книги / Теория и методы решения многовариантных неформализованных задач выбора(с примерами из области сварки)

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