Оптимизация выбора проектных решений в САПР ТП на основе нечетких моделей химико-технологического процесса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат технических наук Пожидаев, Георгий Владиславович

• Пожидаев, Георгий Владиславович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пожидаев, Георгий Владиславович

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

1.1. Процедуры проектирования схем технологических процессов и пути их совершенствования в САПР ТП

1.2. Математическое обеспечение анализа и синтеза проектных решений в рамках САПР химико-технологических процессов

1.3. Цель и задачи исследования

2. ИНТЕГРАЦИЯ АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ХИМИКО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

2.1. Типологические основы экспертных систем и продукционные модели представления знаний

2.2. Моделирование на основе экспертных оценок при создании процедур диагностирования химико-технологических объектов

2.3.Выводы второй главы

3. ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ХИМИКО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

3.1. Алгоритм диагностирования состояния химико-технологических объектов

3.2. Модель управления и регулирования химико-технологическим процессом

3.3.Выводы третьей главы

4. ИНТЕГРАЦИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ В РАМКАХ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМНОЙ ПОДДЕРЖ

КИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В САПР ХИМИКО - ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ

4.1. Подготовка априорной информации и программная реализация алгоритма для построения интеллектуальной системы диагностирования химико-технологических процессов

4.2. Экономическое обоснование результатов в условиях производства

4.3 .Выводы четвёртой главы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация выбора проектных решений в САПР ТП на основе нечетких моделей химико-технологического процесса»

Актуальность темы.

Проектирование химико-технологических процессов осушки и упаковки синтетического каучука занимает значительное место в общем цикле проектных работ по выработке полимеров [9]. Качество выполнения этого этапа определяет возможности реализации решений, заложенных при системном, функциональном и конструкторском этапах проектирования, а также уровень экономических и экологических показателей процесса производства каучука.

Основной задачей проектирования в химическом производстве является формирование информации, заложенной в конструкторских документах в форме приемлемой для преобразования в управляющие программы автоматизированного химико-технологического оборудования, т.е. они охватывают важное, но не единственное направление САПР ТП - проектирование операционной технологии. В меньшей степени автоматизированы такие направления как: технологическое планирование, организация контроля и диагностирования, т.е. систематического распознавания текущего состояния химико-технологического объекта.

Анализ функционирования технологического объекта осушки и упаковки каучука указал на наличие существенных затруднений при построении систем управления. Это связано с тем, что объекты такого рода характеризуются, как правило, большим числом управляющих и возмущающих параметров. Исследования существующих моделей управления технологическими процессами показали, что функциональную зависимость между этими параметрами обычно трудно формализовать. Изложенные соображения предопределили попытку построения для данного процесса интеллектуальной системы управления, предназначенной для решения задачи как оптимизации, так и рационального выбора параметров регулирования осушки каучука, а так же использование модели анализа вариантов схем для проектирования технологического процесса с интеграцией имитационных процедур и алгоритмов нечетких представлений знаний.

Создание подсистем верхнего уровня проектирования химико-технологических процессов осушки и упаковки синтетического каучука, связанное с необходимостью автоматизированного решения задач, при выполнении реальных проектов требует высокой квалификации конечного пользователя, представления ему возможности построения многооперационных технологических систем. Для интеллектуальной поддержки пользователя создаются интегрированные интеллектуальные компьютерные системы, сочетающие в себе свойства традиционных систем, использующих «жесткие» модели и алгоритмы, и такие признаки интеллектуальных, в том числе экспертных систем, как наличие базы знаний, логического вывода, самообучения и т.п.

Подобные интеллектуальные системы предоставляют возможности автоматизированного решения задач проектирования, выбора методов и средств, для применения в САПР ТП. Основное внимание здесь уделяется повышению качества проектных работ, совершенствованию процессов проектирования и технологической подготовки химического производства каучука.

Таким образом, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки комплекса методов, моделей и алгоритмов оптимизации принятия проектных решений в рамках САПР химико - технологических процессов производства каучука.

Работа выполнена в соответствии с основным научным направлением Воронежского института высоких технологий по теме: « Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирование технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств ».

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств имитационного моделирования и оптимизации технологического процесса осушки и упаковки каучука на основе нечетких моделей представления знаний и рационального выбора проектных решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: разработать модели анализа вариантов схем для проектирования химико-технологических процессов; разработать алгоритмические схемы рационального выбора проектных решений в рамках САПР химико-технологических процессов; разработать интегрированные алгоритмические процедуры структурно-параметрической оптимизации и имитационного моделирования технологического процесса; осуществить алгоритмизацию процедур принятия решений при многовариантном выборе химико-технологических процессов; создать программно-методическое обеспечение подсистем имитационного моделирования и оптимизации и оценить его эффективность в рамках поддержки принятия решений в САПР химико - технологических процессов.

Методы исследования. При выполнении работы использованы методы имитационного моделирования, основные положения теории систем массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики, оптимизации, теории нечетких множеств, исследования операции и принятия решений.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: модели анализа вариантов схем для проектирования химико-технологических процессов, отличающиеся интеграцией имитационных процедур и алгоритмов нечетких представлений знаний с целью рационального выбора параметров регулирования осушки каучука; алгоритмические схемы рационального выбора в рамках САПР химико-технологических процессов, отличающиеся математическими приемами преобразования качественных оценок и визуальных представлений в количественные меры при построении диалоговых процедур; алгоритм реализации диагностирования состояния химико-технологических объектов, позволяющих учитывать экспертные оценки и эффективность решения задач управления и принятия решений в САПР химико-технологических процессов; предложена методология интеграции методов, моделей и алгоритмов в рамках интеллектуальной системной поддержки принятия решений в САПР химико-технологических процессов, отличающаяся реализацией продукционных моделей нечетких знаний.

Практическая ценность работы заключается в следующем: Разработан алгоритм реализации интеллектуальной системы диагностирования состояния химико-технологических объектов и предложена структура системы управления, что позволило оптимизировать с одной стороны выбор параметров установки осушки и упаковки каучука, с другой стороны повысить эффективность производства за счёт преобразования качественных оценок и визуальных представлений в количественные меры при построении диалоговых процедур на основе механизмов интуиции проектировщика. Разработано программно — алгоритмическое обеспечение комплекса интеллектуальной поддержки принятия решений в САПР химико-технологических процессов, дающее возможность учитывать экспертные оценки.

Результаты работы апробированы и внедрены в практическую деятельность ООО «Дон - Полимер», и в учебный процесс Воронежского института высоких технологий.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно - технической конференции «Инновационные технологии в науке и экономике: Актуальные проблемы профессионального образования» (Воронеж, 2002); III Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004). Ежегодных конференциях профессорско - преподавательского состава Воронежского института высоких технологий научно-методического семинара кафедры САПРИС ВГТУ (Воронеж, 2002-2005); Научно-технической конференции « Информационные технологии» (Воронеж, 2005).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 10 печатных работ, перечень которых приведён в конце автореферата.

Личный вклад автора во всех работах заключается в разработке методов, алгоритмов, программного обеспечения анализа данных, построении математических моделей, организации эксперимента с ними и последующей интерпретации результатов моделирования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 143 страницах машинописного текста, списка литературы (111 наименований), содержит 23 рисунка, 6 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Пожидаев, Георгий Владиславович

4.3 Выводы четвертой главы

1. Построенная система позволяет автоматизировать процесс формирования экспертами базы знаний, а также дает возможность ее корректировки, в том числе с учетом весовых коэффициентов каждого из экспертов, построенных исходя из их опыта, уровня знаний, занимаемой должности и т.п.

2. Соответствующие режиму значения управляющих параметров, представленные нечетко, преобразуются в цифровые (детерминированные) в лингвистическом интерпретаторе, передаются в блок сравнения и отображаются на экране дисплея ЭВМ. Сюда же поступает информация о ходе процесса и его нарушениях.

3. Оператор-технолог, анализируя информацию, поступающую в ЭВМ с производства, а также с учетом наиболее вероятных диагнозов состояния технологической установки, может корректировать ход процесса посредством изменения установок (заданий) и алгоритма управления в контурах регулирования в допустимых пределах.

4. В процессе функционирования установки упаковки и осушки каучука возникает необходимость периодического изменения и пополнения БЗ по мере поступления дополнительной информации о процессе. Блок корректировки БЗ обеспечивает возможность вывода на дисплей, просмотра и корректировки поступающей с установки информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современные САПР ТП в недостаточной мере обеспечены средствами интеллектуальной поддержки проектировщика. В первую очередь это относится к верхним уровням технологического проектирования. Разработка подсистем имитационного моделирования и оптимизации моделирования технологического процесса осушки и упаковки каучука на основе нечетких моделей представления знаний и рационального выбора проектных решений позволяет продвинуться в этом направлении.

Основными результатами работы является следующие:

1. Повышение степени автоматизации химико-технологического процесса достигается за счет интеграции типовых моделей проектирования и изготовления, интеллектуальной поддержки процесса принятия решений.

2. Для объединения в едином цикле моделирования и оптимизации схем химико-технологического процесса по комплексу технико-экономических показателей необходимо обеспечить синхронизацию имитационных и поисковых схем оптимального проектирования, эффективное введение и преобразование дополнительной экспертной информации при сравнении моделируемых вариантов.

3. Для сравнения перспективных вариантов схем технологического процесса по комплексу показателей на основе информационного критерия приемлемым является применение лингвистических переменных, позволяющих преобразовать качественные суждения проектировщика в размытые количественные оценки.

4. Эффективность алгоритма выбора рационального варианте принципиальной схемы ТП повышается при использовании визуальной аналога компонентов средневзвешенной свертки в виде совокупность секторов окружности, радиус которых соответствует значению показателя, а угловой размер пропорционален значению весового коэффициента. Характер взаиморасположения элементов наглядного образ, должен соответствовать возможностям вероятностного прогнозирования проектировщика при сравнении стимула (сравниваемого образа) эталоном.

5. Совершенствование адаптивного алгоритма многокритериального выбора достигается за счет визуального наблюдения и прогнозирования переходных процессов изменения вероятностей привлечения критериев при поиске рационального варианта и определения параметров переходных процессов в качестве дополнительной информации для корректировки суждений проектировщика.

6. Анализ особенностей процесса диагностирования сложных объектов, как множество альтернатив интерпретации событий; необходимость совместного рассмотрения событий; формирование алгоритмов распознавания первопричины нарушения чаще в виде набора правил, чем в виде системы уравнений; а также необходимость использования эвристических способов выделения наиболее вероятных решений и области их существования, указывает на возможность повышения эффективности процедур диагностики при использовании методов теории искусственного интеллекта.

7. Основную» цель управления процессом можно сформулировать следующим образом: при заданных возмущениях необходимо определить такие значения управляющих параметров, которые обеспечат желаемые значения выхода целевого продукта (степень превращения сырья) и его качественных показателей.

8. Система, функционируя в режиме «советчика», обеспечивает взаимодействие оператора-технолога с системой на профессиональном диалекте естественного языка. В зависимости от ситуации на объекте оператором принимается решение о практической реализации одного из вариантов. Таким образом, нечеткая модель составляет часть человеко-машинной системы, в которой выбор окончательного решения остается за человеком.

9. Построенная интеллектуальная система диагностирования позволяет автоматизировать процесс формирования экспертами базы знаний, а также дает возможность ее корректировки, в том числе с учетом весовых коэффициентов каждого из экспертов, построенных исходя из их опыта, уровня знаний, занимаемой должности и т.п.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пожидаев, Георгий Владиславович, 2005 год

1. Батищев Д. И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1981.248 с.

2. Батищев Д. И. Поисковые методы оптимального проектирования. М.: Сов. радио, 1975. 216 с.

3. Батищев Д. И., Коган Д. И. Вычислительная сложность экстремальных задач переборного типа. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 1994. 111 с.

4. Вальк М., Гирлих Э., Ковалев М. Проблемы оптимального проектирования систем // Экстремальные задачи оптимального планирования и управления. Минск, 1991. С. 4-21.

5. Вермишев Ю. X. Основы автоматизации проектирования. М.: Радио и связь, 1988. 280 с.

6. Гаран В. И., Друян В. М., Хенкин Б. Н. Имитационное моделирование при технологическом проектировании прокатных цехов в условиях САПР. В сб.: нформатика. Сер. Автоматизация проектирования, 1991, вып 1. С. 64-73.

7. Горанский Г.К., Бендерева Э.И. Технологическое проектирование в комплексных автоматизированных системах подготовки производства. М: Машиностроение, 1981.456 с.

8. Грувер М., Зиммерс Э. САПР и автоматизация производства: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 370 с.

9. Донец А. М., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Автоматизированный анализ и оптимизация конструкций и технологий РЭА. М.: Радио и связь, 1983. 104 с.

10. Зайцева Ж. Н. Новый виток в развитии САПР ЭВА // Интеллектуальные САПР: Межвед. темат. научн. сб. Таганрог: ТРТИ, 1988. С. 13-16.

11. Иванов Ю.В., Лакота Н. А. Гибкая автоматизация производства РАЭ с применением микропроцессоров и роботов. М.: Радио и связь, 1987. 463 с.

12. Инженерное обеспечение гибкого производства изделий радиоэлектроники / С. Д. Кретов, В. М. Литвинов, Я. Е. Львович и др. М.: Радио и связь, 1989. 208 с.

13. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / А. С. Алиев, Л. С. Восков, В. Н. Ильин и др.; Под ред. В. Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

14. Каплинский А. И., Пропой А. И. Методы нелокальной оптимизации, использующие теорию потенциала. Автоматика и телемеханика, №7, 1993. С. 55-65.

15. Каплинский А. И., Пропой А. И. О градиентных методах нелокальной оптимизации, использующих теорию потенциала. Доклады АН, №2, 1993. С. 170-172.

16. Капусин Н. М. и др. Диалоговое проектирование технологических процессов. М.: Машиностроение, 1983. 254 с.

17. Кини Р. П., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь.

18. Кузьмин И. В., Явна А. А., Ключко В. И. Элементы вероятности моделей автоматизированных систем управления. М.: Сов. радио, 1975. 336 с.

19. Курейчик В.Н. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением в САПР: учебник для вузов. М: Радио и связь, 1990. 352 с.

20. Ларичев О. И. Человеко-машинные процедуры принятия решений. Автоматика и телемеханика, №12, 1971.

21. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. 100 с.

22. Лебедовский М. С., Вейц В. П., Федотов А. И. Научные основы автоматической сборки. Л.: Машиностроение, 1990. 415 с.

23. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом М.: Радио и связь, 1990.

24. Львович Я. Е., Фролов В. Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА. М.: Радио и связь, 1983, 192 с.

25. Львович Я. Е. Методы поиска экстремума в задачах разработки конструкции и технологии РЭА. Воронеж: ВПИ, 1982. 77 с.

26. Львович И. Я., Фролов В. Н. Структурно-параметрическая оптимизация технологических систем на основании имитационных моделей // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Сб. научн. тр. Воронеж: ВПИ,1991. С. 100-104.

27. Львович И. Я., Фролов В. Н. Многокритериальный выбор с использованием переходных процессов структурно-параметрической оптимизации имитационных моделей сложных систем // Компьютеризация в медицине: Сб. научн. тр. Воронеж: ВПИ, 1992. С. 119-125.

28. Львович И. Я., Фролов В. Н. Использование методов пассивного и активного имитационного эксперимента для структурно-параметрической оптимизации // Компьютеризация в медицине: Сб. научн. тр. Воронеж: ВПИ, 1993.С. 4-7.

29. Львович И. Я Структура программного обеспечения многовариантной оптимизации сложных систем в среде GPSS/PC // Оптимальное проектирование технических устройств и автоматизированных систем: Тез. докл. Рос. совещ. -сем. Воронеж, 1992. С. 71.

30. Львович И. Я., Фролов В. Н. Выбор рационального варианта человеко-машинной системы по результатам имитационного моделирования // Эффективность качество надежность систем «Человек-техника»: Тез. докл. 9 Всес. сем. Воронеж, 1990,4.2. С. 67, 68.

31. Львович И. Я., Фролов В. Н. Алгоритмизация структурно-параметрического имитационного моделирования и оптимизации технологических систем // Современные проблемы алгоритмизации: Тез. докл. республ. конф. Ташкент, 1991. С. 16-17.

32. Львович И. Я., Фролов В. Н. Имитационное моделирование процесса выбора структуры и параметров технологических систем // Матиматическое моделирование: Тез. докл. Всес. конф. Воронеж, 1992. С. 61.

33. Львович И. Я. Структурная оптимизация сложной системы в среде GPSS/PC//CAIIP-92.HoBbie информационные технологии в науке, образовании и бизнесе: Тез. докл. Международной конференции и школы молодых ученых и специалистов. Гурзуф-Воронеж, 1992. С. 207.

34. Львович И. Я., Фролов М. В. Структурная оптимизация программно-технических комплексов САПР на основе имитационного моделирования в среде GPSS/PC // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА: Тез. докл. -Пенза, 1992. С. 39,40.

35. Львович И. Я., Фролов В. Н. Многоальтернативный выбор варианта технологической системы по результатам имитационного моделирования // САПР-93: Информационные технологии в науке, образовании, бизнесе: Тез. докл. Гурзуф-Москва, 1993. С. 10.

36. Львович И. Я. Структурно-параметрическая оптимизация технологических систем на базе имитационного моделирования в среде GPSS/PC // Опыт информатизации в промышленности: Тез. докл. per. совещ. -сем., Воронеж, 1993. С. 58.

37. Львович И. Я., Фролов В. Н. Имитационное моделирование и структурно-параметрическая оптимизация систем по показателю надежности электронных устройств: Тез. докл. научн.-техн. конф., Бердянск, 1993. С. 37.

38. Львович И. Я., Фролов В. Н. Алгоритмы многокритериального выбора при проектировании сложных систем // Методы и средства оценки и повышения надежности приборов, устройств и систем: Тез. докл. рос. научн.-техн. конф., Саратов, 1994. С. 90,91.

39. Львович И. Я., Фролов В. Н. Имитационное моделирование и структурно-параметрическая оптимизация систем в среде GPSS/PC // Автоматизация проектирования РЭА и ЭВА: Тез. докл. научн.-техн. конф., Пенза, 1993. С. 28,29.

40. Львович И. Я. Интеграция обучающих, контролирующих и проектных процедур в учебно-исследовательской САПР ТП // Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине: Тез. докл. Всерос. совещ. сем. Воронеж, 1994. С. 107.

41. Львович И. Я. Оценка эффективности использования учебно-исследовательской САПР в зависимости от облученности пользователя // Высокие технологии в технике и медицине: Межвуз. сб. научн. тр. Воронеж: ВГТУ, 1994. С. 99-102.

42. Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. 230 с.

43. Мельцер М. И. Диалоговое управление производством. М.: Финансы и статистика, 1982.

44. Мильнер Ф. Т. Автоматизация технологического проектирования. -Обмен опытом в радиопром., 1984, вып. 1.

45. Митрофанов С. П. и др. Применение ЭВМ в технологической подготовке серийного производства. М.: Машиностроение, 1981. 287 с.

46. Михалев С. В., Мирзаев С. М. Автоматизация технологической подготовки производства. Минск: Высшая школа, 1982.

47. Молчанов А. А. Моделирование и проектирование сложных систем. Киев: Вища. шк., 1988.

48. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. 502 с.

49. Норенков И. П. Разработка структур САПР // Радиоэлектроника, 1989, № 6. С. 19-25. (Изв. высш. учеб. зав).

50. Норенков И. П., Маничев В. В. Основы теории и проектирования САПР: Учеб. Для вузов. М.: Высш. Шк., 1990. 335 с.

51. Организационно-технологическое проектирование ГПС / Под ред. С. П. Митрофанова. М.: Машиностроение, 1986. 293 с.

52. Павлов В. В. Унификация программного и информационного обеспечения САПР ТП на основе иерархической системы математического моделирования / Материалы научно-техн. сем. Разработка и применение САПР ТП. Л.: ЛДНТП, 1985. С. 15-24.

53. Проектирование автоматизированных комплексов производства радиоэлектронной аппаратуры / Под ред. В. П. Демина. М.: Радио и связь, 1985.

54. Сигорский В. П. Проблемная адаптация в системах автоматизированного проектирования//Радиоэлектроника, 1986, №6. С. 5-22. (Изв. высш. учеб. зав.).

55. Смит Дж. М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей. М.: Машиностроение, 1980.

56. Снапелев Ю. М., Старосельских В. А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Радио и связь, 1974. 264 с.

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

58. Сольницев Р. И., Кононкж А. Е., Кулаков Ф. М. Автоматизация проектирования ГПС. JL: Машиностроение, 1990. 415 с.

59. Стемпковский М. С. Особенности проектирования и моделирования технологических процессов. Обмен произв. техн. опытом, 1986, вып. 1. С. 1923.

60. Стемпковский М. С., Масютин Г. Г. Пакет прикладных программ для создания автоматизированных диалоговых систем. Обмен произв. техн. опытом, 1988, вып. 3. С. 3-8.

61. Ступаченко А. А. САПР технологических операций. Л.: Машиностроение, 1988. 234 с.

62. Унификация конструкторско-технологических решений при автоматизации технологической подготовки производства микросборок / Под ред. Н. П. Меткина М.: Стандарты, 1988.

63. Фролов В. Н., Львович Я. Е. Системное проектирование технологических процессов. Воронеж: изд-во ВГУ, 1982. 124 с.

64. Фролов В. Н. Управление технологическими процессами производства РЭА в условиях неоднородности. Воронеж: изд-во ВГУ, 1982.

65. Фролов В. Н., Львович Я. Е., Меткин Н. П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. Шк., 1991. 436 с.

66. Хартман К. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / Пер. с нем. Г. А. Фомина, Н. С. Лецкой. М.: Мир, 1977. 552 с.

67. Хокс Б. автоматизированное проектирование и производство: Пер. с англ. М.: Мир, 1991.296 с.

68. Цветков В. Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника, 1980.

69. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем // Искусство и наука. М.: мир, 1978.

70. Шехтер М. С. Кисин М. Е. О статистической оценке сенсорных данных в процессе опознания простых признаков стимулов. В кн.: Вероятное

71. Ф прогнозирование в деятельности человека М.: Наука, 1977. С. 242-255.

72. Шрайбер Т. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980.

73. Юрасов В. Г. Математическое описание одного класса динамических процессов по экспериментальным данным // Математические и технические вопросы медицинской кибернетики: Сб. научн. тр. Воронеж: ВПИ, 1977. С. 3539.

74. Юрочкин А. Г., Львович И. Я. Оптимизация гибкой технологическойсистемы сборки микроЭВМ с использованием имитационной модели // Алгоритмы моделирования и оптимизации автоматизированных систем: Сб. научн. тр. Воронеж: ВПИ, 1990. С. 95-98.

75. Duboi S. D, Prade Н. Additious of intersctive fuzzy numbers // IEEE Traus on Automatic Control, 1981. Vol. A1 26.

76. Groover M. P, Zimmers E. W. CAD/CAM: Computer Aided Design and Manufacturing. Prentice Hall Interh., 1984.

77. Hiller F. S. Chance constrained programming with 0-1 or bounded continuos decision variables // Manag Sci, September, 1967, v. 14, p. 18-25.

78. Щ 92. Hubel D. H., Wiesel T. N. Receptivefields and functional architecture ofmonkey striate cortex// J. Phisiol. (Engl.), 1966, v. 195, p. 215-243.

79. Mc. Donald J. C. Hastings W. F. Selecting and justifying CAD/CAM // Assembly Engineering, 1983, №4, p. 24-27.

80. Nici M., Van Dijk, Eric Smetink. A non-exponential queering system with independent arrivals and batch servicing // J. Appl. Probab., 1990, v. 27, p. 401-408.

81. Rose D., Blackmore C. Analysis of orientation selectivity in the cat's visual cortex // Exp. Brain Res., 1974, v. 27, p. 401-408.

82. Wesely J. Stochastic programming // Statist, neerlandica, 1967, v. 21, №1.

83. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа.

84. М.: Финансы и статистика, 1997.

85. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. Воронеж: Изд-во ВГУД991

86. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976.

87. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / под ред. Р.Ягера. М.: Радио и связь, 1986.

88. Орлов А.В. Экономико-математические модели в розничной торговле. -М.: Экономика, 1972.

89. Перспективы развития вычислительной техники: в 11 кн.: справ. Пособие / под ред. Смирнова Ю.М. Кн.2. Интеллектуализация ЭВМ / Кузин Е.С., Ройтман А.И., Фоминых И.Б., Хахалин Г.К. М.: Высшая школа, 1989.

90. Ю4.Фаронов В.В. Delphi 4. Учебный курс. -М.: Нолидж, 1999.

91. И.Я. Львович, Г.В. Пожидаев. Система управления и регулирования технологическим процессом осушки и упаковки каучука при заданных возмущениях /Межвуз сб. науч. тр. «Оптимизация и моделирование в сложных системах» Воронеж. 2004. с. 159 162.