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

Разработка и исследование инструментальных средств выбора состава приборных комплексов летательных аппаратов с использованием методов искусственного интеллекта

Диссертация: Разработка и исследование инструментальных средств выбора состава приборных комплексов летательных аппаратов с использованием методов искусственного интеллекта
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практическое значение полученных в работе результатов состоит в следующем: реализован прототип статической гибридной экспертной системы продукционного типа, осуществляющей выбор метода проектирования при формировании состава оборудования приборных комплексов на ЮМ PC совместимых персональных компьютерах под управлением операционной системы Microsoft Windows на языке программирования Microsoft… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Использование методов искусственного интеллекта при проектировании приборных комплексов летательных аппаратов (ЛА)
    • 1. 1. Приборный комплекс современных и перспективных
    • 1. 2. Выбор состава бортового оборудования при создании современных и перспективных ЛА
    • 1. 3. Применение методов искусственного интеллекта при выборе состава оборудования приборных комплексов
    • 1. 4. Основные методы и принципы создания экспертных систем
    • 1. 5. Инструментальные средства для создания экспертных систем
  • Выводы по первой главе
  • Глава 2. ' Экспертная система выбора состава оборудования приборных комплексов ЛА
    • 2. 1. Структурная схема гибридной экспертной системы выбора состава оборудования приборных комплексов
    • 2. 2. Канал обмена формализуемыми данными в гибридной экспертной системе выбора состава приборных комплексов
    • 2. 3. Канал обмена неформализуемыми данными в гибридной экспертной системе выбора состава приборных комплексов
    • 2. 4. Аппаратное обеспечение, операционная система и программное обеспечение системы
  • Выводы по второй главе
  • Глава 3. Инструментальное средство гибридная экспертная система выбора состава оборудования приборного комплекса
    • 3. 1. Задачи проектирования, обеспечиваемые инструментальным средством
    • 3. 2. База знаний, заполняемая инструментальным средством, и его пользовательский интерфейс
    • 3. 3. Структура и редактор базы знаний
    • 3. 4. Механизмы вывода, обеспечиваемые инструментальным средством
  • Выводы по третьей главе
  • Глава 4. Тестирование инструментального средства гибридной экспертной системы выбора состава оборудования приборного комплекса
    • 4. 1. Тестовые примеры для прямой и обратной цепочек рассуждения
    • 4. 2. Тестовые примеры по выбору алгоритма проектирования приборного комплекса
    • 4. 3. Тестовый пример по выбору состава наземного приборного комплекса
  • Выводы по четвертой главе

Разработка и исследование инструментальных средств выбора состава приборных комплексов летательных аппаратов с использованием методов искусственного интеллекта (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Конец XX столетия и начало XXI века характеризуется небывалым ростом получаемой и обрабатываемой информации во всех сферах жизни. Обладание достаточным количеством достоверных данных превращается в фактор научно-технического прогресса. Сложные информационно-измерительные комплексы, которые воспринимают, хранят и обрабатывают большие объемы данных с целью предоставления их многим пользователям в удобном для каждого из них виде, создаются в самых различных областях науки, техники, жизни.

В авиационной технике задача создания таких комплексов (как бортовых, так и наземных) решается уже в течение ряда лет /1,3,7,8,10/. Настоящий этап развития бортовой техники, в том числе бортовых приборных комплексов, характеризуется полным переходом на цифровые средства передачи и обработки информации и новым принципом организации структуры этого оборудования, базирующемся на его комплексировании на основе бортовой вычислительной сети.

Новый принцип построения приборных комплексов требует и новых методов их проектирования как целого. В ряде работ /1,2,5,18,19,25,36−38,83/ решались задачи анализа и проектирования именно таких комплексов. Для всех этих задач определения параметров, состава и структуры сложных информационно-измерительных комплексов характерен учет тех требований к комплексу, которые удалось строго математически формализовать, что привело к формированию математической модели и решению задачи оптимизации тем или иным методом. Для современного этапа создания сложных информационно-измерительных комплексов, в частности бортовых приборных комплексов /8,73,76/, характерна необходимость учета как строго математически формализуемых, так и неформализуемых требований к проектируемому комплексу. Это приводит к необходимости создания гибридных экспертных систем /63/ для решения названных задач проектирования. Этот процесс является длительным и дорогостоящим. Современной технологией сокращения его сроков и затрат на него является создание инструментальных средств.

Универсальных инструментальных средств для разработки любой экспертной системы в настоящее время не существует /22,66/, поэтому актуальной задачей является разработка инструментальных средств, учитывающих особенности систем, для создания которых они предназначены.

Объектом исследования в данной работе являлись гибридные экспертные системы для решения задач проектирования современных и перспективных бортовых приборных комплексов.

Цель диссертационной работы состояла в создании математического и программно-алгоритмического обеспечения, позволяющего разработать инструментальное средство для проектирования статических гибридных экспертных систем, применяемых на этапе предварительного проектирования приборных комплексов.

Методы исследования, примененные в работе, базируются на методах математического программирования и методах инженерии знаний.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем: разработана математическая модель выбора состава приборных комплексов, учитывающая как строго математически формализуемые требования к проектируемому комплексу, так и требования такой формализации не поддающиесясоздано программно-алгоритмическое обеспечение, реализующее неформализуемую часть гибридной экспертной системы как статической продукционной системы, способной осуществлять как прямую, так и обратную цепочки рассужденийразработано инструментальное средство для создания гибридных экспертных систем названного типа.

Научные результаты, выносимые на защиту: математическая модель выбора состава приборных комплексов, базирующаяся на методах математического программирования и методах инженерии знанийпрограммно-алгоритмическое обеспечение каналов статической гибридной экспертной системы продукционного типа, позволяющее решать задачи выбора состава оборудования приборных комплексов при учете различных требованийинструментальное средство для создания статических гибридных экспертных систем продукционного типа, решающих задачи проектирования.

Практическое значение полученных в работе результатов состоит в следующем: реализован прототип статической гибридной экспертной системы продукционного типа, осуществляющей выбор метода проектирования при формировании состава оборудования приборных комплексов на ЮМ PC совместимых персональных компьютерах под управлением операционной системы Microsoft Windows на языке программирования Microsoft Visual С+± разработанное математическое и программное обеспечение использовано при выборе состава приборных комплексов перспективных летательных аппаратов и состава измерительного комплекса космодрома.

В первой главе диссертации на основе проведенного анализа сформулирована задача выбора состава бортового оборудования при создании современных и перспективных ЛА, в которой учтены как строго математически формализуемые, так и неформализуемые требования к проектируемому комплексу и сделан вывод о необходимости разработки гибридной экспертной системы для осуществления такого выбора. Далее в главе дан обзор современного состояния разработки экспертных систем и инструментальных средств их создания, выделены вопросы, требующие решения в работе.

Вторая глава посвящена разработке статической гибридной экспертной системы продукционного типа для выбора состава оборудования приборных комплексов JIA. Дана структурная схема этой системы, описаны ее каналы как для обмена формализуемыми, так и неформализуемыми данными, разработано прикладное и базовое обеспечение, выбрано и обосновано системное и аппаратное обеспечение системы.

В третьей главе на основе полученных результатов разработано инструментальное средство для создания гибридных экспертных систем названного класса. Это средство в ходе диалога обеспечивает разработчику экспертных систем удобный многооконный интерфейс, включает универсальные цепочки прямых и обратных рассуждений, освобождая от необходимости их разработки, имеет элементы обучения и контроля вводимых правил.

Как сама экспертная система, так и инструментальное средство реализованы в среде персональных компьютеров, работающих под управлением операционной системы Microsoft Windows 98−2000 на языке программирования С++.

Четвертая глава диссертации содержит ряд наглядных примеров тестирования и применения разработанных прототипов экс9 пертной системы и инструментального средства, которые демонстрируют их применение и полезный эффект для решения поставленных задач.

В заключении изложены основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложениях приведены наглядные примеры экранных форм, иллюстрирующие ряд положений работы, пример текстового описания базы знаний и исходный текст основных модулей программного обеспечения.

Выводы по четвертой главе.

1. Разработанные программно-аппаратные средства позволяют решать задачи выбора одного варианта из многих на базе прямой и обратной цепочек рассуждения с использованием базы знаний продукционного типа, а также выполнения ряда шагов в процессе проектирования с использованием различных методов оптимизации, в частности, методов математического программирования.

2. Применение разработанного математического и программного обеспечения в задачах выбора аппаратуры современных и перспективных приборных комплексов позволяет: проводить процесс проектирования с учетом как строго математически формализуемых, так и неформализуемых данныхразвивать прототип разработанной экспертной системы с целью пополнения ее базы знаний и выполняемых ею функцийобучать пользователей как реализуемому процессу проектирования, так и созданию экспертных систем названного типа.

Заключение

.

В результате проведенных в данной работе исследований получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Поставлена задача выбора состава оборудования приборных комплексов летательных аппаратов и разработана соответствующая ей математическая модель. Эта модель базируется на методах математического программирования и методах инженерии знаний и позволяет учесть как строго математически формализуемые требования к проектируемому комплексу, так и условия, такой формализации не поддающиеся.

2. Выбрана и обоснована структурная схема статической гибридной экспертной системы продукционного типа для выбора состава оборудования приборных комплексов, включающая два канала: канал обмена формализованными данными, в котором на отдельных шагах процесса проектирования решаются задачи оптимизации с использованием различных алгоритмовканал обмена неформализованными данными, в котором выполняются отдельные шаги процесса проектирования, базирующиеся на методах инженерии знаний, а также формируется сам процесс выбора состава конкретного приборного комплекса в сеансе работы с системой.

3. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение прототипа гибридной экспертной системы, позволяющее в режиме диалога с системой: задать требования к проектируемому комплексуизменить ихсформировать процесс выбора с учетом заданных требований, включающий на отдельных шагах формирование и изменение математических моделей, соответствующих традиционным методам, моделирование с их использованием, а также выполнение рассуждений, соответствующих прямой и обратной цепочкампредставить полученные результаты пользователю в удобной форме на естественном языкепрокомментировать полученное решение.

4. Разработано инструментальное средство для создания статических гибридных экспертных систем продукционного типа, которое обеспечивает: выполнение прямой и обратной цепочек рассужденийвызов независимых программных модулей, реализующих независимые проектные процедуры, в результате выполнения некоторых шагов этих рассужденийзаполнение базы знаний проектируемой экспертной системы в ходе диалога с инструментальным средствомобъяснение получаемых проектируемой системой выводов.

5. Разработанные прототипы гибридной экспертной системы выбора состава оборудования приборных комплексов и инструментальные средства для создания таких систем реализованы на базе IBM PC совместимых персональных компьютеров под управлением операционной системы Microsoft Windows на языке программирования Microsoft Visual С++. Программное обеспечение имеет развиваемую иерархическую структуру и построено по модульному принципу, что обеспечивает его дальнейшее совершенствование и развитие.

6. Применение гибридных экспертных систем выбора состава оборудования приборных комплексов позволяет учесть требования различного характера к проектируемому приборному комплексу и повысить качество принимаемых проектных решений, как за счет более.

144 полного учета требований к комплексу, так и создания комфортных условий проведения процесса проектирования.

7. Инструментальное средство для создания статических гибридных экспертных систем выбора состава оборудования приборных комплексов позволяет в несколько раз сократить сроки создания таких систем за счет сведения процесса проектирования к заполнению базы знаний системы и избавления пользователя от необходимости разработки механизма логического вывода и блоков, реализующих элементы обучения и контроля системы.

Полученные результаты нашли применение для решения ряда практически важных задач проектирования приборных комплексов и при обучении студентов современным методам проектирования приборных комплексов, что подтверждается соответствующими документами.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированные системы планирования боевых задач. // Новости зарубежной науки и техники. Авиационные системы, 1993, № 10.
  2. В.М., Павлова Н. В. Приборные комплексы летательных аппаратов и их проектирование. М.: Машиностроение, 1990.
  3. В.А. Построение систем связей комплексов оборудования летательных аппаратов. Информационные основы построения систем передачи и преобразования сигналов бортовых комплексов оборудования. М.: Машиностроение, 1976.
  4. Д.Н., Шапошников Д. Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений. Н. Новгород: ИПФ РАН, 1994.
  5. И.Н., Воронцова И. П., Овсиевич Б. Л. Об одном подходе к выбору структур систем управления. // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1974, № 3.
  6. В. А. Приборы первичной информации. М. Машиностроение, 1981.
  7. В.Т., Рыльский Г. И. Пилотажные комплексы и системы управления самолетов и вертолетов. М.: Машиностроение, 1978.
  8. A.M., Почуев С. И. Экспертные системы электронные консультанты летчика. // Зарубежная радиоэлектроника, 1989, № 16.
  9. А.Г. О некоторых проблемах CALS в российском авиастроении. // «Авиационная промышленность», № 1, 2000, с. 3−11.
  10. А.Г., Давыдов Ю. В., Елисеев Ю. Ц., Павлов Ю. Б., Суров В.И. CALS (Continuous Acquisition and Life cycle Support непрерывная информационная поддержка жизненного цикла изделия) в авиастроении. М.: Изд-во МАИ, 2000.
  11. И.В., Садовский В. Н., Юдин Э. Г. Системный подход: предпосылки, проблемы, трудности. М.: 1969.
  12. И.В., Садовский В. Н., Юдин Э. Г. Проблемы методологии системного исследования. М.: 1970.
  13. А., Джонс П., Кокс Ф. и др. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. / Под. ред. Форсайта. М.:Радио и связь, 1987.
  14. В.Г., Глухов В. Г., Кадышев И. К. Авиационные приборы, информационно-измерительные системы и комплексы. М.: Транспорт, 1992.
  15. .М. и др. Человеко-машинные системы принятия решений с элементами искусственного интеллекта. Киев: Наукова Думка, 1993.
  16. Гофман В., Delphi 5 в подлиннике, BHV-СПб, 1999.
  17. A.B., Костюков В. М. Проектирование систем отображения информации. -М.: Машиностроение, 1992.
  18. О.П., Синяков А. Н., Филатов И. В. Комплексирова-ние информационно-измерительных устройств летательных аппаратов.-Л.: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1984.
  19. Интеллектуальные системы управления летательных аппаратов. //Тематический сборник научных трудов. М.:МАИ, 1991.
  20. К. Как построить свою экспертную систему. М. :Энергоатомиздат, 1991.
  21. Искусственный интеллект: в 3-х кн. / Под ред. Э. В. Попова. М.:Радио и связь, 1990.
  22. Крейг Д.К., Visual Basic 5.0. Мастерская разработчика, Русская Редакция, 1998.
  23. B.C., Кузьмин JI.A., Шиф A.M. и др. Экспертные системы для персональных компьютеров. Методы, средства, реализация. Минск: Высшая школа, 1990.
  24. Г. Н. Методы принятия оперативных решений в задачах управления и контроля. М.:МАИ, 1993.
  25. Г. Н., Андронов H.H., Ковзан Л. А., Падафей В. В. Разработка экспертной системы безопасности полета летательного аппарата. // Автоматизация разработки матобеспечения и архитектуры систем реального времени. Иркутск: Наука, 1990.
  26. Р., Дранг Д., Элелсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.:Финансы и статистика, 1991.
  27. Ж.-Лорьер Л. Системы искусственного интеллекта. М.:МИР, 1991.
  28. Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.:Наука, 1990.
  29. Н.Г., Бернштейн A.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР-. М.:Энергоатомиздат, 1991.
  30. Д., Гоуден K.M. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Мета Технология, ТОО ФРЭД корпорации БАНК СЕРВИС, 1993.
  31. М., Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы. М.:МИР, 1978.
  32. B.C., Волкович B.J1. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.:Наука, 1982.
  33. C.B., Панагушин В. Г. Оптимизация конструктивных эксплуатационных характеристик бортового радиоэлектронного оборудования при его проектировании с учетом эксплуатационных затрат. М.: МАИ, 1972.
  34. В.П., Тихомиров В. П., Хрусталев Е. Ю. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования. М.: Финансы и статистика, 1997.
  35. Научно-методические материалы по идентификации и управлению адаптивных систем. М.:ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1983.
  36. Научно-методические материалы по интегрированным бортовым комплексам. / Под. ред. В. Н. Букова. М.:ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 19 86.
  37. Научно-методические материалы по организации и обработке в информационных системах. М.:ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1986.
  38. П., Станек У., Программирование на Java. CK Пресс, 1998.
  39. А.И., Росин М. Ф. Математическое обеспечение систем принятия решений. Препринт. М.:МАИ, 1990.
  40. Ю.Б., Давыдов Ю. В. Автоматизированные системы конструирования информационная основа внедрения САЬБ-технологии. // «Авиационная промышленность», № 1, 2000, с. 11−17.
  41. Н. В. Сергейчик В.В. Моделирование цепочек прямых рассуждений в экспертных системах проектирования приборных комплексов. // Тезисы докладов научных чтений, посвященных памяти Н. Е. Жуковского, М.: 1998.
  42. Н.В., Сергейчик В. В. Выбор состава аппаратуры сложных приборных комплексов на базе методов искусственного интеллекта. // «Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика», 2000.
  43. Н. В. Сергейчик В.В. Моделирование цепочек прямых рассуждений в экспертных системах проектирования приборных комплексов. // Тезисы докладов научных чтений, посвященных памяти Н. Е. Жуковского, М.: 1998.
  44. Н.В., Сергейчик В. В. Выбор состава аппаратуры сложных приборных комплексов на базе методов искусственного интеллекта. // «Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика», 2000.
  45. Н.В. Оптимизация состава и структуры приборных комплексов на базе методов математического программирования. // «Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика», 2000.
  46. Н.В. Оптимизация состава и структуры приборных комплексов на базе методов математического программирования. // «Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика», 2000.
  47. A.A., Гайцгори В. Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.:Наука, 1979.
  48. В.В., Агеев В. М., Павлова Н. В. Применение информационных методов в автоматизированном проектировании измерительных систем. // «Итоги науки и техники. Техн. кибернетика», М.: ВИНИТИ, Т. 16, 1983.
  49. Петров В В., Агеев В. М., Павлова Н. В. Принцип оптимального комплексирования информационно-измерительных систем при автоматизированном проектировании. //Доклады АН СССР, 1982, Т. 264, № 3.
  50. В.В., Павлова Н. В. Комплексирование методов в гибридных экспертных системах. // ДАН, 1996, Т.30, № 4.
  51. Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.:Наука, 1987.
  52. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б. Статические и динамические экспертные системы (классификация, состояние, тенденции) М.: Центральный Российский Дом Знаний, 1995.
  53. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Центральный Российский Дом Знаний, 1995.
  54. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Ф. Экспертные системы реального времени. М.: Финансы и статистика. 1995.
  55. О.Т. Интеллектуальные системы в автоматизированном проектировании. М.: МАИ, 1995.
  56. Ю.И., Программирование на Фортране Рохуе^айоп для инженеров, КОРОНА принт, 1999.
  57. В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. С.-Петербург: Орг. о-ва. «Знание» России Д992.
  58. В.В. Гибридная экспертная система формирования состава бортового приборного комплекса. // Тезисы докладов II Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых «Современные проблемы аэрокосмической науки». Жуковский: ЦА-ГИ, 1999.
  59. К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на ПЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990.
  60. Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.
  61. Е.А. Системы искусственного интеллекта и области их военного применения. Кн.1. М.: ГОСНИИАС, НИЦ, 1991.
  62. П., С Учебный курс, Питер, 1999.
  63. Э. Искусственный интеллект, М: МИР, 1978.
  64. Г. Ф. Многоуровневый метод имитационного моделирования сложных систем. М.: МАИ, 1988.
  65. Г. Ф. Постановка и методы решения задач дискретного программирования. М.:МАИ, 1992.
  66. Хейес-Рот Ф. и др. Построение экспертных систем. М.:Мир, 1987.
  67. Хог Э., Apopa Я. Прикладное оптимальное проектирование. М.: Мир, 1983.
  68. М.П. Измерительные информационные системы. Структуры и алгоритмы, систематическое проектирование. М.: Энергоатомиздат, 1985.
  69. Экспертные системы. Принципы и примеры / Под ред. Ф. Форсайт. М.: Радио и связь, 1987.
  70. Экспертные системы реального времени. Материалы семинара. М.: Центр. Российский Дом Знаний, 1995.
  71. Экспертные системы, состояние и перспективы. Сборник научных трудов АН СССР. М.: Наука, 1989.
  72. А. Искусственный интеллект, М: МИР, 1985.
  73. Энциклопедия кибернетики. В двух томах Киев: Главная редакция Украинской советской энциклопедии, 1975.155
  74. Д.В., Горяшко А. Н., Немировский А. С. Математические методы оптимизации устройств и алгоритмов АСУ / Под ред. В. В Асафьева, В. А. Шабалина. М.: Радио и связь, 1982.
  75. CALS (Поддержка жизненного цикла продукции): Руководство по применению. М.: Изд-во ГУЛ «ВИМИ», 1999.
  76. Osipov V.G., Pavlova N.V., Rogalev А.Р. Airborne Equipment Assemblies and Their Simulation. // Proceedings of the Fourth BUAA/MAI International symposium on automatic Control. Moscow, 1997. M: MAI, 1997.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?