Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Евдошенко О.И. 1 Кравец А.Г. 2 Зарипова В.М. 3 Петрова И.Ю. 3

---

1 Астраханский государственный университет

2 Волгоградский государственный технический университет

3 Астраханский инженерно-строительный институт

Сложность разрабатываемых технических объектов, рост объема научно-технической информации, используемой в конструкторских разработках, обуславливают острую потребность в создании программного обеспечения для автоматизации начальных стадий проектирования. Это способствует повышению качества разрабатываемых изделий и сокращению сроков разработки. При создании такого программного обеспечения необходимы обширные хранилища знаний и онтологические методы для быстрого и релевантного поиска данных, чтобы обеспечить совместную работу инженеров в реальном или виртуальном пространстве. Базисом для разработки концептуальной модели онтологической систематизации знаний выбран энерго-информационный метод синтеза новых технических решений. Авторами произведена структуризация и формализация знаний предметной области (описание физико-технических эффектов, приемов совершенствования эксплуатационных характеристик). Описан бизнес-процесс определения условий патентоспособности принципа действия технического устройства (новизна и, частично, изобретательский уровень). Сформирована классификация классов, подклассов, выявлены характеристики, описывающие данные понятия, и разработана понятийная структура онтологии, которые реализованы с помощью инструментальных средств – Ontorion Fluent Editor и Protégé.

Статья в формате PDF

737 KB

энерго-информационный метод

физико-технический эффект

прием совершенствования эксплуатационной характеристики

база знаний

онтология

1. Гурская Т.Г., Зарипова В.М. Разработка пошагового алгоритма морфологического синтеза с разделением конструктивных признаков // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2010. – № 4. – С. 28–36.

2. Зарипов М.Ф., Петрова И.Ю. Энергоинформационный метод анализа и синтеза чувствительных элементов систем управления // Датчики и системы. – 1999. – № 5. – С. 10–17.

3. Зарипов М.Ф., Петрова И.Ю. Морфологический анализ и синтез чувствительных элементов систем управления // Датчики и системы. – 2002. – № 5. – С. 10–14.

4. Зарипова В.М. Объектно-ориентированная модель базы знаний о физико-технических эффектах для системы концептуального проектирования новых элементов информационно-измерительных систем и систем управления // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2013. – № 1. – С. 162–171.

5. Зарипова В.М., Цырульников Е.С., Киселев А.А. «Интеллект» для развития навыков инженерного творчества // Alma Mater (Вестник высшей школы). – 2012(1), Изд-во РУДН, ISSN 0321-0383. – С. 58–61.

6. Петрова И.Ю., Гурская Т.Г. Приемы усовершенствования электрокинетических преобразователей // Датчики и системы. – 2007. – № 10. – С. 18–21.

7. Петрова И.Ю., Евдошенко О.И., Зарипова В.М., Гурская Т.Г. Приемы совершенствования эксплуатационных характеристик биморфных сенсоров и актюаторов // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2014. – № 4 (28). – С. 213–226.

8. Петрова И.Ю., Евдошенко О.И., Лежнина Ю.А. Концептуальная модель подсистемы выбора приемов улучшения эксплуатационных характеристик технических устройств // Вестник Оренбургского государственного университет. – 2015. – март. – № 3 (178). – С. 249–258

9. Cognitum. Fluent Editor. – URL: http://www.cognitum.eu/semantics/FluentEditor/ (дата обращения: 05.09.2015).

10. Guarino N, Giaretta P. Towards very large knowledge bases–knowledge building and knowledge sharing. – IOS Press; 1995. – Р. 25–32 (Chap. Ontologies and knowledge bases—towards a terminological clarification).

11. Zaripova V., Petrova I. System of Conceptual Design Based on Energy-Informational Model // Progress in Systems Engineering, Proceedings of the 23rd International Conference on Systems Engineering, Las Vegas, NV // Series: Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2015. – Vol. 1089. – Р. 365–373, DOI: 10.1007/ 978-3-319-08422-0_54.

12. Zaripova V., Petrova I. Ontological Knowledge Base of Physical and Technical Effects for Conceptual Design of Sensors // Journal of Physics: Conference Series 588 012031, doi:10.1088/1742-6596/588/1/012031, (2015)

13. Zaripova V., Petrova I. Knowledge-Based Support for Innovative Design on Basis of Energy-Information Method of Circuits. – Vol. 466 CCIS. – 2014. – P. 521–532, DOI: 10.1007/978-3-319-11854-3_45, (2014).

14. Zaripova V., Petrova I., Kravets A., Evdoshenko O. Knowledge Bases of Physical Effects and Phenomena for Method of Energy-Informational Models by Means of Ontologies // Proceedings of the 1-st Conference Creativity in Intelligent Technologies and Data Science (CIT&DS) 2015, Volgograd, Russia, September 15–17, 2015.

Сложность разрабатываемых технических объектов с каждым годом возрастает. Соответственно растет и объем научно-технической информации, используемой в конструкторских разработках. Поэтому разработка программного обеспечения для автоматизации начальных стадий проектирования будет способствовать повышению качества разрабатываемых изделий и сокращению сроков разработки. В частности, создание баз знаний по приемам совершенствования эксплуатационных характеристик технических устройств в определенной предметной подобласти позволит инженеру-конструктору направленно генерировать новые технические решения для улучшения той или иной эксплуатационной характеристики, определить новизну этого решения, избежать повторного изобретательства.

Поисковое конструирование любого технического устройства сводится к выполнению двух этапов, достаточно трудоемких по объему обрабатываемых данных [4]:

● синтез нового физического принципа действия устройства;

● поиск наиболее эффективной конструктивной реализации (по совокупности эксплуатационных характеристик) этого принципа действия, осуществляемой на множестве вариантов технических реализаций отдельных частей.

Создание интеллектуальных инструментов для поддержки деятельности человека-конструктора на ранних этапах проектирования является актуальной и востребованной задачей, и при создании таких инструментов необходимо предусматривать разработку и использование обширных хранилищ знаний и онтологических методов для быстрого и релевантного поиска этих данных, чтобы обеспечить совместную работу инженеров в реальном или виртуальном пространстве.

Цель данной работы: создание онтологии для организации работ на этапе поискового проектирования, поддержки, общего доступа к информации и прослеживания взаимосвязи между патентами, приемами улучшения эксплуатационных характеристик проектируемых технических устройств и физическим принципом действия этого устройства.

Энерго-информационный метод как основа онтологической систематизации знаний на этапе поискового проектирования

Базисом для разработки концептуальной модели онтологической систематизации знаний по физическим явлениям и эффектам для синтеза новых технических устройств можно выбрать энерго-информационный метод синтеза новых технических решений (ЭИМЦ) [1–3, 6–8].

Энерго-информационный метод включает в себя:

1. Энерго-информационные модели цепей разной физической природы [2].

2. Аппарат параметрических структурных схем [2].

3. Базу данных паспортов физико-технических эффектов (ФТЭ) [2].

4. Базу данных морфологических матриц всевозможных конструктивных реализаций физико-технических эффектов [1, 3].

5. Базу данных обобщенных приемов улучшения эксплуатационных характеристик проектируемых технических устройств [6, 7, 8].

Физико-технический эффект – объективно существующая причинно-следственная связь, которая отражает зависимость между входной и выходной величинами разной физической природы через коэффициент преобразования.

Используя энерго-информационные модели для описания цепей различной физической природы, можно все многообразие взаимосвязей между величинами и параметрами представить в виде сложного графа. На рис. 1 показан граф физико-технических эффектов и внутрицепных зависимостей для n цепей: механической, магнитной, электрической и цепи i-й физической природы. При заданной величине входа и выхода каждый путь, найденный по графу, представляет собой схематическое изображение принципа действия технического устройства.

В автоматизированной системе синтеза новых технических решений [11], разработанной на основе энерго-информационного метода, реализован поиск возможных путей по графу по заданным величинам входа и выхода сенсора, а также динамическое графическое представление принципа действия синтезированного устройства.

Для формального описания процессов, протекающих в технических устройствах в виде цепочек преобразований обобщенных величин, эксперт описывает существующие физические явления и разрабатывает паспорт каждого ФТЭ в терминах ЭИМЦ [11–13]. Каждый паспорт содержит название ФТЭ, комбинации формул, описывающих зависимости между известными физическими величинами и величинами ЭИМЦ, усредненные оценки эксплуатационных характеристик технических реализаций ФТЭ и т.д. Фрагмент паспорта ФТЭ представлен на рис. 2.

Для разработки паспорта ФТЭ необходимо привести известную зависимость между физическими величинами к строго определенной форме взаимосвязи между величинами-аналогами ЭИМЦ. Трудоемкость этой задачи обусловлена следующими причинами:

● необходимость обработки больших объемов информации (требуется найти подходящую комбинацию формул из достаточно широкого перечня имеющихся в литературе);

● многоступенчатые преобразования известных формул, описывающих физический принцип действия эффекта, до выражений, содержащих величины ЭИМЦ;

● необходимость согласованной работы экспертов по разным областям знаний (требуется провести экспертную оценку основных эксплуатационных характеристик на множестве конструктивных реализаций ФТЭ).

Для решения этой проблемы можно использовать онтологический подход при проектировании базы знаний о физико-технических эффектах.

Прием совершенствования эксплуатационной характеристики технического устройства – это направленное изменение конструкции, схемы, использование новых материалов и другие способы, с помощью которых в техническом решении получен положительный эффект по сравнению с прототипом.

Рис. 1. Граф ЭИМЦ. Обозначения обобщенных величин и параметров ЭИМЦ: P – импульс; Q – заряд; U – воздействие; I – реакция; R – сопротивление; G = 1/R – проводимость; C – емкость; W = 1/С – жесткость; L – индуктивность; D = 1/L – дедуктивность или величина, обратная индуктивности. Обозначения коэффициента преобразования ФТЭ – K. Индексы при величинах, параметрах и коэффициентах ФТЭ указывают на физическую природу цепей

Рис. 2. Фрагмент паспорта ФТЭ

В результате исследований массива патентной информации в определенной предметной подобласти формируются приемы совершенствования эксплуатационных характеристик, объединяемые в единую базу знаний, которую необходимо пополнять, своевременно актуализировать и корректно использовать в процессе проектирования нового или усовершенствования существующего устройства.

База знаний содержит сведения об эвристических и конструктивных приёмах и способах улучшения эксплуатационных характеристик. Информационная подсистема, использующая эту базу знаний, позволит ускорить процесс определения наилучшего варианта конструкции технического устройства согласно требованиям, а значит сократить время на его проектирование и разработку.

Таблица 1

Структура паспорта обобщенного приема

Инфологическая модель обобщенного приема описана в работе [8]. Авторами приведена структура паспорта такого приема (табл. 1). Параллельно с базой данных «Приемы» создается база исходной документации «Документы», которая содержит использованные источники научно-технической информации: патенты, статьи, отчеты и т.д.

Задачи, решаемые с помощью онтологии в автоматизированной системе синтеза новых технических решений

Для поискового конструирования используется система «Интеллект» [5], разработанная на основе энерго-информационного метода. Синтез физического принципа действия устройства осуществляется по заданным пользователем величинам входа и выхода устройства с учетом ряда ограничений, налагаемых на процесс синтеза пользователем системы.

К задачам, решаемым в системе «Интеллект» с помощью онтологии, можно отнести: определение условий патентоспособности принципа действия технического устройства (новизна и, частично, изобретательский уровень); выявление приемов улучшения эксплуатационных характеристик и пополнение БД «Приемы»; выявление возможных приемов улучшения для заданных эксплуатационных характеристик; формирование сведений о приеме улучшения (просмотр паспорта приема) [14].

Рассмотрим диаграмму в нотации Гейна ‒ Сарсона, отображающую процесс определения патентоспособности принципа действия технического устройства (ТУ) (рис. 3). В этой схеме используются два хранилища данных: база данных «Приемы» и база данных «Документы». Внешней сущностью, с которой взаимодействует бизнес-процесс, является синтезированный принцип действия ТУ в системе «Интеллект» в виде цепочки физико-технических эффектов. Окончательное решение по результатам сопоставительного анализа синтезированной цепочки ФТЭ, отображающей принцип действия нового устройства, отобранных документов (патенты и другая научно-техническая информация) и приемов улучшения эксплуатационных характеристик для решения о патентоспособности принципа действия ТУ (новизна и изобретательский уровень) принимает эксперт.

Для построения онтологии использовался редактор Fluent Editor 2014 (компания Cognitum), которая позволяет создавать онтологию путем ввода фраз на естественном языке [9]. В этом редакторе была разработана онтология, содержащая сведения о документах, эксплуатационных характеристиках и приёмах их улучшения, условные обозначения объектов и классы, которым они принадлежат, приведены в табл. 2.

Формализация приемов улучшения эксплуатационных характеристик записывается с помощью соответствующих выражений на Controlled English (рис. 4, а). На рис. 4, б представлено таксонометрическое дерево классов, объектов, связей и атрибутов. Онтология хранится в XML-файле, что позволяет извлекать данные из файла, используя современные средства разработки приложений и интегрировать онтологию с системой «Интеллект».

Благодаря совместимости Ontorion Fluent Editor с OWL API имеется возможность открыть спроектированную онтологию в среде Protégé и построить семантический онтограф (рис. 5).

Представленный граф (рис. 5) отображает окончательный вариант онтологии. Буквы F с номером обозначают комбинации формул, описывающих тот или иной ФТЭ в паспорте (рис. 2, 3-я и 4-я строки), а переменные, входящие в состав формул, включены в отдельные классы (константы – Constant, геометрические размеры – GeometricalSize, величины ЭИМЦ – ValueEIMC).

Рис. 3. Бизнес-процесс определения патентоспособности ТУ (новизна и, частично, изобретательский уровень)

Таблица 2

Условные обозначения объектов и связь с классами

а б

Рис. 4. Формализация приемов улучшения эксплуатационных характеристик: а – выражения на Controlled English; б – таксонометрическое дерево классов

К разработанной онтологии можно создавать различные запросы. Например, на рис. 6 отображен результат запроса к онтологии в среде Fluent Editor на выбор приемов улучшения заданной эксплуатационной характеристики (C-3 повышение механической прочности). По результатам запроса найдено два приема улучшения механической прочности биморфной пластины.

Рис. 5. Фрагмент семантического онтографа в среде Protégé

Рис. 6. Пример запроса к онтологии и отображение результата

Заключение

В результате проведенного исследования была разработана онтология, позволяющая оперативно и без ошибок проводить информационный поиск приёмов улучшения эксплуатационных характеристик, определять взаимосвязь между ними, а также между исходными документами (патенты, статьи и др.) и физико-техническими эффектами, с помощью которых описан принцип действия нового устройства. Онтология также позволяет использовать приёмы в едином комплексе для одновременного улучшения нескольких характеристик и получать список документов, на которые они ссылаются. Применение онтологии облегчает информационный поиск для экспертов и инженеров-конструкторов при создании нового технического устройства и оценке его патентоспособности (по новизне и изобретательскому уровню).

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 15-37-50292 мол_нр.

Рецензенты:

Попов Г.А., д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Информационная безопасность», ФГБОУ ВПО «Астраханский государственный университет», г. Астрахань;

Финогеев А.Г., д.т.н., профессор кафедры САПР, ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», г. Пенза.

Библиографическая ссылка