CC BY
49
К В декартовой системе координат центр отверстия - (0; 0), центр включения - (3,5; 0). Здесь и далее координаты приведены в долях Я.
На рисунке 3 приведены эпюры истинных контурных напряжений: слева - эпюра контурных истинных напряжений стфф/цо на границе отверстия, справа - на границе включения. На приведенной шкале указан масштаб напряжений, отнесенных к модулю сдвига ц0. Решение приведено в момент 1=12 с. Пунктирной линией обозначено решение задачи с учетом нелинейных эффектов. Особенно заметно их влияние на контуре отверстия. На рисунке также приведена схема расположения включения и отверстия относительно друг друга.
На рисунке 4 показана форма отверстия через 6 секунд после его образования. Треугольник внутри - намечаемая граница отверстия, два внешних контура - граница отверстия в указанный момент, сплошная линия соответствует линейному решению задачи, пунктирная - решению задачи с учетом нелинейных эффектов. На
рисунке видно заметное влияние нелинейных эффектов на форму контура.
С помощью рассмотренного программного комплекса можно решать прикладные задачи по выполнению прочностных расчетов и анализу возможности разрушения элементов конструкций. Например, программный комплекс может использоваться при расчете на прочность резинокордных композитов при образовании в них дефектов различной формы, а также как средство тестирования для численного решения задач, например, методом конечных элементов.
Литература
1. Левин В.А., Зингерман К.М. Плоские задачи теории многократного наложения больших деформаций. Методы решения. М.: Наука, 2002. 272 с.
2. Левин В.А. [и др.]. Развитие дефектов при конечных деформациях. Компьютерное и физическое моделирование. М.: Физматлит, 2007. 392 с.
3. Рябова О.А., Зингерман К.М. Численно-аналитическое моделирование напряженно-деформированного состояния вблизи жестких включений в теле из нелинейно-упругого материала с учетом их взаимовлияния // Вест. Тверского гос. ун-та: сер. Прикладная математика. Тверь: Изд-во ТГУ. 2007. № 27 (55). С. 89-98.
4. Рябова О.А., Зингерман К.М. Нелинейная модель образования жестких включений в бесконечно протяженном упругом теле и методы ее исследования // Там же. 2009. № 28. С. 37-44.
5. Зингерман К.М., Рябова О.А. Взаимовлияние полости и жесткого включения в нелинейно-упругом теле при конечных деформациях // Изв. ТулГУ: Естественные науки. Тула, 2010. Вып. 2. С. 64-72.
УДК 681.5.01:658.512.2
АГЕНТНЫЙ ПОДХОД В САПР КОВКИ КОРОТКИХ ПОКОВОК
(Работа выполнена в рамках программы Президиума РАН № 14 «Интеллектуальные информационные технологии, математическое моделирование, системный анализ и автоматизация» и гранта инновационных молодежных проектов УрО РАН)
П.Ю. Гагарин; А.В. Коновалов, д.т.н.; С.Д. Шалягин, к.т.н. (Институт машиноведения УрО РАН, г. Екатеринбург, gagarin@imach.-uran.ru, avk@mach.uran.ru, lmd@mach.uran.ru)
Рассматривается применение агентно-ориентированной парадигмы к разработке интеллектуальной мультиагент-ной САПР технологических процессов ковки коротких поковок. Описаны агенты системы. Показаны примеры реализации процесса проектирования технологии ковки с использованием платформы JADE. Ключевые слова: САПР ковки, мультиагентная система, платформа JADE.
Проектирование технологического процесса (ТП) ковки является сложной инженерной задачей, в решении которой участвуют различные специалисты отдела главного металлурга машиностроительного предприятия (технолог, термист, нормировщик). Основная проблема создания САПР ТП ковки связана со слабой формализацией предметной области. Каждое предприятие опирается на собственные традиции и производственный опыт,
поэтому разрабатываются системы, ориентированные на конкретное предприятие. Повышая интеллектуальность системы, можно решить проблему улучшения ее адаптации к условиям разных предприятий. Пример тому - САПР МАЛАХИТ, созданная как экспертная продукционная система [1]. Она может дополняться знаниями непосредственно на предприятии с помощью новых модулей, написанных на проблемно-ориентиро-
ванном языке СТЕП. Еще один пример - САПР ВАЛ, при ее разработке применялся объектно-ориентированный подход для построения интеллектуальной САПР ТП ковки валов [2].
Авторами данной статьи предлагается использовать агентно-ориентированную парадигму [3] к построению САПР ТП ковки коротких поковок. Согласно данной парадигме, система представляется в виде агентов, являющихся автономными программными сущностями, способными взаимодействовать друг с другом или окружающей средой в интересах достижения поставленных целей. Агенты аккумулируют знания о предметной области, и их набор определяет возможности системы. Агенты могут свободно вводиться и выводиться из системы, благодаря чему достигаются ее высокая функциональная масштабируемость и адаптируемость. В отличие от объектно-ориентированного подхода, рассматривающего объекты и их взаимоотношения, агентно-ориентированный подход оперирует агентами, формирующими собственное поведение и находящимися на более высоком уровне сложности по отношению к традиционным объектам в объектно-ориентированном программировании [4].
Агенты системы
В состав САПР ТП ковки коротких поковок входят следующие основные агенты: Управляющий агент, Проектирование, Внешние источники данных, Графический редактор (рис. 1).
К задачам Управляющего агента относятся: ввод исходных данных о детали, ведение архивов деталей, поковок и технологических процессов ковки, изменение нормативной информации, предоставление пользователю возможности управления ходом проектирования. Агент Проектирование выполняет проектирование поковки, проектирова-
ние технологии ковки (выбор технологических параметров), выбор режимов термообработки и нормирование работ. Агент Внешние источники данных отвечает за предоставление данных из внешних источников, которыми могут являться файловые архивы, БД, системы документооборота. Графический редактор отвечает за ввод и корректировку геометрической информации о детали и поковке.
Все основные агенты, в свою очередь, являются мультиагентными системами. Например, агент Внешние источники данных объединяет агентов, работающих с конкретными источниками информации. Такими агентами являются MSSQLDB, OracleDB, FileSystem, предназначенные для работы, соответственно, с СУБД MS SQL Server, СУБД Oracle и файловой системой. Набор данных агентов зависит от информационной инфраструктуры предприятия.
Наиболее важным является агент Проектирование, поскольку он выполняет основную задачу системы - проектирование ТП ковки. Данный агент объединяет агентов, участвующих в отдельных этапах проектирования, а именно Поковка, Технология, Нормирование, Термообработка, Молот, Подкладной инструмент и др.
Агент Поковка выполняет проектирование поковки, включающее в себя назначение припусков на термическую и механическую обработку и назначение технологических напусков разного рода, упрощающих контур детали. Кроме того, агент Поковка объединяет агентов проектирования отдельных типов поковок. Для САПР ТП ковки коротких поковок такой набор может включать агентов Диск, Кольцо, Цилиндр, Втулка с уступом, которые проектируют соответствующие поковки.
Агент Технология содержит набор таких агентов, как Осадка, Прошивка, Раскатка, Высадка, Раздача, Отходы, Технико-экономические параметры, отвечающих за расчет параметров ТП и его операций. Набор данных агентов зависит от проектируемых типов поковок, а поведение агентов - от традиций и опыта конкретного предприятия.
Базовая конфигурация системы (базовый набор агентов) расширяема, в нее могут быть добавлены новые агенты. Состав агентов САПР может изменяться как до, так и после запуска системы в
Рис. 1. Иерархия основных агентов САПР ТП коротких поковок
эксплуатацию. Созданные новые агенты в состоянии решать новые задачи (например, ведение архива документации), а также дополнять или уточнять функции существующих агентов за счет расширения номенклатуры изделий и оборудования. Например, агент Пресс необязательно изначально может быть заложен разработчиком в базовую конфигурацию системы. Если же на предприятии существует необходимость в этом виде оборудования, то соответствующие агенты проектирования могут быть разработаны и включены в систему без модернизации базовых агентов.
Применение платформы JADE для разработки САПР ковки
При создании САПР ковки коротких поковок использована платформа JADE [5] (Java Agent Development Framework), поддерживающая FIPA-стандарты (The Foundation for Intelligent Physical Agents). Данная платформа (рис. 2) содержит библиотеку объектов для разработки агентов, среду выполнения агентов, набор графических утилит для администрирования и наблюдения за жизнедеятельностью активных агентов. Платформа JADE ориентирована на язык программирования Java, однако есть реализации и для других языков высокого уровня, в том числе для C#.
Работа мультиагентной системы строится на основе обмена сообщениями между агентами. Механизм передачи сообщений реализуется самой платформой JADE. Формат данных сообщений определяется протоколом коммуникации агентов (языками коммуникации). К наиболее широко используемым языкам коммуникации относятся FIPA-ACL и KQML. В разрабатываемой САПР применяется FIPA-ACL, так как он может использовать различные языки описания содержимого сообщения и протоколы взаимодействия, в то время как KQML использует только язык описания знаний KIF (Knowledge Interchange Format). Согласно протоколу FIPA-ACL, сообщение состоит из набора полей, таких как Отправитель, Получатель, Действие, Содержание, Язык содержания, Онтология, и дополнительных полей орга-
низации диалога. Пример заполнения полей сообщения приведен в таблице.
Поле Значение Комментарий
Отправитель PokovkaDisk Отправитель - агент Проектирование поковки
Получатель SQLDB Получатель - агент Внешний источник информации БД
Действие GetPripusk Запрос значений припусков на механообработку
Содержание D=350&H=100 Размеры детали
Язык содержания ExternDataLan Язык запросов к БД
Онтология DefaultOnt Онтология всей системы
Поля коммуникаций null Дополнительные коммуникации отсутствуют
Следует отметить, что обязательным к заполнению является только поле Действие. Как правило, посылка сообщения является призывом к действию или запросом данных, таким как начать проектирование, назначить припуски или напуски на поковку, рассчитать заготовку, назначить технологические переходы и др.
Поскольку агенты являются автономными сущностями и могут входить в состав разных систем, необходимо согласовать понятия, которыми они оперируют при общении. Для интерпретации передаваемых данных используется онтология. Авторами статьи онтология определяется как совокупность понятий предметной области и отношений между ними. В мультиагентной системе может быть одна онтология, охватывающая всех агентов, или несколько онтоло-гий для отдельных частей системы. В данной работе использован первый вариант онтологии (фрагмент показан на рисунке 3).
(^MSSQLDB
(^OracleDB^)
Рис. 3. Фрагмент онтологии системы
Рис. 2. Мультиагентная система на платформе JADE
Кроме основных агентов, имеются служебные, создаваемые JADE. К ним относятся AMS (Agent Management System) и DF (Directory Facilitator). Агент AMS обеспечивает службу имен, гарантирующую уникальность имени каждого агента на платформе. С помощью агента DF агенты системы могут искать друг друга по параметру предоставляемой услуги.
Для примера рассмотрим проектирование технологии ковки втулки с уступами (рис. 4). Управ-
Поковка
Подкладное кольцо Рис. 4. Эскиз втулки с уступами в подкладном кольце
ляющий агент запрашивает у агента DF перечень агентов, способных выполнить проектирование технологии для втулки с уступом. Ковку втулки можно осуществить несколькими способами: без подкладного инструмента, в подкладном кольце, в двух подкладных кольцах и в подкладном штампе. За каждый из этих вариантов отвечает отдельный агент проектирования технологии, поэтому Управляющий агент получит перечень из нескольких агентов проектирования технологии ковки. Каждому из проектирующих агентов будет отправлено сообщение с призывом на проектирование технологии ковки и с исходными данными для проектирования. В этой ситуации агенты конкурируют за возможность предоставить свой вариант дальнейшего проектирования. Они в автоматическом режиме проводят проектирование ТП. При этом им необходимо решить ряд задач: выбор молота, расчет заготовки, назначение технологических напусков на поковку и др. Некоторые из этих задач, например, назначение технологических напусков, затрагивают агента Поковка. Соответственно, для назначения напусков агенту Поковка посылается сообщение, у которого в качестве Действия указывается Назначение напусков, а поле Содержание заполняется информацией о геометрии поковки с технологическими ограничениями.
Получив ответы от всех проектных агентов с результатами о параметрах ТП, Управляющий агент собирает данные результаты в таблицу и предоставляет ее пользователю. Пользователь может выбрать или рекомендуемый системой вариант проектирования, или любой другой. Рекомендации системы основываются, например, на критерии наименьшего расхода металла.
При организации проектирования технологии ковки с применением мультиагентной парадигмы возникли две проблемы взаимодействия агентов, связанные с зацикливанием диалога агентов и синхронизацией этапов проектирования. Зацикливание возникает из-за итеративности процесса проектирования. Из рисунка 5 видно, что агенты Подкладной инструмент и Молот взаимодействуют с агентом Поковка в процессе выбора подкладного инструмента. Они назначают технологические напуски на поковку, чтобы обеспечить возможность ковки при некотором выбранном варианте молота и подкладного инструмента. Такая коллективная работа агентов продолжается до тех пор, пока не будет найден совокупный вариант {П М^ ПИ^, состоящий из поковки (Щ), молота (М) и подкладного инструмента (ПИ), который устроил бы всех участников диалога. Может возникнуть ситуация, при которой процесс поиска переходит от некоторого набора {Пк, Мк, ПИк} к набору {П М^ ПИ^ и обратно, что приведет к зацикливанию процесса поиска решения. При возникновении данной ситуации необходимо исключать из набора доступных молотов использованные ранее варианты. При этом число итераций будет конечным в силу ограниченности количества молотов в перечне ковочного оборудования.
Проблема синхронизации этапов проектирования связана с тем, что пользователь может переходить с одного этапа на другой, при этом должны меняться параметры технологии. Для решения этой проблемы введено понятие состояния аген-
Проектирование поковки
Напуски
Проектирование технологии
Выбор подкладного инструмента из перечня
Проектирование нового подкладного инструмента
Рис. 5. Взаимодействие агентов на этапе выбора подкладного инструмента
тов, которое характеризует то, чем он занимается в текущий момент проектирования. Агент опрашивает других агентов об их состояниях, чтобы определить свои дальнейшие действия. Например, если агент Поковка находится в состоянии назначения припусков, Графический редактор блокирует возможность редактирования геометрии детали. Если пользователь вернется на этап ввода исходной информации, Графический редактор отследит это действие и предоставит пользователю возможность редактирования геометрии детали.
Повышение интеллектуальности САПР ТП ковки позволяет создавать гибкие и масштабируемые программные решения для промышленных предприятий. Применение агентно-ориентирован-ной парадигмы к разработке САПР является эффективным инструментом для повышения ее интеллектуальности. Платформа JADE позволяет разработчикам сосредоточиться на создании самих агентов, а не обслуживающих их служб за счет го-
товых реализаций службы доставки сообщений, службы поиска агентов, унификации имен и среды выполнения.
Литература
1. Чесноков В.С. [и др.]. Разработка и применение программного обеспечения для автоматизированного проектирования и моделирования процессов ковки и горячей штамповки // Кузнечно-штамповочное производство. 2009. № 9. С. 3.
2. Коновалов А.В. [и др.]. Новые принципы разработки САПР ТП ковки // Кузнечно-штамповочное производство. 2007. № 1. С. 42-47.
3. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд.; [пер. с англ.]. М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. 864 с.
4. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям // EDU.RU: Всеросс. конкурс. отбор обзор.-аналит. ст. по приоритет. направл.: Информационно-телекоммуникационные системы. URL: http://window.edu.ru/window/library?p_rid=56179 (дата обращения: 28.05.2010).
5. Fabio Bellifemine Developing multi-agent systems with JADE / Printed and bound in Great Britain by Antony Rowe Ltd., Chippenham, Wiltshear, 2007, p. 303.
УДК 57.087
ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВАРИАТИВНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА
Г.В. Романова, к.т.н.
(Тверской государственный технический университет, p000171@tversu.ru)
В статье описана математическая модель вариативности сердечного ритма. Математический аппарат представлен разностными уравнениями. Его преимущество в большем соответствии импульсному характеру сердечных сокращений. Представлена блок-схема программы, реализующей данную модель.
Ключевые слова: математическая модель, сердечные ритмы, программная реализация, блок-схема.
Регуляторные системы организма - это постоянно действующий аппарат слежения за состоянием всех систем и органов, за их взаимодействием и соблюдением равновесия между организмом и средой. Степень напряжения регуляторных систем - интегральный ответ организма на весь комплекс воздействующих на него факторов. Судить о степени напряжения регуляторных систем можно с помощью многих методов, но наиболее простой и доступный, позволяющий вести непрерывный динамический контроль, - математический анализ ритма сердца. Изменения ритма сердца - универсальная оперативная реакция целостного организма на любое воздействие факторов внешней среды.
Математические модели, связанные с исследованием вариативности сердечного ритма (НКУ) и описывающие изменение сердечного ритма дифференциальными уравнениями, не соответствуют импульсному характеру процесса [1, 2]. Цель данного исследования заключается в совершенство-
вании методики оценки психоэмоционального напряжения и умственной нагрузки, в создании программно реализуемой модели системы управления сердечным ритмом, которая базируется на разностных уравнениях и учитывает шумы синусового узла, отображает волновые процессы сосудистой и дыхательной природы с их спектральными характеристиками.
Модернизированная схема модели HRV [2] представлена на рисунке 1.
В рассматриваемой модели имеются входы:
- экспериментально определенные частотные и амплитудные характеристики дыхательных движений грудной клетки, при этом учитываются их шумы;
- экспериментально определенные частотные и амплитудные характеристики колебаний общего периферического сопротивления сосудистой системы, при этом учитываются их шумы;
- внутренняя частота синусового узла (IHR) с ее нестабильностью.
