CC BY
17Раков Д.Л.
к.т.н., с.н.с. ИМАШ РАН
НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА БАЗЕ ПРОГРЕССИВНОГО
МОРФОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА
Ключевые слова: научно-технологическое прогнозирование, инновационные технологии, прогрессивный морфологический подход.
Keywords: scientific and technological forecasting, innovative technologies, progressive morphological approach.
Синтез инновационных технологий и решений, а также их прогнозирование обусловливает интерес разработчиков к компьютерным методам поддержки инновационных процессов. Создание инновационных технологических систем (ТС) происходит в условиях жесткой конкуренции, эти системы характеризуются быстрым моральным старением, а также необходимостью динамично реагировать на изменяющиеся условия внешней среды. В связи с этим особое значение приобретает решение проблемы синтеза технологических решений (ТР), в которых воплощены новейшие научно-технические достижения и открытия с высокими показателями. Для этого необходимо использование системного анализа и синтеза при их создании.
При синтезе ТС и ТР значительно изменяется информационное поле (рис. 1). На этапе исследований (этап 1, рис. 1), в результате выявления потребностей, принимается решение о создании новой ТС, определяются ее основные характеристики, которые являются исходными данными для следующего этапа проектирования. Результаты исследований этого этапа, как правило, являются основой для принятия решений о необходимости создания или модификации системы, либо о целесообразности проведения дополнительных исследований. Целью решения совокупности перечисленных выше задач является определение содержания этапа оперативно -тактических исследований, результатом которого является ТЗ на проектирование ТС и других подсистем.
После этого начинается непосредственное проектирование ТС - предэскизное проектирование (этап 2). На этом этапе проектирования ведется проработка нескольких технических предложений, проводится их сравнительный анализ с точки зрения соответствия функциональному назначению, дается предварительная оценка эффективности разр а-батываемых вариантов, определяются предпочтительные из них. Необходимость проработки нескольких вариантов вызвана, в основном, отсутствием точной информации о возможных реализациях того или иного проектного решения. Для этих этапов характерна значительная неопределенность используемой информации и чрезвычайно большая размерность.
Рисунок 1.
Изменение информационного поля в процессе проектирования ТС
Неопределенность связана с естественными для этого уровня неточностями прогнозирования потребностей и технических возможностей реализации проектируемых систем. При этом неопределенности при оценке потребностей и технических возможностей имеют различный характер. Первая, как правило, устраняется лишь при непосредственном использовании ТС, вторая - последовательно уменьшается в процессе проектирования и изготовления ТС.
После анализа рациональных вариантов ТС в целом формируются предварительные требования ко всем ее элементам, и намечается состав оборудования, определяющего ее функциональные особенности. На этом заканчивается
первый виток спирали проектирования, после которого можно судить об основных деталях выбранной схемы. Из - за отсутствия точной информации на этом этапе еще не устанавливаются окончательные параметры ТС и ее подсистем.
Предэскизное проектирование непосредственно переходит в эскизное (этап 3). После утверждения эскизного проекта на этапе технического проектирования (этап 4) проводится дальнейшее уточнение параметров и характеристик, а также проводится окончательная увязка всех элементов.
Анализ описанных этапов показывает, что одной из основных особенностей проектирования является последовательный процесс принятия решений в условиях неопределенности. При этом принятые на каждом этапе решения уменьшают степень неопределенности последующих этапов проектирования, что приводит к последовательному уточнению и детализации проектных решений. Значительная неопределенность информации на предварительных этапах проектирования приводит к рассмотрению «грубых» моделей и многовариантности ТР, т.е. параллельной отработке нескольких альтернативных вариантов. Уточняются также внешние факторы, воздействующие на ТС. Взаимовлияние внешних и внутренних факторов процесса проектирования и его автоматизация является одной из его определяющих характеристик и нуждается в детальном системном и математическом исследовании. Для инновационных ТС эффективность проектно -поисковых исследований в значительной степени влияет на ход дальнейших разработок, поэтому на этапе предварительного проектирования целесообразно всемерное внедрение новых методов, повышающих достоверность и качество результатов.
Основными задачами системного анализа являются три задачи [1] (рис. 2):
• декомпозиция ТС;
• анализ ТС. Анализ проводится для идентификации свойств ТС и для установления закономерностей ее функционирования;
• задача синтеза ТС. На основе информации о ТС, разрабатывается модель ТС, определяются ее структура (структурный синтез) и параметры (параметрический синтез или параметрическая оптимизация), обеспечивающие эффективное функционирование ТС и достижение поставленных целей.
Рисунок 2. Основные задачи системного анализа
В большинстве практических задач структурный синтез образует с параметрическим единое целое. Очевидно, что параметрический синтез (оптимизация) проводится при условии фиксации структуры объекта. Обратное неверно. Структурный синтез слабо связан с какими-либо предположениями о выбранных параметрах Поэтому структурная оптимизация, естественная для любого процесса проектирования, всегда опирается на повторяющуюся параметрич е-скую оптимизацию.
Операции структурного и параметрического синтеза проводятся, как правило, последовательно. Целесообразность разработки методов структурного синтеза не вызывает сомнений, поскольку в дополнение к эффекту, получаемому от решения задач параметрической оптимизации, может быть получен не меньший эффект за счет расширения (на порядок и более) множества рассматриваемых ТР. Если при постановке задач параметрической оптимизации (по одному и тому же критерию качества) для двух вариантов ТС нельзя задать одинаковые наборы оптимизируемых параметров и одинаковые целевые функции и функции ограничений, то эти варианты ТС имеют различную структуру, т.е. для различных структур имеют место различные по постановке задачи параметрической оптимизации. При этом приходится формировать и просматривать различные сочетания элементов ТС друг с другом, определяющие тем самым тот или иной вариант конструкции, технологии или последовательно комплектовать из отдельных агрегатов и блоков заданную структуру. Для автоматизированного синтеза оптимальной структуры необходимо применение особых численных методов, поэтому в настоящее время алгоритмы структурного синтеза, активно разрабатываются в различных областях техники.
Синтез ТС представляет собой задачу большой размерности, решить которую аналитически на данном этапе не удается. Для ее решения требуется знать точную модель взаимосвязи параметров, определяющих систему, а также критерии, характеризующие успешность ее реализации. Такие характеристики можно получить только в результате моделирования поведения системы. В виду отсутствия полной математической модели, связывающей параметры, определяющие систему с критериями качества ее реализации, задачу синтеза необходимо решать методом подбора параметров [2]. Все множество методов постановки и решения задач поиска можно разбить на два класса: трансформ а-ционные и морфологические, другое обозначение - алгоритмические и эвристические методы проектирования [3, 4].
Трансформационный подход базируется на следующих принципах На стадии анализа, путем продвижения от предугадываемого разработчиком облика искомого решения к возможному его прототипу, формируют план решения задачи. Реализацию этого плана, т.е. синтез искомого решения, осуществляют путем тех или иных преобразований (трансформаций) прототипа с помощью одного, но чаще целой системы эвристических приемов (например, инвертирование, поиск аналогий и т.д.). При этом весь цикл решения задачи приходится повторять многократно, отыскивая ряд прототипов и используя для их трансформации различные наборы эвристических приемов.
Трансформационные (эвристические) методы разрабатывались в ряде работ (Альтшулер [5, 6] 1973, 1982, Буш [7], 1979, Половинкин [8], 1981, Бирюков [9], 1982 и ряде других). Надежность трансформационных методов, опирающихся на построение модели ориентира искомого ТР, обратно пропорциональна сложности решаемых задач [10]. Попытки преодолеть этот недостаток, внутренне присущий трансформационным методам, привели к возникновению морфологического подхода, базирующегося на комбинаторном подходе. Суть морфологического подхода к решению задачи состоит в следующем. На стадии морфологического анализа надо получить не план решения задачи, как в трансформационных методах, а так называемое морфологическое множество решений (ММР) - описание всех потенциально возможных решений данной задачи.
Был разработан прогрессивный морфологический подход, опирающийся на многокритериальный, кластерный анализ и теорию множеств. Предложенный подход реализуется следующим образом [11-13]:
В исследуемой ТС выделяются признаки (функциональные или конструктивные). В зависимости от вида задачи из множества основных признаков экспертами выбираются существенные. Для каждого признака формируют альтернативы, т.е. возможные варианты его исполнения или реализации. После декомпозиции и анализа исследуемых систем формируется морфологическая матрица (ММ) (рис. 3). Все варианты ТР из матрицы образуют морфологическое множество решений.
Альтернативы
Признаки
Р1 Р2 р3 Р4
Р1 р! -а
Р2
Р3 ^
Р4 Р 4
Р5 Р =
Р& р1
Р 7 *
Р8 Р1 р!
Рисунок 3.
Морфологическая матрица и ТР (справа) в ней
ММ содержит как уже известные варианты ТР, так и множество новых (неизвестных) ТР. В ММ заносится множество опорных ТР (известных решений - из описаний патентов, литературы и технической документации). Для уменьшения размерности множества возможных решений генерируется матрица несовместимых сочетаний альтернатив, что позволяет построить допустимое множество решений. Каждый вариант, содержащийся в ММ, получает оценку в зависимости от критерия и балльной оценки элементов признаков. Затем осуществляется генерация вариантов, их оценка и первоначальный отбор. Область исследования сужают к нескольким кластерам, которые в дальнейшем исследуются. Для повышения степени информативности при выборе генерируются конвергентные варианты, т.е. варианты имеющие максимальную оценку по каждому из критериев, и «лучший» или «идеальный» вариант - решение, имеющее максимальную оценку. Для сопоставления различных вариантов строится морфологическое пространство решений, в котором положение системы характеризует свойства выбранных вариантов (рис. 4). Количество вариантов для отбора и кластеризации может варьировать (рис. 5).
Сопоставляя варианты, определяют наилучшие, из которых составляется итоговая таблица, где после всех выборок остается набор приемлемых решений. ТР, помимо состава и функций, описывают также связи (эффективные, энергетические и т.д.).
Рисунок 4.
Расположение кластеров в морфологическом поле решений
а) б)
Рисунок 5.
Морфологические поля решений с разным количеством исследуемых вариантов:
а) 67 вариантов, б) 123 варианта
Выводы
Предложенный подход был использован для синтеза инновационных технических и технологических систем и решений в машиностроении, аэрокосмической отрасли и ряде других областей [14-16], а также для прогнозирования развития ряда Т С и ТР.
В заключении можно сделать выводы о том, что использование прогрессивного морфологического подхода позволяет повысить вероятность создания инновационных ТС с высокими качественными показателями и одновременно
снизить риски технологического характера. К достоинствам метода следует отнести и его способность давать ценные,
по отношению к исходной цели поиска, результаты:
Список литературы
1. Алесинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - 121 с.
2. Земских Л.В., Самаров Е.К., Жданов А.А., Бабкова В.В. Применение генетических алгоритмов для оптимизации адаптивной системы управления мобильного робота на параллельном вычислительном комплексе. Аннотация проекта РФФИ № 03 -01-00323 и № 04-01-08023. 2004. - 24с.
3. Быков В.П. Методика проектирования объектов новой техники. - М.: Высшая школа, 1990. - 168 с.
4. Автономов В.Н. Создание современной техники. - М.: Машиностроение, 1991. - 258 с.
5. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. - М.: Радио и связь, 1973. - 296 с.
6. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука: теория решения изобретательских задач. - М.: Советское радио, 1979. - 184 с.
7. Буш Г.Я. Аналогия и техническое творчество. - Рига: Лиесма, 1978. - 128 с.
8. Половинкин А.И. Автоматизация поискового конструирования. - М.: Радио и связь, 1981. - 368 с.
9. Бирюков Б.В., Гудчин И.Б. Машина и творчество. - М.: Радио и связь, 1982. - 168 с.
10. 0дрин М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем (построение морфологических матриц. - Киев: Наукова думка, 1977. -148 с.
11. Bardenhagen A., Gavrilina L.V., Klimenko B.M., Pecheykina M.A., Rakov D.L., Statnikov I.N. A Comprehensive Approach to the Structural Synthesis and Evaluation of Engineering Solutions in the Design of Transportation and Technological Systems // Journal of machinery manufacture and reliability. 2017. - N 46. - P. 453-462. DOI: 10.3103/S105261881705003X
12. Klimenko B., Rakov D. Analysis and Synthesis of innovative engineering solutions and technologies based on advanced morphological approach // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. - Т. 658. - P. 274-283.
13. Rakov D. Strukturelle Synthese und Analyse von innovativen technischen Systemen // Unique and Excellent Ingenieurausbildung im 21. Jahrhundert. 2000. - S. 388-395.
14. Rakov D. OKKAM - advanced morphological approach as method for computer aided innovation (CAI) // MATEC WEB OF CONFERENCES The proceedings International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment: Mechanical Engineering and Materials Science (ICMTMTE 2019). 2019. - P. 00120.
15. Rakov D.L., Sukhorukov R.Y., Pecheykina M.A. Choosing and Evaluating Fabrication Processes by Means of a Computer-Aided Innovation Support System Based on the Morphological Approach // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2019. - Т. 48, N 2. - P. 173-178.
16. Bardenhagen A., Rakov D. Advanced morphological approach in aerospace design during conceptual stage // Facta Universitatis. Series: Mechanical Engineering. 2019. - Т. 17, N 3. - P. 321-332.
