Вы здесь

Моделі і засоби інженерії квантів знань для автоматизації прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва

Автор: 
Гордієнко Ліна Олесіївна
Тип работы: 
Дис. канд. наук
Год: 
2005
Артикул:
3405U001278
99 грн
(320 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

РАЗДЕЛ 2
СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИНЖЕНЕРИИ КВАНТОВ ЗНАНИЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКЕ ПРОИЗВОДСТВА
В данном разделе приведены теоретические основы поддержки принятия
технологических решений, которые служат фундаментом для последующих разделов.
Представлены усовершенствования квантовых моделей (для их применения в ТПП) в
качестве развития метода точных разноуровневых алгоритмических квантов знаний
(tРАКЗ–метода) в рамках квантового подхода, разработанного профессором Сироджа
И.Б. [48-63]. Изложена методика получения знаний по технологической подготовке
производства деталей; сформированы метазнания для процесса проектирования
оснастки; а также поэтапно показан процесс построения t-квантовых моделей для
принятия знаниеориентированных решений при проектировании оснастки для ТПП на
примере листовой штамповки от формирования знаний о предметной области до
соответствующих квантовых и ассоциативных сетей рассуждений.
Во многих системах автоматизации технологической подготовки производства [3,
13-37], присутствующих сейчас на рынке, жестко прописан алгоритм проектирования
оснастки, без возможности изменить эту последовательность. Это затрудняет
работу технологов, которые за свою многолетнюю практику выработали для себя
собственную методику проектирования. Применение метазнаний позволит избежать
наложения излишних ограничений на процесс проектирования штампа, при этом четко
отслеживая логику проектирования, предостерегая от возможных ошибок и
подсказывая правильный шаг в текущей ситуации.
В работах [49, 50] недостаточно проработаны вопросы представления, формирования
и обработки знаний для пространства многоэлементных признаков (размерность
домена больше двух) объекта принятия решений (ОПР). В этих работах признаки с
размерностью домена большей двух сводятся к одноэлементным путем
переобозначения компонентов домена признаков, преобразуя их в независимые
признаки, тем самым, теряя связи между компонентами домена и в то же время
значительно увеличивая размерность пространства признаков ОПР.
Так, например, признак «габариты детали», домен которого состоит из компонентов
(крупная, средняя, мелкая), преобразуется в три независимых признака: «деталь
крупная» (да, нет), «деталь средняя» (да, нет), «деталь мелкая» (да, нет),
увеличивая при этом размерность пространства признаков объекта принятия решений
в три раза. Это приводит к тому, что, зная о том, что деталь не является
крупной и не является средней, невозможно сделать логически следуемый из этого
вывод – деталь является мелкой. И наоборот – зная, что деталь является мелкой,
нельзя сделать вывод, что деталь не является крупной и не является средней.
Далее будет приведено решение, позволяющее избежать подобных проблем.
Выявляемые в рамкам tРАКЗ–метода запретные закономерности являются
импликативными. Это значит, что одна и та же комбинация посылочных
характеристик может приводить к нескольким значениям целевой характеристики. В
рамках проблемы проектирования оснастки в ТПП это соответствует характерным
вариантам исполнения конкретных деталей штампа. Но в реальных условиях технолог
отдает предпочтение одному варианту и принимает однозначное решение для
конкретной ситуации. Для этой цели в дополнение к tРАКЗ–методу предлагается
использовать ассоциативную поддержку принимаемых решений [96-101].
2.1. Постановка задачи
Содержательно задача данного раздела состоит в разработке моделей и методов
инженерии квантов знаний для принятия технологических решений, опираясь на
индуктивно синтезируемую базу знаний при проектировании листоштамповочной
оснастки.
В настоящее время предприятия функционируют в условиях жесткой конкуренции. Это
накладывает целый ряд дополнительных требований, а именно максимальное снижение
сроков подготовки производства, автоматизация подготовки технологической
документации, повышение качества выпускаемой продукции, экономия материальных
ресурсов, накопление и сохранение интеллектуальных ресурсов (операционных
знаний) предприятия.
Эти цели достижимы посредством комплексной автоматизации предприятия, создания,
так называемого, виртуального предприятия. Сейчас на рынке присутствует целый
ряд САПР, для автоматизации технологической подготовки производства.
Подавляющее большинство таких систем пошли по пути визуализации проектирования
и автоматизации формирования документации, но сам процесс принятия решений все
же остается за технологом. Технологическая подготовка производства
характеризуется большим количеством творческих задач принятия решений,
традиционного решаемых технологами на основе накопленного многолетнего опыта
работы и профессиональной интуиции. Эти задачи, как правило, плохо
формализованы. Решение таких задач осуществляется на базе применения
интеллектуальных технологий [48-109].
В соответствии с целью диссертационного исследования, сформулированная
содержательно теоретическая задача сводится к выполнению следующих логически
связанных заданий.
2.1.1. Разработать методику получения знаний с учетом специфики принятия
решений в технологической подготовке производства на примере листовой
штамповки.
2.1.2. Создать t-квантовые и соответствующие ассоциативные модели представления
и манипулирования знаниями для решения слабоструктурированных задач принятия
технологических решений, возникающих при проектировании оснастки в ТПП деталей
листовой штамповкой.
2.1.3. Создать методы обучения квантовых и ассоциативных сетей, выполняющих
одновременно роль баз знаний и алгоритмических механизмов для принятия
технологических решений при проектировании листоштамповочной о