CC BY
165
В настоящей статье представлены походы к решению проблемы прогнозирования развития экономических процессов. На основе математической модели предложен метод прогнозирования экономических показателей Вьетнама с учетом доверительного интервала. На основе систематизации данных, техноло-
гий обработки информации разработан программный комплекс многооткликового моделирования экономических процессов для прогнозирования развития экономических показателей.
Статья поступила 19.12.2014 г.
Библиографический список
1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 760 с.
2. Вьетнамский статистический ежегодник от 1996 до 2012 гг.
3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2 кн. 2-е изд., перераб. и доп. / пер. с англ. М.: Финансы и статистика. Кн. 1. 1986. 366 с. Кн. 2. 1987. 351 с.
4. Дыкусов Г.Е., Елохин В.Р., Нгуен Ван Дык. Многоотклико-вая математическая модель экономических систем // Вестник ИрГТУ. 2014. № 8. С. 170-175.
5. Колемаев В.А. Эконометрика: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2005. 160 с.
6. Лизер С. Эконометрические методы и задачи. М.: Статистика, 1971. 141 с.
УДК 004.043
СРАВНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ ONTOSTUDIO И PROTEGE ДЛЯ АНАЛИЗА СТАНОЧНЫХ СИСТЕМ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА
© В.А. Игруша1, С.А. Орсоева2, С.С. Сосинская3
Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены редакторы OntoStudio и Protege, на базе которых разработаны два варианта онтологии деталей и станков. Данная онтология позволит использовать разнообразную информацию об объектах. На ее основе проведен сравнительный анализ достоинств и недостатков этих редакторов по различным критериям. По результатам анализа сделан вывод о целесообразности их совместного применения. Ключевые слова: онтология; классы; экземпляры; свойства; OntoStudio; Protege.
COMPARING ONTOSTUDIO AND PROTEGE SOFTWARE CAPABILITIES FOR THE ANALYSIS OF ENGINEERING
PRODUCTION MACHINE TOOLS
V.A. Igrusha, S.A. Orsoeva, S.S. Sosinskaya
National Research Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The paper considers two ontology editors of OntoStudio and Protege, which served the basis for the development of two versions of the ontology of parts and tools. This ontology will enable the use of variable information about objects and form the base for the comparative analysis of the advantages and disadvantages of these editors by different criteria. A conclusion on the feasibility of their integrated application is made on the analysis results. Keywords: ontology; classes; samples; properties; OntoStudio; Protégé.
Актуальной проблемой современного машиностроительного производства является определение технологических возможностей станочных систем, обеспечивающих требуемое качество выпускаемой продукции. Для решения данной проблемы можно использовать новые подходы, основанные, в частности, на формировании онтологии при анализе информации о технологических возможностях станков и обрабатываемых на них деталей.
Постановка задачи
Современное машиностроительное производство характеризуется широкой и достаточно быстро меняющейся номенклатурой выпускаемых изделий. Это обуславливает важность определения технологических возможностей производства для эффективного перехода к выпуску новой номенклатуры изделий, обоснования требуемого для этого набора станочного оборудования, обеспечивающего необходимое качество изделий [4, 5]. Определение технологических
1Игруша Владимир Андреевич, аспирант, e-mail: xoy-90@mail.ru Igrusha Vladimir, Postgraduate, e-mail: xoy-90@mail.ru
2Орсоева Саяна Александровна, магистрант, e-mail: orsoeva@mail.ru Orsoeva Sayana, Master's Degree Student, e-mail: orsoeva@mail.ru
3Сосинская Софья Семеновна, кандидат технических наук, доцент кафедры технологии машиностроения, e-mail: sosinskaya@mail.ru
Sosinskaya Sofia, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of the Technology of Mechanical Engineering, e-mail: sosinskaya@mail.ru
возможностей станочного оборудования для обеспечения эффективного и качественного изготовления тех или иных видов изделий на сегодняшний день является проблемной темой в машиностроении. Создание специализированной базы знаний, которая обеспечивала бы автоматизированную обработку информации на семантическом уровне, является одним из возможных решений этого вопроса.
Целью данной работы является, в первую очередь, описание структуры показателей, определяющих технологические параметры станков и номенклатуры деталей, изготавливаемых на этих станках. В роли методологии структурирования выбран онтологический подход, который позволит технологу проанализировать все имеющиеся данные в их совокупности и выбрать наиболее подходящие станки для изготовления определенных деталей.
Разработка онтологии дает возможность автоматизировать процедуру выбора станков, что особенно важно для систем автоматического проектирования технологических процессов и исключения ошибок при выборе оборудования. Применение онтологии как гибкой системы знаний, в которую могут быть включены самые различные характеристики оборудования, позволяет создать технологический процесс, обеспечивающий минимальные простои оборудования и сни-
( Деталь
Марка инстру мента
жение расходов на его техническое обслуживание.
Будем придерживаться следующего определения: онтология - это структурная спецификация некоторой предметной области, ее формализованное представление, которое включает словарь терминов предметной области и логические выражения, описывающие, как они соотносятся друг с другом [1]. Онтология вместе с набором индивидуальных экземпляров классов образует базу знаний.
В данной статье рассмотрено два программных продукта OntoStudio и Protege, на базе которых была создана онтология в предметной области «Станки и детали», затем был проведен сравнительный анализ достоинств и недостатков этих программных продуктов.
Основная часть
Предметная область онтологии - технологические параметры станков и деталей, на них изготавливаемых [3]. Область использования онтологии - данные, необходимые инженеру-технологу для анализа станочных систем с целью обеспечения качества механической обработки [6, 8]. В онтологию будут включены свойства, описывающие технические характеристики станков и деталей.
На первом этапе определяются классы онтологии. Для этого из списка понятий выбираются термины, которые описывают объекты, существующие независимо. Классы образуют иерархическую структуру.
На основании анализа предметной области станков и деталей, которые на них обрабатываются [4, 5], включим в онтологию классы: деталь, станок, материал, инструмент, марка материала, марка инструмента, полуфабрикат, нормативные документы (НД) для инструмента, НД для материала.
Разработка онтологии - это итеративный процесс. Существует стандарт ЮЕР5 и графический схематический язык Б1_ описания онтологий в этом стандарте [2]. В этом языке понятия обозначаются окружностями, а взаимосвязи - направленными стрелками. Представим онтологию деталей в виде схемы ЮЕР5 (рис. 1).
Перечислим свойства классов онтологии «Детали» [8]:
• Деталь - наименование детали; обозначение детали; габариты детали; геометрическая точность обрабатываемых поверхностей; трудоемкость; масса (г); метод изготовления; необходимость приспособлений; шероховатость поверхностей; шероховатость радиусных переходов; материал; обрабатывается.
• Инструмент - краткие технические характеристики; наименование инструмента; обозначение инструмента; типоразмер; марка инструмента; НД на химический состав марки инструмента.
• Вид полуфабриката - обозначение полуфабри-
Рис. 1. Схема IDEF5 онтологии «Детали»
ката; наименование полуфабриката.
* Марка инструмента - обозначение марки инструмента; наименование инструмента.
* Марка материала - обозначение марки материала.
* НД для материалов, НД для инструментов - обозначение НД; регистрационный номер; вид документа; разработчик; срок действия; наименование НД; дата введения в действие.
* Материал - наименование материала; обозначение материала; сортамент; вид полуфабриката; марка материала; НД на сортамент; НД на химический состав марки материала.
* Станок - автоматическая коррекция инструмента; величина перемещений по координате X; величина перемещений по координате Y; величина перемещений по координате Z; возможность подключения УЧПУ к вычислительной сети; геометрическая точность обрабатываемых деталей; год выпуска; инвентарный номер; количество одновременно управляемых координат; количество позиций в магазине смены инструмента, не менее; конус в шпинделе; максимальная мощность, не менее, кВТ; максимальная частота вращения, не менее, об/мин; максимальный крутящий момент; наименование станка; наличие кабинета и транспортера стружки; обозначение станка; охлаждение зоны резания - подача СОЖ снаружи; охлаждение зоны резания - подача СОЖ через шпиндель; разрешение к применению; система ЧПУ; стол станка по длине, мм; стол станка по ширине, мм; инструмент.
Рассмотрим программные продукты OntoStudio и Protege v3.4.
OntoStudio. Программный продукт OntoStudio разработан Ontoprise GmbH в 2007 году как профессиональная среда для решений, базирующихся на онтологиях. Она объединяет уникальный набор
средств моделирования онтологий и правил с компонентами для интеграции гетерогенных источников данных. Благодаря модульной структуре OntoStudio может быть пополнена вновь создаваемыми модулями и настроена на нужды конкретного пользователя. В качестве языков онтологий OntoStudio поддерживает W3C - стандарт OWL, RDFS и Object Logic для операций с правилами и запросами.
Приложение содержит несколько редакторов и может импортировать несколько структур, схем и моделей.
Protege. Одним из наиболее популярных средств описания онтологий является система Protégé, разработанная в Стэнфордском университете (США). Это свободная, исходно-открытая платформа, которая обеспечивает пользователей набором инструментов для создания и визуализации онтологий в различных форматах представления, «метаинструмент», который помогает пользователям создавать системы приобретения знаний для конкретной предметной области, и эксперты могут использовать эти системы для того, чтобы вводить и просматривать информацию, содержащуюся в электронных базах знаний. Модульная архитектура Protégé расширяет класс систем, которые можно собирать для выполнения определенных задач по приобретению знаний, и способствует тому, что будущие системы приобретения знаний могут быть лучше настроены в соответствии с определенными требованиями конечных пользователей.
Сравненим программные продукты OntoStudio и Protege v3.4.
Разработка онтологии. Для разработки онтологии требуется создать классы, наполнить их свойствами и экземплярами классов. На рис. 2 изображена онтология «Детали», созданная в программном продукте Protege v3.4.
Рис. 2. Онтология «Детали» в Protege v3.4
В OntoStudio онтология «Детали» выглядит аналогично.
Создание свойств. Свойства создаются одинаково в обоих программных продуктах. При добавлении свойства требуется задать его имя и тип. Тип свойства может быть следующим: Class - свойство, наследуемое от другого класса; String - строка; Double - действительное число двойной точности; Integer - целое число; Boolean - логический тип данных. Если свойство имеет тип Class, то будет храниться экземпляр со всеми свойствами наследуемого класса.
Добавление экземпляров класса. В OntoStudio экземпляр заполняется путем выбора свойства во
всплывающем окне и набора его значения (рис. 3). Если свойство является другим классом, то выбор нужного значения производится из списка имеющихся экземпляров.
В Protege v3.4 для добавления экземпляра автоматически создается форма ввода, содержащая все свойства класса. Эту форму можно редактировать, размещая свойства в удобном порядке (рис. 4). Такая возможность очень полезна для неквалифицированного пользователя.
На рис. 5 изображен пример добавления значения свойства типа Class с формой выбора экземпляров в Protege v3.4.
Рис. 3. Форма заполнения экземпляров в OntoStudio
Рис. 4. Форма заполнения экземпляров в Protege v3.4
Рис. 5. Добавление свойства типа Class в Protege v3.4
Создание запроса. Создадим запросы, которые позволят выбрать нужную информацию из базы знаний. В OntoStudio был создан запрос, в котором выбирается класс деталь и добавляются условия отбора: имя детали начинается со слова «лонжерон» и деталь обрабатывается на станке «DMF-500 DECKEL MAHO». На рис. 6 приведена форма запроса с указанием отображаемых свойств и условиями.
Подобный запрос был создан в Protege. В этом редакторе имеется возможность вставлять в условие другой созданный запрос (рис. 7).
Создание правил. Правила дают возможность описать новое знание, то есть расширить объектную базу [7]. Создадим правило в OntoStudio, в котором будет описано: деталь обрабатывается на станке «DMF-500 DECKEL MAHO», если она имеет «шерохо-
ватость радиусных переходов», равную 1.6. Правило на языке Object Logic имеет вид: ?X[rPynnA_MAHO->?Z] :-?Х:Деталь['шероховатость радиусных переходов'-^Y/Имя детали'-^Z,
Обрабатывается-^V] and ?V['обозначение стан-ка'->?^
and _unify( ?T,"DMF-500 DECKEL MAHO") and
?Y<=1.6.
Для проверки работоспособности правила необходимо выполнить запрос. Например, выдать список деталей, обрабатываемых на станке «DMF-500 DECKEL MAHO».
Правила в других редакторах онтологий, в том числе в Protege v3.4, отсутствуют, что делает OntoStudio в данном аспекте уникальным.
Рис. 6. Форма запроса в OntoStudio
Рис. 7. Форма создания запроса в Protege
Создание отчетов. При создании отчета в On-toStudio необходимо связать его с источником данных - ранее созданным запросом, можно выбрать его тип и внешний вид. Типы отчетов: Blank Report, My First Report, Simple Listing, Grouped Listing, Dual Column Listing, Dual Column Chart & Listing, Side by Side Chart & Listing, Chart & Listing, Cross Tab. При выборе типа отчета можно увидеть его предварительный вид [9]. На рис. 8 показан вид отчета в Excel с выбранным типом Simple Listing.
В Protege v3.4 нет возможности редактировать форму отчета, менять имена полей, заголовков. Отчет формируется из результатов запроса. При его формировании указываются свойства, которые нужны для
отчета, и путь, куда будет выгружен файл, формируемый только в Excel.
С точки зрения стоимости программный продукт Protege v3.4. является бесплатным, а OntoStudio -платным (хотя трехмесячную версию можно скачивать бесплатно).
OntoStudio требует больше ресурсов, чем Protege. В OntoStudio есть возможность импорта онтологий из других программных продуктов, в том числе из Protege, тогда как в Protege v3.4 импорт онтологий отсутствует.
Приведем результаты сравнения двух редакторов онтологий OntoStudio и Protege v3.4 в таблице.
Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование
Вид
Разработчик
1—' ¿ь Вырезать СаИЬп т 11 'К А' Общи
—' Копировать -Вставить .у Формат по образцу Буфер обмена Ж К ч ж - »- Шрифт ■ =: = == íp- tp- Объединить и поместить в центре т Выравнивание гй
155
А в С
1 О&означение станка Обозначение детали
2 DMF-500 DECKEL МАНО Лонжерон 130.01.2500.0005
3 DMF-500 DECKEL МАНО Лонжерон 130.11.2400.0005
4 DMF-500 DECKEL МАНО Лонжерон 130.11.2300.0005
5
6 18.10.2013 9:14
7
8
Рис. 8. Сформированный отчет
Результаты сравнения OntoStudio и Protege v3.4
Критерий OntoStudio Protege v3.4. Анализ
Интерфейс Интуитивно не всегда понятен Дружественный Преимущество у Protege v3.4
Создание онтологий Создание классов, наполнение их свойствами и экземплярами классов Создание классов, наполнение их свойствами и экземплярами классов Возможности аналогичны
Создание свойств При создании свойства задается его имя и тип При создании свойства задается его имя и тип Возможности аналогичны
Создание экземпляра класса Табличная форма заполнения с возможностью выбора значений Используется форма ввода с дружественным интерфейсом, которую можно отредактировать в редакторе форм Наличие формы ввода у Protege v3.4 является большим преимуществом
Создание запросов Форма заполнения в табличном виде или на языке ObjectLogic Форма заполнения визуально понятна, имеется возможность использовать запрос в запросе Преимущество у Protege v3.4
Создание правил С помощью визуального редактора либо на языке ObjectLogic Правила отсутствуют Большое преимущество OntoStudio
Создание отчета Много функций для работы с отчетами, присутствует редактор формы отчета. Возможен предварительный просмотр отчета. Отчет может сохраняться в различных форматах Нет возможности редактирования отчета. Сохраняется только в формате Excel Преимущество у OntoStudio
Стоимость Платная версия с наличием 3-месячной бесплатной версии Бесплатная версия Преимущество у Protégé 3.4
Сохранение файла с онтологией Сохраняется в текстовом формате на языке Object Logic либо в формате rdf Сохраняется в текстовом формате на языке OWL либо в формате rdf Наличие единого формата сохранения онтологий позволяет переходить от одного редактора к другому
Таким образом, впервые разработана онтология технологических параметров станков машиностроительного производства и деталей, обрабатываемых на них наиболее эффективно и качественно. Онтология обладает возможностью расширения как путем добавления новых экземпляров, так и путем добавления новых отношений и правил. Проведен сравнительный анализ двух редакторов онтологий Protege v3.4 и OntoStudio, с помощью которых были созданы два
варианта одной и той же онтологии, содержащие классы, свойства, экземпляры, запросы, отчеты, а также правила в OntoStudio. В ходе анализа отмечено, что один редактор по некоторым критериям лучше другого и наоборот. Поэтому считаем целесообразным совместное использование обоих редакторов на разных этапах функционирования онтологии.
Статья поступила 19.02.2015 г.
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник для вузов. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
2. Верников Г. Описание стандарта IDEF5 [Электронный ресурс]. URL:
vernikov.ru/biznes-modelirovanie/tehnologii-i-standarty/item/31 -idef5.html (26 янв. 2015).
3. Дорофеев Р.С. Методология и программная реализация совместного использования онтологии и квалиметрической экспертизы при оценке качества станков // Вестник ИрГТУ. 2013. № 2. С. 16-23.
4. Кучер А.М. Металлорежущие станки: альбом общих видов, кинематических схем и узлов. М.: Машиностроение, 1972. 307 с.
5. Ловыгин А.А., Васильев А.В. Современный станок с ЧПУ и
ский список
CAD/CAM система. М.: Эльф ИПР, 2006. 286 с.
6. Сахаров А.В. Установление технологических возможностей станков для проектирования технологических процессов и обоснования производственной программы: автореф. дис. ... канд. техн. наук. М., 2012. 20 с.
7. Сосинская С.С. Методы искусственного интеллекта и представления знаний: учеб. пособие. Старый Оскол: ТНТ, 2010. 165 с.
8. ТехИнфо: машиностроительная технологическая информация [Электронный ресурс]. URL: http://texinfo.inf.ua (26 янв. 2015).
9. Semantic infrastructure OntoStudio // Semafora true se-manties: разработчик программного продукта OntoStudio [Электронный ресурс]. URL: http://www.semafora-systems.com/en/products/оntostudio (26 янв. 2015).
