7.5. согласование проекта.
Так как проектируемого изделия пока нет, то возникают определенные трудности на ранних стадиях проектирования. Во-первых, имеет место сложность адекватного толкования образа будущего изделия на основе поступающей, возможно нечеткой, информации. Во-вторых, это неодназначность понимания проектируемого изделия проектировщиками. По-видимому, необходима модель проектируемого изделия, которая была бы достаточно гибкой и имела традиционную форму. Эта модель не должна быть слишком подробной. Она должна отражать лишь основные характеристики будущего изделия. Все это, в какой-то мере должна реализовывать разрабатываемая подсистема САПР.
Функции генерации и выбора альтернатив есть и в предпроектной деятельности, и на стадиях эскизного проектирования. Таким образом, нужно выделить этапы 3, 4 и 7.1, 7.2, 7.3, 7.4.
На первых двух этапах подсистема должна оказывать помощь лицу, принимающему решения, (ЛПР) в принятии стратегических решений по проектируемому изделию. То есть подсистема должна уметь воспринимать поступающую информацию и выдавать результаты в наиболее удобной форме для когнитивных структур ЛПР.
На стадиях эскизного проектирования подсистема может служить компьютерной моделью для проведения машинного эксперимента. Здесь входная информация может быть более определена (в виде зависимостей), но и выходная информация должна быть достаточно традиционной и понятной для большинства проектировщиков.
Исходя из этого, выделим основные функции разрабатываемой подсистемы САПР.
1. Подсистема должна воспринимать разнообразную поступающую информацию и преобразовывать ее в адекватную релевантную информационную структуру.
2. Подсистема должна позволять на основе построенной информационной структуры проводить многофакторный машинный эксперимент и выводить его результаты желательно в традиционной форме.
Таким образом, входная информация в вербальном графическом, или численном виде визуализируется в традиционные или нетрадиционные оценочные формы.
Анализ направлений развития разрабатываемой
подсистемы САПР.
Для анализа возможных направлений развития подсистемы рассмотрим дерево возможностей (см. рис.1), представленное в виде И-ИЛИ-ДЕРЕВА.
Рис.1. И-ИЛИ-ДЕРЕВО ВОЗМОЖНОСТЕЙ.
Рассмотрим основные операции обработки данных в разрабатываемой подсистеме.
Как уже отмечалось, процесс приема поступающей информации характеризуется тем, что необходимо обеспечить наиболее гибкий формат входных данных. Самой приемлемой здесь, очевидно, была бы возможность общения с подсистемой на естественном языке. Точнее на профессиональном языке, принятом в рассматриваемой предметной области. Именно в этом направлении можно было бы идти, если сделать упор на обеспечение наибольшей совместимости с когнитивными структурами ЛПР. Здесь необходимо реализовать операции преобразования предложений естественного языка в язык формул, или, если это не удается, в язык отношений.
Для того чтобы обеспечить накопление опыта в подсистеме, необходимо наличие базы знаний. Это значит, что любой проведенный на ЭВМ эксперимент может быть сохранен в этой базе знаний и повторен в любое время. Кроме того, база знаний необходима для проведения машинного анализа результатов экспериментов. Самой простой формой представления данных в подобной базе знаний является запоминание всех параметров эксперимента, что дает гарантию проведения идентичного эксперимента. Но возможен и другой путь. Что если запоминать не входные данные эксперимента, а выходные. Так как выходными данными является графический образ на экране монитора, то было бы интересно найти какую-нибудь математическую структуру, которая определяла бы собой получающееся изображение. Таким образом, проектировщик получил бы в руки дополнительный математический аппарат для анализа результатов экспериментов.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.