Онтология проектирования
2018. — Выпуск 3
Содержание:
Языки проектирования, основанные на графах, представлены как способ преобразования информации, автома-тизации процессов проектирования и оптимизации продукта или сложной системы. Унифицированный язык моделирования (UML) используется для создания языка, моделирующего процесс проектирования. Язык проектирования состоит из терминологии («цифровых строительных блоков») и набора правил («знаний цифровой композиции») выполнения последовательности действий (т.е. последовательного преобразования в цифровой вид процесса проектирования). С использованием основанного на правилах метода создаётся обобщённая центральная согласованная схема данных об объекте проектирования (так называемый граф проектирования). После генерации абстрактной центральной модели автоматически генерируются инженерные модели, отражающие специфику конкретной предметной области, и после удалённого выполнения их результаты вносятся в центральную модель проектирования для принятия последующих проектных решений или оптимизаций. Языки проектирования моделируются вручную и автоматически выполняются в так называемом компиляторе проектирования. Языки проектирования, основанные на графах, успешно применяются при создании разнообразных изделий аэрокосмической (космические аппараты, самолеты), автомобильной (пространственные конструкции, кабины автомобилей), машиностроительной (роботы, цифровые производства) отраслей и потребительских товаров (кофе-машины, вытяжные системы) для повышения эффективности процесса проектирования и степени его автоматизации. Рассмотрены различные стратегии и механизмы проектирования с целью применения их к автоматизации процесса проектирования. Используются подходы, начиная с автоматизированной и декларативной обработки ограничений, фрактальных вложенных шаблонов проектирования до математического определения последовательности действий проектирования. Имеющиеся знания определяют общую стратегию проектированию (т.е. нисходящее или восходящее проектирование). С целью снижения размерности и общей сложности задачи используется построение безразмерных инвариантов на основе теории подобия. Шаблоны проектирования, парадигмы проектирования (т. е. форма следует за функцией или функция следует за формой) и стратегии проектирования (разделяй и властвуй) из информатики широко используются для структурирования и управления сложностью проекта.
Ключевые слова
В работе предложен автоматизированный экспертный подход к извлечению терминологических структур из монографий. Постулируется, что содержание предметной области целиком отражается в некоторой монографии, это позволяет извлекать и анализировать терминологические структуры без использования заранее подготовленного корпуса специализированных текстов предметной области. В рамках подхода рассмотрена процедура итеративного извлечения и анализа терминологических структур, регулирующая работу эксперта с монографией и позволяющая ему контролировать процесс. Предложены методы сравнительного анализа терминологических структур двух смежных предметных областей. Возможности разработанного подхода продемонстрированы на примере общей методологии и методологии комплексной деятельности.
Ключевые слова
Статья посвящена вопросам и направлениям интеграции искусственных нейронных сетей с базами знаний. Рассмотрены два направления интеграции: коммуникация через входы и выходы искусственной нейронной сети с целью использования интеграции баз знаний и искусственных нейронных сетей для решения прикладных задач; через представление искусственных нейронных сетей с помощью онтологических структур и их интерпретацию средствами представления знаний в базе знаний с целью создания интеллектуальной среды по разработке, обучению и интеграции искусственных нейронных сетей, совместимых с базами знаний. Базы знаний, с которыми интегрируются искусственные нейронные сети, построены на основе однородных семантических сетей, а обработка знаний в них осуществляется с помощью многоагентного подхода. Предложена онтологическая модель представления искусственных нейронных сетей и их спецификаций в рамках модели унифицированного семантического представления знаний, отличающаяся возможностью представления в базах знаний искусственных нейронных сетей, их динамики и знаний других видов, включая спецификации искусственных нейронных сетей в виде текстов одного языка представления знаний с общей теоретико-модельной семантикой. Предложена многоагентная модель решения задач с использованием искусственных нейронных сетей и знаний других видов, отличающаяся взаимодействием агентов в соответствии с заданной темпоральной моделью через общую память, хранящую знания, интегрированные в единую базу знаний.
Ключевые слова
В статье рассматриваются вопросы проектирования системы управления зданием. Одной из проблем, возникающих при проектировании, является проблема организации слаженной работы традиционных и новейших систем управления инженерным оборудованием. Другой проблемой является выявление предпочтений и учёт деятельности людей. Для решения указанных проблем автор предлагает использовать мультиагентный подход. На основе анализа опубликованных архитектур мультиагентных систем управления зданием проведена классификация агентов, в результате которой сформирован перечень агентов и определены классы агентов и их характеристики. Показан пример построения архитектуры мультиагентной системы управления зданием и приведено описание функций отдельных агентов. Произведена проверка проектных решений путём компьютерного моделирования мультиагентной системы в среде AnyLogic. Впервые предложены классы агентов, являющиеся основой для построения архитектуры мультиагентной системы управления зданием.
Ключевые слова
В статье предлагается использовать онтологический подход для создания экспертной системы поддержки принятия решений в задачах концептуального и эскизного проектирования авиационного индикатора. Для создания онтологии использовался редактор Protégé. Показана возможность внедрения аппарата нечёткой логики в онтологию при помощи языка семантических данных SWRL. Схематично изображена структура отношений нечёткой онтологии авиационного индикатора. Для формирования запросов к онтологии и выдачи результатов использовался язык SQWRL. В качестве примера рассмотрен процесс выдачи рекомендации типа подсвета дисплея в зависимости от размера диагонали экрана и требуемой яркости при помощи нечёткой онтологии. Фаззификация и задание функции принадлежности нечёткого множества реализованы средствами редактора Protégé через свойства объектов онтологии. Для получения чёткого значения рекомендации проведён процесс дефаззификации, сформирован набор нечётких правил вывода экспертной системы, приведена методика расчёта коэффициентов рекомендации. В процесс вычислений применялись встроенные в SWRL функции. Показана возможная реализация рекомендаций экспертной системы в проектах индикаторов, в частности представлены типовые конструкции модуля подсвета авиационного ЖК-дисплея. Новым является применение онтологий с элементами нечёткой логики в решении задач проектирования авиационного индикатора.
Ключевые слова
Дано обобщённое описание интегрированного комплекса декларативных и процедурных средств, в совокупности обеспечивающих согласованное информационное (семантическое) представление сложных объектов на всех этапах их жизненного цикла. Знания (факты) представляются системой онтологий разного уровня, а структура - таксономиями и классификациями. Онтология определяется как система трёх взаимосвязанных систем (функциональной, понятийной и знаковой), а система таксономий представляет классы объектов и процессов, характерных для основных «координат» деятельности. Информационный поиск, как компонент семантического ядра, рассматривается как сложный самосогласованный процесс конструирования нового знания, где знание - это информация (тексты находимых документов), связываемая с контекстом задачи и представлениями пользователя. Такой контекст целенаправленно или косвенно задаётся пользователем посредством предопределённых семантических структур (таксономий, онтологий) либо посредством динамически формируемых компонентов (словников, выборок и т.д.). Это составляет существо семантического когнитивного поиска, когда система не только реализует отбор документов традиционными методами поиска, но и формирует образ информационной потребности, что, в свою очередь, позволит системе синтезировать комплексные, аспектно-ориентированные ответы. Предлагаются автоматизированные технологии поддержки лингвистического обеспечения, основанные на дистрибутивно-статистическом анализе как потоков объектного знания и неявного знания (извлекаемого системой в процессе взаимодействия), так и компонентов понятийно-терминологических систем. Представленные в статье средства апробированы в рамках разработанного программного комплекса xIRBIS-ML, предназначенного для организации семантического поиска в массивах данных сложных инженерных объектов.
Ключевые слова
Представлена концептуальная архитектура оболочки для интерактивных систем верификации математических доказательств и создаваемого с её помощью развиваемого тематического портала знаний. Описан процесс реализации всех программных и информационных компонентов оболочки на облачной платформе IACPaaS с использованием предоставляемых ею технологий и инструментальных средств их поддержки. Рассмотрен процесс разработки начального состояния портала знаний по верификации математических доказательств с использованием средств оболочки, способ использования портала знаний заинтересованными членами математического сообщества, а также механизмы изменения состояния портала его администратором. В состав начального состояния портала знаний входят: модель онтологии базы математических знаний, включающая спецификацию начального состояния языка представления математических знаний, редактор модели онтологии базы математических знаний, редактор базы математических знаний, редактор базы способов рассуждений, решатель задач оболочки, реализующий процесс конструирования доказательств в терминах модели онтологии доказательств. Также в состав начального состояния портала знаний входят начальное состояние базы математических знаний и начальное состояние базы способов рассуждений. Развитие портала знаний осуществляется по названным информационным компонентам. В этом процессе могут принимать участие все заинтересованные члены математического сообщества с помощью системы личных кабинетов платформы IACPaaS, в которых каждый пользователь может независимо развивать свою персональную копию текущего состояния общего портала знаний. Передача новых результатов в общий портал контролируется его администратором.
Ключевые слова
Проблема многокритериального выбора является ключевым элементом принятия сложных решений и уже более полувека не теряет актуальности. Предложен целый ряд подходов и методов, позволяющих предполагать, что принимаемые с их использованием решения наиболее рациональны. Представлен обзор наиболее распространённых методов и их приложений. Основным элементом большинства этих методов является линейная свёртка частных критериев, а их различие состоит в тех или иных эвристических или экспертных способах задания числовых коэффициентов важности критериев. Автором разработан подход, который позволяет использовать при формировании линейной свёртки заранее рассчитанные универсальные таблицы числовых коэффициентов важности частных критериев, что существенно уменьшает как трудоёмкость процесса подготовки принятия решения, так и неизбежный субъективизм, возникающий при эвристическом подборе или экспертном назначении её коэффициентов. Разработанный подход формирования универсальных коэффициентов важности для каждого вида свёртки критериев в различных публикациях называется как минимаксная, гарантирующая свёртка (свёртка Гермейера). Предложенный новый общий метод принятия решений и сравнения многокритериальных альтернатив основан на совместном использовании обоих видов свёрток. Его применение продемонстрировано на двух практически важных задачах - рейтинговой оценке университетов и анализе различных проектных концепций высотных беспилотных летательных аппаратов.
Ключевые слова
Для оптимизации работы автоматизированного технологического участка механообработки наряду с модифицированным муравьиным алгоритмом, разработана объектно-ориентированная модель организационно-технологического процесса загрузки оборудования, представляющая систему взаимодействующих классов её типовых компонентов. Объектная модель описывает структуру классов, составляющих систему производственного процесса, их атрибуты, операции, взаимосвязи с другими классами. Модель позволяет рассчитать значения целевой функции и оценить качество потенциальных решений. Впервые предложено использование муравьиных алгоритмов совместно с объектно-ориентированным имитационным моделированием для оптимизации производственного расписания. Каждый искусственный муравей находит потенциальное решение задачи. Концентрация искусственного феромона определяется качеством решения относительно используемых критериев оптимизации. Для искусственных муравьев предложены формулы расчёта концентрации феромона и определены правила перехода, которые управляют процессом поиска оптимального решения. Предложена многокритериальная оптимизация с адаптивными весами, где в процессе решения корректируются веса целевой функции. Рассмотрены варианты выбора критериев оптимальности: максимизация среднего коэффициента загрузки технологического оборудования, минимизация нарушения крайних сроков изготовления заказа при минимальной длительности цикла изготовления деталей, минимизация нарушения крайних сроков изготовления заказа при минимизации времени переналадок оборудования, минимизация нарушения крайних сроков изготовления заказа при минимальной длительности изготовления деталей и времени переналадок оборудования. Экспериментальные исследования выполнены для решения задачи двух и трёхкритериальной оптимизации на примере автоматизированного технологического комплекса механообработки.
Ключевые слова