позволяет:
− накапливать статистику принимаемых решений для последующей
адаптации баз знаний под постоянно меняющиеся производственные
условия;
− учитывать опыт лучших технологов при принятии решений;
− определять направления развития баз знаний технологического
назначения.
В третьей главе представлены разработанные автором средства решения
технологических задач на основе предложенных методик, а именно словарная
система «ТИС-СЛОВАРЬ» и компонента принятия технологических решений
«ТИС-ТАП». Обе компоненты вошли составной частью в систему
технологического назначения «ТИС», схема которой представлена на рисунке 8.
Система «ТИС» состоит из подсистем (компонент): «ТИС-АДМИН», «ТИСТАП», «ТИС-СЛОВАРЬ», «ТИС-ПРОЦЕСС», «ТИС-ДЕТАЛЬ» и других.
Взаимодействие между компонентами происходит по протоколу HTTP. Каждая
15
компонента системы представляет собой веб-сервис, к которому может
обратиться человек с помощью браузера или программа напрямую с помощью
HTTP-запроса.
Рисунок 8 – Система технологического назначения «ТИС»
Далее предложен процесс создания онтологии предметной области ТПП.
Часть онтологии ТПП для системы «ТИС-ТАП» реализована с помощью
специального программного обеспечения «Protége» и представлена на рисунке 9.
Рисунок 9 – Онтология предметной области ТПП для системы «ТИС-ТАП»
В ходе анализа систем, подходящих на роль словарной системы для
хранения онтологии ТПП, была испробована система «SmartTeam», которая
позволяет представлять онтологию ТПП в виде иерархического дерева. Но в связи
16
с тем, что словарная система должна обеспечивать много специфического
функционала в рамках системы технологического назначения «ТИС», было
решено использовать собственную словарную систему «ТИС-СЛОВАРЬ»,
разработанную автором и представленную на рисунке 10.
Рисунок 10 – Параметры в системе «ТИС-СЛОВАРЬ»
В системе «ТИС-СЛОВАРЬ» за каждым понятием закреплено системное
обозначение параметра. Значение параметра может быть: числом, текстом,
логическим выражением, списком значений, правилом, ссылкой. Также каждый
параметр может иметь ограничения, которые позволяют нормировать допустимые
значения параметров и тем самым контролировать пользователя при вводе
информации в систему. Необходимо отметить, что значения параметров могут
быть ограничены классификаторами, т. е. списками допустимых значений
параметров, хранимых в словаре. Все атрибуты параметров хранятся в базе
словарной системы и вызываются по мере необходимости. Система поддерживает
домены для определения параметров к какой-либо области, поддерживается
работа с размерностями и типами данных, также существует возможность
использовать паттерны для объединения множества параметров в группы с целью
удобного доступа к списку параметров из любой компоненты «ТИС». Веб-сервис
«ТИС-СЛОВАРЬ» входит составной частью в «ТИС» и необходим для
сопровождения базы словарной системы и поставки параметров для компонент
«ТИС», включая «ТИС-ТАП». Система «ТИС» ориентирована на использование
словарной системы как одного из способов выражения онтологии ТПП.
Автором разработана и отлажена веб-ориентированная компонента «ТИСТАП» для решения технологических задач на основе табличных алгоритмов, на
базе которой осуществлено решение целого комплекса технологических задач с
использованием предлагаемых методик. На рисунке 11 представлена карта
17
выбора глубины резания, выходная модель которой содержит ссылку на
следующую таблицу соответствий.
Рисунок 11 – Цепочка таблиц соответствий для решения технологических задач
На основе предложенной методики адаптации баз знаний разработан
модуль адаптации, позволяющий создавать, корректировать, а также выбирать
альтернативные решения в компоненте «ТИС-ТАП» (рисунок 12).
Рисунок 12 – Альтернативные решения в компоненте «ТИС-ТАП»
На данной странице технолог может выбрать стандартное решение с
рейтингом 8 или решение технолога Петрова, который обладает некоторым
ценным знанием о данном производстве, так как предложенное им решение имеет
достаточно большой рейтинг. Также технолог может ознакомиться с
технологическими процессами, в которых использовалось данное решение или
проконсультироваться, в случае нехватки информации, с автором решения.
В комплекс, выполненных автором экспериментов, вошло решение
следующих технологических задач, реализованных на базе компоненты «ТИСТАП»:
− выбор планов обработки на базе типовых планов обработки с
определением состояний поверхностей (включая точность их
обработки, шероховатость поверхности и снимаемые припуски);
18
− выбор режущего инструмента и режимов резания (динамическая
расчетная цепь: режущий инструмент, пластина, режимы резания);
− определение режимов резания (динамическая расчетная цепь: глубина
резания, подача на оборот, скорость резания, мощность резания);
− выбор сортамента для определения исходной заготовки и определение
норм расхода материала и другие технологические задачи.
На базе экспериментов сделан вывод о возможности использования
разработанного автором комплекса «ТИС-ТАП» для задач, решаемых в САПР ТП
и требующих использования табличных алгоритмов. Экспериментальная
проверка модуля «ТИС-ТАП» показала, что его применение позволяет сократить
время принятия решений, в зависимости от длины расчетной цепи, и сократить
общее время ТПП.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Совокупность научных исследований, выполненных в работе, направлена
на повышение эффективности принятия решений при проектировании
технологических процессов за счет использования программно-методического
комплекса решения технологических задач на основе табличных алгоритмов.
Основные результаты диссертационной работы.
1. Проанализированы методы и средства решения технологических задач
на основе табличных алгоритмов при проектировании технологических
процессов.
2. Разработан метод принятия решений на основе динамически
формируемой расчетной цепи таблиц соответствий при решении
технологических задач, принципиальной особенностью которого
является автоматизированное прохождение расчетной цепи таблиц
соответствий, функционирующей в едином информационном
пространстве.
3. Разработана
методика
организации
семантического единства
параметров таблиц соответствий для информационной интеграции при
прохождении расчетной цепи таблиц соответствий, а также с
остальными системами ТПП.
4. Разработана методика формирования входных моделей таблиц
соответствий на основе семантической фильтрации параметрических
моделей заготовок, деталей и технологических процессов,
принципиальной особенностью которой является автоматизированный
выбор входных условий таблиц соответствий.
5. Разработана методика адаптации баз знаний таблиц соответствий под
условия приборостроительного предприятия, позволяющая накапливать
технологические решения и адаптировать их под постоянно
меняющиеся производственные условия. Таким образом, данная
методика позволяет получать новые технологические знания, а также
сопоставлять принятые технологические решения с технологическими
процессами предприятия.
19
6. Предложенные методики апробированы в рамках разработанных
систем, на базе которых осуществлено решение целого комплекса
технологических задач с применением табличных алгоритмов при
проектировании технологических процессов.
Предложенные метод и методики направлены на повышение
эффективности решения технологических задач на основе табличных алгоритмов
и позволяют снизить трудоемкость и стоимость ТПП. Анализ результатов
экспериментальной
проверки
разработанного
программно-методического
комплекса дает возможность утверждать, что предложенный подход, основанный
на совокупности методик, повышает уровень автоматизации ТПП при решении
технологических задач.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Публикации в изданиях из перечня ВАК
1. Носов, С. О. Организация семантического единства параметров таблиц
соответствий в САПР технологических процессов / С. О. Носов //
Международный научно-исследовательский журнал. – Екатеринбург, 2016. –
№ 8 (50). – Ч. 3. – С. 73–76. – 0,29 п.л.
2. Носов, С. О. Метод адаптации базы знаний на основе справочных нормативов
в САПР технологических процессов / С. О. Носов // Современная наука:
актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические
науки». – М.: Научные технологии, 2016. – №4. – С. 35–37. – 0,23 п.л.
3. Носов, С. О. Организация метаданных в системе управления знаниями /
С. О. Носов, А. С. Сагидуллин // Известия высших учебных заведений.
Приборостроение. – СПб.: НИУ ИТМО, 2014. – Т. 57. – №8. – С. 45–48. –
0,23/0,2 п.л.
4. Носов, С. О. Интеграция CAD-системы с системами автоматизированного
проектирования / Д. Д. Куликов, А. С. Сагидуллин, С. О. Носов // Известия
высших учебных заведений. Приборостроение. – СПб.: НИУ ИТМО, 2014. –
Т. 57. – №8. – С. 18–20. – 0,21/0,105 п.л.
Публикации в других изданиях
5. Носов, С. О. Организация системы управления знаниями на основе PDMсистем / С. О. Носов, А. С. Сагидуллин // Сборник тезисов докладов конгресса
молодых ученых, выпуск 2. – СПб.: Университет ИТМО, 2014. – С. 446–447. –
0,07/0,06 п.л.
6. Носов, С. О. Повышение качества и эффективности принятия решений на
основе справочных таблиц в САПР технологических процессов [Электронный
ресурс] / С. О. Носов // Сборник тезисов докладов V Всероссийского конгресса
молодых ученых. – СПб.: Университет ИТМО, 2016. – Режим доступа:
http://openbooks.ifmo.ru/ru/file/3356/3356.pdf. – 0,14 п.л.
7. Носов, С. О.
Позиционирования
трехмерных
представлений
производственного оборудования / В. С. Шестаков, А. С. Сагидуллин,
С. О. Носов, Н. С. Клеванский // Сборник статей шестнадцатой международной
научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные
20
исследования, разработка и применение высоких технологий в
промышленности и экономике». – СПб.: Политехнический университет, 2013.
– С. 140–142. – 0,1/0,025 п.л.
8. Носов, С. О. Применение базы знаний при проектировании технологических
процессов / А. С. Сагидуллин, С. О. Носов // Технические науки: тенденции,
перспективы и технологии развития: Сборник научных трудов по итогам
международной научно-практической конференции. – Воронеж, 2015. –
С. 170–173. – 0,33/0,16 п.л.
9. Носов, С. О. Применение многоагентных технологий при автоматизированном
проектировании технологических процессов / А. С. Сагидуллин, С. О. Носов //
Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых, выпуск 2. – СПб.:
Университет ИТМО, 2014. – С. 449–450. – 0,07/0,035 п.л.
10. Носов, С. О. Система принятия решений технологического назначения /
Д. Д. Куликов, С. О. Носов // Альманах научных работ молодых ученых
Университета ИТМО. – СПб.: Университет ИТМО, 2016. – Т. 4. – С. 60–63. –
0,2/0,18 п.л.
11. Носов, С. О. Создание САПР технологических процессов как комплекса webприложений
/
А. С. Сагидуллин,
В. С. Шестаков,
С. О. Носов,
Н. С. Клеванский // Сборник статей шестнадцатой международной научнопрактической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования,
разработка и применение высоких технологий в промышленности и
экономике». – СПб.: Политехнический университет, 2013. – С. 117–119. –
0,12/0,03 п.л.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
28
Размер файла
1 901 Кб
Теги
технологическая, решение, алгоритм, метод, основы, средств, табличные, задачи
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа