CC BY
36
Рис. 5. Выбор компаний-аналогов по алгоритму 3 (информация о важности аспектов отсутствует)
пертизы, которая является затратной процедурой. С другой стороны, когда имеет место произвол в выборе рыночных показателей, объектов-аналогов или методов расчета стоимости, то трудно говорить об объективности и достоверности получаемых оценок.
Для преодоления этой дилеммы предложен подход, основанный на применении контекстно-
независимых функций выбора и бинарных отношений специального вида. Его использование позволяет уменьшить субъективизм оценок и одновременно исключить или свести к минимуму роль экспертных процедур.
Литература
1. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений: Учеб. пособие для вузов. М.: Наука, 1982. 327 с.
2. Исследование операций; [под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби]. В 2-х т. Т. 1: Методологические основы и математические методы. М.: Мир, 1981. 712 с.
3. Тельнов В.П., Тришин В.Н. Задачи выбора в оценочной деятельности: тез. докл. II Междунар. конф. по проблемам управления. М.: Изд-во ИПУ РАН, 2003. С. 187.
References
1. Makarov I.M., Vinogradskaya T.M., Rubchinsky A.A., Sokolov V.B., Teoriya vybora i prinyatiya resheniy: ucheb. posobie dlya vuzov [The theory of decision making], Moscow, Nauka, 1982, 327 p.
2. Moder J., Elmaghraby S., Handbook of Operations Research, Vol. 1, Business & Economics, 1978, 659 p.
3. Telnov V.P., Trishin V.N., Tez. dokl. II mezhdunar. konf. po problemam upravleniya [Proc. 2 Int. Conf. on management problems], Vol. 3, Moscow, ICS RAS Publ., 2003, 187 p.
УДК 519.246.27
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ АМПЛИТУДНЫХ СПЕКТРОВ КОЛЕБАТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
(Работа выполнена в рамках РФФИ, грант № 10-08-00472-А)
В.Н. Якимов, д.т.н., профессор; О.В. Горбачев, аспирант (Самарский государственный технический университет, ул. Молодогвардейская, 244, г. Самара, 443100, Россия, yvnr@frotmail. com, oleg.gorbachev@gmail. com)
Рассматривается специализированная измерительная система для спектрального анализа колебательных процессов, разработанная на основе цифровых алгоритмов вычисления оценок коэффициентов Фурье с использованием знакового аналого-стохастического квантования. Представлена структура системы и дано описание ее ПО, разработанного на основе парадигмы объектно-ориентированного программирования, что обеспечивает абстрагирование используемых объектов в виде классов и описание структуры и поведения системы. Приводятся структуры отдельных модулей программного обеспечения системы. Описан процесс организации и проведения анализа колебательного процесса. Представлены результаты эксперимента по измерению амплитудного спектра с использованием модели реализации колебательного процесса.
Ключевые слова: техническая диагностика, колебательный процесс, гармонические компоненты, амплитудный спектр, знаковое аналого-стохастическое квантование, ПО.
SOFTWARE OF VIBRATION PROCESSES AMPLITUDE SPECTRUM MEASUREMENT SYSTEM Yakimov V.N., Ph.D., professor; Gorbachev O. V., postgraduate (Samara State Technical University, Molodogvardeyskaya St., 244, Samara, 443100, Russia, yvnr@hotmail.com, oleg.gorbachev@gmail.com) Abstract. The main goal of industrial production is providing trouble free operation of wide range of machinery equipment. Therefore it becomes very important to perform technical diagnosis without halt and interrupting production process. The most considerable way to perform such diagnosis is spectrum analysis of vibration process. This article describes special vibration processes amplitude spectrum measurement system for wide range of process equipment. The basis of this system is digital algorithms of calculating Fourier coefficients by analog-stochastic quantization. The system structure is presented and its software is described. The structures of system units are given. The way of data analysis is shown. The software was de-
veloped by using object-oriented programming paradigm. It made it possible to abstract used objects and describe the system structure and behavior. An experiment of analyzing vibration process model was conducted and results are shown.
Keywords: technical diagnosis, vibration process, harmonic component, amplitude spectrum, analog stochastic quantization, software.
Важнейшей задачей промышленного производства является поддержание безаварийной работы различного рода машин и агрегатов. Это приводит к необходимости их технической диагностики без нарушения и останова технологического процесса. Одним из важнейших методов такой диагностики является спектральный анализ колебательных процессов. На практике в качестве модели этих процессов, как правило, рассматривают аддитивную смесь гармонических компонент и статистически независимого по отношению к ним широкополосного шума e(t) [1, 2], то есть
а к
x(t) = — + X (a cos + bk sin 2nkf0f) + e(t),
2 k=i
где ak и bk - коэффициенты гармонического ряда Фурье; f - основная частота; K - общее число гармонических компонент.
Соотношение для x(t) в полярных координатах будет иметь вид
а к
x(t) = -0 + cos(27iff + Фк) + e(f),
2 k=i
где каждой k-й гармонике с частотой f=kf соответствуют амплитуда ak и начальная фаза фк:
a =4ak + bk2' Фк = arcts (-bk /ak)> k=1, 2 K
Спектральный анализ колебательного процесса связан с вычислением на дискретных частотах fk=kf0 оценок амплитудного ak и фазового фк спектров на фоне широкополосного шума e(t), имеющего непрерывный спектр. Получившие широкое распространение классические цифровые методы вычисления спектральных оценок, как правило, требуют выполнения прямого преобразования Фурье многоразрядных отсчетов наблюдаемой реализации колебательного процесса, что приводит к значительным затратам времени даже при выполнении быстрого преобразования Фурье [3].
В [4] показано, что повысить быстродействие цифровых процедур вычисления оценок амплитудного спектра ak позволяет знаковое аналого-
стохастическое квантование z(t) = sgn jx(f) + E,(t)|,
где х(1) - центрированная (то есть с нулевым математическим ожиданием) реализация колебательного процесса; % (0 - равномерно распределенный в пределах от -Хтах до +Хтах вспомогательный сигнал (Хтах - наиболее вероятное максимально возможное по абсолютной величине значение, ко-0
торое может принять х($)); - символ зна-
ковой функции, которая может принимать значения -1 или +1 в зависимости от знака значения ее аргумента.
В [5] на основе данного вида квантования разработаны цифровые алгоритмы вычисления оценок коэффициентов Фурье ак и Ьк, которые в дальнейшем используются для вычисления оценок амплитудного ак и фазового фк спектров. Согласно этим алгоритмам имеем следующие оценки коэффициентов Фурье:
р-1
ак = 2(кт1)-1ХтахЕ (-1)' 8т(2ЛкГ— ) ,
I=1
к=1, 2, 3, ..., К;
Ьк = (кжУХ^Уо) ^1 + (-1)р + 2РЕ(-1У ^(2гскГ —) ^
к=1, 2, 3, ..., К, где Т - продолжительность времени анализа; Хтах - наиболее вероятное максимально возможное по абсолютной величине значение, которое может принять колебательный процесс;
- результат знакового аналого-стохастичес-кого квантования в начальный момент времени анализа; и р - отсчеты времени и их количество, соответствующие смене знака результата знакового аналого-стохастического квантования в пределах интервала времени анализа.
Вычисление оценок ак и Ьк коэффициентов Фурье с помощью приведенных алгоритмов не требует выполнения многоразрядных цифровых операций умножения, что ведет к увеличению быстродействия анализа колебательных процессов. Данные алгоритмы послужили основой создания специализированной измерительной системы (ИС) для цифрового спектрального анализа колебательных процессов. В ходе ее создания для обеспечения широких функциональных возможностей и удовлетворения требованиям, предъявляемым к современным ИС, особое внимание было уделено системной организации вычислительных процессов и логике их выполнения. В результате разработано комплексное ПО, которое выполняет процедуры вычисления оценок амплитудного спектра и реализует логические операции, предусмотренные алгоритмами подготовки исходных данных к их обработке и процессом спектрального анализа, а также осуществляет управление работой ИС в целом и формирует выходные данные. При этом было учтено требование конструктивной и функциональной однородности программных модулей.
Разработка ИС велась с учетом принципов
- использования объектно-ориентированного анализа для определения, представления, проектирования и документирования ПО систем;
- установления связей между структурными элементами ИС, которые обеспечивают ее целостность;
о
MainForm
+Viewer : MultiChart +AnalyserControl : BaseAnalyserControl +ModelControl : BaseModelControl
I
BaseModelControl BaseAnalyserControl MultiChart
+Model : BaseModel +ModelPreparer : BaseModelPreparer +DisplayedData : object
+OpenModel() : void +Analyse() : object
BaseModel BaseModelPreparer BaseAnalyser
+ModelData : object +Analyser : BaseAnalyser +Result : object
+GetModel() : object +Model : BaseModel +Analyse() : void
+Open() : bool +PrepareAndAnalyse() : void +MakeResult() : void
Рис. 1. Структурная схема информационного обеспечения ИС
- учета возможности дополнения функциональных модулей без нарушения функционирования ИС;
- реализации интерфейсов, предоставляющих возможность функционирования с другими системами.
Учитывая указанные принципы при разработке ИС, применялись следующие подходы:
- модульная структура системы, где каждый модуль отвечает за выполнение только своей задачи и взаимодействует с системой по установленным связям через разработанные интерфейсы;
- управление представлением информации на разных стадиях работы системы с использованием специальных графических компонент, что обеспечивает отображение специфических данных каждого из этапов выполнения процедур вычисления и вывода оценок амплитудного спектра;
- использование специализированных модулей отладки вычислительных процедур, которые позволяют проводить проверку работоспособности системы в различных режимах за счет использования модели реализации колебательного процесса.
Важные особенности функционирования разработанной ИС:
1) масштабируемость, то есть возможность использования многопроцессорных ЭВМ;
2) настраиваемая модель взаимодействия модулей системы, что обеспечивает
- возможность выбора данных по реализациям и по координатам X, Y, Z;
- запуск из списка возможных процедур, реализующих набор различных алгоритмов и их модификаций для проведения подготовительных процедур, расчета оценок отдельных моментных характеристик колебательного процесса и анализа результатов обработки данных;
- использование специально разработанного под конкретный алгоритм пользовательского интерфейса управления параметрами анализа;
- использование различных вариантов представления результатов анализа.
Структурная схема основных компонент информационного обеспечения ИС представлена на рисунке 1 в виде диаграммы классов универсального языка моделирования UML.
Согласно концепции объектно-ориентированного программирования [6], основу информационного обеспечения ИС составили семь классов:
- класс MainForm определяет главную форму ИС;
- класс MultiChart представляет собой графический интерфейс визуализации в табличной и графической формах промежуточных результатов
обработки данных колебательного процесса и результатов амплитудно-частотного анализа;
- классы BaseModel и BaseModelControl определяют программный и графический интерфейсы модуля загрузки данных колебательного процесса;
- классы BaseModelPreperer, BaseAnalyser, BaseAnalyserControl определяют программный и графический интерфейсы модулей подготовки и анализа данных колебательного процесса.
Указанные классы являются абстрактными. Они определяют интерфейсы по взаимодействию отдельных компонент ИС друг с другом, реализуют базовые операции по обработке данных, а также являются основой для реализации конкретных способов загрузки данных колебательного процесса в ИС, алгоритмов подготовки и анализа колебательного процесса путем переопределения объявленных процедур.
Анализ колебательного процесса начинается с загрузки четырех числовых рядов исходных данных в ИС. Первый числовой ряд - это отсчеты времени, в которые осуществляется дискретизация реализации колебательного процесса. Второй, третий и четвертый числовые ряды являются значениями реализации колебательного процесса по координатам X, Y и Z.
Требования к исходным данным для их загрузки в ИС:
- наличие значений отсчетов времени дискретизации или значение частоты дискретизации;
- наличие значений данных для одной или нескольких координат X, Y, Z.
На рисунке 2 показана структурная схема модуля загрузки данных реализации колебательного процесса. Логически она разделена на три уровня.
Первый уровень определяет взаимодействие модуля загрузки данных реализации колебательного процесса с ИС в целом. Программный интерфейс этого взаимодействия определяется классом BaseModel. Атрибуты AxisXAvaliable, AxisYAva-liable, AxisZAvaliable данного класса показывают, можно ли обрабатывать значения данных по координатам X, Y и Z, а атрибуты AxisXHasData, AxisXHasData, AxisXHasData - наличие загружен-
BaseModel
+AxisXAvaliable : bool +AxisYAvaliable : bool +AxisZAvaliable : bool +AxisXHasData : bool +AxisYHasData : bool +AxisZHasData : bool
+GetValue(in point : double, in axisType : AxisType) : double +GetValueByNumber(in index : int, in axisType : AxisType) : double +Open(in fileName : string) : bool +Save(in fileName : string) : bool
Ï
RealSignalModelBase
+ArrayX : ItemArray
+ArrayY : ItemArray
+ArrayZ : ItemArray
+ PointsCountToRead : int
+ PointsCount : int
+ Points : double[]
+GetValue(in point : int, in axisType : AxisType) +GetValueByNumber(in index : int, in axisType +GetPointByNumber(in index : int) : double : double AxisType) : double
Ж
ItemArray
+Values : double[] +ValuesCentered : double[] + Mx : double + MxCentered : double + Dx : double +SKO : double + IsCentred : bool
RealSignal FromCsvFileModel
+ FileName : string +ArgumentColumnNumber : int +ValueXColumnNumber : int +ValueYColumnNumber : int +ValueZColumnNumber : int + FirstRowNumber : int
+Open(in fileName : string) : void
RealSignalFromExcelFileModel
+FileName : string +ArgumentColumnNumber : int +ValueXColumnNumber : int +ValueYColumnNumber : int +ValueZColumnNumber : int +FirstRowNumber : int
+Open(in fileName : string) : void
Рис. 2. Структурная схема модуля загрузки и представление реализаций колебательных процессов
ных в ИС значений данных по координатам X, Y и Z.
В классе BaseModel основные операции по работе с данными колебательного процесса определены функциями: GetValue - поиск значения данных в указанный отсчет времени для указанной оси координат; GetValueByNumber - поиск значения данных для указанного номера отсчета времени и указанной оси координат; Open - загрузка данных реализации колебательного процесса в ИС; Save - сохранение данных реализации колебательного процесса в файл. Все эти функции являются переопределяемыми, то есть потомки данного класса переопределяют указанные функции реализациями собственных алгоритмов.
На втором уровне определяется организация хранения данных колебательного процесса, которая реализуется в классе RealSignalModelBase, являющемся наследником класса BaseModel. В этом классе атрибут PointsCountToRead определяет максимальное количество отсчетов данных колебательного процесса для загрузки в ИС. Атрибут PointsCount показывает, какое количество данных было загружено. Атрибут Points является массивом для хранения значений отсчетов времени.
Класс ItemArray описывает числовой ряд данных колебательного процесса по одной из координат X, Y и Z. Он предназначен для хранения, расчета оценок его статистических характеристик (математического ожидания, дисперсии, средне-квадратического отклонения, коэффициента вариации, максимального и минимального значений), центрирования хранимых значений и поиска значения по указанному номеру отсчета времени при его запросе.
На третьем уровне реализуются непосредственно процедуры загрузки данных рассматриваемого процесса в ИС. Процедура загрузки данных осуществляется из файла Microsoft Excel (класс RealSignalFromExcelFileModel) или из текстового файла (класс RealSignalFromCsvFileModel). В качестве параметров загрузки указываются: наличие одного или нескольких рядов данных колебательного процесса по координатам X, Y и Z; номера колонок для считывания данных; номер колонки для считывания отсчетов времени или интервал дискретизации; номер строки, с которой необходимо начать считывание; количество отсчетов, которое необходимо прочитать из файла (если в файле оказывается меньшее количество отсчетов, чем было указано, то загружается столько отсчетов, сколько возможно).
Следующим этапом обработки колебательного процесса является подготовка его к спектральному анализу. Диаграмма классов подготовки и проведения спектрального анализа колебательных процессов представлена на рисунке 3. Базовый класс BaseModelPreparer является абстрактным и определяет интерфейс взаимодействия модуля подготовки данных с ИС в целом. Он объявляет процедуру GetNZ() для имитации алгоритма знакового аналого-стохастического квантования z(t). Класс RealSignalPreparer непосредственно обеспечивает формирование в дискретном виде результата знакового аналого-стохастического квантования. Класс BaseAnalyser определяет операции анализа данных колебательного процесса. Процедура спектрального анализа реализована в классе HarmonicAnalyserV2, который является наследником класса BaseAnalyser и переопределяет объявленную в нем процедуру проведения анализа Analyse().
BaseModelPreparer
+Analyser : BaseAnalyser +Model : BaseModel
+GetNZ() : int[] +PrepareAndAnalyse() :
Ï
RealSignalPreparer
+Analyser : BaseAnalyser +Model : BaseModel
+GetNZ() : int[] +PrepareAndAnalyse() :
BaseAnalyser
+NZ : int[]
+Result : object
+Analyse() : DataSet
z \
HarmonicAnalyserV2
+NZ : int[]
+Result : object
+Analyse() : DataSet
Рис. 3. Диаграмма классов подготовки и анализа данных колебательных процессов
На рисунке 4 представлена схема данных ИС. Рассмотрим для примера постановку и проведение эксперимента с помощью разработанной
ИС. На рисунке 5 показан пользовательский интерфейс для настройки параметров модели реализации колебательного процесса. При настройке можно установить постоянную составляющую, за-
дать набор гармонических компонент, для каждой из которых указываются тип функции (синус или косинус), частота или период следования, амплитуда, начальная фаза. Для моделирования широкополосного шума задаются закон распределения из списка и его параметры.
В процессе эксперимента параметры гармонических компонент (значения частот и амплитуд) подбирались таким образом, чтобы получаемые спектры имели ряд особенностей, по которым можно судить об эффективности работы ИС. В частности, модель реализации колебательного процесса представляла собой смесь семи гармонических компонент и равномерно распределенного белого шума с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией. В итоге анализа данной модели были получены оценки амплитудного спектра. Данные оценки отражены на верхнем графике рисунка 5. Для наглядности на нижнем графике этого рисунка приведены нормированные значения данной оценки в децибелах. Спектральные линии четко разрешимы по частоте, и сильные гармонические компоненты не маскируют слабые. Следует обратить внимание на то, что даже при высоком уровне шума (дисперсия равна единице) гармоническая компонента с амплитудой 0,1 ясно различима на фоне шума. Из нижнего графика видно, что шум подавлен минимум на 30 дБ по сравнению с основными гармоническими компо-
I Файл Инструменты Справка
Обработка сигнала
g
Модель реализации случайного процесса (СП) [ V | S О'5 - £ z (3
0 Постоянная составляющая | 0 £0,4- £ О) (2) <4 ) 01
0Шум S i
Закон распределения |Равномерный (Random) |v]| [ Параметры. J 0,1428 7142857143: 0, 0Q49162 [1786261
Закон распределени Отклонение: 1,7320 а: Равномерный (Random) 080756883 ы 0 0,1 —
0,06 0,09 0,12 ,15 0,18 0,2 0, 24 0,27 3 0 33 ,36 0,39 0, 2 ,45 ,48
ГЯ Гармонические косинусоидальные компоненты Частота нормированная
% С 1
Пд 1-¡7ГН {•) Частота О Период 0,036 RRI 27,77777,,. (f)| (2) О) 7)
О Квадрат ампл, О Квадрат ампл,/2 1 0,01 Ш 10,1428 57142857143: -1 3,82777: 1 2490661
1 0,005 £v]| (1>
1,3458347853 |
Добавить J [ Применить J [ Удалить [ Удалить все J
№ Амплитуда А2 Д2/2 Частота Период Фаза | Тип 1 О
1 1
0j3 0,09 0,045 0,04 25 3,1... С 05 1 |||
23,80... О. UUi 1 ' 1 1
0,35 0,1.., 0,0.., 0,0599,,. 16,66.,, 3,1... С 05 х Частота нормированная
0j3 0,09 0,045 0,0649,,. 15,38.,, 1,6... С05
0j5 0,25 0,125 0,1 10 2,6... С 05 Управление графиком
0,3 0,09 0,045 0,12 8,333... 1,3... С05
Ось абсцисс | Амплитудный спектр нормированный, Дб |[ Амплитудный спектр |
Просмотр Нижний Ось ординс Тип график т ¡Амплитудный спектр нормирован ый, Дб 01 Отступ све| Отступ сниз ху | 0,1 Щ
редел Верхний предел Шаг а [Линейчатый_[v]| Т От минимума_[vj У I 0 Щ
© а и fs
Загрузка модели завершена | 11283 х 863 |
Рис. 5. Главное окно системы с интерфейсом модели реализации колебательного процесса и результатом вычисления оценки амплитудного спектра
нентами анализируемой реализации колебательного процесса.
Подводя итоги, следует отметить, что разработана специализированная ИС, ПО которой выполнено на основе парадигмы объектно-ориентированного программирования, что позволяет расширять набор функциональных модулей для подготовки и проведения спектрального анализа данных. Программная организация ИС на основе алгоритмов вычисления оценок амплитудного спектра с использованием знакового аналого-стохастического квантования исследуемых колебательных процессов обеспечивает оперативность проведения технической диагностики.
Литература
1. Васильев Ю.Н., Бесклетный М.Е., Игумцев Е.А. Вибрационный контроль технического состояния газотурбинных, газоперекачивающих агрегатов. М.: Недра, 1987. 197 с.
2. Tsypin B.V., Myasnikova M.G., Kozlov V.V., Ionov S.V., Application of methods of digital spectral estimation in the measurement of the parameters of a signal, Measurement Techniques, 2011, Vol. 53, no. 10, pp. 1118-1124.
3. Marple S.L.J., Digital Spectral Analysis with Applications. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1987, 492 p.
4. Якимов В.Н. Математическое представление потоков дискретного знакового преобразования непрерывных сигналов // Вестн. Самар. гос. техн. ун-та. 2000. Вып. 8. С. 190-192. (Технические науки).
5. Yakimov V.N., Digital harmonic analysis of multicompo-nent random processes, Measurement Techniques, Publisher: Springer, NY, 2006, Vol. 49, no. 4, pp. 341-347.
6. Fowler M., Rice D., Foemmel M., Hieatt E., Mee R., Stafford R., Patterns Of Enterprise Application Architecture, Addison Wesley, 2002, 560 p.
References
1. Vasilev Yu.N., Beskletny M.E., Igumtsev E.A., Vibratsionny kontrol tekhnicheskogo sostoyaniya gazoturbinnykh, gazoperekachivayushchikh agregatov [Diagnosis vibration control of gas turbine units and gas-compressor units], Moscow, Nedra, 1987, 197 p.
2. Tsypin B.V., Myasnikova M.G., Kozlov V.V., Ionov S.V., Measurement Techniques, 2011, Vol. 53, no. 10, pp. 1118-1124.
3. Marple S.L.J., Digital Spectral Analysis with Applications, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1987, 492 p.
4. Yakimov V.N., Vestnik Samarskogo gos. tekhnich. univ., Tekhnich. nauki [Proc. Samara State Technical Univ., Technics], Samara, 2000, iss. 8, pp. 190-192.
5. Yakimov V.N., Measurement Techniques, Springer, NY, 2006, Vol. 49, no. 4, pp. 341-347.
6. Fowler M., Rice D., Foemmel M., Hieatt E., Mee R., Stafford R., Patterns Of Enterprise Application Architecture, Addison Wesley, 2002, 560 p.
УДК 621.397:004.738
СРЕДСТВА ПРОТОТИПИРОВАНИЯ ПРЕЦЕДЕНТОВ В ПРОЕКТИРОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
В.А. Маклаев, к.т.н., генеральный директор (НПО «Марс», ул. Солнечная, 20, г. Ульяновск, 432022, Россия, mars@mv.ru); П.И. Соснин, д.т.н., профессор, зав. кафедрой; К.В. Святов, к.т.н., доцент (Ульяновский государственный технический университет, ул. Северный Венец, 32, г. Ульяновск, 432027, Россия, sosnin@utstu.ru, Sv_kir@mait.ru)
Рассмотрены средства прототипирования проектных решений, реализуемых моделями прецедентов, составляющие которых ориентированы на экспериментирование с решениями. Для представления прецедентов предложена интегральная модель, включающая в себя группу моделей специального назначения. Формирование моделей осуществляется в процессе построения проектного решения и его проверки, что обусловливает необходимость оперативного связывания составляющих решения в его прототип. Для представления элементов решений и их сборки в прототипы предложены средства псевдокодового программирования и интерфейсного связывания, которое также осуществляется с использованием механизмов псевдокодового программирования. Для формирования интерфейсных сборок используются механизмы проектирования, управляемого моделями, а также библиотека интерфейсных метрик. Средства прототипирования реализованы в составе инструментально-моделирующей среды, обслуживающей концептуальное проектирование сложных автоматизированных систем.
Ключевые слова: проектирование автоматизированной системы, прецедент, вопросно-ответное моделирование.
PRECEDENT PROTOTYPING TOOLS IN DESIGN OF COMPUTER-AIDED SYSTEMS
Maklaev V.A., Ph.D., director general (Federal Research-and-Production Center Open Joint-Stock Company «Research-and-Production Association «Mars», Solnechnaya St., 20, Ulyanovsk, 432022, Russia, mars@mv.ru);
Sosnin P.I., Ph.D., professor, head of chair; Svyatov K. V., Ph.D., associate professor (Ulyanovsk State Technical University, Severny Venets St., 32, Ulyanovsk, 432027, Russia, sosnin@ulstu.ru, eSv_kir@mail.ru) Abstract. The article describes the prototyping tools of the design decisions which are presented as precedent models. The components of these models are focused on experimenting with decisions. An integrated model is proposed for imagin-
