Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
УДК 004.048
ІНФОРМАЦІЙНО-ПОШУКОВА ТЕХНОЛОГІЯ УПРАВЛІННЯ ПРОЦЕСАМИ АНАЛІЗУ І ВИЗНАЧЕННЯ СКЛАДУ МАТЕРІАЛІВ
05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Черкаси –6
Робота виконана в Черкаському державному технологічному університеті Міністерства освіти і науки України.
|
Науковий керівник: |
кандидат технічних наук, доцент РІДКОКАША АНАТОЛІЙ АНДРІЙОВИЧ, Черкаський державний технологічний університет, доцент кафедри програмного забезпечення автоматизованих систем. |
|
Офіційні опоненти: |
доктор технічних наук, професор ТЕСЛЯ ЮРІЙ МИКОЛАЙОВИЧ, Черкаський національний університет ім. Б. Хмельницького, завідувач кафедри інтелектуальних і інформаційних систем; кандидат технічних наук, доцент УС МИХАЙЛО ФЕДОРОВИЧ, Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, м. Черкаси, завідувач кафедри інформаційних технологій та економічної кібернетики |
|
Провідна установа: |
Київській національний університет будівництва і архітектури Міністерства освіти і науки України, кафедра інформаційних технологій |
Захист відбудеться “_22_” __лютого___ 2006 р. о_14__годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К73.052.01 Черкаського державного технологічного університету за адресою: 18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 460.
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Черкаського державного технологічного університета за адресою: 18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 460.
Автореферат розісланий “_20_”__січня_________ 2006 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради В. В. Палагін
1
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Збільшення складності вмісту матеріалів веде до збільшення обсягів інформації, яка переробляється, і збільшення витрат на аналіз складу матеріалів. Для зменшення витрат пропонується комбінована технологія з використанням нечіткої логіки, що забезпечує нечислову і більш швидку обробку інформації. Це можливо тому, що у більшості випадків при аналізі матеріалів використовуються якісні та кількісні показники. Для оптимізації аналізу з використанням нечіткої логіки необхідно провести дослідження можливості застосування існуючих методів і розробити нові. Необхідно також побудувати оптимальний план аналізу, спрямований на підвищення вигідності та врахування динамічного характеру аналізу.
Тема актуальна, тому що в останні роки суттєво зросла кількість нових матеріалів та їх постачальників. З’явились досить потужні і доступні засоби обчислювальної техніки. Але, хоча ведуться роботи з створення розвинутих систем аналізу, суттєвого прориву в прикладних методах поглибленого аналізу матеріалів поки не відбулось.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Роботу виконано згідно з планом науково-дослідних робіт Черкаського державного технологічного університету, зокрема, за держбюджетною темою „Технологічні основи отримання високоміцних металізованих покриттів на виробах мікрооптики та наноелектроніки електронно-променевим методом” (державний реєстраційний № 0103U003689) для використання в матеріалознавстві методів, які пропонуються у дисертації.
Мета і завдання дослідження. Метою даної роботи є підвищення якості і ефективності аналізу складу матеріалів за рахунок розробки і впровадження інформаційно-пошукової технології управління процесом аналізу складу матеріалів.
Для досягнення поставленої мети у дисертації вирішені завдання:
- розробки математичної моделі інформаційно-пошукової технології аналізу складу матеріалів з комбінованими методами оптимального виділення складових матеріалу;
- удосконалення методів побудови інформаційної бази системи аналізу матеріалів;
- розробки алгоритмів і програмно-інформаційних засобів аналізу з використанням нечіткої логіки, які забезпечують зменшення ризику;
- проведення експериментальних досліджень побудованої інформаційно-пошукової технології аналізу складу матеріалів.
Об’єктом дисертаційного дослідження є процес автоматизованого аналізу складу матеріалів.
2
Предмет дослідження –інформаційно-пошукова технологія управління процесами аналізу і визначення складу матеріалів.
Методи досліджень, які використані при виконанні роботи: методи витрат-вигод, теорії нечітких множин, теорія інформаційних систем, застосовані методи системного аналізу, теорії ризиків і алгоритмів, експертних оцінок прийнятих рішень.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у розвитку і поглибленні теоретичних і методологічних основ створення ефективної інформаційно-пошукової технології управління процесами аналізу і визначення складу матеріалів та програмно-інформаційних засобів аналізу матеріалів.
Новими науковими результатами дисертаційного дослідження є:
Практичне значення одержаних у роботі результатів полягає:
Результати досліджень впроваджено у виробництво фірми „Лад”, м. Черкаси, в навчальний процес - увійшли до навчального посібника з грифом Міністерства освіти і науки України.
3
Особистий внесок здобувача Дослідження підтверджені 6 індивідуальними публікаціями та 10 у співавторстві.
Всі основні результати отримано автором самостійно. В роботах, що опубліковані в співавторстві, здобувачу належать: в [1] - проведено аналіз ефективності технології визначення складу матеріалів з урахуванням надійності використання результатів аналізу, побудовано модель бізнес-процесів аналізу вмісту матеріалів та побудовано модель управління засобами інформаційно-пошукової технології; в [3] - методики для вибору такої послідовності робіт сортування, що зменшує ризик витрат часу і ресурсів; в [6] - метод виконання операцій над нечіткими множинами та їх компоненти; в [8] - метод вибору методик обробки, оцінка яких нечітка, метод виконання операцій над нечіткими множинами та їх компоненти; в [9] - структура і компоненти моделі; в [10] - розробка, наукове обґрунтування і експериментальне дослідження програмних засобів, де передбачено зменшення помилок; в [11] - метод виконання операцій над нечіткими множинами та компоненти операцій; в [12] - постановка задачі, вибір варіанта і рішення задачі аналізу; в [13] - вибір точок, де виконується аналіз, що забезпечує зменшення ризику витрат часу і ресурсів; в [14] - пропозиція, наукове обґрунтування методів планування сортування.
Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертаційної роботи доповідалися, обговорювались та одержали позитивну оцінку на конференціях по автоматичному управлінню “Автоматика-96” (Севастополь, 1996 р.); “Автоматика-97” (Черкаси, 1997 р.); “Автоматика-98” (Київ, 1998 р.); “Автоматика-99” (Харків, 1999 р.); симпозіумах "Metrology And Metrolodgy Assurance" (Bulgaria, 1998 та 1999 рр.); 5-ій Всеукраїнській науково-практичній конференції “Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології в науці, економіці та освіті”(Черкаси, 2003 р.); форумі “Электроника и молодежь”(Харків, 1997 р.).
Публікації. Результати дисертації викладені в 16 друкованих працях (в тому числі 4 статті у фахових виданнях, які увійшли до переліків ВАК України, та одному патенті України).
Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів, та дев’яти додатків. Повний обсяг дисертації - 177 сторінок друкованого тексту, з них додатки розміщено на 19 сторінках. Дисертація містить 30 рисунків, 4 таблиці і список літератури з 174 найменувань.
4
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі міститься обґрунтування актуальності теми дисертаційної роботи. Сформульовані мета роботи, основні задачі, що вирішуються, наукова новизна та практична цінність. Наведена стисла характеристика роботи, сформульовані наукові результати, що виносяться на захист.
У першому розділі роботи виконаний загальний системний аналіз проблеми підвищення ефективності аналізу, виконана постановка задачі. Значна увага приділена рентгено-структурному аналізу (РСА), у якому визначають рентгенограми, зокрема, положення і інтенсивності ліній спектра в шкалі міжплощиних відстаней.
Другий розділ містить вибір напряму досліджень та методи реалізації інформаційно-пошукових технологій. Зокрема, запропоновано використовувати генетичні цикли при управлінні технологіями, побудований загальний план життєвого циклу аналізу, розглянуті можливості проектування інформаційної технології.
Третій розділ дисертації присвячений побудові математичної моделі інформаційно-пошукової технології аналізу матеріалів. Розглянутий бізнес-процес аналізу, інформаційні складові цього процесу. Особливістю аналізу є його представлення як композиції множин R= RRRR, де R - сукупність робіт підготовки, також інформаційної, R –роботи проведення РСА, R –елементний і інші види аналізу, R –визначення вмісту матеріалу спеціалістом. Показані послідовна, паралельна і інші топології з різними видами аналізу. Під інформаційно-пошуковою технологією аналізу (IT) подана система IT RUMZ, тобто множина робіт R; технологічні взаємозв'язки робіт U; методи аналізу M; зразки для аналізу Z.
Роботи мають різні степені точності і надійності їх виконання. Тому їх можна представити в нечіткому вигляді. Кожен з і видів робіт ri< , , , , , , > має витрати на виконання , час на виконання , працемісткість реалізації, фізичний обсяг роботи, потребу в ресурсах , умови виконання роботи, а також ризик . Найбільша кількість робіт –це невеликі(Rм), потім середні (Rс), великі (Rб) і менш за всіх дуже великих (Rу). Крім того, відомо, що велика частка робіт виконується в одному бізнес-процесі. Також ,, , як і .
Аналіз поданий моделлю з рівнями цілей, завдань, технологій і засобів. Використано попередній аналіз витрат-вигод.
У підрозділі, який присвячено визначенню ефективності інформаційної технології через надійність результатів аналізу наведені втрати при завищенні сорту зразка zl:
де і - вміст зразка фактичний і встановлений; , , - можливість відмови виробу, зменшення часу експлуатації або аварії;, , - відповідні втрати.
Втрати при заниженні сорту zl:
де вигоди , - від продажу виробу з фактичним і визначеним сортом. Тоді втрати, що очікуються від використання технології itj при одержаній інформації I по зразку zl в процесі аналізу методом mj дорівнюють сумарним втратам при завищеній і заниженій оцінці:
де () - можливості завищення (заниження) сорту з використанням метода mj, якщо одержана інформація I по зразку zl.
Мінімальні втрати можливі при умовах:
1.
2.
.
4.
6
Як показує практика, помилка в сорті завжди приводить до втрат. І тільки умова 4 може бути виконана, якщо буде отримана вся необхідна для аналізу інформація. При цьому втрати залежать від реалізованої технології аналізу і від обраного методу визначення вмісту матеріалу.
Склад матеріалу може бути представлений деяким набором компонентів і характеризується набором фізичних властивостей. Необхідно підібрати такий набір методів визначення властивостей mj, щоб з найменшими витратами визначити усі компоненти матеріалу. Математична модель аналізу матеріалу має деякий набір фізичних параметрів: l - індекс виду фази, уl - значення у відсотках однієї фази, Y= {уl, } - вектор невідомих повного набору і значень всіх фаз матеріалу; h - індекс виду властивості матеріалу, eh - числове значення h-ї властивості матеріалу, .
Частка властивостей h = , H H проявляються максимально, а частка h = , H H - мінімально в межах . Склад матеріалу має обмеження на фази . Тому оптимальний випадок визначення складу:
, },
, , , .
У математичній моделі змісту бізнес-процесів аналізу значення поінформованості І визначається множиною робіт: Витрати на аналіз дорівнюють де - роботи, що виконуються в рамках обраної технології; - витрати на роботи; - додаткові витрати, пов'язані з появою ризикової події. Враховуємо ту роботу, без якої неможливо реалізувати найбільш вигідний метод прийняття рішення по складу матеріалу.
7
Структура технології аналізу задається умовами виконання робіт (), а цей порядок є наслідком заданих обмежень на взаємозв'язок робіт інформаційної технології. Бізнес-процеси і роботи мають обмеження на набір взаємозв'язків Kзв={k, k, k, k, k, k}, де зв’язки між бізнес-процесами (роботами): k –початок-початок; k –кінець-початок; k - кінець-кінець; k–нечіткий етап виконання–початок; k –нечіткий етап виконання–кінець; k –нечіткий етап виконання–нечіткий етап виконання. Також є множини обмежень по виконанню робіт: M–обмеження по методах аналізу виробів; Сmax –обмеження по фінансуванню; Vmax –обмеження витрат праці; Tдир –директивний час завершення аналізу; Wmax - ресурсні обмеження. Обмеження термінів представлено як включення по всіх шляхах сіткового графіка
у якому фактичні нечіткі терміни виконання можуть перевершуватинечіткі планові, але не можуть перевершувати директивні. Обмеження вартості, ресурсів і трудовитрат установлюють максимально можливий рівень використання як сумарно, так і по окремих періодах.
Виходячи з необхідності мінімізації очікуваних втрат користувачів матеріалів і максимізації вигод для організації, що виконує аналіз, цільова функція ідентифікації робіт з аналізу вмісту буде мати вигляд:
при обмеженнях: itIT;
де , , , - додаткові витрати, ресурси, трудовитрати, додатковий час на технологію аналізу вмісту
8
матеріалів, зв'язані з настанням ризикової події; Cmax, Wmax - фінансові засоби, ресурси для аналізу; Vmax - припустимі трудовитрати.
Отримана (рис. 1) характеристика ефективності інформаційно-пошукової технології аналізу, що відповідає виразу для цільової функції.
Рис. 1. Співставлення залежностей втрат в процесі експлуатації виробу і витрат від кількості інформації
Можна вважати вигідною технологію, яка забезпечує раціональний рівень інформованості - інтервал I-I.
Друга частина цільової функції являє собою практично постійну (для заданої технології і системних ресурсів) величину, тому підвищення ефективності технології аналізу базується на керуванні ресурсами в роботах (Фit(R*)). Це виконується на четвертому рівні системної моделі інформаційно-пошукової технології аналізу і розглянуто при одержанні моделі керування засобами інформаційної технології.
У цій моделі необхідне для влучення в інтервал III матеріально-технічне і фінансове забезпечення інформаційної технології аналізу представлено за допомогою функцій належності. Дано графічні представлення й аналітичні вирази для функцій належності витрат c, потреби в ресурсах, трудовитрат.
Так, малі витрати (до С, рис. 2) не забезпечують нормальної інформованості, великі (С –С) дають необхідний обсяг інформації за рахунок залучення кращих фахівців, використання кращого устаткування, реактивів, контролю за інформацією. Витрати, більші чим значення С, зайві, оскільки незначно збільшують інформованість систем і суб'єктів, але значно збільшують .
9
Особливу роль у визначенні ефективного управління відіграють ризики. Ризик характеризується втратами де –фінансові втрати; –втрати в часі; –втрати якості. Для обчислення сумарних втрат від ризикової події втрати в часі і якості приведені до вартості аналізу. Тоді втрати від ризикової події Розглянуті основні ризики.
Рис. 2. Функція належності витрат до раціональних
1. Ризик регламенту - ризик, пов'язаний з невідповідністю регламентів на аналіз фактичним роботам. Характеристикою цього ризику є множина степенів належності збільшення обсягів Fi, де = f(Fi), причому - збільшення обсягу роботи ri. Оцінка ризикової події, зв'язаної з регламентами, обчислюється як
При цьому очікувані втрати:
2. Ризик виконання роботи - включає ризики фахівців B, устаткування О, умов виконання роботи W. Для нього R = {B, О, W}, оцінка ризикової події:
Очікувана величина втрат:
3. Ризик фахівців пов'язаний з виконанням роботи фахівцями різної кваліфікації. Характеристикою цього ризику є матриця степенів належності збільшення часу виконання робіт аналізу при виконанні конкретними фахівцями Bj, представлена нижче:
10
.
Степінь належності перевищення часу і якості виконання роботи визначається кваліфікацією фахівця =f(tВ,IВ), де tВ –перевищення часу виконання роботи ri, IВ –погіршення якості роботи. Якщо фахівець Bj не є виконавцем роботи Ri, елемент матриці відсутній. Якщо роботи виконуються послідовно, то матриця вироджується в стовпець, якщо паралельно, то - у головну діагональ. Оцінка ризикової події: Очікувана величина втрат:
. Ризик устаткування і ризик постачань ресурсів характеризуються подібними до наведеної вище матрицями степенів належності. Для цих ризиків також отримані оцінки ризикової події й очікувані величини втрат. Визначено сумарні очікувані втрати. Представлено графічну залежність ризику від додаткових засобів. При отриманні аналітичної залежності рівень додаткових витрат вважаємо оптимальним, якщо різниця між величиною зменшення ризикових витрат і додаткових витрат буде Для одержання оптимального рівня додаткових витрат знайдемо похідну від цього рівняння по С. Рішенням є таке значення C, що визначає точку екстремуму Інакше
У розділі 4 розроблена структура інформаційно-пошукової технології аналізу складу матеріалів. Множина бізнес-процесів, сукупність робіт і їхня послідовність у технології аналізу, що забезпечують досягнення оптимального рівня інформованості (III) встановлюються на основі запропонованого автором методу генерації послідовності процедур
11
обробки даних. Для генерації маємо роботи ri, i=1,2,…m і сукупність правил - нечітких висловлень –Pj, j=1,2,…,n, що описують закономірності вибору роботи в залежності: від її виду й умов виконання U; сукупності чітких і нечітких зв'язків роботи Kзв; впливу на цільове значення. Формування списку робіт передбачає наступні основні етапи.
1. Добір необхідних робіт. Роботи, що відносяться до необхідних, включаються в список робіт, що виконуються у аналізі. Альтернативні роботи (типу ) включаються в можливі роботи.
2. Формування значень показників бажаності робіт першого рівня. Спочатку вимірюють або за допомогою експертів визначають значення показників робіт , що використовуються при виборі послідовності аналізу. Потім по кожному показнику робіт дається лінгвістична оцінка кожної роботи rj. Добуток оцінок утворить нечітку підмножину значень показників бажаності роботи для всіх ознак:
3. Віднесення на основі отриманих значень степеня належності робіт до груп, визначених прийнятими правилами Pn, n=1,2, …, N. Порівняння нечіткої підмножини gj і нечіткої підмножини Gk для конкретного стандартного висловлення Pk проводиться з використанням міри можливості. При цьому кожне нечітке число, що входить у gj, за допомогою міри можливостей порівнюється з відповідним нечітким інтервалом Gk. Мінімальне з отриманих у такий спосіб значень мір можливості Пjk являє собою степінь належності результатів робіт до групи, обумовленої правилом Pk. Описана послідовність дій виконується для всіх Pk,, включених у модель аналізу. У результаті для аналізованої роботи rj виходить множина ступенів її належності Пjl, l=1,2,…, n до кожної з груп, визначених правилами Pk.
4. Вибір максимального значення степеня належності зі значень Пjk, k=1, 2, …,n указує на роботу, що доцільно виконувати в процесі аналізу.
. З альтернативних груп робіт вибирається та, котра має максимальне значення степеня належності для робіт, що входять в альтернативну групу.
6. Альтернативні рішення формуємо з першого десятка повних шляхів, у яких час чуттєвий до витрат (чим більше витрати, тим менше час). Кращі варіанти шляхів розставляємо по збільшенню часу виконання при однакових витратах. При збігу великих витрат і великого ризику в одній роботі –відкладаємо цей шлях.
Для робіт ri діють умови, описані в третьому розділі. Виконуються роботи тих процесів, що відповідають технології, для яких є усі види інформаційного ресурсу. Процес виконують і підтримують один або кілька видів програмного забезпечення і аналогічні міркування застосовуються у відношенні фахівців, устаткування й інших ресурсів.
Після агрегації за допомогою алгебраїчного підсумовування з використанням п'яти значень (низький, нижче середнього, середній, вище за середнє, високий) термів ризику, витрат і часу реалізації, можна одержати правила вибору технології, більшість з яких небажані. В роботі приведені ті сполучення значень термів ризику, витрат і часу реалізації, при збігу яких формуються і виводяться фахівцю графіки виконання аналізу. Представлено варіанти сіткового графіка, що включають бізнес-процеси: підготовчий, РСА, елементний аналіз, аналіз мікротвердості. Для наочної оцінки ризикованішого регламенту аналізу спеціалісту подається у вигляді трапецій сума функцій належності подій до не ризикованих.
Розглянуто визначення складу матеріалів. Вікно і рівень відсікання Iотс слабких ліній стандартів фактично оцінюють якість спектра, тобто степінь упевненості фахівця у вірогідності отриманих їм експериментальних даних. Використовуючи підхід, що полягає в генетичних циклах, вікно і рівень відсікання спочатку встановлюються досить високими. Це забезпечує влучення на наступний етап більшої кількості можливих стандартів. З них, після звуження вікна і рівня відсікання, відбираються більш подібні стандарти.
При цьому зі списку фаз попередньо видаляються усі фази, що не відповідають досліджуваному матеріалові по елементному складу, структурним і фізичним характеристикам - для них не виконуються наперед відомі .
Перевіряється кількісна відповідність по міжплощинних відстанях d, а далі - якісна по інтенсивностях I ліній рентгенодифракційного спектра. Якісна відповідність перевіряється з використанням нечітких методів. На початку аналізу вводиться рентгенограма досліджуваного матеріалу і задаються параметри аналізу. Задається вікно . Вказується висота відсікання інтенсивності Iотс. Можуть бути задані зведення про елементний вміст досліджуваного матеріалу, його належність до визначеного класу речовин, граничні значення інших критеріїв відповідності (якщо вони є). Досліджуваний спектр задається у виді штрих-діаграми, яку одержуємо після обробки рентгенограми зразка.
Проводиться пошук по положеннях найсильніших ліній, підраховується кількість ліній , що збігаються в стандарті і
13
досліджуваної рентгенограмі. Для визначення рівності рентгенограм за результатами порівняльного аналізу обраний ситуаційний метод нечіткої спільності ситуацій.
Положення штрихів зразка і стандарту вважаються такими, що збіглися при виконанні нерівності d - d d d +d, де d - положення ліній штрих-діаграми зразка; d - положення ліній спектра стандарту.
Для пошуку d, при яких є істотна величина I, запропоновано використовувати правила виду ЯКЩО Є , ТОДІ In Є . Стандарти, для яких функція належності має найбільше значення, упорядковуються по зменшенню значення і виводяться фахівцеві. При невиконанні процесу або роботи, використовуємо генетичні цикли, поступово удосконалюючи процеси, планування аналізу, домагаємося виконання аналізу.
Для підвищення швидкості пошуку з масиву даних вибирається відносно невелика кількість стандартів. Потім з ними проводиться більш повне зіставлення, для підвищення швидкості якого застосовуються нечіткі методи. Зокрема проводиться фазіфікація досліджуваного спектра і формуються нечіткі множини, для яких степені належності, що беруть участь в операції, задані на області визначення з однаковим кроком. Потім виконується операції над нечіткими множинами, що описують досліджуваний спектр і спектр –стандарт. Для виконання операцій може бути використаний один з методів організації паралельних обчислень з відповідним апаратним забезпеченням, наприклад, запропонованим автором нечітким процесором [6].
Апаратні рішення задач автоматизації, поряд з нечіткою логікою, дозволяють підвищити швидкодію. Розроблено технологію обробки інформації у процесорі з магістральним і блоковим підходами до підвищення швидкодії.
У розділі 5 розглянуто реалізацію інформаційно-пошукової технології аналізу складу матеріалів. Наведено структуру технології аналізу, її рівні. Для виконання аналізу необхідно мати підсистеми: управління аналізом; аналізу; забезпечення якості; ремонту і технічного обслуговування; підсистему забезпечення.
Вказано, що в декількох підсистемах використовуються Аналіз, Технологічне обладнання, Матеріали і запасні частини, Інформація, Співробітники.
У результаті база даних зберігає:
- інформацію про структуру матеріалів для побудови моделей результатів аналізу;
- характеристики вимірювальної інформації, що містяться в класифікаторах параметрів;
14
- плани проведення аналізу;
- знання про технологію синтезу й аналізу моделей;
- знання про характеристики і властивості методів моделювання.
Описано структуру бази даних. У цій структурі використовуються п'ять рівнів відображення інформації: таблиця, файл, запис, поле запису. Реалізуються п'ять груп таблиць: архівні, для користувачів, нормативні, інформаційні, довідкові. Її особливістю є велика таблиця стандартів, яка містить інформацію про матеріали.
На першому етапі наповнення інформаційної бази системи аналізу проводиться створення компонентів бази даних.
Другий етап включає розробку методичних матеріалів про роботи на кожному етапі аналізу; про стратегію поводження фахівців під час аналізу; про операції по керуванню технологічними процесами.
На третьому етапі у базу даних уводиться взаємне відображення технологічних процесів, що використовуються, на методики.
На четвертому етапі проводяться остаточна формалізація й опис конкретних розкладів для етапів аналізу; виділення множини адекватних методів моделювання досліджуваних процесів; запис технологій синтезу-аналізу моделей.
Нові дані не можна відразу включати у базу даних, тому що в них можуть бути помилки, зв'язані з процесом кодування інформації і з помилками в першоджерелі. Тому дані спочатку накопичуються і зберігаються в попередньому файлі, де аналізуються за допомогою програми діагностики помилок. Після усунення помилок дані передаються в базу стандартів.
В основу розробки програмного забезпечення покладений модульний принцип, коли кожен модуль реалізує свою функцію обробки інформації. Такий підхід дозволяє зменшити ресурси на створення нових засобів, а також забезпечує адаптацію цих засобів до нових умов функціонування.
Створення модулів ведення баз даних, що відображають функції обробки і керування обробкою інформації, дозволило організувати єдину технологію рішення задач, єдину для всіх задач базу даних і ввести єдині принципи розробки програмних засобів. У програмно-інформаційній системі виділені дві групи засобів: пакет прикладних програм про роботи аналізу і пакет прикладних програм по плануванню аналізу.
15
ВИСНОВКИ
На основі проведених досліджень була вирішена задача створення якісних і ефективних систем аналізу, що можливо на основі розробки комплексної інформаційної технології формування і використання інформаційного ресурсу в процесі аналізу матеріалів.
Виконані дослідження дають підставу зробити ряд висновків:
1. Аналіз чисельних літературних джерел показав, що використання з метою автоматизації аналізу існуючих моделей і методів аналізу матеріалів по якісних характеристиках приводить до значних втрат часу. Крім того, маловивченим залишається таке питання, як ризик аналізу, хоча з ускладненням матеріалів ризик втрат часу і коштів швидко збільшується. Тому задача оптимізації технології аналізу є головною в проблемі удосконалення автоматизованих систем керування цим процесом.
. За допомогою системного аналізу предметної області показано, що оптимізація технології аналізу вимагає створення теоретико-методичної основи для реалізації прикладних інформаційних технологій рішення задач аналізу.
. На основі всебічного дослідження проблем, що виникають у процесі аналізу складу матеріалів, розроблені принципи побудови і структура комплексної інформаційно-пошукової технології управління процесами аналізу і визначення складу матеріалів, застосування яких формалізує процес аналізу.
. Розроблена і досліджена математична модель інформаційно-пошукової технології управління аналізом складу матеріалів з урахуванням ризиків, витрат і часу реалізації, що дає можливість оптимізувати склад і структуру робіт з підготовки, проведення і використання результатів аналізу.
. Розроблено метод побудови технології зі зниженим ризиком аналізу, який забезпечує визначення оптимального рівня додаткових витрат (які знижують ризик) на інформаційно-пошукову технологію аналізу матеріалів. Розроблено методи виділення складових матеріалів.
. Виділено критерій відповідності спектрів зразка й еталона і розроблений метод визначення компонентів виробу на основі відповідності еталона і зразка по положеннях і інтенсивностях ліній рентгенограми, що підвищує точність аналізу матеріалів.
. Розроблено алгоритми і програмно-інформаційні засоби інформаційно-пошукової технології аналізу, що дозволяють розробляти ефективні низковитратні протиризикові схеми робіт з аналізу вмісту матеріалів і забезпечують підвищення інформованості систем і експертів, що приймають рішення по складу матеріалу.
16
8. Одержали подальший розвиток математичне й апаратне забезпечення виконання операцій у нечіткій логіці, що дозволяє створити сукупність модулів виконання нечітких операцій для застосування в системі аналізу складу матеріалів.
. Запропоновано узагальнену схему технології аналізу складу матеріалів, що дозволяє щонайкраще використовувати розроблені в дисертаційній роботі методи і засоби інформаційно-пошукової технології аналізу складу матеріалів.
. Для оптимізації технології аналізу за часом запропоновані нові методи виконання головних робіт аналізу: вперше отриманий метод нечіткого вибору методик обробки даних, виходячи з якісних характеристик опису методик; модернізована технологія паралельного виконання робіт над нечіткими множинами.
11. На базі розробленої математичної моделі аналізу, множини обмежень і сукупності правил –нечітких висловлень, що описують закономірності вибору зв'язків між роботами аналізу, запропонована методика вибору зв'язків робіт аналізу для мінімізації витрат і формування ефективної технології аналізу.
. Запропоновано нову інформаційно-пошукову технологію аналізу, у якій спочатку використовуються найбільш інформативні параметри. Для цієї технології розроблені принципи і засоби інтеграції інформації, структури інформаційних потоків, об'єктів і інформаційної бази, методи її наповнення. У програмно-інформаційній системі, що виконана по модульному принципу, виділені дві групи засобів: пакет прикладних програм безпосередньо для аналізу і пакет прикладних програм для планування аналізу, які пов’язані з програмами обслуговування.
13. Практичне тестування показало, що застосування створеної інформаційної системи для визначення фаз різних матеріалів зменшує на 20 % кількість стандартів, що пропонуються спеціалісту для аналізу.
14. Результати наукової розробки впроваджені в навчальний процес –видано посібник з грифом Міністерства освіти і науки –і використовуються на кафедрі ”Програмне забезпечення автоматизованих систем” Черкаського державного технологічного університету і інших навчальних закладів при викладанні дисциплін “Основи проектування систем штучного інтелекту” і “Основи систем штучного інтелекту”.
15. Технологія і підсистема планування аналізу використовується на підприємстві “ЛАД” (м. Черкаси) для прийняття рішень про переліки і послідовності робіт із замовниками. Використання технології дає можливість одержати 13000 гр. на рік.
17
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
1. Редкокаша А. А., Голдер К. К. Математическая модель процесса управления анализом состава материалов // Вісник Черкаського державного технологічного університету, 2005. - №2. - С. 152 –.
. Голдер К. К. Модели сортировки и рисков при рентгеноструктурном нечетком анализе // Вісник ЧІТІ. –. - №4. –С. 89 –.
3. Голдер К. К., Кабир А. А., Редкокаша А. А. Метод автоматической сортировки // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. - 1999. - № 71. - С. 56 - 58.
4. Голдер К. К. Генетический цикл в жизненном цикле технических объектов // Вісник ЧІТІ. - 1999. - №2. - С. 27 - 29.
5. Голдер К. К. Відображення неєвропейської числової інформації // Вісник ЧІТІ. - 1998. - №3. - С. 25 - 27.
. Пат. 22731А України, МКИ G06F 15/00. Пристрій для обробки нечіткої інформації: / Рідкокаша А. А. (Україна), Голдер К. К. (Бангладеш), Рахман М. М. (Бангладеш); Заявл. 19.03.97; Опубл. 07.04.98; - 11 с.
. Голдер К. К. Метод параллельной обработки нечеткой информации // 4-а українська конф. з автоматичного управління “Автоматика - 97”. Праці - Том I. - Черкаси: ЧІТІ. - 1997. - С. 48 - 54.
8. Рідкокаша А. А., Голдер К. К. Основи систем штучного інтелекту: Навчальний посібник. - Черкаси: Відлуння-Плюс, 2002.- 240 с.
9. Редкокаша А. А., Голдер К. К. Математическая модель сортировки. Збірник наукових праць “Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології в науці, економіці та освіті”. Черкаси, ІСУЕП. –2003. - С. 121 –.
10. Редкокаша А. А., Голдер К. К. Анализ методов уменьшения ошибок диагностирования // 3-я українська конф. з автоматичного керування “Автоматика - 96”. Праці. - Том перший. - Севастополь: СевГТУ. - 1996. - С. 222.
. Редкокаша А. А., Голдер К. К. Устройство для обработки нечеткой информации // 4-а українська конф. з автоматичного управління “Автоматика - 97”. - Праці. - Том II. - Черкаси: ЧІТІ. - 1997. - С. 106.
12. Редкокаша А. А., Голдер К. К. Нечеткая сортировка результатов измерений // Proceedings. 8-th National Scientific Symposium with international participation "Metrology And Metrolodgy Assurance". - Bulgaria, Sozopol: Технически университет-София. - 1998. - P. 276 - 278.
13. Голдер К. К., Нагорный В. А., Редкокаша А. А. Уменьшение вероятности ошибочной идентификации при обработке нечеткой
18
информации // Праці п’ятої української конф. з автоматичного управління “Автоматика - 98”. - Частина 3. - Київ: НТТУ “Київський політехнічний інститут”. - 1998. - С. 77 - 79.
14. Редкокаша А. А., Голдер К. К., Кабир А. А. Метод автоматической разбраковки // Proceedings. 9-th National Scientific Symposium with international participation "Metrology And Metrolodgy Assurance". - Bulgaria, Sozopol: Технически университет-София. - 1999. - P. 203 - 206.
. Голдер К. К. Устройство для обработки нечеткой информации // 1-й международный молодежный форум “Электроника и молодежь в ХХІ веке”. Тезисы докладов. - Харьков: Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники. - 1997. - С. 249.
16. Голдер К. К. Оптимизация плана сортировки сложных технических объектов. // Тези доповідей 1-ої Міжнародної наукової конференції “Раціональне використання природних ресурсів. Проблеми екології, енергозбереження, економіки, освіти та інформації в умовах ринкових відносин” (РВПР1 - 2001). - Черкаси: ЧІТІ. - 2001. - С. 49 - 50.
АНОТАЦІЯ
К. К. Голдер. Інформаційно-пошукова технологія управління процесами аналізу і визначення складу матеріалів. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. –Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, 2006.
Дисертаційна робота присвячена задачі підвищення ефективності аналізу шляхом оптимізації технології і інформаційних робіт аналізу. З урахуванням можливих втрат і моделі оптимального визначення вмісту матеріалу запропоновані математична модель бізнес-процесів, модель управління засобами для зменшення втрат від ризиків та синтез графіку виконання робіт на базі методу генерації послідовності процедур обробки даних. У порівнянні множин, що описують рентгенограми, використані нечітка загальність і нечіткі продукційні правила. Запропоновані і розглянуті методи виконання арифметичних і логічних операцій з нечіткими множинами. Запропоновано інформаційну систему аналізу.
Результати підтверджені при лабораторних випробуваннях, робота впроваджена у навчальний процес і виробництво.
Ключові слова: інформаційно-пошукова технологія, бізнес-процес, нечіткі величини, ризик, аналіз матеріалів, рентгено-структурний аналіз.
19
АННОТАЦИЯ
К. К. Гол дер. Информационно-поисковая технология управления процессами анализа и определения состава материалов. - Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 –Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. –Черкасский государственный технологический университет, Черкассы, 2006.
Диссертационная работа посвящена задаче повышения эффективности анализа путем оптимизации технологии по критерию выгодности. Предложены нечеткий метод выбора из нескольких методик обработки данных. Рассмотрены действия, необходимые для реализации технологии, поддерживаемой в программной системе.
Технология анализа базируется на математической модели анализа, которая учитывает многовариантность методов и этапов анализа и использует выбор связей между работами на базе максимального значения степени принадлежности, чтобы уменьшить затраты и задержки анализа.
Анализ планируется исходя из сложности материала, наличия в структуре организации соответствующих подразделений и т.д. Для оценки рациональности использованы критерии минимального риска, минимальной продолжительности анализа. Рассмотрен анализ на примере поиска фазового состава материала. Сначала используются наиболее информативные параметры (геометрические, оптические, механические). Привлечение дополнительной информации для предварительной сортировки списка возможных фаз приводит к распаду спектральных кластеров на более мелкие и повышает достоверность анализа. Затем проверяется количественное соответствие по межплоскостным расстояниям, а далее - качественное по интенсивностям линий рентгенодифракционного спектра (качественное соответствие проверяется с использованием нечетких методов) В частности, проводится фазификация исследуемого спектра и формируются нечеткие множества, для которых степени принадлежности, участвующие в операции, заданы на области определения с одинаковым шагом. Применяется предложенный метод выбора.
Затем список фаз предъявляется специалисту, который может привлечь еще дополнительные данные о материале для определения истинного фазового состава.
В программно-информационной системе выделены две группы средств: пакет прикладных программ работ анализа и пакет прикладных программ по планированию анализа. База данных состоит из трех
20
информационных баз данных - анализа, рисков, планов анализа. Система включает средства для обслуживания и редактирования баз данных.
Применение созданной в работе информационно-поисковой технологии позволило повысить эффективность анализа, уменьшить потери времени и уменьшить затраты материалов и денежных средств. При определении фаз разных материалов с помощью программно-информационной системы анализа на 20 % уменьшается число стандартов, предлагаемых специалисту для окончательного анализа. Уменьшается время анализа на 11-14 %.
Результаты проверены при анализе рентгенограмм, внедрены в учебном процессе - издано пособие с грифом Министерства образования и науки Украины. Программная система анализа внедрена в производство и используется для оптимизации планирования.
Ключевые слова: информационно-поисковая технология, бизнес-процесс, нечеткие величины, риск, анализ материалов, рентгено-структурный анализ.
ABSTRACT
K.K. Golder. Information-search technology materials consistence determination and analysis processes control. –Manuscript.
The dissertation for gaining the scientific degree of kandidat of technical sciences on speciality 05.13.06 –Automatic control systems and progressive information technologies. –Cherkasy State Technological University, Cherkasy, 2006.
The dissertation work is dedicated to the task of analysis effectiveness increase by the way of technology and informational work of analysis optimization. Taking into account possible expenditures and optimal material consistence determination model the mathematical model of business processes, the model of means control for decrease the risks and work execution schedule synthesis on the base of data processing procedures sequence generation method are offered. In described by X-ray-graphics sets comparison fuzzy generality and fuzzy production rules are used. The methods of arithmetical and logical operations with fuzzy sets execution are offered and considered. The analysis information system is offered.
The results are confirmed during laboratory tests. The results are deployed at education and manufacturing.
Keywords: information-search technology, business process, fuzzy values, risk, material analysis, X-ray structural analysis.