Розробка принципів та методів автоматизації проектування технологічних процесів корпусообробного виробництва

На основі характеристик отриманих моделей об’єктів предметної області зроблено висновок про доцільність застосування РБД для організації ефективного збереження та обробки інформації про них.

Для моделювання формалізованих знань обрано комбінацію елементів фреймового і продукційного підходів, що дозволило компенсувати слабкі сторони однієї моделі сильними сторонами іншої. Комбінована модель дозволяє структурувати знання, організувати ефективне логічне виведення, підвищити продуктивність формування та експлуатації бази знань технологами.

Виходячи з припущення, що будь-який факт про предметну область може бути описаний станом існуючого в ній об’єкта, розроблена теоретико-множинна модель бази знань. Концептуальна складова представляється трьома непересічними множинами: класів C, атрибутів A і діапазонів значень R. Елементами множини C є поняття предметної області «Деталь», «Маршрут», «Обладнання». Елементи множини A представляються такими атрибутами понять: «Товщина» – атрибут поняття «Деталь», «Операція різання» – атрибут поняття «Маршрут». Множина R є номінальною шкалою найменувань, класи еквівалентності якої визначаються при формуванні бази знань на основі особливостей виготовлення деталей. Запропоновано атрибути поділяти на два типи: дискретні та неперервні. Для дискретних атрибутів характерні атомарні (неподільні) значення класів еквівалентності. Так, для атрибута «Тип кривизни» шкала найменувань представлена наступними класами еквівалентності: «Відсутня», «Проста», «Складна (лекальна) «, «Злам», «Комбінована». Безупинні атрибути відрізняються тим, що їх класи еквівалентності можуть включати в себе декілька значень даного атрибута деталі. Наприклад, клас еквівалентності шкали безупинного атрибута «Довжина», що враховує особливості механічного вирізування деталі на гільйотині, довжина ножа якої дорівнює 5 м, виглядає так: «100 – 5000мм».

Мінімальною одиницею інформації, яка має властивість значеннєвої інтерпретації, є триплет, який являє собою трійку «клас-атрибут-значення»: наприклад, «Деталь – Тип кривизни – Складна». Множина триплетів визначається як відношення на множинах C, A, R. Оскільки атрибути задаються для конкретних класів, а діапазони значень визначаються для конкретних атрибутів, то побудова множини T триплетів відбувається згідно з правилом

 

T = { (ci, aij, rjk) | ci  С  aij  A  rjk  R   aij ((ci, aij)  (aij, rjk)) }.

 

Використання триплетів дає можливість об’єднати фрейми і продукції у єдину систему. При цьому продукції оперують даними (фактами), які описують фрейми, тобто умовна і заключна частини продукції являються підмножинами множини триплетів. Даний підхід дозволяє побудувати ефективні алгоритми збереження та обробки знань, а теоретико-множинний характер отриманої моделі дає підстави для висновку про доцільність застосування РБД як засобу збереження знань.

Створено модель процесу прийняття рішень при проектуванні маршрутів, функціональна діаграма якого представлена на рис. 3. Розроблено математичні моделі процесів генерації альтернатив і вибору з них оптимального варіанту. Генерація альтернатив, що виконується СФЗ, базується на застосуванні продукційного підходу. При цьому формалізований опис предметної області, представлений множиною фактів, перетворюється у відповідності з продукціями бази знань. Визначення елементів множини фактів на початку роботи системи відбувається згідно з правилом

 

F0 = { < y, q > | zjy  rjq },

 

де y – код об’єкта предметної області, q – код триплету, zjy – значення j-го атрибута, що характеризує y-й об’єкт, rjq – діапазон значень j-го атрибута, зв’язаний з q-м триплетом.

Таким чином, факт є упорядкованою парою, першим елементом якої є унікальний номер, що автоматично присвоюється кожному об’єкту предметної області, а другим – унікальний код триплету. Триплет утворюється кодами поняття, яке відповідає об’єкту, його атрибута, який визначається даним фактом, а також діапазону значень, підмножиною якого є поточне значення атрибута.

Розглядаючи продукції як оператори, процес генерації альтернатив можна описати наступним виразом:

 

Ft+1 = pt Ft,

 

де Ft – стан на етапі t, а pt – продукція, застосована на етапі t. При цьому виконується умова

 

 pt ( (D1t  Ft)  (Ft +1 = Ft  D2t) ),

 

де D1t і D2t – відповідно умовна та заключна частини продукції pt.

Тобто в момент часу t+1 множина фактів Ft+1 визначається як об’єднання множини фактів Ft, що характеризує стан t, і фактів заключної частини продукції у тому випадку, якщо факти умовної частини продукції належать множині Ft. Наприклад, якщо відомо, що деталь плоска, то даний факт збігається з умовною частиною наступної продукції: «ЯКЩО у деталі кривизна відсутня, ТО операція гнуття не потрібна». У цьому випадку інформація заключної частини, що визначає відсутність операції гнуття у складі маршруту, додається до множини фактів.

Показана сутність вибору оптимального маршруту, що являє собою пошук найкоротшого шляху у мережі, вузли якої відповідають множині станів заготовки, а дуги – технологічним операціям. Дана задача є задачею лінійного цілочислового програмування, метою якої є визначення мінімуму лінійної форми

,

 

де  , cij, – критерій, що характеризує операцію (собівартість або тривалість виготовлення деталі), відповідно до якого виконується оптимізація, i, j = 0, 1, …, n, n + 1.

З урахуванням обмежень і граничних умов задача пошуку оптимального маршруту описується наступною системою:

 

Для задачі проектування