Взаимодействие системы обучения авиаперсонала в системе геометрического моделирования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

2007

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Авионика и электротехника

№ 115

УДК 629.735

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ АВИАПЕРСОНАЛА В СИСТЕМЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

О.Б. ПАЩЕНКО, А.В. ПОНОМАРЕНКО Статья представлена доктором технических наук, профессором Зылем В.П.

Показано взаимодействие системы геометрического моделирования (CAD) и системы обучения авиаперсонала. Для решения компоновочных задач по размещению оборудования на борту маневренного самолета используются эвристические алгоритмы, встроенные в экспертную систему.

1. Задача оптимальной компоновки оборудования на борту маневренного самолета (МС) и взаимодействие систем обучения и геометрического моделирования

Процедурный тренажер интерактивной автоматизированной системы обучения авиаперсонала представляет собой действующий макет кабины самолета для тестирования различных систем оборудования при имитации их функционирования. Автоматизированная система включает в себя также каталог анимационных технологических карт обслуживания самолета. Использование системы обучения позволяет повысить качество обслуживания и эксплуатации самолета.

При проектировании маневренного самолета решается комплексная задача компоновки оборудования (КЗКО), которая реализуется через выполнение общих правил компоновки и перечня требований к установке оборудования. К числу требований по установке оборудования, прежде всего, следует отнести обеспечение условий для нормального функционирования систем и комплексов бортового радиоэлектронного оборудования БРЭО (температурный режим, электромагнитная совместимость и т. д.).

В целом КЗКО решается через ряд ее составляющих взаимосвязанных подзадач проектирования (рис.1).

Одна из них - задача обеспечения эксплуатационной технологичности маневренного самолета, которая, как видно из рис. 1, достигается через свойство его конструкции, заключающееся в приспособлении маневренного самолета к выполнению на нем комплекса работ по техническому обслуживанию. При этом очевидна взаимосвязь между эксплуатационной технологичностью МС и средствами ее достижения. Иначе говоря, конструкторские и компоновочные решения в процессе разработки маневренного самолета однозначно определяют его эксплуатационную технологичность. В свою очередь, автоматизированная система обучения авиаперсонала является мощным информационным ресурсом, в котором содержится статистическая информация (наработка на отказ, время регламентных работ, зоны обслуживания), необходимая для принятия проектных решений. С другой стороны, трехмерные компьютерные модели эксплуатируемого оборудования (блоки, рамы, установочные элементы, крышки эксплуатационных люков, конструктивные элементы и другие), собранные в единую модель, являются анимационным средством визуализации регламентных работ.

Кроме того системы геометрического моделирования включают в себя пакеты программ инженерных приложений (CAE).

Такие пакеты содержат в себе математические методы решения прикладных инженерных задач.

В системе CATIA, например, одна из таких задач - задача оптимальной прокладки трубопровода по отсеку оборудования.

Среди интересующих нас задач, которые могут быть формализованы и добавлены в пакет инженерных приложений - задача распределения требований к безотказности работы бортового оборудования между его составными частями, т.е. требуется произвести расчет показателей безотказности проектируемой системы. Исходными данными для такого расчета служат показатели безопасности аналогов составных частей этой системы и результаты проектного расчета безотказности подсистем. Значения полученных показателей, как правило, оказываются ниже требуемых. Необходимо обеспечить заданные требования к безотказности системы путем повышения безотказности составных частей. Задачу КЗКО также можно отнести к категории задач - инженерных приложений. Решение такой задачи можно осуществить посредством моделирования действия конструктора-компоновщика.

Рис. 1. Структура комплексной задачи компоновки оборудования

Для разработки программ, моделирующих действия конструктора-компоновщика, направленные на проектирование технического макета, мы можем использовать методы оптимизации, основанные на последовательном анализе вариантов.

Алгоритмы таких методов состоят из процедур, имеющих своей целью на основании косвенных оценок отбросить все те допустимые решения, среди которых не может быть оптимального. По мере выполнения этих процедур происходит постепенное сжатие множества конкурентно-способных вариантов. В конце концов, остается один или несколько, которые уже непосредственно связываются между собой.

Принцип последовательного исключения вариантов, отбора среди них наиболее предпочтительных отвечает тому естественному ходу человеческой мысли, который был выбран эволюцией, но превратить этот общий подход в систему процедур очень сложно.

Методы последовательного анализа вариантов не представляют собой каких-либо стандартных процедур. Содержание этих методов состоит в построении системы правил отработки тех множеств вариантов, среди которых могут содержаться оптимальные решения (аддитивная задача).

2. Использование экспертных систем (ЭС) в инженерных задачах моделирования объектов техники

2.1 Структура экспертных систем

Основная цель ЭС заключается в моделировании умственной деятельности человека при решении им сложных задач в профессиональной сфере, в том числе и задачи КЗКО.

Традиционно ЭС состоит из трех мощных модулей: базы знаний, модуля логического вы-вода(дедуктивная машина) и интеллектуального интерфейса.

Архитектура ЭС. Для успешного выполнения своих функций экспертная система может состоять из следующих модулей:

- базы знаний (БЗ);

- модуля логического вывода (МЛВ);

- модуля объяснений (МО);

- модуля приобретения знаний (МПЗ);

- базы данных (БД);

- интерфейсов пользователя и эксперта.

На рис. 2 приведена структура экспертной системы.

Рис.2

Рис. 2. Структура экспертной системы

База знаний. База знаний с помощью тех или иных моделей отражает знания эксперта о предметной области, способы анализа поступающих фактов и методы вывода, т.е. порождение новых знаний на основании имеющихся и вновь поступающих. В зависимости от специфики предметной области знания в существующих системах могут быть глубинные и поверхностные, качественные и количественные, приближенные (неопределенные) и точные (определенные), конкретные и общие, описательные и предписывающие, однозначные и многозначные, алгоритмические и эвристические знания. Перечисленные знания с той или иной степенью адекват-

ности могут быть представлены следующими моделями: логическими; продукционными; фреймовыми; семантическими сетями.

Логические модели базируются на представлении знаний в системе логики предикатов первого порядка. Вывод новых знаний осуществляется на основании силлогизмов. Правила формальной логики постепенно расширяются, приближаясь к «экспертно-человеческой» логике, которая характеризуется нечеткостью.

Продукционные модели представляют знания в форме предикатов первого порядка, а правила манипулирования ими с помощью конструкций «ЕСЛИ-ТО»: IF <УСЛОВИЕ> THEN <СЛЕДСТВИЕ>.

Фреймовое представление знаний отражает систематизированную в виде единой теории психологическую модель памяти человека. Основной элемент модели - фрейм отражает структуру данных для описания понятийных структур, классов, объектов. Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую систему, в которой объединены факты (описательные знания) и правила (и/или) процедуры их обработки.

Семантическая сеть - наиболее удобная, наглядная и понятная экспертам модель представления знаний. Под семантической сетью, как правило, подразумевают ориентированный граф, узлы которого соответствуют сущностям (понятиям, объектам, явлениям, процессам), а дуги отражают отношения (связи) между ними.

2.2 Использование продукционной модели в ЭС

Продукционные модели - наиболее популярные модели знаний. Подавляющая часть человеческих знаний может быть описана в виде продукций. Удаление и добавление продукций не приводит к изменениям в остальных продукциях. С помощью системы продукций практически реализуются любые алгоритмы, в том числе и эвристические. В общем виде под продукцией понимается выражение вида:

{ I; Q; P; U; A N; }

где I - имя продукции. В качестве имени может выступать некоторая лексема или порядковый номер продукции (правила) (1, 2, 3, ...,n);

Q - характеризует сферу применения продукции(предметную область), не обращая внимание на другие правила из иных сфер. Служит для эффективной организации памяти и сокращения поиска в ней необходимой информации;

P - предусловие, устанавливает на множестве правил из интересующей сферы некоторый порядок, приоритет их использования;

U - условие возможности применимости ядра продукции ( A^B). Когда U принимает значение «истина», ядро продукции активизируется, в противном случае ядро не используется. Представляется великолепная возможность в теле продукции управлять ее ядрами, т.е. использовать управляющие правила;

A^B - ядро продукции;

^ - знак секвенции. Ядро читается так: Если А то В или может иметь вторую форму если А то В иначе С;

А - это посылка продукции;

В - заключение продукции;

N - описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось, и описывают процедуры и действия, которые необходимо выполнить после срабатывания заключения В. Если в постусловии указать имя продукции, которая будет выполняться после данной, то система продукции превратится в некоторый алгоритм.

Классификация ядер продукции. Ядра продукции могут быть как детерминированного, так и недетерминированного вида. В детерминированных ядрах при актуализации ядра и выполнимости А, В - выполняется всегда.

Детерминированные продукции могут быть однозначными и альтернативными. При альтернативе в правой части ядра указываются альтернативные возможности выбора, оцениваемые весами выбора. В качестве весов выбора могут использоваться оценки: вероятностные; лингвистические; экспертные (коэффициенты: уверенности (КУ), доверия(КД), определенно-сти(КО)).

2.3 Ранжирование продукций с учетом их важности

От того, насколько точно ранжированы правила, определяется эффективность стратегии вывода. Каждой продукции эксперт назначает некоторый ранг, затем все ранги экспертов суммируются, и сумма рангов является мерой важности продукции: чем больше сумма, тем важнее продукция.

Правила в продукционной системе можно конструировать в более сложной форме, все зависит от двух факторов:

- глубокого понимания окружающего мира (предметной области);

- структуры типов данных, используемых при проектировании правила.

3. Метод эвристических алгоритмов для ЭС компоновки радиоэлектронного оборудования на борту МС

Многообразие компоновочных схем установки оборудования на борту маневренного самолета (МС) не позволяет исследовать всю область возможных проектных решений традиционными способами проектирования. Как было сказано выше, эвристические алгоритмы могут лечь в основу продукционной модели ЭС, предназначенной для решения КЗКО.

В то же время КЗКО может быть рассмотрена как задача структурного синтеза. Оптимизируемая структура бортового радиоэлектронного оборудования (БРЭО) состоит из ряда систем. Этапам описания этой структуры или уровням ее детализации может быть поставлен в соответствие числовой массив из порядковых номеров этапов.

КЗКО включает в себя также и задачу оптимального размещения геометрических объектов.

3.1. Постановка комплексной задачи компоновки оборудования

Проектная КЗКО в ее вербальной постановке для МС формируется следующим образом[4]:

- определить состав и габариты размещаемого оборудования ;

- выбрать рациональную схему распределения (стратегию распределения) систем оборудования по отсекам ;

- выбрать рациональную конструктивную схему (КС) установочных элементов для каждого отсека (понятие КС приведено ниже);

- сформировать несколько вариантов компоновки каждого отсека и обеспечить выбор наилучшего (экспертиза локальных проектов);

- определить массово-инерционные и центровочные характеристики (МИЦХ) всех компонентов БРЭО;

- провести анализ и обеспечить выбор оптимальной схемы размещения БРЭО для всего самолета в целом.

Под КС установочных элементов следует понимать схему распределения установочных элементов (рам, силовых полов, кронштейнов и т.д.) по отсеку. При решении КЗКО необходимо выделить критерии и описать ограничения, с учетом которых работает конструктор. Критериями верхнего уровня служат: МИЦХ МС и летно-технические характеристики (ЛТХ) МС.

Они реализуются через критерии нижнего уровня:

- коэффициент использования объемов технических отсеков (К исп);

- масса жгутовых коммуникаций БРЭО (т жг);

- масса установочных элементов БРЭО (т уст.эл.);

- оперативность технического обслуживания (1 обсл).

При этом учитываются следующие ограничения:

- геометрические (непересечение блоков с блоками и блоков с конструкцией отсека);

- аппаратурные;

- эксплуатационные (свободный монтаж блока, обеспечение доступа).

Математически КЗКО может быть сформулирована как оптимизационная задача: минимизировать функцию Ф (Х) по переменной Х (векторы, определяющие положение блоков) при ограничениях Г к (Х) < 0 [5] :

Ф (Х)= £тп(х),

где тп(х) - масса жгутовых коммуникаций в зависимости от координат положения блоков и установочных элементов в зависимости от типа КС установочных элементов. Функция цели Ф (Х) определяет качество компоновки БРЭО на борту МС и может быть выражена алгоритмически.

3.2 Декомпозиция процесса компоновки

Декомпозиция процесса (рис. 3) компоновки БРЭО позволяет расчленить его на ряд этапов, сохраняя структурные связи, конкретизируя задачи каждого этапа проектирования. Уровни формирования проектных решений соответствуют этапам процесса компоновки, и на каждом этапе своими средствами достигается выбор и оптимизация проектных решений. На верхнем уровне принятия проектных решений в условиях многокритериальности задачи осуществляется выбор (назначение) компоновочного критерия из возможных альтернатив: один критерий, набор критериев, интегральный критерий. При выборе второй альтернативы используется аксиоматическая оценка важности критериев, реализуемая в результате обобщения совокупности частных оценок ряда конструкторов, выступающих в роли экспертов (в соответствии с разделом 2.3 - ранжирование продукций). Такое упорядочение критериев оптимальности по важности приводит к их лексикографическому отношению предпочтения.

3.3 Формирование структуры и описание компоновочных эвристик

Эвристика - некоторый способ или прием, ограничивающий возможные варианты решения, делающий короче выбор окончательного варианта. Имея широкий выбор различных вариантов, конструктор, как правило, ориентируется на разработку конструкции, которая, как ему хотелось бы, должна быть лучшей по всем критериям. Поэтому процесс поиска технического решения (ТР) должен характеризоваться ориентировкой на целостные (интегрируемые) свойства искомой компоновки. В этой ситуации эвристический подход характерен тем, что создание удовлетворительного проекта рассматривается как удачный выбор из альтернативных решений на каждом из шагов проектирования:

- удачный выбор общей схемы распределения систем оборудования по отсекам;

- удачный выбор КС установочных элементов оборудования для каждого отсека;

- удачный выбор местоположения для каждого компонуемого блока.

Согласно схеме на рис. 3, эвристики ранжированы по этапам процесса компоновки:

1) общие эвристики, формирующие стратегию распределения систем оборудования по отсекам и стратегию компоновки каждого отсека;

2) эвристические процедуры выбора КС установочных элементов оборудования;

3) тактические эвристики, определяющие порядок введения блоков и систем в компоновку, и ограничительные, описывающие специфику размещения блока и системы в целом.

Общие эвристики и процедуры выбора КС позволяют породить на основании некоторых правил ряд альтернативных вариантов компоновок.

ВЕРХНИИ УРОВЕН Э ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ

содержание этапа средства оптимизации проектных решений

1) выбор компоновочных критериев; 2) распределение систем оборудовани по отсекам г я Лексикографическое упорядочение критериев; топология взаимосвязей, об-п щие эвристики, шкала оценки компоновки

СРЕДНИЙ УРОВЕН Э ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

содержание этапа средства оптимизации проектных решений

1) выбор конструктивной схемы устано вочных элементов оборудования для отсека эвристические процедуры выбора; матрица схемно-конструкторских решений

НИЖНИЙ УРОВЕНЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

содержание этапа средства оптимизации проектных решений

1) компоновка отсеков 2) формирование жгутовых коммуникаций тактические эвристики, шкала оценки компоновочного действия; методы принятия решений, основанные на теории исследования операций

Рис. 3. Схема принятия решений

Тактические эвристики описывают выработанные практикой приемы, позволяющие получить удовлетворительные результаты.

Итак, следует сказать, что аппарат эвристик делает количество конкурирующих (хороших) альтернатив компоновки достаточно малым числом от 2 до 5 вариантов, которое, прежде всего, зависит от набора типов КС установочных элементов, пригодных по оценке конструктора для данного отсека, а это облегчает выбор наилучшего варианта главным экспертом - конструктором.

3.4. Программная реализация эвристических алгоритмов

На основе предложенной методики были разработаны быстродействующие алгоритмы компоновки, предусматривающие активное участие конструктора. В общем виде алгоритм решения КЗКО построен на совокупности взаимосвязанных процедур проектирования. Последовательность исполнения и количество процедур определяются диалогом пользователя с программой.

Процедуры обеспечивают сортировку блоков и систем, накладывают (формализуют) проектные связи и ограничения, выполняют последовательно-одиночное размещение блока и ряд других функций. Основным содержанием процедуры последовательно- одиночного размещения блока является операция сканирования ячеек рецепторной модели отсека в поисках свободных. Эта операция имитирует действия конструктора при использовании аппликационного метода.

Интерактивный характер взаимодействия с программой позволяет пользователю ни только выбирать главный критерий проектирования или формировать последовательность работы с критериями, исходя из степени их важности, но и подключая ту или иную группу эвристик (алгоритмов) и оперируя областью ограничений, управлять вектором поиска оптимальных решений. Вариант полученной таким образом компоновки приведен на рис. 4.

Методы принятия решений работают на последнем этапе (уровне) решения КЗКО (рис. 3). На всех этапах (уровнях) процесса выработки технических решений основу решения составляют предпочтения лица, принимающего решения (ЛИР). В качестве целесообразного начала принятия решений примем формализацию предпочтений. Когда ЛИР должно выбрать какое-то из нескольких альтернативных действий, оно обычно стремится выбрать «наилучшее» из них. При построении математической модели принятия решений предпочтения ЛИР, как правило, описываются введенной априори целевой функцией / значения которой _Да) для данного допустимого действия представляют его полезность для ЛИР.

Можно выделить следующие четыре основных подхода:

1) объединение (агрегирование) многих целевых функций в единую функцию, позволяющую полностью упорядочить рассматриваемое множество альтернатив по их предпочтительности;

2) последовательное выявление предпочтений одновременно с исследованием допустимого множества альтернатив;

3) нахождение для имеющихся альтернатив ае А пусть не полного, а лишь частичного упорядочения, но более информативного, чем просто объединение не противоречащих друг другу предпочтений, устанавливаемых в соответствии с каждой из п привлекаемых целевых функций

Рис. 4. Вариант компоновки 4. Методы принятия решений, основанные на подходах исследований операций

Под исследованием операций (ИО) будем понимать применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности. Основными этапами решения любой задачи в исследовании операций являются:

1) построение модели;

2) выбор критериев оптимальности;

3) нахождение оптимального решения.

Для подхода ИО характерны следующие особенности:

- используемые модели носят объективный характер;

- построение рассматривается в рамках ИО как средство отражения объективно существующей реальности.

Когда модель, адекватно отражающая действительность, найдена, критерий оптимальности установлен, оптимальное решение может быть получено единственно возможным образом. Это требование называется требованием целесообразности. Для принятии решений в многокритериальных задачах можно использовать, например, метод Парето и минимаксную задачу в многоэтапных операциях управления на основе принципов динамического программирования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Марселлус Д.Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.-М.:Ф и С, 1994.

2. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка трудоемких изделий. CALS-технологии. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана,2002.

3. Осуга С. Приобретение знаний. - М:.Мир, 1990.

4.Пащенко О.Б. Метод формирования компоновочной схемы радиоэлектронного оборудования на борту маневренного самолета: Известия вузов. Авиационная техника № 2, 1991.

5. Подиновский В.В., Гаврилов В.Н. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. - М.: Советское радио, 1975.

INTERACTION OF AVIATION PERSONNEL TRAINING SYSTEM AND SYSTEM OF GEOMETRICAL MODELLING

Paschenko O.V., Ponomarenko A.V.

The article demonstrates interaction between geometric simulation system (CAD) and aviation personnel training system. The decision of layout tasks of equipment arrangement onboard manoeuvring aircraft uses heuristic algorithms integrated into expert system.

Сведения об авторах

Пащенко Олег Борисович, 1957 г.р., окончил МАИ (1983), кандидат технических наук, доцент, ведущий инженер отдела проектов РСК “МиГ”, автор 20 научных работ, область научных интересов -автоматизированная (компьютерная) компоновка оборудования на маневренном самолете.

Пономаренко Андрей Владимирович, 1955 г.р., окончил МАИ (1979), кандидат технических наук, начальник отделения 8021 инженерного центра ФГУП РСК “МиГ”, автор свыше 10 научных работ, область научных интересов - интерактивные автоматизированные системы обучения.