Разработка метода и средств поддержки аналитической обработки, визуализации и документирования концептуальных представлений при проектировании САПР машиностроительного назначения

Разработка метода и средств поддержки аналитической обработки, визуализации и документирования концептуальных представлений при проектировании САПР машиностроительного назначения

Автор: Щукин, Максим Владимирович

Шифр специальности: 05.13.12

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Москва

Количество страниц: 348 с. ил

Артикул: 2347294

Автор: Щукин, Максим Владимирович

Стоимость: 250 руб.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МОДЕЛИ ЗНАНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
1.1. Направления и подходы к созданию систем автоматизированного проектирования
1.2. Характеристика методологий, применяемых при создании автоматизированных систем
1.2.1. подход методология Чена
1.2.2. 4Гметодология методология структурного анализа и проектирования
1.2.3. Методы семейства I
1.2.3.1. I0 функциональное моделирование
1.2.3.2. II информационное моделирование
1.2.3.3. IIx метод разработки реля i ионных баз данных
1.2.3.4. документирование технологических процессов 2
1.2.3.5. I5 стандарт онтологического исследования
1.2.4. Объектноориентированный подход
1.2.5. Методы искусственного интеллекта
1.2.5.1. Сем ант и ческие сети 2
1.2.5.2. Фреймовая методология
1.2.5.3. Логические модели
1.2.5.4. Продукционные модели
1.2.6. Методология автоматизации интеллектуального труда
1.3. Характеристика средств разработки автоматизированных систем
1.3.1. Комплекс продуктов i i i
1.3.2. iI .
1.3.3. iv vi, I.
1.3.4. i i .
1.3.5. .Аналитик Макропроджект
1.3.6. i
1.3.7. Инструментальные средства МАИТ
1.4. Особенности проектирования машиностроительных САПР
1.5. Выводы и цель работы
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНЫХ ЗАДАЧ
2.1. Развитие формального описания концептуального представления предметных задач
2.1.1. Общие положения
2.1.2. Уточненное формальное описание концептуальной модели объектного уровня для предметных задач
2.1.3. Уточненное формальное описание концептуальной модели конкретного уровня для реализации предметных задач
2.1.4. Уточненное формальное описание взаимосвязей концептуальных моделей объектного и конкретного уровней
2.1.5. Уточненная иите1рация концептуальных представлений предметных задач
2.2. Разработка метода аналитической обработки концептуальных представлений предметных задач
2.2.1. Общие положения
2.2.2. Формальное описание содержания сложных зависимостей 1го рода
2.2.2.1. Общие положен ия
2.2.2.2. Формальное описание содержания сложных предметных зависимостей го рода с учетом типологии базовых функциональных конструкций для объектного уровня
2.2.2.3. Формальное описание содержания экземпляров сложных предметных зависимостей 1го рода с учетом типологии базовых функциональных конструкций для конкретного уровня
2.2.3. Формальное описание типологии предметных зависимостей 1го рода
2.2.4. Формальное описание расслоения концептуальной модели предметной задачи под проектную и постоянную информацию
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ, ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ДОКУМЕНТИРОВАНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ПРЕДМЕТНЫХ ЗАДАЧ
ЗЛ. Общая характеристика процесса аналитической обработки
3.2. Формирование схем и бинарных связей схем предметных
категорий
3.2.1. Общие положения
3.2.2. Правила заполнения спецификаций схем и бинарных связей схем предметных категорий
3.3. Формирование предметных зависимостей 2го рода
3.3.1. Общие положения
3.3.2. Правила заполнения спецификаций описания предметных зависимостей 2го рода
3.4. Определение содержания сложных предметных зависимостей 1го рода
3.4.1. Общие положения
3.4.2. Правила заполнения спецификаций описания содержания сложных предметных зависимостей 1го рода
3.5. Определение типологии предметных зависимостей 1го рода
3.5.1. Общие положения
3.5.2. Правила заполнения спецификаций описания типологии предметных зависимостей 1го рода
3.6. Расслоение концептуальной модели под постоянную информацию
3.6.1. Общие положения
3.6.2. Правила заполнения спецификаций описания расслоения концептуальной модели по виду информации
3.7. Визуализация концептуальных представлений предметных задач
3.7.1. Общие положения
3.7.2. Визуализация концептуальной структуры
3.7.3. Визуализация системы предметных зависимостей 1го рода
3.7.4. Визуализация концептуальной модели в целом
3.8. Документирование концептуальных представлений
4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ, ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ДОКУМЕНТИРОВАНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ПРЕДМЕТНЫХ ЗАДАЧ
4.1. Общее описание программного комплекса
4.2. Структура информационной базы
4.2.1. Описание табличной структуры базы данных
4.2.2. Описание содержания таблиц базы данных
4.3. Сое гав и структура основных программных модулей
4.4. Инструкция по эксплуатации программного комплекса
4.4.1. Функции администратора
4.4.2. Функции пользователя
4.5. Тестовый пример
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


С понятием фрейм в искусственном интеллекте произошла некоторая трансформация первоначально под фреймом понималось то минимальное описание объекта, которое содержит о нем всю существенную информацию и обладает тем свойством, что удаление из описания любой части приводит к потере существенной информации, без которой описание объекта не может быть достаточным для идентификации. Однако позже в работах по представлению знаний требование минимальности описания перестали соблюдать и под фреймами стали понимать структуры вида имя фрейма множество слотов, где каждый слот пара вида имя слота значение слота. Допускается, чтобы слот сам был фреймом. Тогда в качестве значений слота выступает множество слотов. Другими возможностями для заполнения слотов могут быть переменные, константы, любые выражения в выбранной предметной области, ссылки на другие фреймы и слоты. Таким образом, фрейм представляет со
бой достаточно гибкую конструкцию, позволякнцую отображать разнообразные знания. К достоинствам фреймовой методологии можно отнести возможность встраивания в статическую структуру процедурные элементы вычислимый слот или продукции обеспечение модульности в структуре и механизма наследования через присваивание элементарным сущностям свойств более общих сущностей. В основе логических моделей представления знаний , , , лежит формальная система, основанная на формализме языков математической логики. К таким языкам относятся исчисление высказываний, исчисление предикатов различного порядка, многозначные и модальные логики и т. В формальной логике разрабатываются методы правильных рассуждений, представляющих собой цепь умозаключений в логически последовательной форме. Рассуждения изучаются с точки зрения формы, а не смысла, и с этой целью в обычных рассуждениях выделяют определенные элементы, которые могут замещаться произвольным образом, что позволяет строить обобщенные суждения абстрактного порядка. В логическом подходе знания представляются формулами, которые состоят из констант, переменных, функций, предикатов, логических связок и кванторов. Одна из задач формальной логики выявление неоднозначностей и изучение отдельных этапов рассуждений или выводов, когда шаг за шагом строго доказывается их правильность вне зависимости от используемой интерпретации. Поэтому в таких моделях статика и динамика реальной предметной области выражается единым образом. К достоинствам таких моделей относят четкий синтаксис языка, к недостаткам громоздкость описания знаний, изза необходимости введения большого числа аксиом, формализующих предметные знания высокие требования и ограничения к предметной области невозможность построения частично правдоподобных выводов при неполной информации. Исторически первым подходом к описанию предметной области является использование продукционных правил , , формализмов вида ЕСЛИ условие, ТО действие, задающих элементарные шаги преобразований и умозаключений. Под условием понимается некоторое предложениеобразец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием действия, выполняемые при успешном исходе поиска они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы. При использовании продукционной модели система состоит из базы знаний, которая содержит множество продукционных правил, рабочего пространства или базы фактов и интерпретатора. Рабочее пространство в начале работы содержит формулировку поставленной задачи, а затем в нем появляется множество фактов, которые можно установить с помощью перебора интерпретатором хранимых продукционных правил. Эти правила могут содержать переменные, значения которых уточняются и приводятся в соответствие с известными фактами в процессе каждого сеанса работы интерпретатора. Интерпретатор является основной частью системы и полностью управляет порядком выводов, выполнение которых можно представить в виде последовательности элементарных шагов. В целом системы продукций являются способом организации знаний вокруг фактов. Такие модели достаточно просты, естественны и, как следствие, легко понимаемы.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.209, запросов: 244