Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний
Статья посвящена принципам организации интеллектуальной системы автоматизированного проектирования (САПР) на основе диалоговой базы знаний. В качестве философской и психологической основы интеллектуальной САПР рассматривается гипотеза Л.С. Выготского о зоне ближайшего развития. Согласно этой гипотез...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2014 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84427 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний / И.А. Чмырь // Математичні машини і системи. — 2014. — № 3. — 29-38. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860066151620411392 |
|---|---|
| author | Чмырь, И.А. |
| author_facet | Чмырь, И.А. |
| citation_txt | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний / И.А. Чмырь // Математичні машини і системи. — 2014. — № 3. — 29-38. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | Статья посвящена принципам организации интеллектуальной системы автоматизированного проектирования (САПР) на основе диалоговой базы знаний. В качестве философской и психологической основы интеллектуальной САПР рассматривается гипотеза Л.С. Выготского о зоне ближайшего развития. Согласно этой гипотезе, применительно к интеллектуализации САПР, проект может выполнять неквалифицированный оператор при поддержке встроенного интеллектуального компонента. В статье показано, что в основе архитектуры встроенного интеллектуального компонента может лежать диалоговая база знаний, хранящая декларативные и процедурные знания, необходимые для поддержки целенаправленного диалогового процесса эротетического типа. В заключительной части статьи описан пример интеллектуальной САПР, построенной на основе предлагаемых принципов и предназначенной для теплофизического проектирования элементов конструкций энергетических систем.
Статтю присвячено принципам організації інтелектуальної системи автоматизованого проектування (САПР) на основі діалогової бази знань. Як філософська та психологічна основа інтелектуальної САПР розглядається гіпотеза Л.С. Виготського про зону найближчого розвитку. Згідно з цією гіпотезою, стосовно інтелектуалізації САПР, проект може виконувати некваліфікований оператор при підтримці вбудованого інтелектуального компонента. У статті показано, що в основі архітектури вбудованого інтелектуального компонента може лежати діалогова база знань, яка зберігає декларативні і процедурні знання, необхідні для підтримки ціленаправленого діалогового процесу еротетичного типу. У заключній частині статті наданий опис прикладу інтелектуальної САПР, збудованої на основі запропонованих принципів, яка призначена для теплофізичного проектування елементів конструкції енергетичних систем.
This paper deals with concepts of organization of intelligent CAD systems based on the idea of a dialogue knowledge base. Using the philosophical and psychological foundations of an intelligent CAD system, the author considers the hypothesis of the Zone of Proximal Development offered by L.S. Vygotsky. According to this hypothesis, in the context of intelligent CAD systems, a project can be carry out by an unskilled operator with the support of the embedded intelligent component. This paper demonstrates that the core of the architecture of this intelligent component can contain a dialogue knowledge base, which keeps the declarative and procedural knowledge needed to support a goal-oriented erotetic dialogue process. In the final part of the paper there is an example of an intelligent CAD system constructed on the idea of the dialogue knowledge base. This CAD system is oriented to the thermal design of parts of power-producing systems.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:07:47Z |
| format | Article |
| fulltext |
© Чмырь И.А., 2014 29
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
УДК 004.896
И.А. ЧМЫРЬ*
ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ САПР НА ОСНОВЕ
ДИАЛОГОВОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ
*
Одесский государственный экологический университет, Одесса, Украина
Анотація. Статтю присвячено принципам організації інтелектуальної системи автоматизова-
ного проектування (САПР) на основі діалогової бази знань. Як філософська та психологічна основа
інтелектуальної САПР розглядається гіпотеза Л.С. Виготського про зону найближчого розвитку.
Згідно з цією гіпотезою, стосовно інтелектуалізації САПР, проект може виконувати некваліфіко-
ваний оператор при підтримці вбудованого інтелектуального компонента. У статті показано,
що в основі архітектури вбудованого інтелектуального компонента може лежати діалогова база
знань, яка зберігає декларативні і процедурні знання, необхідні для підтримки ціленаправленого
діалогового процесу еротетичного типу. У заключній частині статті наданий опис прикладу ін-
телектуальної САПР, збудованої на основі запропонованих принципів, яка призначена для теплофі-
зичного проектування елементів конструкції енергетичних систем.
Ключові слова: інтелектуальна САПР, зона найближчого розвитку, діалогова база знань, тепло-
фізичне проектування.
Аннотация. Статья посвящена принципам организации интеллектуальной системы автомати-
зированного проектирования (САПР) на основе диалоговой базы знаний. В качестве философской
и психологической основы интеллектуальной САПР рассматривается гипотеза Л.С. Выготского о
зоне ближайшего развития. Согласно этой гипотезе, применительно к интеллектуализации
САПР, проект может выполнять неквалифицированный оператор при поддержке встроенного
интеллектуального компонента. В статье показано, что в основе архитектуры встроенного ин-
теллектуального компонента может лежать диалоговая база знаний, хранящая декларативные и
процедурные знания, необходимые для поддержки целенаправленного диалогового процесса эро-
тетического типа. В заключительной части статьи описан пример интеллектуальной САПР, по-
строенной на основе предлагаемых принципов и предназначенной для теплофизического проекти-
рования элементов конструкций энергетических систем.
Ключевые слова: интеллектуальная САПР, зона ближайшего развития, диалоговая база знаний,
теплофизическое проектирование.
Abstract. This paper deals with concepts of organization of intelligent CAD systems based on the idea of a
dialogue knowledge base. Using the philosophical and psychological foundations of an intelligent CAD
system, the author considers the hypothesis of the Zone of Proximal Development offered by L.S. Vy-
gotsky. According to this hypothesis, in the context of intelligent CAD systems, a project can be carry out
by an unskilled operator with the support of the embedded intelligent component. This paper demonstrates
that the core of the architecture of this intelligent component can contain a dialogue knowledge base,
which keeps the declarative and procedural knowledge needed to support a goal-oriented erotetic dialo-
gue process. In the final part of the paper there is an example of an intelligent CAD system constructed on
the idea of the dialogue knowledge base. This CAD system is oriented to the thermal design of parts of
power-producing systems.
Keywords: intelligent CAD, zone of proximal development, dialogue knowledge base, thermal design.
1. Введение
Характерной особенностью современного автоматизированного проектирования является
существенная зависимость успешности выполнения проекта от экспертных знаний проек-
тировщика. Не редки случаи, когда увольнение ключевого эксперта приводит к прекраще-
нию работы над проектом. Отмеченная проблема может быть решена путем создания ин-
теллектуальной системы автоматизированного проектирования (САПР), способной накап-
ливать и хранить знания, необходимые для принятия экспертных решений в процессе про-
30 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
ектирования. После того, как база знаний такой САПР заполнена, она в состоянии оказы-
вать интеллектуальную поддержку проектировщику и не требует привлечения эксперта к
выполнению проекта.
Философской и психологической основой интеллектуальной САПР может быть мо-
дель, предложенная Л.С. Выготским и получившая наименование «зона ближайшего раз-
вития (ЗБР)». Выготский определяет зону ближайшего развития как дистанцию между
способностью учащегося решать задачу самостоятельно, без помощи внешнего интеллек-
та, и способностью обучаемого решать задачу при поддержке внешнего интеллекта [1, стр.
86]. На рис. 1 идея зоны ближайшего развития представлена в графической форме. Выгот-
ский рассматривал зону ближайшего развития в контексте процесса формирования у уча-
щегося процедурных знаний с помощью внешнего интеллекта. В контексте проблематики
создания интеллектуальной САПР, способной накапливать и хранить экспертные знания,
мы можем рассматривать, с одной стороны, человека-оператора, не обладающего эксперт-
ными знаниями, а с другой, встроенный интеллектуальный компонент, основу которого
представляет собой база процедурных знаний экспертного характера.
Рис. 1. Зона ближайшего развития Выготского
Ясно, что оператор и база экспертных знаний не изолированы друг от друга и что в
процессе решения задачи проектирования между оператором и базой осуществляется ин-
терактивное взаимодействие. Это интерактивное взаимодействие может иметь различный
характер, зависящий от того, какая основная цель ставится перед интеллектуальным ком-
понентом САПР.
Если основной целью интеллектуального компонента САПР является обучение не-
опытного оператора экспертным навыкам на примере конкретного проекта, а реализация
проекта является второстепенной целью, то интеллектуальный компонент может работать
примерно так, как работает когнитивный тьютор Джона Андерсона [2, 3], который пассив-
но наблюдает за действиями учащегося и вмешивается в процесс решения проблемы толь-
ко в том случае, когда учащийся совершает ошибку. Если учащийся безошибочно и ус-
пешно осуществляет решение задачи, то он вообще может не догадываться о существова-
нии интеллектуального компонента.
Если основной целью интеллектуального компонента САПР является реализация
проекта, а обучение оператора – это второстепенная цель, то интерактивное взаимодейст-
вие между оператором и интеллектуальным компонентом приобретает характер диалого-
вого процесса. В этом случае роль интеллектуального компонента кардинально меняется.
Он становится активным агентом диалога, который управляет действиями оператора и с
его помощью реализует сценарий проектирования, хранящийся в базе процедурных зна-
ний. Каждый шаг решения проблемы детерминируется отдельной диалоговой транзакцией.
В последующих частях статьи рассмотрены принципы организации САПР с интел-
лектуальным компонентом, выполняющим роль активного проводника по сценарию про-
ектирования. Показано, что в этом случае нет необходимости моделировать полномас-
штабный естественный диалог и можно ограничиться возможностями вопросно-ответного
(эротетического) диалогового процесса.
Зона задач, которые учащийся
может решать самостоятельно
ЗБР – зона задач, которые учащийся
может решать с внешней помощью
Зона задач, которые учащийся не
может решать даже при наличии
внешней помощи
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3 31
2. Решение задач в диалоговом процессе и диалоговая база знаний
В эротетическом диалоге информационные посылки активного и реактивного диалоговых
агентов имеют не только статус, но и форму вопросов и ответов. Эротетический диалого-
вый процесс часто используется для ввода команд оперативного управления программой
либо исходных данных, необходимых для работы сугубо вычислительных процедур. Од-
нако известны примеры диалоговых программ, в которых диалоговое общение приобрета-
ет свойства метода решения задачи [4, 5]. Работа таких программ распадается на последо-
вательность диалоговых транзакций, новые данные вводятся порциями на каждой транзак-
ции, а программа реагирует на введенные данные изменением своего поведения. Таким
образом, возможности эротетического диалогового процесса значительно шире, чем его
традиционное использование в системах электронной обработки данных. Если предполо-
жить, что роли диалоговых агентов зафиксированы, то процедурные знания активного
агента диалога, управляющего целенаправленным диалоговым процессом, можно рассмат-
ривать как знания о методе решения задачи. Поэтому уместно говорить о диалоговых ме-
тодах решения задач.
Сферой применимости диалоговых методов решения задач являются задачи, отно-
сящиеся к классу плохо формализуемых [8]. К плохо формализуемым задачам относятся в
том числе и задачи, решаемые в процессе проектирования.
Диалоговый метод решения плохо формализуемой задачи должен имитировать по-
ведение эксперта в процессе решения плохо формализуемой задачи. В [9] описывается по-
ведение эксперта, решающего задачу следующим образом: «…Этот тип (знаний) пред-
ставляет собой врождённые или приобретённые правила поведения, которые позволяют в
данной конкретной ситуации принять решение о необходимых действиях. Он (эксперт)
использует информацию в порядке, обратном тому, в котором она была получена. В каче-
стве примера можно привести рассуждения типа: «Я знаю, что это действие приводит к
такому-то результату, поэтому, если я хочу получить именно этот результат, я могу рас-
смотреть это действие». Человек постоянно пользуется этим типом знаний при воспри-
ятии, формировании концепций, решении задач и формальных рассуждениях. Появление
экспертных систем связано с необходимостью принятия в расчёт именно этого фундамен-
тального типа человеческих знаний».
В табл. 1 приведены основные характеристики поведения человека-эксперта при
решении плохо формализуемой задачи и активного агента эротетического диалога, демон-
стрирующие аналогию между этими двумя процессами.
Таблица 1. Сравнительные характеристики поведения человека-эксперта и активного аген-
та эротетического диалога
Характеристики поведения эксперта при
решении плохо формализуемой задачи
Характеристики поведения активного
агента эротетического диалога
Многошаговый процесс. На каждом шаге вы-
полняется простое действие, в результате чего
образуется некоторый промежуточный резуль-
тат.
Эксперт знает, какой должен быть следующий
шаг. Процедурные знания эксперта – это знания
о связях между предыдущими результатами и
последующим действием.
Часто действие, выполняемое в шаге, и полу-
ченный результат находятся в отношении «часть
– целое»
Многошаговый процесс. На каждом шаге-
транзакции активный агент передаёт реактив-
ному агенту вопрос и получает релевантный
ответ.
Активный агент формирует последующий во-
прос после анализа полученного ответа с учётом
«глубины диалога», «истории ответов» и «исто-
рии вопросов».
Ответ, в логическом смысле, является частью
субъекта вопроса
32 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
В [10, 11] описаны принципы организации и структура проблемно независимой
диалоговой базы знаний, хранящей знания активного диалогового агента, необходимые
для поддержки диалогового процесса эротетического типа.
Одним из принципов, положенных в основу структуры диалоговой базы знаний, яв-
ляется раздельное хранение процедурных и декларативных знаний. Декларативные знания
активного агента хранятся в памяти вопросов ������, а процедурные знания активного
агента, или диалоговый метод решения задачи, – в компоненте, названном диалоговый ме-
тод доступа к памяти вопросов ���� (Dialogue Access Method). На рис. 2 приведена логи-
ческая структура диалоговой базы знаний.
Рис. 2. База знаний эротетического диалога. �
��� – текущий ответ реактивного агента;
����� – имя последующей транзакции
Память вопросов QueMem хранит описание вопросов в виде спецификаций, доста-
точных для их интерпретации через видео и/или аудиоканалы компьютера. Память вопро-
сов представляет собой память с прямым методом доступа и возвращает спецификации
вопроса в ответ на имя диалоговой транзакции. Диалоговая транзакция – это однократный
обмен вопросом и ответом между диалоговыми агентами. С каждой диалоговой транзак-
цией связан только один вопрос активного агента.
Задачей диалогового метода доступа DiAM является преобразование текущего отве-
та реактивного агента CurrAns в имя последующей транзакции TranInd. Процедурные
знания эксперта представлены в DiAM в виде сетевой структуры, состоящей из цепочек
транзакций, а процесс решения задачи представляет собой управляемый поиск целевого
узла или целевой траектории. Ясно, что такой подход a priory предполагает, что сценарий
активного агента содержит множество всех искомых результатов решения задачи.
Диалоговый метод доступа состоит из связанных между собой узловых элементов.
Отдельный узел DiAM соответствует одной транзакции. В каждый момент времени актив-
ным является только один узел. Сеть DiAM неоднородна в том смысле, что она строится из
узлов разных типов. Узлы отличаются назначением, описанием и правилом навигации.
Идея неоднородности сети DiAM является принципиальной и означает, во-первых, что сеть
состоит из разнотипных узловых элементов, а во-вторых, что возможна различная типоло-
гия узловых элементов. В подавляющем большинстве случаев сеть DiAM может конструи-
роваться из трех типов узловых элементов [10].
• Узел прямой навигации (узел типа !"��1). Это узел, который соответствует тран-
закции, находящейся внутри сценария и предполагающей продолжение диалога. Для узла
типа !"��1 имя следующей транзакции определяется только на основании имени текущей
транзакции.
• Узел условной навигации (узел типа !"��2). Это узел, который также соответст-
вует транзакции, предполагающей продолжение диалога. Для узла типа !"��2 имя сле-
дующей транзакции определяется на основании имени текущей транзакции и истории от-
ветов на предыдущих транзакциях.
• Целевой узел (узел типа !"��3). Это узел, которым завершается диалоговый про-
цесс.
Определение следующей транзакции и активизацию соответствующего узла осуще-
База знаний эротетического диалога
���� ������
����� �
���
Вопрос
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3 33
ствляет унифицированный процесс ��� (Dialogue Method Cycle). Унифицированность
процесса ��� означает, во-первых, что для выполнения любой транзакции необходимо
выполнить одну и ту же последовательность деятельностей, а во-вторых, что эта последо-
вательность деятельностей не зависит от задачи, решаемой в процессе диалога.
Среди деятельностей, выполняемых ��� , есть две деятельности, требующие уточ-
нения. Во-первых, это деятельность, при помощи которой осуществляется интерпретация
вопроса и, во-вторых, деятельность, при помощи которой осуществляются обработка отве-
та и формирование имени следующей транзакции. Поскольку ��� – это унифицирован-
ный процесс, который «единообразно» обрабатывает любую транзакцию, то, как интер-
претация вопроса, так и обработка ответа, должны быть стандартизованы. Иными словами,
��� должен уметь неким стандартным способом генерировать любой вопрос и обраба-
тывать любой ответ. Ясно, что даже при достаточно обширном стандарте могут встречать-
ся случаи, когда стандартных средств недостаточно. Например, при генерации вопроса в
том случае, когда он представлен не вербально, невозможно учесть все многообразие не-
вербальной презентации информации. Необходимость в нестандартных средствах стано-
вится особенно очевидной, когда при обработке ответа необходимо выполнить специфиче-
скую численную обработку. Поэтому, кроме базового процесса ��� , целесообразно ис-
пользовать «внешние», по отношению к ��� , процессы. Эти процессы должны вызы-
ваться из ��� и возвращать ему управление после завершения работы. Данные процессы
получили наименование процессы-демоны [12]. Таким образом, в общем случае, в системе
диалоговой базы знаний должна присутствовать библиотека специализированных процес-
сов-демонов
������"� и ������"�,
которые могут осуществлять «дообработку» вопроса или ответа на любой транзакции в
том случае, когда стандартных средств ��� недостаточно.
3. Диалоговая имитация работы эксперта при моделировании явления тепло- и мас-
сопереноса
Рассмотрим пример, иллюстрирующий организацию и практическое использование интел-
лектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний. Часто при разработке программ,
используемых для математического моделирования явлений тепло- и массопереноса, ос-
новные усилия разработчиков направлены на создание и совершенствование методо-
ориентированного ядра программы, поскольку здесь можно опереться как на хорошо раз-
работанный математический аппарат, так и на традиционные технологии программирова-
ния [13, 14]. Автоматизации процесса решения плохо формализуемых задач, «окружаю-
щих» методоориентированное ядро, уделяется значительно меньше внимания. Такое рас-
пределение приоритетов снижает эффект от применения системы автоматизированного
проектирования. В качестве примера можно рассмотреть процесс теплофизического про-
ектирования элемента конструкции энергетической установки. Расчётный блок в такой
системе используется для определения полей температур или термических напряжений с
помощью либо метода сеток, либо метода конечных элементов. В зависимости от произво-
дительности компьютера и количества используемых элементов этот процесс продолжает-
ся единицы или десятки минут, в то время как подготовка сетевой модели и данных, необ-
ходимых для расчета, занимает недели и месяцы работы эксперта. Не менее трудоёмок
процесс интерпретации экспертом полученных массивов чисел, то есть переход от полей
температур или напряжений к конкретным конструкторским решениям. Использование
компьютера как на начальном этапе проектирования, так и на этапе интерпретации расчёт-
ных результатов, предполагает умение решать плохо формализуемые задачи, имитирую-
щие работу человека-эксперта.
34 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
Будем считать, что в общем случае интеллектуальная САПР состоит из трёх про-
граммных блоков.
1. Проблемно-ориентированный блок, предназначенный для снабжения расчётного
ядра системы данными, необходимыми и достаточными для выполнения расчётов.
2. Методо-ориентированный блок, предназначенный для выполнения расчётов.
3. Проблемно-ориентированный блок, предназначенный для интерпретации резуль-
татов, полученных с помощью блока 2.
Блок 2 строится на базе одного из известных численных методов и реализуется су-
губо алгоритмически. Блоки 1 и 3 – это блоки, предназначенные для решения совокупно-
сти плохо формализуемых задач, методы решения которых представляют собой эвристи-
ческие правила, объединённые логикой эксперта.
В табл. 2 приведены несколько примеров трёхблочной организации интеллектуаль-
ной САПР.
Таблица 2. Примеры трёхблочной организации интеллектуальной САПР
Область
применения
САПР
Назначение блока
Блок 1 Блок 2 Блок 3
Теплофизическое
проектирование
Генерация
конечно-разностного
аналога
Расчёт температур-
ного поля методом
сеток
Анализ температур-
ного поля. Генерация
данных для парамет-
рических расчётов
Прочностное
конструирование
Генерация
конечно-элементного
аналога
Расчёт поля напря-
жений методом ко-
нечных элементов
Анализ поля напря-
жений. Генерация
данных для
параметрических
расчётов
Проектирование
интегральных
схем
Генерация
логической схемы
Поверочный расчёт
методом верифика-
ции электронных
схем
Анализ результатов
верификации.
Редактирование
логической схемы
В последующей части параграфа описана применимость диалоговой базы знаний
для решения плохо формализуемых задач, возникающих в процессе моделирования явле-
ний тепломассопереноса (первая строка табл. 2). Идея диалоговой базы знаний легла в ос-
нову пакета программ под наименованием «Термоанализатор», разработанного в Одесском
институте низкотемпературной техники и энергетики по заданию НИИ «Шторм» (г. Одес-
са) в конце 90-х годов. Программа «Термоанализатор» обеспечивает полный цикл модели-
рования (ввод данных – расчёт – отображение результатов) стационарных и нестационар-
ных полей температур неоднородных по своему составу объектов произвольной геометри-
ческой формы при разнообразных граничных условиях. Описание пакета программ «Тер-
моанализатор» можно найти в [15].
Основная задача, которая ставилась при разработке пакета «Термоанализатор», за-
ключалась в проектировании интеллектуального компонента, хранящего эвристические
знания специалистов в области моделирования тепломассопереноса в таком виде, который
делает их доступными для использования неспециалистами. Интеллектуальный компонент
реализует функции первого и третьего блоков трёхблочной организации интеллектуальной
САПР (табл. 2).
В методо-ориентированном блоке пакета программ «Термоанализатор» реализована
технология математического моделирования теплового состояния объектов методами пря-
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3 35
мой аналогии. В основе метода – сведение дифференциального оператора (уравнение теп-
лопроводности, начальные и граничные условия) к конечно-разностному. С этой целью
исследуемый объект заменяется топологически адекватной ему сеточной моделью (дис-
кретным аналогом), для каждого узла которой составляется уравнение теплового баланса,
совокупность которых образует систему линейных алгебраических уравнений [16].
Система формирования дискретного аналога является диалоговой и по форме, и с
точки зрения метода решения плохо формализуемых задач. Особенностью реализации
диалогового процесса, при решении задачи формирования дискретного аналога, является
фиксированное закрепление роли активного агента диалога за программой. Таким образом,
в ходе формирования дискретного аналога вопросы всегда задаёт программа, а отвечает на
эти вопросы всегда оператор-пользователь. Программа «знает», с какого вопроса необхо-
димо начать диалог и каким очередным вопросом необходимо отреагировать после полу-
чения ответа на предыдущий вопрос. Вопрос, являющийся переносчиком декларативных
знаний, строится в соответствии с теорией Белмана и Стила [17], рассматривающей логи-
ческую структуру вопроса как совокупность субъекта вопроса и требования вопроса. На
рис. 3 приведен фрагмент сценария диалогового метода «оценка мерности модели» в виде
сети Петри.
Рис. 3. Фрагмент сценария диалогового метода «оценка мерности модели»
Как видно из фрагмента сценария, приведенного на рис. 3, активный агент диалога
. . .
12
Да Нет
13
14 15
18
16
14б
210
14а
Да (3,5)
Да
17
Да (7)
Нет
Да
. . .
. . .
. . .
. . .
Нет (4,7)
Да(4,7)
Нет(1,2,3,5)
Да(1,2,3,5)
Да (8)
Да (6)
Нет (8)
Нет(6)
Да
Нет
11
Да Нет
Нет
Да (1,2,4,6)
Нет
36 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
(программа «Термоанализатор») на каждой транзакции ожидает ответ «Да» или «Нет». Для
упрощения сценария при определении имени следующего шага используется процедура-
демон. Аккумулятор ответов оператора представляет собой два одномерных массива:
М1[1..3] и М2[1..3], хранящих комбинации нулей и единиц. Для определения имени сле-
дующей транзакции агент-демон использует содержимое массива М1, представляющее
собой целое число, в диапазоне от 1 до 8.
На рис. 3 приняты следующие обозначения.
Позиция, изображённая в виде удвоенной окружности, означает, что при вычисле-
нии имени следующей транзакции используется процедура-демон, а позиция, изображён-
ная в виде одинарной окружности, означает, что при вычислении имени следующей тран-
закции процедура-демон не используется.
Переходы подписаны ответами «Да» или «Нет». Если после перечисленных ответов
изображены круглые скобки, то переход является условным. Он выполняется в том случае,
когда, кроме утвердительного или отрицательного ответа оператора, учитывается возвра-
щаемое демоном значение. Список чисел в скобках является альтернативным. Например,
если переход имеет надпись: «Да (1,2,4,6)», то это означает, что оператор ответил «Да», а
демон вернул одно из чисел в скобках.
В табл. 3 приведена расшифровка используемых на рис. 3 вопросов и ответов.
Таблица 3. Табличное описание сценария «оценка мерности модели»
Имя
транз.
Содержание
вопроса
Ожи-
даемый
ответ
Аккумулятор
ответов
Значение,
возвращаемое
демоном
Имя сле-
дующей
транзакц. М1 М2
11
Можно ли предположить
однородность материала
вдоль оси Х?
Да М1[1]:= 0 12
Нет М1[1]:= 1 12
12
Можно ли предположить
однородность материала
вдоль оси У?
Да М1[2]:= 0 13
Нет М1[2]:= 1 13
13
Можно ли предположить
однородность материала
вдоль оси Z?
Да М1[3]:= 0 1..7 14
Нет М1[3]:= 1 8 210
14
Есть ли на поверхностях,
ограничивающих объект
по оси Х, участки, тем-
пература которых из-
вестна до решения
задачи?
Да М2[1]:= 1
1, 2, 4, 6 15
3, 5 16
7 17
Нет 14а
14а
Поверхности, ограничи-
вающие объект по оси
Х, теплоизолированы?
Да 14б
Нет 18
14б
Теплообменом между
объектом и окружающей
средой по этим поверх-
ностям в направлении
оси Х можно
пренебречь?
Да М2[1]:= 0 18
Нет М1[1]:= 1 18
15
Температуры хотя бы на
одной из этих поверхно-
стей по координате У
изменяются?
Да М1[2]:= 1 1, 2, 3, 5 16
Нет М1[2]:= 0
4, 7 17
6 18
8 210
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3 37
Продолж. табл. 3
210
Ваш объект может быть
представлен трёхмерной
моделью (сеточным ана-
логом). Правомерность
применения модели
меньшей мерности мож-
но установить только на
основе анализа резуль-
татов моделирования
Нажа-
тие лю-
бой
клави-
ши
Главное
меню
системы
Помимо своего основного назначения, подсистема оценки мерности может быть
полезна начинающему оператору в приобретении навыков математического моделирова-
ния теплового состояния объектов, а также для углубления представления оператора о мо-
делируемом объекте и его взаимодействии с окружающей средой.
Интеллектуальный компонент пакета программ «Термоанализатор» включает сле-
дующие подсистемы:
• подсистема экспертной оценки мерности математической модели;
• подсистема формирования сеточной модели;
• подсистема автоматизированного вычисления коэффициентов теплообмена;
• подсистема обеспечения справочной информацией;
• подсистема интерпретации результатов моделирования;
• архив сеточных моделей.
Концепция построения подсистемы автоматизированного вычисления коэффициен-
тов теплообмена предполагает использование двух подходов:
• объектно-независимый подход, предполагающий, что определение коэффициента
теплообмена выполняется на основе детальных характеристик свойств поверхности омы-
вающей её среды и т.д.;
• объектно-зависимый подход, предполагающий, что определение коэффициентов
теплообмена осуществляется для конкретных объектов (диски газовых турбин, котельные
агрегаты, элементы радиоэлектронной аппаратуры и т.д.) в конкретных условиях эксплуа-
тации.
Поиск необходимого процесса для вычисления коэффициентов теплообмена осуще-
ствляется в диалоговом режиме. Вводя качественные характеристики взаимодействия по-
верхности объекта с окружающей средой, оператор получает доступ к зависимости или
группе зависимостей, позволяющих определить количественную характеристику конвек-
тивного теплообмена – коэффициент теплообмена и использовать её при формировании
сеточной модели. Аналогичным образом осуществляются поиск и использование зависи-
мостей для расчёта коэффициента теплообмена излучением или сложного теплообмена.
Подсистема интерпретации результатов моделирования представлена двумя опция-
ми:
• отображением температурного поля в виде таблицы;
• отображением профиля температур для заданной оператором последовательности
узлов сеточной модели.
6. Заключение
Философской и психологической основой организации интеллектуальных САПР может
служить гипотеза Выготского о зоне ближайшего развития. Согласно этой гипотезе, при-
менительно к интеллектуализации системы автоматизированного проектирования, проект
может выполнять неквалифицированный оператор при поддержке встроенного интеллек-
38 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 3
туального компонента. Предлагается рассматривать процесс проектирования как эротети-
ческий диалоговый процесс между оператором и встроенным интеллектуальным компо-
нентом. На каждой диалоговой транзакции оператор, отвечая на вопрос встроенного ин-
теллектуального компонента, детерминирует порцию декларативных знаний, необходи-
мых интеллектуальному компоненту для выполнения очередного шага в процессе решения
задачи проектирования. Интеллектуальный компонент строится на основе концепции диа-
логовой базы знаний, хранящей как декларативные, так и процедурные знания, необходи-
мые для реализации диалогового сценария, а сам диалоговый сценарий рассматривается
как метод решения задачи. В статье приведен пример интеллектуальной системы автома-
тизированного проектирования, построенной на основе диалоговой базы знаний. Приве-
денный пример не является гипотетическим, а описывает реальный пакет программ, реа-
лизующий полный цикл теплофизического проектирования элементов конструкций энер-
гетических установок. Все задачи, решаемые пакетом программ в процессе теплофизиче-
ского проектирования, выполняются оператором, не обладающим специальными эксперт-
ными знаниями в области моделирования явлений тепло- и массопереноса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Vygotsky L. Mind in society: The development of higher psychological processes / Vygotsky L. –
Cambridge, MA: Harvard University Press, 1978. – 389 p.
2. Anderson J.R. Rules of the Mind / Anderson J.R. – Hillsdate, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates,
1993. – 410 p.
3. Cognitive Tutors: Lessons Learned / Anderson J.R., Corbet A.T., Koedinger K.R. [et al.] // The Journal
of the Learning Sciences. – 1995. – Vol. 4, N 2. – P. 167 – 207.
4. Янко Т.Е. Информационная модель диалога / Т.Е. Янко // Научно-техническая информация. –
(Серия 2. «Информационные процессы и системы»). – 1990. – № 12. – C. 30.
5. Дракин В.И. Общение конечных пользователей с системами обработки данных / Дракин В.И.,
Попов Э.В., Преображенский А.Б. – М.: Радио и связь, 1988. – 286 с.
6. Петрушенко А.Н. О диалоговых вычислениях в алгоритмических алгебрах / А.Н. Петрушенко //
Кибернетика. – 1990. – № 1. – C. 13 – 20.
7. Констейбл Р. О классах схем программ / Р. Констейбл, Д. Грис // Кибернетический сборник. –
1977. – Вып. 14. – C. 122 – 177.
8. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур / Кузнецов В.Е. – М.: Наука, 1989.
– 202 с.
9. Harmon P. Expert Systems. Artificial Intelligence in Business / P. Harmon, D. King. – John Willey,
1985. – 218 p.
10. Chmyr I. Dialogue of Partners as a Method For Non-Formal Problem Solving / Maddy D. Brouwer-
Janse, Thomas L. Harrington (ed.) // Collection: Human-Machine Communication for Educational Sys-
tems Design, NATO ASI Series F129. – Berlin: Springer-Verlag, 1994. – P. 221 – 228.
11. Чмырь И.А. Представление процедурных знаний в диалоговой базе знаний / И.А. Чмырь // Ма-
тематичні машини і системи. – 2008. – № 1. – С. 106 – 114.
12. Айтьян С.Х. Инструментальные средства разработки экспертных систем на ПЭВМ / С.Х. Ай-
тьян, К.Р. Гуарян // Микропроцессорные средства и системы. – 1989. – № 6. – C. 55 – 61.
13. Математика и САПР. – М.: Мир, 1988. – Кн. 1. – 190 с.
14. Математика и САПР. – М.: Мир, 1989. – Кн. 2. – 215 с.
15. Коноплёв И.Д. Применение диалоговых методов при моделировании явлений тепломассопере-
носа / И.Д. Коноплёв, Л.С. Остапенко, И.В. Соловьева // Тепловые режимы, термостатирование и
охлаждение радиоэлектронной аппаратуры (ТРТО). – 1992. – Вып. 3–4. – C. 93 – 101.
16. Коздоба Л.А. Электрическое моделирование явлений тепло- и массопереноса / Коздоба Л.А. –
М.: Энергия, 1972. – 98 с.
17. Белнап Н. Логика вопросов и ответов. Прогресс / Н. Белнап, Т. Стил. – М., 1981. – 288 с.
Стаття надійшла до редакції 14.03.2014
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84427 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:07:47Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Чмырь, И.А. 2015-07-07T16:57:03Z 2015-07-07T16:57:03Z 2014 Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний / И.А. Чмырь // Математичні машини і системи. — 2014. — № 3. — 29-38. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84427 004.896 Статья посвящена принципам организации интеллектуальной системы автоматизированного проектирования (САПР) на основе диалоговой базы знаний. В качестве философской и психологической основы интеллектуальной САПР рассматривается гипотеза Л.С. Выготского о зоне ближайшего развития. Согласно этой гипотезе, применительно к интеллектуализации САПР, проект может выполнять неквалифицированный оператор при поддержке встроенного интеллектуального компонента. В статье показано, что в основе архитектуры встроенного интеллектуального компонента может лежать диалоговая база знаний, хранящая декларативные и процедурные знания, необходимые для поддержки целенаправленного диалогового процесса эротетического типа. В заключительной части статьи описан пример интеллектуальной САПР, построенной на основе предлагаемых принципов и предназначенной для теплофизического проектирования элементов конструкций энергетических систем. Статтю присвячено принципам організації інтелектуальної системи автоматизованого проектування (САПР) на основі діалогової бази знань. Як філософська та психологічна основа інтелектуальної САПР розглядається гіпотеза Л.С. Виготського про зону найближчого розвитку. Згідно з цією гіпотезою, стосовно інтелектуалізації САПР, проект може виконувати некваліфікований оператор при підтримці вбудованого інтелектуального компонента. У статті показано, що в основі архітектури вбудованого інтелектуального компонента може лежати діалогова база знань, яка зберігає декларативні і процедурні знання, необхідні для підтримки ціленаправленого діалогового процесу еротетичного типу. У заключній частині статті наданий опис прикладу інтелектуальної САПР, збудованої на основі запропонованих принципів, яка призначена для теплофізичного проектування елементів конструкції енергетичних систем. This paper deals with concepts of organization of intelligent CAD systems based on the idea of a dialogue knowledge base. Using the philosophical and psychological foundations of an intelligent CAD system, the author considers the hypothesis of the Zone of Proximal Development offered by L.S. Vygotsky. According to this hypothesis, in the context of intelligent CAD systems, a project can be carry out by an unskilled operator with the support of the embedded intelligent component. This paper demonstrates that the core of the architecture of this intelligent component can contain a dialogue knowledge base, which keeps the declarative and procedural knowledge needed to support a goal-oriented erotetic dialogue process. In the final part of the paper there is an example of an intelligent CAD system constructed on the idea of the dialogue knowledge base. This CAD system is oriented to the thermal design of parts of power-producing systems. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Обчислювальні системи Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний Принципи організації інтелектуальної САПР на основі діалогової бази знань Principles of intelligent CAD systems based on the idea of a dialogue knowledge base Article published earlier |
| spellingShingle | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний Чмырь, И.А. Обчислювальні системи |
| title | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний |
| title_alt | Принципи організації інтелектуальної САПР на основі діалогової бази знань Principles of intelligent CAD systems based on the idea of a dialogue knowledge base |
| title_full | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний |
| title_fullStr | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний |
| title_full_unstemmed | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний |
| title_short | Принципы организации интеллектуальной САПР на основе диалоговой базы знаний |
| title_sort | принципы организации интеллектуальной сапр на основе диалоговой базы знаний |
| topic | Обчислювальні системи |
| topic_facet | Обчислювальні системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84427 |
| work_keys_str_mv | AT čmyrʹia principyorganizaciiintellektualʹnoisaprnaosnovedialogovoibazyznanii AT čmyrʹia principiorganízacíííntelektualʹnoísaprnaosnovídíalogovoíbaziznanʹ AT čmyrʹia principlesofintelligentcadsystemsbasedontheideaofadialogueknowledgebase |