Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат технических наук Толкачева, Елена Викторовна

  • Толкачева, Елена Викторовна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2012, Омск
  • Специальность ВАК РФ05.13.12
  • Количество страниц 160
Толкачева, Елена Викторовна. Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил: дис. кандидат технических наук: 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (по отраслям). Омск. 2012. 160 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Толкачева, Елена Викторовна

Оглавление

Список сокращений и условных обозначений

Список терминов и определений

Введение

1 Анализ современного состояния вопроса и постановка задач исследования

1.1 Анализ текущего состояния в области автоматизации формирования технологической документации

1.2 Анализ функций автоматизации формирования технологической документации

1.3 Сравнительный анализ существующих систем автоматизации с точки зрения реализации выявленных функций

1.4 Анализ возможных путей преодоления проблем при реализации выявленных функций

1.5 Выбор и обоснование критериев эффективности

1.6 Постановка задач исследования

2 Автоматизация формирования базы данных электронного архива технической документации на базе архива разработанных проектов на изготовление сложных изделий промышленного производства

2.1 Анализ состава электронных форм документов ЕСКД и ЕСТД, подлежащих обработке и извлечению данных в БД ЭАТД

2.2 Разработка методики автоматизации формирования БД ЭАТД на базе файлового архива разработанных проектов

2.3 Алгоритм и подпрограмма - анализатор файлового архива технической документации

Выводы по главе 2

3 Извлечение инженерных знаний из БД ЭАТД, отражающих устойчивые закономерности в технологических процессах

3.1 Анализ и выбор базового метода поиска ассоциативных правил с учетом особенностей конструкторской и технологической документации

3.2 Разработка методики извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации

3.3 Разработка алгоритма и подпрограммы извлечения инженерных знаний

Выводы по главе 3

4 Разработка структуры и обеспечения системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства и оценка эффективности

4.1 Методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства

4.2 Разработка алгоритма автоматизации формирования технологической документации

4.3 Разработка структуры и описание работы системы автоматизации

формирования технологической документации

4.4 Сравнительная оценка эффективности предложенной системы

Выводы по главе 4

Заключение

Список использованных источников

Приложения

Список сокращений и условных обозначений

APS - advance planning and scheduling; CAD - computer aided design; CAE - computer aided engineering; CAM - computer aided manufacturing; CAPP - computer aided process planning; CRM - customer relationship management; EAM - enterprise asset management; ERP - enterprise resource planning; MES - manufacturing execution system; MPM - manufacturing process management; PDM - product data management; PLM - product lifecycle management; SCM - supply chain management; AC - автоматизированная система; БД - база данных;

БД ЭАТД - база данных электронного архива технической документации; ДСЕ - детали и сборочные единицы;

ЕВ - код единицы величины детали, заготовки, материала по классификатору СОЕЙ;

ЕН - единица нормирования, на которую установлена норма расхода материала;

ЕСКД - единая система конструкторской документации;

ЕСТД - единая система технологической документации;

КД - количество деталей, изготавливаемых из одной заготовки;

КИ - количество деталей или сборочных единиц одного обозначения,

входящих в изделие;

КИМ - коэффициент использования материала;

КСЕ - количество деталей одного обозначения, входящих в сборочную единицу;

МД - масса детали по конструкторскому документу; МЗ - масса заготовки;

НИОКР - научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы; НТД - нормативно-техническая документация; OOP - объектно-ориентированная реляционная; ПО - программное обеспечение; ПС - программная система;

СОЕЙ - система обеспечения единства измерений;

СТО - сложный технический объект;

СУБД - система управления базами данных;

ТПП - технологическая подготовка производства;

ЧПУ - числовое программное управление;

ЭАТД - электронный архив технической документации.

Список терминов и определений

Аналог продукции (изделия) - изделие, имеющие в составе детали, а также узлы и сборочные единицы, идентичные по составу деталей и

сборочных единиц.

Антецедент - часть X ассоциативного правила «Если X, то 7» (принят к использованию в международной практике, также используется термин «посылка»).

База данных электронного архива технической документации -структурированная совокупность взаимосвязанных данных, содержащихся в технической документации.

База инженерных знаний (англ. кпо\у1е<^ел¥аге) - база знаний, которая содержит функциональные элементы, связывающие между собой геометрические (размерные) и инженерные параметры проектируемого изделия. Связывание параметров осуществляется при помощи формул, правил, расчетных таблиц, законов, проверок, систем уравнений и неравенств и т.д.

Комплект технической документации - совокупность конструкторской и технологической документации, разработанной на изготовление, ремонт или эксплуатацию сложного технического объекта.

Консекеент - часть У ассоциативного правила «Если X, то Г» (принят к использованию в международной практике, также используется термин «следствие»).

Потребность - согласно стандартам программной инженерии отражает проблемы бизнеса, персоналии или процесса, которые должны быть соотнесены с использованием или приобретением системы.

Сложный технический объект - техническое изделие, состоящее из нескольких сотен узлов, десятков систем и нескольких тысяч деталей, взаимодействующих между собой.

Технический объект (объект) - любое изделие (элемент, устройство, подсистема, функциональная единица или система), которое можно рассматривать в отдельности.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», 05.13.12 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил»

Введение

Анализ затрат времени предприятий, реализующих этапы жизненного цикла изделия промышленного производства как сложного технического объекта, в том числе научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, конструкторскую и технологическую подготовку производства, показал, что более 70 % занимает производственная деятельность, из них только 5-10 % (Зыков О.) - непосредственный выпуск изделий, а остальное время и затраты связывают с подготовительной частью, в том числе, технологической. В условиях многократного использования освоенных технологических решений значительный ресурс тратится на поиск таких решений в накопленных архивах и перенос в документацию на новое изделие. Анализ процессов НИОКР и ТПП омских и др. предприятий, в частности, ОАО «Механический завод «Калачинский», выявил следующие проблемы: низкая эффективность использования накопленных слабоструктурированных архивов конструкторской и технологической документации, созданной вне приобретенных позже инструментальных средств, для разработки комплектов на новое изделие; отсутствие потокового ввода и разбора данных документов на элементарные смысловые связанные единицы из архива конструкторской и технологической документации; необходимость подбора и переноса элементов из конструкторской документации в поисковые подсистемы используемых САПР для нахождения технологических решений; отсутствие ранжирования найденных технологических данных и необходимость «вручную» выбирать и переносить результаты поиска в формы технологической документации; низкий уровень переносимости технологической документации, созданной в одной системе в другую. Эти проблемы приводят к снижению оперативности подготовки комплекта технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

Современные системы ЛОЦМАН:РЬМ, T-FLEX Технология, Галактика Управление производством, 1С Управление производственным предприятием, Вертикаль и др. представляют собой многофункциональные клиент-серверные приложения, включающие в себя базы технологических данных, библиотеки технологических решений, специализированные справочники и расчетные модули, и выполняющие функции автоматизированного создания технологической документации. Однако, анализ функционала продуктов и общение с технологами производственных предприятий, показал, что есть пробелы в уровне автоматизации при разработке комплектов документации на изготовление сложных изделий промышленного производства, решение которых позволит в комплексе повысить эффективность процессов подготовки документации.

Развитие современных систем автоматизации формирования технологической документации идет по пути интеллектуализации (Бурдо Г.Б., Венцов H.H., Головицина М.В., Евгенев Г.Б., Кондаков А.И., Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Палюх Б.В., Тарасов В.Б. и др.). Анализ работ показал, что вопросам интеллектуального анализа данных с целью извлечения знаний из накопленных баз данных разработанной конструкторской и технологической документации в совокупности уделяется мало внимания. Одним из зарекомендовавших себя методов является поиск ассоциативных правил, нашедший свое применение в других областях (Барсегян A.A., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И., Чубукова И.А. и др.). Накопленный положительный опыт позволяет говорить об актуальности применения этого метода к задаче автоматизации создания технологической документации и оказывает влияние на определение цели и задач, требующих решения.

Цель работы и задачи исследования

Целью диссертационной работы является повышение эффективности процесса формирования технологической документации на изготовление

сложных изделий промышленного производства на основе методов интеллектуального анализа данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие

задачи:

1. Выбрать и обосновать критерий эффективности системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

2. Разработать методику автоматизации формирования базы данных электронного архива технической документации (БД ЭАТД) на базе архива разработанных проектов.

3. Разработать методику извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации.

4. Разработать методику автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

5. Разработать структуру, алгоритмы и программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, а также выполнить сравнительную оценку эффективности предложенных решений.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования является процесс формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Предметом исследования являются закономерности процесса формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методика автоматизации формирования базы данных электронного архива технической документации на базе архива разработанных проектов.

2. Методика извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации.

3. Методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

4. Структура системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Методы исследований

В диссертации приведены результаты исследований, полученные с использованием современных достижений в области систем автоматизации проектирования, интеллектуального анализа данных, проектирования технологических процессов, проектирования баз данных и теории алгоритмов.

Научная новизна результатов

1. На основе методов проектирования баз данных предложена модель отображения совокупности данных конструкторской и технологической документации в БД ЭАТД, отличающаяся возможностью потокового ввода и разбора данных, содержащихся в документах, из накопленных архивов

технической документации.

2. Предложен модифицированный и адаптированный метод поиска ассоциативных правил, направленный на получение совокупности устойчивых закономерностей между конструктивными элементами и технологическими решениями, отражающихся в базе инженерных знаний;

3. На основе методов интеллектуального анализа данных предложена модель отображения совокупности конструктивных элементов для нового изделия в совокупность технологических решений, отличающаяся применением базы инженерных знаний;

4. Предложена структура системы автоматизации формирования

технологической документации, отличающаяся организацией функций

поиска технологических решений для анализируемой конструкторской документации в базе инженерных знаний, а также включением модуля актуализации базы инженерных знаний на основе данных новых комплектов конструкторской и технологической документации.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность заключается в разработанном программном обеспечении (ПО) системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, позволяющем сократить сроки разработки комплекта документации. Предложенное ПО может быть внедрено в технологических отделах предприятий машиностроительной отрасли либо использовано для интеграции с применяемой САПР в качестве подсистемы, расширяющей функционал, а также в учебном процессе при изучении дисциплин «Основы автоматизации проектирования изделий в машиностроении», «Основы технологии машиностроения, производства и ремонта подъемно-транспортных, строительных и дорожных машин» и др. Совокупность предложенных алгоритмов может быть использована при модернизации действующих САПР с целью повышения конкурентных преимуществ.

Часть работы выполнялась в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» по теме «Развитие теории проектирования систем управления базами моделей в системах поддержки принятия решений» (этап «Разработка методов управления базами моделей и технологии автоматизации проектирования баз моделей для различных классов систем поддержки принятия решений», 2009), № гос. регистрации 01200803500. Результаты работы апробированы и приняты к использованию в ОАО «Механический завод «Калачинский», а также внедрены в учебном процессе ФГБОУ ВПО «СибАДИ».

Апробация работы

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- Всероссийская 65-я научно-техническая конференция ФГБОУ ВПО «СибАДИ» (с международным участием) (Омск, 2011).

- XVII международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии ИСТ-2011» (Нижний Новгород, 2011).

- Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2011» (Томск, 2011).

- Научно-исследовательский семинар «Искусственный интеллект и его приложения» (Магнитогорск, 2011).

- Международный информационный конгресс «МИК-2010» (Омск,

2010).

- Межвузовская научно-практическая конференция «Информационные технологии и автоматизация управления» (Омск, 2009).

- 63-я научно-техническая конференция ГОУ «СибАДИ» (Омск,

2009).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.

Также получено 3 свидетельства о регистрации алгоритмов.

Структура работы

Диссертационная работа изложена на 160 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список из 116 наименований, приложения на 28 страницах.

В первой главе проведен анализ текущего состояния в области автоматизации формирования технической документации, рассмотрен состав

и структура комплекта конструкторской и технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства в электронном файловом архиве технической документации. С использованием подходов, изложенных в международных стандартах по программной инженерии, выявлены потребности инженеров-технологов при создании документации на изготовление сложных изделий промышленного производства, определены функции, подлежащие автоматизации, проведен анализ существующих на рынке систем автоматизации для создания технологической документации и определены проблемные зоны в уровне автоматизации. Сделан выбор и обоснование критериев эффективности, на основании которых будет проводиться оценка предложенных решений. Выполнена постановка задач исследования.

Во второй главе проведен анализ структуры и форматов электронных форм документов согласно ЕСКД и ЕСТД, определен круг подзадач, которые необходимо решить для осуществления разбора документов, извлечения и сохранения данных из документов в БД ЭАТД. Для обоснования выбора способа разбора строк выполнена оценка вычислительной сложности процедуры разбора строк в документах. Предложена методика автоматизации формирования БД ЭАТД на базе архива разработанной технической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства, описанная в теоретико-множественном представлении. Также в главе описан предложенный алгоритм и подпрограмма заполнения БД ЭАТД на базе архива разработанных проектов с оценкой оперативности работы.

В третьей главе проведен анализ современных алгоритмов поиска ассоциативных правил, сформулирована постановка задачи поиска ассоциативных правил применительно к проблеме формирования базы инженерных знаний, обоснована необходимость формирования секвенций, учитывающих порядок выполнения технологических операций. Выбран базовый метод для адаптации и модификации под существующую задачу.

Разработана методика формирования базы инженерных знаний на основе БД ЭАТД, описанная в теоретико-множественном представлении. Также в главе описан алгоритм и подпрограмма формирования базы инженерных знаний.

В четвертой главе предложена методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, в основу работы которой положена БД ЭАТД и база инженерных знаний, созданные ранее. Описан алгоритм автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства. Также в главе описана структура и примеры работы предложенной системы автоматизации формирования технологической документации, проведена сравнительная оценка результатов работы системы.

В приложениях приведены: требования к разрабатываемой системе автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, разработанная структура БД ЭАТД, разработанная структура базы инженерных знаний, пример сформированного системой документа для оценки показателей эффективности работы предложенной системы. Приведен фрагмент конструкторской и технологической документации из комплекта документации на изготовление изделия машиностроения «Жатка валковая прицепная ЖВП-9.1 «Марья», которые были использованы в работе. Также в приложениях приведены копии свидетельств о регистрации алгоритмов и актов внедрения результатов в учебном процессе и на промышленном предприятии.

Похожие диссертационные работы по специальности «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», 05.13.12 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Толкачева, Елена Викторовна

Выводы по главе 4

На основе методов интеллектуального анализа данных предложена модель отображения совокупности конструктивных элементов для нового изделия в совокупность технологических решений как суперпозиция отображений, отличающаяся применением базы инженерных знаний, и реализованная в предложенной методике.

Разработан алгоритм автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, отличающийся от существующих тем, что в основе его работы положена база инженерных знаний, а заполнение данными технологической документации выполняется в автоматизированном режиме. Технологу на основе введенной конструкторской документации выдается сформированный в результате работы алгоритма, программно реализованного в системе, пакет заполненной технологической документации, который необходимо проверить, и в случае необходимости поправить отдельные позиции. Тем самым с технолога снимается большой объем рутинных операций по вводу и поиску и переносу данных, необходимых для формирования технологической документации.

Предложена структура системы автоматизации формирования технологической документации, отличающаяся организацией функций поиска технологических решений для анализируемой конструкторской документации в базе инженерных знаний, а также включением модуля актуализации базы инженерных знаний на основе данных новых комплектов конструкторской и технологической документации.

На базе предложенных в работе решений разработано программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, которое демонстрирует преимущества от использования методов интеллектуального анализа данных, и наглядно доказывает, что использование предложенных решений в существующих системах автоматизации повысит их конкурентные преимущества с точки зрения сокращения временных затрат на разработку комплектов документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Проведенная сравнительная оценка эффективности работы системы доказала преимущества предложенных решений задач автоматизации процессов формирования технологической документации.

Заключение

1. Для сравнительной оценки эффективности существующих систем выбран и обоснован набор метрик критериев, позволяющих дать комплексную оценку при отсутствии информации о внутренней работе алгоритмов систем-аналогов. Данный набор можно использовать при выполнении сравнительной оценки эффективности и других классов систем автоматизации, направленных на создание документации.

2. Разработанная методика автоматизации формирования БД ЭАТД на базе архива разработанных проектов позволяет реализовать потоковый ввод и разбор данных конструкторской и технологической документации, что с одной стороны существенно повышает уровень автоматизации процесса наполнения БД ЭАТД, с другой стороны сокращает до минимума долю участия в процессе инженера-технолога.

3. Разработанная методика извлечения инженерных знаний из БД ЭАТД, реализующая предложенную модификацию и адаптацию метода поиска ассоциативных правил, и полученная база инженерных знаний дают существенный выигрыш по времени при их последующем использовании для создания технологической документации в рамках новых проектов. Для оценки достоверности ассоциативных правил предложенная методика позволила сократить долю участия эксперта в ее оценке, тем самым может быть расширена область применения методов поиска ассоциативных правил.

4. Разработанная методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства позволяет избавить инженера-технолога от выполнения рутинных операций по формированию содержания технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства при описании полных и неполных аналогов деталей, сборочных единиц.

5. Разработанные структура, комплекс алгоритмов и программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, а также проведенные вычислительные эксперименты и сравнительная оценка предложенных решений с существующими методом Саати доказала преимущества использования методов интеллектуального анализа данных при решении задач автоматизации процессов формирования технологической документации. Включение предложенных решений в существующие системы даст им конкурентные преимущества на рынке систем поддержки жизненного цикла изделий промышленного производства для соответствующей отрасли.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Толкачева, Елена Викторовна, 2012 год

Список использованных источников

1. Аввакумов A. ADEM-VX. Методы оптимизации конструкторско-технологической подготовки производства / А. Аввакумов, К. Карабчеев // САПР и графика. - 2009. - № 10. - С. 86-88.

2. Барсегян A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A.A. Барсегян, M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И.И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.

3. Берендеев И Решения «ИТРП:Машиностроение» и Appius_PDM: конструкторско_технологическая подготовка и планирование производства в среде «1С:Предприятие 8.0» / И. Берендеев, С. Бочаров // САПР и графика. -2006.-№3.-С. 40-42.

4. Беспалов А.И. Технология управления составом изделия на основе PDM-системы для единичного наукоемкого производства / А.И. Беспалов // Научная сессия МИФИ-2007. - Том 13 - С. 101-102.

5. Боговик A.B. Метод расчета показателя оперативности алгоритмов управления телекоммуникационной сетью / A.B. Боговик, H.JI. Томилов, A.A. Ляховский // Сборник трудов второй международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - СПб.: Изд-во Политехнического университета , 2006. - С. 67-71.

6. Боговик A.B. О взаимосвязи показателей качества алгоритмов управления телекоммуникационной сетью / A.B. Боговик, Н.Л. Томилов, A.A. Ляховский // Сборник трудов второй международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». - СПб.: Изд-во Политехнического университета , 2006. - С. 65-67.

7. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. / Н. Вирт. - СПб.: Невский Диалект, 2008. - 352 с.

8. Вороненко В.П. Проектирование машиностроительного производства. / В.П. Вороненко, Ю.М. Соломенцев, А.Г. Схиртладзе. - М.: Издательство Дрофа, 2007. - 384 с.

9. Голицына Т.Д. Проблемы интеграции PDM и CAD систем. Унифицированный подход / Т.Д. Голицина // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. СПб:СПбГУ ИТМО, 2007. - Вып. 39: Исследования в области информационных технологий. Труды молодых ученых. - С. 164-168.

10. Голицына Т.Д. Автоматизированная синхронизация между CAD и PDM-системами для комплексных составных изделий. Противоречия. Предел автоматизации / Т.Д. Голицына, Т.А. Павловская. - 2008 URL: http ://fppo.ifmo.ru/kmu/kmu6/Bbiny СК_6/Яеа0у_инф_техн/5 6_Голицына Павловская.pdf (дата обращения: 10.01.2012).

11. Головицина М.В. Интеллектуальные САПР для разработки современных конструкций и технологических процессов [Электронный ресурс]. - INTUIT.ru: Локальная версия курсов (2011) - 370 курсов (DVD). M.: Интернет-университет информационных технологий - ИНТУИТ.ру, 2011. 1 эл. опт. диск (DVD-ROM).

12. Деревянко В.В. Применение Data Mining в космических приложениях / В.В. Деревянко // Интеллект и наука: труды X Международной научно-практической конференции. Красноярск: ИПК СФУ. -2010.-С. 26-33.

13. Евгенев Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования. / Г.Б. Евгенев. - М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. - 336 с.

14. Евгенев Г.Б. Системология инженерных знаний. / Г.Б. Евгенев. -М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. - 376 с.

15. Евгенев Г.Б. Методы создания интегрированных интеллектуальных САПР в среде «СПРУТ» / Г.Б. Евгенев, A.M. Савинов // Программные продукты и системы. - 2006. - № 2 (74). - С. 15-18.

16. Единая система конструкторской документации. Основные положения: [сборник]. - М.: Стандартинформ, 2007. - 346 с.

17. Единая система технологической документации. Общие правила записи технологической информации в технологических документах на технологические процессы и операции [Текст]: ГОСТ 3.1129-93. - введ. 96-01 -01. - М. : Изд-во стандартов, 1995 .-31 с.

18. Единая система технологической документации. Стадии разработки и виды документов. Общие положения [Текст]: ГОСТ 3.11022011.- введ. 2012-01 -01. - М.: Стандартинформ, 2011. - 7 с.

19. Единая система технологической документации. Формы и правила оформления маршрутных карт [Текст]: ГОСТ 3.1118-82. - введ 84-01-01. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 2003. - 22 с.

20. Единая система технологической документации. Формы и правила оформления документов специального назначения. Ведомости технологические [Текст]: ГОСТ 3.1122-84. - введ. 86-01-01. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 2001. - 24 с.

21. Единая система технологической документации. Формы и требования к заполнению и оформлению документов на технологические процессы (операции), специализированные по методам сборки [Текст]: ГОСТ 3.1407-86. - введ. 88-01-01. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 2001. - 29 с.

22. Ездаков A.JI. Экспертные системы САПР. / A.JI. Ездаков. -М.: Форум, 2009.- 160 с.

23. Ермилов В.В. Вариационное параметрическое геометрическое моделирование в САПР на основе онтологий [Текст]: автореферат дис.... канд. техн. наук: 05.13.12. / В.В. Ермилов. - Ижевск, 2009. - 20 с.

24. Зыков О. Промышленная автоматизация: движение от САПР к РГМ / О. Зыков // IT News. - 2005. - №5 (30).

25. Импорт унаследованных данных при внедрении PDM/PLM решения / Дмитрий Садовников, Николай Ширяев // САПР и графика. 2008. № 8. С. 86-90.

26. Информационная поддержка жизненного цикла изделий машиностроения. Принципы, системы и технологии CALS/ИПИ. / А. Н. Ковшов, Ю.Ф. Назаров, И.М. Ибрагимов, А.Д. Никифоров. - М.: Академия, 2007. - 304.

27. ИСО/МЭК 14598-4:1999. Информационные технологии. Оценка программного продукта. Часть 4: Процесс для закупщика. - 1999.

28. ИСО/МЭК 14598-5:1998. Информационные технологии. Оценка программного продукта. Часть 5: Процесс для блоков оценки. - 1998.

29. ИСО/МЭК 9126-1:2001 Программирование. Качество продукта. Часть 1: Модель качества. - 2001.

30. ИСО/МЭК 9126-2:2003 Программирование. Качество продукта. Часть 2: Внешние показатели. - 2003.

31. ИСО/МЭК 9126-3:2003 Программирование. Качество продукта. Часть 3: Внутренние показатели. - 2003.

32. ИСО/МЭК 9126-4:2004 Программирование. Качество продукта. Часть 4: Качество при использовании показателей. - 2004.

33. Капустин Н.М. Комплексная автоматизация в машиностроении./ Н.М. Капустин, П.М. Кузнецов, Н.П. Дьяконова. - М.: Академия, 2005. - 368 с.

34. Кнут Д. Искусство программирования: в 3 т. / Д. Кнут. - М.: Вильяме, 2011. - Т. 3. Сортировка и поиск. - 2011. - 832 с.

35. Кондаков А.И. САПР технологических процессов. / А.И. Кондаков. - М.: Издательский центр Академия , 2007. - 272 с.

36. Коробова И.Л. Методы представления знаний / И.Л. Коробова, Г.В. Артемов. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. - 80 с.

37. Кузнецов С.Д. Основы баз данных. / С.Д. Кузнецов. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. - 484 с.

38. Куклина А.Г. Повышение эффективности проектирования технологических процессов методами интеллектуального анализа данных / А.Г. Куклина, A.B. Боровский // Труды международной научно-практической Интернет-конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». Брянск. - 2011. URL: http://science-bsea.bgita.ru/2011/ it 2011 /kuklina_pov.htm (дата обращения 10.09.2011).

39. Кунву Ли Основы САПР (CAD/CAM/CAE). / Ли Кунву. - СПб.:

Питер, 2004. - 560 с.

40. Курейчик В.М. Динамический генетический алгоритм автоматизации подбора материалов с заданными свойствами при проектировании магнитных головок / В.М. Курейчик, С.П. Малюков, С.А. Обжелянский // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. - 2004. - Т. 38. - № 3. - С. 34-38.

41. Курейчик В.М. Введение в интеллектуальные системы автоматизированного проектирования / В.М. Курейчик, В.Б. Тарасов // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. - 1997. - Т. 6. - № 3. - С. 41-49.

42. Лебедев Б.К. Методы оптимизации при решении задач проектирования СБИС / Б.К. Лебедев // Известия ЮФУ, - 2001. - № 1. - С. 56-60.

43. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации в задачах автоматизированного проектирования СБИС: Монография. / Б.К. Лебедев. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. - 192 с.

44. Лебедев Б.К. Адаптивное управление информационными потоками распределенной САПР СБИС / Б.К. Лебедев, Н.Н. Венцов // Известия ЮФУ, - 2009. - № 12. - С.59-64.

45. Липаев В.В Методы обеспечения качества крупномасштабных программных систем. / В.В. Липаев. - М.: СИНТЕГ. 2003. - 510 с

46. Липаев В.В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. / В.В. Липаев. - Серия «Информационные технологии». М.: СИНТЕГ, 2001.-380 с.

47. Малюков С.П. Структура представления внутренних данных динамического генетического алгоритма автоматизации подбора материалов с заданными свойствами / С.П. Малюков, С.А. Обжелянский // Известия ТРТУ - 2002. - № 3. - С. 38-42.

48. Мокрозуб В.Г. Разработка интеллектуальных информационных систем автоматизированного проектирования технологического оборудования: учебное пособие. / В.Г. Мокрозуб. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. - 80 с.

49. МЭК 50 (191). Международный электротехнический словарь. Глава 191. Надежность и качество услуг. Центральное бюро МЭК. Женева. -1990.

50. Некрасов С.С. Технология сельскохозяйственного машиностроения. / С.С. Некрасов, И.Л. Приходько, Л.Г. Баграмов. - М.: Мир, 2004. - 360 с.

51. Новичков А. Метрики кода и их практическая реализация в Subversion и ClearCase. Часть 1 - метрики. / А. Новичков, А. Шамрай, А. Черников. - 2008. URL: http://cmcons.com/articles/CC_CQ/dev_metrics/ mertics_part_l/ (дата обращения: 10.01.2012 ).

52. Основы качества программных систем / Ф.И. Андон, Г.И. Коваль, Т.М. Коротун, Е.М. Лаврищева, В.Ю. Суслов. - Киев: Академпериодика, 2007. - 680 с.

53. Основы программной инженерии. Программные требования.-2004. URL: http://swebok.sorlik.ru/l_software_requirements.html (дата обращения: 12.11.2011).

54. Палюх Б.В. Оптимизация процедур поиска технологических решений в комплексной САПР ТП - АСУ ТП / Б.В. Палюх, Г.Б. Бурдо // Вестник ижевского государственного технического университета. - 2010. -№3(47).-С. 109-112.

55. Поиск ассоциативных правил при интеллектуальном анализе данных. - Пер. с англ. Деревянко В. URL: http://c0de.g00gle.c0m/p/dvsrc/ downloads/detail?name=20090118_lam_translation.doc.7z (дата обращения: 23.09.2011).

56. Р 50-605-80-93 Рекомендации. Система разработки и постановки продукции на производство. - М., 1993. - 45 с.

57. Р 50-72-88 Порядок оформления документов, применяемых при нормировании технологических процессов (операций). Технико-нормировочная карта. - М., 1988. - 16 с.

58. Разработка методов управления базами моделей и технологии автоматизации проектирования баз моделей для различных классов систем поддержки принятия решений // Отчет о НИР (промеж.)/ СибАДИ; рук. Б.Н. Епифанцев; отв. исполн.: Семенова И.И.; исполн.: Андиева Е.Ю., Толкачева Е.В., Батуева Т.Н., Клишева JI.A. № 1.1.08Ф; - Омск, 2009. - 91 с. -№ ГР 01200803500. - Инв. № 02201051204.

59. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. / Г.В. Рыбина. - М.: Инфра-М, 2010. - 432 с.

60. Саати Т. Принятие решений - метод анализа иерархий./ Т. Саати.

- М.: Радио и связь, 1993. - 278 с.

61. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. / Т. Саати - М.: Издательство ЖИ, 2008. - 360 с.

62. Соммервил И. Инженерия программного обеспечения. 6-е издание. / И. Соммервил. - М., СПб., Киев, 2002. - 623 с.

63. Старых О.И. Информационное обеспечение автоматизированного проектирования технологического процесса сборки обуви [Текст]: автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.19.06. -М, 2009.

64. Тейер Т. Надежность программного обеспечения. / Т. Тейер, Р. Липов, Э. Нельсон. -М.: Мир, 1981.-325 с.

65. Технологические процессы машиностроительного производства / A.A. Черепахин, В.В. Пыжов, И.И. Колтунов, В.А. Кузнецов. - М.: Форум, 2010.-528 с.

66. Толкачева Е.В. Алгоритм автоматизированного формирования технологической документации на изготовление нового сложного технического объекта. Инв.№ ОФЭРНиО: 17758 / Е.В. Толкачева // Библиотека РТО на портале ОФЭРНиО. 29.12.2011. URL: http://ofernio.ru/rto_files_ofernio/17758.doc (дата обращения: 30.01.2012).

67. Толкачева Е.В. Возможные пути повышения эффективности информационно-поисковых подсистем САПР / Е.В. Толкачева // Современные проблемы информатизации в анализе и синтезе технологических и программно-телекоммуникационных систем: Сб. трудов.

- Воронеж: Научная книга, 2010. - Вып. 15. - С. 396-398.

68. Толкачева Е.В. Задача автоматической классификации проектной документации в системах автоматизированного проектирования / Е.В. Толкачева // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы межвуз. науч.-практ. конф. ОмГТУ. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2009. -С. 124-125.

69. Толкачева Е.В. Задача оптимизации выбора производственно-технологического варианта изготовления сложного технического объекта / Е.В. Толкачева // Искусственный интеллект и его приложения: сборник

материалов научно-исследовательского семинара. - Магнитогорск: МаГУ, 2011.-С. 39-41.

70. Толкачева Е.В. Методы повышения оперативности разработки проектно-сметной документации / Е.В. Толкачева // Материалы 63-й научно-технической конференции ГОУ «СибАДИ». - Омск: СибАДИ, 2009. - Кн. 3. -С. 180-183.

71. Толкачева Е.В. О подходе к поддержке решений при автоматизированном составлении проектной документации / Е.В. Толкачева // Материалы международного информационного конгресса «МИК-2010». -Омск: Правительство Омской области, 2011. - С. 591-595.

72. Толкачева Е.В. Перспективы использования методов data mining в задаче автоматизированного формирования проектно-сметной документации / Е.В. Толкачева // Межвузовский сборник трудов молодых ученых, аспирантов и студентов. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2010. - Вып. 7. -С. 121-125.

73. Толкачева Е.В. Повышение эффективности функционирования автоматизированных систем создания технологической документации на изготовление сложных технических объектов / Е.В. Толкачева // Информационные системы и технологии ИСТ-2011: Материалы XVII международной научно-технической конференции, [Электронный ресурс]. -Н.Новгород, 2011. - 1 эл. опт. диск (CD-ROM). - С. 244-245.

74. Толкачева Е.В. Поиск ассоциативных правил при автоматизации проектирования и документирования технологических процессов / Е.В. Толкачева // Научная сессия ТУСУР-2011: Материалы всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск: В-Спектр, 2011. - Ч. 4. - С. 51-53.

75. Толкачева Е.В. Автоматизация синтеза технологических решений и их документирования на основе извлечения инженерных знаний / Е.В. Толкачева, И.И. Семенова // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т.7. - № 4. - С. 76-80.

76. Толкачева Е.В. Автоматизация формирования электронного архива технической документации на базе файлового архива разработанных

проектов / E.B. Толкачева, И.И. Семенова // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т.7. - № 3. - С. 114116.

77. Толкачева Е.В. Алгоритм автоматизации формирования электронного архива технической документации на базе файлового архива разработанных проектов. Инв.№> ОФЭРНиО: 16875 / Е.В. Толкачева, И.И. Семенова // Библиотека РТО на портале ОФЭРНиО. 23.03.2011. URL: http://ofermo.ru/rto_files_ofernio/16875.doc (дата обращения: 12.11.2011).

78. Толкачева Е.В. Алгоритм извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации. Инв.№ ОФЭРНиО: 17552 / Е.В. Толкачева, И.И. Семенова // Библиотека РТО на портале ОФЭРНиО. 07.11.2011. URL: http://ofernio.ru/rto_files_ofernio/17552.doc (дата обращения: 12.11.2011).

79. Толкачева Е.В. Подход к автоматизации формирования проектно-сметной документации с использованием методов интеллектуального анализа данных / Е.В. Толкачева, И.И. Семенова // Системы управления и информационные технологии. - 2010. - № 1.1 (39). -С.191-194.

80. Ульянин О.В. Построение автоматизированной системы управления электронным архивом технической документации/О.В. Ульянин, Е.М. Абакумов, Ю.Н. Бармаков // X Международная конференция «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта CAD/CAM/PDM». -М.: Издательство Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. -2010.

81. Черепашков A.A. Компьютерные технологии, моделирование и автоматизированные системы в машиностроении. / A.A. Черепашков, В.М. Носов. -М.: ИнФолио, 2009. - 642 с.

82. Чубукова И.А., Data Mining. / И.А. Чубукова - М.: Бином Пресс, 2010.-382 с.

83. Ширяев H. CALS, PDM, PLM, далее - везде... / Н. Ширяев // САПР и графика. - 2002. - № 12.

84. Экономика предприятия / ред. Н.А.Сафронова. - М.: Экономиста, 2003.-608 с.

85. Энциклопедия PLM. / Д.И. Ушаков, Д. Левин, В. Малюх. - М.:

Азия, 2008. - 448 с.

86. A Survey on Utilization of Data Mining Approaches for Dermatological (Skin) DiseasesPrediction/ E. Barati, M. Saraee, A. Mohammadi, N. Adibi, M. R. Ahamadzadeh. URL: http://www.docstoc.com/docs/76135069/A-Survey-on-Utilization-of-Data-Mining-Approaches-for-Dermatological-(Skin)-Diseases-Prediction (дата обращения: 12.11.2011).

87. AKAMAS: Mining Association Rules Using a New Algorithm for the Assessment of the Risk of Coronary Heart Events / Moutiris, J.A., Karaolis, M., Papaconstantinou L., Pattichis, C.S. // Information Technology and Applications in Biomedicine, 2009. - IT AB 2009. 9th International Conference on. 2009.

88. Association Rule Data Mining Applications for Atlantic Tropical Cyclone Intensity Changes / Yang Ruixin, Jiang Tang, Donglian Sun// Wea. Forecasting.2011. - Vol.26. - P. 337-353.

89. Chan K.C.C. APACS: A System for the Automatic Analysis and Classification of Conceptual Patterns / K.C.C. Chan, A.K.C. Wong // In Comput. Intell. 1990.-№ 6.-P. 119-131.

90. Chan K.C.C., Wai-Ho Au: An effective algorithm for mining interesting quantitative association rules / K.C.C. Chan // Proceedings of the 1997 ACM symposium on Applied computing. 1997.

91. Chen R. S. C.C. Using Data Mining Technology to Deign an Quality Control System for Manufacturing Industry / R.S. Chen, Y.C. Chen, C.C. Chen // Proceedings of the European conference of systems. - 2010. - P. 271-276.

92. Clustering on Protein Sequence Motifs using SCAN and Positional Association Rule Algorithm / Bernard Chen, Ben Nordin, Sriram Bobba, Devendar Singireddy, Brad Taylor, Sinan Kockara Mutlu Mete // International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP 2011). - Las Vegas:

Proceeding. - P.85-90.

93. Clustering Using Positional Association Rules Algorithm on Protein Sequence Motifs/ Bernard Chen, Michael Miller, Timothy Montgomery, Terrance

Griffin // International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP 2010). - Las Vegas: 2010. - P.75-80.

94. Data Mining Association Rules for Making Knowledgeable Decisions/ A.V. Senthil Kumar, R. S.D. Wahidabanu // Data Mining Applications for Empowering Knowledge Societies. - 2009. - P. 43-53.

95. Dimitrijevic M. Web Usage Association Rule Mining System / M. Dimitrijevic, Z. Bosnjak // Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management. 2011. - Vol. 6. - P. 137-150.

96. Discovering association rules in Data Mining Lam S.N. // Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champing. 2011. URL: http://wenku.baidu.com/view/39a3 If5bbe23482fb4da4c78.html (дата обращения 10.11.2011).

97. Efficient Mining for Association Rules with Relational Database Systems / Karthick Rajamani // Database Engineering and Applications. IDEAS '99. International Symposium Proceedings. 1999. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=787263 (дата обращения: 11.12.2011).

98. Eui-Hong (Sam) Han Scalable Parallel Data Mining for Association Rules / (Sam) Han Eui-Hong, G. Karypis, V. Kumar // Transaction on Knowledge and Data Engineering. - 2000. - Vol. 12(3). - P. 728-737.

99. Granular computing approach to finding association rules in relational database / Qiu Taorong, Chen Xiaoqing, Liu Qing, Huang Houkuan //, 2001. Journal of Intelligent Systems Special Issue: Granular Computing: Models and Applications. - 2010. - Vol. 25 - P. 165-179.

100. J. Mata Evolutionary computing and optimization: An evolutionary algorithm to discover numeric association rules / J. Mata, J.L. Alvarez, J.C. Riquelme // Proceedings of the 2002 ACM symposium on Applied computing. -2002. - P. 23-27. URL: http://www.ijcaonline.org/archives/volume29/number6/3569-4923/pxc3 874923 .pdf (дата обращения: 10.10.2011).

101. Jiawei Han Mining frequent patterns without candidate generation. / Jiawei Han, Jian Pei, Yiwen Yin // Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data SIGMOD '00. - 2000. Vol. 29. - P. 1-12.

102. Jong Soo Park Using a hash-based method with transaction trimming for mining association rules. / Park Jong Soo, Chen Ming-Syan, P.S Yu // Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions. - 1997. - Vol. 9. - P. 813825.

103. Ale Juan M. An approach to discovering temporal association rules / Juan M. Ale, Gustavo H. Rossi // Proceedings of the 2000 ACM symposium on Applied computing. 2000. - Vol. 1. - P. 294-300. URL: http://dl.acm.org/ citation.cfin?id=335770&dl=ACM&coll=DL&CFID=64553346&CFTOKEN=999 94364 (дата обращения: 10.10.2011).

104.Lakshmanan Laks V. S. The segment support map: scalable mining of frequent item sets / Laks V. S. Lakshmanan, Carson Kai-Sang Leung, Raymond T. Ng // ACM SIGKDD Explorations Newsletter. - 2000. - Vol. 2. - P. 21-26.

105. Maurice Houtsma Set-oriented mining for association rules / Houtsma Maurice, Swami Arun // Research Report RJ 9567: IBM Almaden Research Center. 1993. Vol. 2. - Vol. 2. - P. 25-33.

106. Ming-Syan Chen Data Mining: An Overview from a Database Perspective / Chen Ming-Syan, Han Jiawei, S. Yu Philip // IEEE Trans. On Knowledge And Data Engineering. - 1996. - P. 32-37.

107. Mining Healthcare Data with Temporal Association Rules: Improvements and Assessment for a Practical Use / Stefano Concaro, Lucia Sacchi, Carlo Cerra, Pietro Fratino, Riccardo Bellazzil // Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, J. of Selected Areas in Health Informatics (JSHI). March Edition. - 2011. - P. 211-217.

108. Natarajan R. Interestingness of association rules in data mining: Issues relevant to e-commerce / R Natarajan, B. Shekar // Sadhana, 2005. -Vol. 30.-P. 291-309.

109. Parallel data mining for association rules on shared-memory multiprocessors / M. J. Zaki, M. Ogihara, S. Parthasarathy, W Li // Proceedings of the 1996 ACM/IEEE conference on Supercomputing (CDROM) Supercomputing '96.

- 1996.-P. 21-30.

110. Philip S. Yu Association rule mining on streams / S. Yu Philip, Chi Yun // Encyclopedia of Database Systems. Springer US. - 2009. - P. 136-139.

111. Rajesh Natarajan Data mining (DM): poster papers: A relatedness-based data-driven approach to determination of interestingness of association rules / Rajesh Natarajan, B. Shekar // Proceedings of the 2005 ACM symposium on applied computing SAC '05. - 2005. - P. 29-359.

112.Rakesh Agrawal Fast Algorithms for Mining Association Rules. / Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant // Proceedings of the 20th VLDB Conference Santiago, Chile. - 1994 - 1994. - P. 91-98.

113. Rakesh Agrawal Mining association rules between sets of items in large database / Rakesh Agrawal, Thomasz Imielinski, Arun Swami // Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data. - 1993. - P. 207-216.

114. Ramakrishnan Srikant Mining quantitative association rules in large relational tables / Srikant Ramakrishnan, Agrawal Rakesh // ACM SIGMOD Record, Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD international conference on Management of data SIGMOD 96. - Vol. 25. - 1996. - P. 1-12 URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=233269.23331 l&coll=DL&dl=GUIDE&CFID=6 4553346&CFTOKEN=99994364 (дата обращения: 10.10.2011).

115. Simeon J. MDM/KDD2002: multimedia data mining between promises and problems / Simeon J. Simoff, Chabane Djeraba, Osmar R. Zai'ane // ACM SIGKDD Explorations Newsletter. - 2002. - Vol. 4. - P. 118-121. URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=772886 (дата обращения: 10.10.2011).

116. Veeramalai Sankaradass A Descriptive Framework for the Multidimensional Medical Data Mining and Representation / Sankaradass Veeramalai, Arputharaj Kannan // Journal of Computer Science. - 2011. - Vol. 7 (4).-P. 519-525.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.