CC BY
68
УДК 004.415.2
СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМНОЙ МОДЕЛИ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ АСНИ СВОЙСТВ ПОЛИМЕРОВ В РАСТВОРЕ
В.К. Битюков, С.Г. Тихомиров, И. А. Хаустов, А.Г. Ашков
В статье рассматривается задача разработки структурной и системной моделей автоматизированной системы научных исследований при проектировании АСНИ показателей качества полимеров в растворе
Ключевые слова: системная модель, проектирование АСНИ, структурная модель
Научные исследования свойств полимеров в процессе их синтеза или разработки новых технологий их модификации предполагают регистрацию большого объема данных и использование специальных алгоритмов их анализа. Изучение сложных объектов и процессов полимеризации, традиционными методами с приме -нением ручного труда требуют как правило затрат времени и других ресурсов. Построение комплексной информационной системы, позволяет автоматизировать процессы сбора и обработки экспериментальных данных и получать более точные и полные модели исследуемых объектов и явлений, ускорять ход научных исследований и снижать их трудоемкость.
Анализ существующих современных автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) в области химии и химической технологии полимеров показывает, что подавляющее их большинство посвящено автоматизации научных исследований физико-
механических свойств полимеров в твердой и вязкотекучей фазах [1,2]. Работы по созданию автоматизированных систем научных исследований свойств полимеров в растворах на сегодняшний день не известны. Одной из причин этого является немногочисленность методов оперативного определения свойств полимеров в растворе в процессе синтеза. Одним из методов, позволяющих оценивать молекулярные свойства полимеров в растворе, является теплофизический метод. Исследована и обоснована возможность применения теплофизического метода для определения средней молекулярной массы СММ полимеров в разбавленных растворах
[3].
Битюков Виталий Ксенофонтович - ВГТА, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 255-38-75
Тихомиров Сергей Германович - ВГТА, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 255-38-75
Хаустов Игорь Анатольевич - ВГТА, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 255-38-75
Ашков Александр Геннадьевич - ВГТА, аспирант, тел. (473) 255-38-75
В лаборатории ВГТА разработан комплекс программно-технических средств, реализующий метод косвенного измерения СММ по величине разбаланса мостовой схемы, в плечах которой расположены измерительная и эталонная ячейки. Эти ячейки заполнены соответственно измеряемой и эталонной средой. По осям натянуты тонкие металлические нити, включенные в электрическую цепь. При прохождении через схему электрического тока, металлические нити начинают нагреваться, вследствие чего изменяется их сопротивление. Разница сопротивлений объясняется различной скоростью конвективного течения жидкостей в окрестности проводников, и как следствие изменение их температур. В результате в плечах мостовой схемы возникает разность потенциалов, т.е. разбаланс мостовой схемы. Измерительный комплекс имеет в своей структуре персональный компьютер (ПК), который оснащен устройством АЦП/ЦАП, работающим в режиме прямого доступа к памяти, в режиме реального времени.
Программно-технический комплекс (ПТК) позволяет автоматизировать получение и первичную обработку результатов измерений теплофизическим методом. Однако для обеспечения корректного взаимодействия составных частей ПТК, хранения и обработки экспериментальных данных, требуется разработка информационной системы.
Методика построения информационной системы в общем случае, связана с изучением общих характеристик объекта исследования, внешней среды, технологических процессов, производимых над объектом исследования. В этой связи применение методов системного анализа и моделирования является одним из наиболее важных инструментов при создании структуры АСНИ и выявлении функциональных связей между ее подсистемами.
Результатом такого исследования является создание математически сформулированных критериев функционирования объекта исследования, т.е. его теоретическое описание. Создание сложной системы такой как АСНИ связано с анализом и обработкой разнородной информации. Отсутствие примеров использования методик системного анализа при разработке АСНИ в области химии и химической технологии полимеров предоставляет неизученную нишу для теоретических изысканий и возможности построения подобных автоматизированных систем. В этой связи объектом дальнейшего рассмотрения является построение информационной системы основанной на использовании системной модели, реализующей функции как типовой АСНИ, так и специализированной в области определения свойств полимеров в растворах.
Построение информационной системы, как правило, состоит из двух взаимосвязанных этапов: макро - и микро - проектирование [4].
На этапе макропроектирования АСНИ показателей качества полимеров в растворе, взаимодействие проектируемой системы с внешней средой можно представить схемой (рис. 1).
Теплофизический
метод
Априорная информация об образце
Автоматизированная
система
научных
исследований
Показатели
качества
полимера
Аппаратное
обеспечение
АСНИ
Программное
обеспечение
АСНИ
Рис. 1. Структура объекта исследования на этапе макропроектирования
Системная модель описания объекта проектирования (ОП) включает структурнопараметрическое (статическое - 2 ) и функциональное (динамическое - Ф) описания. Связь этих описаний представляет собой однозначное соответствие £ 2 ^ Ф .
Структуру системной модели для описания АСНИ можно представить в виде следующих соотношений:
Ж =
ХІІ, к = 0,1; і = 1, п
{'к^ =<кі крки
к1 ,кС >, к = 0,1; і = 1, пк }т
кфі =< kw kW к
-яг гг г?-у ч ’ ' ез
к2фкЯ, T >, к = 0,1; і = 1, п
где L - множество целей проектирования на k-ом иерархическом уровне; k = 0, 1 - соответственно нулевой или первый уровни членения, представляющие ИС, как целое или на уровне ее функциональных модулей (ФМ); i - i-й ФМ, входящий в состав ОП на первом уровне членения; пк - число ФМ на данном уровне членения (при k = 0; п = 1); I - множество имен ФМ; F -множество функций ФМ; U - множество отношений между; Z - множество свойств; С -множество отношений связи ОП (ФМ) с окружением; Wвх - входные действия окружения на ОП (ФМ); Wвых - выходные действия системы (ФМ) на окружение; Sф - структура процесса функционирования объекта; Zф - множество свойств, характерных для процессов функционирования; R - множество условий существования и прекращения процесса; Т - время.
Таким образом, можно перейти к проведению структурно-параметрического синтеза системной модели ИС, применительно к рассматриваемому ОП. Суть этого процесса основана на детальном раскрытии и наполнении конкретным содержанием всех компонентов системной модели, а также трансформации ее на этой основе в соответствующую (в зависимости от поставленных целей) концептуальную модель ИС [5]. Рассмотрим нулевой уровень декомпозиции:
14
& =
{0 Е1 =<°/,',0Ц,0С >1}
\0Ф1 =<°ж °ж и£
« ^ ^ гг вх, гг вьх
00
,0R, т >1}
Ь = определение показателей качества полимеров;
0Ґ = АСНИ свойств полимеров в растворе;
0^= Расчет показателей качества полимеров
{Мср, Мм, кр, МИ, Р1},
Мср - среднечисленная молекулярная масса,
М„ - средневзвешенная молекулярная масса, кр - коэффициент полидисперсности,
МИ - вязкость по Муни, Р1 - пластичность по Кареру;
^ : т х 1Ф х Жвх ^ Жвых ;
0тт1
и = является верхним уровнем;
'
Огу!
/ = проведение измерений и определение показателей качества исследуемого полимера;
ОС! = {связь с пользователем через интерфейс ввода-вывода данных, связь с измерительной установкой через АЦП / ЦАП устройство};
ОWвх1 = априорная информация = {Тр, Ср, Мг}, Тр - тип полимера, Ср - концентрация раствора, Мг - тип растворителя;
ОЖвЬ1Х! = молекулярные свойства полимера =
{Мер, Мм, kp, МИ, Р1};
ОSф1 ={1, ввод априорной информации об образце; 2, анализ априорной информации об образце; 3, выбор режима функционирования АСУЭ; 4, проведение эксперимента; 5, Определение показателей качества полимера в растворе; 6, вывод результатов};
ОZф1 = алгоритм проведения эксперимента; алгоритм определения свойств полимера; ^!=<{наличие априорной информации об образце; соответствие введенных данных шаблону, коэффициенты модели уже определены для исследуемого полимера}; {не известен тип исследуемого образца, не корректная информация}>;
О1
Т = время исследования.
Основными структурными звеньями АС-НИ являются подсистемы, которые обеспечивают выполнение определенных автоматизированных процедур исследований и получение соответствующих выходных характеристик. Структура типовой автоматизированной системы научных исследований, которую при некоторой модификации можно применить при структурном описании АСНИ определения свойств полимеров в растворе представлена на рис.2.
Рис. 2. Структурная декомпозиция АСНИ
Блок связи с измерительной аппаратурой преобразует к нужному виду информацию, поступающую от измерительной аппаратуры.
В базе данных хранится информация, поступившая из блока связи с измерительной аппаратурой, а также введенная пользователем с целью обеспечения работоспособности системы.
Расчетный блок, выполняя программы из пакета прикладных программ, производит математические расчеты, в которых может возникнуть потребность в ходе научных исследований
Расчеты могут выполняться по требованию самого исследователя, или блока имитационного моделирования. При этом на основе математических моделей воспроизводится процесс, происходящий во внешней среде.
Экспертная система моделирует рассуждения специалистов данной предметной области. С ее помощью исследователь может классифицировать наблюдаемые явления, диагностировать течение исследуемых процессов.
Функциональная декомпозиция позволяет разделить подсистемы, в зависимости от выполняемой функции, на объектно-
ориентированные (объектные) и обслуживающие подсистемы АСНИ (рис. 3)[6]. Объектная подсистема осуществляет получение и обработку экспериментальных данных.
Объектными могут быть, например, подсистемы:
- обработки экспериментальных данных, получаемых со специализированных автоматизированных установок;
- обработки данных при измерении данных традиционными средствами измерений на неавтоматизированных установках в различных сферах исследований;
- коллективного пользования для однородных экспериментальных установок или стендов.
Обслуживающая подсистема осуществляет функции управления и обработки информации, не зависящие от особенностей исследуемого явления, объекта или процесса.
Обслуживающими могут быть, например, подсистемы:
- управления АСНИ;
- диалоговых процедур;
- планирования и оптимизации эксперимента;
- ввода, обработки и вывода графической информации;
- информационно-поисковых процедур.
Рис.3. Функциональная декомпозиция АСНИ с позиции особенностей обработки информации
С другой стороны, рассматриваемый ОП с точки зрения автоматизации по своей функциональной структуре является автоматизированной системой, которая объединяет подсистемы моделирования, постановки и реализации эксперимента. То есть можно выделить 3 уровня автоматизации (рис. 4).
Поиски
»ЛГМГМТОИ
сиитеэируемь«
систем
Априорная
информация
об »лементах
гмпотети'всхмх
систем
Прогоэ характеристик
гипотети »«00« хими ив- технологических систем
Рис. 4. Функциональная декомпозиция по уровням автоматизации АСНИ
Автоматизированная система моделирования включает в себя такие функции, как синтез моделей и анализ результатов расчетов. Автоматизированная подсистема управления экспериментом включает в себя функции планирования эксперимента и функции оценки констант моделей. Автоматизированная подсистема проведения эксперимента, включает функции создания возмущающих воздействий, и функции измерения отклика объекта исследования.
Анализ результатов структурных и функциональных исследований ОП, позволил построить обобщенную структурную модель АС-НИ, на основе которой была разработана структурная модель АСНИ показателей качества по-
лимера в растворе с возможностью распознавания типа исследуемого образца (рис. 5).
При условии, что тип полимера не известен в системе возникает недостаток входной информации, при котором функциональные блоки 2.1, 2.2, 3.1 не могут функционировать корректно (рис. 4). Таким образом для решения данной проблемы и определения типа исследуемого образца, необходимо задействовать методы, средства и приборы не относящиеся к разрабатываемой АСНИ, что требует значительных затрат различных ресурсов и снижает эффективность системы. Дополнив структуру системы модулем распознавания типа исследуемого образца, можно сократить время анализа и повысить эффективность разрабатываемой АСНИ показателей качества полимеров в растворе.
Исследователь
1,1
Модуль распознавания типа образца
а
Обслуживающие
Устройство Устройство
ввода
данных
вывода
данных
Модуль анализа данных
Модуль
планирования
эксперимента
2,1
Модуль
реализации
эксперимента
Блок связи с измерительной установкой
3,1
1,2
Расчетный
блок
Пакет
прикладных
программ
2,2
Блок
имитационного
моделирования
3,2
БД
Измерительная
установка
Рис.5. Структурная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, с возможностью распознавания типа исследуемого образца
На основе полученной структурной модели АСНИ, можно перейти к структурнопараметрическому описанию подсистем первого уровня детализации. Рассмотрим на примере описания модуля анализа данных, блока 1,1.
1Si =
И',
{E1 =</,'F,xU,xZ,1C > }, i1
{ =<W 1W 1Sф lZrh lR T >1}1'1
rr6X> вых? ф-> ±^'>л- )
{^}11 = Выбор режима функционирования системы;
{I1}11 = Подсистема анализа априорной информации;
{1 F1}1'1 = Анализ априорной информации {1и1}1,1 = система включена в подсистему анализа данных;
{1 Z1}1’1 = проведение анализа информации;
{1С1}11 = <связь с подсистемой ввода вывода, связь с подсистемой планирования эксперимента, связь с БД, связь с расчетным блоком>
{1 Wвх1}1'1 = априорная информация = {Мср, Мм>, \р, МИ, Р/},
{^вых1}1,1 = команда инициализации выбранного режима функционирования системы {^ф1}1,1 ={1, анализ априорной информации об образце; 2, выбор режима функционирования АСУЭ; 3, передача данных в модуль планирования эксперимента};
{1 Zф1}1’1 = алгоритм определения режима работы системы;
{1 R1}1’1 =<{ наличие априорной информации об образце; соответствие введенных данных шаб-лону(ожидаемым)}{недостаточно данных для проведения анализа; введенные данные уже
имеются в БД}>;
{1^1 ) 1,1
{ Т } = время.
После детального описания каждого функционального блока, полученная системная модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе, в совокупности со структурным описанием (рис. 5), была использована при синтезе информационной модели ОП (рис. 6).
Рис. 6. БРБ модель АСНИ показателей качества полимеров в растворе теплофизическим методом
Литература
1. Мищенко СВ. Автоматизированная система исследования и проектирования режимов отверждения изделий из полимерных композиционных материалов. Электронный ресурс. / С.В. Мищенко, О.С. Дмитриев, А.В. Шаповалов.- Режим доступа: http://www.tstu.ru.
2. Антипин, Р. В. Автоматизированная система обработки информации и исследования качества полимерных пленок. Дисс. канд. техн. наук: 05.13.01 / - Санкт-Петербург, - 2008. - 192с.
3. Пат. 2131887 РФ Теплофизический способ определения средних молекулярных масс растворов полимеров / Битюков В.К., Лебедев В.Ф., Тихомиров С. Г., Хвостов
A. А., Ромасенко А. В. - 2002.
4. Новосельцев В.И., Теоретические основы системного анализа [Текст] / В.И. Новосельцев, Б.В. Тарасов,
B.К. Голиков, Б.Е. Демин ; под ред. В.И. Новосельцева. -М.: Майор. - 2006 - 592 с.
5. Багаев, Ю.В. Разработка системной модели технического объекта / Сетевой научный электронный журнал. - №5, 2007 Режим доступа: http://systech.miem.edu.ru
6. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники, ГКНТ СССР; Москва, 1986 г
Воронежская государственная технологическая академия
DEVELOPMENT STRUCTURAL AND SYSTEM MODELS AUTOMATED SYSTEM SCIENTIFIC RESEARCH, FOR DESIGN THE ASSR POLYMERS QUALITY
IN SOLUTION
V.K. Bityukov, S.G. Tihomirov, I.A. Khaustov, A.G. Ashkov
The problem of design structural and system models an automated system scientific research, for design the ASSR polymers in solution, is considered
Key words: system model, designing automated system scientific research, structural model
