- •Б.С. Падун
- •«Искусственные подсистемы сапр»
- •Содержание
- •Глава 1. Развитие и понятия систем искусственного интеллекта, экспертных 7
- •Глава 2. Основные понятия инженерного проектирования 29
- •Глава 3. Построение машин логического вывода 33
- •Глава 4. Представление знаний в системе автоматизации проектирования 51
- •Введение в1. Необходимость создания экспертных систем в технологии
- •В3. Связь курса с другими дисциплинами
- •Глава 1. Развитие и понятия систем искусственного интеллекта, экспертных систем и сапр тпп
- •1.1. Искусственный разум
- •В2. Цель и задачи курса
- •1.2. Система искусственного интеллекта
- •1.3. Определение и основные свойства экспертной системы
- •Системы ии
- •Системы, основанные на знаниях;
- •Экспертные системы
- •1.4. Основные характеристики экспертной системы
- •1.5. Структура экспертной системы
- •Пользователь
- •Экспертная система
- •Механизм вывода (общие знания о решении задачи)
- •1.6. Развитие сапр тпп
- •Средства организации диалога с технологом
- •1.7. Классификация экспертных систем
- •1.7.1. Классификация по решаемым задачам
- •Программные средства проектирования алгоритмов и программ решения задач тпп (преподавание и усвоение знаний)
- •Экспертные системы
- •По задачам
- •По типу вм
- •1.7.2. Классификация по связи с реальным временем
- •1.7.3. Классификация по типу эвм
- •1.7.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
- •Глава 2. Основные понятия инженерного проектирования
- •2.1. Базовые понятия проектирования
- •2.2. Особенности инженерного проектирования
- •Решить, что делать на I-ой операции Выполнить o (I)
- •2.3. Замечания к процессу инженерного проектирования
- •Глава 3. Построение машин логического вывода
- •3.1. Типология систем проектирования
- •3.1.1. Простые системы проектирования
- •3.1.2. Системы с адаптацией
- •3.1.3. Модельные системы проектирования
- •3.1.4. Семиотические системы
- •3.2 Примеры построения структур систем, решающих технологические задачи
- •Сфера функционирования Производственная среда Изделие Технологическая система
- •Система проектирования оснащения
- •Производственная среда
- •Технологическая система
- •Система проектирования производственных подразделений
- •Производственная среда
- •Технологическая система
- •3.3. Классификация теорий решения задач
- •Теория решений
- •3.4. Формальные и семиотические системы
- •Множество ппс
- •Множество вс
- •Множество а
- •3.5 Теория проектирования технологических процессов (школа н.Г. Бруевича)
- •Глава 4. Представление знаний в системе автоматизации проектирования
- •4.1. Реляционные языки
- •4.1.2. Функциональные классы в естественных языках
- •4.1.3. Шкалирование квантификаторов
- •4.1.4. Семантические сети
- •4.1.3. Фреймовые представления
- •4.2. Предикатные языки
- •4.2.1. Продукционные модели
- •4.2.2. Формальные логические модели
- •4.1. Логико-лингвистические модели
- •Организация процесса принятия решений в экспертных системах
- •Экспертная система
- •Пользователь
- •Данные и знания
- •Модели представления знаний
- •Продукционные модели
- •Семантические сети
- •Формальные логические модели
ТППроизводственная среда
Технологическая система
Рис.13. Взаимодействие системы проектирования оснащения, технологической системы и производственной среды:
F - механизм порождения решений;
M - модели;
Мпс - модель производственной среды;
Мтс - модели технологической системы;
Ми - модель изделия;
Мтп - модель технологического процесса;
D - входной преобразователь;
R - выходной преобразователь;
Чи - чертеж изделия;
ТЭП - технико-экономические показатели.
Система проектирования производственных подразделений
F
M
Ми
Мтс
Мтп
Чи
D
R
ТЭП
{ТП}Производственная среда
Технологическая система
Рис.14. Взаимодействие системы проектирования производственных подразделений, производственной среды и технологической системы:
F - механизм порождения решений;
M - модели;
Мтс - модели технологической системы;
Ми - модель изделия;
Мтп - модель технологического процесса;
D - входной преобразователь;
R - выходной преобразователь;
Чи - чертеж изделия;
ТЭП - технико-экономические показатели;
{ТП} - множество технологических процессов.
данные о проектировании нестандартного оборудования;
данные о составе и структуре ТС.
3.3. Классификация теорий решения задач
Решение научно-технических задач основано, главным образом, на ряде допущений, упрощающих представления о моделируемых с их помощью реальных процессах. Такое абстрагирование позволяет с определенной степенью точности в заданные отрезки времени получать приемлемое решение. При этом используется адекватный язык из запаса средств современной математики, т.е. строгие методы.
В технологии и конструировании в большинстве случаях невозможно на современном этапе построить более или менее точную модель исследуемого процесса. Упрощение такого процесса, его идеализация, попытка абстрагироваться для последующего использования адекватного математического аппарата приводит к выхолащиванию сущности исследуемого процесса и тем самым снижает практическую ценность результата. Между тем человек эти задачи решает без применения сложных математических положений и даже без достаточного количества информации.
Методы решения таких задач в условиях, когда из-за сложности или недостаточности информации нельзя точно очертить границы их применения и оценить допустимые ошибки, называются эвристическими методами, т.е. эвристика рассматривается как искусство решения трудных задач.
Эвристические методы, в отличие от строгих, предполагают изучение принципов проектирования, осуществляемого человеком на различных этапах его деятельности при решении различных задач.
Поэтому на вопросы "что такое проектирование?" и "проектирование - это наука или искусство?" следует дать такой ответ: ”проектирование это и наука, и искусство”. Искусство потому, что оно неразрывно связано с творчеством. Наука потому, что опирается на обобщенные и систематизированные знания.
Из этого следует, что противопоставлять строгие и эвристические методы решения задач неправомочно. И те, и другие образуют равноправные классы взаимодополняющих методов. Классификация типов решений по Л. Дж. Фогелю представлена на рис.15.
Положение 1. Творчество всегда будет необходимо проектированию, поэтому много в процессе проектирования связано с творческими способностями человека, его воображением и интуицией.
Положение 2. Однако ход исторического развития методов проектирования свидетельствует о том, что неуклонно возрастает число операций, переходящих в разряд формализованных, выполняемых по определенным алгоритмам.
Дедуктивные решения, входящие в класс строгих решений, отличаются полной определенностью и представляют собой процесс выведения некоторого заключительного утверждения (следствия) из одного или нескольких исходных правил.
Примером дедуктивного решения может быть обычная функциональная зависимость, когда по заданному аргументу Хi и оператору R определяется значение функции Y=R(Xi).
