CC BY
23
ГЭС, параметры, отражающие начальные состояния, т.е. значения переменных и констант); 5) выбор предполагаемого решателя задач; 6) генерация модели режима ГЭС на языке 1_МР1_ с помощью модуля-конвертера; 7) приведение построенной 1_МР1_-модели к формату решателя задач; 8) анализ результатов, полученных решателем; 9) формирование отчётов в текстовом и графическом виде.
Процесс моделирования в стохастическом режиме предполагает этапы: 1) объявление набора случайных параметров и их характеристик; 2) задание параметров управления стохастическим блоком (количество итераций, шаг дискретизации); 3) создание множества детерминированных моделей с помощью генератора случайных чисел (ГСЧ) произвольного распределения; 4) решение оптимизационной задачи с сохранением текущих оптимальных показателей на каждой итера-
ции; 5) обработку накопленной статистики, формирование итоговой таблицы с вероятностными распределениями.
Практическое опробование технологии метамоде-лирования с использованием языка 1_МР1_ на ряде разнотипных прикладных задач (в том числе, моделирование режимов ГЭС; моделирование семантически связных дискурсивных формаций; моделирование оптимальных отношений в дискурсе [3]) убедительно показало ее высокую эффективность. Таким образом, можно утверждать, что язык 1_МР1_, разработанный авторами, реализованный в форме технологии мета-моделирования, позволяет эффективно и комплексно решать ряд оптимизационных задач математического программирования, относящихся к различным прикладным областям.
1. Абасов Н.В. О развитии языка описания логико-функциональных связей ОЛФИС до языка моделирования // Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании: Труды X Байкальской Всерос. конф. (Иркутск, 19-21 апреля 2005 г.). Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. С. 103-109.
2. Абасов Н.В., Осипчук Е.Н. Язык описания метамоделей задач математического программирования и его применение в гидроэнергетике // Вестник ИрГТУ. 2012. №5(64).
3. Исследование структуры дискурса средствами математического программирования и формальный анализ его логической семантики / А.В. Каверзина, М.Ю. Чернышов, Н.В. Абасов, Е.Н. Осипчук // Вестник ИГЛУ. 2013. №2(23). С. 180-187.
Библиографический список
4. Лядова Л.Н. Метамоделирование и многоуровневые метаданные как основа технологии создания адаптируемых информационных систем // Advanced Studies in Software and Knowledge Engineering International Book Series «Information Science & Computing». Varna, Bulgaria, 2008. № 4. P. 125-132.
5. Fourer R., Gay D.M., Kernighan B.W. AMPL: A Modeling Language for Mathematical Programming. New York : Thomson, Brooks and Cole, 2002. 517 p.
6. MPL Modeling System, Maximal Software. URL: http://www.maximal-usa.com (дата обращения: 20.01.2013).
7. Tikhonova O., McKinney Daene C., Savitsky A. GAMS Manual: http://www.gams.com/docs/contributed/gamsman_russian.pdf (дата обращения: 18.01.2013).
УДК 004.822
МЕТОДОЛОГИЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СОВМЕСТНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОНТОЛОГИИ И КВАЛИМЕТРИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА СТАНКОВ
© Р.С. Дорофеев1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Предлагается методология совместного использования квалиметрической экспертизы и онтологии для оценки качества металлорежущих станков. Описывается разработанное на её основе приложение для корректировки имеющейся онтологии и преобразования её в базу данных для дальнейшего использования сгенерированной базы данных при оценке качества. Показано использование разработки для количественной оценки качества двух металлорежущих станков одинакового типа, приведены результаты сравнения. Ил. 11. Библиогр. 10 назв.
Ключевые слова: онтологии; квалиметрическая экспертиза; оценка качества; металлорежущие станки; язык ОБ1.
METHODOLOGY AND SOFTWARE IMPLEMENTATION OF SHARED USE OF ONTOLOGIES AND QUALIMETRIC EXAMINATION WHEN EVALUATING MACHINE TOOL QUALITY R.S. Dorofeev
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, Russia, 664074.
The paper proposes a methodology for sharing qualimetric examination and ontology to evaluate machine tool quality. It describes the application based on it for adjusting the ontology available and its transformation into a database for future use of the generated database under quality assessment. An example illustrates the use of the design for quantitative
1Дорофеев Роман Сергеевич, аспирант, тел.: 89500858769, e-mail: [email protected] Dorofeev Roman, Postgraduate, tel.: 89500858769, e-mail: [email protected]
estimation of the quality of the two machine tools of the same type. The comparison results are presented. 11 figures. 10 sources.
Key words: ontologies; qualimetric examination; quality assessment; machine tools; OBL language.
В данной работе делается предположение о необходимости совместного рассмотрения методологий онтологии и квалиметрии, которые могут применяться для решения задачи структурированного описания свойств изделия с целью дальнейшей оценки качества.
К качеству выпускаемой продукции предъявляются высокие требования со стороны потребителя, поскольку он, приобретая то или иное изделие, ожидает, что оно послужит долго и будет на протяжении всего срока службы исправно выполнять свое назначение. Но как же определить, какой продукт является качественным, а какой нет? Не всегда удается определить это на глаз или довериться брендовому названию производителя. В таком случае на помощь приходит наука. Так как качество объекта проявляется в первую очередь через его свойства, т. е. через объективные особенности объекта, то считается, что для оценки качества необходимо, во-первых, определить перечень тех свойств, совокупность которых в достаточно полной мере характеризует качество; во-вторых, измерить свойства, т. е. определить их численные значения; в-третьих, аналитически сопоставить полученные данные с подобными характеристиками другого объекта, принимаемого за образец или эталон качества. Полученный результат будет с достаточной степенью достоверности характеризовать качество исследуемого объекта. Все вышесказанное включает в себя наука под названием квалиметрия [4].
Квалиметрия - наука о количественной оценке качества объекта, описываемого набором признаков. Эти признаки образуют иерархию или расчетную модель объекта. Построение расчетной модели - сложный неформальный процесс, требующий работы группы исследователей в конкретной предметной области.
Квалиметрическая экспертиза является одним из инструментов системы интегрированного менеджмента на предприятиях. Процедуры квалиметрической экспертизы широко применяются во многих странах для оценки объектов, к которым применимо понятие качества. Общая (интегральная) оценка (интегральный показатель) любого такого объекта зависит от большого количества частных показателей.
Определение численных значений этих показателей является во многих случаях нестандартной задачей. Решение квалиметрических задач для каждого исследуемого объекта силами квалифицированных экспертов сводится к тому, что качество объекта в целом оценивают одним-единственным числом [1].
Существуют морфологические, функциональные, объединенные, комбинированные и смешанные расчетные модели оценок.
Морфологическая - расчётная модель оценки объекта, представленная в виде дерева или таблицы структурных элементов объекта.
Функциональная - расчётная модель оценки объекта, представленная в виде дерева или таблицы
функциональных свойств объекта в целом.
Объединённая - расчётная модель оценки объекта, представленная в виде объединения морфологической и функциональной расчётных моделей оценок объекта [1].
Чаще всего выбирается объединенная расчетная модель оценки, представленная в виде совокупности морфологической и функциональной расчётных моделей. Результатом экспертизы является рассчитанный интегральный показатель качества в диапазоне от 0 до 1. Квалиметрическая экспертиза может проводиться на всех этапах жизненного цикла любого изделия.
Прежде чем проводить оценку качества, необходимо как можно более точно и детально классифицировать и структурировать признаки, влияющие на качество рассматриваемого изделия. Одним из важнейших и перспективных направлений в области формализации знаний, которое дает возможность использования накопленных знаний для компьютерной обработки, являются онтологии [4].
Онтология - это точная спецификация некоторой области, которая включает в себя словарь терминов этой области и множество логических связей (типа «элемент-класс», «часть-целое»), которые описывают, как эти термины соотносятся между собой.
Онтологии позволяют представить понятия в таком виде, что они становятся пригодными для машинной обработки. Нередко онтологии используются в качестве посредника между пользователем и информационной системой, они позволяют формализовать договоренности о терминологии между членами сообщества, например, между пользователями некоторого корпоративного хранилища данных.
В центре большинства онтологий находятся классы, подклассы, экземпляры, которые описывают понятия предметной области.
На формальном уровне онтология - система, состоящая из наборов понятий и утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения. Практически все модели онтологии содержат определенные классы, свойства классов (атрибуты), отношения между концептами (зависимости) и дополнительные ограничения, которые определяются аксиомами [3, 9].
Совместное рассмотрение методов онтологии и квалиметрии. Онтологическая система иерархических понятий с набором параметров во многом подобна квалиметрической модели, что приводит к идее совместного рассмотрения этих методов, как взаимно дополняющих друг друга [4].
Квалиметрия - это математический метод, дающий итоговую оценку качества через оценки различных признаков. Онтология - это логический подход к описанию структуры понятий предметной области. Исходя из вышесказанного, имеется возможность сформировать иерархическое дерево признаков в виде онтологии, которое может быть импортировано в
приложение для оценки качества [5] с целью получения количественного результата. Проиллюстрируем сказанное графически (рис. 1).
Прокомментируем рисунок подробней. На первом этапе формируется онтология, содержащая список
месяца [10].
В качестве экземпляров в онтологию включим два станка одинакового типа 6Р13, с названиями 6Р13-1 и 6Р13-2. [6, 7]. В качестве экспертов приглашены два сотрудника Института авиамашиностроения и
Рис. 1. Процесс совместного применения онтологии и квалиметрии
характеристик, влияющих на качество изделия с указанием класса, подкласса и экземпляра, который необходимо оценить на основе стандарта или технического условия. Кроме того, в онтологии задаются значения числовых показателей признаков для экземпляров онтологии. На следующем этапе происходит импорт полученной онтологии в приложение для проведения квалиметрической экспертизы. Завершающим этапом является при необходимости корректировка заданных в онтологии числовых значений признаков, задание весов признаков, получение количественной оценки качества объекта.
Пример построения онтологии. Рассмотрим построение онтологической системы для оценки качества изделий, в качестве примера возьмем показатели для оценки качества металлорежущего станка в соответствии с ГОСТ 15467-79 «Управление качеством продукции» [2]. Показатель качества станка - это количественное выражение одного или нескольких свойств машины применительно к определенным условиям ее создания и эксплуатации. В качестве приложения для построения онтологии был выбран пакет OntoStudio от компании OntopriseGmbH. Приложение объединяет уникальный набор средств моделирования описания онтологий и правил с компонентами для интеграции гетерогенных источников данных. В качестве языков онтологий OntoStudio поддерживает W3C- стандарт OWL, RDFS, F-Logic и ObjectLogic для разработки правил и запросов. OntoStudio имеет бесплатную триал лицензию на 3
транспорта кафедры технологии машиностроения Иркутского государственного технического университета, доценты Захаров В.А. и Балла О.М.
Для рассматриваемой группы объектов «качество металлорежущего станка» была построена онтология, дерево которой показано на рис. 2.
Признаки (Properties) принадлежат классу «Станки» и наследуются подчиненным классом «Металлорежущий станок». Они являются ссылками на классы Геометрическая и кинематическая точность, Динамические качества и т.д., имеющие в свою очередь признаки числового типа (в данном случае double) и 1 экземпляр. Для этих классов также имеются экземпляры (наборы признаков для станков 6P13-1 и 6P13-2). Признаки оцениваются экспертами, являющимися экземплярами класса «Эксперты» (рис. 3).
Признаки могут быть численно определены для каждого экземпляра, каждым экспертом с целью дальнейшей оценки качества (рис. 4).
В результате получается база знаний классов и признаков, по которым можно оценить любой металлорежущий станок.
Как видим, в пакете OntoStudio ввод и корректировка значений признаков неудобны для рядового пользователя, поэтому было разработано приложение для удобной визуальной корректировки признаков экземпляров. OntoStudio сохраняет онтологию в файле с расширением obl. Этот файл написан на языке разметки ObjectLogic, которым описываются понятия онтологии, экземпляры, их атрибуты и отношения.
Д отыеда " Р
* Д Ощмц.щч|{тн.<тиад
ф & СМгве?
Л Оити^.чн^тц с гнии?! 0 Экгчргц
М Г*омегр№мкки_и_ед*1е!магн'' М Длнамнч«яие_качест«а 10 Иаде*си«'тъ_и_д|олгаоемн(к'п1 Н ПоелыгЁЛН.теинолагимиости Сакрлняеыоетъ л 10 Спмш
М< 1 длл с- р еьу Л 1 л и с к 0 Э»:Сг«С-иичпО£1ь 10 Э»!СП|1уЙТIЦ«1 С"р-чы€П€'г£2йГ¿Л
* &
I1
ЬиЬагк« 6РЗ? 1
Ц
Ш [гЛЛу РгореЛ»» __Г
Не^^Пес
1_скл1 гите: МеглллориуицмА.стлнос Ргорсгй«
Р гореЛ»« Адоде Мм1
Имес 1_г«метрнч«сврициптематву№_то чнвстъ И Гюм<?р«м«1(да_и_1«не!м,п»чк»(*!_точн«ть
кЫЦЁЖлОСПш № ДД-ЛГОМЧЙССГь
(¿^1И местам иг ел н „тедаол огич нос ил
У И |#м I. > ю н с м н миа ст ь | Л И мм»_> к ги>'ллц|*о нны е_л а к
У ,1кН1ЫНЧ((1ИГ.ЦЧ(<П|
0 Н»ДелМОСГ»!рИвДОЛгс*емкость
01 По к*мтели_тев-ю логичное™
Ч ЭКОНОМИЧНОСТЬ О 3* С плул г М1Н С*1 Н Ь*-_ГЮ ГЛ-М з ед и
Р|С|Е>е*!1« ■Соттеп!! Йг ЬаЬИк ^тюпуттк Ме£л 1л?агтлЬол
Рис. 2. Дерево онтологии металлорежущего станка
г.\ "ОмЫе-зу
Д ? Оиеил»_к9ч«тва_ст*н1гов
>«л*рпц Щ Гссил^ТрчИССКЛй й ййк^АрТйнС^й, СЗ .ДинфккИческн^.ИФЧКТ!»
13 Ст|н«и
КЗ! Мепдлюрежуи^й.счим
13
13 Эргонс^чес«:к«_гч)рел»7елн ¡¿*Г Ргвр«4йЫ
¡Р' БточиМТЪ
г
1
| (Валла О.М.)6Р13-1: Динамические качества ■-■
(Валла О.М.)6Р13-2: Динамические качества = (Зкарвв ВА;(6Р13-1: Динемнческие качества
■'Захаров В-н.'рБР! 3-2: Динамические качества *
У ЕнЦу
НелИйГкг
Ргоретв
Ргор«Ье5 Р.гпде Мш Мок
1]; * Вибр оусгойчивыть 33 :1оиЫе 1 1 ]
I,-'| ПйгтреияюС* бриоши 1 1 к
1 1 к
С тл та ^ческ ли _ жес тяос тъ 03 ^оиЫа 1 1 к
' С го июос ть_к_гвпл ш«и. б одде »ст в иям 3 ^оиЫе 1 1 X
Р*ерч*й« Сетгацп^ & Мчй Зугчпупп* М«* Могтцгщт
Рис. 3. Признаки и экземпляры понятия «Динамические качества»
А "Опкледе НмдМж
Мел-СпЫод-.гРгауесЬ [О^кИодк]
01 Эксперты
[3 Гесыетрнгческая.и.кинемлтичесь 1Ч1 Д|*намические_качестса
0| Ссар^мяемкт» У Сганкн
О Металл арежущиПистьнок О Экономичность 0 Экплуат*цт5не г.» ы я ели
¿!-
|: •1 Беюл а снасть Ьлачиость
ИИп»
1б4ЛЛй 0,М,)6Р13-1; ДлнбмнчКкн€ кйчйСГМ
ОМ.36Р13-2: Дии§мнчес«;ие «ч«тн = ¡¡У |ла.лрс< ЕАЗбШ^^наинчесии* качрстц
|2а>арсе В.ч. "Е-Р13-2: Динамические качества *
° О
1оса1 гытс (Балла О.М.;йР13-I: Динамически« ичества
- Вмвр^тдйчицкт» 34» | Л Пагрешность^оЁрабопси
■ Псгрешнхзстъ^сбрлботкн Р Прочно<ть
- ЛрйчиКТЪ ^Л) Р С т| ™ ч «1г**_же<т«; с-с т>
* Стаийч*С1сая_:*естеос1ь 5-0
I, - СтоАмст^^теплосым^всадепктаиим
1 Стсйкость,к_т«плаиым_нощейств№зы ЗЛ
*
К
X *
X
РгсреПнА ЬЙЬЛ
Рис. 4. Числовые значения показателей «Динамические качества» для экземпляра станка 6Р13-1
Онтология на языке OBL представляет собой плоский файл, в который можно вносить любые корректировки, изменять имена, добавлять и удалять информацию, придерживаясь общей структуры онтологии. В связи с тем, что в пакете Оп^^ю отсутствует возможность создания формы для корректировки значений свойств экземпляров онтологии или расширения дополнительными модулями, удовлетворяющими подобным требованиям, было принято решение о создании собственного приложения. В процессе разработки возникла идея преобразования онтологии в базу данных для дальнейшего импорта ее в приложение для оценки качества [5].
Разработка базы данных для квалиметриче-ской экспертизы. Проектирование концептуальной модели данных проведем с использованием метода «сущность-связь». Данный метод заключается в том, что выделяются объекты, из них составляются все возможные ER-диаграммы, к составленным ER-диаграммам применяются правила, описанные в [8], учитывающие степень связи и класс принадлежности. После соответствующей нормализации таблиц была
£МЕМ~
получена логическая модель базы данных (рис. 5), где Sheme - группы, Name_sh - название группы. SubSheme - подгруппы, Namesub - название группы, ID_sh - ссылочная связь с таблицей группы. OBJ -объекты (экземпляры), ID_SUB - ссылочная связь с таблицей подгруппа, Name_obj - название объекта. Obj_Attr - значения показателей, ID_OBJ - ссылочная связь с таблицей объекты, Val - значение признака. Expall - эксперты, Name_E - ФИО эксперта, Prof -специальность. Exp_attr - группы экспертов, ID_SH -ссылочная связь с таблицей группы, ID_EXPA - ссылочная связь с таблицей эксперты. Prop - признаки, ID_SH - ссылочная связь с таблицей группа, Numb -номер признака, Name_p - имя признака, Lev_p - уровень признака, Parent_p - номер уровня предка, Ves - вес.
В результате получилось приложение для работы с классами онтологии, экземплярами и признаками. Скорректированная онтология сохраняется в файле с расширением obl. Кроме того, онтология может быть преобразована в БД MySQL. Вид окна разработанного приложения представлен на рис. 6.
Рис. 5. Логическая модель базы данных
Рис. 6. Окно приложения для работы с онтологией
Задача сводится к формированию скрипта для внесения соответствующих данных из онтологии в следующие таблицы и их поля:
• Sheme - группы;
• SubSheme - подгруппы;
• OBJ - объекты;
• Prop - признаки;
• Expall - эксперты.
Анализируя файл, содержащий онтологию, можно сформировать sql-скрипт. Фрагмент скрипта представлен ниже:
declare variable k varchar(100); declare variable lpint(11);
INSERT INTO 'sheme' ('ID_SH', 'NAME_SH') VALUES (NULL, 'Станки');
SELECT ID_SH FROM 'sheme' WHERE NAME_SH='Станки' INTO :k;
INSERT INTO 'subsh' ('ID_SUB', 'NAME-SUB','ID_SH') VALUES (NULL, 'Металлорежущий станок', :k);
SELECT ID_ SUB FROM ' subsh ' WHERE NAME-SUB = 'Металлорежущий станок' INTO :k;
INSERT INTO 'obj' ('ID_OBJ',
'Name_obj','ID_SUB') VALUES (NULL, '6Р13-1', :k);
INSERT INTO 'obj' ('ID_OBJ',
'Name_obj','ID_SUB') VALUES (NULL, '6Р13-2', :k);
SELECT ID_SH FROM 'sheme' WHERE NAME_SH= 'Станки' INTO :k;
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (1, 'Геометрическая и кинематическая точность', 2, 0, :k, 0);
SELECT PARENT_P FROM 'prop' WHERE NAME_P= 'Геометрическая и кинематическая точность' INTO :lp;
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES')
VALUES (2, 'Угол поворота шпиндельной головки', 3, :lp, :k, 4);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES')
VALUES (3, 'Расстояние от торца шпинделя до рабочей поверхности', 3, :lp, :k, 5);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES')
VALUES (4, 'Расстояние от оси шпинделя до направляющих станины', 3, :lp, :k, 2);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES')
VALUES (5, 'Перпендикулярность направления вертикального перемещения консоли рабочей поверхности', 3, :lp, :k, 3);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (6, 'Перпендикулярность продольного перемещения стола', 3, :lp, :k, 1);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (7, 'Радиальное биение конического отверстия шпинделя на расстоянии L=300', 3, :lp, :k, 4);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (8, 'Радиальное
биение конического отверстия шпинделя у торца', 3, :lp, :k, 5);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (9, 'Частота вращения шпинделя', 3, :lp, :k, 3);
INSERT INTO 'prop' ('NUMB', 'NAME_P', 'LEV_P', 'PARENT_P', 'ID_SH', 'VES') VALUES (10, 'Динамические качества', 2, 0, :k, 0);
На основе полученного скрипта можно скорректировать базу данных путем загрузки полученного скрипта в приложение для оценки качества [5].
Использование приложения для оценки качества станков. Загрузка скрипта осуществляется через пункт меню «Загрузка». Перед загрузкой необходимо указать вид показателей, а также шкалу для загружаемых значения показателей. Если значения не в ква-лиметрической шкале [0,1], то перед загрузкой они будут пересчитаны по формулам (1), (2). После успешной загрузки, можно приступать к проведению экспертизы:
k =
vals - пё.
ks =
vg ks - ng
(1) (2)
vg - ng
где val - значение показателя на уровне, vg - верхняя граница, ng - нижняя граница [1].
Для определения показателей объекта - станки, необходимо выбрать соответствующий пункт меню, указать вид показателей и отобразить показатели кнопкой «Показатели и группы объектов», в результате чего отобразится иерархия показателей (рис. 7).
Определение показателей:
Функциональные показатели
(уровень | количество показателей на уровне)
s- Станки +
• Геометрически и кинематическая точность (• 2 18) ♦
- Динамические качества (- 2 | 5) ♦
Виброустойчивость (- 3) ♦ х Погрешность обработки (- 3) ♦ С Прочность (- 3) ♦ < Статическая жесткость (- 3) ♦ Стойкость к тепловым воздействиям 3) ♦
- Надежность и долговечность 2 | 5) ♦
Средняя безотказная наработка (- 3) ♦ х Средняя наработка до первого отказа (- 3) * Коэффициент технического использования (- 3) + КоэсЬФиииент готовности (■ 3) ♦ Гарантийный срок службы 3) +
- Показатели технологичности (- 2 | 4) ♦
Блочность (• 3) ♦ Материалоемкость (- 3) +
Коэффициент применяемости (- 3) +
• ЭКОНОМИЧНОСТЬ (- 2 I 2) +
• Эксплуатационные показатели <- 2 | 5) ♦
• Эргрномические показатели (- 2 | 4) ♦
Рис. 7. Страница иерархии показателей
пертам, m - количество экспертов, казателя на уровне;
sum ■
Солраимтъ
Рис. 8. Ввод значений показателей по уровням
На рис. 8 показана страница «Ввод значений показателей» на втором уровне. Вид оцениваемого показателя «Высокая степень качества ^)», вид шкалы «Обычные целые числа от 1 до 5». Импортированные показатели пересчитаны к квалиметрической шкале [0,1].
Затем подгруппе необходимо назначить значимые показатели, которые будут учитываться при расчетах и нормировать веса.
На рис. 9 показана страница подсчета интегральных характеристик по уровням, рассчитывается по формулам (3)-(9):
val - значение по-
= £ znkVj, (4)
j=i
где sum - сумма по всем показателям, k - количество показателей;
znkv znkV, =--,
sum
znkv = ^ val,
(3)
QS = £ (znkV - *ves-), -=i
DQS = 1 - QS,
(5)
(6) (7)
где znkv - сумма значений показателей по всем экс-
Лодсчст iLMTtrpar иных НрИНИЯЖ ПО ДСП
Рис. 9. Страница подсчета интегральных характеристик по уровням
k
i=l
QP = П znkV)
j=i
(8)
DQP = 1 - QP, (9)
где znkv - сумма по всем показателям, k - количество показателей, ves - вес признака, QS - интегральная характеристика, рассчитанная как сумма на одном уровне, QP - интегральная характеристика, рассчитанная как произведение на одном уровне [1].
Для примера приведен подсчет характеристик на втором уровне рассчитанных по сумме для 6Р13-1.
На рис. 10 и рис. 11 показан результат подсчета суммарных интегральных характеристик, подсчитанный по всем уровням для конкретного объекта, в нашем случае для станков 6Р13-1 и 6Р13-2.
функциональны о характеристики
Данные дли вычисления мсцфопогичесич яэдемеи'стпк не заданы
Рис. 10. Результат подсчета суммарных характеристик для 6Р13-1
функциональны сг нарактарисгики
Данные для вычисления морфологически* «арактернсшк не заданы
Рис. 11. Результат подсчета суммарных характеристик для 6Р13-2
Произведенные расчеты выполнены по формулам (10)-(13) [1]:
fQS
SQS =
g=i
f " i
Z DQS
SDQS =
g=i
f " i
ZQP
SQP =
g=1
f -1
Z DQP
SDQP =
_ g=i
f -1
(10)
(11)
(12)
(13)
где f - максимальное число уровней, #1.
Результаты расчетов показывают, что станок 6Р13-1 по рассчитанным суммарным интегральным характеристикам более качественный, чем станок 6Р13-2:
Б08бР1з-1 = 0,7878; БОБбр^ = 0,7785;
8й08бР1з-1 = 0,2122; 8й08бР1з-2 = 0,2215;
80Р6Р13-1 = 0,7489; 80Р6Р13-2 = 0,7214;
8йОРбР1з-1 = 0,2511; 8йОР6Р13-2 = 0,2786;
В работе была предложена методология совместного использования онтологии и квалиметрии. В результате ее применения было разработано приложение для работы с онтологией и преобразование ее в базу данных. В качестве иллюстрации была проведена оценка качества двух одинаковых по типу станков.
1. Азгальдов Г.Г., Маругин В.М.. Квалиметрическая экспертиза. Руководство по организации экспертизы и выполнению квалиметрических расчетов. СПб.; М.: Ассоциация «Русский Регистр», 2007. 227 с.
2. ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения.
3. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2001. 384 с.
4. Дорофеев Р.С., Сосинская С.С. Совместное использование методологий квалиметрической экспертизы и онтологии для оценки качества технологий изготовления изделий // Информационные и математические технологии в науке и управлении: сб. трудов XVI Байкальской всерос. конференции. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. Ч. 2
5. Дорофеев Р.С. Разработка web-приложения для оценки качества объектов // Инновационные подходы к применению информационных технологий профессиональной деятельности: сб. тр. Второй междунар. научно практ. интернет-конф. Белгородского филиала НАЧАУ ВПО СГА. Белгород:
ский список
ГиК, 2010.
6. Сосинская С.С. Многообразие подходов к оценке качества программных средств // Кибернетика и высокие технологии XXI в. (C&T-2008): сб. докладов. Воронеж: НПФ «Саквоее», 2008. 99 с.
7. Экспертные оценки в квалиметрии машиностроения / Р.М. Хвастунов, О.И. Ягелло, В.М. Корнеева, М.П. Поликарпов. М.: Технонефтегаз, 2002. 142 с.
8. Чен Петер. Модель «сущность-связь» - шаг к единому представлению о данных [Электронный ресурс] // Системы управления базами данных: электронный науч. журнал. 1995. № 3. Режим доступа: URL: http://www.osp.ru/dbms/1995/03/13031431/ (20 февр. 2013).
9. Guariano N., GiarettaP.Ontologies and Knowledge Bases. Towards a Terminalogical Clarification // Towards Very Large Knowledge Bases. 1995-N.J.I.Mars (ed.) IOS Press. Amsterdam, 1995.
10. OntoStudio. Ontoprise / Semafora System (http://www.semafora-systems.com/en/) (20 февр. 2013).
