CC BY
125
ПРОГРЕСИВН1 1НФОРМАЦ1ИН1
ТЕХНОЛОГИ
ПРОГРЕССИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
PROGRESSIVE INFORMATION _TECHNOLOGIES_
УДК 621:004.93:007.52
A.B. Богуслаев, В.И. Дубровин, И.А. Набока
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ИЗДЕЛИЙ В АВИАДВИГАТЕЛЕСТРОЕНИИ
Рассмотрены современные информационные технологии, которые используются на всех этапах жизненного цикла авиационных двигателей (при проектировании, изготовлении, эксплуатации). Исследовано их состояние, а также опыт внедрения на предприятиях авиадвигателестроения.
1 ВВЕДЕНИЕ
Одним из решающих условий научно-технического прогресса в настоящее время стало постоянное совершенствование и обновление выпускаемой продукции, а это значит, что производства должны обладать высокой гибкостью, т.е. способностью быстро переключаться на выпуск новых изделий. Решение этой задачи связано с внедрением информационных технологий. Комплексная автоматизация всех видов производств является одним из направлений развития современного авиадвигателестроения, так как наряду с повышением гибкости производства обеспечивает повышение производительности труда, улучшение качества изделий [1].
Информационная составляющая процесса разработки и эксплуатации авиационных двигателей как наукоемких изделий была изначально существенной и ее значение непрерывно возрастает. Производительные силы и производственные отношения в эпоху становления индустриального общества выходят на новый уровень взаимодействия производительных сил и производственных отношений, базирующийся на новейших информационных технологиях, в которых информационные ресурсы превалируют над материальными [2]. Эти тенденции затронули и авиадвигателестроение.
Создание каждого из пяти поколений авиационных газотурбинных двигателей (ГТД) сопровождалось решением определенной группы проблем, позволивших сделать качественный скачок в уровне основных выходных параметров. Определяющей проблемой, которую решают при разработке двигателей 6-го поколения, стала проблема управления катастрофически возросшим объемом информации, количеством информационных потоков и сложностью их обработки в процессе всего жизненного цикла (ЖЦ) создаваемого изделия. Параллельные информационные технологии в единой для всего ЖЦ среде - один из главных принципов новой методологии создания авиационных ГТД 6-го поколения [3].
2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -
ОДНО ИЗ ОСНОВНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ
ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Многофакторное математическое моделирование на основе статистических моделей и многокритериальная оптимизация технологических систем и процессов - одно из основных направлений информационного обеспечения [4].
Математическое моделирование информационно обеспечивает оптимальные (или рациональные) условия совершенствования и создания технологий изготовления авиадвигателей, устанавливает причинные, структурные и количественные связи между начальным комплексом технических условий реализации технологического процесса и группой критериев качества изготавливаемого изделия.
Математическое моделирование призвано выявить характерные особенности функционирования и выбрать оптимальные статические и динамические характеристики узлов и агрегатов двигателя на основе глубокого теоретического анализа создаваемой конструкции и процессов, происходящих как в агрегатах, так и в двигателе в целом. С помощью математического моделирования задолго до создания реальных узлов, агрегатов и двигателя в целом удается заглянуть в будущее создаваемого двигателя, "прочувствовать" особенности его работы. Математическое моделирование должно сопровождать весь ЖЦ существования двигателя, начиная с этапа технического предложения и эскизного проектирования, его экспериментальной отработки и заканчивая прекращением серийного производства.
Для решения задач предварительного анализа (проектирования) камер сгорания может использоваться модульный метод. Камера рассматривается как совокупность типовых элементов (модулей), каждый из которых выполняет определенные функции. Математическая модель камеры сгорания формируется в виде совокупности моделей отдельных элементов и информационных потоков. В качестве моделей элементов используются одномерные соотношения, полученные на основе уравнений сохранения массы, энергии, импульса, а также при обобщении результатов экспериментальных исследований и статистических данных по функциональным элементам существующих камер сгорания. На базе модульного подхода разработана система для газодинамического анализа камер сгорания ГТД, с помощью которой решаются задачи поверочного расчета. В системе заложена возможность ее применения как на начальной стадии разработки, так и для предварительного проектирования. Это можно реализовать, используя математические модели различного уровня сложности для одних и тех же конструктивных элементов [5].
Математические модели могут использоваться и для расчета режимов резания при точении. Разработка программ по автоматическому назначению режимов резания тесно связана с наличием математических моделей для расчета основных параметров, характеризующих процесс резания: сила и скорость резания, стойкость режущего инструмента, шероховатость обработанной поверхности. Для размещения исходной информации в памяти ЭВМ разработана специализированная база данных, позволяющая использовать разнородные входные данные, которые программа идентификации распознает с помощью системы шифров и признаков. Результаты идентификации включают в себя эмпирические константы, коэффициенты полиномов и некоторые характерные для каждой модели параметры. Эти результаты сохраняются также в базе данных в виде структур, предназначенных для использования в алгоритмах выбора оптимальных режимов резания при выполнении токарных операций. В базу данных внесена информация для получения моделей обработки широкого спектра материалов: конструкционных сталей, чугунов, латуней, алюминиевых сплавов, нержавеющих и жаропрочных сталей и сплавов, титановых сплавов [6].
С помощью методов математического моделирования была проведена оптимизация виброчастотных характеристик лопаток осевых компрессоров в условиях производства. В задачу исследования входили разработка и исследование в условиях производства методики оптимизации виброчастотных характеристик лопаток ГТД целенаправленным изменением геометрии пера в пределах допускаемых отклонений основных размеров при формировании ее вальцеванием или другими технологическими способами с использованием возможностей многофакторного регрессионного анализа и теории колебаний. В качестве математической зависимости между частотой и факторами был принят полином первой степени, обеспечивающий простоту расчетов и наглядную интерпретацию влияния каждого фактора на регулируемую частоту с несущественной погрешностью при вариации геометрических характеристик пера в пределах допускаемых отклонений. Расчет модели производится на ЭВМ методом пошагового многофакторного регрессионного анализа [7].
При определении запаса прочности деталей ГТД необходима предварительная оценка коэффициента упрочнения - отношения пределов выносливости упрочненной детали и детали, окончательно обработанной по серийной технологии шлифованием или полированием. Определение коэффициента упрочнения с помощью дополнительно проведенных испытаний является дорогостоящей и трудновыполнимой задачей, поэтому выходом из такой ситуации является построение математической модели. Построить математическую модель коэффициента упрочнения можно с использованием искусственных нейронных сетей (НС) [8]. Многослойная нейронная сеть (МНС) или многослойный персептрон представляет собой множество нейронов, связанных между собой. МНС способна обучаться аппроксимировать многомерные нелинейные функции и представляет собой универсальное средство для моделирования объектов и процессов [9]. Высокая точность, обеспечиваемая при моделировании коэффициента упрочнения на основе НС, позволяет рассчитывать предел выносливости деталей на стадии разработки технологического процесса. Результаты моделирования коэффициента упрочнения деталей ГТД на основе НС являются вполне приемлемыми для применения на практике.
Обеспечение надежности и долговечности производимых и эксплуатируемых изделий сопряжено с необходимостью управления их качеством, которое представляет собой совокупность свойств продукции удовлетворять потребности в соответствии с назначением.
Эксплуатируемые в условиях агрессивной среды изделия нуждаются в систематическом контроле качества. Особенно актуальна задача контроля и прогнозирования качества в авиадвигателестроении, где приходится иметь дело с изделиями и деталями, работающими в условиях больших нагрузок при негативном воздействии окружающей среды.
Эффективным средством для решения этой задачи являются методы неразрушающей диагностики, основанные на использовании интеллектуальных средств: тео-
рии распознавания образов, искусственных нейронных сетей (ИНС) и др. методов.
Так, для решения задач неразрушающего контроля качества, классификации и прогнозирования по признакам разработана автоматизированная система (АС) "Диагностика" [10,11]. АС "Диагностика" представляет собой комплекс программ, предназначенных для автоматизации отдельных этапов обработки диагностической информации, и включает в себя подсистемы: предобработки и визуализации данных, сокращения размерности данных, топологической диагностики, нейросетевой диагностики, обучения теории диагностики.
На основе разработанных подсистем решались задачи: классификации лопаток ГТД по спектрам свободных затухающих колебаний после ударного возбуждения; отбора признаков для построения математической модели качества лопаток турбины; прогнозирования коэффициента упрочнения деталей авиадвигателей.
В связи с тем, что лопатки ГТД работают при значительных вибрационных нагрузках, основным требованием к их материалам является высокое сопротивление усталости. Усталость представляет собой крайне опасный вид разрушения деталей машин из-за фактора внезапности и полного выхода их из строя. Проблема усталости может быть решена только в том случае, если будут разработаны достаточно надежные методы, позволяющие прогнозировать зарождение усталостной трещины, описать процесс ее развития и предсказать момент окончательного разрушения с учетом влияния основных конструкционных, технологических и эксплуатационных факторов. Трещины в лопатках турбины, возникающие в процессе эксплуатации, являются одним из наиболее характерных и распространенных дефектов. Для решения этих проблем могут быть использованы ИНС для построения численной модели, позволяющей с высокой точностью классифицировать лопатки авиадвигателей на дефектные и кондиционные [12]. В целом методика синтеза и обучения НС является эффективным средством решения практических задач диагностики и распознавания образов и может широко использоваться в автоматизированных системах распознавания, диагностики и прогнозирования.
3 CAD/САМ/САЕ-СИСТЕМЫ. ПРИНЦИПЫ
CALS-ТЕХНОЛОГИИ
Благодаря высокому уровню компьютерных технологий, компьютерное конструирование новых материалов и технологий их обработки стало реальностью, что активно используется и в авиадвигателестроении [13]. В настоящее время появилась возможность предсказания свойств материалов, оценки эффективности технологических процессов и снижения затрат на экспериментальные исследования с использованием компьютерных технологий.
Современные предприятия авиадвигателестроения в своей работе используют системы автоматизированного проектирования (САПР, CAD), автоматизированные системы производства (САМ), автоматизированные систе-
мы технологической подготовки (САЕ), системы управления базами данных о выпускаемой продукции (PDM) и другие программные пакеты. Основными направлениями развития CAD/САМ/САЕ систем является совершенствование математического аппарата, совершенствование интерфейсов пользователя и интеграция в информационную среду предприятия. Универсальность систем является необходимым условием их распространения и коммерческого успеха. Но только системы, ориентированные на сетевые технологии, позволяют беспрепятственно осуществлять обмен данными между всеми структурными подразделениями предприятия. Сопровождение изделия в течение всего ЖЦ (Product Life-Cycle Management, PLM) - это контроль всех данных, необходимых для проектирования, производства, продажи и послепродажного обслуживания производимых продуктов. Компании S АР, Dassault Systems и EDS, поставляющие программное обеспечение (ПО) для обработки больших объемов данных, в настоящее время пытаются разработать продукты, способные охватить весь диапазон деятельности предприятия. Старший вице-президент по вопросам маркетинга компании Daratech Inc. отмечает, что компании SAP, Dassault Systems и EDS уже заявили о своей способности создать ПО, охватывающее весь ЖЦ изделия. Компания Daratech специализируется на исследованиях рынка и научно-технической оценке применяемых в промышленности информационных технологий. Еще одним поставщиком такого рода ПО является голландская компания Ваап. В разработанном ею комплексе программ iBaan предусмотрены возможности использования Интернета. British Airways является одной из авиакомпаний, лидирующих в области поддержки своего парка самолетов по принципу "как они есть". Эта поддержка осуществляется с помощью разработанной S АР комплексной системы, которая заменила 190 не связанных между собой пакетов программ. Сотрудничая с SAP, авиакомпания British Airways намерена обеспечить комплексное планирование технического обслуживания и эксплуатации, включая прогнозирование и анализ возможных сценариев развития ситуации по принципу "что, если...", для 280 самолетов и двигателей. В системе SAP используется система мониторинга авиадвигателей для технического обслуживания и ремонта, разработанная компанией Domain Dynamics Ltd. из г. Ридинг (Англия) [14].
Пакет PLM-решений, базирующийся на программных продуктах фирмы Dassault Systems, включает систему высокого уровня САПР CATIA и подсистемы ENOVIA и SmarTeam, реализующие технологию PDM. Проектирование в системе CATIA V5 основано на применении стандартизованного формата данных и инструментов. В процессе проектирования создается многопараметрическая управляемая база данных модели-шаблона. В нее входят все геометрические параметры, теоретические расчеты, рекомендации, стандарты, базы данных деталей и комплектующих и т.д. Система позволяет значительно упростить процесс согласования между проектировщиками и производственниками. Если объектами проектирования являются сложные детали или узлы, то
проект может быть разделен между несколькими разработчиками (параллельная работа с проектом). В то время, как дизайнер работает над обликом изделия, конструкторы и технологи выбирают способы изготовления отдельных узлов и изделия в целом. На стадии формирования концепции все предварительно спроектированные элементы объединяют, чтобы воспроизвести готовый виртуальный опытный образец, или, как его нередко называют, электронный макет изделия (Digital Mock-Up - DMU). Электронный макет изделия позволяет приблизительно оценить стоимость изделия, опираясь на знание характеристик материалов, стоимость отдельных деталей и т.д. Составляются чертежи, схемы и список материалов. Затем координаты отдельных точек DMU передаются в электронную модель опытного образца. С помощью "облака точек" в CATIA V5 существует возможность задания поверхностей и формирования твердотельных моделей. Изменения быстро включаются в цифровой макет изделия, при этом поддерживаются параллельные процессы. Система SmarTeam позволяет в реальном масштабе времени задать способ механической обработки и определить необходимый набор инструментов. Другие отделы предприятия на основании информации SmarTeam могут начинать предварительную работу, заказывая детали, материалы и т.д. В дальнейшем с привлечением методов трех-мерного конструирования разрабатываются окончательные детальные и сборочные чертежи. В системе С ATI A V5 имеются мощные модули, предназначенные для формирования программ многокоординатных фрезерных станков с числовым программным управлением (ЧПУ) [15].
В настоящее время наиболее прогрессивной из систем программного управления (СПУ) является СПУ, оснащенная вычислительным устройством, позволяющим подключать металлообрабатывающее оборудование к вычислительной сети предприятия и связывать это оборудование с интегрированными системами проектирования и управления [16]. Западные фирмы давно уже начали подключать конечное оборудование к вычислительной сети. Целые участки станков с ЧПУ объединяются в сеть. Создание управляющих программ для таких станков осуществляется в различных CAD/САМ системах. Преимущества такой работы станков связаны с устранением физических носителей передачи управляющих программ, чертежей, технологических процессов, карт наладки, производственных заданий и другой информации, необходимой на рабочем месте. Под физическими носителями понимаются как "бумажные" (перфоленты, чертежи, техпроцессы), так и "безбумажные" (электронные картриджи, дискеты, лазерные дис-ки) носители информации.
На сегодняшний день авиадвигателестроение представляет собой единую интегрированную систему высокотехнологичного производства и современной технологии проектирования. Для обеспечения конкурентоспособности предприятия-разработчика как на внутреннем, так и на мировом рынке необходимо обеспечить не только высокое качество продукции, но и не менее высокое качество конструкторской документации. Этого можно
добиться только путем перехода на безбумажную технологию (в обозримом будущем) и освоением CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life-cycle Suport - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла изделия) [14]. Эта технология подразумевает использование единого информационного пространства на всех этапах ЖЦ изделия - от его проектирования до изготовления и эксплуатации.
Особенностью авиационного производства является большая номенклатура деталей, имеющих сложнофа-сонные поверхности, отличающиеся большим диапазоном изменения вектора нормали и кривизны поверхности. Лопатки - это одна из характерных групп таких деталей в производстве авиационных двигателей. Специалистами ОАО "Мотор Сич" разработана и внедрена комплексная автоматизированная система проектирования и изготовления лопаток (САПР/АСТПП "Лопатка"), в основе которой лежит метод комплексной автоматизации производства на базе единой объемной математической модели [ 1 ].
Объемная математическая модель детали построена на языке аналитической и дифференциальной геометрии. Именно такая один раз созданная, хранящаяся в единой базе данных и используемая всеми службами на всех этапах технологической подготовки производства математическая модель является альтернативой проекционному чертежу в автоматизированном производстве.
Суть метода заключается в том, что координатното-чечное представление информации о поверхности пера лопаток заменяется (в памяти ЭВМ и чертеже) представлением коэффициентами объемных сплайнфункций, а в автоматизированное производство одновременно с чертежами лопатки поступает объемная, размерная компьютерная модель, созданная в одной из современных CAD/CAM/CAE систем. При этом в цепочке "модель + чертеж" первичной является модель, а чертеж выполнен на основании и в полном соответствии с этой моделью. Для описания поверхностей пера лопаток в системе используется метод оптимального отображения в пространство В-сплайнов. Единая объемная модель для всех лопаток позволяет хранить только коэффициенты и параметры отображения сплайн-аппроксимации, что резко сокращает объемы баз данных. База данных системы "Лопатка" содержит объемные математические модели поверхностей 412 лопаток различных авиационных двигателей [1].
Разработанное специалистами предприятия математическое обеспечение системы обеспечивает создание трехмерных компьютерных моделей лопаток и формообразующей технологической оснастки; автоматизированное оформление чертежей оснастки; разработку управляющих программ для изготовления оснастки на станках с ЧПУ; хранение компьютерных моделей и чертежей в электронном архиве и др.
Одной из характерных групп деталей, имеющих сло-жнофасонные поверхности, являются лопаточные моноколеса [17]. Изготовление этих деталей возможно только на пятикоординатных станках с ЧПУ. Алгоритмы расчета траектории фрезы при битангенциальной
обработке таких сложнофасонных поверхностей реализованы в модуле пятикоордииатной обработки программного обеспечения комплексной автоматизированной системы "Лопатка" [1]. Модуль пятикоординатной обработки используется для фрезерования лопаточных моноколес. За последние годы на предприятии при помощи этого программного обеспечения изготовлено более 15 типов моноколес из различных сплавов алюминия и стали, имеющих как развертывающиеся, так и неразверты-вающиеся поверхности лопаток.
Управляющие программы обеспечили высокую точность, чистоту и производительность чистового фрезерования боковой поверхностью фрезы поверхности лопатки по всей высоте. Имеющееся на предприятии математическое обеспечение можно также использовать для получения управляющих программ фрезерования моноколес на высокоточных обрабатывающих центрах фирмы Лихти (Швейцария) [17].
Конструктор оснастки, получив заказ на проектирование, перекачивает математическую модель лопатки в подсистему "Оснастка". В подсистеме "Оснастка" проектируются: ковочные и калибровочные штампы для точной штамповки; оснастка для холодного вальцевания; модельные и стержневые пресс-формы для литья по выплавляемым моделям; мастер-модели, ложементы, копиры и т.п. Применение метода аналитических эталонов в технологической подготовке производства лопаток позволяет в несколько раз сократить трудоемкость и сроки создания формообразующей оснастки, а также повысить точность заготовок. На предприятии ОАО "Мотор Сич" работает и постоянно обновляется компьютерная информационно-поисковая система (ИПС) "Инструмент" для поиска и подбора ранее запроектированных шифров режущего и мерительного инструмента. Основными направлениями развития системы являются расширение номенклатуры инструмента, интеграция с системой автоматизированного проектирования технологических процессов ТесЬСагс! и внесение в базы данных системы сведений о вновь запроектированном инструменте. В настоящее время объем базы данных ИПС "Инструмент" составляет 157000 шифров. Система имеет модульную структуру и предназначена для технологических бюро цехов, серийно изготавливающих детали ГТД с зубчатыми венцами; КБ, занимающихся проектированием зубчатых передач; КБ зуборезного инструмента [7].
В структуре технологической подготовки производства система "Зубообработка" выполняет следующие функции: проектирование зуборезного инструмента; подбор зуборезного инструмента; анализ пригодности инструмента для обработки зубчатых венцов деталей ГТД; создание электронных эталонов для контроля зуборезного инструмента; создание электронных эталонов для контроля профилей зубчатых венцов деталей ГТД; ведение баз данных деталей ГТД с зубчатыми венцами; ведение баз данных зуборезного инструмента, связанных ссылками с базами данных деталей ГТД. Основой для проектирования, анализа пригодности, подбора и изготовления инструмента является простран-
ственная параметрическая компьютерная модель инструмента. Поддержка баз данных позволяет активно использовать ранее запроектированный инструмент для обработки новых изделий. Подбор инструмента осуществляется в два этапа. На первом выполняется поиск инструмента по заданному набору параметров, а далее выполняется анализ его пригодности при помощи специализированных по видам инструмента алгоритмам, выполняющим расчет профиля зуба и впадины детали, обработанной подобранным инструментом. С момента внедрения, система применяется в подготовке производства всех типов авиационных двигателей, производство которых осваивается предприятием. Для создания системы "Зубообработка" используется система библиотек С AS. CADE Ol. CAS. CADE (Computer-aided Software for Computer-aided Design Engineering) - это среда программирования, разработанная фирмой MATRA DATAVISION на базе MS Visual С++, представляющая собой набор компонентов для разработки специальных технических и профессиональных приложений, в том числе и в такой области как САПР. Разработка автоматизированной системы "Зубообработка" производится в комплексе с разработкой новых технологий изготовления и контроля зубообрабатывающего инструмента. Например разрабатываемая в настоящее время подсистема "Долбяки" ориентирована на поддержку разрабатываемой технологии электроэрозионного изготовления неэвольвентных долбяков из быстрорежущих сталей. Мощные средства пространственного моделирования CAS. CADE Ol сделали возможным создание полноценной специализированной САПР в условиях серийного завода, а поддержка стандарта ISO 10303 (STEP) АР214 СС2 обеспечивает интеграцию специализированной САПР в информационную среду современного предприятия, использующего принципы CALS-технологии для производства изделий [18].
С целью сокращения затрат и сроков технологической подготовки производства на предприятии ОАО "Мотор Сич" используется система автоматизированного проектирования технологических процессов TechCard. Система позволяет: проектировать техпроцессы обработки деталей в диалоговом режиме с использованием формул и таблиц; оперативно настраивать вид и состав комплекта технологической документации для различных видов производств; создавать и сопровождать технологические таблицы и формулы для дальнейшего их применения при проектировании технологических процессов; осуществлять поддержку нескольких видов производств. Выбор операций, оборудования, переходов, оснастки осуществляется из базы данных. Система TechCard имеет в своем составе экспертную систему TechExp, позволяющую автоматизировать: расчет режимов резания, нормирование операций, расчет заготовки и т.д. Для автоматизации подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ используется система "DEKKa-2D". Система обладает следующими основными качествами: отсутствие этапа кодирования (траектория движения инструмента составляется на экране компьютера непосредственно инженером-технологом на основании операци-
онной карты); возможность полного контроля управляющих программ, что позволит снизить до минимума брак, связанный с ошибками расчета; возможность быстрого перевода управляющей программы с одного оборудования на другое; автоматическая корректировка управляющей программы при изменении геометрии детали или технологии ее производства [19].
При проектировании сложных узлов и деталей ГТД на предприятии ОАО "Мотор Сич" используется система UNIGRAPHICS. На сегодняшний день UNIGRAPHICS является одной из самых мощных систем CAD/САМ/ CAE с трехмерным моделированием. Использование этой современной системы вместе с PDM обеспечивает поддержание всего ЖЦ изделия, начиная от концептуального дизайна и проектирования, подготовки производства, выполнения инженерного анализа до управления всем проектом изготовления изделия, технической поддержки и консалтинга [20].
В системе UNIGRAPHICS производится разработка наиболее сложных узлов и деталей, входящих в состав ГТД. Это корпуса сложной пространственной формы, диски центробежных компрессоров, лопатки и другие детали сложной конфигурации. В системе UNIGRAPHICS осуществляется также сборка сложных узлов и общая сборка макета двигателя (либо всего двигателя в целом).
Более простые задачи легко решаются с помощью "средних" САПР - таких как SolidEdge и AutoCAD. Около 60% общемашиностроительных деталей проектируются с использованием этих систем. Для твердотельного трехмерного моделирования может быть использован пакет Solid Works 2001 [21]. Наличие твердотельных моделей ускоряет процесс изготовления оснастки, позволяет в некоторых случаях, не разрабатывая математических моделей, использовать твердотельные модели для работы с LOM-технологией и разработки программ ЧПУ.
При технологической подготовке производства используется комплекс автоматизированного проектирования "ИНТЕРМЕХ" [22]. Данный комплекс позволяет автоматизировать проектирование технологических процессов обработки деталей для различных видов производств, оформлять операционные эскизы и любые графические изображения, выводимые в технологический документ, производить автоматизированный подбор оснастки и оборудования, а также автоматизировать процесс выпуска технологической документации.
На предприятии ЗМКБ "Прогресс" большое внимание уделяется автоматизации процессов проектирования и изготовления сложнофасонных деталей двигателя и оснастки. Необходимость сокращения времени на конструкторско-технологическую подготовку производства деталей, определяющих трудоемкость изготовления двигателя, наиболее полное использование имеющегося на предприятии высокотехнологичного оборудования поставили перед специалистами предприятия необходимость выбора соответствующих компьютерных технологий САПР. Выбор был сделан в пользу тандема UNIGRAPHICS - AutoCAD. На предприятии реализованы
сквозные проекты подготовки производства рабочих и сопловых лопаток турбин ГТД, центробежного моноколеса компрессора высокого давления и т.д. Данные решения позволили сократить трудоемкость и повысить качество продукции. Многие проблемы перешли со стадии изготовления на стадию проектирования. Появилась возможность проводить инженерный анализ объемных моделей деталей и узлов на стадии проектирования [23].
4 КОМПЬЮТЕРНАЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ
ИСПЫТАНИЙ
Испытания - завершающий и ответственный этап в технологической цепочке производства двигателя.
На предприятии ОАО "Мотор Сич" производится испытание и наладка всех типов авиадвигателей, выпускаемых предприятием. Для испытаний внедрена и успешно работает автоматизированная система стендовых испытаний авиационных двигателей. Каждый тип двигателя имеет свою программу испытаний, по которой измерения проводятся по различному набору и количеству параметров. Получаемая в процессе испытаний информация используется для сертификации двигателя, при конструктивных доработках, в процессе ремонта и регламентного обслуживания двигателя. Этой системой измеряется свыше 400 параметров. Все они отображаются на экране компьютера. Управление двигателем осуществляется с пульта оператора, а результаты измерений записываются в базу данных [24].
Автоматизированные системы испытаний разрабаты-аются на ОАО УМПО. Проводится регулировка и проверяется работоспособность двигателя на всех режимах, поэтому получение объективной и достоверной оценки параметров, их математическая обработка в ходе испытаний является важной задачей. Автоматизированная информационно-измерительная система (АИИС) испытаний двигателей - АСИ-84 собственной разработки ОАО УМПО предназначена для измерения, сбора, обработки и выдачи информации о значениях параметров, контролируемых при стендовых испытаниях двигателя АЛ-31Ф на установившихся и переходных режимах. Внедрена АИИС испытаний камеры сгорания двигателя АЛ-31Ф, которая информирует экспериментаторов о значениях газодинамических параметров процесса горения и выполняет расчет температурного поля в камере сгорания. Это необходимо для оценки качества организации процесса горения, что обеспечивает повышение экономичности и долговечности двигателя в целом. Совместно с уфимским ОКБ "Молния" разработана АИИС-Д436Т1 на платформе операционной системы <[ЖХ. Контроль основных параметров двигателя и бортовой системы регулирования, выполнение расчетов осуществляются исключительно с помощью компьютеров. Вся информация о проведенных испытаниях хранится в базе данных параметров. Разработана АИИС-96 для проведения испытаний модификации АЛ-31Ф - двигателя с поворотным соплом АЛ-31ФП. Эта система кроме традиционного измерения и обработки параметров двигателя на установившихся и переходных режимах выполняет управление поворотным устрой-
ством реактивного сопла, измеряет и обрабатывает все сигналы вибрации двигателя, фиксирует состояние запорной аппаратуры и значения параметров стендовых технологических систем в режиме реального времени. Разработка своих компьютерных систем испытаний позволяет объединению поддерживать высокий уровень технологии испытаний авиационных двигателей [25].
5 СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ДВИГАТЕЛЯ
Современные авиационные двигатели являются наиболее дорогостоящими, энергоемкими и высоконагру-женными элементами самолета, которые для обеспечения высоких экономических показателей работают в условиях повышенных тепловых и силовых нагрузок, что требует особого внимания к обеспечению надежности двигателя в полете.
В эксплуатационной практике наибольшее развитие находят системы, предусматривающие использование бортовых средств контроля и накопления информации о техническом состоянии двигателя, которые позволяют проводить оценку исправности, работоспособности, правильности функционирования и поиск неисправности до съемного узла.
Высокий уровень развития методов и средств контроля, обеспечивающий возможность не только оценки работоспособности или исправности элементов на момент контроля, но и более глубокого анализа их технического состояния и прогнозирования его изменения в предстоящем периоде эксплуатации, позволяет использовать в практике эксплуатации третий вид предельного состояния - предотказное состояние и стратегию обслуживания (эксплуатации) по состоянию с контролем параметров.
В конструкции современных двигателей предусмотрено наличие совершенных и развитых систем встроенного контроля, обнаружения и распознавания неисправностей в полете и при техническом обслуживании. Эти системы собирают информацию о работе двигателей в полете, регистрируют ее и в случае необходимости выдают информацию о неисправностях на индикаторы мониторов пилотов и в виде распечаток на принтер.
Базовым звеном системы управления техническим состоянием авиационных двигателей является лаборатория диагностики (центр по обработке и анализу информации), куда стекается вся информация о техническом состоянии двигателя из цехов, от экипажа и других служб авиационно-технического комплекса, от предприятия-разработчика двигателей, где производится первичный анализ этой информации.
Система параметрического контроля и диагностики (СПКД) ГГД предназначена для оценки его технического состояния в процессе эксплуатации, выявления и предупреждения отказов двигателя и основных функциональных систем в полете. СПКД включает в себя автоматическую регистрацию параметров и сигналов, записываемых на магнитные носители, их экспресс-обработку после каждого полета, контроль и анализ информации методами параметрической диагностики.
Она позволяет производить оперативную оценку текущего состояния двигателя, его функциональных систем (запуска, топливной, масляной, механизации компрессора, реверсирования тяги и др.), вибросостояния двигателя на всех режимах его работ и осуществлять анализ временных трендов параметров. Для текущей оценки технического состояния применяют логический анализ параметров и сигналов, экспресс-анализ полетной и гоночной информации, визуальный контроль параметров и сигналов. Для среднесрочной оценки прогнозирования работоспособности двигателя используют трендовый анализ, где строят зависимости изменения параметров от наработки и определяют тенденции их выхода за предельные уровни. Комплексный анализ полетной информации в лаборатории диагностики позволяет классифицировать двигатели на "исправные" и "подозрительные на неисправные", выявлять нарушения в работе функциональных систем двигателя и отказы системы контроля и регистрации параметров, обоснованно принимать решения о техническом состоянии двигателя, необходимых заменах, осмотрах и регулировках, проводить автоматизированный поиск неисправностей. СПКД реализуется в виде распределенного вычислительного комплекса на основе локальной вычислительной сети, позволяющей организовать распределенную обработку данных. Центральная информационная база эксплуатационного предприятия должна располагаться на мощном компьютере (файл-сервере). Доступ к ней организуется из других компьютеров, подключенных к сети. Выборка и предварительная обработка данных выполняется файл-сервером. Окончательная обработка данных осуществляется на рабочих станциях [26].
В связи с появлением двигателей повышенной контролепригодности, развитием наземно-бортовых автоматизированных систем контроля и сбора полетной информации появляются новые возможности оперативной комплексной оценки технического состояния авиационных двигателей.
Для оценки выработки ресурса в условиях реальной эксплуатации ГГД оснащаются автоматизированными системами учета выработки ресурса наиболее нагруженных деталей двигателя. Достоверность этих систем определяется точностью входящих в их состав математических моделей и алгоритмов расчетного мониторинга температурного и напряженно-деформированного состояния.
Методы решения задач мониторинга температурного состояния (ТС) должны обладать высокой точностью и позволять получать решение задачи теплопроводности в виде пошагового по времени алгоритма, способного осуществлять моделирование в масштабе реального времени при работе в составе алгоритмов бортовых или наземных систем диагностики двигателя, вычислительные мощности которых ограничены. В настоящее время для решения задач мониторинга нестационарных ТС деталей ГТД применяются сеточные модели малой размерности и расчетно-аналитические методы на основе интегральных уравнений. Малоразмерные сеточные модели, реализующие метод конечных разностей, метод конечных элемен-
тов или метод прямых, являются наиболее универсальными с точки зрения решения задач теплопроводности различных типов. Применяются эти методы в основном для деталей несложной геометрической формы. Рас-четно-аналитические методы на основе интегральных ур-внений представляют собой интегральные выражения, весовые функции которых определяются в численном виде по результатам численного или физического эксперимента [27].
Перевод в эксплуатацию авиационных ГТД по техническому состоянию предполагает диагностирование состояния ГТД без демонтажа в условиях эксплуатации. Наиболее эффективно диагностирование в условиях эксплуатации по параметрам реактивной струи, измеренным на срезе сопла двигателя [28]. Для этих целей разработан мобильный автоматизированный диагностический комплекс (АДК) ПИЛОН. АДК состоит из двух систем: электромеханической и электронной. Электронная система содержит персональный компьютер, микропроцессорный контроллер, систему измерения акустических сигналов анализатором спектра, интерфейсные модули. Программное обеспечение (ПО) АДК ПИЛОН работает под управлением операционной системы MS DOS 6.1 и содержит две части: системное ПО и ПО контроллера. Системное ПО поддерживает выполнение нескольких задач пользователя: испытания, тарировку и различные отладочные режимы. В начале испытаний вводятся данные с дискеты, содержащей паспорт двигателя в электронном виде.
Данная система экспресс-диагностики технического состояния авиационных ГТД позволяет диагностировать двигатели как на холодных режимах испытаний, так и на горячих режимах работы двигателя. Это позволяет повысить достоверность и эффективность контроля при сохранении ресурса и экономии топлива в условиях аэродромного базирования.
В настоящее время к числу наиболее эффективных измерительных систем визуального контроля проточной части авиационных ГТД относят видеоэндоскопы серии Video Probe XL-Pro фирмы EVEREST VIT (США) [29]. Использование видеосигнала для передачи изображения открывает широкие возможности, в том числе: наблюдение на 5-дюймовом TFT-LCD-мониторе, встроенном в ручной пульт, или на внешнем мониторе; запись сигнала как на стандартный видеомагнитофон, так и на компьютерные носитель информации (до 48 изображений на стандартную 3,5-дюймовую дискету), а также непосредственно во внутреннюю флэш-память эндоскопа (до 450 изображений высокого разрешения) с одновременной записью звуковых комментариев через встроенный микрофон; простое и достаточно точное измерение (с разрешением до 0,05...0,1 мм) размеров дефектных областей при различных ракурсах наблюдения; обработка изображения с использованием специального программного обеспечения; цифровое увеличение с кратностью 1,5 или 2,0, что позволяет увеличивать изображение на экране без замены объектива зонда; сравнение текущего изображения с полученным ранее архивным снимком при помощи системы "разделения" экрана; возможность отсле-
живания технического состояния узлов и агрегатов авиационного ГТД в процессе эксплуатации. Как следствие, это позволяет принимать корректные, обоснованные решения о целесообразности дальнейшей эксплуатации авиационного ГТД.
Еще одним современным средством визуального контроля, специально предназначенным для применения при работах на авиационной технике, является видеоскоп OLYMPUS IPLEX [30]. Он разработан с использованием последних достижений оптики, точной механики и компьютерной техники. OLYMPUS IPLEX позволяет проводить не только комплексный визуальный контроль всей проточной части практически любого авиационного двигателя, но и оценивать дефекты узлов, входящих в его состав. Результаты осмотра могут быть документированы на флэш-картах с объемом, позволяющим сохранить до 300 снимков, или непосредственно на переносимом персональном компьютере, что дает возможность повторно просматривать изображения и производить многократные обмеры. Полученное с помощью OLYMPUS IPLEX изображение контролируемого узла характеризуется высоким разрешением, прекрасной контрастностью и цветопередачей, большой глубиной резкости. Использование OLYMPUS IPLEX при осмотрах авиационных двигателей значительно облегчает работу контролеров, уменьшает риск повреждения и позволяет решать вопросы диагностики технического состояния проточного тракта и узлов с неизменно высоким качеством.
ВЫВОДЫ
Современные информационные технологии на предприятиях авиадвигателестроения используются на всех этапах ЖЦ изделия (при проектировании, изготовлении, эксплуатации).
Математические модели, будучи информационным ресурсом, позволяют свести к возможному минимуму физические ресурсы (вещественные, энергетические, пространственные и временные), необходимые для изготовления авиадвигателей, и создать системные ресурсы (функциональные, целевые, оптимизационные), которые позволяют принципиально изменить технологическую, измерительную систему и приблизить ее к идеальному результату.
Многие конструкторские бюро переходят на новые технологии в рамках концепции компьютеризированного интегрированного проектирования и производства. Для этого могут быть использованы соответствующие технологии, компьютерные системы, которые позволяют автоматизировать определенные этапы ЖЦ изделий машиностроения. Такими системами являются: системы автоматизированного проектирования (САПР, CAD), автоматизированные системы производства (САМ), автоматизированные системы технологической подготовки (САЕ), системы управления базами данных о выпускаемой продукции (PDM).
Для обеспечения конкурентоспособности предприятия-разработчика как на внутреннем, так и на мировом
рынке необходимо обеспечить не только высокое качество продукции, но и не менее высокое качество конструкторской документации. Этого можно добиться только путем перехода на безбумажную технологию и освоением CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life-cycle Support - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла изделия).
Современные информационные технологии широко используются и на таком этапе ЖЦ изделия как испытания. Для испытаний внедряются и успешно работают автоматизированные системы стендовых испытаний авиационных двигателей. Каждый тип двигателя имеет свою программу испытаний, по которой измерения проводятся по различному набору и количеству параметров.
Для оценки технического состояния авиационного двигателя в процессе эксплуатации, выявления и предупреждения отказов двигателя и основных функциональных систем в полете используются системы параметрического контроля и диагностики. Для диагностики технического состояния авиационных ГТД используются также различные системы визуального контроля, которые позволяют проводить не только комплексный визуальный контроль всей проточной части практически любого авиационного двигателя, но и оценивать дефекты узлов, входящих в его состав.
В настоящее время происходит полная компьютеризация и автоматизация всех этапов жизненного цикла изделия. Борясь за обеспечение конкурентоспособности своей продукции, предприятия авиадвигателестроения наращивают количество и мощность программно управляемого оборудования, персональных ЭВМ, графических станций, приобретают и разрабатывают программное обеспечение, внедряют локальные вычислительные сети и создают единое информационное пространство предприятия.
Однако, далеко не всегда количество средств и сил, вложенных в компьютеризацию производства, приводит к планируемому результату. Успех приходит там, где на основе всестороннего научного анализа сложившегося уровня технического развития производства идет поиск принципиально новых подходов к решению проблем его организации, без боязни научно-обоснованной ломки принципов и стереотипов. Это возможно только с помощью грамотного применения современных информационных технологий.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
1. Богуслаев В.А., Мозговой В.Ф., Сорокин В.Ф. Теоретические аспекты компьютеризации современного производства авиационных двигателей // Технологические системы. - Киев, 2003. - № 1. - С. 19-24.
2. Ахмедзянов A.M., Кривошеее И.А. Информационная технология разработки авиационных двигателей: состояние и перспективы // Авиационная техника. - Казань: КГТУ им. А.Н. Туполева, 2000. - № 4. - С. 70-73.
3. Ахмедзянов A.M. Информационное "запирание" в технологии проектирования авиационных ГТД (к вопросу о научно-техническом заделе двигателей шестого поколения) // Авиационная техника. - Казань: КГТУ им. А. Н. Туполева, 2002. - № 1. - С. 35-38.
4. Радченко С.Г., Лапач С.Н. Методология создания новой техники и технологий // Технологические системы. -Киев, 2003. - № 1. - С. 41-43.
5. Харитонов В.Ф. Методы, используемые при моделировании камер сгорания ГТД // Авиационная техника. - Казань: КГТУ им. А. Н. Туполева, 2001. - № 3. - С. 23-25.
6. Катаев Ю.П., Мац Э.Б., Валеев P.M., Шакиров А.Р. Математические модели для расчета режимов резания при точении // Авиационная техника. - Казань: КГТУ им. А. Н. Туполева, 1999. - № 1. - С. 41-44.
7. Мозговой В.Ф., Богуслаев В.А., Кореневский Е.Я. Оптимизация виброчастотных харак-теристик лопаток осевых компрессоров в условиях производства методами математического моделирования // Технологические системы. - Киев, 2000. - № 1. - С. 55-62.
8. Богуслаев A.B., Дубровин В.И., Субботин С.А., Яцен-ко В.К. Модель коэффициента упрочнения деталей ГТД// Технологические системы. - Киев, 2001. - №3. - С.42-45.
9. Дубровт B.I., Субботш С.О. Методи оптимЬаци та ïx застосування в задачах навчання нейронних мереж: Навчальний поЫбник. - Запор1жжя: 3HTV, 2003. - 136 с.
10. Дубровин В.И., Субботин С.А., Богуслаев A.B. Интеллектуальные средства управления качеством: автоматизированная система "Диагностика" // Вестник двигателе-строения. - Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2003. - № 1. -С. 156-161.
11. Дубровин В.И..Субботин С.А., Богуслаев А.В.,Яценко В.К. Интеллектуальные средства диагностики и прогнозирования надежности авиадвигателей: Монография. - Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2003. - 279 с.
12. Богуслаев A.B., Дубровин В.И., Субботин С.А., Яценко В.К. Диагностика лопаток авиадвигателей на основе многослойной логически прозрачной нейронной сети // Вестник двигателестроения. - Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2002. - № 1. - С. 85-90.
13. Кулибаба В.В., Зиновьев П.Г., Захаров В.Ю., Зуев Е.С., Сваталов С.А., Голиков A.C. Математическое трехмерное моделирование композитных и керамических конструкций двигателей // Вестник двигателестроения. - Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2003. - № 2. - С. 92-93.
14. Хьюз Д. Системы, охватывающие весь жизненный цикл изделия // Авиатранспортное обозрение. - Москва, 2003. - № 49. - С. 48-50.
15. Голдовский П., Захаров В. Система автоматизированного проектирования фирмы Dassault Systems // Двигатель. - Москва, 2002. - № 6. - С. 6.
16. Сорокин В.Ф. Математическая модель сложнофасонной поверхности для адаптивного программного управления металлообрабатывающим оборудованием // Технологические системы. - Киев, 2002. - № 5. - С. 44-51.
17. Сорокин В.Ф., Леховицер В.А., Мозговой В.Ф., Сорокин М.В. Битангенциальная обработка фасонных поверх ностей на пятикоординатных станках с ЧПУ // Техноло гические системы. - Киев, 2001. - № 3. - С. 30-36.
18. Леховицер В.А., Балушок К.Б., Липский Е.Р. Разработка специализированных САПР на базе системы CAS. CADE// Технологические системы. - Киев, 2001. - №3. - С. 36-39.
19. Богуслаев В.А., Жеманюк П.Д., Мозговой В.Ф., Балушок К.Б. Автоматизация технической подготовки производства в ОАО "Мотор Сич" // Технологические системы. - Киев, 2003. - № 3. - С. 5-11.
20. Басов Ю.Ф., Басов А.Ю., Цыкура В.Ф., Кулиш Е.Д. Опыт внедрения современных информационных технологий при проектировании авиадвигателей // Технологические системы. - Киев, 2003. - № 3. - С. 60-63.
21. Иванков В.А., Воропаев Е.П., Левандовский 0.0., Охап-кин A.C. Опыт освоения лицензионного пакета твердотельного моделирования SOLID WORKS 2001 и одновременной разработки проекта двигателя для подвесного лодочного мотора мощностью 40 л. с. // Вестник двигателестроения. - Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2002. -№1. - С. 16-18.
22. Агарков В.Н., Литвиненко В.Л. Внедрение информационных технологий на ОАО "Мотор Сич" // Технологические системы. - Киев, 2001. - № 3. - С. 51-55.
23. Пейчев Г.И., Замковой В.Е., Ахрамеев Н.В. ЗМКБ "Прогресс": новые материалы и прогрессивные технологии в авиадвигателестроении // Технологические системы. -Киев, 2000. - № 2. - С. 5-14.
24. Богуслаев В.А., Агарков В.Н. Тенденции развития компьютерных информационных технологий на двигателе-строительном предприятии // Технологические системы. - Киев, 2000. - № 3. - С. 19-25.
25. Лесунов В. Электроника как составная часть производства авиадвигателей // Двигатель. - Москва, 2001. -№ 4. - С. 14-15.
26. Кулик Н.С., Кучер А.Г., Тарасенко A.B. Система управления техническим состоянием авиационных газотурбинных двигателей в эксплуатации // Bîchhk КМУЦА, 2000. - № 1-2. - С. 29-37.
27. Крикунов Д.В. Математические модели расчетного мони-
торинга нестационарных температурных состояний деталей ГТД на базе матриц переходных характеристик тепловых систем // Вестник двигателестроения. -Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2003. - № 2. - С. 82-84.
28. Виноградов Ю. В., Тунаков А. П. Система экспресс-диагностики технического состояния авиационных ГТД // Авиационная техника. - Казань: КГТУ им. А. Н. Тупо-лева, 2002. - № 1. - С. 78-79.
29. Тараканов Ю., Бондарев О. Использование видеоэндоскопов фирмы EVEREST VIT для контроля авиационных двигателей // Двигатель. - Москва, 2002. - № 6. - С. 10.
30. Касьян А. Новейший инструмент визуального контроля авиационных двигателей // Двигатель. - Москва, 2002. -№ 2. - С. 15.
Надшшла 5.03.04
Розглянут1 сучаст тформацшт технологи, ят викори-стовуються на ecix етапах життевого циклу ав1ацшних двигушв ( при проекту вант, виготовлент, експлуатацп). Було дослгджено гх стан, а також doceid упровадження на тдприемствах ав1адвигунобудування.
There are considered the modern information technologies using by all life-cycles stages of aero engines (designing, manufacture, exploitation). There are also explored their state and experience of employment these technologies on enterprises of aero engines manufacturing.
YAK 330.115/681.3
A.B. Дубровина, T.B. Пугина
ГРУППОВАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Рассматривается проблема повышения эффективности процесса принятия групповых решений. Предлагается использование групповой системы поддержки принятия решений, распределенной в пространстве, и включающей в себя базу методов принятия групповых решений и инструменты снижения субъективности результата процесса принятия решений.
ВВЕДЕНИЕ
Групповая работа, принятие групповых решений (ПГР), совместная ответственность за принятое решение стали обязательными атрибутами функционирования современных компаний. Распространенность групповой работы объясняется такой особенностью социально-экономических и управленческих задач, как неточность и неформализованость входящей / исходной информации. Источником подобной информации являются люди. Однако этот факт определяет и некоторые недостатки, присущие процессу ПГР. Рассмотрим подробнее сложности и недостатки, характерные для ПГР.
1. Сложности, связанные с организацией самого процесса, среди которых следует выделить значительные затраты времени, сложность выбора места и времени встречи, подходящих для всех участников, а иногда даже невозможность такого выбора.
2. Недостатки, обусловленные спецификой человеческой природы. Такие феномены как, "движение к риску", поляризация мнений, антагонистическое противостояние, "огрупление мышления", соблюдение субординации, возможность лоббирования собственных интересов, нежелание или боязнь высказывания собственного мнения, необоснованная критика или поддержка идей,
"Мы закрыли дверь, чтобы туда не вошло заблуждение, но как же теперь войти истине?"
Рабиндранат Тагор
связанные с личными симпатиями или антипатиями, могут существенно повлиять на качество результата процесса ПГР [1, 2, 3].
3. Недостатки, присущие методам ПГР, которые используются в процессе принятия решений. Это и характерные для метода "Дельфи" игнорирование мнения меньшинства, давление среднего результата [4], низкий процент продуктивных идей в "Мозговом штурме" [5], отсутствие процедуры оценки мнений, которое свойственно практически всем эвристическим методам ПГР (в лучшем случае объекты оцениваются однокрите-риальными методами, в худшем - процедура оценки отсутствует или выполняется без привлечения лиц, сгенерировавших идеи).
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Приведенные выше проблемы определили постановку задачи данной работы и обосновали ее актуальность. Следует отметить, что определенные проблемы уже имеют свои решения. Например, интегрированные системы коллективной работы (Integrated Collaboration Environment), к которым можно отнести таких лидеров рынка, как Oracle Collaboration Suite, Microsoft Exchange 2000, Sun Microsystems и Lotus Domino/Notes, предоставляют возможность коллективно работать в режиме, распределенном во времени и в пространстве [6], однако, они не включают базу методов ПГР. Существуют системы, целью которых является поддержка ПГР - GroupSystems [7], MeetingWorks [8], но, в основном, их методологическая база ограничивается одним методом - правилом большинства, или, в случае ExpertChoice [9], - метода
