Разработка программного обеспечения специализированной базы знаний для автоматизации решения инженерных задач

• Автор: Крутоверцев, Константин Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 121 с. : ил

Оглавление
Введение
ГЛАВА 1. Программное обеспечение для автоматизации программирования инженерных задач
1.1. Использование современных программноматематических пакетов для автоматизации программирования инженерных задач
1.2. Обзор средств автоматизации программрования, применяемых в объектноориентированных языках 1 о

1.3. Обзор моделей баз знаний экспертных систем.

1.3.1. Фреймовая модель представления знаний

1.3.2. Модель представления знаний с использованием семантических сетей.

1.3.3. Представление знаний с использованием продукционных правил .

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. Разработка экспертной системы .

2.1. Определение требований и стратегии разработки экспертной системы в соответствии со структурой алгоритмов методов решения систем нелинейных уравнений
2.2. Функциональный состав экспертной системы
2.3. Разработка структуры базы знаний.
2.4. Разработка структуры базы данных для хранения тарировочных данных
2.5. Разработка механизма построения цепочек правил реализующего численные методы .
2.6. Разработка блока объяснения полученных результатов.
2.7. Разработка блока определения варьируемых параметров5
2.8. Разработка генератора программного кода на Vi i ii для формирования процедур реализации составляющих правил базы знаний
2.9. Программная реализация экспертной системы .
2 Описание интерфейса экспертной системы .
Выводы по главе 2
ГЛАВА 3. Методика получения тарировочных данных датчиков сенсорного газоанализатора
3.1. Методика проведения эксперимента для получения тарировочных кривых датчиков газовой камеры
3.2. Методика расчета компонентов газовой смеси при определении тарировочных данных
3.3. Аппроксимация тарировочных данных в экспертной системе
Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. Проведение исследований с помощью экспертной системы с использованием различных методов решения систем нелинейных
уравнений .
4.1. Методика проведения исследований с помощью экспертной
системы
4.2. Применение метода покоординатного спуска
4.2.1. Использование метода аппроксимации прямой.
4.2.2. Использование метода аппроксимации полиномом второю порядка .
4.3. Применение метода поразрядного приближения .
4.4. Сравнение полученных результатов с результатами метода нейронных сетей
Выводы по главе 4 .
Заключение
Литература


Предмет исследований - программное обеспечение специализированной базы знаний для автоматизации решения инженерных задач. Методы исследования Исследования проводились с использованием теории систем искусственного интеллекта, теории численных методов решения систем нелинейных уравнений (метод покоординатного спуска, поразрядного iтриближения). Разработана оригинальная методика проектирования базы знаний, содержащей описание алгоритмов численных методов в виде продукционных правил. Обосновано применение продукционных правил статического и динамического типа для описания алгоритмов численных методов. Разработан механизм построения цепочек правил, основанный на использовании статических и динамических правил базы знаний для реализации численных методов. Разработан генератор программного кода на Visual Basic Application для формирования процедур реализации составляющих правил базы знаний. Разработанная в рамках диссертационной работы экспертная система дае т возможность пользователю программировать различные инженерные задачи, использующие численные методы. Для данной задачи в экспертной системе используются методы покоординатного спуска и поразрядного приближения, описание алгоритмов которых составили продукционных правил. Изменение количества компонентов исследуемой газовой смеси и состава датчиков газоанализатора не потребовало перепрограммирования системы, что повысило эффективность работы пользователя с программой. Полученные в диссертационной работе тарировочные данные для двух полупроводниковых датчиков дают возможность проводить исследования для определения концентрации двух компонентной газовой смеси. Полученные с помощью экспертной системы результаты исследований сравнивались с результатами, полученными fia штатном оборудовании, при этом разница погрешностей составила 1 %. Принципы разработанного механизма построения цепочек правил, и генератора программного кода могут найти применение во многих современных математических пакетах (MatLab, MathCad и др. Представленная в диссертационной работе база знаний, может найти практическое применение в различных пакетах проектирования инженерных задач в качестве средства для описания алгоритмов программ. Представленная в диссертационной работе экспертная система разработана с помощью MS Access и может быть объединена с проектами, построенными на базе пакета Microsoft Office. J. Разработанная методика проектирования базы знаний экспертной системы, основанная на использовании правил динамического и статического типа для эффективного описания, хранения и использования знаний о численных методах. Разработанный механизм построения цепочек динамических правил базы знаний. Разработанный генератор программного кода на Visual Basic Application для определения динамических правил базы знаний. Методика проведения исследований с помощью экспертной системы для автоматизации решения инженерных задач. В 1-й главе осуществляется формализация задачи исследования. Проведен анализ работ в тех областях знаний, которые используются для автоматизации разработки программного обеспечения решения инженерных задач. В работе был проведен анализ средств программирования инженерных задач. К таким средствам относятся: языки программирования, математические пакеты, экспертные системы. Наиболее мощным средством, позволяющим использовать различные математические методы в процессе исследований, являются программноматематические пакеты. Анализ программно-математических пакетов (MathCad, MatLab, Maple и др. Проведен анализ средств автоматизации программирования применяемых в современных объектно-ориентированных языках. В результате анализа было установлено, что появившиеся сравнительно недавно средства автоматизации программирования (COM-технологии, средства визуального программирования, макроязыки) значительно упрощают процесс написания программ, но не способны полностью избавить разработчика от использования языков программирования. Поэтому существующие средства автоматизации программирования не могут быть применены рядовыми пользователями, не владеющими языками программирования, для решения инженерных задач.