Алгоритмическое и информационное обеспечение системы управления разработкой комплекса сбора гидроакустической информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Анкудинов, Иван Георгиевич

• Анкудинов, Иван Георгиевич
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Анкудинов, Иван Георгиевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ НИОКР И ПРОБЛЕМЫ ИХ АЛГОРИТМИЗАЦИИ

1.1. Системное обоснование выбора специальных задач управления НИОКР

1.2. Информационное обеспечение специальных задач

управления НИОКР

1.3. Анализ целей управления и проектирования

и формализация критериев

1.4. Критерии оценки комплекса методов и моделей

%

2. ЛОГИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ НИОКР

2.1. Общие принципы построения многовариантных структурно-параметрических моделей

2.2. Принципы морфологического описания вариантов состава разработки для построения информационного обеспечения специальных задач управления

2.3. Описание множества альтернативных вариантов потоковых

схем системы

2.4. Структурно-параметрические модели в задачах синтеза и управления разработкой систем

3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ВЫБОРА СОСТАВА НИОКР

3.1. Логическое описание морфологического множества

вариантов ИМК и состава НИОКР

3.2. Оценка параметров элементов комплекса методов и моделей

в задачах планирования и управления НИОКР

3.3. Формулировка и методы решения оптимизационных задач выбора ИМК и состава НИОКР

3.4. Процедура диалоговой оптимизации состава НИОКР

3.5. Информационное обеспечение задачи выбора ИМК

и состава НИОКР

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСА СБОРА

ГИДРОАКУСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

4.1. Задание на разработку КСГИ

4.2. Функциональный базис КСГИ

»

4.3. Функции и структура КСГИ

4.4. Логическое описание и оценка параметров элементов морфологического множества методов и моделей

4.5. Анализ результатов решения

4.6. Оценка эффективности алгоритмического и информационного обеспечения для планирования состава НИОКР и выбора инструментально-методического комплекса

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

ГБО -ЛНФ -

имк -ксги

ЛПР -МАВ -НИОКР

СНФ -ССНФ

тз -тс и -тт -

ФК -ФС -ХБФ -

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

гидролокатор бокового обзора дизъюнктивная нормальная форма инструментально-методический комплекс комплекс сбора гидроакустической информации лицо принимающее решение множество альтернативных вариантов

научно-исследовательская и опытно-конструкторская разработка

скобочная нормальная форма сингулярная скобочная нормальная форма техническое задание тактическая ситуация использования технические требования Фазовый канал Функциональная структура характеристическая булева форма

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмическое и информационное обеспечение системы управления разработкой комплекса сбора гидроакустической информации»

ВВЕДЕНИЕ

Автоматизация всех этапов создания сложной наукоемкой продукции стала актуальной задачей многих научно-исследовательских разработок уже в начале шестидесятых годов. Наряду с исследованием принципов построения автоматизированных систем управления производственным процессом - АСУ ТП (Бутов A.C., Майоров С.А., Попов O.A.» Советов Б.Я., Четвериков В.Н. и др.), разрабатывались автоматизированные системы организационного управления - АСОУ (Бусленко В.Н., Глушков В.М., Мамиконов А.Г., Мясников В.А., Николаев В.И. Поспелов Г.С.и др.), системы управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими разработками - АСУ НИОКР, системы автоматизации научных исследований - АСНИ, а также системы автоматизированного проектирования - САПР (Анисимов В.И. , Гаврилов М.А., Норенков И.П., Петренко А.И. и др.). В создававшихся АСУ НИОКР решались задачи управления НИОКР в рамках целых организаций (например, методы многотемного сетевого планирования С 453) или в масштабах целой страны (например, американская система ПАТТЕРН С343).

Однако, проблемы автоматизации управления разработками в рамках отдельных тем (заказов) исследованы недостаточно, причем, имеется ряд особых проблем, возникающих на начальной стадии разработки и связанных с необходимостью принятия решений по выбору состава выполняемых работ, включая глубину проработки отдельных разделов тематики НИОКР, в условиях большой информационной неопределенности, многовариантности решений, с учетом требований рыночной экономики С743 и при жестко заданных сроках и ограниченных трудовых и финансовых ресурсах.

Наиболее трудным для автоматизации и ответственным с точки зрения последующих этапов является этап предварительного (системотехнического) проектирования. На этом этапе исследуются принципы построения системы, производится выбор степени Формализации задач, методов и моделей их решения, осуществляется Формирование структуры разрабатываемого объекта и принимаются основные проектные решения, которые определяют состав и сетевой график работ на последующих этапах. С учетом сказанного, дальнейшая автоматизация процедур управления разработкой в рамках отдельных тем является актуальной задачей С42,47,51,56,59,613.

Автоматизация задач управления разработкой объекта рассмотрена в диссертации на примере комплекса сбора гидроакустической информации (КСГИ). Эти системы прменяются для обследования акваторий портов, рек, озер и морей с целью обнаружения затонувших объектов, определения состояния трубпроводов и других подводных сооружений, а также в качестве подсистем систем сбора и обработки гидрографической информации более общего характера С14^ 22,23,58,693. Исследование возможности создания КСГИ, Функционирцющих. в широком диапазоне тактических ситуаций использования, связано с поиском наилучшего разрешения ряда технических противоречий. Поэтому проблема выбора оптимального управления разработкой систем, подобных КСГИ, тесно связана с задачами структурно-параметрического синтеза систем. Решению этих проблем посвящена диссертация, что и определяет ее актуальность.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Основной целью диссертационной работы является повышение эффективности управления НИОКР в рамках отдельной темы на стадии исследования принципов построения сложных технических систем - на примере

задач синтеза и управления разработкой КСГИ - за счет использования автоматизированных процедур комплексного обоснования детализации проекта, выбора состава работ, методов разработки и моделей, с учетом их адекватности, значимости проработки отдельных элементов и подсистем разрабатываемой системы и ограничений на ресурсы проектной организации.

В соответствии с поставленной целью в работе решается следующая основная задача: разработка принципов построения алгоритмического и информационного обеспечения планирования состава НИОКР в рамках отдельной темы и обоснования технологии выполнения НИОКР. Для решения этой основной задачи решаются следующие подзадачи:

- разработка информационной базы для выбора принципов построения и структурных решений, методов и моделей в задачах синтеза и управления исследованием и разработкой специализированных систем сбора информации;

- разработка алгоритмического обеспечения решения задачи по определению состава, рациональной глубины проработки отдельних разделов и технологии выполнения НИОКР?

проверка работоспособности предлагаемых алгоритмов на примере решения задач синтеза и управления разработкой специализированной системы сбора гидроакустической информации-

ПРЕДМЕТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Предметом исследования являются методы построения информационного обеспечения и алгоритмизации процедур поддержки принятия решений по формированию состава работ, выбору методических средств и моделей для исследования принципов построения специализированных систем сбора информации. Для достижения поставленной задачи в диссертационной

работе использованы методы системного анализа процесса управления разработкой сложной системы на примере судовой системы сбора гидроакустической информации, а также методы дискретной математики, исчисления высказываний, логики предикатов, структурного и параметрического моделирования сложных систем.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА выполненных исследований заключается в следующем:

- разработаны методика, алгоритмическое и информационное обеспечение поддержки принятия решений в АСУ НИОКР по выбору рациональной детализации проекта на стадии системного проектирования и необходимого комплекса методов и средств, обеспечивающие наиболее полную реализацию целей НИОКР в условиях ограниченных ресурсов;

- предложены классификация структурно-параметрических моделей и методика принятия решений по и?с рациональному выбору на стадии системного проектирования на примере КСГИ;

- обоснована целесообразность решения задач управления исследованиями и разработкой систем в тесной связи с решением задач системного проектирования и структурного синтеза;

- разработано алгоритмическое и информационное обеспечение для исследования принципов простроения и структурной организации специализированных систем сбора информации, разработаны принципы декларативного описания и логического программирования задач структурного синтеза на стадии исследования принципов построения подсистем и блоков специализированных систем сбора информации;

- предложен метод формализации критериев качества системы, предназначенной для работы в различных тактических ситуациях, на примере специализированной системы сбора информации;

- эффективность предложенных алгоритмов и моделей доказана на примере автоматизированного построения плана работ исследования и системного проектирования специализированной системы сбора гидроакустической информации и синтеза ее отдельных подсистем и блоков.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Разработанные алгоритмы и программы позволяют усовершенствовать существующую технологию управления НИОКР на ответственном этапе системного проектирования за счет систематизации, более полного и эффективного использования знаний, накопленных в предметной области проектирования, и автоматизации процедур выбора методов и моделей с помощью разработанных диссертантом алгоритмов и программ. Предлагаемые алгоритмы реализованы на алгоритмическом языке TURBO PASCAL и языке логического программирования TURBO PROLOG, и могут быть использованы во всех научно-исследовательских и проектных

а

организациях, занимающихся разработкой АСУ НИОКР, АСНИ и САПР.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ. Исследование появилось в результате теоретического обобщения результатов наблюдений, подходов и приемов решения задач управления разработками на ранних стадиях проектирования радиоэлектронных систем, систем автоматики и сбора гидроакустической информации. Результаты работы реализованы в хоздоговорных научно-исследовательских работах и учебном процессе Северо-Западного заочного политехнического института при постановке и чтении курса "Основы научных исследований".

Диссертация состоит из введения, четырех глав и приложений.

В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ производится анализ специальных задач управления НИОКР, возникающих на стадии исследования принципов построения разрабатываемых систем. Делается вывод, что для этих стадий характерна тесная связь задач управления с задачами синтеза и выбора методов, моделей и других инструментальных средств для исследования и проектирования элементов и подсистем разрабатываемой системы.

Управление НИОКР должно опираться на значительный объем Формализованных знаний о предметной области управления, включающей знания о структурных и параметрических вариантах построения разрабатываемой системы, методах моделирования отдельных компонентов и всей системы в целом, т.е. опираться на современные методы синтеза систем и инженерии знаний. Поэтому в этой главе дается классификация способов представления знаний о предметной области синтеза и управления. Для формализации знаний о множестве структурных вариантов системы и, в частности, КСГИ, в принципе могут быть использованы логические, продукционные, Фреймовые и сетевые модели представления знаний.

В этой главе также анализируются подходы к анализу целей управления и формализации критериев для оценки степени достижения поставленных целей. Основная цель управления НИОКР - рациональное использование трудовых, информационных, технических, финанасовых и временных ресурсов научно-исследовательской организации. К техническим ресурсам относятся помещения, лабораторное оборудование, ЭВМ и т.д. Рациональное использование ресурсов означает получение наивысшего значения показателя совершенства создаваемой системы.

В соответствии с одним из принципов системного подхода, на каждом этапе управления разработкой и уровне проектирования необходимо выбирать главные наиболее существенные показатели. Типичными противоречивыми требованиями при разработке КСГИ являются повышение точности и пропускной способности, снижение стоимости и повышение надежности и т.д.. Для сравнительной оценки вариантов системы могут быть использованы показатели технико-экономической и технической эффективности.

Для оценки технической эффективности системы функционирующей в условиях меняющейся окружающей обстановки, т.е в различных тактических ситуациях использования, предложена общая оценка гибкости системы способной к переключению режима Функционирования. В главе даны частные случаи получения оптимистической, пессимистической, вероятностной и комбинированной оценки гибкости системы.

г

ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ дается классификация и обоснование принципов построения многовариантных стуктурно-параметрических моделей для решения задачи управления разработкой на ранних стадиях разработки специализированных систем сбора информации. В основе построения структурных моделей лежит анализ функций разрабатываемой системы. Понятие функции определяется через понятия потребности и операции или преобразования, реализующего рассматриваемую функцию.

Неформальные процедуры формирования функциональной структуры разрабатываемой системы опираются на - следующую информацию: 1) Варианты функционирования системы (тактические ситуации использования); 2) Аналоги разрабатываемой системы или ее компонентов в виде созданных ранее систем близкого назначения или

их компонентов; 3) Мыслимые (концептуальные) варианты построения системы или ее компонентов; 4) Жизненный цикл существовавших систем или этапы жизненного цикла существующих систем близкого назначения- Для формализации множества альтернативных вариантов Функциональной структуры системы в задачах выбора состава разработки и структурного синтеза систем предлагается использовать аппарат исчисления высказываний и логики предикатов.

Предлагается методика автоматизированного синтеза Функциональной структуры разрабатываемой системы, базирующаяся на логико-комбинаторном подходе, учитывающая специфику предметной области и реализующая в полной мере идею продуктивного морфологического классифицирования.

Рассмотрена классификация подходов к структурно-параметрическому моделированию систем применительно к задаче управления разработкой КСГИ. Модели можно разбить на два класса: динамические и статические. Многоуровневую модель системы можно представить в виде последовательной композиции двухуровневых моделей.

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ диссертации предлагается и исследуется методика, алгоритмы и структура информационного обеспечения для решения одной из наиболее важных задач АСУ НИОКР, а именно задачи определения состава работ и степени детализации разработки отдельных аспектов темы НИОКР с учетом ограничений на ресурсы научно-исследовательской организации.

В основе предлагаемой методики лежит формальное описание морфологического множества комплекса методов и моделей, причем многоуровневая иерархическая структура исследуемой системы может быть представлена композицией двухуровневых подсистем и

элементарных компонентов. Моделирование каждой двухуровневой подсистемы заключается в разработке одноуровневой модели в виде "черного ящика;" и в разработке двухуровневой модели.

Предполагается, что в общем случае для разработки и реализации каждой модели типа "черного ящика" могут быть использованы несколько альтернативных технологий, причем каждая альтернативная технология определяется комплексом (набором) методов и инструментальных средств реализации этой технологии. Предлагаются три варианта использования одноуровневой модели:

1. Дальнейшая проработка модели не производится, т.е. результатом исследования является сама одноуровневая модель.

2. Использование готового компонента, выпускаемого серийно или разработка многоуровневой модели компонента на основе некоторой стандартной и достаточно детерминированной технологии.

3. Разработка двухуровневой модели компонента на основе некоторой технологии.

Для разработки и реализации двухуровневой модели компонента могут быть использованы = несколько альтернативных технологий, причем каждая альтернативная технология рассматривается как комплекс методик и инструментальных средств для реализации соответствующей технологии.

Разработка одноуровневой модели системы означает разработку или уточнение технического задания на проектирование системы. Разработка двухуровневой модели подразумевает выбор структуры системы, составление собственно.. модели и расчет на основе выбранной модели параметров компонентов, составляющих структуру системы, для обеспечения требований технического задания. Инструментальные средства, технологии разработки моделей и

проектирования компонентов системы могут быть а) типовыми и б) оригинальными. Оригинальные разрабатываются в том случае, когда отсутствуют типовые либо создание оригинальных влечет меньшие затраты.

Для выбора рационального варианта ИМК для анализа и проектирования специализированных систем сбора информации предложены критерии оценки комплекса методов и моделей в виде набора показателей, включающего: -трудоемкость разработки комплекса моделей; эффективность использования комплекса моделей; затраты на приобретение инструментальных средств для реализации комплекса моделей.

Эффективность оценивается экспертами в безразмерных единицах <баллах>. Оценка эффективности должна учитывать "адекватность" рассматриваемых методов и моделей задаче анализа и/или проектирования как с точки зрения качественного (принципиального) соответствия метода (модели) и задачи, так и с точки зрения количественного соответствия (т.е. ожидаемой точности). Оценка эффективности должна учитывать также "важность" или "значимость" решения соответствующей задачи анализа или проектирования. Предполагается, что наибольшую "значимость" имеют задачи, ожидаемое решение которых характеризуется большой неопределенностью, т.е. по-существу, принципиально новые задачи, соответствующие наиболее ответственным, критичным узлам и блокам проектируемой системы. Предложена оценка эффективности в виде свертки оценок адекватности и значимости.

Предложена формулировка и методы решения оптимизационных задач выбора ИМК. В качестве критерия оптимальности может быть взят максимум эффективности при ограничениях на трудоемкость и

затраты.

Кроме "параметрических" ограничений в формулировку задачи входят также "логические ограничения", выражающее конкретную структуру морфологического множества вариантов комплекса методов и моделей. Если использовать известные методы решения оптимизационных задач псевдобулева программирования, то логические ограничения должны быть преобразованы в систему линейных псевдобулевых ограничений. Однако, существующие методы решёния задач псевдобулева программирования большой размерности не гарантируют получения множества оптимальных решений и некоторого подмножества субоптимальных решений, из которых ЛПР делает окончательный выбор наилучшего решения. Поэтому в диссертации разработано алгоритмическое обеспечение для решения подобного рода задач, базирующееся на логико-комбинаторном подходе С7,83.

В ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ диссертации приведены результаты разработки алгоритмического и информационного обеспечения, реализиующего предлагаемые методы решения специальных задач АСУ НИОКР на примере управления разработкой судовой системы сбора гидроакустической информации <КСГИ) ближнего действия, предназначенной для сбора информации о рельефе дна в прибрежных мелководных акваториях морей и океанов, для нескольких тактических ситуаций использования.

Логика построения вариантов комплекса методов и моделей описана на языке БУМРО!? экспериментальной системы ЗУМР01*96. Оптимизационная задача выбора комплекса методов и средств моделирования решена с помощью экспериментальной системы АБ0РТ91. Достоинство системы А00РТ91 заключается в том, что она работает в

интерактивном режиме и находит все оптимальные решения и все субоптимальные решения, соответствующие заданному порогу относительной погрешности. Это позволяет вывести некоторое обозримое подмножество решений и среди них неформальным путем выбрать наилучшие решения на основе содержательного анализа по признакам, не отраженным в формализованной постановке задачи.

С помощью системы AD0PT91 в диалоговом режиме получено 4 варианта решения задачи (всего в данной задаче имеется порядка ю10 вариантов). Из этих вариантов отобран и реализован один вариант ИМК для исследования принципов построения КСГИ. В конце главы дана качественная оценка эффективности разработанного алгоритмического и информационного обеспечения. Полученная в результате расчета оценка выигрыша в эффективности для рассмотренного примера составляет 693£.

В ПРИЛОЖЕНИЯХ к диссертации кратко изложены результаты реализации выбранного ИМК. В качестве информационного показателя КСГИ выбран показатель дальности действия КСГИ, который дополняется показателем производительности, если КСГИ работает на больших акваториях. Предложена методика выбора основных параметров ТЗ на КСГИ. Разработана двухуровневая многовариантная параметрическая модель КСГИ на базе экспериментальной инструментальной системы MODVAR. Результаты, полученные на программной реализации двухуровневой модели, используются для уточнения технических заданий на проектирование основных компонентов КСГИ и, в частности, фазового канала ГБО <ФК ГБО).

В ПРИЛОЖЕНИЯХ также систематизирована информация по

методам фазового детектирования, пригодным для построения ФК ГБО. На языке PROLOG формализована и решена задача синтеза

функциональной схемы ФК по критерию минимума суммарной сложности компонентов, а также с учетом необходимого качественного условия минимизации инструментальной погрешности. Приведен пример Формирвания множества альтернативных вариантов функциональной структуры ФК ГБО, основанный на анализе известных вариантов (аналогов) функциональных схем ФК, а также их отдельных Фрагментов. Кроме известных вариантов аналогов или их отдельных Фрагментов в качестве исходных вариантов для морфологического синтеза используются концептуальные варианты, получаемые из известных вариантов с помощью преобразований и приемов интеллектуального творчества.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты работы докладывались / на: Межвузовской конференции "Дистанционное обучение. Структура и технология" (1993г., СЗПИ, Санкт-Петербург) в докладе "Методика использования инструментальных средств в учебных задачах проектирования радиосистем"; на 50-й Юбилейной научно-технической конференции, посвященной 100-летию изобретения радио (апрель 1995г.); на конференциях профессорско-преподавательского состава (1993-95гг.) и на кафедральных научно-методических семинарах (1994-96гг.).

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертационной работы опубликовано £емь печатных работ С9, 10, 11, 12, 13, 15 , 781.

НА ЗАЩИТУ выносятся следующие положения:

1 - Методика, алгоритмическое и информационное обеспечение для решения специальных задачи управления ресурсами проектирующей организации - коллективом разработчиков, набором методических и технических средств исследования и поискового проектирования,

повышающие качество проработки наиболее значимых разделов НИОКР за счет рационального использования имеющихся ресурсов.

2. Методика и язык специального логического описания множества альтернативных вариантов построения комплекса методов и моделей для управления ресурсами проектирующей организации и выбора рациональной глубины проработки отдельных частей проекта на стадии системного проектирования с учетом значимости этих частей, трудоемкости их разработки в условиях ограниченных ресурсов системы проектирования.

3. Теоретические основы построения многовариантных структурно-параметрических моделей систем на основе потоковых И-ИЛИ-графов, отражающих преобразования параметров фазовых переменных.

4. Рекомендации по выбору моделей представления знаний в задачах структурного синтеза систем, метод формализации и система правил, записанных на языке РВДШБ, для генерации вариантов функциональных схем подсистем и устройств.

5. Рекомендации по выбору показателей эффективности и метод формализации критериев качества систем, предназначенных для работы в различных тактических ситуациях.

6- Практическое использование предложенных методов и моделей при разработке принципов построения судовой системы сбора гидроакустической информации <КСГИ>, включая: методику выбора основных параметров КСГИ; построение двухуровневой модели КСГИ; выбор основных параметров устройств КСГИ; разработку методики многовариантного синтеза функциональной схемы фазового канала КСГИ с учетом влияния инструментальной погрешности фазового канала на общую погрешность КСГИ.

1. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ НИОКР И ПРОБЛЕМЫ ИХ АЛГОРИТМИЗАЦИИ

1.1. Системное обоснование выбора

специальных задач управления НИОКР

Крупным недостатком существующих автоматизированных систем управления НИОКР являются неадекватные возможности поддержки всех уровней и стадий разработки систем. Это в первую очередь относится к управлению НИОКР на ранних стадиях разработки систем, когда объект управления - научно-исследовательская разработка характеризуется большой степенью неполноты информации, неопределенностью структуры разрабатываемой системы, состава научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ и их характеристик. Неопределенность проблемной ситуации управления

а

разработкой не позволяет непосредственно применить в этом случае хорошо известные и отработанные методы сетевого планирования и управления С45 3.

Одной из объективных причин неопределенности проблемной ситуации является наличие большого числа альтернативных вариантов построения разрабатывааемой системы. Наличие альтернативных вариантов управления и проектирования часто не осознается управленцами и разработчиками. Нередко можно наблюдать отсутствие подлинно творческого подхода, системного анализа стратегических альтернатив при решении задач управления НИОКР. То же самое относится к задачам проектирования сложных систем, особенно на ранних стадиях разработки, когда выбираются принципы построения системы, ее структура (архитектура).

Одна из причин такого положения состоит в том, что задачи системного анализа и определения (генерации) альтернатив в управлении, так же как и в проектировании, отпугивают многих управленцев и разработчиков своей сложностью и трудоемкостью. Сложность генерации альтернатив объясняется тем, что эта задача требует широты кругозора, свежих, нетрадиционных идей и готовности рассмотреть проблему с различных точек зрения, а не с привычной, устоявшейся позиции.

Генерация альтернатив требует определенной смелости, поскольку она может выявить неэффективность устоявшихся, привычных подходов к решению задач управления на новом уровне, к решению новых задач проектирования, зачастую означает необходимость перестройки личных взглядов, определенный риск, связанный с внедрением новых идей С16Э.

Однако, как правило, альтернативы в управлении и проектировании не рассматриваются по одной причине - ЛПР не подозревает о них или не признает их существования. Даже если руководитель признает существование альтернатив, он может не владеть методами их упорядочения, классификации и использования, т.е. методикой нахождения оптимального решения, особенно, если учесть следующее. В реальных задачах управления и проектирования число альтернатив может выражаться астрономическими числами. Это означает, что для формализации описания, упорядочения всех альтернатив и выбора оптимального решения требуются специальные логико-математические методы, а для их практического

использования - разработка специального алгоритмического и информационного обеспечения.

Неопределенность проблемной ситуации управления разработкой на ранних стадиях НИОКР тесно связана с неопределенностью объекта' разработки и комплекса работ, которые в свою очередь зависят от множества альтернативных вариантов структуры и характеристик компонентов разрабатываемой системы, методов исследования и проектирования отдельных компонентов и всей системы в целом. Поэтому в диссертации предлагается следующий подход:

1. Задачи управления НИОКР рассматривать совместно с задачами системного проектирования и структурного синтеза разрабатываемой системы. Иными словами, задачи системного проектирования и структурного синтеза разрабатываемой системы включить в число задач управления НИОКР.

2. Для анализа проблемной ситуаци управления НИОКР использовать системный анализ множества альтернативных вариантов управления.и проектирования.

»

Дополнительные аргументы в пользу данного предложения заключаются в следующем:

- генерация альтернатив, управленческих решений и альтернатив структуры разрабатываемой системы может базироваться на едином подходе - многовариантном морфологическом анализе и синтезе;

- для формализации морфологического подхода в управлении и проектировании может быть использован единый логико-математический аппарат, предложенный на кафедре СТ и ЭВМ СЗПИ и успешно использованный другими исследователями;

- для реализации рассматриваемых задач управления НИОКР и структурного синтеза можно использовать единое алгоритмическое обеспечение и единые принципы построения инфомационного обеспечения.

В табл.1-1 представлена характеристика задач, алгоритмического и информационного обеспечения для основных уровней планирования и управления НИОКР-

Круг и последовательность решения специальных задач управления НИОКР, рассматриваемых в диссертации, можно представить схемой на рис.1.1.

Таблица 1-1

Характеристика задач, алгоритмического и информационного обеспечения для основных уровней управления НИОКР

Уровень планирования и управления Задачи Алгоритмическое обеспечение Информационное обеспечение

Уточнение целей Синтез структуры База данных

планирования. объекта. по аналогам и

Уточнение Определение концептуальным

Стратеги- ресурсов. комплекса НИОКР вариантам,

ческое Определение и ИМК. элементам

состава НИОКР. Обработка морфологичес-

Заказ ПО, экспертных кого описания

оборудования, оценок. ИМК.

комплектующих. СУБД. База правил

Анализ уровня и Прогнозирование вывода решений

тенденций разви- развития техники.

тия техники. >

Уточнение состава Обработка сетевых База данных

НИОКР. графиков, прогно- по составу

Составление зирование собы- НИОКР, пара-

Средне- сетевого графика, тий. метрам работ,

срочное прогнозирование СУБД. комплектации

сроков событий и

корректировка

сетевого графика.

Учет выполнения Обработка сетевых База данных

работ, корректи- графиков. по учету

Оперативное ровка сетевого СУБД. работ и

графика, учет ресурсов

материальных

ресурсов

Рис. 1.1. Специальные задачи управления НИОКР

В состав инструментально-методического комплекса разработки входят методы структурно-параметрического моделирования систем и устройств, прежде всего на этапах системотехнического проектирования и частично аппаратурного синтеза.

Многовариантность предполагает, что в модели учитываются множество вариантов структуры системы, для каждого варианта структуры строится параметрическая модель, а также

рассматриваются варианты построения моделей, отличающиеся принципами моделирования и сложностью.

В настоящее время автоматизированное проектирование систем и устройств применяется в основном на этапах конструирования и разработки технологии изготовления, реже - на этапе аппаратурного синтеза и, еще реже, на этапах системотехнического проектирования. Это объясняется тем, что для выбора и обоснования математического описания, методов и средств решения задач моделирования и синтеза требуется эвристическая деятельность коллектива разработчиков, поскольку недостаточно разработаны Формализованные методы оценки и выбора комплекса моделей, методов и средств структурно-параметрического синтеза систем и устройств на этапах системотехнического проектирования и аппаратурного синтеза. В данной работе предполагается, что критерии выбора комплекса моделей, методов и средств структурно-параметрического синтеза должны учитывать не только показатели, выражающие требования к проектируемой системе, такие как точность, помехозащищенность, пропускная способность, электромагнитная и экологическая совместимость, надежность, масса, габариты, стоимость, но и показатели, выражающие ограничения на ресурсы системы проектирования (сроки выполнения этапов проектирования, трудоемкость, информационное обеспечение, наличие аппаратных и программных средств решения задачи моделирования и проектирования, выделенные финансовые средства).

Общепризнано С25,413 что оптимальное решение задач управления и проектирования сложных систем возможно лишь на основе всестороннего, целостного рассмотрения проектируемой системы, т.е. на основе системного подхода. Системный подход к

проектированию систем основан на следующих одиннадцати принципах С253:

1. Учет всех этапов "жизненного цикла" разрабатываемой системы.

2. Учет истории и переспектив развития систем данного и близких классов.

3. Всестороннее рассмотрение взаимодействия системы с внешней средой, включая экологические, экономические, социальные, политические, военные и другие факторы.

4. Учет основных взаимодействий внутри системы (функциональных, конструктивных, динамических, информационных, энергетических и т.д.).

5. Учет взаимодействия между элементной базой и системотехникой.

6. Учет возможности корректировки технического задания в

*

процессе проектирования.

7. Выделение главных показателей качества, подлежащих улучшению в первую очередь.

8. Сочетание принципов композиции, декомпозиции и иерархичности.

9. Вскрытие основных технических противоречий, препятствующих улучшению качества системы.

10. Правильное сочетание различных методов проектирования (математических, эвристических и экспериментальных).

11. Обеспечение должного взаимодействия в процессе проектирования специалистов различных уровней и профилей.

Учитывая важность учета перечисленных принципов в задачах управления и проектирования систем, в дальнейшем будем ссылаться

на эти принципы следующим образом: принцип 1.,..., принцип 11.

Реализация в полной мере системного подхода к проектированию систем не мыслима без комплексных моделей, нацеленных на более эффективную реализацию перечисленных одиннадцати принципов, а именно многовариантных структурно-параметрических моделей.

Рассмотрим проблемы и задачи, возникающие на практике (в практической деятельности инженера) в связи с реализацией перечисленных принципов системного подхода к проектированию систем.

С учетом принципов 1-4 многовариантное структурно-параметрическое моделирование систем должно опираться на значительный объем формализованных знаний о множестве

структурных и параметрических вариантов построения систем, о множестве методов моделирования отдельных компонентов систем и всей системы в целом, т.е. опираться на приложение современных методов инженерии знаний £28,29,303 к задачам анализа, исследования и проектирования систем.

1.2. Информационное обеспечение специальных задач управления НИОКР

Эффективная организация информационного обеспечение рассматриваемых в диссертации специальных задач управления НИОКР на ранних стадиях разработки должна базироваться на методах современной инженерии знаний- Знания о предметной области многовариантного структурно-параметрического моделирования систем можно классифицировать по степени определенности (точности) на:

а) точные, т.е. зафиксированные в учебных и научных публикациях;

б) эвристические или экспертные.

По степени общности знания классифицируются следующим образом: а) фактические (факты); б) правила, т.е. знания для принятия решений; в) метазнания, т.е. знания о самих знаниях.

Для того, чтобы манипулировать знаниями с помощью компьютера, их необходимо формализовать. Модель представления знаний должна отвечать требованиям однозначности представления и простоты понимания (для эксперта и пользователя системы многовариантного структурно-параметрического моделирования

систем).

На практике приходится находить компромисс между простотой понимания и сложностью задачи.

Наибольшее распространение получили следующие модели представления знаний: а) логические; б) продукционные (на основе правил); в) на основе фреймов; г) сетевые (семантические сети) С303.

Рассмотрим особенности использования этих моделей в задачах проектирования радиоэлектронных систем.

Логические модели: В основе логической модели лежит Формальная система М = < 1,Р,А,В >, элементы которой для интерпретаций, связанных с проблемной областью структурного синтеза, можно характеризовать следующим образом: I - множество базовых элементов модели, включающее наименования элементарных устройств (преобразователей сигналов) и наименований сигналов, которыми обмениваются устройства, составляющие обьект проектирования ШП), между собой и окружающей средой; Р -

множество правил, определяющих синтаксически правильные совокупности элементов модели, т.е. множество синтаксически правильных описаний (формул) элементарных устройств, их соединений и условий функционирования; А - множество аксиом, включающее подмножество присоединенных аксиом, т.е. формул, истинных только в конкретной предметной области синтеза; В -множество правил вывода, с помощью которых возможно построение любой выводимой в данной формальной системе формулы, в том числе описаний правильных вариантов структуры проектируемой системы. Подмножество присоединенных аксиом выражает элементную базу в задачах структурного синтеза. Примерами логических моделей являются исчисление высказываний и исчисление предикатов.

В качестве примера рассмотрим способы описания множества альтернативных вариантов (MAB) фазового канала гидролокатора

бокового обзора (ГБО) С20, 223. Фазовый канал служит для

»

определения угла направления прихода эхо-сигнала относительно осевого направления приемных антенн:

X р

а = arccos

2 я d

где Х- длина акустической волны; й- расстояние между акустическими центрами приемных антенн; <р- разность фаз сигналов, поступающих на пару антенн.

Разность фаз <р определяется либо непосредственным измерением фазового сдвига колебаний <р - Ф1 ~ Ф2> Ф и Ф - фазы

колебаний, снимаемых с антенны А1 и антенны А2 соответственно, либо косвенными методами с использованием суммы, разности, произведения колебаний и т.д.

Поскольку целью данного примера является иллюстрация принципа построения и использования логических моделей для описания структурных вариантов КСГИ, здесь используется ограниченный обьем знаний о возможных преобразованиях сигналов в ГБО. Более полный пример приведен в приложениях.

Введем нумерацию сигналов: С1- сигнал приемной антенны А1; С2- сигнал приемной антенны А2, СЗ- сигнал, несущий значение угла а; С4- усиленный сигнал С1; С5- усиленный сигнал С2; С6,С7-результат двустороннего ограничения сигналов С4 и СБ соответственно; С8- сигнал, отмечающий момент перехода через нуль сигнала С6; С9- сигнал, отмечающий момент t2 перехода через нуль сигнала С7; СЮ- сигнал, несущий значение - -Ь)* X* -Р/с!; СИ- сумма сигналов С1 и С2; С12- значение огибающей сигнала СИ; С13- значение огибающей сигнала С2; С14- частное от деления значения сигнала С12 на значение сигнала С13. Обозначенные преобразования сигналов представим в виде таблицы 1.2.

Анализ предметной области позволяет записать вьфажения для получения сигналов СЗ-С14:

1. С3= АКОС<СЮ); 2. С4= УС<С1>; 3. С5= УС<С2);

4. С6= ОГР <С4); 5. С7= 0ГР<С5>; 6. С8= Н0<С8);

7. С9= НО (С7); 8. С10= ЛЕЛ<С9,С8); 9. СЮ^АКОС <С14>;

Ю.С11= СУМ(С1,С2); 11.С12= ДЕТ <С11); 12.С13= ДЕТ<С2);

13.С14= ДЕЛ<С13,С12).

Введем обозначение предикатов: ПР(Х,У,2) = "перечень преобразователей X осуществляет преобразование множества сигналов У в множество сигналов 1". Можно сформулировать следующие общие аксиомы структурного синтеза на языке исчисления предикатов С313:

1- ПР<0,Х,0); <1.1)

ь riP<X,Y,Z> ПР<Х,У,К) &R£Z; (1.2)

t- nP(X,Y,Z) & ЭЛ(N,0,R) & W = Z n 0

ПР <X U £N>, Y U C0/W>, ZUR). (1.3)

Таблица 1.2. Варианты преобразователей сигналов ГБО

Наименование Обозначение Функция

Усилитель У" УС (х> у= кх, где к- коэф-

фициент усиления

Двусторонний у= ОГР(Х) у= э1дп(х)

ограничитель

Сумматор У= СУМ(ха,Х2) у= X1 + Х2

Вычитатель у= ВЫЧ(xi,Х2) а у= Х2 - XI

Делитель У" ДЕЛ(Х1,Х2) у= Х2/Х1

Детектор у= ДЕТ(х) у- значение огибаю-

огибающей щей сигнала х

Нуль орган ПО (х) у- отиечавх аонвнх'

перехода нарастаю-

щего сигнала х

через нуль

Функциональный У= АКОС(х) у= агссоэ х

преобразователь

Смысл аксиом 1.1 и 1.2 очевиден. Аксиома 1.3 утверждает, что введение в некоторый объект с составом X некоторого элемента N

дает объект с новым составом входных и выходных сигналов. В состав входных сигналов входит объединение У и О входных сигналов объекта с составом X и входных сигналов элемента N за вычетом множества сигналов И = г^О, т.е. множества входов элемента Ы, обеспеченных выходными сигналами О исходного объекта.

Для рассматриваемого конкретного примера вводятся также аксиомы (называемые фактами), соответствующие записанным выше выражениям:

ь ЭЛ(АКОС,СЮ,СЗ), н ЭЛ<УС,С1,С5)..,ЭЛ<ДЕЛ,С12,С13,С14).

Множество М альтернативных вариантов структуры должно удовлетворять соотношению:

ПР(М, <С1,С2>,-ССЗ>) = ИСТИНА.

Для построения множества альтернативных вариантов структуры КСГИ можно использовать метод резолюций» и, в частности, язык Пролог.

Сетевые модели: Такие модели имеют вид

Н = <1,С1,С2.....Сп, г>,

где I - множество информационных единиц, т.е. а) элементарных или составных устройств проектируемого КСГИ, б) входных, промежуточных или выходных сигналов, в) отношений между устройством и сигналом; С1,...,Сп - множество типов связей (отношений) между информационными единицами; Г - отображение, конкретизирующее связи С*>- . . ,Сп.

В задачах структурного синтеза сложных систем С663 используются сетевые модели специального вида - так называемые

альтернативные графы (И-ИЛИ-графы). Различают две разновидности альтернативных графов. Иерахические И-ИЛИ-графы представляют варианты многоуровневой декомпозиции проектируемового КСГИ. Потоковые И-ИЛИ-графы представляют все известные варианты получения выходных и промежуточных сигналов.

Пример. Выражения для получения сигналов СЗ-С14 задают потоковый И-ИЛИ-граф, определяющий множество альтернативных вариантов структуры фазового канала ГБО. Вершинами типа И являются преобразователи, а вершинами типа ИЛИ - сигналы. В данном примере только одна вершина типа ИЛИ является невырожденной - СЮ.

Продукционные модели: Эти модели обьединяют логические и сетевые модели. Они используют правила вывода, или продукции, с помощью которых из альтернативного иерархического графа с помощью продукций выводится элементный состав.

Выражения СЗ-С14 можно интерпретировать как правила вывода суперпозиции преобразований, реализующих функцию фазового канала С3= ФАЗ_КАН(С1, С 2). Например,

1 Я 13

С3-*АК0С(СЮ) - АКОС (АКОС (С14)) - АКОС <АКОС (ДЕЛ(С13, С12)))

11,12 Ю

АКОС (АКОС (ДЕЛ (ЛЕТ (С2), ДЕТ (СИ ) ) ) ) -

ю

АКОС (АКОС (ДЕЛ (ДЕТ (С2) , ДЕТ (СУМ (С1, С2))) )) .

В процессе вывода на каждом шаге использованы вьфажения из множества С1,...,13} на стр.29, номера которых указаны над строками.

Фреймовые модели: Эти модели объединяют особенности логических, сетевых и продукционных моделей. Они характеризуются жестким форматом описания информационных единиц <так называемым протофреймом) и наличием присоединенных процедур, с помощью которых осуществляется расчет показателей отдельных блоков и всего КСГИ.

Непосредственное представление системы фреймов, описывающих MAB, как правило, затруднительно. В С6, 7, 83 предлагается компиляция исходной логической модели < или сетевой модели ) в требуемое систематизированное представление. Таким представлением является так называемая Сингулярная скобочная нормальная форма <ССНФ> и КСП-грамматика С6, 7, 83. ССНФ определяется как СНФ, в которой любая пара коньюнктивно-связанных подформул не меет общих переменных.

Для рассматриваемого примера сингулярная форма имеет вид: Fiz) = Z1*(Z9*Z10*Z11*Z12*Z13 v Z2*Z3*Z4*Z5*Z6*Z7#Z8>, где ZI-булева переменная, принимающая значение "истина", если преобразователь i включен в состав проектируемого фазового канала ГБО. Эта сингулярная форма порождает два варианта фазового канала: Z1*Z9*Z10*Z11*Z12*Z13 и Z1*Z2*Z3*Z4*Z5*Z6*Z7*Z8. Вариант Z1*Z9*Z10*Z11*Z12*Z13 может быть представлен функциональной схемой на рис.1.2.

В работах С82, 83, 25, 44, 45, 55 и др.3 использовались другие прилагательные - "особенная" и " классификационная" - для именования таких форм. Термин "сингулярная" нам кажется наиболее удачным

Рис.1.2. Вариант структуры фазового канала

Для представление знаний о вариантах разработки отдельных компонентов и всей системы в целом в диссертации предлагается схема, представленная на рис.1.3.

г

В соответствии с предлагаемой схемой, разработка объекта А заключается прежде всего в создании технического задания (ТЗ) на разработку. Если недостаточно ресурсов, то разработка ограничивается только созданием ТЗ. Если имеются ресурсы, то выбирается один из вариантов дальнейшей проработкиг выбор готового объекта или, в случае необходимости, разработка структуры объекта с последующей разработкой компонентов полученной структуры по предлагаемой схеме. Для представления предлагаемой схемы могут быть использованы любые из рассмотренных выше моделей представления знаний.

Анализ перечисленных моделей представления знаний, а также работ С24, 32, 71, 733 с точки зрения их приложения к предметной области управления разработкой и проектирования радиоэлектронных

Варианты разработки

объекта А - И -

Рис-1-3. Схема представления знаний о вариантах разработки компонентов и всей систеиы

систем показывает, что их практическое использование должно быть комплексным, сочетающим подходы инженерии знаний с методами математического программирования, т.е. необходимо создание гибридных интеллектуальных систем управления и проектирования.

Особенность предполагаемых гибридных систем должна

заключаться в следующем. Множество альтернативных структур комплекса научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ <НИОКР) может быть представлено в виде описания, содержащего три части.

Первая часть должна описывать базовые компоненты комплекса НИОКР, включая их численные параметры и параметрические модели. Предполагается, что модели параметрической оптимизации погружены в модель структурного синтеза. Поэтому особое внимание должно уделяться выбору таких параметрических моделей, чтобы общая

структурно-параметрическая модель системы не оказалась слишком громоздкой.

Вторая часть должна содержать систему правил,

определяющих всевозможные взаимосвязи между базовыми компонентами, а также их связи с окружающей средой (входы и выходы проектируемого объекта). Существует несколько способов задания таких правил С6, 7, ВЗ: иерархические и потоковые И-ИЛИ-графы, морфологические таблицы, системы псевдобулевых уравнений и т.д.

Третья часть должна содержать информацию об алгоритмах для вычисления внешних показатей каждого структурно-параметрического варианта. Вычислительная сложность таких алгоритмов зависит от характера критериев оптимальности, целевых функций,

параметрических моделей компонентов и т.д.

Вывод решений в таких экспертных системах может быть основан на методах конструктивной математики в сочетании с оптимизационными моделями математического программирования. Поскольку число логически правильных вариантов решения может составлять 10ь...10э, возникает проблема создания алгоритмов практически приемлемой вычислительной сложности для поиска оптимальных и субоптимальных решений.

Для решения этой проблеммы в Е83 предложен следующий подход, названный логико-комбинаторным. Исходное множество правил, определяющее множество альтернативных вариантов структуры, порождает пространство поиска решения в виде альтернативного И-ИЛИ-графа. Предлагается система символьных преобразований для перехода от исходного множества правил к системе правил контекстно-свободной плекс-грамматики С83, что

эквивалентно построению пространства поиска, имеющего структуру . параллельно-последовательного ИЛИ-графа. Все параллельные ветви такого графа представляют функционально однородные варианты структурных компонентов. Таким свойством не обладает в общем случае исходное описание, используемое во второй части.

Результирующее структурированное описание множества альтернативных вариантов облегчает построение алгоритмов структурно-параметрической оптимизации.

Практические приложения логико-комбинаторного подхода к отдельным предметным областям реализованы в работах Е8, 46, 50, 653. В С83 приведены примеры и результаты применения этого подхода к синтезу вычислительных систем. В С463 - к проектированию баз данных, в С503 - к задачам проектирования средств автомобильного транспорта и наконец, в С653 - к исследованию и проектированию автоматических регуляторов.

Таким образом, одна из задач, которые предполагается решить в настоящей работе, заключается в том, чтобы разработать методику построения и использования многовариантных структурно-параметрических моделей для системотехнического проектирования КСГИ на основе методов инженерии знаний, логико-комбинаторного подхода и известных методов параметрического анализа и синтеза КСГИ. Учитывая большую трудоемкость создания многовариантных структурно-параметрических моделей КСГИ и ограниченность ресурсов проектирующей организации, целесообразно разработать методику многовариантного анализа и выбора конкретных методических и инструментальных средств проектирования, а также глубины проработки отдельных компонентов проекта на базе системного подхода.

1.3. Анализ целей управления и проектирования

и формализация критериев

Важной задачей управления разработкой сложных систем является учет целей проектирования и выбор критериев для оценки степени достижения поставленных целей. В соответствии с принципом 7, на каждом этапе и уровне проектирования необходимо выбирать главные наиболее существенные показатели. Цель проектирования Формулируется в результате анализа проблемы, поставленной заказчиком перед проектировщиком. Такой анализ в соответствии с методикой В.М- Одрина включает следующие этапы с 433:

1. Ознакомление с определением проблемы и исходной цели создания проектируемой системы , сформулированными заказчиком.

2. Построение структуры целей вышестоящих уровней и уточнение формулировки исходной цели создания проектируемой системы.

3. Построение внутренней структуры исходной цели и предварительное формулирование набора требований к проектируемой системе.

4. Качественный анализ предварительного набора требований к проектируемой системе и его корректировка.

5. Построение рабочего набора требований к проектируемой системе и формализация критерия оптимальности проектируемой системы.

Собственно выбор и обоснование целей проектирования осуществляется после формулирования исходной цели проектируемой системы и заключается в выборе состава решаемых проектных задач и методов их решения, обеспечивающих максимальное удовлетворение

исходной цели проектируемой системы при заданных ограничениях на финансовые, временные, трудовые и прочие ресурсы, выделенные для достижения поставленной исходной цели.

Формулирование исходной цели создания проектируемового КСГИ содержится в техническом задании на проектирование системы и предполагает создание новой системы, позволяющей разрешить проблемную ситуацию, возникшую у заказчика.

Для обеспечения необходимой проектировщикам ясности и однозначности понимания целевого назначения проектируемой системы описание исходной цели разбивается на ряд частных, но более конкретных подцелей, что позволяет получить структуру исходной цели создания системы в виде дерева целей.

Для оценки соответствия проектируемой системы своему целевому назначению необходимо, чтобы цели были количественно измеримы. Для этого можно использовать методику В.И.Николаева-В.М.Брука €411 для выбора состава показателей и построения интегрального критерия эффективности.

Пусть имеются две реализации объекта проектирования: V и

V". Тогда V' предпочтительнее V" относительно цели Б , или о

V'> V", если существует вещественная функция у<), такая, что

о

V' > V" у (V' ) > у (V").

а а

Функция Уа('} называется показателем. Примеры количественно измеримых целей для КСГИ:. точность, помехоустойчивость, надежность, пропускная способность, масса Собьем), стоимость.

Для оценки проектируемой системы относительно исходной цели ее создания Бо используют свертку представительного набора частных критериев

такую, что

уо (v)= сопуо|у4(v) , . . . ,ун (v)^

Б

V' >° V" у (V' ) > У (V")

'о о

Функция свертки сопус является вещественной функций N аргументов.

Для выполнения качественного анализа предварительного набора требований заказчика и его корректировки составляется таблица сопоставления требований заказчика со свойствами аналогов проектируемого КСГИ:

й 11 '

где с , , . - словесная формулировка результата качественного сопоставления ¿-го свойства 1-го аналога КСГИ, Ы-число частных показателей проектируемого КСГИ. Общая матрица качественного анализа требований описана в С 433.

Уточнение состава требований осуществим с помощью метода отрицания и конструирования требований и анализа взаимодействий требований С 433. Таблица анализа взаимодействий требований имеет вид матрицы:

II Ч ¿Н '

где Ь,1= словесная формулировка взаимодействия

требований А и I. Возможные виды взаимодействия пары требований (А, I) : противоречия, согласованность, отсутствие взаимодействия.

Анализ матрицы взаимодействия позволяет отобрать пары взаимосвязанных требований (объединить согласованные требования) и скорректировать противоречивые.

Типичными противоречивыми требованиями при проектировании КСГИ являются а) повышение точности и пропускной способности, б) снижение стоимости и повышение надежности и т.д.

Поиск оптимального варианта разрешения этих противоречий предполагает анализ большого числа вариантов построения КСГИ, т.е. должен опираться на многовариантное структурно-параметрическое моделирование.

Для оценки КСГИ могут быть использованы показатели технико-экономической <ТЭ) и технической О) эффективности С183.

Технико-экономическая эффективность определяется в общем виде формулой

Этэ= ^<0,3),

где С= <р (С ,С ,...,С )- функция стоимости проектирования,

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Анкудинов, Иван Георгиевич

Результаты работы реализованы в хоздоговорной научно-исследовательской работе и учебном процессе Северо-Западного заочного политехнического института. Разработанные алгоритмы и программы позволяют усовершенствовать существующую технологию управления НИОКР на ответственном этапе системного проектирования за счет систематизации, более полного и эффективного использования знаний, накопленных в предметной области управления и проектирования, и могут быть использованы во всех научно-исследовательских и проектных организациях, занимающихся разработкой АСУ НИОКР, АСНИ и САПР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблемы автоматизации управления НИОКР в рамках одной темы (заказа) исследованы недостаточно, что связано с необходимостью принятия решений по выбору структуры разрабатываемого объекта на ранних стадиях разработки, составу выполняемых работ, включая глубину проработки отдельных разделов тематики НИР, в условиях информационной неопределенности, многовариантности решений, при жестко заданных сроках и ограниченных трудовых, финансовых и других ресурсах научно-исследовательской организации.

В связи с этим, в диссертации проведены исследования, направленные на совершенствование технологии управления НИОКР в рамках одной темы, позволяющие повысить научную обоснованность принимаемых организационно-управленческих и проектных решений:

1. Показана целесообразность решения задач управления исследованиями и разработкой систем в тесной связи с решением задач системного проектирования и структурного синтеза систем.

2. Предложены классификация структурно-параметрических а' моделей и методика принятия решений по их рациональному выбору на стадии системного проектирования на примере системы сбора гидроакустической информации.

3. Разработаны рекомендации по выбору моделей представления знаний в задачах структурного синтеза систем, метод формализации и система правил, записанных на языке РЯ0106, для генерации вариантов функциональных схем подсистем и устройств.

4. Предложено и исследовано специальное логическое описание множества альтернативных вариантов построения комплекса методов и моделей для управления ресурсами проектирующей организации и выбора рациональной глубины проработки отдельных частей проекта на стадии системного проектирования с учетом значимости этих частей, трудоемкости их разработки в условиях ограниченных ресурсов системы проектирования.

5. Разработаны методика, алгоритмическое и информационное обеспечение поддержки принятия решений в АСУ НИОКР по выбору рациональной детализации проекта, определению состава работ и необходимого комплекса методов и средств на стадии системного проектирования, обеспечивающие наиболее полную реализацию целей НИР в условиях ограниченных ресурсов.

6. Предложен метод формализации критериев качества систем, предназначенных для работы в различных тактических ситуациях, на примере специализированной системы сбора информации.

7. Эффективность предложенных алгоритмов и моделей доказана на примере, автоматизированного построения состава работ . по исследованию и системному проектированию специализированной системы сбора гидроакустической информации и синтезу ее отдельных подсистем и блоков.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Анкудинов, Иван Георгиевич, 1998 год

- 135 -ЛИТЕРАТУРА

1. Акимов П.С., Евстратов Ф.Ф., Захаров С.И. Обнаружение радиосигналов.- М.: Радио и связь, 1989.- 288 с.

2. Акустика океана/ Под.ред. Л.М.Бреховских.- М. : Наука, 1974. - 696 с.

3. Акустика океана: Проблемы прикладной физики: Пер. с англ./ Под ред. Дж. Санто.- М.:Мир, 1982.- 318 с.

4. Андреев П.М., Морозов И.Я. Об оценке технического уровня объектов техники. - Стандарты и качество, 1981, N6, С.37-40.

5. Андрианов Ю.М., Лопатин М.В. Квалиметрические аспекты управления качеством новой техники.- Л.! Изд-во Ленингр. ун-та, 1983.- 288 с.

6. Анкудинов Г.И. Об одном общем подходе к синтезу структуры алгоритмов устройств и систем // Кибернетика.-^ Киев, 1982.— N

а

1.- С.55-68.

7. Анкудинов Г.И. Символьно-численные методы в задачах дискретного программирования с логическими ограничениями // Кибернетика.- Киев, 1989.- N 3.- С.51-55.

8. Анкудинов Г.И. Синтез структуры сложных объектов: логико-комбинаторный подход.-Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986.-200 с.

9. Анкудинов И.Г., Доброходов С.Б., Соколов А.И., Юрченко Ю.С. Робастные алгоритмы сжатия экспериментальной информации // 7-е Всесоюзное совещание "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования и освоения Мирового океана",- Калининград, 1989.- С.9-11.

10. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Повышение достоверности измерений рельефа дна в зоне бокового обзора// 5-я Дальневосточная акустическая конференция "Акустические методы и средства исследования океана".- Владивосток, 1989.- С.14-16.

11. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Квазисинхронное детектирование узкополосных сигналов // 45-я научно-техническая конференция по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи.- Ленинград, 1990.- С.7-8.

12. Анкудинов И.Г., Пащенко Е.Г. Автоматизация системного проектирования ГБО // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузовский сб.- Л.: СЗПИ, 1991.- С.99-103.

13. Анкудинов И.Г. Концепция структурного моделирования в задачах системного проектирования ЭВА // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузов, сб.- Л.:СЗПИ, 1991.-

а

С.172-179.

14. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Щербак Н.П., Киселев П.И. Нетрадиционные применения гидролокатора бокового обзора в задачах инженерной геологии и охраны окружающей среды // Отчет о НИР, Ленинград, СЗПИ, Тема 6-60, № ГР -01890052183, 1990.- 90 с.

15. Анкудинов И.Г. Выбор комплекса методов и моделей для проектирования радиосистем // 50-Я юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио.

- СПб.s СПб НТО РЭС им. А.С.Попова, 1995. - С. 22-23.

16. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем.- M.s Радио и связь, 1985.- 328 с.

17. Блиоков E.H. Концепция оценки эффективности НИОКР и ценообразования на научно-техническую продукцию. Концепция внебюджетного возвратного финансирования науки.- М.: Ин-т экономики РАН, 1995.-111 с.

18. Борисов Ю.П., Цветнов В.В. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств.- М.: Радио и связь, 1985.- 176 с.

19. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 560 с.

20. Бурдик В. Анализ гидроакустических систем.- Л.: Судостроение, 1988. - 392 с.

21. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике.- М.: Сов. Радио, 1971.- 326 с.

22. Голод О.С., Тер-Сааков Э.И., Удальцов В.И. Зарубежные гидролокаторы и их использование в морской геологии и

а

геофизике.- М.: ВНИИЭгазпром, 1985.- 36 с.

23. Голубков А.Г. Спецализированные гидроакустические системы.- Л. г Судостроение, 1987.- 136 с.

24. Грундспенькис Я.А., Тентерис Я.К. Комплекс алгоритмов синтеза и сравнения структур с нечетко описанными элементами// Принятие решений в условиях .нестатической неопределенности.- Рига: Риж. политехи, ин-т, 1982.- С.35-43.

25. Гуткин Л.С. Проектирование радиосистем и радиоустройств: Учеб. пособие для вузов.- М.: Радио и связь, 1986.-288 с.

26. Евтютов А.П., Митько В.Б. Инженерные расчеты в гидроакустике. -Л.: Судостроение, 1988.- 288 с-

27. Журавлев В.А. Создание системы прогнозирования научно-технического прогресса в машиностроении: Обзорная информация.- Минск: БелНИТИ, 1980.- 66 с.

28. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник.-,М.: Радио и связь, 1990.464 с.

29. Искусственный интеллект: В Зкн. Кн.2. Модели и методы: Справочник.- М. : Радио и связь, 1990,- 304 с.

30. Искусственный интеллект: В Зкн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: Справочник.- М.: Радио и связь, 1990,368 с.

31. Ковальски Р. Логика в решении проблем. Пер. с англ.- М.: Наука, 1990.- 280 с.

32. Лазарев И.А. Композиционное проектирование сложных агрегативных систем.- М.: Радио и связь, 1986.- 312 с.

33. Лезин Ю.С. Введение в теорию и технику радиотехнических систем.- М.: Радио и связь, 1986,- 280 с.

34. Лопухин М.М. ПАТТЕРН 1 метод планирования и прогнозирования Научных работ. - М.: Сов. радио, 1971.- 160с.

35. Лысенко Е.В. Функциональные элементы релейных устройств на интегральных микросхемах.- М.: Энергоатомиздат, 1990.- 192 с.

36. Малыкин М.И., Барашков М.М., Гнучев Ю.П. Алгоритм цифрового измерения ортогональных составляющих сигнала// Измерит, техника. 1979. №8,- С.20-21.

37. Миддлтой Л. Введение в статистическую теорию связи. В 2-х т. Том 2: Пер. с англ.- М.: Сов. радио, 1962.- 832 с.

38. Милн П.Х. Гидроакустические системы позиционирования: Пер- с англ.- Л.: Судостроение, 1989.- 232 с.

39. Михалевич B.C., Волкович В.Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем.- М. : Наука, 1982.- 2В8 с.

40. Нечипоренко В.И. Структурный анализ систем.- М.: Сов-радио, 1977.- 216 с.

41. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения.- Л.: Машиностроение, 1985,- 198 с.

42. Новая техника: повышение эффективности создания и освоения / Ю.П.Анискин, Н.К.Моисеева, А.В.Проскуряков. -М.: Машиностроение, 1984.- 192 с-

43. Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем.- М.: ВНИИПИ, 1989.- 312 с.

44. Ольшевский В.В. Статистические методы в гидролокации.-Л.: Судостроение, 1983.- 201 с.

45. Основные положения по разработке и применению сетевого планирования и управления. - М.: Экономика, 1965.- 88 с.

46. Победнов В.А. Метод построения внешней модели реляционной базы данных: Лис. ...' канд. техн. наук: 05.13.06.- Л., 1982.167 с-

47. Полищук H.A. Финансирование разработок в условиях становления рыночных отношений // Экономика строительства, 1995, N10.-с.18-20.

48. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества: Учеб. пособие,- М.: Машиностроение, 1988.- 368 с.

49. Пронин>Е.Г., Могуева О.В. Проектирование бортовых систем обмена информацией.- М.: Радио и связь, 1989,- 240 с.

50. Сафонов А. Е. Подсистема анализа технического уровня и тенденций развития техники в АСУ техническим уровнем разработок: Лис. ... канд. техн. наук: 05.13.06, 08.00.20.Л., 1986.- 224 с.

51. Смарышев М.Д. Направленность гидроакустических антенн.-Л.: Судостроение, 1973.- 27В с.

52. Смарышев М.Д., Добровольский Ю.Ю. Гидроакустические антенны: Справочник.- Л.: Судостроение, 1984.- 300 с.

53. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем.- М. : Высш. шк.,1985.- 271 с.

54. Соренков Э.И., Телига А.И., Шаталов A.C. Точность вычислительных устройств и алгоритмов.- М. , Машиностроение, 1976.- 200 с.

55. Справочник по гидроакустике/ Под ред. А.Е. Колесникова.-Л.: Судостроение, 1982.- 340 с.

%

56. Структуризация управления НТП как объекта исследования / P.E.Изралимский-Марут, В.И.Ильин, Р.Я.Кузнецов, Л.Н.Онуфриев // Экономика угольной "промышленности, 1994, Вып.4.- с. 15-17.

57. Субетто А.И. Квалиметрия. Ч. II. - Л.: ВИКИ им.

А.Ф.Можайского, 1981.- 66 с.

58. Тикунов А.И. Рыбопоисковые приборы и комплексы.- Л.: Судостроение, 1989. - 288 с.

59. Тодосийчук A.B. Управление научно-техническим развитием: выбор направлений исследований и разработок; оценка возможности их реализации // Электронная техника, Сер.9, Экономика и коммерция, 1995. -N2.- С. 39-45.

60. Туз Ю.М. Структурные методы повышения точности измерительных устройств.- Киев: ВШ, 1976. - 255 с.

61. Управление научно-техническим, прогрессом в ТЭК* новая концепция / М.М.Винцкий, А.А.Соловянов, А.А.Макаров и др.

- М: ВНИИОЭНТ, 1995.- 64 с.

62. Урик Р.Дж. Основы гидроакустики.- Л.: Судостроение, 1978.444 с.

63. Учебно-исследовательская система автоматизированного проектирования радиоэлектронных схем: Учеб.пособие /

В.И.Анисимов, Г. Д. Дмитревич, Н.К.Перков и др.- Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1989,- 256 с.

64. Фомин А.Ф., Хорошавин А.И., Шелухин О.И. Аналоговые и цифровые синхронно-фазовые измерители и демодуляторы.-M.s Радио и связь, 1987. - 247 с.

65. Хорошавин B.C. Прикладные методы качественного исследования особых управлений и структур нелинейных оптимальных систем: Дис. .... докт. техн. наук.: 05.13.01.- СПб., 1993,- 348 с.

66. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем,- М.: Наука, 1982.- 200 с.

67. Цифровые системы фазовой синхронизации / Под ред. М.И. Жодзишского.- М.: Советское радио, 1980. - 208 с.

68. Чернецкий В.И. Анализ точности нелинейных систем управления.- М.: Машиностроение, 1968.- 246 с.

69. Яковлев А.Н. Каблов Г.П. Гидролокаторы ближнего действия.-Л.: Судостроение, 1983.- 200 с.

70. Янсон А. Турбо - Пролог в сжатом изложении: Пер. с нем.-М.:Мир,, 1991.- 94 с.

71. Feder, J. Plex languages // Information Sciences.-1971. - Vol.3- P.225-241.

72. Grabowski H., Huber R., DIICAD - Supporting Product Development Stages with an Integrated Knowledge-based Design System // Proceeding JSME-ASME Joint Workshop'93, Frontiers in Engineering Design, 18-19 June, 1993, ,Tokyo.-P.11-18.

73. Grundspenkis J. The synthesis and analysis of structure in computer aided design// Computer Applications in Production and Engineering: Proc. First Int. Conf. Amsterdam, North-Holland Publ. Сотр., 1983.- P.301-316.

74. Hardwick P., Khan В., Langmead J. An introduction to modern economics.- New York.: Longman Inc., 1982.- 498 p.

75. Heier 0. Signal processing for precise ocean mapping //Progr. Underwater Acoust.-New York, London, 1987.- 260 p.

76. Handelbaum, M. , Brill, P.M. Examples of measurement of

flexibility and adaptivity in manufacturing systems// J.

»

Op1Res. Soc. Vol. 40, No. 6.- P.603- 609.

77. Milne P. Underwater engineering surveys.- London : Spon, 1980.- 188 p.

78. Анкудинов Г. И. , Анкудинов И- Г- , Стрижаченко А- И» Интеллектуальные САПР в машиностроении // Машиностроение и автоматизация производства: Межвузов.сб. Вып. 10

СПб.: СЗПИ, 199S С. 141 - 145.