Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Носов Серж Олегович

Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов
<
Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Носов Серж Олегович. Методы и средства решения технологических задач на основе табличных алгоритмов: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.11.14 / Носов Серж Олегович;[Место защиты: ФГАОУВО Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики], 2016.- 146 с.

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1 Анализ систем решения технологических задач на основе табличных

1.1 Анализ мировой практики автоматизации технологической подготовки

1.2 Область применения таблиц соответствий для принятия решений по задачам

1.4 Анализ современных систем на основе табличных алгоритмов 17

1.5 Архитектура систем решения технологических задач на основе табличных

1.7 Постановка задачи исследования 47

Глава 2 Методы повышения эффективности решения технологических задач на

2.2 Принятие решений на основе динамически формируемой расчетной цепи

2.3 Организация семантического единства параметров таблиц соответствий на

2.4 Семантическая фильтрация входной модели таблиц соответствий 60

2.5 Адаптация баз знаний таблиц соответствий под условия конкретного

2.6 Пополнмтсльхісія иншоимсидия ооъсктов тсіолиц соответствии з

Глава 3 Система решения технологических задач на основе табличных

3.1 Описание системы «ТИС» 69

3.2 Создание семантического единства параметров таблиц соответствий на

3.3 Процесс принятия решений в компоненте на основе табличных

3.4 База данных компоненты принятия решений на основе табличных

3.5 Права доступа компоненты принятия решений на основе табличных

3.6 Интерфейс компоненты принятия решений на основе табличных

Приложение В Пример карты принятия решений в формате JSON 131

Область применения таблиц соответствий для принятия решений по задачам

«Часто можно слышать - на западе технологий не пишут, поэтому там нет САПР ТП, значит и нам они скоро будут не нужны? Такой вопрос часто задают людям, занимающимся автоматизацией технологической подготовки производства. Однако на западе вопрос автоматизации технологической подготовки не менее актуален вот отрывок из статьи журнала CAD/CAM/CAE Observer: «Проведенный не так давно в регионе Среднего запада США опрос предприятий с числом работающих от 250 до 2 500 показал, что на подавляющем большинстве из них проработка этого вопроса делается вручную - на бланках, размноженных с помощью копировальной машины. Для организации хранения и работы с этой ценной технологической информацией применяются папки. Одна из компаний совсем недавно наняла библиотекаря для того, чтобы управлять своей бумажной информацией, размножать её и распределять среди инженеров... Те из компаний, которые полагаются на компьютеры, применяют таблицы Microsoft Excel, - храня файлы на локальных компьютерах и ощущая отсутствие интеграции с другими системами. Таблицы эти большей частью весьма сложные; работа с ними занимает сотни часов рабочего времени инженеров-технологов и требует серьезных знаний для их правильного использования.

Наконец, было обнаружено несколько компаний, использующих сети и системы на базе компьютеров DEC VAX, большинство из которых последний раз обновлялось лет пятнадцать-двадцать назад. Можно сказать, что в общем случае подготовка технологической документации для перехода от проекта к планированию производства осуществляется при помощи бумажных форм или несвязанных электронных таблиц. Информация в систему планирования производства (MRPIERPIMES) после этого вводится вручную низкооплачиваемыми операторами. Ручной процесс ведет как к задержкам в подготовке производства, так и к несогласованности информации - особенно в том, что касается исправлений. Следствием этих задержек и погрешностей является то, что системы планирования не могут точно планировать и управлять производством. В результате такие системы, требующие серьезных инвестиций, не окупаются» [96].

Также нужно понимать, что технология имеет российскую специфику. Когда в конце XX в. предприятия перестали разрабатывать собственные САПР ТП и начали покупать лицензионные, число отечественных разработчиков резко сократилось, а на рынок стали поступать зарубежные продукты. И если адаптация зарубежных CAD систем сводится к простой русификации приложения, то аналогичные действия с САПР ТП вызывают серьезные затруднения. Это связано с различными подходами технологической подготовки производства, а именно различия в нормативных базах, отечественных и зарубежных стандартов. Не совпадают марки и обозначения материалов, отличаются методики расчетов режимов резания, определения сил резания, припусков и т. д.

Таким образом, создание САПР ТП для российских предприятий следует считать прерогативой отечественных разработчиков [35].

Рассмотрим решение технологической задачи на основе табличных алгоритмов. Таблица соответствий, представленная на рисунке 1.1, позволяет определить подачу для черновой стадии продольного точения заготовок.

Подача (S) определяется в зависимости от значений входных данных, а именно: обрабатываемый материал, глубина резания, диаметр детали. Данным входным значениям, соответствует выходное значение подачи (S0) - 0,20 мм/об. Далее нужно учесть поправочный коэффициент (Кш), зависящий от инструментального материала. С учетом поправочного коэффициента определяем подачу (S) по формуле Таким образом, происходит принятие решений на основе таблиц соответствии.

Область применения таблиц соответствий для принятия решений по задачам технологического назначения достаточно велика. Большое количество справочников было выпущено и выпускается в настоящее время. Так как данный способ позволяет достаточно гибко и просто выразить некоторую предметную область. Например, в следующих справочниках [24, 10, 56] c помощью табличных алгоритмов описаны методики принятия решений по следующим технологическим задачам: расчет режимов резания, материальное нормирование, трудовое нормирование, соответственно. Рассмотрим более подробно справочник Гузеева В. Д. [24], описывающий методику расчетов режимов резания. Справочник можно разбить на четыре блока: - точение и растачивание, - обработка отверстий, - фрезерование, - приложения.

Каждый блок содержит большое число карт соответствий, решающих такие задачи как: выбор маршрута; выбор стадий обработки; выбор глубины резания; выбор подачи и поправочных коэффициентов; расчет сил резания; выбор скорости резания и поправочных коэффициентов; выбор мощности и поправочных коэффициентов; выбор материала режущей части инструмента; геометрические параметры режущей части инструмента; период стойкости режущей части инструмента; среднее значение допустимого износа режущей части инструмента; поправочные коэффициенты на скорость резания при многостаночном обслуживании; длина подвода, врезания и перебега; механические свойства обрабатываемых материалов; отклонения от перпендикулярности и отклонение от диаметра; основные технические данные станков.

Анализ справочника показывает, что таблицы соответствий очень разнообразны по структуре и области применения, что делает их универсальным инструментом для выражения некоторой предметной области.

Анализ производителей современных САПР ТП, представленных в таблице 1.1, показал, что принятие решений на основе табличных алгоритмов используется, как правило, в «расчетных» системах, например, для расчета расхода краски, материала, трудового нормирования и т. д. Сфера применения табличных алгоритмов достаточна обширна, поэтому в рамках исследования мы остановились на трех самых популярных областях решения технологических задач на основе табличных алгоритмов:

Архитектура систем решения технологических задач на основе табличных

Проблема перехода к облачной модели - сложившееся предубеждение. Многим, к примеру, кажется, что данные в облаке обязательно украдут либо конкуренты, либо недобросовестный провайдер с целью перепродажи их заинтересованным сторонам. И хотя украсть данные с рабочего компьютера сотрудника сегодня проще, чем из облака, боязнь передачи своих данных на сторону будет еще долго сдерживать развитие САПР в сторону облаков. Отсутствие повсеместного качественного доступа к сети Отсутствие повсеместного качественного доступа к сети следующая проблема, актуальная для отечественного пользователя САПР. Развитие облаков сдерживается из-за медленного проникновения широкополосного доступа и существующих сегодня на многих предприятиях запретов на использование Интернет. Но даже если будет обеспечен быстрый доступ к Сети, не исключен риск остаться без рабочего инструмента и данных, как сегодня имеется риск остаться без электричества.

Подробнее о плюсах и минусах создания информационных систем на базе облачной архитектуры рассказано в работах [25, 30, 73, 74].

На сегодняшний день все рассмотренные системы принятия решений, основанные на табличных алгоритмах, используют классическую архитектуру клиент-сервер, однако данная архитектура имеет свои недостатки и во многих работах показано, что использование облачной архитектуры позволит повысить эффективность использования программного обеспечения.

Рассматриваемые системы решения технологических задач на основе табличных алгоритмов можно разбить на три типа: 1. «узко-специализированные формы»,

2. сценарии, которые создаются на основе последовательности сложных логических условий, 3. сценарии прохождения таблиц соответствий.

Основным минусом «узко-специализированных форм» является то, что такие программы пригодны только для какой-то конкретной методики, так как визуальное представление формы «жестко» связано с логикой принятия решений.

Программы, реализованные как сценарии сложных логических условий, позволяют достаточно гибко описывать любую предметную область, однако трудоемкость создания таких программ достаточно велика, из-за использования инструментов «визуального» программирования или программирования.

Программы, реализованные как сценарии прохождения таблиц соответствий, являются достаточно гибкими для того, чтобы выражать методики различной сложности через единый механизм создания сценариев. Таблицы соответствий удобно импортируются из файлов формата «Microsoft Excel», а сами сценарии создаются через административный интерфейс, что обеспечивает эффективный способ создания сценариев относительно остальных методов.

Также необходимо отметить, что такой механизм принятия решений наиболее приближен к процессу, который происходит при работе со справочником. То есть технолог, как и при работе со справочником, проходит некоторый сценарий, находит таблицы, выбирает решения, подставляет решения в формулы, но используя программные средства. Технологу доступны заранее подготовленные сценарии с удобными средствами автоматизации: поиском, интеграцией, фильтрацией данных и т. д. Однако данный метод также не совершенен и требует дальнейшего развития. Одним из выявленных минусов является то, что при прохождении сценария технологу на каждом этапе приходится выбирать нужную таблицу соответствий вручную из предложенного списка.

Подход семантической фильтрации таблиц соответствий, реализованный компанией «SDI Solution», хоть и позволяет повысить эффективность принятия решений, однако подходит лишь для ограниченного числа случаев. При таком подходе в одном сценарии технологу приходится несколько раз выбирать материал в разных форматах, например, «сталь», «стали конструкционные углеродистые», «сталь марганцовистая, хромоникелевая, хромомолибденовая», хотя это разные свойства одного объекта и достаточно одного выбора, чтобы остальные решения были приняты автоматически. Также в рассматриваемых системах в одном сценарии приходится по нескольку раз вводить некоторые параметры, в анализируемом примере, «инструментальный материал - Т14К8» выбран 2 раза, «обрабатываемый слой - с коркой» - 3 раза и т. д.

В рассматриваемых системах концепты таблиц соответствий не интегрированы с единым информационным пространством АСТПП. И это сдерживает интеграцию между таблицами соответствий, хранимыми в базе данных, а также между системами ТПП и системами решения технологических задач на основе табличных алгоритмов. Например, данные из моделей заготовок, моделей деталей в настоящее время интегрируются с рассматриваемыми системами, в лучшем случае через специальные интеграторы, в худшем просто вводятся технологом вручную, хотя данные уже определены. То есть совершается лишняя ручная работа, которая должна быть автоматизирована.

В современных системах принятия решений на основе табличных алгоритмов не предусмотрены адаптивные механизмы баз знаний к конкретному предприятию. А также нет возможности получить информацию о том, кем, когда, в какой ситуации было использовано решение ранее.

Адаптация баз знаний таблиц соответствий под условия конкретного

При построении КМО предметной области расчета режимов резанья компоненты «ТИС-ТАП», было проанализировано 12 карт (предметных знаний), смотри входные и выходные параметры карт приложения «ТИС-ТАП» в приложении С.

В ходе построения онтологии одной из проблем стало распределение концептов по уровням, так, например, концепты «вид обработки» и «инструмент» при первом рассмотрении равноправны, и должны находиться на одном уровне. Однако при дальнейшем рассмотрении становиться понятно, что концепт «вид обработки» должен быть расположен на более высоком уровне, так как он напрямую влияет на концепты «инструмент», а также «заготовка (параметры обрабатываемой поверхности)».

Концепт «вид обработки» наследует концепты «подвид обработки», «инструмент», «заготовка», «параметры обработки». Концепт «подвид обработки» содержит описательную информацию. Процесс обработки детали можно разделить на основные составляющие такие как: объект, субъект, характеристики процесса обработки. Объектом является концепт «заготовка», субъектом - «инструмент», характеристиками процесса обработки - «параметры обработки».

Необходимо добавить, что процесс построения онтологии длительный процесс, таким образом, данная онтология должна быть развита, путем анализа большего числа карт с привлечением специалистов из разных областей ТІШ. В связи с длительностью процесса проектирования онтологии необходимо подобрать удобный инструментарий, например, редактор онтологии «Protege». Однако необходимо заметить, что первоначальная структура онтологии может быть peaлизована с помощью обычного текстового редактора в виде иерархического списка, либо в графическом редакторе - в виде дерева.

Также в ходе построения КМО была выявлена проблема терминологии (неоднозначности), то есть одни и те же концепты предметной области в разных картах названы по-разному, а некоторые, хоть и имеют одинаковые названия, различаются размерностями: - «твердость обрабатываемого материала», «твердость материала» и «твердость обрабатываемого материала, до», - «число зубьев» и «количество зубьев фрезы», - «диаметр фрезы D, до» и «диаметр фрезы», - «глубина фрезерования t, до» и «глубина резания», - «чистовая обработка» и «отделочная обработка», - «черновыми и чистовыми резцами» и «черновая и чистовая обработка», - «мощность» и «мощность резания», - «подача минутная, мм/мин», «подача на зуб, мм/зуб», «S - подача, мм». Решение данной проблемы с помощью онтологического подхода не только позволит автоматизировать дополнительные участки предметной области, но и будет способствовать повышению уровня эффективного профессионального общения, которое подразумевает единую терминологию.

В некоторых картах существует параметр «Диаметр фрезы / число зубьев» такие отношения необходимо рассматривать отдельно. В случае их частого употребления стоит занести их в список параметров, в противном случае следует разделить этот концепт на два: «диаметр фрезы» и «число зубьев».

Таким образом, при создании карт в компоненте «ТИС-ТАП», используются не произвольные понятия, а концепты из словаря «ТИС-СЛОВАТЬ», который основан на онтологии предметной области ТПП.

Как показали дальнейшие исследования, проектирование онтологии в текстовом редакторе имеет массу недостатков. Например, сложно выразить различие между концептами и их свойствами. Специализированный редактор онтологии «Protege» решает эту проблему, а также имеет массу эффективных возможностей для построения онтологии. Также программное обеспечение «Protege» позволяет легко редактировать дерево онтологии методом Drag-and-Drop, перемещение концептов или ветви концептов осуществляется с помощью мыши.

При создании онтологии важную роль играют имена концептов, поэтому необходимо, соблюдать единство стиля создания концептов. Предложенная онтология была создана, придерживаясь следующих правил. - Все названия пишутся с большой буквы. - Предпочтительный алфавит - кириллица. - Между словами символ «_». - Название концептов и их свойств не должно повторяться. Все эти пункты успешно поддерживаются редактором «Protege», последние два имеют автоматическую программную реализацию. Редактор «Protege» автоматически заменяет символ пробела на символ «_». Редактор следит за уникальностью имен и не допускает одинаковых названий концептов и их свойств.

Необходимо отметить, что редактор «Protege» хранит онтологии в формате языка OWL, который спроектирован для реализации онтологии в сети Интернет. Таким образом, онтологии, спроектированные в редакторе «Protege», без каких-либо преобразований могут использоваться в сети Интернет и считываться агентами сети. Например, можно создать онтологию входных и выходных параметров компоненты «ТИС-ТАП», поместить ее в сеть, и специализированные агенты получат доступ к информации о входных и выходных данных компоненты «ТИС-ТАП», хотя справедливости ради нужно заметить, что такая задача может быть выполнена и с помощью других технологий.

Процесс принятия решений в компоненте на основе табличных

Ранее была рассмотрена структура карты принятия решений. Как можно было убедиться, структура карты достаточно сложна, а создание карт непосредственно в формате JSON документа является очень трудоемким делом. Поэтому, как и во многих современных системах, «ТИС-ТАП» имеет компоненты, смотри рисунок 3.2, со своими интерфейсами, которые помогают пользователю получать необходимую информацию из базы знаний, а также сопровождать базу знаний в случае необходимости. Рассмотрим подробнее компоненты системы.

Компонента «Каталог» представлена на рисунке 3.19. Каталог работает в двух режимах: локальный и удаленный. Локальный режим позволяет управлять картами, находящимися в файловой системе сервера, что позволяет работать системе «ТИС-ТАП» автономно, в случае выхода из строя остальных модулей. Удаленный режим работает с удаленной центральной базой данных в штатном режиме. Переключение режимов происходит при нажатии на кнопку «Переключение на локальную базу» или «Переключение на удаленную базу» соответственно. Управление картами происходит с помощью кнопок 2, 3, 4, 5 - создание, просмотр, редактирование и удаление карт соответственно.

Компонента «Поиск карт» представлена на рисунке 3.20. Цифрой 1 обозначено поле ввода для поискового запроса, цифрой 2 - кнопка, которая запускает поисковую процедуру. Система позволяет выполнить поиск без нажатия на клавишу «Поиск», в этом случае используется клавиша «Ввод» после составления поискового предписания.

Поиск производится не только по названию и описанию карты, а по всем атрибутам «DATA» у всех слотов карт A. Также нужно отметить, что поиск производится не по точному совпадению, а по вхождению части строки. Например, необходимо найти карты, связанные с «фрезерованием», в этом случае рекомендуемый поисковой запрос «фрез», так как система найдет карты со словами «фреза», «фрезерование», «фрезеровщик» и т. д. Механизм поиска производится на уровне базы данных, средствами «MongoDB».

Компонента «Принятие решений» представлена на рисунке 3.21. Для принятия решения по карте пользователю необходимо ввести параметры на входе, используя выпадающие списки значений, обозначенные цифрой 4. При выборе значения в выпадающем списке система автоматически, без нажатия на кнопку «Найти решение», производит поиск решения в базе данных. В случае успешного поиска, показывается таблица «Параметры на входе» с найденным решением, смотри рисунок 3.21, если нет - сообщение «Нет решения для данных входных значений», смотри рисунок 3.22.

С помощью флажков, обозначенных на рисунке 3.21 цифрой 3, можно выбирать по каким параметрам на входе следует искать решения, данная функциональность позволяет гибко задавать параметры поиска решений, что позволяет увеличить возможности поиска по карте, а также создавать составные карты.

Структура карты, описанная в параграфе 3.4, позволяет объединять несколько таблиц принятия решений в одну, что сокращает время принятия решений. Например, на рисунке 3.21 представлена карта принятия решений в системе «ТИС-ТАП», которая совмещает в себе две карты №57 и №60 из справочника Гу-зеева [24].

На рисунке 3.21 цифрой 5 обозначены «параметры на входе» влияющие на определенные «параметры на выходе» при принятии решений. Каждый такой параметр соответствует определенному коэффициенту, на который помножается зависимое выходное значение.

Кнопка «Найти решение», обозначенная цифрой 6, позволяет найти следующее решение в карте, что позволяет пользователю легко просмотреть все существующие решения.

Компонента «Сопровождение базы знаний» открывается при нажатии на кнопку редактирования карты, обозначенной цифрой 4 на рисунке 3.19. Первая страница компоненты «сопровождения базы знаний» представлена на рисунке 3.23, в дальнейшем будет называть ее «начальной страницей сопровождения базы знаний». На данной странице пользователь может выбрать тип элементов карты, которые необходимо отредактировать, типы элементы представлены в таблице 3.13.

Кнопка «Сохранить» на рисунке 3.23 позволяет сохранить изменения, внесенные в поля 6 и 7, наименование и описание карты соответственно. Кнопка «Назад» позволяет пользователю вернуться в каталог. Ссылки, обозначенные цифрами от 2 до 5, позволяют перейти к редактированию соответствующих элементов карты.

При переходе по ссылкам, обозначенным цифрами 2, 3, 4, система открывает страницы «редактирования параметров на входе», «редактирования параметров на выходе», «редактирования коэффициентов» представлены на рисунках 3.24, 3.25, 3.26 соответственно. Кнопки, обозначенные цифрами 2, 5, 6 на этих страницах открывают модальные окна, которые позволяют создать, изменить, удалить выбранный параметр. Кнопка «Удалить все параметры» позволяет удалить все параметры. Кнопка «Открыть» открывает страницу для редактирования выбранного параметра. Кнопка «Назад» возвращает пользователя к «начальной странице сопровождения базы знаний».