При обучении проектированию и моделированию технологических машин программные компоненты и информация располагаются в базе данных (БД), которая позволяет создать оболочку, впоследствии объединяющую автопроектирование, моделирование и наблюдение за текущим состоянием машины с единым структурно связанным контентом. В этом случае к программному инструментарию предъявляются требования существенного упрощения и универсализации создания баз, что необходимо для большей приспособленности систем к работе с автоматизированными алгоритмами и особенно при демонстрации их создания. Проще решаются и вопросы подключения новых объектов к базе данных, даже если они имеют качественно иное содержание. К одной из отлаженных систем проектирования машин относится Solid Works – программный комплекс САПР для автоматизации работ промышленного предприятия. Однако изучение такого пакета сопряжено с профессиональной программной подготовкой и вложенными концепциями проектирования, недостаточно описанными в литературе. Поэтому рассматриваемые вопросы направлены на изучение элементов системы многомерного проектирования, которые реализованы в пакетах САПР, но легко моделируются на простых обучающих системах и обеспечивают простое восприятие вопроса приспособления расчетно-моделирующих систем к автоматизации управления машиной.
Основные элементы баз для автоматизированных систем
Иначе говоря, требуется улучшить принципы обучения для создания БД единой структуры которая упрощала бы и использование известных решателей разных производителей, например, для конечноэлементных технологий, а также возможности обработки таких баз внешними системами на объектно-ориентированных языках программирования (С++, VBA). Как показывает анализ, универсализация алгоритмов должна быть отнесена к 3-м основным компонентам, обеспечивающим создание баз, а именно:
– инфологической модели (ИМ), отражающей структуру и взаимодействие элементов рассматриваемого объекта или процесса;
– таблиц;
– межтабличных связей, «делающих» из таблиц базу с едиными методами обработки.
Универсальным критерием для создания таблиц базы является элемент, отражающий основное содержание таблицы, названный сущностью таблицы, которая обычно отражается и в названии таблицы: для таблицы «Редуктор» основное поле названо редуктором, и оно будет содержать его описание. Сущность характеризуется параметрами «Начало» и «Конец» сущности, составляющими два других поля. Так, если рассматривается процесс проектирования, эти поля отражают даты начала и конца проектирования рассматриваемого объекта. Логичны и два других поля. Одно (первое) содержит код сущности таблицы вышезалегающего уровня, через который эти таблицы будут связываться, другое – код сущности самой таблицы (последнее), который также будет использован для связывания с таблицей нижележащего уровня. Алгоритм создания таблиц вначале определяет минимальные возможности базы и таблица имеет 5 полей (см. универсальную структуру) (таблица). Реальное наполнение таблиц определяется сущностью объекта моделирования и основным процессом закрепленным за сущностью. Понятие связи таблиц означает, что они могут обрабатываться как одна таблица, что существенно облегчает использование встроенных в базу обработчиков, например систем SQL, QBE, VBA (рис. 1). Таким образом, алгоритм межтабличных связей следует правилу: верхнее поле, содержащее код, связывается с нижней строкой вышележащей таблицы или, что одно и то же, связываются одноименные кодовые поля при переходе с уровня на уровень, причём для автоматизации процессы создания таблиц и их связей не вызывают проблем. Очевидно, что промышленный робот при наличии автоматизированных алгоритмов без особенных трудностей может создавать такие базы для изучения некоторого объекта.
Универсальная структура полей начальных таблиц
|
Название поля |
Тип |
|
Код сущности вышележащей таблицы |
Число |
|
Сущность таблицы |
Текст |
|
Начало процесса сущности |
Дата/время |
|
Окончание процесса сущности |
Дата/время |
|
Код сущности |
Число |
Сложности создания ИМ затруднены тем, что она описывает связи моделируемого объекта и взаимодействие его узлов и элементов. Поэтому в основу алгоритма положен принцип классификации объекта на основные составляющие с их последующим классифицированием по тем же правилам. Таким образом, построение проекций основного объекта производится на многомерное пространство. В результате имеем пирамидальную иерархическую структуру, состоящую из измерений элемента по горизонтали и уровней, отражающих глубину их дифференциации. Таким образом, измерение есть независимая от других узлов на этом же уровне структура. Процесс разложения объекта на проекции ведётся по правилам, требующим выделение в основном объекте главной составляющей, отражающей смысл сущности и вид привязки к ней остальных элементов. Так, если рассматривать объект редуктор и разложение на 1 и 2 ступень редуктора, то в первой ступени из вала, подшипников и шестерни таковым будет вал, поскольку именно к нему присоединяются подшипники и шестерня. В секции механизированной крепи на рис. 3 и 4 таковыми будут (что неожиданно для традиционных взглядов) гидростойки, к которым присоединяются основание и перекрытие. Межтабличные связи же позволяют организовать анализ узлов и деталей машины и в целом всю её конструкцию. Например, можно рассчитать надежность узлов по уровням базы, а затем в целом всей машины. На нижнем уровне вводятся надежности деталей, а по узлам проводится комплексный расчёт узлов и по мере подъёма к вершине пирамиды расчеты укрупняются, пока не закончатся расчётом общего значения надёжности машины с использованием теоремы умножения вероятности (рис. 2).
Рис. 1. Структура базы данных
Рис. 2. К расчёту аттракторов развития в базах данных
В свою очередь такая база данных (БД) может перевоплощаться в модель траекторного анализа некоторых событий из возможных, когда (рис. 2) отмеченная ветвь может иметь множество альтернатив, для иерархической структуры:
– объект 1 – объект 11 – объект 11 2 – объект 11 2 3;
– объект 1 – объект 11 – объект 11 2 – объект 11 2 2;
и для сетевой структуры, когда переход на новую связь скачкообразный:
– объект 1 – объект 11 – объект 11 2 – объект 12 1.
Каждый из элементов характеризуется событийной вероятностью Pij. Для каждого из элементов отчет по j (измерения объекта) ведётся слева, а I (уровень) – вниз. Тогда вероятность событийной цепи для непересекающейся ветви средствами БД можно рассчитать в соответствии с рис. 2.
Pij = P11 2 3∙P11 2∙P11∙P1. (1)
Для пересекающихся ветвей вычисления могут усложниться. В БД используется простой анализ типа «Да – Нет», и «Что, если», а эффективность же обработки данных достигается за счёт большой наполненности данными, наличия инструментов для обработки и огромных скоростей работы. При этом универсальные алгоритмы (независимо от назначения БД) создания таблиц, межтабличных связей и самой структуры ансамбля (ИМ) позволяют из простых объектов создавать блоки для анализа сложных систем и легко подключать к ним другие системы и модули, что следует из примененного простого алгоритма связывания таблиц, их структуры и алгоритма создания ИМ. В частности, на основе этой системы можно вычислять и оценивать вероятностные направления развития различного типа машин. Этот же «ансамбль» легко использовать в системах для «принятия решений» и расчёт свести к сравнению приоритетов процессов [4], поэтому логика поиска решения не сложна, но требует большого времени обработки. Для сравнения качественно различных процессов с индивидуальными шкалами оценок можно воспользоваться универсальным критерием – уровнем диссипации энергии, который определяет приоритетность процесса на исполнение [4]. В целом же глобальный подход к процессам принятия решений не может не иметь много общего со структурой и выстраиванием алгоритмизированных ансамблей нейроклеток [1, 5], организация которых близка к рассматриваемой. При создании эффективных управляющих систем следует понимать, что моделирование процессов принятия решений не может принципиально различаться для компьютерных и живых систем, включая схемы извлечения информации из памяти или, наоборот, её сохранения, они основаны на схемах многомерных деревьев, с обработкой по типу анализа «да – нет» в структурах, имеющих измерения и уровни.
Особенности исполнения классификации
Для примера рассмотрена многомерная классификация секции механизированной крепи Glinic (рис. 3). Для анализа расчета и управления параметрами она использует межтабличные связи и средства БД. Мощь многомерного анализа создается в сочетании возможностей БД с программированием на пакетах для микро- и макромоделирования, которые не только определяют кинематические связи, но и движения элементов в динамике и статике. Если рассмотреть связи гидропатрон – козырёк, то в соответствующих таблицах, выполненных для них, могут создаваться новые строки, содержащие, например, гиперссылки на чертежи этих элементов, и строки с гиперссылками на расчеты усилий, скоростей и ускорения в шарнирных соединениях в зависимости от положений секции крепи, выполненные в Adams. На схеме также отражена схема соединения секции крепи с другими машинами – конвейером 12 через направляющие передвижки 11 и гидродомкратом 10, таблицы для которых также могут быть дополнены чертежами, расчетами на Fluid Sim и расчетами на основе пакета Comsol Multifiziks, начиная с версии 5,1 создающего хорошие условия унификации проектирования и управления моделями. Заметим, что многомерное проектирование рассматривает классификацию как систему проекций верхнего уровня на измерения нижних. Поэтому применяется и соответствующая терминология. Так вместо термина «гидростойка» используется «гидроопорный узел», что позволяет на нижележащем уровне рассматривать элементы его проекции, перекрытие, козырёк и т.п., не вызывая «протест восприятия». В классификации механические связи узлов легко визуализировать (см., например, перекрытие – гидропатрон козырька – козырек). Связи видны на схеме: гидропатрон соединен с перекрытием и козырьком, а козырек с перекрытием. Описание кинематики и нагруженности этих связей легко анализировать, используя соответствующие гиперссылки в таблицах для этих узлов, которые строятся согласно классификации [2, 3]. Данную БД можно использовать в моделирующем режиме, для сохранения данных о текущем состоянии элементов крепи, управления ими в режиме обратной связи. Пакеты Ansys, связываемые с БД через гиперссылки, производят расчёт напряженного состояния конструкции, Adams – динамики нагружения элементов системы в движении. Они реализованы в 3d системе управления машино-технологическим комплексом. Для эффективного проектирования БД ИМ – классификация должна исходить из правил механической привязки узлов и их силового взаимодействия. На рис. 3 секция крепи, для которой построена многомерная классификация на рис. 4. В данном случае опорным элементом классификации выбраны гидростойки 5,6, к которым подсоединены перекрытие 3 и основание 9 (вместо разбиения секции на элементы первого уровня: перекрытие, гидростойки, основание, с последующим разбиением узлов по деталям, как выполнялось ранее). В свою очередь перекрытие включает кроме своей базовой конструкции козырёк и гидропатрон козырька, взаимные связи которых отражены на ИМ. Оба элемента шарнирно соединены с перекрытием и между собой. Аналогично соединено перекрытие и ограждением с гидропатроном (на схеме он не виден). Ограждение имеет и траверсы 7, 8 лемнискатного механизма, которые соединены с основанием. Иначе говоря, элементы 6-го уровня имеют по два «ствола», образуя с основанием лемнискатный механизм, обеспечивающий параллельное движение перекрытия относительно вертикали. Такая БД легко преобразуется из проектно-моделирующей в контрольно-управляющую, когда таблицы дополняются строками для хранения данных датчиков. Так, в системе Marko ведется контроль углов наклона систем гидроопорного узла, что позволит не допускать в соответствии с [2] резких повышений нагрузок на элементы лемнискатного механизма.
Рис. 3. Секция механизированной крепи Glinik
Рис. 4. База данных, построенная по улучшенной методике
Библиографическая ссылка
Бейсембаев К.М. ДЕМОНСТРАЦИОННАЯ РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ БАЗ АВТОУПРАВЛЕНИЯ // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 9. – С. 9-13;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=35108 (дата обращения: 21.11.2024).