Учебно-исследовательская САПР авиационных двигателей с элементами искусственного интеллекта Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Известия ТР'ГУ

Тематический выпуск

Для эффективного использования возможностей УМК, в частности пакета УНЭЬ-АЫАЬУ2ЕЯ, необходимо соответствующее техническое обеспечение лабораторных и практических занятий установка пакетов, входящих в состав УМК, на персональных компьютерах 1ВМ РС с 486 процессором и выше, объемом оперативной памяти не менее 8 Мб и свободной памятью на жестком диске не менее 15 Мб.

Опыт применения УМК “Моделирование цифровых систем на языке УНОЬ” показал его необходимость и высокую эффективность при освоении студентами специальности 2203 “Системы автоматизированного проектирования” современных систем и средств описания, моделирования и проектирования цифровых систем обработки информации и ЭВМ.

Некоторые затруднения у части студентов при изучения языка УЬГОЬ вызывает недостаточное знание принципов функционирования и сопряжения типовых узлов (на уровне элементной базы) цифровых систем, а также лексика и синтаксис УГФЬ (у студентов, изучающих немецкий и французский языки).

Опыт применения УМК “Моделирование цифровых систем на языке УЬЮЬ” в учебном процессе позволяет сделать вывод о перспективности использования входящих в его состав средств поддержки языка УЬЮЬ и в других учебных курсах для студентов специальности 2203 “Системы автоматизированного проектирования”, а также и в некоторых учебных курсах для студентов других специальностей нашего университета.

Литература

1. Армстронг Дж. Р. Моделирование цифровых систем на языке УНЭЬ. М.: Мир, 1992.

2. Поляков А. К. Моделирование цифровых систем на языке УНОЬ. Учебное пособие/М.: Моск. энерг. ин-т, 1995.

УДК 658.512

Сахабетдинов М.А., Жернаков С.В.

Учебно-исследовательская САПР авиационных двигателей с элементами

искусственного интеллекта

Развитая САПР должна представлять из себя информационную среду со всем необходимым для создания новых объектов. В ней возможны разные траектории достижения цели и пользователь САПР должен суметь проложить оптимальный маршрут. Как правило, действующие САПР содержат некий набор реализованных траекторий, которые облегчают их прохождение даже начинающими пользователями. Однако, такие САПР не являются гибкими, слабо отражают реальную ситуацию по процессу создания объектов и не дают достаточного эффекта по сокращению сроков и затрат при одновременном повышении качества этих объектов. С другой стороны, рекомендации по прокладке траектории проектирования носят, как правило, качественный и нечеткий характер, отражающий сложность задачи. Именно они составляют базу экспертных знаний, а САПР, содержащая эту компоненту, можно считать интеллектуальной.

Разработанная авторами подсистема САПР авиационных двигателей(АД) предназначена для автоматизации начальных этапов проектирования АД, базируется на инструментальных средствах оболочки ЕхреПРЯ12 и состоит из:

• базы экспертных знаний продукционного типа;

• базы концептуальных знаний, содержащей описание предметной области в виде понятий;

• базы данных с необходимыми для моделирования АД данными(константы, коэффициенты потерь, обобщенные характеристики узлов и элементов АД, достигнутые уровни основных параметров объекта и т. д.).

Материалы Всероссийской конференции

“Интеллектуальные САПР-97”

Оболочка ЕхрепРЯК, несмотря на минимальные требования к ресурсам компьютера, обеспечивает достаточные для многих приложениях возможности создания гибридных интеллектуальных систем моделирования с автоматическим синтезом программ и многооконным дружественным интерфейсом.

База экспертных знаний содержит правила ситуационного управления данными, понятиями и процедурами(выбор, контроль, способы применения, оценка принятых решений, организация интерфейса).

База концептуальных знаний содержит иерархическую совокупность понятий, используемых при моделировании АД. Следует отметить, что понятия описываются в виде соотношений между параметрами, но не являются алгоритмами решения задач. Это обеспечивает решение множества задач на одних и тех же понятиях- при этом осуществляется синтез программ, управляемый перечнем исходных данных и искомых параметров.

База данных реляционного типа обеспечивает импорт и экспорт данных в базы формата (ШАБЕ, что обеспечивает возможность функционирования данной подсистемы совместно с другими подсистемами САПР АД.

УДК 621.3.681.3

Ткачев А.Г.

Применение генетических алгоритмов в технологическом проектировании объектов сельхозмашиностроения

Технология проектирования изделий машиностроения может быть представлена как итерационный алгоритмический процесс состоящий из семи основных этапов. Это выявление потребностей (предпроектные исследования), формальная постановка задачи, построение математических моделей синтез, синтез проектных решений, анализ, адаптация и оптимизация, оценка полученных решений, документированное представление результатов.

Проблемы технологического синтеза и анализа являются одними из важнейших они взаимосвязаны друг с другом и многократно повторяются в процессе проектирования. Сначала проектировщик определяет концептуальную основу создаваемого объекта, затем строит логическую и физическую модели. После этого подвергает их анализу, усовершенствованию по результатам анализа и повторному воплощению в проектное решение. Основное здесь - это оптимизация, т.е. разработка методических процедур технологического проектирования, направленных на решение задачи в наилучшем соответствии с принятыми критериями. Важным в этом процессе является системный подход, обеспечивающий синергизм, т.е. такой процесс, который обеспечивает что результат совместного действия частей системы будет выше, чем механически полученная сумма эффектов каждой части. Для повышения качества данного процесса предлагается использовать методику эволюционного моделирования и в частности методы генетического поиска. Для этого на основе одного проектного решения строится популяция решений. Далее моделируя процессы, происходящие в живой природе, выполняется случайное и направленное перераспределение решений, на основе генетических операторов. Для оценки качества решений вводится целевая функция или функция пригодности моделируя критерий Дарвина - «выживают сильнейшие». Приведен анализ существующих архитектур генетического поиска. Генетические операторы оценены по принципам фундаментальной теоремы генетических алгоритмов. Проведена модификация операторов и ориентация их на технологический синтез с получением реальных решений. Описаны процедуры кодирования и декодирования решений. Проведены эксперименты с выбором управления решений. Проведены эксперименты с выбором управляющих параметров. Использование предложенного подхода повышает производительность труда технологов, улучшает качество изделий, позволяет совершенствовать средства информационного общения разработчиков и облегчает формирование баз данных и знаний для автоматизированных систем управления производством.