CC BY
79
Юрков Н.К.
Пензенский государственный университет
КОНЦЕПЦИЯ СИНТЕЗА СЛОЖНЫХ НАУКОЕМКИХ ИЗДЕЛИЙ
Процесс проектирования сложной системы, как процесс управления, начинается с осознания необходимости синтеза системы, ее потребности, вычленения новой системы из окружающей среды, формирования множества параметров и интервалов их существования, а также возможности осуществления подобных множеств известными техническими решениями. Возможна ситуация когда не существует решения проблемы известными методами, тогда приходится применять процедуру структурно-параметрического синтеза сложных систем, которая невозможна без создания стройной системы моделирования.
Принципиально, процесс синтеза сложной технической системы можно интерпретировать с помощью рисунок 1. Изначально, о проектируемой системе имеем лишь весьма приближенные знания, которые после определенной работы можно представить в виде нечеткого «облака» значений параметров, характеризующихся величинами вероятностей их достижения системной цели, а также подцелей каждой подсистемы. Именно в этом и заключен смысл реализации сложной системы.
Подобные знания служат основой синтеза сложной системы, но поскольку как и сама система, процесс проектирования оказывается непомерно сложным, то требуется начальный скачок фантазии проектировщика, а затем привлечение всех видов моделирования, освоенных человечеством. На рисунок 1 показаны основные виды моделирования без претензии на полноту охвата. В конечном счете, на основе существующих баз данных, баз знаний и правил их использования, с учетом эмпирического знания возможен переход на этап построения концептуальной модели системы и ее отдельных подсистем.
Далее процесс переходит в стадию оценки реализуемости системы на отдельных этапах ее жизненного цикла с непреложным замыканием процесса эффективными обратными связями (на рисунок 1 показаны стрелками), что позволяет, в конечном счете, получить некоторый приемлемый результат, т.е. избежать «разноса» проекта по элементам его громадной сложности.
1
В конечном счете, формируется модельное представление системы и производится ее оптимизация. Причем оптимизация осуществляется до той поры, пока вероятности выполнения системой порученных ей функций приблизятся к изначально заданным вероятностям.
Так, при проектировании комплекса беспилотных летательных аппаратов задаются вероятности выживаемости, интенсивностивылетов, вероятность доставки груза к объекту-цели,вероятности обнаружения и распознавания объектов-целей и т.п. Кроме этого задается вероятность контроля (мониторинга) окружающей среды и другие вероятности выполнения функций системой.
Требуется создать систему, в достаточной степени приближенно решающую задачи с поставленными вероятностями. Пройдя все стадии системного проектирования идея вновь создаваемой системы приобретает реальные черты, структурируется на подсистемы, отвечающие за достижение конкретных целей с заданными вероятностями. Таким образом, на выходе системы проектирования оказываются система и составляющие ее подсистемы.
Как было показано выше, непреложным этапом проектирования является процесс моделирования, который в свою очередь начинается с создания концептуальной модели(КМ). На рисунок 2 представлена схема взаимодействия информационной и концептуальной моделей при принятии решения, состоящая из двух контуров обратной связи (ОС).Построение концептуальной модели является непреложным аспектом моделирования[2, 4, 8] . Модели традиционно строятся на основе диалога человек-машина, который организуется с помощью развитого интерфейса с информационной моделью системы [1, 9]. По I контуру ОС поступает информация о состоянии проектируемой системы в данный момент времени; пройдя обработку на ЭВМ, она визуально отображается на информационной модели.
Информационная модель есть организованная в соответствии с определенной системой правил и представляемая оператору с помощью средств отображения совокупность информации о состоянии и функционировании объекта воздействия и внешней среды[3].
Информационная модель выступает как важнейшее связующее звено между человеком и техникой. Как упорядоченное внешнее возмущение она стимулирует эффективное функционирование концептуальной модели человека-оператора и способствует интенсификации информационных процессов в акте принятия решения.
Как показали экспериментальные исследования, на каждом нейроне коры головного мозга одновременно обрабатываются возбуждения трех видов: внутреннее возбуждение, связанное с формированием той или иной доминирующей мотивации (цели, целевой функции); внешние возбуждения (текущая информация о состоянии управляемого объекта) и возбуждения памяти (прошлого опыта). Только одновременная обработка этих возбуждений (афферентный синтез) и сопоставление всех комбинаций возбуждений с прошлым опытом дают возможность организму принимать то или иное решение для получения полезного результата[б].
В стадии афферентного синтеза («предрешения») решается главнейший вопрос формирования поведенческого акта: какой полезный результат должен быть получен в данной ситуации и при данной комбинации указанных возбуждений. Эта стадия начала процесса выработки решения, и здесь может быть несколько (теоретически - великое множество) вариантов решения. Мозг осуществляет выбор того основного варианта, который наиболее целесообразен с точки зрения цели и может дать полезный эффект в данной конкретной ситуации. При этом извлекаются (непрерывно сканируются) результаты всех прошлых действий в аналогичных ситуациях и сопоставляются с потребностью данной ситуации до тех пор, пока целевая функция (как эталон для сканирования) не станет вполне соответствовать одному из результатов прошлого. Прошлый опыт, практика, таким образом, выступают в качестве критерия истины .
Выбранное таким образом решение как замысел на предстоящее действие далее оценивается с помощью нейрофизиологического аппарата, получившего название «акцептор результатов действия». В этом акцепторе мысленно прогнозируется результат действия. Этот аппарат, опережающий и предсказывающий свойства будущего результата, в конце каждого элементарного действия немедленно сличает его пара-
2
метры с параметрами прогнозированного результата, и в случае их совпадения эти результаты являются «санкцией» при формировании следующего этапа поведения. Одновременно происходит так называемое «обогащение акцептора результатов действия» (самообучение интеллекта) на базе обратных связей.
Актуальной является проблема использования экспертных систем для автоматизированного выбора управляющих проектных воздействий. На рисунокЗ дана схема выработки управляющих воздействий, в которой роль человека, выполняющего операции анализа прошлого опыта, формирования целевой функции, заполнения баз знаний об объекте и некоторые другие, передана экспертной системе.
Объект управления
В
н
е
ш
н
я
я
с
р
е
д
а
РисунокЗ Экспертная система в системе принятия управляющих решений
Экспертная система содержит и обновляет знания об объекте, цели функционирования, формирует знания на основе прошлого опыта и приобретенных навыков управления. Совокупность знаний позволяет правильно выбрать текущую целевую функцию. Параллельно с этим геоинформационные системы поставляют данные о географическом расположении объектов, их взаимосвязи и влиянии.
Формирование концептуальной модели основано на взаимодействии с информационной моделью объекта управления. Выработка управляющих воздействий осуществляется на более высоком информационном уровне, поскольку по сравнению с системой, представленной на рисунке З, экспертная система позволяет пользоваться гораздо более широким кругом знаний, опытом большого числа экспертов[5,
7].Экспертная система обеспечивает вычисление параметров объекта или процесса как аналитическими, так и логическими процедурами.
Таким образом, получаем концепцию синтеза сложных технических систем, как совокупность операций, выполняемых человеко-машинной системой, в которой человеку отводятся плохо формализуемые функции задания облака вероятностей, синтеза концептуальной модели решения проблемы, а затем процесс переходит на этап структурно-параметрического синтеза, который завершается автоматизированными проектными работами на каждом этапе жизненного цикла.
Множество решений, традиционно получаемых на уровне человека-проектировщика, передается экспертной системе, что обеспечивает более качественный перебор возможных решений и, тем самым, ускоренное получение квази оптимального решения с минимизированными ресурсными затратами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Андреев А.Н., Блинов А.В., Юрков Н.К. Концептуальный подход к внедрению информационных технологий в области моделирования. //Измерительная техника, М.: 1999, N 5. с. 7-11
2. Горячев Н.В., Юрков Н.К. Концептуальная схема разработки систем охлаждения радиоэлементов в интегрированной среде проектирования электроники // Проектирование и технология электронных средств. 2009, № 2. С. 66-70.
3. Граб И.Д., Юрков Н.К. Алгоритм натурно-модельного исследования систем охлаждения // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. Физико-математические и технические науки. 2011. № 26. С. 541-546.
4. Тюрина Л.А., Юрков Н.К. Системная организация жизненного цикла промышленных изделий // Тяжелое машиностроение. - 2006. - №6. - С. 8-12.
5. Чиркина М.А., Юрков Н.К., Якимов А.Н. Математическое моделирование устройств сверхвысоких частот на магнитных нанокомпозитах // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. № 1, 2011, С. 167-173.
6. Юрков Н.К. Интеллектуальные компьютерные обучающие системы. Монография. // Пенза: Изд-во
Пенз. гос. ун-та, 2010. - 304 с.
7. Юрков Н. К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами
(Монография) // Пенза, ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2003, 198 с
8. Юрков Н. К. Особенности управления сложными системами на основе концептуальных моделей //Измерительная техника. 2004, № 4, С. 14-16.
9. Юрков Н.К. Синтез концептуальной модели предметной области. Особенности моделирования сложных систем //Измерительная техника. 2004, № 2, С. 11-14.
3
