Методы автоматизированного проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов: Элементы теории, математическое и программное обеспечение тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, доктор технических наук Коробейников, Анатолий Григорьевич

• Коробейников, Анатолий Григорьевич
• доктор технических наук
• 2001

Оглавление диссертации доктор технических наук Коробейников, Анатолий Григорьевич

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ.

1.1. Анализ тенденций развития САПР автоматизированных систем

1.2. Анализ особенности текущего состояния разработки программных средств и подходов при проектировании систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

1.2.1. Особенности разработки программных средств.

1.2.2. Методы проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

1.3. Общий анализ систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов с системных позиций.

1.4. Анализ программного обеспечения систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов как сложных систем.

1.5. Анализ характерных особенностей проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

1.6. Анализ основных требований при выборе технических средств для систем сбора и обработки информации информации интегрированных комплексов.

1.7. Постановка задачи автоматизации исследования и проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

1.8. Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ И ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ.

2.1. Концепция базовой системы сбора и обработки информации интегрированного комплекса.

2.2. Анализ представления знаний в системах сбора и обработки информации интегрированных комплексах.

2.3. Методы представления знаний в системах сбора и обработки информации интегрированных комплексах.

2.4. Методологические основы проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов

2.5. Методологическая база разработки архитектуры систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

2.6. Выводы.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ СБОРА И

ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ

3.1. особенности процесса проектирования математических моделей системы сбора и обработки информации интегрированного комплекса

3.2. семантика предметной области.

3.3. Концептуальные средства описания предметной области.

3.4. Метод декомпозиции концептуальной модели предметной области

3.5. Методы формирования знаний с использованием геометрического подхода.

3.6. Математическая теория категорий в задачах представления знаний при проектировании систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

3.7. Выводы.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ И ИНТЕГРАЦИИ ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ В ЗАДАЧАХ СОЗДАНИЯ САПР СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ.

4.1. Анализ и обоснование теоретических положений при создании САПР систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов

4.2. Разработка методов проектирования.

4.2.1. Разработка метода концептуального моделирования.

4.2.2. Общее концептуальное представление.

4.2.3. Концептуальное представление предметной задачи.

4.3. Разработка метода инфологического моделирования.

4.3.1. Общее инфологическое представление.

4.3.2. Инфологическое представление предметной задачи.

4.4. Разработка метода даталогического моделирования.

4.5. Разработка методов отображения.

4.6. Выводы.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

ИНТЕГРИРОВАННЫХ КОМПЛЕКСОВ.

5.1. Этап предпроектного исследования в рамках разработанной методологии проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

5.2. Этап концептуального моделирования в рамках разработанной методологии проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

5.3. Этап инфологического моделирования в рамках разработанной методологии проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

5.4. Этап дат алогического моделирования в рамках разработанной методологии проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

5.5. Проектирование математических моделей управления ТП выращивания оптических кристаллов.

5.6. Проектирование алгоритмов управления систем автоматизации производства оптических материалов.

5.7. Результаты применения методов проектирования при разработки законов управления ТП выращивания оптических кристаллов.

5.8. Результаты применения разработанных методов при исследовании особенностей распространения гидромагнитных волн вдоль Земной

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АП - автоматизированное проектирование

АРМ - автоматизированное рабочее место

АС - автоматизированная система

БД - база данных

БЗ - база знаний

ВТ - вычислительная техника

ГПС - гибкие производственные системы

ГТП - групповые технологические процессы

ДМПЗ - декларативные методы представления знаний

ЖЦИ - жизненный цикл изделия

И - изделие

ИАТК - интегрированный автоматизированный технологический комплекс ИК - интегрированный комплекс

ИППЗ - инфологическое представления предметных задач ИПС - интегрированная производственная система ИТ - информационная технология

КППЗ - концептуальные представления предметных задач

КТС - комплекс технических средств

ЛР - локальный регулятор

ММ - математическая модель

МО - математическое обеспечение

ОИП - общее инфологическое представление.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы автоматизированного проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов: Элементы теории, математическое и программное обеспечение»

Актуальность работы. На современном этапе развития общества, характеризуемого интенсивным внедрением вычислительной техники (ВТ) практически во все сферы человеческой деятельности, одной из приоритетных задач я экономического и социального развития вляется развитие методов автоматизированного проектирования (АП) различных систем [1,2,3]. АП - область прикладных исследований, обусловленная необходимостью внедрения современных математических методов и средств ВТ в проектирование различых автоматизированных систем (АС), АГТ включает в себя два основных направления: построение общей теории проектирования сложных систем и объектов; разработку систем автоматизированного проектирования (САПР) на базе ВТ [4]. Первое включает:

- формирование математического аппарата, пригодного для описания объекта проектирования и среды его функционирования;

- создание на базе этого аппарата математической модели (ММ) объекта проектирования и среды функционирования;

- разработку методов принятия проектно-конструкторских решений, целью которых является создание объекта заданного назначения.

Второе направление содержит:

- разработку пакета прикладных программ (ППП), объединенных в проблемно-ориентированные подсистемы;

- разработку системного математического обеспечения (МО), объединяющие эти подсистемы в единую управляемую диалоговую систему;

- реализацию в этой системе определенной иерархической процедуры проектирования, удовлетворяющей требованиям общей теории АП.

Таким образом, АП, являясь синтетическим по своему существу, впитывает широкий спектр теоретических и прикладных работ, связанных как с разработкой общих вопросов теории АП в целом, так и ориентированных на заданные классы и типы объектов, например, систем сбора и обработки информации (СОИ) [5 -11], входящих в состав интегрированных комплексов (ИК).

За последние годы создано много методов АП. Эти методы отличаются от классических: они сложнее, более формализованы, их исполнение связано с большим числом вычислений. Они инвариантны к сложности проектируемого объекта и т.д. Теоретический фундамент этих методов заложен в работах Р.Кал-мана, А.Н.Летова, И.П.Норенкова, Л.С.Понтрягина и др.

Можно выделить два основных направления создания САПР СОИ ИК. При первом создается множество частных САПР, охватывающих отдельные виды деятельности проектирования, включенные в единую сеть. Такой подход имеет ряд недостатков, главные из которых определяются трудностями, с которыми приходится сталкиваться при модификации таких проблемно-ориентированных САПР. Кроме того, интеграция этих систем, как правило, трудно реализуема, а единая система, полученная объединением отдельно разрабатываемых подсистем, обычно оказывается недостаточно эффективной.

Другое направление связано с построением базовой системы [12,13], на основе которой гибко и оперативно формируются ее подсистемы, способные решать конкретные прикладные задачи в широком классе без ограничений на используемые при этом методы и методики решения. В диссертационной работе предложена концепция базовой САПР СОИ ИК, в основе которой лежит подход, согласно которому САПР СОИ ИК должны рассматриваться в двух взаимосвязанных аспектах. Первый связан с построением САПР СОИ ИК, а второй - с их функционированием.

Все более жесткая конкуренция на рынке ставила и ставит перед разработчиками СОИ ИК все новые и новые задачи. К числу основных требований, предъявляемых при проектировании таких систем, относятся:

- ограничение по времени, требуемого для создания системы и ее продажи;

- повышение качества проектирования;

- непосредственное снижение затрат (прямые капиталовложения, оплата труда и т.д.).

Классические методы проектирования прикладных АС, базирующиеся на традиционных подходах (каскадном, непрерывной разработке, макетирования и т.д.) обладают рядом существенных недостатков, таких как многократная итерационность процесса разработки, и характеризуются рядом таких проблем как получение полной и достоверной информации от предметных специалистов об автоматизированной задаче, достаточной для разработчиков, интеграция представлений предметных задач в вычислительной среде. Кроме этого, традиционная информационная технология (ИТ), основанная на привлечении в сферу проектирования все большего количества людей, максимально может дать лишь линейный рост общей производительности труда, как функция сложности структуры решаемых задач. В тоже время, на современном этапе развития науки и техники, при увеличении сложности структуры решаемых задач, сложность задач АП АС увеличивается экспоненциально. Отсюда следует, что неизбежно наступает момент, когда сложность решения задач проектирования превышает возможности их решения традиционными средствами.

Другими словами, существует конечная предельная сложность структуры решаемых задач, превысить которую средствами традиционной ИТ, основанной только на автоматизации расчетов, не представляется возможным.

При использовании традиционной ИТ возникает еще одна чрезвычайно остро стоящая проблема, заключающаяся в том, что численный рост разработчиков сложных систем управления приводит к пропорциональному росту неопределенности в системе (энтропии). Причем коэффициент пропорциональности есть функция от вероятности ошибок, допускаемых разработчиком системы. Таким образом, рост численности разработчиков повышает вероятность создания объекта не адекватному техническому заданию и влечет за собой временные и прочие затраты на проведение испытаний для определения состояния объекта. Следовательно, без научного анализа проблемы проектирования сложных систем, без разработки общей теории проектирования сложных систем (специального раздела теории принятия решений и системного анализа) и ее приложений к конкретным предметным областям, дальнейший прогресс в АП невозможен. Развить теорию АП можно лишь на основе изучения процесса проектирования конкретных систем, применения современных математических методов и дисциплин, системного подхода, т.е. с привлечением всего арсенала современной науки. Разработка такой теории дает, по сути, ядро новой ИТ в проектировании. Создание новых ИТ может служить методологической основой решения проблем формализации процесса проектирования и построения его ММ. При этом прежде всего выделяются вопросы постановки задачи проектирования, создания методов решения проектных задач и управления ходом разработки проекта системы.

Первоначально в теории САПР основное внимание уделялось средствам эффективной организации данных и манипулирования ими. При этом явно или неявно предполагалось, что предложенные средства достаточно универсальны, т.е. пригодны для представления знаний или информации о любых предметных областях (ПрО). Однако, семантический анализ, проведенный в середине семидесятых годов, выявил сложность, а подчас и невозможность удовлетворительного решения в рамках построенных моделей таких естественных задач, как идентификация и классификация объектов, автоматическая проверка объемных соотношений между понятиями и других семантических ограничений, интеллектуализация интерфейса с банком данных, включая общение на языке, близком к естественному, и т.д. Одновременно стало ясным, что эффективность новых ИТ зависит не только от характеристик технических средств и программного обеспечения (ПО), но и от эффективности взаимодействия человек-ЭВМ. Перенос акцента на конечного пользователя и привел в конечном счете к формированию нового направления исследований в теории построения САПР, непосредственно связанного с задачей о представлении знаний, которая является одной из важнейших при разработке новых ИТ.

Новая ИТ призвана расширить характер связей субъекта с физическим миром. Отличительными чертами новой ИТ от традиционной технологии программирования являются:

1. Гуманитаризация программирования: ЭВМ на службе пользователя, а не наоборот. Другими словами, усилия пользователя ценятся выше загрузки ЭВМ, т.е. основное внимание уделяется эффективности работы пользователя а не ЭВМ.

2. ЭВМ и подключенные к ней средства обработки данных образуют интегрированную систему автоматизированной поддержки инженерных решений пользователя. При этом средствами ЭВМ достигается всестороннее обеспечение и поддержка решения необходимых пользователю задач, а не только процесса реализации и выполнения алгоритмически определяемых программ как в традиционной системе программирования.

3. Сближение (а в перспективе и интеграция. Для некоторых классов задач это достижимо уже сегодня) понятий "разработчик" и "пользователь" за счет адекватности представлений знаний и умений, используемых разработчиками и пользователями. Это предполагает:

- тесное взаимодействие конечных пользователей с ЭВМ как в ходе разработки программного комплекса, так и его последующей эксплуатации;

- широкое использование в вычислительном процессе всех форм представления знаний, а не только числовых и символьных.

4. Резкое сокращение разрыва между семантическим и синтаксическим представлением о реальном мире, в компьютерной модели. Это достигается за счет явной фиксации различий между знаниями, умениями, информацией и данными в реализации информационной модели прикладной области на ЭВМ.

Наименее исследованной областью АП СОИ ИК остаются начальные этапы. В последнее время эти этапы получили название концептуального проектирования. Концептуальное проектирование проводится в основном на стадиях формирования технического задания и технического предложения, и охватывает этапы формирования потребности в изделии и его технической функции, функциональной структуры и физического принципа действия. Завершается этап формированием одного или нескольких конструкторско-технологических решений, определяющих общую структуру изделия и его основные параметры. Результаты концептуального проектирования должны быть достаточны для определения в общем виде проектной технологии изготовления изделия и модели производственной системы, в которой может быть реализована эта технология.

Со времени появления первых инструментальных средств программирования - программирующих программ и простейших алгоритмических языков до текущего момента, программный инструментарий прошел несколько этапов существенных качественных изменений. Наряду с языками программирования, пакетов прикладных программ и проблемно-ориентированными библиотеками готовых модулей, появились такие эффективные средства, как среды программирования, САПР, автоматизированные комплексы управления проектами, САЗЕ-ориентировашгые инструментальные среды и т.д [14-16]. Тенденции создания ПО свидетельствуют о растущей наукоемкости современных инструментальных систем, т.е. включение в их состав систем, основанных на новых методах проектирования прикладных СОИ ИК. Эти методы, хотя и являются достаточно сложными в своей математической основе и малоприменимыми непосредственно при проектировании, в то же время могут оказаться весьма эффективными при их использовании в инструментальных средствах программирования.

Современные СОИ ИК - это сложные системы, состоящие из различных многочисленных взаимосвязанных звеньев с последовательными, параллельными и обратными связями. Поведение отдельных звеньев таких систем, их воздействие друг на друга и функционирование системы в целом могут иметь детерминированный, случайный и смешанный детерминированно-стохастический характер. Проектирование и исследование таких сложноорганизован-ных систем требует научного подхода к решению различных задач, возникающих в процессе анализа и синтеза.

Появление нового наукоемкого объектно-ориентированного и интеллектуального инструментария позволило создавать сложные СОИ ИК, содержащие 400-800 тысяч операторов исходного текста примерно с такой же трудоемкостью, как и программы средней сложности на алгоритмических языках предыдущего поколения.

Вместе с тем, многие теоретические результаты, полученные в области создания методов проектирования САПР СОИ ИК, редко используюся в реальных САПР. Это происходит вследствии многообразия и сложности формализмов теории, а также по причине отсутствия простых, достаточно универсальных прикладных формальных систем, позволяющих приблизить результаты фундаментальных исследований к их практичекому использованию. Одним из способов решения данной проблемы может стать использование новых разработанных методов проектирования САПР СОИ ИК. Теоретико-унифицирован-ные методы дают возможность получить формализм, достаточно простой и в то же время пригодный для результативного анализа многих проблем, решаемых в настоящее время различными по своим конструктивным особенностям средствами формализации.

В данной работе предложены методы и средства представления знаний в САПР СОИ ИК, которые базируются на аппарате и методах математической теории категорий, позволяющие определить семантику логических конструкций, представляющих знания [17-26]. Применение теории и методов многоосновных (многосортных или гетерогенных) алгебраических систем с произвольной сигнатурой позволяют образовывать подходящие категории. Такой подход сближает общую теорию АП и теорию абстрактных типов данных. Алгебраические системы предоставляют в наше распоряжение большой запас моделей и методов их конструирования. Математическая логика дает средства для построения теории этих моделей. Категорная точка зрения позволила рассматривать совокупность однотипных алгебраических систем как новую, разумным образом организованную алгебраическую систему, а не как случайный конгломерат ММ. Кроме того, почти все современные значительные работы по математической теории категорий занимаются категориями не как абстрактной и изолированной областью математики, а как вспомогательным средством для понимания и прояснения понятий в других областях.

Перечисленные выше проблемы и трудности их решения делают актуальной научную проблему, состоящую в создании методов проектирования САПР СОИ ИК, обеспечивающих технологичность их последующей реализации, эксплуатации и развития (совершенствования) на основе взаимосвязанных представлений проектно-конструкторских задач (ПКЗ).

Цель работы заключается в:

- развитии теории и методов проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов;

- разработке методологии АП СОИ ИК с целью повышения качества и эффективности процессов создания, эксплуатации и развития СОИ ИК.

Методы исследования базируются на теории автоматизированного проектирования, теории построения автоматизированных систем, методах организации баз данных (БД), теории множеств, математической логики, математической теории категорий, теории абстрактных типов данных, теории многоосновных универсальных алгебр, методах реляционной алгебры, методах представления знаний, методах объектно-ориентированного, системного и структурного программирования.

Научная новизна заключается в:

- разработке научных основ постановки, формализации и решения взаимосвязанных задач, возникающих в процессе создания СОИ ИК;

- создании единого методологического подхода, моделей и методов, предназначенных для проектирования СОИ ИК;

- создании математического формализма, пригодного для анализа сложных систем, таких как СОИ ИК ;

- развитие принципов взаимодействия различных представлений СОИ ИК в процессе их создания и установление на базе этого связей между системой знаний, проектными и технологическими спецификациями, а также эксплуатационными характеристиками;

- выделение класса объектов для разработки СОИ ИК различной природы (технической, информационной, программной), допускающей свое представление в алгоритмической форме.

Основные положения выносимые на защиту:

- методология создания СОИ ИК на базе новых ИТ;

- принципы математического моделирования при проектировании СОИ ИК;

- методы формирования и интеграции взаимосвязанных представлений про-ектно-конструкторских задач создания СОИ ИК;

- методы единообразного представления множества разнородных моделей, отражающих разную степень обобщения для прикладных задач.

Совокупность выносимых на защиту теоретических положений можно квалифицировать как разработку новых подходов, методов, алгоритмов и программных средств при создании СОИ ИК.

Практическая ценность. Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли следующее практическое применение:

- разработана методика, обеспечивающая формирование и интеграцию системы знаний при проектировании СОИ ИК;

- разработаны методы и средства построения специализированных СОИ ИК, уменьшающие трудоемкость, повышающие качество и сокращающие время проектирования, а так же позволяющие привлечь к процессу их развития широкий круг специалистов;

Разработанные в диссертации теоретические положения, методы проектирования, алгоритмы и программы использовались в ряде научно-исследовательских работ, выполняемых в рамках государственных программ.

Научные аспекты диссертационных исследований нашли свою реализацию в лекционных курсах, читаемых автором студентам на кафедре "Проектирования компьютерных систем" Санкт-Петербургского Государственного института точной механики и оптики (Технического университета), в публикациях и выступлениях на международных и отечественных конференциях и семинарах.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на:

- 2-м Всесоюзном совещании по электроварке стекла. Владимир, 1990г;

- Интеллектуальные САПР. Всероссийская научно-техническая конференция с приглашением зарубежных специалистов, 1994;

- На XXVIII научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава СПб ГИТМО (ТУ), январь-февраль 1996 г.;

- 29 научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава СПб ГИТМО (ТУ). Проектирование и технология компьютерных систем. 29-31 января 1997 г.

- Межвузовском научно-техническом семинаре с международным участием "Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем", апрель 1998 г.

- XXX научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава СПб ГИТМО (ТУ). Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем. 25-28 января 1999 года.

- Международной конференции "Оптика-99", 19-21 октября 1999 г.

- Юбилейной научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, посвященной 100-летию СПб ГИТМО (ТУ), 29-31 марта 2000 г.

Полное содержание диссертации обсуждалось на расширенных заседаниях кафедры " Проектирования компьютерных систем".

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 39 печатных работах. Материалы диссертации отражены в монографии и 7 отчетах по НИР, где автор был ответственным исполнителем или научным руководителем.

Реализация результатов работы нашло практическое применение при выполнении ряда НИР и ОКР, а на их базе разработано и реализовано:

- СОИ ИК производства оптических материалов в виде программно-технической системы управления: температурным режимом, весовой скоростью

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Коробейников, Анатолий Григорьевич

5.10. Выводы

1. Проведена разработка и реализация методологии проектирования САПР СОИ ИК на базе промышленного способа.

2. Разработан и реализован алгоритм анализа традиционных процессов решения прикладных задач сбора и обработки данных.

3. Разработана структура процесса концептуального моделирования в рамках разработанной методологии проектирования СОИ ИК.

4. Разработана структура процесса инфологического моделирования в рамках разработанной методологии проектирования СОИ ИК.

5. Разработана структура процесса даталогического моделирования в рамках разработанной методологии проектирования СОИ ИК.

6. Приведены результаты применения разработанной методологии проектирования СОИ ИК для технологических процессов выращивания оптических монокристаллов методом Чохральского.

7. Приведены результаты применения разработанной методологии проектирования СОИ ИК для задачи сбора и обработки информации о геомагнитном поле.

Заключение

На основании анализа современных тенденций развития методов и средств создания систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов сформулировано направление основных исследований - разработка теоретических основ и методов проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов.

Анализ существующих подходов, методов и средств создания систем сбора и обработки информации интегрированных комплексов показал, что одной из актуальных проблем автоматизации проектно-конструкторской деятельности является повышение качества и эффективности их создания. Решение этой проблемы возможно при переходе к промышленному способу создания САПР СОИ ИК. Полученные результаты исследования существующих методов и средств создания прикладных СОИ ИК различного назначения позволили предложить методологию автоматизации интеллектуального труда, существом которой является последовательное отображение модельных представлений прикладных задач, соответствующих этапам промышленного создания прикладных СОИ ИК, на основе единого представления системы знаний этих задач на трех уровнях абстрагирования.

Для достижения поставленной цели определен основной перечень научных задач, которые необходимо решить:

1. Проведение исследований по выявлению закономерностей формирования взаимосвязанных представлений САПР СОИ ИК на различных этапах ее создания, включающих:

- закономерности формирования и интеграции описаний проектно-конст-рукторских знаний в виде концептуальных представлений;

- закономерности формирования и интеграции представлений САПР СОИ ИК (проектных представлений) инвариантных к программно-техническим средам и средствам реализации;

- закономерности формирования и интеграции представлений САПР СОИ ИК (технологических представлений системы), ориентированных на определенные программно-технические среды и средства ее реализации;

- закономерности отображения концептуальных представлений в проектные и технологические представления при разработке САПР СОИ ИК.

2. Разработка теоретических положений методологии проектирования САПР СОИ ИК учитывающих выявленные закономерности.

3. Разработка методического обеспечения этапов разработки САПР СОИ ИК:

- анализа традиционных процессов решения ПКЗ;

- концептуального моделирования системы знаний ПКЗ;

- инфологического (проектного) моделирования ПКЗ;

- даталогического (технологического) моделирования ПКЗ.

4. Разработка комплекса инструментальных средств для поддержки процедур формирования, анализа и синтеза представлений на отдельных этапах создания САПР СОИ ИК.

Выявленные особенности проектно-конструкторской деятельности позволили установить, что промышленное создание СОИ ИК может быть обеспечено путем разработки методов их проектирования, учитывающих взаимосвязи содержательного (семантического) и знакового (синтаксического) моделирования проектно-конструкторских задач.

Предложенные методы и средства представления знаний в САПР СОИ ИК базируются на аппарате и методах математической теории категорий, позволяющие определить семантику логических конструкций, представляющих знания. Применение теории и методов многоосновных (многосортных или гетерогенных) алгебраических систем с произвольной сигнатурой позволяют образовывать подходящие категории. Такой подход сближает общую теорию АП и теорию абстрактных типов данных. Алгебраические системы предоставляют в распоряжение большой запас моделей и методов их конструирования. Математическая логика дает средства для построения теории этих моделей. Кате-горная точка зрения позволила рассматривать совокупность однотипных алгебраических систем как новую, разумным образом организованную алгебраическую систему, а не как случайный конгломерат ММ.

Разработанный метод концептуального моделирования учитывает выявленную структуру и закономерности формирования семантического представления ПКЗ и увязывает общее концептуальное представление, отражающее общее строение и организацию системы знаний на трех уровнях абстрагирования, и концептуальное представление предметной задачи, отражающее особенности строения системы знаний ПКЗ на двух уровнях абстрагирования. Для предложенного метода концептуального моделирования разработано формальное описание состава концептуальных моделей каждого представления и формально обоснованы взаимосвязи компонентов модели и моделей разных уровнях абстрагирования, ограничения и интеграция концептуальных представлений предметных задач.

Разработана методика концептуального моделирования ПКЗ, позволяющая формировать (фиксировать), анализировать, обрабатывать и интегрировать (синтезировать) систему знаний предметной области, а также проводить сравнительный анализ концептуальных представлений ПКЗ, решаемых по разным методикам.

Разработан метод инфологического моделирования, который учитывает выявленную структуру и закономерности формирования синтаксического представления ПКЗ, и который также включает два представления - общее ин-фологическое представление, отражающее общее строение вербального знакового представления на трех уровнях абстрагирования, и инфологическое представление предметной задачи, отражающее особенности организации информационно-вычислительного процесса этих задач на двух уровнях абстрагирования. Для предложенного метода инфологического моделирования разработано формальное описание состава инфологических моделей каждого представления и формально обоснованы взаимосвязи компонентов модели и моделей разных уровнях абстрагирования, ограничения и интеграция инфологических представлений предметных задач.

Разработан метод отображения концептуальных представлений в ин-фологические, позволяющий формировать взаимосвязанные семантические и синтаксические представления ПКЗ на основе формального обоснования взаимосвязей компонентов моделей на каждом уровне абстрагирования для каждого вида представлений (общего и предметных задач).

Разработана методика инфологического моделирования ПКЗ, позволяющая формировать (фиксировать), анализировать и интегрировать (синтезировать) такие знаковые представления СОИ ИК, которые инвариантны к программно-техническим средствам ее реализации и адекватны выявленной семантике ПКЗ. Инфологическое моделирование ПКЗ позволяет также унифицировать инвариантное представление этих задач для сокращения времени перепрограммирования под другие программно-технические среды и средства, а также типовые информационные блоки (информационные структуры и алгоритмы) для нормативно-справочной информации.

Разработанный метод даталогического моделирования, который отражает логическую организацию автоматизируемой задачи на разных уровнях абстрагирования с учетом составляющих моделей - статической, динамической, функциональной и виртуальной, что обеспечивает (с заданной точностью) его сопряжение с инфологическим представлением этих же задач. Метод обеспечивает настройку на выбранные программно-технические средства реализации СОИ ИК.

Разработан метод отображения инфологических представлений в дата-логические, позволяющий формировать взаимосвязанные семантические и синтаксические представления ПКЗ на основе формального обоснования взаимосвязей компонентов моделей на предметном уровне абстрагирования.

Разработано программное обеспечение поддержки методологии проектирования СОИ ИК для автоматизированного формирования концептуальных, инфологических и даталогических представлений предметных задач.

Теоретические результаты доведены до практической реализации в виде методологического, программного и информационного обеспечения САПР СОИ ИК и нашли отражение в реальных разработках:

- систем сбора и обработки технологической информации в составе интегрированных технологических комплексов производства оптических материалов;

225 систем сбора и обработки информации в составе интегрированного комплекса для исследования особенностей распространения гидромагнитных волн вдоль Земной поверхности и проведения магнитно-теллурического зондирования в субавроральной зоне п.Лехта (географические координаты 64о25'39,гЫ, ЗЗо58'25"Е);

- систем сбора и обработки информации в интегрированном комплексе для мониторинга геомагнитного поля в сейсмоактивных районах Грузии (г.Душети).

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Коробейников, Анатолий Григорьевич, 2001 год

1. Коробейников AT., Власенко A.B., Початков Л.Д. Разработка и внедрение АСУ ТП варки особо чистых стекол. //Отчет ГОИ, тема НСУ-477-77/1 1Ф41-11-81, 62 е., 1981 г.

2. Коробейников А.Г,, Козлов Г.И., Виноградов С.А. Разработка и внедрениеавтоматизированных систем управления технологическими процессами выращивания кристаллов. //Отчет ГОИ, тема 1Ф41-02-82/ НИР-YY НСУ-469-81, 113 е., 1981 г.

3. Коробейников А.Г., Власенко A.B., Лунев A.A. О практическом применении аналитического решения одной задачи оценивания в автоматизированной системе выращивания оптических кристаллов. //Депонирована в Ин-формприборе № 4072 пр. от 06.04.88.

4. Коробейников AT., Бледное В.А., Маслюк В.Н., Смирнов В.Н. Исследование возможностей проведения компонентных измерений геомагнитного поля на борту движущихся ферромагнитных носителей. //Отчет СПбФ ИЗМИР РАН 32 е., 1995.

5. Коробейников А,Г., Григорьев А.И. Модульная система первичной обработки данных, полученных на борту ферромагнитного носителя. //Тезисы докладов 29 научно-технической конференции ИТМО. Проектирование и технология компьютерных систем. 29-31 января 1997 г.

6. А.Г.Коробейников, Ю.А.Гатчин. Проектирование интегрированных автоматизированных технологических комплексов СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2000. -171 с.

7. Коробейников А.Г., Власенко A.B., Початков Л,Д. Разработка базовых и проблемно-ориентированных средств АСУ и применение их для построения АСУ ТП производства оптических сред. //Отчет ГОИ, тема 1ФД1-01-83/ТТ12-113-83,100 е., 1983 г.

8. Коробейников А.Г., Власенко A.B., Початков Л.Д. Разработка макета автоматизированной системы контроля и управления технологическим процессом варки оптического стекла в электрической ванной печи./Ютчет ГОИ, тема 1ФД1-10-86/ТТ12-635-86,100 с.,1986 г.

9. Ульман Дж. Основы систем баз данных.-М.:Финансы и статистика, 1983, 334 с.

10. Острейковский В.А. Теория систем. М.:Высшая школа, 1997.

11. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Пер.с анг. М.:Конкорд, 1992, 512 с.

12. Boulding К.Е. General Systems Theory The Skeleton of Science//Management Science, 2. 1956.

13. Смирнов О.Л., Сорокин A.B. Прогнозирование развития систем автоматизированного проектирования//Методы анализа и моделирования автоматизированных информационно-вычислительных комплексов. М.: ВНИИСИ, 1982 г.-с.3-10.

14. Коробейников А.Г., Лунев A.A. Система управления температурой многозонной резестивной печи. Информационный листок ЛЦНТИ, № 728, 1988.

15. Коробейников А.Г., Лунев A.A. Локальный многомашинный комплекс мини- и микро-ЭВМ управления технологическими установками электротермического типа. Информационный листок ЛЦНТИ, № 728, 1988.

16. Гантер Р. Методы управления проектированием программного обеспечения. :Пер. с англ./Под ред.Е.К.Масловского. М.:Мир, 1981, 392 с.

17. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ:Пер. с англ./Под ред. Л.Н.Королева.- М. Мир, 1979, 416 с.

18. Липаев В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ.-М.:Советское радио, 1977, 400 с.

19. Лейбович B.C. Автоматическое управление диаметром кристаллов в методе Чохральского.-В кн. Процессы роста полупроводниковых кристаллов и пленок. Новосибирск: Наука, 1981, с. 108-121.

20. Острем К, Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ.- М.: Мир, 1987, 480 с.

21. Скурихин В.И., Дубровский В.В., Шифрин В.Б. АСУ ТП: Автоматизация проектирования комплекса устройств автоматики.-Киев:Наукова думка, 1981,284 с.

22. Диденко К. И. Проектирование агрегатных комплексов технических средств для АСУ ТП. М.:Энергоатомиздат, 1984, 168 с.

23. Сухомлинов М.М., Прокофьев A.A., Малиновский Г.Н. и др. Комплексы технических средств децентрализованных АСУ ТП (обзорная информация).Сер. ТС-3 "Автоматизированные системы управления". Вып. 3.-МлЦНИИТЭИприборостроения, 1983,40 с.

24. Антонов В.П., Скоробогатый A.C., Терехов В.А. Комплексы технических средств АСУ ТП. Л.:ЛЭТИ, 1984 г. - 76 с.

25. Прангишвили И,В. Микропроцессоры и локальные сети микро-ЭВМ в распределенных системах управления.-М.:Энергоатомиздат, 1985, 272 с.

26. Шеффлер Д.Д. Распределенные компьютерные системы для управления производственными процессами.//СотрШег,1984, vol. 17, № 2, р. 11-18.

27. Пузырев В.А. Управление технологическими процессами производства микроэлектронных приборов.-М.:Радио и связь, 1984,

28. Пузырев В.А., Данилевич А.Б., Кочетов Н.В. и др. Применение автоматизированного проектирования для управляющих систем в радиоэлектронике. Семинар IFAC. Тезисы докладов. Институт проблем управления, 1980, - с.2.

29. Лавров С. С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //Микропроцессорные средства и системы, 1986, № 3, с. 14-18.

30. УинстонП. Искусственный интеллект. М.:Мир, 1980.

31. Поспелов Г.С., Поспелов ДА. Искусственный интеллект-прикладные системы//Новое в жизни, науке, технике (Серия Математика, кибернетика), 1985, № 9, М.:3нание. МДНТП.60. ТИИЭР. 1986, № 10

32. Розенберг В.Я. Развитие понятийно-терминалогического аппарата метрологии на основе новой информационной технологии. //Измерительная техника, № 11, 1990, с.20-22.

33. Къюсиак Э. Интеллектуальные производственные системы./Пер. с англ. М.: Мир, 1993,200 с.

34. Котов В. Е. Сети Петри.-М.:Наука, 1984, 160с.

35. Коробейников А.Г., Гатчин Ю.А. Методы представления знаний в гибкой производственной системе сбора и обработки информации. //Изв. Вузов Приборостроение, № 1, Т.42, 1999 г. стр. 9-11.

36. Дмитров В.И., Макаренков Ю.М. СALS-стандарты. //Автоматизация проектирования, № 2,1977. с. 16-23.

37. Chen P.P. English Sentence Structure and Entity-Relationship Diagrams//Information Sciences, 1983, V.29, p.127-149

38. Chen P.P. The Entity-Relationship Model: Toward a Unifield View of Data//ACM Trans, on Database Syst.,1976,V.l, №l,p.9-36

39. Entity-Relationship Approach to Systems Analysis and Design//Amsterdam: North-Holland, 1980.

40. Entity-Relationship Approach to Information Modelling and Analy-sis//Amsterdam: North-Holland, 1983.

41. Methodology and Tools for Data Base Design ed. Ceri S., Amsterdam: North-Holland, 1983,314 р.

42. Раскина А.А., Сидоров И.С., Шрайдер Ю.А. Семантические основания объектно-признаковых языков//НТИ,Сер.2,1976, № 5, с.18-25.

43. Borkin S.A. The Semantic Relational Data Model: Foundation for a User Interface//Proc. of Int. Conf. on Data Bases, Aberdeen, 1980, p.47-64.

44. Nicker son R.S. Some comments on human archival memory as a very large data base // Proc. of 3d Int. Conf. on Very Large Data Bases, Tokyo, 1977, P. 159-168.

45. Kent W. Consequences of Assuming a Universal Relation. ACM Trans, on Database Systems, 1981, V. 6, № 4, P. 539-556.

46. Падучева E.B. Семантические типы ситуаций и значение всегда //Семантика и информатика, 1985, Вып. 24, с. 96-116.

47. On Conceptual Modelling (Perspectives from Artificial Intelligence, Databases and Programming Languages).-N.-J:Springer, 1983, 499p.

48. MsCarthy J. Towards a mathematical science of computation //Proc. of IFIP Congress. 1962.

49. Смит Дж, Смит Д. Принципы концептуального проектирования баз дан-ных//Требования и спецификации в разработке программ : Сб. статей. -М:Мир, 1984, с. 165-198.

50. Шрейдер Ю.А. Типология как основа интеграции знаний//НТИ. Сер. 2, 1981, № 11, с.1-5.

51. Carrol J.D., Chang J.J. Analysis of Individual Differences in Multidimensional Scaling via an Generalization of Ecart-Young Decomposition//Psychometrica, 1970, V.35, № 5.

52. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 2./Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.А.Айвазяна, Ю.Н.Тюрина. М.:Финансы и статистика, 1990.83 .Айвазян СЛ., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.:Статистика, 1974.

53. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков КС., Мешалкин Л Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.:Финансы и статистика, 1989.

54. Дейвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных.//М.:Финансы и статистика, 1987.

55. Category theory and computer science: 6 th international conference; proceeding/ CTCS'95, Cambridge, United Kingdom, August 1995, David Pitt . (ed).-Berlin; Heideberg; New York: Springer, 1995. (Lecture notes in computer science, Vol. 953).

56. Джонстон П.Т. Теория топосов; Пер. с англ./Под ред. Ю.И.Манина. -М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 440 с.

57. А.Г. Коробейников. Анализ и обоснование теоретических положений создания САПР систем сбора и обработки информации интегрированных автоматизированных устройств управления// Деп. в ВИНИТИ 27.12.2000, № 3298-В00,- 9 с.

58. А.Г.Коробейников. Методологические основы проектирования систем сбора и обработки информации автоматизированных интегрированных устройств управления на базе новых информационных технологий // Деп,в ВИНИТИ 27.12.2000, № 3299-ВОО. 9 с.

59. А.Г. Коробейников. Разработка метода концептуального моделирования в задачах проектирования систем сбора и обработки информации интегрированных автоматизированных устройств управления//Деп. в ВИНИТИ 27.12.2000,№3300-В00,-13 с.

60. А.Г.Коробейников. Метод концептуального моделирования в задачах проектирования систем сбора и обработки информации// Изв. Вузов Приборостроение, Т.44, № 2, 2001. с. 8-13.

61. А.Г.Коробейников. Концептуальное и инфологическое моделирование в задачах проектирования систем сбора и обработки информации//Информа-ционные технологии, № 8, 2001. с.20-24.

62. Abrial J.R. Data Semanti.cs//Data Base Management. Amsterdam: North-Holland, 1974.-p.l-60.95 .Armstrong W.W. Dependency Strutures of Database Relationships//Information Processing-74.- Amsterdam:North-Holland, 1974. -p.580-583.

63. Кон П. Универсальная алгебра.-М.:Мир.-1968.-351 с.

64. А.Г.Коробейников. Метод инфологического моделирования в проектировании систем сбора и обработки информации//Изв. Вузов Приборостроение, Т.44, №5, 2001.-с. 12-18.

65. Лейтман Г. Введение в теорию оптимального управления. М.:Наука, 1970.

66. Коробейников А.Г., Власенко A.B., Виноградов С.А. Выбор и обоснование математической модели автоматизированного процесса выращивания оптических монокристаллов. //"Оптико-механическая промышленность", №6, 1988, с. 37-40.

67. Медич Дж. Линейные оптимальные оценки и управление.-М.:Мир, 1972 г.

68. Кушнер Г. Стохастическая устойчивость и управляемость.-М.:Мир, 1969.

69. Полежаев В. И. Особенности гидродинамики расплавов и растворов в процессе выращивания кристаллов. 4-ая Международная школа специалистов по росту кристаллов. Суздаль, 17-25 сентября 1980 г., конспект лекций, ч. 1, с. 279-297.

70. Цивжский C.B. Применение теории капиллярных явлений к получению изделий заданной формы непосредственно из расплава по методу Степанова-Инженерно-физический журнал, т.5, № 9, 1962 г. с.59-65.

71. Brice J.C. Controlling heat transport during crystul pulling.- «Acta Electrónica», 1973, v.16, № 4, p.291-301.

72. Ковтун А.А. Использование естественного электромагнитного поля при изучении электропроводности Земли. Изд. Ленгосуниверситета, Ленинград, 1980.- 195 с.

73. Копытенко Ю.А., Распопов О.М., Троицкая В.А., Шлиш Р. Некоторые результаты анализа устойчивых геомагнитных пульсаций типа Рс4 на сети станций. «Геомагнетизм и аэрономия», 1972, т. 12, № 4, с. 720 726.

74. Kopytenko Yu.A., Zaitsev D.B., Kopytenko E.A., Voronov P.M., Amosov L.G, Timoshenkov Yu.P. «Magnéto-Variation Complex MVC-1DG». Proceedings of the Ist International Conférence on Marine Electromagnetics «Marelec-97»,23-25 June 1997, р.РЮ, London, UK.

75. ИЗ. Четаев Д.Н. Дирекционный анализ магнитотеллурических наблюдений. Москва, Россия, Изд. ИФЗ, 1995. 228 с.1?АШ профессор Г.у.Петровский

76. УТВЕРЖДАЮ" чьиый Директор Ф. ЯI И. Вавилова1999 г.у1. АКТо внедрении в НИИТИОМ ВНЦ ГОИ им.С.И.Вавилова (Россия, Санкт-Петербург) результатов диссертационной работы КОРОБЕЙНИКОВА Анатолия Григорьевича!

77. Начальник отдела Н-301 к. х. н.1. И.А.Мироново;1. Т.ЭЕ.^СДАЮ''

78. Бледнов В.А., Коробейников А.Г. ,Маслюк В.Н., Смирнов В.Н. Исследование возможностей проведения компонентных измерений геомагнитного поля на борту движущихся ферромагнитных носителей. Отчет СПбФ ИЗМИР РАН 1995.Бледнов В.А., Маслюк В.Н., Смирнов В.Н.

79. Бледнов В.А., Коробейников А.Г. ,Маслюк В.Н., Смирнов В.Н. Формирование собственного магнитного поля ферромагнитного носителя при воздействии внешних сил на его ферромагнитные массы. Отчет СПбФ ИЗМИР РАН 1996.3 . и т. д.

80. Внедрение указанных результатов позволило осуществить новые подходы к автоматизации процессов сбора информации о геомагнитном поле, сократить сроки разработки математического и программного обеспечения.

81. Руководитель ГАМИ y^f Е.А.Бугров

82. УТВЕРЖДАЮ" Ректор Санкт-Петербургского Государственного институтауй^^^м^и механики и оптикии университет) профессор В.Н.Васильев1. АКТоб использовании результатов диссертационной работы КОРОБЕЙНИКОВА Анатолия Григорьевича

83. Декан факультета Компьютерных технологий и управления д.т.н., профессор1. О.Ф.Немолочнов

84. Заведующий кафедрой Проектирования компьютерных к.т.н., доцент