WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

Хорычев Артём Александрович

КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ЭВРИСТИЧЕСКИХ КЛАССИФИКАЦИЙ

05.13.12 «Системы автоматизации проектирования (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Волгоград – 2012 Диссертация выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» в Волгоградском государственном техническом университете Научный руководитель доктор технических наук, профессор Андрейчиков Александр Валентинович.

Официальные оппоненты: Воинов Борис Сергеевич, доктор технических наук, профессор, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского;

Яковлев Алексей Андреевич, доктор технических наук, доцент, Волгоградский государственный технический университет, декан Машиностроительного факультета.

Ведущее предприятие ФГБОУ ВПО "Брянский государственный технический университет".

Защита состоится «25» декабря 2012 г. в 1530 часов на заседании диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, г. Волгоград, проспект Ленина, д. 28, ауд. 210.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета

Автореферат разослан "23" ноября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Водопьянов Валентин Иванович.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность исследования. Качество конструкторских разработок в значительной мере определяется эффективностью методов и инструментальных средств, используемых на начальных стадиях проектирования, на которых формируется функциональный и структурный облик будущих изделий при системном подходе.

На ранних стадиях проектирования прогнозируются перспективные рыночные ниши в результате многоаспектного анализа тенденций развития инноваций, реализуются творческие процедуры по синтезу новых технических решений, осуществляется многокритериальный выбор новых структур с учетом потребностей рынка.

Решение всего этого комплекса задач требует использования в проектной деятельности большого арсенала разнообразных информационных технологий, адаптированных к конкретным предметным областям.

В связи с этим актуальной является разработка предметно-ориентированных технологий, обеспечивающих комплексное использование различных методов и средств на стадии поискового проектирования сложных технических объектов и их подсистем.

Достаточно важным информационным ресурсом, активно используемым при проектировании новой техники, являются изобретения, хранящиеся в патентных базах данных различных стран мира. Эффективное использование этих информационных ресурсов для решения задач поискового проектирования невозможно без их предварительной смысловой обработки высококвалифицированными специалистами предметных областей с последующим использованием полученных в результате классифицирования исходной информации обобщенных систематизированных знаний в автоматизированных системах поддержки принятия проектных решений. В связи с этим представляется актуальной разработка функционально-структурных классификаций на основе анализа функционально однородных классов технических систем. Такие классификации открывают возможности для разработки широкого класса логических и математических моделей для представления и обработки знаний о множестве технических объектов. Эти модели являются основой подсистем САПР начальных стадий проектирования, предназначенных для решения задач прогнозирования перспективных направлений поиска конкурентоспособных решений, а также для синтеза эффективных конструкций.

Создание информационной технологии поискового проектирования, ряд модулей которой основан на функционально-структурных классификациях, отрабатывалась на подсистемах автомобилей, поскольку повышение уровня конкурентоспособности данной отрасли является чрезвычайно актуальной задачей при переходе России на инновационный путь развития.

Отсутствие в настоящее время в нашей стране информационных технологий поискового проектирования и прогнозирования новой техники, в которых использовались бы базы знаний, созданные с использованием функционально-структурных классификаций, подтверждает актуальность проводимого исследования.

Цель диссертационной работы - сокращение сроков и повышение эффективности концептуального проектирования, формализация выбора прототипа на стадии предпроектных исследований.

Задачи работы 1. Проанализировать и систематизировать известные подходы, методы и программные средства для решения задач проектирования определяющих узлов легковых автомобилей:

кузовов и их виброзащитных систем (ВЗС).

2. Разработать методику, алгоритмы и процедуры концептуального проектирования подсистем легковых автомобилей на основе функционально-структурных классификаций.

3. Разработать методику формирования прогностических моделей для поиска новых технических решений рассматриваемых подсистем автомобилей.

4. Провести проверку работоспособности и эффективности использования предлагаемых алгоритмов и методик.

Автор выражает благодарность за научное консультирование Заслуженному работнику Высшей школы РФ, д.т.н., профессору кафедры "Автомобили и тракторы" НГТУ им. Р.Е. Алексеева Кравцу Владиславу Николаевичу Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа и поискового проектирования, в том числе эвристического метода синтеза, морфологического анализа и синтеза, кластерного анализа, многокритериального формирования целевых функций.

Научная новизна исследования заключается:

- в функциональной, структурной и функционально-структурной классификациях кузовов и легковых автомобилей;

- в методике формирования баз знаний и данных на примере ВЗУ и кузовов;

- в методике автоматизированной систематизации технических решений и формирования прогностических моделей для поиска новых технических решений при проектировании;

- в исследовательских сценариях для формирования прогностических моделей.

Практическая значимость и использование результатов работы. Разработанные теоретические вопросы создания информационной технологии поискового проектирования исследуемых подсистем автомобилей позволяют:

- проводить автоматизированный мониторинг динамично развивающейся отрасли автомобилестроения;

- получать новые знания о строении и тенденциях развития рассматриваемых подсистем различных классов автомобилей;

- научно обоснованно планировать разработку конкурентоспособных и патентоспособных технических решений кузовов и ВЗС легковых автомобилей;

- модернизировать применяющиеся в конструкторских бюро подходы поискового проектирования автомобилей;

- создать новые учебно-методические средства для подготовки конкурентоспособных специалистов и студентов ВУЗов.

1) Использование в автомобилестроении - Классификации кузовов и легковых автомобилей (в том числе как методические средства) используются в УКЭР ОАО «ГАЗ» для предпроектных исследований на начальных стадиях проектирования (имеется Акт о внедрении).

- Результаты статистических и расчетно-экспериментальных исследований системы «кузов-стекло ветрового окна», полученные в соответствии с разработанным автором алгоритмом поиска причин саморазрушения СВО автомобилей «ГАЗель» и «Соболь», использованы при корректировке конструкторской документации на автомобили «ГАЗель» и «Соболь» (Акт о внедрении), а также при разработке конструкторской документации на кузовные подгруппы снегоболотохода «Бобр» (Акт о внедрении).

2) Использование в учебном процессе В 2008 году автор диссертации совместно с д.т.н., профессором кафедры «Автомобили и тракторы» НГТУ В.Н. Кравцом издал учебное пособие «Классификация транспортных средств», допущенное УМО вузов РФ по образованию в области транспортных машин и транспортно-технологических комплексов для студентов, обучающихся по специальности 190201 (150100) Автомобиле- и тракторостроение.

Автором диссертации в соавторстве с к.т.н. А. Р. Герасимовым и старшим преподавателем Р. К. Акашевым в 2003 году подготовлено и издано учебное пособие для студентов специальностей 170900, 101200, 150200, 150100 «Теория надежности автомобиля, его агрегатов, систем и узлов».

Данные учебные пособия и электронная «Иллюстрированная база данных конструкций и дизайна автомобилей» используются в учебном процессе НГТУ им. Р.Е. Алексеева (2 Акта о внедрении), а учебное пособие «Классификация транспортных средств» также в ФГБОУ ВПО «Московская государственная художественно-промышленная академия им.

С. Г. Строганова» (Акт о внедрении).

Акты о внедрении результатов научно-методической работы автора приведены в Приложении А к диссертации.

Достоверность и обоснованность полученных результатов. Достоверность и обоснованность полученных результатов основывается на применении научных методов системного анализа, а также ЭВМ и поверенного исследовательского оборудования, применяющихся в лабораториях ОАО «ГАЗ», и подтверждается практикой использования разработанных методик и результатов работы на крупном промышленном предприятии – в УКЭР ОАО «ГАЗ».

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

«Проблемы проектирования, испытаний, эксплуатации и маркетинга автотракторной техники, двигателей внутреннего сгорания, строительно-дорожных машин, транспортно-технологических комплексов и вездеходов». Нижний Новгород, Нижегородский государственный технический университет (НГТУ), 2000 г.;

«Будущее технической науки Нижегородского региона. Региональный молодежный научно-технический форум». Нижний Новгород, НГТУ, 2002 г.;

«Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров». ХХХIХ Международная научно-техническая конференция Ассоциации автомобильных инженеров (ААИ). Москва, Московский государственный технический университет «Московский автомеханический институт» (МГТУ «МАМИ»), 2002 г.;

«Информационные технологии в образовании, технике и медицине». Международная научно-техническая конференция. Волгоград, Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ), 2002 г.;

«Будущее технической науки нижегородского региона». II Региональная молодежная научно-техническая конференция. Нижний Новгород, НГТУ, 2003 г.;

«Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров». 49-я Международная научно-техническая конференция ААИ.

Москва, МГТУ «МАМИ», 2005 г.;

«Проектирование колесных машин». Научный семинар, посвященный 70-летию кафедры «Колесные машины» МГТУ им. Н. Э. Баумана. Москва, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н. Э. Баумана), 2006 г.;

«Будущее технической науки нижегородского региона». V региональная молодежная научно-техническая конференция. Нижний Новгород, НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2006 г.

Публикации. По теме диссертации опубликована 31 работа, в том числе:

- 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК [1-5];

- 2 патента РФ на изобретения [6, 7] (получены в рамках ФЦП «Национальная технологическая база» на 2007-2011 гг.);

- 2 монографии [8, 9];

- 2 учебных пособия [10, 11];

- 3 научно-технических отчета [29-31];

- 17 тезисов докладов на Международных и региональных научно-технических конференциях и семинарах [12-28].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5-ти глав, основных результатов и выводов по работе и списка литературы (255 наименований) и содержит 1страниц текста. Диссертация включает 39 формул, 31 таблицу, 68 рисунков и 2 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и основная задача работы с входящими подзадачами, охарактеризованы научная новизна и практическая ценность результатов исследования.

В Первой главе приведен обзор работ в области системного проектирования и характеристика исследуемого класса технических объектов.





Рассмотрены и обобщены работы авторов А.И. Половинкина, Д.А. Поспелова, В.

Хубки, В. М. Одрина, W. Beitz, A.D. Hall, Ф. Ханзена, Дж. К. Джонса, Г. Альтшуллера, R.

Koller, К. Рота, Р. П. Повилейко, А. М. Дворянкина, Б. С. Воинова, В. А. Камаева, А.А.

Яковлева, В. М. Капустяна, И. Мюллера, В. В. Дружинина, М. Г. Карпунина, а также работы в области теории и конструкции автомобиля авторов А. И. Гришкевича, В. А. Петрова, Г. А. Смирнова, А. С. Литвинова, Я. Е. Фаробина, Ю. Г. Котикова, В. П. Соловьева, И.

М. Костина, Н. Т. Катанаева, Р. В. Ротенберга, В. Н. Кравца и В. Ф. Васильченкова.

В главе рассматриваются существующие методы и программные средства для решения задач поискового проектирования кузовов и ВЗС легковых автомобилей. Разработана авторская классификация источников информации в данной области.

Аналитический обзор работ показал, что в настоящее время в теории конструирования рассматриваемых подсистем автомобилей отсутствуют информационные технологии поискового проектирования, основанные на закономерностях их строения и развития.

На начальных стадиях проектирования кузовов и ВЗС автомобилей не используются системно банки данных изобретений и базы знаний специалистов в области автомобилестроения, что усложняет и замедляет внедрение инновационных конструкций и технологий. Это обстоятельство существенно замедляет интеграцию опыта, накопленного в масштабах предприятия и отрасли в целом, в проектные решения конкурентоспособных образцов новой техники, ее узлов и систем.

В арсенале отечественных проектировщиков автомобилей в настоящее время отсутствуют инструментальные программные средства для поддержки процедур стратегического прогнозирования перспективных инновационных решений в конструкции автомобилей.

Появление таких средств повысит эффективность труда проектировщиков и сократит затраты времени путем обеспечения их доступа к актуальным базам данных в режиме реального времени и возможностью их систематизации и частичной автоматизации поиска новых технических решений.

Необходимо отметить, что за рубежом, в частности, в Японии, Китае, Корейской республике и США за последние 5 лет активно патентуются алгоритмы, методы и средства создания новых технических объектов на уровне изобретений.

Вторая глава посвящена разработке теоретических вопросов поискового проектирования рассматриваемых подсистем автомобилей.

Разработаны функционально-структурные классификации автомобилей и их подсистем, как взаимосвязанные элементы проектных процедур для синтеза новых технических решений. На основе обобщения функционально-структурных классификаций разработан процессный подход проектирования автомобилей на начальных этапах, схема применения которого показана на рисунке 1.

Маркетинговые исследования Выбор автомобиля-аналога, пользующегося спросом Поиск автомобилей-аналогов по электронным базам данных Выбор прототипа для проектирования ДА Прототип НЕТ выбран? Использование трансформационного Разработка ТЗ на метода синтеза конструкции автомобиля проектирование автомобиля (А) комбинаторным методом Разработка ТЗ на Техниче- Структура теории А проектирование ское пред- Классификация А нового ложение, Базы данных А автомобиля транс- ЖЦ эскизный Обобщенная схема функционироформационным ИМ проект вания А методом автомо- Основной закон функционирова биля ния А ТехничеЖЦ ИМ Классификатор П-Ф А ский автомобиля Обобщенная структура А проект Основной закон строения А Стадии и этапы Морфологическая матрица А Рабочий ЖЦ автомобиля Законы функционирования, проект строения, ЖЦ, развития А Стадии и этапы Теория, методы, методики. ПроЖЦ автомобиля граммное обеспечение расчетов функционирования и конструкции А Рисунок 1 – Схема к проектированию автомобиля на начальных этапах Разработаны классификации кузовов и легковых автомобилей (ЛА). Классификация кузовов автомобилей проводилась на основании обобщенных данных о 2000 серийных моделей ЛА, которые отражают около шестидесяти видов автомобилей, отличающихся комбинациями потребительских свойств. При этом принимались во внимание европейская, североамериканская и японская классификации автомобилей. Поскольку европейская классификация ЛА и существующая классификация их кузовов были признаны недостаточно совершенными для создания функционально-структурной классификации, они были дополнены, уточнены и конкретизированы.

Предложенные классификации ЛА и их кузовов разрабатывались совместно, поэтому появилась возможность включить в них всю гамму выпускаемых ЛА, а, опираясь на законодательные требования, ввести границы классификации ЛА. В классификацию включены также концептуальные модели, что позволило внести конкретику и точность в классификацию кузовов ЛА и предложить их морфологическую классификацию.

Существующая европейская классификация ЛА по длине включает 5 размерных классов (A-F), находящихся в диапазоне от 0 м до бесконечности, не имеет единого шага, а классы E и F, кроме того, частично перекрываются.

Всех этих недостатков лишена модернизированная размерная классификация ЛА, представленная на рисунке 2, имеющая обоснованные границы 2...11,9 м и единый шаг, равный 0,3 м. Кроме того, насколько это возможно, обеспечена преемственность с действующей классификацией ЛА, что потребовало введения классов V-Z перед классом А.

классы: V W Х Y Z А В С D Е F G H I K L…U,A1..I Lг, м 0 1 2 3 4 5 2,0 2,32,6 2,9 3,2 3,53,8 4,1 4,4 4,7 5,0 5,3 5,6 5,9 6,2 6,5... 11,Рисунок 2 – Предлагаемый вариант расширения европейской классификации ЛА, включающий микроавтомобили, фаэтоны, родстеры, компакт-, микро- и минивэны, вседорожники и пикапы Впервые предложена одномерная классификация ЛА и вседорожников по удельной массе (рисунок 3). В ней автомобили первых классов (ближе к А) обладают лучшими динамическими характеристиками, а автомобили последних классов (вплоть до P) худшими, поскольку это преимущественно грузовые (фургоны, пикапы) или грузопассажирские автомобили на легковых шасси. Автомобилей с показателем удельной массы свыше 30 кг/кВт в производственной линейке мировых автопроизводителей по состоянию на 2004-2005 модельный год не было.

А В С D Е F G H I К L М N O P mуд., кг/кВт 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 Рисунок 3 – Вариант одномерной классификации ЛА и вседорожников по удельной массе Предложены авторские варианты морфологических классификаций кузовов легковых автомобилей (таблица 1) и легковых автомобилей (таблица 2). Разработаны модели представления знаний о функционально-структурном строении исследуемого класса технических объектов на базе морфологии, которые формируют основу базы знаний системы морфологического синтеза и прогнозирования новых технических решений.

Для описания множества технических решений автором проанализировано более 2000 различных моделей автомобилей и описаний патентов по различным их подсистемам, что позволило разработать ряд альтернативных систематик для решения задач поискового характера.

Таблица 1 – Варианты сочетаний базовых типов кузовов с отличительными признаками Отличительные Конструкция № признаки крыши:

Базовые типы кузовов 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 Седан С С С К С 2 Универсал К К С С С К К С 3 Хэтчбек К С К К 4 Купе С С С С С К К 5 Родстер («спайдер») К К С К К 6 а) Лимузин С б) Пульман-лимузин К К С 7 а) Пикап однорядный К б) Пикап двухрядный С К 8 а) Фургон однорядный К б) Фургон двухрядный К 9 компактвэн Полутора10 микровэн объемные С кузова:

11 минивэн С С К С К 12 Однообъемный кузов К Обозначения в таблице 1:

С вариант существует; К существует на концептах; вариант невозможен; вариант возможен, но не существует.

кузов кузов кузов Стретч Фастбэк Хардтоп Лифтбэк мируемый ТрансфорТарга автомобиля Каркасный МногоуровСочлененный невый кузов Фаэтон Ландоле меньше колеи Кабриолет Ширина кузова Таблица 2 Распределение легковых автомобилей по классам удельной массы, типам кузовов и размерным классам (фрагмент) Уд. масса(кг/кВт) A B С D E F G H I K L М N O P Тип кузова (0-1.99) (2-3.99) (4-5.99) (6-7.99) (8-9.99) (10-11.99) (12-13.99) (14-15.99) (16-17.99) (18-19.99)(20-21,99) (22-23,99) (24-25,99) (26-27,99) (28-30) 1E 2D 4E 12D 5E 1C 26D4C 40D 1B 12C3B 19C 2B 9C 2B 6C 3B 5C 2B 6C 2B 2C Седан 4F 11F 1H 38E 20F45E 22F 48D 36E42D 14E 20D 10E 7D 4E 3D 1E 2G 4G 1H 4F 1H 1A 1B 4A 3C2A 4B 9А 6B1Z 8A 1X 1Z 1X 7Z 12А 9B 2A 3B 2A 1B 1D 1D Универсал 1C 2D 5D 11E 5C 11D 17C 20D11B 21C 11A 7B 9А 9B 4C 2D 5C 1D 1C 3E 19E 1F 12E 1F 22D 9E 19C 10D 6C 8D 1E 1E 6E 2E 1D 1E 2F 1D 2E Универсал вседорожный 1C 2E 2C 3D 6B 10C4B 16С 1A 7В 10В 25С 1A 6В 6В 8С 6В 4С 2В 5С 3С 2D Хэтчбек 2E 2F 11D 11E20D 10E 24С 35D 22D 9E 13C 18D 7D 1E 4D 1E 1D 2F 2F 20E 2F 7E Купе (купе- 4C 5D 5C 13D 3A 1B 1A 2C2C 5D 2C 8D 1C 2D родстер, 1E 6E 1C 8D 6D 5E3E 2F 4E купе-тарга) 7E 1F 1C 3D 3Z 1A 1A 4B 1A 7B2Z 7B 2Z 2B1A 2Z Родстер, 6B 2C 5C 1D 1C 1E 1C 1C «торпедо» 8D Третья глава посвящена разработке методики формирования баз знаний и данных для систематизации и прогнозирования новых технических решений автомобилей и их подсистем.

База знаний разработанной поисковой системы поддержки принятия проектных решений концептуально представлена в виде пирамидальной стратифицированной структуры (рисунок 4).

Рисунок 4 – Пирамидальная стратифицированная структура базы знаний поисковой системы для систематизации и прогнозирования новых технических решений автомобилей и их подсистем Разработка базы знаний интеллектуальной информационной системы (экспертной системы) осуществлялась от основания к вершине пирамиды.

Самый нижний, первый уровень пирамиды, образуют общеизвестные знания, которые извлекаются из специальной научно-технической литературы по проектированию новой техники, физическим эффектам и явлениям, патентных источников. Это знания:

- о принципах многоуровневого иерархического описания технических систем (1.1);

- физических эффектах и явлениях (1.2);

- структуре и принципах функционирования технических систем (1.3);

- об общих закономерностях строения и развития техники (1.4);

- об информационной модели внешней среды функционирования технических систем, включающей факторы взаимодействия последней с технической, физической, биологической средой, человеком и обществом в целом (1.5).

На втором уровне пирамиды структурируются знания, описывающие единичные технические системы, каждая из которых отображается функциональной структурой (2.1), техническим принципом действия (2.2) и физическим принципом действия (2.3). В основе функциональных структур лежит понятие функции технической системы, которая формально описывается в виде трех компонент: действия, производимого технической системой (D); объекта, на который направлено действие (G); особых условий и ограничений (Н).

Технический принцип действия представляется конструктивными и функциональными признаками в виде иерархического графа, вершины которого описывают иерархическую соподчиненность элементов и направление действия функций.

Физический принцип действия технической системы представляется иерархической или сетевой моделью. При иерархическом представлении вершинами графа являются физические эффекты, на основе которых функционируют конструктивные элементы или техническая система в целом. Дуги графа в этом случае указывают иерархическую соподчиненность между функциями. При сетевом представлении вершинами являются физические эффекты, а дуги указывают входные и выходные потоки энергии, вещества (материальных объектов) или сигналов (информации).

Третий уровень пирамиды образован на основе обобщения знаний второго уровня и представлен обобщенными функциональной (3.1) и конструктивной (3.2) обобщенными схемами рассматриваемого в диссертации класса технических объектов. Здесь обобщенные схемы представлены "и-или"-графами. Вершины графа типа «и» объединяют различные основания деления понятий (признаки), характеризующие один объект в различных аспектах. Вершины типа «или» объединяют значения признаков, т.е. альтернативы одного деления понятия. Фрагмент функциональной модели класса виброзащитных систем подвесок автомобилей приведен на рисунке 5.

Рисунок 5 – Функциональная схема класса ВЗС (фрагмент) На четвертом уровне на основе функционально-структурной систематики была разработана семантическая сеть (4.1), которая позволяет реализовать удобный диалоговый интерфейс между поисковой системой и ее пользователями. Семантическая сеть, представляющая модель представления знаний, позволяет использовать множество причинноследственных отношений, указывающих последовательность шагов исследователю, формирующему в диалоговом режиме с поисковой системой различные предписания (технические задания) на поиск необходимых описаний технических решений (изобретений) в базе данных. Причинно-следственные отношения представлены простейшими продукционными правилами типа «если выбрано значение признака Z, то следовать на признак П».

Формирование продукционной модели проводилось автором и группой высококвалифицированных специалистов в области проектирования различных подсистем автомобилей.

На пятом уровне пирамиды формируются значения, полученные в результате исследований, проведенных проектировщиком, проводившим изучение с различных точек зрения баз данных технических решений автомобилей и их подсистем.

Основными результатами работы поисковой системы являются: множество прогностических систематик (5.1) исследуемого класса, сформированных с различной степенью конкретизации функциональных и конструктивных признаков, а также морфологические таблицы (5.2), формируемые в результате анализа нескольких классов технических систем, отличающихся функциональным назначением.

Пополнение экспертной системы новыми знаниями осуществляется по двум направлениям. Знания, расположенные в стратифицированной пирамиде от первого до четвертого уровня, пополняются в основном инженерами по знаниям и специалистами в области проектирования подсистем автомобилей. Знания, отнесенные к пятому уровню пирамиды, пополняются в результате решения в автоматизированном режиме конкретных задач, связанных с систематизацией, прогнозированием и синтезом новых рациональных технических систем для различных научно-исследовательских и проектных ситуаций.

В четвертой главе приведено описание разработанной автором автоматизированной системы систематизации технических решений рассматриваемых подсистем автомобилей.

Для выявления обобщенных классификационных признаков, характеризующих функциональные или структурные свойства, подмножества технических решений анализируются на предмет выявления отношений мер сходства и иерархии.

Отношение сходства определяется следующим образом:

S, S = Sj, SkS C(Sj, Sk)u , (1) где j, k J; (J – множество исследуемых объектов);

S, S отношение сходства объектов S и S;

Sj, Sk – множества значений функциональных и конструктивных признаков, описывающих сравниваемые технические решения;

С(Sj, Sk) – мера сходства;

-1 u ;

некоторое произвольное число (0 1,0).

Отношение иерархии определяется следующим образом. Если множество Н(i) образовано соединением некоторых классов из множества Н(j), то f: Н(i) Н(j) сюръективно: каждому элементу множества Н(i)соответствует хотя бы один элемент из множества Н(0). То обстоятельство, что класс Н(i) является классом более широким, чем Н(j), отображается через отношение иерархии И следующим образом: Н(i) И Н(j)(класс Н(i)подчиняет класс Н(j)).

Ниже приведены обобщенные алгоритмы классификационных построений, использованные в системе автоматизации поискового проектирования.

Алгоритм построения матриц отношений сходства Шаг 1. Формируется два множества: множество исследуемых объектов J=S1, S2,… Sq) и множество признаков Z=Z1, Z2, … Zp. Каждый объект Si описывается подмножеством признаков ZiZ, являющимся качественным признаковым образом.

Шаг 2. Генерируются все парные сочетания объектов, и для каждой пары Si и Sj строится индексная матрица [B], на основе которой рассчитываются меры сходства С(Si, Sj).

Шаг 3. Строится матрица мер сходства [C].

Шаг 4. Задается отношение сходства С, J.

Шаг 5. Для заданного значения строится матрица сходства [С], в которой все значения, большие или равные , заменяются единицами, а оставшиеся – нулями. Для наглядности матрица [С] отображается в виде графа отношений сходства.

Шаг 6. Последовательно перебирается несколько значений для установления всех существенных связей между анализируемыми техническими решениями.

Шаг 7. Проводится выявление и формулирование обобщенных классификационных признаков, характеризующих выделенные на предыдущем шаге классы технических решений.

Шаг 8. Отобранные на предыдущем шаге обобщенные классификационные признаки включаются в семантическую сеть системы поискового проектирования.

Алгоритм построения иерархической классификации Шаг 1. Определяются два множества: множество исследуемых объектов J=S1, S2,… Sq) и множество признаков Z=Z1, Z2, … Zp. Формируются индексированные множества по каждому объекту. Осуществляется построение матрицы сходства [C].

Шаг 2. Просматриваются все элементы матрицы [C], расположенные выше главной диагонали. Определяется и отмечается элемент, имеющий максимальное значение меры сходства С(Si, Sj)max (данный элемент не принадлежит к элементам главной диагонали).

Если в матрице [C] более одного элемента с одинаковым максимальным значением, то отбирается и отмечается любой из них.

Шаг 3. Определяются номера j-й строки и k-го столбца, на пересечении которых расположен отмеченный на предыдущем шаге элемент. Из матрицы [C] извлекаются все значения, соответствующие j-й строке и k-му столбцу, из которых формируется два массива значений мер сходства (два класса: Hj и Hk).

Шаг 4. Определяется мера сходства классов G (Hj, Hk) одним из методов, описываемых обобщенной формулой:

G (Hj, Hk) = u G(Hj,Hu) +l G(Hj,Hl) + G(Hu,Hl)+[G(Hj,Hu)-G(Hj,Hl)], (2) где G (Hj, Hk) – мера сходства классов Hj и Hk=Hu,Hl.

Параметры u, l,, задают вид процесса (метод):

- минимальных значений: u = l = 0,5; = 0, = -0,5;

- максимальных значений: u = l = 0,5; = 0, = 0,5;

- медиана: u = l = 0,5; = = 0;

- среднее группы: u = nu / nk ; l = nl / nk ; = = 0;

- центроидный метод: u = nu / nk ; l = nl / nk ; = -u l, = 0;

- метод Уорда: u = (nj+nu)/(nj+nk); l = (nj + nl)/ (nj + nk); = -nj /(nj+nk); = 0, здесь nu, nk – число объектов соответственно u-го и k-го классов; nk=nu+nl.

Полученный массив данных вписывается на место j-й и k-й строк и j-го и k-го столбцов вновь формируемой матрицы сходства [Сj,k].

На данном шаге запоминаются значения индексов вновь образованного класса (Hj,k) и меры сходства, при которой этот класс образовался.

Шаг 5. Процедура обработки матрицы сходства [Сj,k] вновь начинается с шага 2.

Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока размерность матрицы сходства уменьшится до порядка n=2. На этом процесс построения иерархической классификации (построение дендрограммы) заканчивается.

Результатом работы алгоритма являются перечень индексов классов в том порядке, в котором они объединялись в новые классы, а также уровни сходства, на которых это объединение происходило.

Данный алгоритм позволяет выделить классы со сходными по функциональным и конструктивным признакам техническими решениями. Интерпретация полученных результатов позволяет, с одной стороны, выявить и сформулировать новые обобщенные классификационные признаки для использования в семантической сети автоматизированной системы поискового проектирования, и, с другой стороны, организовать процедуры проектирования новых технических решений по аналогии.

На рисунках 6 и 7 приведены схема декомпозиции функций автоматизированной системы и структура ее базы данных.

Программное обеспечение автоматизированной системы систематизации знаний и данных об автомобилях и их подсистемах реализовано в соответствии с «М-технологией», технологиями объектно-ориентированного проектирования, событийно-управляемого интерфейса.

Автоматизированная система оценки и систематизации виброзащитных устройств Сокращения: «класт.» кластер, «семант.» семантическая, «зн. призн.» значение признака, «метод ПС» метод парных сравнений, «ред.» – редактирование, ТР – техническое решение, БД – база данных Рисунок 6 – Схема декомпозиции функций автоматизированной системы (фрагмент) № патента Рисунок 7 – Структура базы данных автоматизированной системы Пятая глава диссертации посвящена изложению методики формирования прогностических моделей для поиска новых технических решений.

Предложено шесть исследовательских сценариев для работы с поисковой системой:

Первый сценарий используется при решении задач поиска в базе данных описаний аналогов и прототипов технических систем по функциональным и структурным признакам. Автоматизированный поиск в общем виде представляет процедуру пошагового усечения множества классификационных признаков и выделение соответствующего ему в базе данных множества описаний изобретений. Наглядно реализация первого сценария показана на рисунке 8.

Рисунок 8 – Фрагмент структурной иерархической схемы, являющейся частью систематики класса виброзащитных систем Поиск в базе данных описаний технических систем, релевантных поисковому предписанию, может осуществляться по усмотрению исследователя по различным критериям.

Степень релевантности между поисковым предписанием и поисковым образом технического решения, хранящегося в базе данных, определяется на основании меры сходства, которая в общем виде определяется формулой (3):

С(Sj, Sk)u=2m(SiSk)/(1+u)[m(Sj)+m(Sk)-2um(SjSk) (3), где -1 u ;

m(Sj) – обозначение числа элементов множества S;

Sj, Sk – множества значений функциональных и конструктивных признаков, описывающих сравниваемые технические решения.

Мера сходства С(Sj, Sk) имеет предел, возрастает с возрастанием близости объектов и обладает следующими свойствами:

1) 0 С(Sj, Sk) 1 для k j;

2) С(Sj, Sk)=1;

3) С(Sj, Sk)= С(Sk, Sj) В приведенных выше формулах (2) и (3) приняты следующие обозначения: S1, S2 – множество значений признаков текущего сравниваемого поискового образа описания технического решения, хранящегося в базе данных и поискового предписания, соответственно, – пороговый коэффициент, задаваемый исследователем и устанавливающий значение необходимой доли совпадения значений признаков (0 < 1); m (Sj) – мощность j-го множества.

Мера сходства рассчитывается на основании бинарной матрицы В xij, где i = 1, p; j = 1, 2, в которой p – число строк матрицы, j=2 – число столбцов матрицы, xi,j={0,1}.

Столбцы матрицы представляют объединение значений признаков, принадлежащих текущему рассматриваемому поисковому образу технического решения и поисковому предписанию.

Для практических вычислений критериев релевантности Kp на основе матрицы [В] необходимо пользоваться следующими выражениями:

n n K xi ) / ,(0 1);

p1 (xi1 2 xii1 in n n K 2 xi xi / xi xi , (0 1), p 2 1 2 1 i 1 i 1 i где n – число значений признаков поискового предписания.

Второй сценарий используется для поиска в базе данных рациональных технических решений по предварительно оцененному методом анализа иерархий признаковому образу (поисковому предписанию).

Поисковое предписание, состоящее из множества функциональных и конструктивных признаков, оптимизируется последовательно по нисходящему принципу от более общих признаков к частным. Отбор признаков в каждой вершине типа "ИЛИ" осуществляется с использованием системы принятия решений, основанной на методе анализа иерархий.

В поисковое предписание включается значение глобального (интегрального) вектора приоритетов. Формирование требуемого набора критериев, построение иерархии критериев и экспертное оценивание проводится исследователем в каждой вершине «ИЛИ» с учетом конкретной решаемой задачи. Таким образом, в отличие от первого сценария, в данном случае поисковый образ (поисковое предписание) заранее не определен, а оптимизируется (формируется) в процессе решения задачи.

Третий сценарий предназначается для поиска рациональных технических решений, хранящихся в базе данных, по множеству критериев качества методами принятия решений.

Многокритериальный отбор в поисковое предписание признаков, объединенных в семантической сети вершинами «ИЛИ» и рациональных технических решений из базы данных осуществляется на основании решения матричного уравнения, которое имеет следующий общий вид:

Wи=[W1, W2, …Wn]W, где Wи – искомый вектор приоритетов анализируемых альтернатив (классификационных признаков или технических решений);

W1, W2, …Wn – векторы приоритетов альтернатив по критериям k1, k2,… kn соответственно;

W вектор весовых коэффициентов критериев.

Векторы приоритетов альтернатив по критериям ki определяются двумя методами:

либо нормированием численных значений стандартов, присваиваемых альтернативам по каждому критерию и вычислению правых собственных векторов для сформированных матриц парных сравнений на основании решения следующего матричного уравнения:

[A] W = max W, где [A] – матрица парных сравнений;

W – правый собственный вектор матрицы [A];

max – максимальное собственное значение матрицы [A].

Для положительной квадратной матрицы [А] правый собственный вектор W, соответствующий максимальному собственному значению max, с точностью до последнего сомножителя вычисляется по следующей формуле:

k k limA e / eT A e c W, k где e = 1,1, … 1 t; k = 1, 2, 3, показатель степени;

с – константа;

Т – знак транспонирования.

Вычисления W проводятся до достижения заданной точности:

eT W(l)-W(l+1) , где l – номер итерации, такой, что l=1 соответствует k=1; l=2 k=2; l=3 k=3 и т.д.;

=0,01 – допустимая погрешность.

Четвертый сценарий обеспечивает построение в автоматизированном режиме прогнозирующих информационных моделей табличного типа, в которых наименованиями строк и столбцов являются наименования функциональных и структурных признаков соответственно. На пересечении строк и столбцов прогностических таблиц указываются существующие технические решения, извлеченные из базы данных, поисковые образы которых релевантны признакам, характеризующим соответствующие элементы прогнозирующей таблицы.

Пятый сценарий позволяет упорядочивать технические системы, извлекаемые из базы данных в виде эволюционных цепочек, что позволяет устанавливать закономерности развития классов, родов и видов технических систем.

Шестой сценарий предназначен для построения прогностических морфологических таблиц для решения задач синтеза.

С помощью разработанной поисковой системы был сформирован ряд прогнозирующих систематик автомобилей и их подсистем.

Пример разработанной систематики ВЗС приведен на рисунке 9.

ФУНКЦИОНАЛЬНО-СТРУКТУРНАЯ ТАБЛИЦА ВИБРОЗАЩИТНЫХ СВОЙСТВ Функция Конструкторские реализации виброизоляторов Торсионный Резиновый Комбинированный Пневматический (Fi) F1 – несимметричная характеристика; F2 – регулируемая квазинулевая;

F3 – многоступенчатая; F4 – скачкообразная;

F5 – кусочно-линейная; F6 отрицательная жесткость;

F7 – частотно-зависимая; F8 – амплитудный «провал»;

F9 – «проскок» Рисунок 9 – Фрагмент прогностической систематики для класса подвесок автомобиля В ячейках систематики ВЗС автомобилей (см. рисунок 9) изображены типовые конструкции, характеризующие подмножество технических решений, попавшее в них из базы данных. В систематике обнаруживаются незаполненные ячейки («белые пятна»), сигнализирующие о неоткрытых инновационных решениях. В этом плане функциональноструктурные таблицы позволяют, с одной стороны, выявить новые направления поиска технических решений с уникальными свойствами, а с другой – являются мощным генератором идей для их синтеза по аналогии с уже созданными решениями, занимающими соседние ячейки таблицы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ В данном диссертационном исследовании разработаны теоретические вопросы создания информационной технологии поискового проектирования рассматриваемых подсистем автомобилей на основе функционально-структурных классификаций.

Основные результаты работы заключаются в следующем.

1. Проанализированы и систематизированы известные подходы, методы и программные средства для решения задач проектирования кузовов легковых автомобилей и их виброзащитных систем (ВЗС).

2. Разработана методика, алгоритмы и процедуры концептуального проектирования подсистем легковых автомобилей на основе функционально-структурных классификаций.

3. Разработана методика формирования прогностических моделей для поиска новых технических решений рассматриваемых подсистем автомобилей.

4. Проведена проверка работоспособности и эффективности использования предлагаемых алгоритмов и методик.

Положения диссертации опубликованы в следующих печатных работах.

Статьи в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК:

1 Хорычев, А. А. Вариант модернизации классификации легковых автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев // Автомобильная промышленность № 5, 2008. – М.: 2008. С. 22-24.

2 Хорычев, А. А. Исследование напряженно-деформированного состояния системы «Кузов-стекло ветрового окна» автомобилей «Соболь» [Текст] / А. А. Хорычев, В. Н.

Кравец // Известия вузов. Машиностроение. – М. : Машиностроение, № 12. 2007. – С.

57-60.

3 Андрейчиков, А. В. Систематизация и прогнозирование развития инноваций на основе эвристических классификаций (на примере легковых автомобилей) [Текст] / А. В.

Андрейчиков, А. А. Хорычев // Известия ВолгГТУ, серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» Волгоград, типография ВолгГТУ, 2011, №3, с. 38.

4 Андрейчиков, А. В. Экспертная система для прогнозирования стратегических инноваций [Текст] / А. В. Андрейчиков, А. А. Хорычев, О. Н. Андрейчикова // Качество.

Инновации. Образование, 2011, №12.

5 Андрейчиков, А. В. Экспертная система для начальных стадий проектирования инноваций [Текст] / А. В. Андрейчиков, А. А. Хорычев, О. Н. Андрейчикова // Информационные технологии, 2012, №3, с. 26-32.

Патентные документы:

6 Чернышев, В. Н. Способ изготовления слоистой коррозионно-стойкой стали: патент РФ на изобретение № 2422282 [Текст] / В. Н. Чернышев, Л. М. Капуткина, А. А. Хорычев [и др.].

7 Чернышев, В. Н. Способ изготовления слоистой коррозионно-стойкой стали: патент РФ на изобретение № 2422283 [Текст] / В. Н. Чернышев, Л.М. Капуткина, А. А. Хорычев [и др.].

Монографии и учебные пособия:

8 Хорычев, А. А. Эвристическая классификация легковых автомобилей [Текст] / А. А.

Хорычев – М. : Интермет инжиниринг, 2008. – 75 с.

9 Воронков, О. В. Новое в конструкции и проектировании автобусных кузовов [Текст] / О. В. Воронков, В. И. Песков, А. А. Хорычев – Н. Новгород, Нижегор. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2009. – 186 с., ил.

10 Кравец, В. Н. Классификация транспортных средств [Текст] : Учеб. пособие для студентов вузов РФ по специальности «Автомобиле- и тракторостроение» / В. Н. Кравец, А. А. Хорычев Н. Новгород, Нижегор. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2008. – 96 с.

11 Акашев, Р. К. Теория надежности автомобиля, его агрегатов, систем и узлов [Текст] – Учеб. пособие для студентов специальностей 170900, 101200, 150200, 150100 / Р. К.

Акашев, А. Р. Герасимов, А. А. Хорычев Н. Новгород, НГТУ, 2003 г. – 93 с.

Статьи в других изданиях:

12 Кравец, В. Н. Системный подход к проектированию конкурентоспособных автомобилей [Текст] / В. Н. Кравец, А. А. Хорычев // Материалы международной научнотехнической конференции. Н. Новгород : Межвузовская типография ННГУ им. Н. И.

Лобачевского, 2000. С. 166 – 168.

13 Хорычев, А. А. Вариант концепции легкового автомобиля с типом кузова "минивэн" для ОАО "ГАЗ" [Текст] / А. А. Хорычев // Материалы международной научнотехнической конференции. Н. Новгород : Межвузовская типография ННГУ им. Н. И.

Лобачевского, 2000. – С. 110 – 112.

14 Хорычев, А. А. Минивэн на базе автомобиля ГАЗ – 3104 [Текст] / А. А. Хорычев // Тезисы докладов регионального молодежного научно-технического форума «Будущее технической науки Нижегородского региона». Н. Новгород : НГТУ, 2002. С. 250.

15 Кравец, В. Н. Актуальность преобразования современной теории автомобиля и направления такого преобразования с позиций системного подхода [Текст] / В. Н. Кравец, А. А. Хорычев // Приоритеты развития отечественного автотракторного машиностроения и подготовки инженерных и научных кадров. Тезисы докладов. М. : Московский государственный технический университет «МАМИ», 2002. – С. 50-52.

16 Хорычев, А. А. Перспективные двигатели в автомобилестроении с позиций системного подхода [Текст] / А. А. Хорычев // Приоритеты развития отечественного автотракторного машиностроения и подготовки инженерных и научных кадров. Тезисы докладов. М. : МГТУ «МАМИ», 2002. – С.

17 Круглов, И. А. Обзор современных программных средств проектирования и расчета технических систем с позиций системного подхода [Текст] / И. А. Круглов, А. А. Хорычев // Информационные технологии в образовании, технике и медицине. Сборник научных трудов Международной научно-технической конференции. Часть 2. Волгоград : РПК «Политехник», 2002. С. 114-118.

18 Хорычев, А. А. Основы системного подхода к проектированию автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев, В. Н. Кравец // Вторая региональная молодежная научно-техническая конференция «Будущее технической науки нижегородского региона». Тезисы докладов. Н. Новгород, НГТУ, 2003. С. 135.

19 Хорычев, А. А. Основы теории конструкции автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев // Вторая региональная молодежная научно-техническая конференция «Будущее технической науки нижегородского региона». Тезисы докладов. Н. Новгород, НГТУ, 2003. – С. 136.

20 Хорычев, А. А. Системные основы классификации кузовов легковых автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев // Материалы 49-й Международной научно-технической конференции ААИ «Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров». Секция 1. «Конструирование автомобилей, тракторов, их агрегатов и систем». Подсекция «Автомобили». Часть 3. – М. : МГТУ «МАМИ», 2005 г. – С. 35-43.

21 Хорычев, А. А. Актуальность и вариант развития действующей европейской классификации легковых автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев, В. Н. Кравец // Материалы 49-й Международной научно-технической конференции ААИ «Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров».

Секция 1. «Конструирование автомобилей, тракторов, их агрегатов и систем». Подсекция «Автомобили». Часть 3. – М. : МГТУ «МАМИ», 2005 г. – С. 44-50.

22 Хорычев, А. А. Исследование напряжено-деформированного состояния стекла ветрового окна в составе кузова автомобиля ГАЗ-2217 с позиций системного подхода [Текст] / А.

А. Хорычев // Материалы 49-й Международной научно-технической конференции ААИ «Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров». Секция 4. «Математические методы моделирования и оптимизации автотранспортных средств». Часть 3. – М. : МГТУ «МАМИ», 2005 г. – С. 33 – 36.

23 Хорычев, А. А. Состояние и перспективы российской автомобильной промышленности в преддверии вступления РФ в ВТО [Текст] / А. А. Хорычев // Материалы 49-й Международной научно-технической конференции ААИ «Приоритеты развития отечественного автотракторостроения и подготовки инженерных и научных кадров». Секция 12.

«Экономика и управление российским автотракторостроением». Подсекция «Стратегическое развитие: маркетинг и менеджмент». – М. : МГТУ «МАМИ», 2005 г. – С.

24 Хорычев, А. А. Структура теории автомобиля и ее связь с объектами интеллектуальнопромышленной собственности [Текст] / А. А. Хорычев, В. Н. Кравец // Пятая региональная молодежная научно-техническая конференция «Будущее технической науки нижегородского региона». Тезисы докладов Н. Новгород, НГТУ им. Р. Е. Алексеева, 2006. С.

25 Хорычев, А. А. Алгоритм выбора метода синтеза новой конструкции автомобиля [Текст] / А. А. Хорычев, В. Н. Кравец // Пятая региональная молодежная научнотехническая конференция «Будущее технической науки нижегородского региона».

Тезисы докладов Н. Новгород, НГТУ им. Р. Е. Алексеева, 2006. – С. 130.

26 Кравец, В. Н. Классическая и системная теории автомобиля [Текст] / В. Н. Кравец, А. А. Хорычев // «Проектирование колесных машин». Доклады научного семинара, посвященного 70-летию кафедры «Колесные машины» МГТУ им. Н. Э. Баумана. – М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. – С.

27 Хорычев, А. А. Комбинаторный метод поиска новых типов кузовов легковых автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев // «Проектирование колесных машин». Доклады научного семинара, посвященного 70-летию кафедры «Колесные машины» МГТУ им.

Н. Э. Баумана. – М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006.

28 Хорычев, А. А. Актуальность и вариант модернизации классификации легковых автомобилей [Текст] / А. А. Хорычев // «Проектирование колесных машин». Доклады научного семинара, посвященного 70-летию кафедры «Колесные машины» МГТУ им.

Н. Э. Баумана. – М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006.

Подписано в печать 22.11.2012 г. Заказ № 728. Тираж 100 экз. Печ. л. 1,Формат 60 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Отпечатано в типографии ИУНЛ Волгоградского государственного технического университета.

400005, Волгоград, просп. им. В.И. Ленина, 28, корп. №7.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.