CC BY
33
Компьютерные технологии в инженерной и управленческой деятельности
полосе частот; нет единого подхода к оценке степени опасности дефектов в процессе нагружения.
Нами разработана система регистрации малых перемещений и обработки сигналов, позволяющая проводить метрологическую аттестацию средств регистрации АЭ сигналов, регистрировать сигналы АЭ в широкой полосе частот и давать оценку степени деформирования конструкции.
Основу системы составляют: лазерный голографический интерферометр [1]; прибор АП - 51 ЭМ [2], осуществляющий предварительную обработку сигналов; аналого-цифровой преобразователь с постоянной памятью, имеющий возможность работы в автономном режиме (без ЭВМ) и осуществлять первичную статистическую обработку сигналов; методика обработки сигналов АЭ в реальном масштабе времени, основанная на использовании для оценки характерных свойств импульсных случайных потоков эмиссии.
ЛИТЕРАТУРА
1. Паринов И.А.., Попов А.В., Рожков Е.В., Прыгунов А.Г. Калибровка акустических преобразователей методом голографической интерферометрии./Дефектоскопия. 2000, №1, С.14-18.
2. Буйло С.И. Определение параметров процесса накопления повреждений и оценка критерия разрушения по восстановленным значениям потока актов акустической эмиссии. /Дефектоскопия. 1997, № 7. С. 84—89.
УДК 621.38
Е.М.Пилипушко
ПРОБЛЕМЫ КОНВЕРТАЦИИ ОПИСАНИЙ ПРОЕКТОВ СБИС НА ОСНОВЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ АТОМОВ
На основе методов теории систем САПР высокого уровня следует рассматривать как сложные системы. Такие САПР имеют семиотическую (языковую) природу информационных связей между отдельными подсистемами, поэтому обмен информацией в ней происходит на семантическом уровне.
Под множеством семантических объектов в данном контексте понимается декомпозиция свойств объекта проектирования и его структуры на отдельные семантические объекты (атомы). Разработка языков внутреннего представления осуществляется, исходя из множества семантических объектов 5 предметной области Р и множества отношений между ними. Задачей декомпозиции предметной области САПР СБИС является построение структурных моделей семантических объектов Б(Р) с целью нахождения наилучшего отображения
Х:Б(Р) ->ЦО)
множества Б(Р) в проблемный язык Ь с грамматикой б. Поэтому необходимо стремиться к тому, чтобы:
1) был осуществлен разумный компромисс между сложностью формального описания моделей аппаратом общей теории систем и необходимой степенью детализации и абстрагирования от несущественных свойств (минимизация общего числа моделей и их композицией);
2) при рассмотрении предметной области с тех или иных позиций для синтеза различных моделей семантических сложных объектов максимально использовалась уже сложившаяся классификация;
3) добиться такого разбиения на подмножества и типы отношений, которые образовывали бы древовидные или достаточно простые сети, удобно и наглядно представляемые с помощью графов;
4) выделить иерархию семантических подсистем предметной области для реализации иерархического строения языков описания в комплексной САПР;
5) добиться однородности моделей, объектов внутри семантических подсистем различной сложности с целью структуризации языков комплексной САПР на проблемные разделы, грамматические блоки и отдельные конструкции.
Успешное решение данных задач возможно только при наличии определенного формального аппарата представления знаний (предметной области). Предметная область может быть представлена на примере семантической сети, где она изображается в виде ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами, причем вершинам соответствуют определенные семантические объекты, а дугам — семантические отношения между этими объектами.
УДК 007.57
Ю.В. Чернухин, Ю.Г. Соловьева
ОБ ОДНОМ СПОСОБЕ КОНСТРУИРОВАНИЯ ГИБРИДНЫХ НЕЙРОПРОЦЕССОРОВ
Наряду с конструированием цифровых нейропроцессоров в современной нейрокомпьютерной технике широко применяются аналоговые нейропроцессоры. Однако в настоящее время задача обучения аналоговых нейросетей решается путем использования компьютерных моделей, вычисляющих весовые коэффициенты межнейронных связей. Далее эти коэффициенты жестко фиксируют в электронной схеме аналогового устройства в качестве величин постоянных резисторов [1]. Это обстоятельство ограничивает практическое использование таких сетей, поскольку их обучение в режиме функционирования затруднено из-за невозможности оперативного изменения значений величин резисторов.
Одним из возможных способов устранения этого недостатка предлагается конструирование гибридных нейропроцессоров (ГНП) на основе аналоговых нейроэлементов, путем реализации процедуры их обучения посредством изменения синаптических резисторов непосредственно в процессе функционирования, как это делается в цифровых нейропроцессорах [2]. Эту задачу можно решить с по-
