Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Развитие современных информационных технологий для повышения эффективности автоматизированных систем управления качеством

Диссертация: Развитие современных информационных технологий для повышения эффективности автоматизированных систем управления качеством
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано более 100 работ в отечественных и зарубежных изданиях, в том числе: монография- 9 учебных пособий для вузов- 23 статьи из перечня периодических журналов, рекомендованном ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук- 9 работ в сборниках научных трудов и трудов международных… Читать ещё >

Содержание

  • 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ
    • 1. 1. Аттестация продукции и управление качеством в условиях промышленных предприятий
      • 1. 1. 1. Производственные системы стандартизации качества продукции
      • 1. 1. 2. Управление качеством продукции промышленных предприятий
    • 1. 2. Развитие теории проектирования информационного обеспечения производственных систем
      • 1. 2. 1. Моделирование информационных структур баз данных
        • 1. 2. 1. 1. Развитие концепции баз данных в информационных системах
        • 1. 2. 1. 2. Модели формального описания предметной области
        • 1. 2. 1. 3. Концептуальные схемы и структуры баз данных
        • 1. 2. 1. 4. Преобразования моделей и оптимизация запросов в базах данных
      • 1. 2. 2. Применение экспертных систем для решения производственных задач
        • 1. 2. 2. 1. Задачи экспертных систем и организация баз знаний
        • 1. 2. 2. 2. Архитектура распределенных
  • приложений управления базами знаний
    • 1. 3. Совершенствование математического обеспечения систем оптимального управления
      • 1. 3. 1. Математическое моделирование сложных систем
        • 1. 3. 1. 1. Имитационное системное моделирование
        • 1. 3. 1. 2. Идентификация в моделировании технологических связей 50 1.3.2. Решение оптимизационных задач управления качеством продукции
    • 1. 4. Программное обеспечение систем управления качеством
      • 1. 4. 1. Корпоративные, проблемно-ориентированные системы и пакеты прикладных программ
      • 1. 4. 2. Автоматизированные системы управления качеством в металлургии
    • 1. 5. Выводы
  • 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
    • 2. 1. Методология управления качеством в условиях многоэтапных производств
    • 2. 2. Разработка основных видов обеспечения АСУ КП
      • 2. 2. 1. Информационное обеспечение автоматизированной системы управления качеством
      • 2. 2. 2. Математическое обеспечение автоматизированной системы управления качеством
      • 2. 2. 3. Программное обеспечение автоматизированной системы управления качеством
    • 2. 3. Выводы
  • 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ 88 3.1. Разработка методологии оптимизации информационных схем производственных объектов
    • 3. 1. 1. Формальное моделирование оптимальных схем в системах баз данных 88 3.1.1.1. Множественное моделирования объектов методами кластеризации данных
      • 3. 1. 1. 2. Нормализация графов функциональных зависимостей
      • 3. 1. 2. Модельные преобразования схемы базы данных
    • 3. 2. Разработка методологии формальной оптимизации запросов
      • 3. 2. 1. Формализация выражений реляционной математики
      • 3. 2. 2. Реализация оптимальных запросов к информационным структурам
        • 3. 2. 2. 1. Формализация эквивалентных преобразований
        • 3. 2. 2. 2. Синтез алгоритма оптимизации реляционных выражений
        • 3. 2. 2. 3. Лингвистические преобразования реляционных выражений
    • 3. 3. Методология организации баз знаний экспертного оценивания качества продукции
      • 3. 3. 1. Разработка модели системы экспертного оценивания технологии производства и качества продукции
      • 3. 3. 2. Разработка системы экспертного анкетирования
      • 3. 3. 3. Разработка технологии сбора и хранения распределенной информации
      • 3. 3. 4. Механизм обработки экспертной информации и вывода результатов
    • 3. 4. Выводы
  • 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ В
  • ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
    • 4. 1. Синтез алгоритмов моделирования и оптимизации технологических маршрутов многоэтапных производств
      • 4. 1. 1. Объектно-структурное моделирование многоэтапных производств
      • 4. 1. 2. Алгоритм оптимизации маршрутов производственной
    • 4. 2. Идентификация связей в управлении качеством продукции
      • 4. 2. 1. Алгебраические основы структурного и параметрического моделирования технологических связей
        • 4. 2. 1. 1. Адаптивная линейная идентификация технологических связей
        • 4. 2. 1. 2. Блочная адаптивная идентификация линейных моделей
        • 4. 2. 1. 3. Адаптивная нелинейная идентификация технологических связей
        • 4. 2. 1. 4. Блочная адаптивная идентификация нелинейных моделей
        • 4. 2. 1. 5. Суперпозиционная идентификация
        • 4. 2. 1. 6. Рекуррентно-итерационные алгоритмы ньютоновского
      • 4. 2. 2. Метод оптимального моделирования технологических связей
    • 4. 3. Адаптивная оптимизация в управлении качеством продукции
      • 4. 3. 1. Адаптивные методы определения приоритетов в многокритериальных задачах
      • 4. 3. 2. Адаптивные алгоритмы решения многокритериальных задач управления качеством продукции
      • 4. 3. 3. Статистические оценки точности оптимальных решений
    • 4. 4. Выводы
  • 5. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ НАСТРОЙКИ АСУ КП 206 5.1. Программное обеспечение методологии управления качеством 5.1.1. Структура программного обеспечения АСУ КП
    • 5. 1. 2. Программная реализация информационного обеспечения АСУ КП
      • 5. 1. 2. 1. Разработка сервера объектного представления
      • 5. 1. 2. 2. Модель программной реализации информационного обеспечения
      • 5. 1. 2. 3. Управление базами знаний экспертной системы
      • 5. 1. 3. Программная реализация математического обеспечения
  • АСУ КП
    • 5. 1. 3. 1. Модель программной реализации математического обеспечения
      • 5. 1. 3. 2. Управление программным обеспечением математической поддержки
    • 5. 2. Пример автоматизированного управления качеством листового проката
      • 5. 2. 1. Реализация информационного обеспечения в системе управления качеством листового проката
        • 5. 2. 1. 1. Оптимизация схемы и запросов информационных структур
        • 5. 2. 1. 2. Анкетирование специалистов металлургического предприятия
      • 5. 2. 2. Реализация и оптимизация объектно-структурной модели технологических маршрутов производства листового проката
        • 5. 2. 2. 1. Объектное представление листопрокатных производств
        • 5. 2. 2. 2. Структурное моделирование листопрокатных производств
        • 5. 2. 2. 3. Оптимизация на графе производственных маршрутов

        5.2.3. Реализация методов адаптивной идентификации технологических связей производства листового проката 263 5.2.4. Реализация методов адаптивной идентификации приоритетов показателей качества листового проката 268 5.2.5. Реализация методов адаптивной оптимизации модели качества металлопродукции

        5.3. Выводы

Развитие современных информационных технологий для повышения эффективности автоматизированных систем управления качеством (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Острая конкуренция на потребительском рынке продукции и растущий спрос на ее качество ставят перед предприятиями задачу выбора наиболее практичных и эффективных из современных информационных технологий для решения проблем качества. Основой управления качеством в соответствии с ISO 9000 является тотальный контроль производства с использованием систем автоматизированного измерения значений технологических величин и характеристик свойств продукции.

В настоящее время для обеспечения потребительских свойств продукции на предприятиях используются методы статистического контроля качества, которые были, в основном, разработаны еще в 20 — 50 годы. Они позволяют определить, что измеренные значения технологических величин или характеристик качества находятся в (или вне) предписанных интервалов, а процесс — в стабильном (или нестабильном) состоянии, но не содержат инструментов для управления: выявления причин нестабильности и поиска путей ее устранения. Полнота концепции управления качеством может быть обеспечена решением актуальной проблемы разработки новых математических методов и реализацией их в виде комплексного программного обеспечения на основе современных информационных технологий, применение которых в условиях промышленных предприятий позволит автоматизировать процедуры принятия решений при управлении качеством, существенно повысить эффективность производства и предсказуемость свойств продукции.

Работа выполнена в соответствии с научными направлениями ЛГТУ «Информационные технологии управления качестврм продукции в промышленности» и «Современные сложные системы управления» .

Целью работы является исследование и решение комплекса проблем, связанных с созданием на основе информационных технологий целостной методологии, охватывающей все этапы эффективного управления качеством: — хранение и обработку данных о свойствах контролируемых величин;

— синтез математических моделей, отражающих причинно-следственные связи формирования качества;

— разработку и реализацию методов оптимизации сложных технологий для повышения качества продукции.

Основные задачи. Разработать целостную методологию управления качеством продукции, вписывающуюся в современные технологии организации информационного, математического и программного обеспечения. Для этого:

— создать, опираясь на современную теорию баз данных, формальные средства автоматизации процессов формирования эффективных схем баз информации о технологии производства и качестве продукции, организации оптимальных запросов к структурированным информационным базам;

— интерпретировать и развить методы теории графов для моделирования и определения технологических маршрутов производства продукции с минимальными затратами ресурсов;

— создать комплекс адаптивных алгоритмов идентификации и оптимизации моделей, отображающих технологию производства в свойства продукции, ориентированных на блочное поступление данных и поэтапную реализацию технологических операций в сложных производственных процессах;

— показать эффективность разработанной методологии и ее составляющих на примере реализации комплексного программного обеспечения автоматизированной системы управления качеством продукции для конкретных производств.

Методы исследования. В работе использованы теория и методы системного анализа, адаптивной идентификации, дискретной математики, математического программирования, принятия решений, математической статистики, проектирования систем баз данных и знаний, структурного и объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Обоснованность и достоверность. Обоснованность предложенной концептуальной модели автоматизированной системы управления качеством продукции определяется тем, что она опирается на всесторонний анализ существующей методологии контроля качества и единую объектно-ориентированную основу, объединяющую методы и алгоритмы информационного, математического и программного обеспечения.

Обоснованность разработок, связанных с совершенствованием методологии оптимальной организации информационных структур, определяется тем, что они базируются на классических положениях реляционной математики, теории проектирования баз данных и знаний, развивая их в соответствии с целью работы.

Обоснованность разработанного математического обеспечения подтверждается тем, что оно опирается на развитые и дополненные в работе алгебраические основы оптимизационной математики, основы теории адаптивной идентификации, теории графов, математической статистики.

Проведенные в достаточном объеме вычислительные эксперименты, практическая реализация разработанных алгоритмов в производственных условиях, сравнительный анализ результатов с реальными производственными данными и экспертными оценками специалистов, положительные результаты использования разработанных информационного, математического и программного обеспечения в научных исследованиях и учебном процессе подтверждают достоверность результатов диссертации.

Научная новизна. В работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

— целостная методология управления качеством и построенная на ее основе концептуальная модель автоматизированной системы, отличающаяся возможностью выбора каналов управления с использованием адаптивных методов математической обработки производственной информации и логической обработки распределенной интеллектуальной информации;

— методология формирования информационных структур, отличающаяся формализацией оптимизационных алгоритмов для генерации эффективных схем баз данных и запросов в системе управления качеством продукции;

— метод формирования информационной базы экспертного оценивания информации, отличающийся использованием современных технологий сбора распределенной информации о качестве продукции на основе локальных и глобальных компьютерных сетей;

— методика определения множества маршрутов в производственных сетях, отличающаяся формальной структурной детализацией объектных моделей и алгоритмом оптимизации этих моделей, представленных в виде циклических графов с нагруженными затратами ресурсов дугами и вершинами, обозначающими агрегаты и склады производств;

— единая алгоритмическая основа структурной и параметрической адаптивной идентификации линейных и нелинейных зависимостей, отличающаяся использованием рекуррентных и рекуррентно-итерационных процедур, ориентированная на специфику блочного поступления набора идентифицируемых параметров и массива данных о технологии производства и качестве продукции;

— адаптивные алгоритмы оптимизации моделей, отличающиеся использованием блочных рекуррентно-итерационных процедур, интерпретированных к решению многокритериальных оптимизационных задач и блочных рекуррентных алгоритмов уточнения весовых коэффициентов по данным статистического контроля качества.

Практическая значимость состоит в разработке современной технологии и инструментальных средств в виде методик, алгоритмов и программного обеспечения, охватывающих весь комплекс задач оперативного управления качеством продукции в условиях промышленных предприятий. Примеры практического использования показывают, что разработанные средства позволяют получать продукцию, максимально приближающуюся к заданному качеству с минимальными затратами ресурсов.

Реализована автоматизированная система, в которой решены задачи взаимодействия информационного, математического и программного обеспечения. Модули системы могут быть адаптированы к условиям различных действующих предприятий, выпускающих продукцию с регламентированным качеством.

Материалы по теме диссертационной работы используются в Липецком государственном техническом университете при подготовке инженеров по специальностям «Автоматизированные системы обработки информации и управления», «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», «Прикладная математика», бакалавров и магистров направления «Информатика и вычислительная техника» .

Реализация результатов работы. Результаты исследований реализованы и внедрены в рамках хоздоговорных и инициативных работ в видесистемы автоматизированного проектирования сквозной технологии производства листового проката, подсистемы автоматизированного формирования документов для анализа качества продукции листопрокатного производства в ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» — методических рекомендаций при создании автоматизированной системы управления технологическими процессами в ОАО Липецкий металлургический завод «Свободный сокол» — автоматизированной системы управления технологией и качеством цемента в ОАО «Липецк-цемент» — системы автоматизированного проектирования технологии производства цемента в ОАО «Мальцовский портландцемент» — программного комплекса оптимизации информационных структур систем баз данных в ОАО «Липецкэ-лектросвязь» — экспертной системы прогноза рыночной оценки недвижимости в ОГУ П «Липецкоблтехинвентаризация» .

Апробация результатов исследования. Результаты исследований были представлены:

— на международных конференциях — ICSE Coventry University (Великобритания, Ковентри, 1994), IEEE Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (Греция, Салоники, 1995), First International Symposium on Communication Systems and Digital Procession (Великобритания, Шеффилд, 1998), «Современные проблемы информатизации в технике и технологиях» (Воронеж, 1999;2002), «Interactive Systems: The Problems of Human — Computer Interaction» (Ульяновск, 1999), «Программное обеспечение автоматизированных систем управления SAS-2000» (Липецк, 2000), «Измерения, контроль, информатизация» (Барнаул, 2001), «Теория и практика производства проката» (Липецк, 2001, 2003), «Современные системы управления предприятием CSBC'2001» (Липецк, 2001), «Теория активных систем» (Москва, 2001), «Современные сложные системы управления CCCy/HTCS» (Липецк, Старый Оскол, Воронеж, 2002, 2003), «Информационные технологии в естественных, технических и гуманитарных науках», «Моделирование как инструмент решения технических и гуманитарных проблем» (Таганрог, 2002);

— на межрегиональных, региональных и республиканских конференциях — «Состояние и перспективы развития научно-технического потенциала Липецкой области» (Липецк, 1993), «Перспективные информационные технологии в высшей школе» (Тамбов, 1995), «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Новосибирск, 1996), конгрессах по прикладной и индустриальной математики — ИНПРИМ 96, 98 (Новосибирск, 1996, 1998), «Изобретательское и инновационное творчество в решении проблем развития Липецкой области» (Липецк, 1996), 3-й Украинской конференции по автоматическому управлению «Автоматика-96» (Севастополь, 1996), «Инновационные процессы в высшей школе и проблемы совершенствования подготовки специалистов» (Липецк, 1998), «Моделирование и развитие процессов обработки металлов давлением» (Магнитогорск, 2002);

— на всесоюзных конференциях — «Новые технологические процессы прокатки как средство интенсификации производства и повышения качества продукции» (Челябинск, 1989), «Проблемы повышения качества металлопродукции по основным переделам черной металлургии» (Днепропетровск, 1989);

— на семинаре-совещании администрации Липецкой области и руководителей промышленных предприятий «Об итогах работы предприятий промышленности Липецкой области за 9 месяцев 2002 года» .

Положения диссертации поддержаны грантами по фундаментальным исследованиям:

— Министерством образования РФ — Г00 4.1 — 68 «Разработка теории оптимального проектирования информационных систем» — Т02−05.9−222 «Разработка и реализация адаптивных методов моделирования в системах управления металлургическими процессами» ;

— Российским фондом фундаментальных исследований — № 03−01−96 484 «Формализация алгоритма оптимизации реляционных запросов» — № 03−01−96 487 «Оптимизация схем баз данных и запросов на основе теории преобразований реляционных выражений» .

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано более 100 работ в отечественных и зарубежных изданиях, в том числе: монография- 9 учебных пособий для вузов- 23 статьи из перечня периодических журналов, рекомендованном ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук- 9 работ в сборниках научных трудов и трудов международных конференцийпатент и 2 авторских свидетельства на изобретения. В работах, опубликованных в соавторстве, автором: разработана и систематизирована методология формальной оптимизации информационных структур [30, 115, 166- 171]- разработана концептуальная модель информационного обеспечения систем автоматизированного моделирования сложных производств [107, 112, 114, 183]- разработана методика сбора экспертной информации [117]- обосновано применение блочных адаптивных алгоритмов при решении задач нелинейной идентификации и оптимизации [38, 39, 41, 160]- определены условия функционирования алгоритмов нелинейной идентификации и оптимизации в производственных задачах [28, 29, 32, 36, 37, 40, 123, 124, 195]- классифицированы методы и разработаны модельные схемы решения оптимизационных задач [31,33, 111,165,200]- разработаны тесты и критерии эффективности для оценки работоспособности алгоритмов оптимизации [31 — 33, 92]- разработаны методы адаптации приоритетов показателей качества в многокритериальных задачах оптимизации [160]- применены методы статистического оценивания для прогноза возможности получения продукции заданного качества [32, 118, 120, 160]- исследовано влияния технологических факторов на конечные свойства продукции [108, 111, 119, 201]- разработаны функциональные схемы устройств и аппаратно-программных комплексов для контроля показателей качества продукции [109,122,236 — 238].

Основное содержание работы. В первой главе проведен анализ современных методов управления качеством и применения информационных технологий в производственных системах. Показано, что современное понимание задачи управления качеством должно быть неразрывно связано с действующими системами стандартов и с управлением производственными процессами, включая технологию.

Стандарты сертификации качества продукции, в том числе и ISO 9000, рекомендуют применение концепции всеобщего управления качеством, включающей методы статистического контроля. Выявлено, что традиционные статистические методы позволяют реализовать лишь функции контроля качества на основе анализа данных о полученных свойствах готовой продукции, а эффективное управление качеством возможно только на основе внедрения и тесного взаимодействия с современной методологией управления качеством продукции.

Анализ показал, что современный подход к оптимизации качества продукции влечет за собой разработку универсального комплекса, включающего информационное, математическое и программное обеспечение. С учетом состояния и тенденций развития информационных технологий и их применения для повышения эффективности управления качеством сформулированы задачи, которые направлены на совершенствование теории автоматизированного проектирования баз данных, повышение гибкости экспертных систем, разработку новых адаптивных методов моделирования и оптимизации технологии производства.

Во второй главе разработана общая концепция автоматизированного управления качеством продукции. В частности, представлена методология оперативного управления, включающая формальные процедуры анализа производственных данных на предмет выявления связей между технологией и потребительскими свойствами продукции. Формальное описание этих связей дает возможность автоматизировать процедуры выбора и корректировки технологического процесса, с учетом качества исходного сырья и прогноза свойств единицы продукции. Это приводит к задаче управления, которая в общем случае сформулирована следующим образом: найти такую допустимую технологию, которая обеспечит получение качественной продукции при минимальных затратах на производство.

Образующийся цикл коррекции технологии требует решения ряда задач, связанных с разработкой автоматизированной системы управления качеством продукции (АСУ КП), концепция которой предполагает два канала управления: 1) на основе формального математического аппарата обработки производственной информации- 2) на основе логической обработки интеллектуальной информации.

АСУ КП функционально отражает реализацию теоретических и практических аспектов, связанных:

— с созданием эффективного информационного обеспечения системы на основе концепции баз данных и знаний;

— со структурным моделированием производственных схем на основе их объектного представления;

— с оптимизацией качества на основе математического моделирования и программирования;

— с управлением качеством на основе экспертного оценивания технологических величин.

Перечисленные аспекты влекут за собой решение комплекса задач, направленных на разработку информационного, математического и программного обеспечений АСУ КП.

В третьей главе развиваются теоретические аспекты организации информационного обеспечения АСУ КП, основу которого определяет концепция баз данных и знаний, разработанных с использованием объектно-реляционной модели данных.

Эффективность информационного обеспечения предлагается повысить использованием разработанных формальных процедур, позволяющих автоматизировать формирование оптимальных базовых схем и запросов к базам данных и знаний.

Следует отметить, что АСУ КП решает задачу формирования баз знаний экспертного оценивания технологии производства и качества продукции. Одним из условий корректности технологии сбора информации является достаточное число независимых экспертов. Поэтому при анкетировании специалистов, удаленных географически целесообразно использовать методы с применением локальных компьютерных сетей и Web — технологий. При этом электронные версии анкет располагаются на соответствующих серверах, реализуя возможности сетей и модемных соединений.

Применение Web-технологий и концепции распределенных систем ставит вопрос о совместном использовании преимуществ реляционных и объектно-ориентированных моделей. Так с помощью разработанного сервера объектного представления осуществляется доступ, с одной стороны, к информационным ресурсам и, с другой, к задачам приложений АСУ КП. Для практического формирования оптимальных запросов сложной структуры с теоретически неограниченным числом уровней вложенности установлено соответствие синтаксисов между формальными реляционными выражениями и конструкциями языка SQL, в которых используются суперпозиционные композиции элементарных операций.

В четвертой главе разработаны алгебраические основы адаптивных методов моделирования и оптимизации для решения задач управления качеством продукции.

Основой описания производственных систем является совокупность принципов объектного и структурного моделирования. Анализ производственных систем с использованием объектного подхода проведен в соответствии с утверждением об их иерархической подчиненности. Степень иерархической детализации зависит от возможности выделения в этой структуре элементарных объектов, ассоциации которых определяют технологическую последовательность производства продукции описываемой структурной моделью в терминах «склад — агрегат — склад», т. е. структурная модель строится в рамках концепции объектного моделирования производственного процесса.

Типы структурных взаимодействий между объектами могут быть описаны в виде ориентированного графа с вершинами, обозначающими склады, и ребрами, обозначающими агрегаты. Таким образом возникает задача оптимизации на циклических графах с нагруженными ребрами и вершинами, где нагрузкой могут являться затраты ресурсов на производство продукции. Для решения этой задачи разработан алгоритм, позволяющий получить оптимальное решение в производственных сетях с циклами, а также оценить оптимальные промежуточные решения, используя принципы динамического программирования.

С учетом этих решений далее следует установить между технологией и показателями качества взвешенные зависимости, которые в математической постановке формируют модель качества.

При идентификации и оптимизации модели качества следует учитывать особенности, связанные с нелинейностью технологических связей и блочным поступлением информации о реализации процессов производства продукции.

Далее в главе 4 рассмотрены алгебраические основы рекуррентных и ре-куррентно-итерационных процедур структурной и параметрической идентификации линейных и нелинейных моделей в ситуациях одноразового и блочного пополнения набора идентифицируемых параметров и массива исходных данных.

Таким образом, ключевым результатом данной главы, является разработка, с единых позиций, адаптивных алгоритмов с последующей их реализацией в АСУ КП.

В пятой главе решаются задачи, связанные с программной реализацией информационных и математических средств в интегрированной АСУ КП. Структура программного обеспечения разбита на группы подсистем, объединенных по функциональному признаку. Названия подсистем отражают функциональность их в решении задачи управления качеством продукции. В главе дано описание разработанных программных модулей и варианты управления системой. Приводятся результаты функционирования АСУ КП, применены аспекты разработанных теорий в решении многофункциональной задачи управления качеством холоднокатаной листовой стали в условиях производств металлургического предприятия.

В заключении указаны основные научные и практические результаты диссертационного исследования.

В приложении приведены данные экспериментальных исследованийрезультаты расчетов, полученные с использованием разработанных информационно-математических методовакты использования результатов диссертационного исследования.

5.3. ВЫВОДЫ.

1. С позиции единой программной поддержки методологии управления качеством продукции реализована АСУ КП, которая содержит ряд подсистем, объединенных в группы по функциональным признакам. Такой подход обеспечивает универсальность системы при ее настройке на предметные области, в которых решаются вопросы обеспечения качества.

2. Реализация информационного обеспечения основана на концепции объектно-реляционной модели, поддерживаемой сервером объектного представления. При этом использованы эффективные системы реляционных баз данных для управления информационными хранилищами, а для удобного представления и унификации описания производственных структур разработана объектная интерфейсная надстройка, согласованная с СУБД через объектно-реляционный шлюз.

3. Распределенная модель сбора, хранения и обработки информации требует применения современных программных средств, поддерживающих технологии локальных и глобальных сетей. Поэтому функциональность системы поддерживается на основе спецификаций брокеров объектных запросов архитектуры CORBA, которая легко масштабируется на основе открытых стандартов, интеграции разнообразных объектных систем.

4. Подсистемы математического обеспечения АСУ КП реализованы в виде распределенных приложений, но основаны на единой информационной платформе и объектной модели производств, которые поддерживается на уровне сервера объектных представлений. Это обеспечивает многопользовательский доступ к распределенным ресурсам системы, но в рамках санкционированного доступа.

5. Работоспособность программного обеспечения системы и реализация методологии управления качеством продукции проиллюстрирована на примере ее функциональной настройки на многоэтапное производство металлургического предприятия. Результаты решений комплекса задач, связанных с обеспечением механических свойств холоднокатаного листового проката позволяют сделать заключение об эффективности методологии и алгоритмов информационной и математической поддержки АСУ КП.

Таким образом, ключевым результатом данной главы является разработка программного обеспечения с применением современных информационных технологий для реализации новых методов управления качеством продукции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

На основе анализа современного состояния проблем, связанных с повышением эффективности управления качеством продукции, можно заключить: используемые сегодня на промышленных предприятиях статистические методы контроля качества позволяют лишь констатировать нестабильность технологического процесса. Следствием этой нестабильности, как правило, является производство продукции свойства, которой часто в полной мере не отвечают требованиям потребителей. Выявление и устранение причин возникновения таких ситуаций возможно только на основе развития и внедрения современных технологий в области информационного, математического и программного обеспечения автоматизированных систем управления. В диссертации получены новые результаты:

1. Разработана и реализована целостная методология управления качеством продукции на единой объектно-ориентированной основе, объединяющая методы и алгоритмы информационного, математического и программного обеспеченияс целью повышения эффективности автоматизированной системы в модели реализованы каналы управления:

— на основе концепции баз данных и формального математического аппарата обработки производственной информации;

— на основе концепции баз знаний и логической обработки экспертной информации.

2. Разработана и применена для решения задачи управления качеством оригинальная методология оптимального синтеза схем баз данных и запросов на основе формального аппарата реляционной математики и объектного представления информации.

Для решения проблемы получения информации в достаточном количестве и от независимых экспертов для оценивания технологии производства и качества продукции разработана методика сбора и хранения данных, основанная на концепции распределенных систем, возможностях локальных и глобальных сетей.

3. Разработана универсальная методика объектно-структурного моделирования производственных системполучена объектная модель представления производств с выделением уровней структурной детализации (отраслей, предприятий, производств, отделений и т. д.) до элементарных объектов, ассоциации которых определяют технологическую последовательность обработки полуфабрикатов.

4. Разработан алгоритм определения множества маршрутов в производственных сетях многоэтапных технологий, основанный на принципах динамического программирования и представления объектно-структурных моделей в виде циклических графов с нагруженными затратами ресурсов на производство продукции дугами и вершинами, обозначающими агрегаты и склады.

5. При моделировании и оптимизации технологических связей, учитывающих специфику единичного и блочного пополнения массива данных о реализации факторной траектории многоэтапного производства, разработана и применена для решения задач управления качеством единая алгоритмическая основа:

— адаптивной идентификации структур и параметров математических линейных и нелинейных моделей на основе рекуррентных и рекурректно-итерационных процедур;

— адаптивной идентификации приоритетов показателей качества продукции на основе данных статистического контроля и рекуррентных алгоритмов уточнения весовых коэффициентов;

— адаптивной многокритериальной оптимизации блочными рекуррентно-итерационных методами модели качества на основе ее представления в виде систем уравнений и неравенств и возможностью модификации и пополнения дополнительными моделями.

— пересчета оценок возможности получения продукции заданного качества на этапах производства на основе определения доверительных интервалов для откликов модели качества в оптимальных точках.

6. Разработан универсальный пакет программ, реализующий решение задач оптимизации производственных процессов и управления качеством продукции, который может быть использован при исследовании различных процессов производства, где качество продукции является сложной функцией многоступенчатой технологии. Показаны примеры функциональной настройки модулей программного обеспечения АСУ КП на объекты металлургического производства, которые подтверждают работоспособность и эффективность информационно-математических методов и алгоритмов.

7. Результаты теоретических исследований в области оптимального проектирования структур информационных систем и адаптивного управления качеством продукции поддержаны Министерством образования РФ и Российским фондом фундаментальных исследований в форме грантов, нашли применение на отраслевых предприятиях, используются в учебном процессе при подготовке инженеров, бакалавров и магистров соответствующих специальностей и направлений.

8. Практически реализованы и внедрены в рамках хоздоговорных и инициативных работ следующие основные результаты, полученные в ходе исследований:

— в виде программного обеспечения информационной системы для формирования оптимальных схем баз данных и запросов (ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» ;

— в виде методических рекомендаций и программного обеспечения для управления качеством на основе прогноза свойств единицы продукции и корректировки технологического процесса, используя математические методы идентификации и оптимизации обработки данных о свойствах исходного сырья (ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат», ОАО Липецкий металлургический завод «Свободный сокол», ОАО «Липецкцемент», ОАО «Мальцовский портландцемент»);

— в виде программного комплекса оптимизации информационных структур систем баз данных (ОАО «Липецкэлектросвязь»);

— в виде экспертной системы прогноза рыночной оценки недвижимости (ОГУП «Липецкоблтехинвентаризация»).

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ.

АС — автоматизированная система;

АСУ КП — автоматизированная система управления качеством продукции;

БД — база данных;

БЗ — база знаний;

ЕП — единица продукции;

ИМ — имитационное моделирование;

ИС — информационная система;

J13HK — линейная задача о наименьших квадратах;

ЛИП — листопрокатное производство;

МГУА — метод группового учета аргументов;

МНК — метод наименьших квадратов;

НЗНК — нелинейная задача о наименьших квадратах;

НФ — нормальная форма;

НФБК — нормальная форма Бойса-Кодда;

ООЯ — объектно-ориентированный язык;

ОСУБД — Объектные СУБД;

ПО — программное обеспечение;

САМ — система автоматизированного моделирования;

САПР — система автоматизированного проектирования;

СИПС — селективная идентификация полиномиальной структуры;

СМО — система массового обслуживания;

СОП — сервер объектного представления;

СУБД — система управления базами данных;

ТАС — теория активных систем;

ТУ — технические условия;

ФЗ — функциональная зависимость;

ЭС — экспертная система;

BFGS-метод — метод Бройдена-Флетчера-Голдфарба-Шано;

COBRA — архитектура брокеров объектных запросов;

DFP-метод — метод Давидона-Флетчера-Пауэла;

DML — язык манипулирования данными;

ER-модель — модель «сущность-связь» ;

FMEA — анализ отказов и их последствий;

ISO — International Standard Organization;

ORB — брокер объектных запросов;

OSQL — объектный SQL;

QC — управление качеством;

SQC — статистический контроль качества;

SQC — статический контроль качества;

SQL — структурированный язык запросов;

TQC — полное управление качеством;

TQM — всеобщее управление качеством.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизация проектирования АСУ с использованием пакетов прикладных программ / Ю. М. Черкасов, В. А. Грингитейн, Ю. Б. Радашевич, В. И. Яловецкий. М.: Энергоатомиздат, 1987. — 328 с.
  2. Автоматизированная система управления качеством при производстве электронной техники / Ю. И. Нестеров, А. И. Власов, А. Г. Тимошкш, И. П. Иванов // http://iu4.bmstu.ru/rus/nauka/neurasu/neurasu.htm.
  3. Автоматизированные системы управления предприятиями: (Методы создания): Справ, пособие. М.: Энергия, 1978. — 224 с.
  4. С. А. Прикладная статистика: Исследование зависимостей / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1985. -487 с.
  5. С. А. Прикладная статистика: Основы моделирования и обработки данных / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
  6. О. Автоматизация процессов и информационные сети // Япония, Кэйсоку то сэйгё. 1985. — Т.24. — № 2. — С. 132 — 136.
  7. А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. — М.: Наука, 1977. 224 с.
  8. Алгебраические основы методов линеаризации решения систем нелинейных уравнений / С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев, А. А. Тарасов, А. Л. Куменков II Математическое и информационное обеспечение автоматизированных систем.: Сб. науч. тр. Липецк, 1997. — С. 79−83.
  9. Анализ видов и последствий потенциальных отказов. FMEA: Справ, рук. Крайслер Корпорейшен, Форд мотор компани, Дженерал Моторс Корпо-рейшен: Пер. с англ. Н. Новгород: АО «НИЦ КД», СМЦ «Приоритет», 1997.-67с.
  10. A.M. Выбор СУБД для построения информационных систем корпоративного уровня на основе объектной парадигмы / А. М. Андреев, Д.В.
  11. , Ю.А. Кантонистов II СУБД. -1998. -№ 5. С. 43 — 50 .
  12. A.M. Объектная СУБД Jasmine: широкие возможности приложений I A.M. Андреев, Д. В. Березкин, Ю. А. Кантонистов // PC WEEK. -1998. -№ 37. С. 10−11.
  13. A.M. Среда и хранилище: ООБД / A.M. Андреев, Д. В. Березкин, Ю. А. Кантонистов И Мир ПК. -1998. № 4. — С. 74−81.
  14. М. Биограция бизнес-объекта // Мир ПК.- 1998. № 11 — С. 27 -40.
  15. Е. Комплексные решения на базе системы CA-PRMS/E. //http://www.osp.ru/os/1998/02/36.htm
  16. АСУ на промышленном предприятии: Методы создания: Справочник / С. Б. Михалев, Р. С. Седегов, А. С. Гринберг и др. — 2-ое изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1989. —400 с.
  17. Ш. Структурный подход к проектированию баз данных. М.: Финансы и статистика, 1984. -317с.
  18. В.Н., Данилина А. Н. Адаптивные системы активного контроля качества обработки деталей // Измерительная техника. 1980. — № 1 — С. 17−20.
  19. К. В., Леонтьев В. В. Распределенные объектные технологии в информационных системах // Открытые системы. 1998. — № 4. — С.56 -68.
  20. Бан Я. Интегрированные системы управления предприятием. Аналитическая записка // http://www.erp.boom.ru
  21. Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. -349 с.
  22. С.А. Согласованное управление проектами на корпоративном уровне / С. А. Баркалов, В. А Портных, П. И. Семенов II Современные сложные системы управления CCCY/HTCS'2002: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Липецк: ЛГТУ, 2002. — С. 154 — 157.
  23. С.А., Семенов М. В. Экспертное оценивание в управлении // Современные сложные системы управления CCCy/HTCS'2002: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Старый Оскол: СТИ МИСиС, 2002. — С. 29 -33.
  24. Дж.С., Пирсол А.Дж. Прикладной анализ случайных данных. -М.: Мир, 1989. 540 с.
  25. Т. Наставники по качеству Генити Тагути // Стандарты и качество. 2000. — № 2. — С. 80 — 82.
  26. М.А. Производство автомобильного листа / М. А. Беняковский, B.JI. Мазур, В. И. Мелешко. — М.: Металлургия, 1979. 256 с.
  27. С.Д., Гурва Ф. Е. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М.: Статистика, 1980. -283 с.
  28. С.Л. Адаптивная параметрическая идентификация динамических систем / С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев, А. А. Тарасов И Современные проблемы информатизации: Тез. докл. IV Междунар. науч. конф. Воронеж: ВГПУ, — 1999.-С.37−38.
  29. С.Л. Алгоритмы блочной пошаговой линейной и нелинейной регрессии в оптимальном моделировании технологических связей / С. Л. Блюмин, А. К Погодаев, А. А. Тарасов // Изв. вузов. Чер. металлургия-1995. № 9. — С. 37−41.
  30. С.Л. Математическое обеспечение информационных технологий. Ч. 1. Реляционная математика и базы данных: Учеб. пособие / С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев А. К, Н. А. Тарасов. Липецк: ЛЭГИ, 2001. — 75с.
  31. СЛ. Нелинейный метод наименьших квадратов и псевдообращение: Учеб. пособие / С. Л. Блюмин, С. П. Миловидов, А. К. Погодаев. -Липецк: ЛипПИ, 1992. 80 с.
  32. C.JI. Оптимальное моделирование технологических связей: Учеб. пособие / C.JI. Блюмин, А. К. Погодаев, В. В. Барышев Липецк: ЛипПИ, 1993.-68 с.
  33. C.JI. Основы прикладной математики. Оптимизационная математика: Учеб. пособие / C.JI. Блюмин, С. П. Миловидов, А. К. Погодаев. Липецк: ЛЭГИ, 1999. — 83 с.
  34. C.JI., Миловидов С. П. Взвешенное псевдообращение: Учеб. пособие. Воронеж: ВорПИ — ЛипПИ, 1991. — 64 с.
  35. C.JI., Миловидов С. П. Псевдообращение: Учеб. пособие. Воронеж: ВорПИ — ЛипПИ, 1990. — 72 с.
  36. C.JI., Погодаев А. К. Адаптивные процедуры в решении задач оптимизации качества металлопродукции // Изв. вузов. Чер. металлургия. -2003.-№ 3.-С. 60−62.
  37. C.JI., Погодаев А. К. Алгоритмы блочной адаптации линейных и нелинейных моделей технологических зависимостей // Изв.вузов. Чер. металлургия. 1992. — № 9. — С.67—68.
  38. C.JI., Погодаев А. К. Блочные рекуррентно-итерационные процедуры решения нелинейной задачи о наименьших квадратах // Журн. вы-числ. математики и математ. физики. 1992. — Т. 32, — № 8. — С. 1180 -1186.
  39. C.JI., Погодаев А. К. О блочных алгоритмах нелинейной регрессии // Системы управления и информационные технологии: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 9. Воронеж: ЦЧКИ, 2002. — С. 38 — 42.
  40. C.JI., Погодаев А. К. Пошаговая нелинейная регрессия по последовательно поступающим данным // Завод, лаб. 1995. — № 10. — С.51−57.
  41. С.Л., Погодаев А. К. Суперпозиционная регрессия // Журн. вы-числ. математики и математ. физики. 1995. — Т.35, — № 10. — С. 1576— 1581.
  42. В.В., Чабон Ф. Оценка риска и последствий отказов комплексной системы, конструкций, процессов // Рынок и качество Ярославии. -1997.l.-C. 34−40.
  43. Т.P. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. -М.: Радио и связь, 1984. 288 с.
  44. В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: СИНТЕГ, 1997. -187 с.
  45. В.Н., Новиков Д. А. Управление организационными системами: механизмы, модели, методы // Приборы и системы управления. 1997. № 4. С. 55−57.
  46. В.Н., Новиков Д.А.Теория активных систем: состояние и перспективы. -М.: СИНТЕГ, 1999. 128 с.
  47. В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. — 325 с.
  48. Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н. П. Бусленко, В. В. Калашников, И. Н. Коваленко. -М.: Сов. радио, 1973. -440 с.
  49. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. — 399 с.
  50. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерамиприложений на С++. М.: «Издательство Бином», СПб: «Невский диалект», 1998. — 560 с.
  51. Н.Я. Специальные функции и теория представлений групп. М.: Наука, 1965.-588 с.
  52. С.С., Гейлер З. Ш. Управление качеством продукции средствами активного контроля. -М.: Изд-во стандартов, 1989. 264 с.
  53. В. Э. Система представления знаний с использованием семантических сетей / В. Э. Волъфенгаген, О. В. Воскресенская, Ю.Г. Горба-нев II Вопросы кибернетики: Интеллектуальные банки данных. М., 1979. -С. 49−69.
  54. А.В. Активный контроль в металлообработке / А. В. Высоцкий, М. П. Соболев, М. И. Этингоф. -М.: Изд-во стандартов, 1979. 175с.
  55. З.Ш. Самонастраивающиеся системы активного контроля размеров. М.: Машиностроение, 1978. -224 с.
  56. Ф. Практическая оптимизация / Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. М.: Мир, 1985. — 509 с.
  57. А.А. Метод оценивания в линейной регрессии // Завод, лаб. -1993. -№ 5. С. 48 — 52.
  58. А. Объектно-реляционная СУБД Informix Universal Server // СУБД. -1998.-№ 1 -2.-С. 30−39.
  59. Дейт КДж. Введение в системы баз данных. К.: Диалектика, 1998. -784 с.
  60. Е.В. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.
  61. Е.В. Оптимизация и регрессия. М.: Наука, 1989. — 296 с.
  62. Е.З. Вычислительные вопросы нелинейной регрессии // Завод, лаб. 1986. — № 3. — С. 51 — 54.
  63. Г. М. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании / Г. М. Доброе., Ю. В. Ершов, Б. И. Левин. Киев: Наукова Думка, 1974. — 160 с.
  64. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М.: Финансы и статистика, 1986.
  65. С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982. — 215 с.
  66. С. Доступ к базам данных и техника работы в сети. Практические приемы современного программирования. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. -416 с.
  67. В.Ф. Основные понятия вычислительной математики. М.: Наука, 1972.-120 с.
  68. Д., Шнабелъ Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. М.: Мир, 1988. — 440 с.
  69. ., Одел П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. -182 с.
  70. Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982. -311 с.
  71. В.Т., Маневич В. А. Совершенствование технологии прокатки на основе комплексных критериев качества. М.: Металлургия, 1989. — 96 с.
  72. М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. — 342 с.
  73. А.А., Жилинскас А. Г. Методы поиска глобального экстремума. -М.: Наука, 1991.-248 с.
  74. В.А. Построение структуры человеко-машинного интерфейса автоматизированных систем массового обслуживания нового поколения // Автоматизация и соврем, технологии. 2000. — № 3. — С.5 — 9.
  75. Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. — 598 с.
  76. У. Нелинейное программирование. Единый подход. М.: Сов. радио, 1973.-312 с.
  77. А.Г., Юрачковский Ю. П. Самоорганизация моделей по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1985. — 300 с.
  78. Г. И. Теория массового обслуживания: Учеб. пособие / Г. И. Ивченко, В. А. Каштанов, И. Н. Коваленко. -М.: Высш. шк., 1982. -256 с.
  79. В.И., Козма П. Решение задач МНК с применением стандартных и SVD программы. Дубна: ОИЯИ, 1989. — 34 с.
  80. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. чл. кор. АНСССР А. А. Вавилова. — М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1983.-416 с.
  81. Инструментальная система поддержки вычислительного эксперимента / А. Г. Олейник, А. В. Смагин, Ф. Я. Фридман, О. В. Фридман // Программ, продукты и системы. 1999. — № 2. — С. 7 — 13.
  82. К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1988.-215 с.
  83. Исследование операций: В 2-х т. Пер. с англ./ Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби. — М.: Мир, 1981.
  84. С.В. Программный пакет InTouch восходит на вершину // Энергетика. 1997. — № 12. — С. 32 — 40.
  85. Л.А., Когаловский М. Р. Интероперабельность брокеров в стандарте CORBA 2.0 // СУБД. 1996. — № 3. — С. 125 — 135.
  86. Л.А., Когаловский MP.Стандарты OMG: язык определения интерфейсов IDL в архитектуре CORBA // СУБД. 1996. — № 2. — С.115 -129.
  87. И.И. Классификация компьютерных систем управления предприятием // http://www.akdi.ru/avt-upr/klass/korp.htm.
  88. Ю.П. Экономическая эффективность автоматизированных систем: Учеб. пособие / Ю. П. Качановский, В. В. Ведищев, А. К Погодаев. -Липецк: ЛЭГИ, 2001. 63с.
  89. М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975. — 214с.
  90. Д., Штойян Д. Методы теории массового обслуживания. — М.: Радио и связь, 1981. 127 с.
  91. Т.В., Соловьева Ю. А. Состояние и перспективы развития автоматизированных имитационных обучающих систем // Современные сложные системы управления CCCy/HTCS'2002: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Липецк: ЛГТУ, 2002. — С. 154 — 157.
  92. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании: В 2-х вып. — М.: Статистика, 1978.
  93. Г. Б. Производственные функции: Теория методы, применение. -М.: Финансы и статистика, 1986. 239с.
  94. JT. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.-432 с.
  95. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. — 554 с.
  96. Г., Блей Дж. Структурные методы разработки систем от стратегического планирования до тестирования. М.: Финансы и статистика, 1986.-264 с.
  97. С. С. Проблемы разработки интегрированных АСУ листопрокатным производством / С. С. Колпаков, С. Б. Кузнецова, В. К. Потемкин. М.: ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ, 1997. — 272 с.
  98. Контроль качества с помощью персональных компьютеров: Пер с яп. / Т. Макино, М. Охаси, X. Докэ, К. Макино. М.: Машиностроение, 1991. — 224 с.
  99. А., Крюон Р. Массовое обслуживание: теория и приложения. -М.: Мир, 1965.- 156 с.
  100. Г. М. Автоматизированная система энергоснабжением комбината / Г. М. Кошелев, Ю. С. Толоко, С. Т. Коллекционов и др. // Сталь. 1995. -№ 9.-С. 34−37.
  101. Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. — 648с.
  102. A.M., Шеховцов В. В. Сетевое планирование и управление. М.:1. Экономика", 1978.-191 с.
  103. Л. А. Автоматизированная система имитационного моделирования сложных производств / Я. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, В. Д. Бурцев II Датчики и системы. 2001. — № 3. — С. 28 — 32.
  104. Кузнецов Л А. Анализ распределения факторов сквозной технологии производства автолиста / Л. А. Кузнецов, A.M. Корнеев, А. К. Погодаев // Изв. вуз. Чер. металлургия. 1992 — № 2. — С. 34 — 36.
  105. Л.А. Аппаратно-программный комплекс для анализа химического состава материалов / Л. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, Д. Е. Дроздов II Датчики и системы. 2000 — № 8. С. 49 — 51.
  106. Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Металлургия, 1991.- 112 с.
  107. Л.А. Выбор рациональной технологии производства листового проката с использованием методов математического программирования / Л. А. Кузнецов, С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев II Изв. вуз. Чер. металлургия. -1991.-№ 9.-С. 64 66.
  108. Л.А. Информационная поддержка в системе автоматизированного моделирования сложных производств / Л. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, В. Д. Бурцев // Автоматизация и соврем, технологии. 2000. — № 8. — С. 2 -5.
  109. Л.А. Общая постановка задачи проектирования технологии листовой прокатки // Изв. вуз. Чер. металлургия. 1987. — № 12. — С.54 — 58.
  110. Л.А. Объектно-ориентированный подход к моделированию сложных производств / Л. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, В. Д. Бурцев II Изв. вуз. Чер. металлургия. 2001. — № 7. — С. 55 — 58.
  111. Л.А. Оптимизация запросов к базам данных / Л. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, В. В. Овчинников II Управление большими системами: Сб. тр. молодых ученых. Вып. 4. М.: ИЛУ РАН, 2003. — С. 27 — 34.
  112. Л.А. Применение УВМ для оптимизации тонколистовой прокатки. -М.: Металлургия, 1988. 304 с.
  113. Л. А. Применение экспертных систем для управления качеством металлопродукции / Л. А. Кузнецов, А. К Погодаев, В. Г. Гостеев II Изв. вуз. Чер. металлургия. 2001. — № 9. — С. 52 — 56.
  114. Кузнецов Л А. Статистическая оценка точности оптимизации технологических параметров на основе нелинейной регрессии / Л. А. Кузнецов, С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев II Изв. вуз. Чер. металлургия. — 1992. № 7. — С. 69 -71.
  115. Л.А. Статистические модели в задачах оптимизации сквозной технологии производства автолистовой стали / Л. А. Кузнецов, А. К. Погодаев, A.M. Корнеев II Изв. вуз. Чер. металлургия. 1990. — № 3. — С. 34 -36.
  116. Л.А. Статистическое оценивание оптимальных значений технологических параметров металлургических процессов / Л. А. Кузнецов, С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев // Изв. вуз. Чер. металлургия. 1990. — № 11. — С. 55−57.
  117. Л.А., Гордеев В. В. Система построения имитационной модели и управления сложного производства // Изв. вуз. Чер. металлургия. 1994. -№ 7.- С. 35−38.
  118. Л.А., Погодаев А. К. Аппаратно-программный комплекс для контроля и измерения неплоскостности проката // Датчики и системы. -2002.-№ 4.-С. 33 -35.
  119. Л.А., Погодаев А. К. Концепция системы управления технологией и качеством продукции // Современные сложные системы управления CCCy/HTCS'2003: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Т.2. Воронеж: ВГСАУ, 2003. — С. 24 — 28.
  120. Л.А., Погодаев А. К. Применение информационных технологий в управлении качеством продукции // Теория активных систем: Тр. Междунар. научн.-практ. конф. Т.2. М.: ИПУ РАН, 2001. — С. 103 — 104.
  121. Л.А., Толстова Т. А. Определение оптимального базиса аппроксимации экспериментальных данных // Завод, лаб. 1995. — № 10. — С. 45
  122. .В., Блинков А. Е. Критериальный идентификатор стратегии управления оператора // Изв. вузов. Чер. металлургия. 1991. — № 9. — С. 70 — 72.
  123. В., Филинов Е. Формирование и применение профилей открытых информационных систем // Открытые системы. 1997. — № 5. — С. 29 — 44.
  124. А.Л., Мальц Э. А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. -М.: Сов. радио, 1978. 248 с.
  125. Э.А., Логинов В. Э. Сравнение некоторых методов выбора регрессии из полиномов с одним аргументом // Завод, лаб. 1994. — № 5. — С. 38 -43.
  126. Лоран 77. —Ж. Аппроксимация и оптимизация. М.: Мир, 1975. — 496 с.
  127. Лоусон Ч, Хенсон Р Численное решение задач метода наименьших квадратов. М.: Наука, 1986. — 232 с.
  128. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. —М.: Наука, 1991.-432 с.
  129. Р.В., Климовицкий М. Д. Проблемы автоматизации прокатного производства (Аналит. обзор) // Сталь. 1999. — № 2. — С. 43 — 47.
  130. А.А., Пятунин Г. А. Регулирование и контроль качества проката на основе статистических методов // Сталь. — 1987. — № 7. — С. 55 — 58.
  131. МейерД. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. — 608 с.
  132. Методы квалиметрии в машиностроении. Сер. «Упр. качеством, стандартизация и сертификация» / Под науч. ред. В. Я. Кершенбаума, P.M. Хва-стунова. М.: МФ «Технонефтегаз», 1999. — 211 с.
  133. Методы повышения эффективности и качества функционирования автоматизированных информационно-управляющих систем / В. В. Кульба, С. С. Ковалевский, И. А. Горгидзе и др. М.: КомпьюЛог, 2001. — 344 с.
  134. Минимизация в инженерных расчетах на ЭВМ. Библиотека программ / С. Ю- Гуснин, Г. А. Омельянов, Г. В. Резников и др. М.: Машиностроение, 1981.- 120 с.
  135. М. Математическое программирование. М.: Наука, 1990. — 488 с.
  136. А. А. Моделирование и проектирование сложных систем. — К.: Выща шк. Голов, изд-во, 1988.-359с.
  137. Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. М.: Финансы и статистика, 1982.
  138. В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. — 207 с.
  139. В.П. Управление качеством тонколистового проката / В.П. На-стич, В. Н. Скороходов, А. И. Божков. М.: «Интермет Инжиниринг», 2001.-296 с.
  140. К. Как построить свою экспертную систему. — М.: Энергоатомиз-дат, 1991.-202 с.
  141. Ю.И., Теклина Л. Г. Метод наименьших квадратов как управляемая динамическая система // Исследовано в России: Электрон, журн.2002. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/059.pdf.
  142. Д.А. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью // Автоматика и телемеханика. 1997. № 5. С. 118 — 125.
  143. Д.А. Механизмы стимулирования в динамических социально-экономических системах // Автоматика и телемеханика. 1997. № 6. С. 3 -26.
  144. ДА., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: СИН-ТЕГ, 1999.-108 с.
  145. Обзор современных подходов к обеспечению качества и безопасности сложных систем на основе анализа видов, последствий и критичности отказов / Н. З. Аронов, Ю. П. Адлер, А. В. Агеев и др. // Надежность и контроль качества. 1996. — № 11. — С.
  146. Объектно-ориентированная база данных ODB-Jupiter / A.M. Андреев, Д. В. Березкин, Ю. А. Кантонистов, Ю. М. Смирнов II Изв. вуз. Приборостроение. 1998. — № 12. — С. 40 — 56.
  147. Э. Машины баз данных и управление базами данных. М.:1. Мир, 1989. 696 с.
  148. В.В. Управление качеством. М.: Экономика, 1998. — 639 с.
  149. Т.В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных / Пер. с англ. В. И. Филиппова и С. М. Кругловой. М.: Финансы и статистика, 1981.-286 с.
  150. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы / Э. В. Калинина, А. Г. Лапига, В. В. Поляков и др. М.: Химия, 1989. — 256 с.
  151. Р., Харки Д. Основы CORBA. М. МАЛИП, — Телеком, 1999. -318с.
  152. С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. — 292 с.
  153. Официальный сервер IS09000. Современный менеджмент качества // http://www.ISQ9000.ru.
  154. А.П. Комплекс Программных средств TRIM. Аналитическая записка // http://www.trim.ru
  155. Д.Ш. Инструменты качества. Ч. 3: Контрольные карты // Методы менеджмента качества. 2000. — № 1. — С. 17 — 22.
  156. Погодаев А. К, Блюмин С. Л. Адаптация и оптимизация в системах автоматизации и управления. Липецк: ЛЭГИ, 2003. — 134 с.
  157. А.К. Адаптивные методы в многокритериальных задачах оптимизации качества // Современные сложные системы управления CCCy/HTCS'2002: Сб. тр. междунар. науч.-техн. конф. Липецк: ЛГТУ, 2002. -С.199- 201.
  158. А.К. Адаптивные методы определения приоритетов показателей качества металлопродукции // Изв. вуз. Чер. металлургия. 2002. — № 7. -С.51 — 53.
  159. А.К. Метод моделирования схем реляционных баз данных // Сб. науч. тр. 30-летия научно-исследовательскому сектору ЛГТУ. — Липецк: ЛГТУ, 2003.-С. 99−103.
  160. А.К. Объектный подход при проектировании информационных систем // Изв. вуз. Чер. металлургия. -2001. -№ 11.- С. 57 59.
  161. А.К., Анненков А. В. Метод оптимизации графов с нагруженными вершинами // Вест. ЛГТУ ЛЭГИ. — 2001. — № 1(7). — С. 37 — 39.
  162. Погодаев А. К, Батищев Р. В. Обработка данных на языке SQL в реляционных системах: Учеб. пособие. Липецк: ЛГТУ, 2000. -63с.
  163. Погодаев А. К, Дозоров В. В. Программное обеспечение автоматизированных систем. Разработка информационной структуры: Учеб. пособие. -Липецк: ЛЭГИ, 2002. 52 с.
  164. Погодаев А. К, Дозоров В. В. Программное обеспечение автоматизированных систем. Разработка приложений баз данных: Учеб. пособие. — Липецк: ЛЭГИ, 2002. 63 с.
  165. А.К., Овчинников В. В., Тарасов Н. А. Оптимальное проектирование схем баз данных / А. К. Погодаев, В. В. Овчинников, Н. А. Тарасов II Методы и модели искусственного интеллекта: Сб. науч. тр. семинара ЛРО РАИИ. Липецк: ЛГТУ, 2003. — С. 131 — 140.
  166. Погодаев А. К, Чеботарев С. В. Практическое применение СУБД: Учеб. пособие. Липецк: ЛЭГИ, 2001. — 63 с.
  167. М.В. Введение в стандартизацию. Аналит. Записка // http://www.tl.ru/p-14 122-standard-iso9000.htm
  168. .А. Современные средства программной инженерии для создания открытых прикладных информационных систем // СУБД. 1995. — № 2. -С. 4−16.
  169. Т. Обоснование новых решений в прокатном производстве моделированием технологических потоков / Т. Пойкер, Д. Гейд, X. Мюллер II Сталь. -1999. № 10. — С. 47 — 50.
  170. В.П. Математическое моделирование и расчет на ЭВМ листовыхпрокатных станов. М.: Металлургия, 1972. — 512 с.
  171. Э.В. Экспертные системы реального времени // Открытые системы. 1995.-№ 2.-С. 34−49.
  172. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. М.: Мир, 1987. — С. 434.
  173. Представление и использование знаний / Под ред. X Уэно, М. Исидзука. -М.: Мир, 1989. 220 с.
  174. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюкое, Л. Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
  175. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Сажи. — М.: Мир, 1990. — 304 с.
  176. Ю. Объектные технологии построения распределенных информационных систем // СУБД. 1997. — № 3. — С. 105 — 115.
  177. Ю.П. Математические методы интерпретации эксперимента. -М.: Высш. шк., 1989. 351 с.
  178. Разработка реляционных моделей данных для систем исследования технологии производства стали / Л. А. Кузнецов, С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев, В. В. Белопольский II Изв. вуз. Чер. металлургия. 1993. — № 7. — С. 26 -29.
  179. Д. Лидеры CORBA // Мир ПК. 1999. — № 3. — С. 54 — 60.
  180. Т.Н. Основы построения АСУ / Т. Н. Рахимов, О. А. Заикин, Б.Я. Советов', Под общ. ред. Б. Я. Советова. — Т.: Укитувчи, 1984. 376 с.
  181. Г. Оптимизация в технике: В 2-х книгах / Г. Реклейтис, А. Рей-виндран, К. Рэгсдел. -М.: Мир, 1986.
  182. Дж. Вероятностные системы обслуживания. — М.: Связь, 1966. -322 с.
  183. И.М. Математические модели для выбора рациональной технологии и управления качеством стали I И.М. Рожков, С. А. Власов, Г. Н. Муль-ко. М.: Металлургия, 1990. — 184 с.
  184. М.И. Как научиться смотреть вперед? Внедрение FMEA-технологии // Методы менеджмента качества. 2000. — № 6. — С. 25 — 28.
  185. А.И. Идентификация нелинейных динамических объектов на основе алгоритма чувствительности. Томск: ТГУ, 1975. — 270 с.
  186. В.И., Карабутов Н. Н. Идентификация и управление процессами в черной металлургии. М.: Металлургия, 1986. — 192 с.
  187. В.К. Математические модели теории массового обслуживания. -М.: Статистика, 1979. 96 с.
  188. Д. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. — 456 с.
  189. Сингх Л. ORACLE 7.3. Пособие разработчика. Киев: «Диасофт», 1997. -736 с.
  190. Система автоматизированного проектирования сквозной технологии производства листового проката / Л. А. Кузнецов, АД. Белянский, A.M. Корнеев, А. К. Погодаев II Сталь. 1994. — № 8. — С. 51 — 54.
  191. Система качества как часть системы управления. Материалы проекта ISO 9000. // http://cfin.ru/management/iso9000 aspart.shtml.
  192. Г. Семантические сети как модели памяти // Новое в зарубежной лингвистике. М.: Радуга, 1983. — Вып. XII. — С.228 — 271.
  193. .Я., Цехановский В. В. Автоматизированное управление современным предприятием. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. -168 с.
  194. Современные методы идентификации систем / Под. ред. Эйкхофа. М.: Мир, 1983.-397 с.
  195. Сочетание методов математического программирования для оптимизации качества листовой стали / Л. А. Кузнецов, С. Л. Блюмин, А. К. Погодаев, В. В. Ведищев II Изв. вуз. Чер. металлургия. 1992. — № 5. — С. 54 — 55.
  196. Стабилизация поперечного профиля и уменьшение дефектов поверхности листа / А-И. Божков, Г. И. Бугаков, С. С. Колпаков, А. К. Погодаев II Сталь. 1992 — № 4. — С. 41 — 44.
  197. Стандарты обеспечения качества серии ISO 9000 // http://www.tl.ru/p-1422standard-iso9000.htm.
  198. Статистические методы повышения качества: Пер. с англ. / Под ред. X. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990. — 304 с.
  199. Р. С. Теория псевдополу обратных матриц и ее применение к задачам оценки надежности. М.: Знание, 1981. — 106 с.
  200. И.Р. Комплексное решение по созданию корпоративной информационной системы предприятий металлургической отрасли АйТи Вертикаль: Металлургия // http://www.intres.ru/konfter/ati.htm.
  201. Таунсенд К, Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990.-320 с.
  202. X. Введение в исследование операций: В 2-х книгах. М.: Мир, 1985.
  203. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Сер. «Информатизация России на пороге XXI века» / В. В. Кульба, С. С. Ковалевский, С. А. Косяченко, В. О. Сиротюк. М.: СИ-НЕГ, 1999. — 660с.
  204. ТэнкД. У., Хопфилд Д. Д. Коллективные вычисления в нейроноподобных электронных схемах // В мире науки. 1988. — № 2. — С. 44−53.
  205. Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.-334 с.
  206. Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. -388 с.
  207. УэлдонДж. Администрирование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1984.-207с.
  208. Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир, 1984.-294с.
  209. Г., Хансен Дж. Базы данных: разработка и управление. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 1999. — 704 с.
  210. Ханс-Иоахин М., Хорст Р. Статистические методы обеспечения качества. — М.: Машиностроение, 1995. — 616 с.
  211. В. Прикладная и непараметрическая регрессия. — М.: Мир, 1991. -222 с.
  212. Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.-534 с.
  213. К. Введение в логическое программирование. М. Мир, 1988. -348 с.
  214. М. «Шесть сигм»: Стратегия прорыва в рентабельности // Методы менеджмента качества. 2000. — № 6. — С. 8 — 12.
  215. АД. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.-203 с.
  216. А.Д. Структура сложных систем. М.: Сов. радио, 1975. — 213 с.
  217. А.И. Теория продольной прокатки / A.M. Целиков, Г. С. Никитин, С. Е. Рокотян. -М.: Металлургия, 1980. 320 с.
  218. ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.-400 с.
  219. Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. -252 с.
  220. Д. Анатомия объектно-реляционных баз данных // СУБД. -1998. № 1 — 2. — С. — 20 — 28.
  221. В.Н. Базы и банки данных / В. Н. Четвериков, Э. Н. Самохвалов, Г. И. Ревунков. М.: Высш. шк., 1987. — 248 с.
  222. Д.В., Осипов Ю. М. Нейросетевая имитационная модель наукоемкой машиностроительной продукции // Автоматизация и совр. технологии. 1999. — № 7. — С. 33 — 34.
  223. Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. -М.: Мир, 1978.- 422 с.
  224. Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством. Контрольные карты и планы контроля. М.: Мир, 1976. — 597 с.
  225. Р. Японские методы управления производством. Девять простых уроков. М.: Экономика, 1988. — 247с.
  226. В.М., Шумская Т. Н. О применении метода псевдообращения для решения плохо обусловленных задач МНК // Завод, лаб. 1989. -№ 1.-С. 81−86.
  227. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ. / Под ред. Р. Форсайта. — М.: Радио и связь, 1987. 224 с.
  228. Экспертные системы: состояние и перспективы. Сб. науч. тр. М.: Наука, 1989.-109 с.
  229. ЭлтиДж. Экспертные системы: Концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1986. — 191 с.
  230. В. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988. — 263 с.
  231. А.С. 1 705 072 СССР, МКИ В 21 В 37/00. Устройство для автоматического регулирования формы полосы / JI.A. Кузнецов, А. И. Божков, А.К. Погода-ев и др. Опубл. 15.01.92, Бюл. № 2.
  232. А.С. 1 754 250 СССР, МКИ В 21 В 37/00. Устройство для контроля неплоскостности полосы / А. И. Божков, А. К. Погодаев, Ю. И Дедов и др. Опубл. 15.08.92, Бюл. № 30.
  233. Пат. 2 085 313 РФ, кл. В 21 В 38/02. Устройство для контроля и измерения неплоскостности проката / JI.A. Кузнецов, А. К. Погодаев, А. В. Редин и др. Опубл. 27.07.97. Бюлл. № 21.
  234. A Unifying Object Role Modelling Approach / G.H. W.M. Bronts, S.J. Brouwer, C.L.J. Martens, H.A. Proper I/ Information Systems. 1995. — N.20(3). -P. 213−235.
  235. Abiteboul S., Hull R. IFO: a formal semantic database model // ACM Transactions on Database Systems, 1987. — N 12(4), — P. 525 — 565.
  236. Abu-Mostafa Y. S., Jaques J. N. St. Information capacity of the Hopfield model // IEEE Transaction Information Theory. 1985. — V. 31. — P. 461.
  237. Ackley D. H. A learning algorithm for Bolzmann machines / D. H. Ackley, G. E. Hinton, T. J. Sejnowski II Cognit. Sci. 1985. — V. 9, — N 1. — P. 147 — 169.
  238. Akoka J., Comyn-Wattiau I. Entity-relationship and object-oriented modelautomatic clustering I I Data & Knowledge Engineering. 1996. — N 20(2). — P. 87−117.
  239. Analyti A. Deriving semantic information though property covering and inheritance / A. Analyti, N. Spyratos, P. Constantopoulos II Data & Knowledge Engineering. 1998. — N 28(1). — P. 3 — 30.
  240. Armstrong W. W., Deobel C. Decompositions and functional dependencies in relations // ACM Transactions on Database Systems. -1980. N 5(4). — P. 404 -430.
  241. Babb E. Joined normal form: a storage encoding for relational databases // ACM Transactions on Database Systems. 1982. — N 7(4). — P. 588 — 614.
  242. Becker L., Guting R.H. Rule-based optimization and query processing in an extensible geometric database system // ACM Transactions on Database Systems. 1992. — N 17(2). — P. 247 — 303.
  243. Beeri C., Kifer M An integrated approach to logical design of relational database schemes // ACM Transactions on Database Systems. 1986. — N 11(2). -P. 134−158.
  244. Bergamaschi S., Sartori C. On taxonomic reasoning in conceptual design // ACM Transactions on Database Systems. 1992. — N 17(3). — P. 385 — 422.
  245. Bernstein P.A. Synthesizing third normal form relations from functional dependencies // ACM Transactions on Database Systems. 1976. — N 1(4). -P. 277 — 298.
  246. Blankinship R. An iterative method for distributed database optimization / R. Blankinship, A.R. Hevner, S.B. Yao II Data & Knowledge Engineering. -1996. -N21 (l).-P. 1−30.
  247. Campbell L.J. Adding a New Dimension to Flat Conceptual Modelling // Proceedings of the First International Conference on Object-Role Modelling
  248. ORM-1). Magnetic Island, 1994. — P. 294 — 309.
  249. Campbell L.J. Conceptual Schemas with Abstractions Making flat conceptual schemas more comprehensible / L.J. Campbell, T.A. Halpin, H.A. Proper II Data & Knowledge Engineering. — 1996. — N 20(1). — P. 39 — 85.
  250. Campbell L.J., Halpin T.A. Abstraction Techniques for Conceptual Schemas // Proceedings of the 5 th Australian Database Conference. -Christchurch, 1994. -V.16.-P. 374−388.
  251. Cao Т.Н. Generalized Quantifiers and Conceptual Graphs // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2001. — V. 2120. — 87 p.
  252. Chakravarthy U.S. Logic-based approach to semantic query optimization / U.S.Chakravarthy, J. Grant, J. Minker II ACM Transactions on Database systems. 1990.-N 15(2).-P. 162−207.
  253. Chaudhuri S., Shim K. Optimization of queries with user-defined predicates // ACM Transactions on Database Systems. 1999. — N 24(2). — P. 177 — 228.
  254. Chen P. P. S. The entity-relationship model towards a unified view of data II ACM Transactions on Database Systems. — 1976. — N 1(1). — P. 9 — 36.
  255. Chen W. Query evaluation in deductive databases with alternating fixpoint semantics // ACM Transactions on Database Systems. 1995. — N 20(3). — P. 239 -287.
  256. Claypool K.T. Evolving the Software of a Schema Evolution System / K.T. Claypool, E.A. Rundensteiner, G.T. Heineman II Lecture Notes in Computer Science. 2001. — V.2065. — 211 p.
  257. Codd E. F. Further Normalization of the Data Base Relational Model // Data Base Systems, Courant Computer Science Symposia Series. 1972. — N 6. — P. 123−150.
  258. Codd E.F. Extending the database relational model to capture more meaning // ACM Transactions on Database Systems. 1979. — N 4 (4). — P. 397 — 434.
  259. Cohen M. A., Grossberg S. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks // IEEE Transactions System.-Man, 1983.-V. 13, N5.-P. 815−826.
  260. Creasy P.N., Proper H.A. A Generic Model for 3-Dimentional Conceptual Modelling // Data & Knowledge Engineering. 1996. — N 20 (2). — P. 119 -162.
  261. Date C. J. A Practical Approach to Database Design // Relational Database: Selected Writings. Addison Wesley, — 1986. — P. 20 — 48.
  262. Delobel C. Normalization and heirarchical dependencies in the relational data model // ACM Transactions on Database Systems. 1978. — N 3(3). — P. 201 -222.
  263. Dey D. Improving database design through the analysis of relationships / Dey D., Storey V.C., Barron T. M И ACM Transactions on Database Systems. -1999. -N24 (4).-P. 213−228.
  264. Dibie-Barthelemy J. Refinement of Conceptual Graphs / J. Dibie-Barthelemy, O. Haemmerle, S. Loiseau II Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2001. -V.2120. — 216 p.
  265. Drenick P.E., Smith E.J. Stochastic query optimization in distributed databases // ACM Transactions on Database Systems. 1993. — N 18 (2). — P. 262 — 288.
  266. Elmasri R. The category concept: An extension to the entity-relationship model
  267. R. Elmasri, J. Weeldreyer, A. Hevner II Data & Knowledge Engineering. -1985. -N 1. P. 75−116.
  268. Elmasri R., Navathe S.B. Fundamentals of Database Systems. Benjamin Cummings. Redwood City, 1994.- 138 p.
  269. Fahrner C., Vossen G. A survey of database design transformations based on the Entity-Relationship model // Data & Knowledge Engineering. 1995. — N 15(3).-P. 213−250.
  270. Fargin R. Acyclic Database Schemes (of Various Degrees): A Painess Introduction 11 IBM Research Report RJ3800. 1983. — P. 5 — 24.
  271. Fargin R. Multivalued dependencies and a new normal form for relational databases // ACM Transactions on Database Systems. 1977. — N 2 (3). — P. 214 -231.
  272. Feuiillete D., Amet J.P. Introduction du SPC (Statistical process control) sur le train a bandes de Sollac Florange // Rev. Met. 1988. — V. 85, N 4. — P. 325 -330.
  273. Franconi E. Schema Evolution and Versioning: A Logical and Computational Characterisation / E. Franconi, F. Grandi, F. Mandereoli II Lecture Notes in Computer Science. 2001. — V.2065. — 85 p.
  274. Frederiks P.J.M. A Unifying Framework for Conceptual Data Modeling Concepts / P.J.M. Frederiks, A.H.M. ter Hofstede, E. Lippe II Information and Software Technology. 1997. — N 39(1). — P. 15 — 25.
  275. Ganter В., Rudolph S. Formal Concept Analysis Methods for Dynamic Conceptual Graphs // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2001. — V. 2120. -143 p.
  276. Gavish В., Segev A. Set query optimization in distributed database systems // ACM Transactions on Database Systems. -1986. N 11(3). — P. 265 — 293.
  277. Gerbe O. Conceptual Graphs and Metamodeling / Gerbe O., Mineau G.W., Keller R.K. II Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2001. — V. 2120. — 245 P
  278. Gogolla M., Hohenstein U. Towards a semantic view of an extended entityrelationship model // ACM Transactions on Database Systems. 1991. — N 16(3).-P. 369−416.
  279. Goldstein R.C., Storey V.C. Data abstractions: Why and how? // Data & Knowledge Engineering. 1999. — N 29(3). — P. 293 — 311.
  280. Halpin T.A. An ORM metamodel // Journal of Conceptual Modeling. 2000. -N16.-P. 46−61.
  281. Halpin T.A. An ORM metamodel of Information Engineering I I Journal of Conceptual Modeling. 2001. — N 18. — P. 24 — 39.
  282. Halpin T.A. Conceptual Scheme Optimization // Australian Computer Science Communications. 1990. -N 12(1). — P. 136 — 145.
  283. Halpin T.A., Orlowska M.E. Fact-Oriented Modelling for Data Analysis // Journal of Information Systems. 1992. — N 2(2). — P. 1 — 23.
  284. Halpin T.A., Proper H.A. Subtyping and Polymorphism in Object-Role Modelling // Data & Knowledge Engineering. 1995. — N 15. — P. 251 — 281.
  285. Hammer M. M., McLeod D. J. Database Description with SDM: A Semantic Database Model // ACM Transactions on Database Systems. -1981. N 6(3). -P. 155- 183.
  286. Health I. J. Unacceptable file operations in Relational Database // 1971 ACM SIGFIDET: Proc of Workshop on Data Description, Access, and Control. San Diego, 1971.-P. 121−135.
  287. Hellerstein J.M. Optimization techniques for queries with expensive methods // ACM Transactions on Database Systems. 1998. — N 23(2). — P. 113 — 157.
  288. Hopjield J. J. Unlearning has a stabilizing effect in collective memories / J. J. Hopjield, D. I. Feinstein, F. G. Palmer I I Nature. 1983. — V. 304. — P. 141 -152.
  289. Hopjield J. J., Tank D. W. Neural computation of decision in optimization problems // Biol. Cybernet. 1985. — V. 52. — P. 141 — 152.
  290. Hull R., King R. Semantic Database Modeling: Survey, Applications, and Research Issues // ACM Сотр. Surv. 1978. — N 19(3). — P. 47−72.
  291. Iizuka E. The effective use of prognosis method of tests and failures (FMEA) //
  292. The materials of the 33d conference EQO. Vienne, 1989. — V. 2. — P. 142 -164.
  293. Information Systems Design Methodologies: A Comparative Review / T.W. Olle, H. G. Sol, A. A. Verrijn-Stuart (eds.). New York, 1982. — 183 p.
  294. Jagadish H.V. The INCINERATE data model // ACM Transactions on Database Systems. 1995. — N 20(1). — P. 71 — 110.
  295. Jones Т.Н., Song I.-Y. Analysis of binary/ternary cardinality combinations in entity-relationship modeling // Data & Knowledge Engineering. 1996. — N 19(1).-P. 39−64.
  296. Kerschberg L. Query optimization in star computer networks / L. Kerschberg, P.D. Ting, S.B. Yao // ACM Transactions on Database Systems. 1982. — N 7(4).-P. 678−711.
  297. Kim S.-K., Carrington D. A Formal Model of the UML Metamodel: The UML State Machine and Its Integrity Constraints // Lecture Notes in Computer Science. 2002. — V. 2272. — 497 p.
  298. Kornatzky Y, Shoval P. Conceptual design of object-oriented database schemas using the binary-relationship model // Data & Knowledge Engineering. 1995. -N 14(3).-P. 265−288.
  299. Kossmann D., Stocker K. Iterative dynamic programming: a new class of query optimization algorithms // ACM Transactions on Database Systems. 2000. -N25(1).-P. 43−82.
  300. Kuper G.M., Vardi M.Y. The logical data model // ACM Transactions on Database Systems. 1993. — N 18(3). — P. 379 — 413.
  301. Laleau R., Polack F. A Rigorous Metamodel for UML Static Conceptual Modelling of Information Systems // Lecture Notes in Computer Science. 2001. -V. 2068.-402 p.
  302. Levene M., Loizou G. Semantics for null extended nested relations // ACM Transactions on Database Systems. 1993. — N 18(3). — P. 414 — 459.
  303. Lien Y.E. Hierarchical schemata for relational databases // ACM Transactions on Database Systems. 1981. — N 6(1). — P. 48 — 69.
  304. Lippe E., ter Hofstede A.H.M. A Category Theory Approach to Conceptual Data Modeling // RAIRO Theoretical Informatics and Application. 1996. — N 30(1).-P.31 -79.
  305. Lorentzos N.A., Manolopoulos Y. Functional requirements for historica and interval extensions to the relational model // Data & Knowledge Engineering. -1995.-N 17(1).-P. 59−86.
  306. Markowitz V.M., Shoshani A. Representing extended entity-relationship structures in relational databases: a modular approach // ACM Transactions on Database Systems. 1992. -N 17(3). — P. 423 — 464.
  307. McCulloch W. S., Pitts W. H. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bull. Math. Biophys. 1943. — V. 5. — P. l 15 — 133.
  308. Mendelson H., Saharia A.N. Incomplete information costs and database design // ACM Transactions on Database Systems. 1986. — N 11(2). — P. 159 — 185.
  309. Mineau G. W. Conceptual modeling for data and knowledge management / G. W. Mineau, R. Missaoui, R. Godinx II Data & Knowledge Engineering. -2000. N 33(2).-P. 137- 168.
  310. Мок W.Y. A normal form for precisely characterizing redundancy in nested relations / W.Y. Мок, Y.-K. Nh, D.W. Embley II ACM Transactions on Database Systems. 1996. — N 21(1). — P. 77 — 106.
  311. Nakano R. Translation with optimization from relational calculus to relational algebra having aggregate functions // ACM Transactions on Database Systems. 1990. — N 15(4). — P. 518 — 557.
  312. Negri M. Formal semantics of SQL queries / M. Negri, G. Pelagatti, L. Sbat-tella И ACM Transactions on Database Systems. 1991. — N 16(3). — P. 513 -534.
  313. Negri M., Pelagatti G. Distributive join: a new algorithm for joining relations // ACM Transactions on Database Systems. 1991. — N 16(4). — P. 655 — 669.
  314. Oracle Documentation Library: Oracle8/ Enterprise JavaBeans and CORBA Developer’s Guide // www.oracle.com.
  315. Ozsoyoglu Z.M., Yuan L.-Y. A new normal form for nested relations // ACM
  316. Transactions on Database Systems. 1987. — N 12(1). — P. 111 — 136.
  317. Paramanik S., Ittner D. Use of graph-theoretic models for optimal relational database accesses to perform join // ACM Transactions on Database systems. -1985.-N 10(1).- P. 57−74.
  318. Paredaens J., Gucht D.V. Converting nested algebra expressions into flat algebra expressions // ACM Transactions on Database Systems. -1992. N 17(1). -P. 65 — 93.
  319. Part-whole relations in object-centered systems: An overview / A. Artale, E. Franconi, N. Guarino, L. Pazzi // ACM Transactions on Database Systems. -1996. N 20(3). — P. 347 — 384.
  320. Polovina S., Heaton J. An Introduction to Conceptual Graphs // AI Expert. -1992.-P. 36−43.
  321. Proper H.A. Data Scheme Design as a Scheme Evolution Process // Data & Knowledge Engineering. 1997. — N 22(2). — P. 159 — 189.
  322. Proper H.A., van der Weide. EVORM: A Conceptual Modelling Technique for Evolving Application Domains I I Data & Knowledge Engineering. 1994. — N 12. -P. 313−359.
  323. Ritson P.R., Halpin T.A. Mapping Integrity Constraints to a Relational Schema // Proceedings of the 4th ACIS. Brisbane, 1993. — P. 381 — 400.
  324. Rosenberger J. Teach Yourself CORBA in 14 Days SAMS Publishing // http://www.samspublishing.com/
  325. Roth M.A. Extended algebra and calculus for nested relational databases / M.A. Roth, H.F. Korth, A. Silberschatz I I ACM Transactions on Database Systems. -1988. N 13(4).-P. 389−417.
  326. Sellis Т.К. Multiple-query optimization // ACM Transactions on Database Systems. 1988. -N 13(1). — P. 23 — 52.
  327. Shasha D., Wang T.-L. Optimizing equijoin queries in distributed databases where relations are hash partitioned // ACM Transactions on Database Systems. 1991.-N 16(2).-P. 279−308.
  328. Shoval P., Zohn S. Binary-relationship integration methodology // Data &
  329. Knowledge Engineering. 1991. — N 6(3). — P. 225 — 250.
  330. Siegel M. A method for automatic rule derivation to support semantic query optimization / M. Siegel, E. Sciore, S. Salveter II ACM Transactions on Database Systems. 1992. — N 17(4). — P. 563 — 600.
  331. Smith J. M. A Normal Form for Abstract Syntax // Proc. 4th Intern. Conf. on Very Large Data Bases. Berlin, — 1978. — P. 34 — 41.
  332. Smith J.M., Smith D.C.P. Database abstractions: aggregation and generalization // ACM Transactions on Database Systems. 1977. — N 2(2). — P. 105 -133.
  333. Stonebraker M. Third Generation Database System Manifesto // ACM SIG-MOD. 1990. -V. 19, N3.-P. 101−130.
  334. Tansel A.U., Garnett L. On Roth, Korth, and Silberschatz’s extended algebra and calculus for nested relational databases // ACM Transactions on Database Systems. 1992. — N 17(2). — P. 374 — 383.
  335. The Infological Approach to Data Bases / B. Sundgren, J. W. Klimbie, K. L. Koffeman (eds.) // Data Base Management. New York, 1974. — 198 p.
  336. Theorey T. J. A Logical Design Methodology for Relational Databases Using the Extended Entity-Relationship Model / T. J. Theorey, D. Yang, J. P. Fry II ACM Сотр. Surv. 1986. -N 18(2). — P. 85 — 138.
  337. Theorey T. J. Database Modeling and Design: The Entity-Relationship Approach. San Mateo, Calif: Morgan Kaufmann, 1990. — 156 p.
  338. Three-Level-Specification of Databases using an extended Entity-Relationship Model / U. Hohenstein, L. Neugebauer, G. Saake, H.-D. Ehrich II Informa-tionsbedarfsermittung und analyse fur den Entwurf von Informatonssystemen. -Berlin, 1987.-P. 58−88.
  339. Towards a Unifying Object Role Modelling Approach / S.J. Brouwer, C.L.J. Martens, G.H.W.M. Bronts, H.A. Proper II Proceedings of the First International Conference on Object-Role Modelling (ORM-1). Magnetic Island, Australia. — 1994. — P. 259−273.
  340. Wai Y.M., Embley D.W. Using NNF to transform conceptual data models to object-oriented database designs // Data & Knowledge Engineering. 1998. -N24(3).-P. 313−336.
  341. Wand Y. An ontological analysis of the relationship construct in conceptual modeling / Y. Wand, V.C. Storey, R. Weber II ACM Transactions on Database Systems. 1999. — N 24(4). — P. 494 — 528.
  342. Whang K.-Y., Krishnamurthy R. Query optimization in memory-resident domain relational calculus database system // ACM Transactions on Database Systems. 1990. — N 15(1). — P. 67 — 95.
  343. Won Kim. Object-Oriented Databases: Definition and Research Directions // IEEE Trans. Data and Knowledge Engineering. 1990. — V.2, N 3. — P.327 -341.
  344. Yao S.B. Optimization of query evaluation algorithms // ACM Transactions on Database Systems. 1979. — N 4(2). — P. 133 — 155.
  345. Yu C.T. On the estimation of the number of desired records with respect to a given query / C.T. Yu, W.S. Luk, M.K. Siu // ACM Transactions on Database Systems. 1978. — N 3(1). — P. 41 — 56.
  346. Zaniolo C., Meklanoff M.A. On the design of relational database schemata // ACM Transactions on Database Systems. 1981. — N 6(1). — P. 1 — 47.
  347. Zaniolo C., Melkaojf M.A. A formal approach to the definition and the design of conceptual schemata for databased systems // ACM Transactions on Database Systems. 1982. — N 7(1). — P. 24 — 59.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?