Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Комплексная автоматизированная система научных исследований сложных морских объектов

Диссертация: Комплексная автоматизированная система научных исследований сложных морских объектов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Произвести декомпозицию существующих информационных технологий (ИТ) НИ на структурные элементы в виде информационно-технологических процессов и модулей, построить их теоретико-множественные модели для входных и выходных переменных, проанализировать соответствие ИТ особенностям НИ и требованиям, предъявляемым к НИ СМО, и разработать структуры ИТ экспериментальных1 исследований, ИТ теоретических… Читать ещё >

Комплексная автоматизированная система научных исследований сложных морских объектов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА II. ЕРВАЯ. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ И ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Постановка проблемы исследования
    • 1. 2. Системные характеристики автоматизированной системы научных исследований сложных морских объектов
    • 1. 3. Этапы создания и современные тенденции развития
  • АСНИ СМО
    • 1. 4. Особенности сложных морских объектов и их научных исследований
  • Выводы
  • ГЛАВА ВТОРАЯ. СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СЛОЖНЫХ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 2. 1. Декомпозиция информационной технологии научных исследований. ?
    • 2. 2. Виды интеграции исследований и структура информационной технологии научных исследований
  • Выводы
  • ГЛАВА ТРЕТЬЯ. МОДЕЛЬНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СЛОЖНЫХ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 3. 1. Методы и критерии оценки свойств моделей — квалиметрия моделей
    • 3. 2. Методы управления свойствами математических моделей
    • 3. 3. Единый модельный базис результатов экспериментальных и теоретических исследований
    • 3. 4. Отчуждение моделей и методик от разработчика
    • 3. 5. Комплексирование моделей на программном и алгоритмическом уровнях
  • Выводы
  • ГЛАВА. ЧЕТВЕРТАЯ. АРХИТЕКТУРА, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СЛОЖНЫХ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 4. 1. Математическое обеспечение комплексной автоматизированной системы научных исследований
    • 4. 2. Информационное обеспечение комплексной автоматизированной системы научных исследований
    • 4. 3. Обобщенная архитектура комплексной автоматизированной системы научных исследований
    • 4. 4. Функциональные подсистемы комплексной автоматизированной системы научных исследований
    • 4. 5. Сравнительный анализ возможностей комплексной автоматизированной системы научных исследований сложных морских объектов и известных автоматизированных систем
  • Выводы
  • ГЛАВА II. ЯТАЯ. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЕТРОСТОЙКОСТИ НАДВОДНОГО КОРАБЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЛЕКСНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 5. 1. Постановка задачи
    • 5. 2. Информационные технологии решения задачи исследования ветростойкости надводного корабля на базе комплексной автоматизированной системы научных исследований
    • 5. 3. Результаты реализации информационной технологии решения задачи ветростойкости и их анализ
  • Выводы
  • ГЛАВА III. ЕСТАЯ. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СЛОЖНЫХ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 6. 1. Методы и критерии оценки качества научных исследований
    • 6. 2. Оценка качества решения задачи исследования ветростойкости надводного корабля с использованием комплексной автоматизированной системы научных исследований

Актуальность. Проектирование и создание сложных морских объектов (корабли, суда, плавучие платформы и др.) требует значительных экономических, временных и инте1 лектуальных затрат, а одним из основных направлений, позволяющих снизить затраты при одновременном повышении качества СМО, является автоматизация всего жизненного цикла их проектирования, строительства и эксплуатации.

Разработка научно обоснованных требований к перспективным СМО, формирование их облика и предложений по улучшению свойств и характеристик считается важнейшей задачей этого жизненного цикла и обеспечивается на этапе научных исследований СМО.

Научные исследования (НИ), которые можно трактовать как целостную совокупность экспериментальных и теоретических исследований, проводятся с целью всестороннего анализа свойств СМО, поиска новых принципов и решений по их совершенствованию, разработки и корректировки методик для обоснования требований и норм, определения и научно-обоснованного прогнозирования перспективных направлений <о улучшению их характеристик.

Наибольшие перспективы у комплексного подхода к проводимым научным исследованиям, объединяющего возможности аналитических методов, вычислительного и натурного экспериментов. Реализация этого подхода предполагает решение проблемы разработки новой технологии исследований, способной увязать физико-техническую сущность изучаемого процесса или объекта, его адекватное формализованное математическое описание с результатами натурных и вычислительных экспериментов.

Современные тенденции в области автоматизации предполагают решение не только отдельных задач НИ, но и создание достаточно универсальных, инвариантных к широкому кругу задач, информационных технологий, средством реализации которых является автоматизированная система научных исследований (АСНИ).

Существенное продвижение в разработке нового поколения АСНИ, функционирующих на базе новых информационных технологий (НИТ), стало возможным благодаря интенсивному развитию методов и средств информатики (В.В. Александров, В. И. Городецкий, В. М. Пономарев, P.M. Юсупов и др.) и новых информационных технологий (Г.С. Поспелов, Д. А. Поспелов, В. В. Иванищев, Б. Я. Советов и др.).

Актуальной является проблема повышения качества НИ СМО, рассматриваемая в направлениях повышения достоверности и полноты результатов экспериментальных и теоретических исследований, а также снижения времени их проведения.

Одним из основных путей решения этой проблемы является создание и внедрение в практику НИ СМО комплексной многофункциональной АСНИ СМО, покрывающей решение широкого круга задач экспериментальных и теоретических исследований СМО и объединяющей возможности аналитических методов, вычислительного и натурного экспериментов.

Цель И задачи. Целью работы является создание комплексной АСНИ сложных морских объектов, позволяющей повысить достоверность и полноту результатов научных исследований, а также оперативность их получения.

Данная общая цель конкретизируется решением следующих задан:

1. Определить особенности и специфику сложных морских объектов, их научных исследований и на этой основе разработать требования к НИ СМО.

2. Произвести декомпозицию существующих информационных технологий (ИТ) НИ на структурные элементы в виде информационно-технологических процессов и модулей, построить их теоретико-множественные модели для входных и выходных переменных, проанализировать соответствие ИТ особенностям НИ и требованиям, предъявляемым к НИ СМО, и разработать структуры ИТ экспериментальных1 исследований, ИТ теоретических исследований и ИТ научных исследований.

3. Разработать методы и средства интеграции результатов экспериментальных и теоретических исследований в единый комплекс НИ.

4. Развить концепцию квалиметрии моделей в части оценки свойств результатов натурных испытаний СМО и методов управления свойствами моделей.

5. На основе анализа задач и особенностей НИ СМО, структуры ИТ НИ СМО разработать структуры математического и информационного обеспечения АСНИ СМО, а также ее архитектуру.

6. Решить актуальную задачу по исследованию свойств СМО с использованием АСНИ, разработать критерии и оценить качество проведения НИ на базе предлагаемой АСНИ СМО.

Методы исследований. В диссертации использованы методы теории множеств, теории систем, теории управления, системного анализа, технологии построения и использования баз данных и знаний, численных методов и вычислительного эксперимента, статистического анализа и моделирования, планирования эксперимента, концептуального моделирования, квалиметрии.

Научная новизна.

1. Определена специфика сложных морских объектов, особенность проведения их научных исследований и на этой основе разработаны требования к качеству (время проведения, достоверность и полнота модельной среды) научных исследований сложных морских объектов и оригинальные критерии, позволяющие его оценивать.

2. Предложена информационная технология научных исследований сложных морских объектов как методологическая, информационная и модельная совокупность экспериментальных и теоретических исследований, отражающая принципы комплексности их проведения и интегрального анализа полученных результатов.

3. Развита концепция квалиметрии моделей в части необходимости введения этапа оценки свойств случайных выборок, являющегося основой для оценки адекватности моделей, а также принципа множественности. моделей, отражающих множественность целей исследования и многообразие желаемых свойств моделей сложных морских объектов.

4. Разработан метод коррекции значений параметров аналитических моделей и метод коррекции значений выходных переменных статистических моделей по данным натурных и вычислительных экспериментов, позволяющие повысить точность расчетов по этим моделям.

Положения, выносимые на защиту.

1. Для адекватного отображения особенностей НИ СМО, требующих сопоставления и комплексирования множества математических моделей, необходимо ввести в структуру информационной технологии НИ СМО три новых информационно-технологических процесса (ИТП) — ИТП «Квалиметрия моделей», ИТП «Управление свойствами моделей» и ИТП «Хранение и алгоритмическая поддержка единого модельного комплекса» .

2. Необходимость на основе комплекса модельной интегральной оценки множества свойств СМО, учитывающей результаты, полученные в теоретических и экспериментальных исследованиях, требует приведения моделей различных классов к единому базису.

3. В качестве единого модельного базиса для моделей, используемых в теоретических исследованиях, и моделей, используемых в экспериментальных исследованиях, целесообразно принять алгебраические и экспериментально-статистические модели.

4. С целью расширения области эффективного использования АСНИ СМО целесообразно выделить в ее математическом обеспечении многофункциональное ядро, включающее общие методы и алгоритмы решения задач научных исследований СМО, и специализированную часть, отражающую специфику предметной области.

5. Решение задачи целенаправленного улучшения таких свойств моделей, как адекватность, сложность, полнота и адаптируемость, базируется на использовании метода коррекции параметров моделей по дак шм натурных и вычислительных экспериментов, метода агрегации, декомпозиции и редуцирования.

Практическая ценность работы. Автоматизированные системы научных исследований, разработанные на базе результатов, полученных автором, использовались при натурных испытаниях и обработке их результатов подводной лодки-лаборатории, дизельной подводной лодки, при исследованиях ее кильватерного следа, экранопланов, надводных кораблей различных классов, крупномасштабных моделей кораблей на воздушной подушке к других СМО.

Результаты диссертационной работы, реализованные в виде комплексной АСНИ сложных морских объектов, могут использоваться для сокращения сроков, повышения достоверности и полноты результатов научных исследований СМО при решении задач синтеза и анализа моделей, характеризующих свойства СМО, а также в исследовательском проектировании для поддержки информационной технологии решения задачи анализа комплекса свойств проектов СМО.

Разработанная комплексная АСНИ может также применяться при автоматизации научно-производственной деятельности НИИ и ЦКБ, как в области кораблестроения и судостроения, так и в других предметных областях. Методологические и теоретические результаты, полученные в работе и связанные с основами построения АСНИ, принципами комплексирования результатов экспериментальных и теоретических исследований в едином модельном и информационной базисе, методами построения структур информационных технологий в различных предметных областях, могут использоваться при подготовке специалистов в высших учебных заведениях.

Реализация результатов работы. Полученные в работе результаты в области теоретических и методологических основ создания автоматизированных систем научных исследований реализованы по следующим направлениям:

1. Научно-исследовательские работы по выработке требований и тактико-технических заданий (113) к системам автоматизации в кораблестроении:

1.1. НИР «Цементировка» («Интегрированная система автоматизации научных и проектных исследований I ЦНИИ МО (САИПР „Чертеж-3“) на базе перспективных средств ЭВТ»).

Результатом НИР явилась выработка ТТЗ на ОКР по созданию САИПР 'Чертеж-3″ .

1.2. НИР «Игла» («Разработка методологических основ создания программно-технического обеспечения локальной вычислительной сети для автоматизации научных исследований при выработке требований к кораблям и судам ВМФ»).

В результате выполнения НИР было разработано ТТЗ на ОКР по созданию САИПР «Чертеж-4» .

1.3. НИР «Игла-2» («Разработка требований к созданию и модернизации программно-технических средств системы автоматизированного исследовательского проектирования «Чертеж»).

В НИР был разработан проект ТТЗ на перспективную систему автоматизацииавтоматизированную систему управления оборонным заказом в ВМФ.

2. Опытно-конструкторские работы по разработке систем автоматизации исследований в кораблестроении:

2.1. ОКР «Гелиограф» («Автоматизированная система обработки экспериментальных данных в кораблестроении»).

Результатом выполнения ОКР стало внедрение в практику автоматизации экспериментальных исследований кораблей АСОЭД «Гелиограф» (184 Научно экспериментальная база (НИЭБ) I ЦНИИ МО).

2.2. ОКР «Рейд» («Бортовая АСОЭД»).

В результате была разработана и внедрена бортовая АСОЭД «Рейд», как штатная система по сбору, обработке данных и планированию эксперимента при испытаниях подводной лодки-лаборатории (184 НИЭБ I ЦНИИ МО).

2.3. ОКР «Чертеж-3» («Локальная вычислительная сеть для автоматизации научных и проектных исследований при выработке требований к кораблям и судам ВМФ»).

После выполнения ОКР была принята в эксплуатацию САИПР «Чертеж-3» (I ЦНИИ МО).

2.4. ОКР «Чертеж-4» («Разработка и совершенствование на базе новых информационных технологий комплексной автоматизированной системы исследовательского проектирования и научных исследований для обеспечения разработки требований к перспективным кораблям ВМФ и формирования программ военного кораблестроения»).

При выполнении ОКР была разработана автоматизированная система научных исследований в составе интегрированной среды САИПР «Чертеж-4» (I ЦНИИ МО).

Апробация работы. По основным научным и практическим результатам диссертации сделано более 20 докладов на международных, всесоюзных,.

10 республиканских и отраслевых конференциях, семинарах и совещаниях, таких, как: Вторая всесоюзная конференция (Севастополь, 1980) «Автоматизация научных исследований морей и океанов» — Первый всесоюзный семинар (Севастополь, 1983) «Автоматизация экспериментальных исследований кораблей» — Вторая и Третья международные конфер енции (Калинин, 1987, 1990) «Программное обеспе шие ЭВМ» — Всесоюзное научно-техническое совещание (Калинин, 1989) «Программное обеспечение информационных технологий» — Четвертая всесоюзная конференция (Калинин, 1989) «Системы баз данных и знаний» — Второй всесоюзный семинар (Севастополь, 1989) «Математические методы экспериментальных исследований НК и КДПП» — Пятая и Шестая всесоюзные конференции (Ростов-на-Дону, 1990,1991) «Программное обеспечение интеллектуальных систем» — Первая и Вторая международные конференции по морским интеллектуальным технологиям (МОРИНТЕХ-95, МОРИНТЕХ-97) (Россия, Санкт-Петербург, 1995, 1997) — Четвертая и Пятая международные конференции (Россия, Санкт-Петербург, 1995, 1996) «Региональная информатика» — Четвертая (Болгария, Варна, 1996) и Пятая (Турция, Стамбул, 1997) международные конференции «Морские технологии» (MARIND, 96) и (MARIND, 97) — Первая международная конференция (Россия, Санкт-Петербург, 1997) «Информатика и управление» (ICI С, 97).

1. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ И ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ.

ИССЛЕДОВАНИЙ.

Выводы:

1. Классифицированы и выделены основные составные элементы, определяющие качество научных исследований сложных морских объектов. На базе анализа особенностей слабоструктурированных проблем показана нечеткая природа характеристик качества НИ СМО и обоснован выбор метода ее решения — методы теории нечетких множеств.

2. Разработаны локальные критерии оценки качества НИ СМО для таких ее характеристик, как достоверность, полнота исследований и время их проведения. На базе локальных оценок предложен обобщенный критерий оценки качества НИ СМО.

3. Произведена сравнительная оценка качества решения задачи ветростойкости надводного корабля с использованием комплексной АСНИ СМО и на базе известных автоматизированных систем. Такая оценка показала, что критерий качества НИ при решении данной задачи увеличивается более чем в 2 раза с К = 0,372 до касни -0,878.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Совокупность сформулированных и обоснованных в диссертационной работе оложений, а также их практическая реализация представляют собой решение научной [роблемы, имеющей важное народно-хозяйственное значение. В работе получены ледующие основные результаты.

1. По результатам теоретических исследований разработана структура (нформационной технологии научных исследований сложных морских объектов, сражающая такие особенности научных исследований сложных морских объектов, :ак необходимость комплексного проведения экспериментальных и теоретических [сследований и интеграции их результатов для сопоставления и анализа на едином шформационном и модельном базисе различных оценок, относящихся к одному) бъекту.

2. На базе разработанной в диссертации информационной технологии научных 1сследований сложных морских объектов созданы архитектура и структура математического и информационного обеспечений АСНИ сложных морских объектов, юзволяющие повысить достоверность и полноту результатов научных исследований, а также сократить время их проведения.

3. Разработана и внедрена в практику кораблестроения для решения задач 1аучных исследований сложных морских объектов комплексная АСНИ сложных морских объектов.

4. С применением АСНИ сложных морских объектов решена актуальная задача сораблестроения по оценке ветростойкости надводного корабля, что позволило существенно (на 20%) уточнить предельную скорость ветра, выдерживаемую надводным кораблем класса фрегат в условиях его штормования.

5. Оценен критерий качества научных исследований сложных морских объектов при решении задачи ветростойкости надводного корабля. Показано, что при использовании комплексной АСНИ сложных морских объектов качество научных исследований более чем в два раза выше, чем при использовании известных АСНИ сложных морских объектов.

Поставленная в работе цель — создание комплексной АСНИ сложных морских объектов, обеспечивающей повышение достоверности и полноты результатов научных исследований и снижение времени их проведения, достигнута.

Результаты диссертационной работы использованы при проведении научных исследований свойств сложных морских объектов по определению, исследованию и прогнозированию зависимостей, выработке требований и норм к свойствам сложных.

166 юрских объектов, в исследовательском проектировании сложных морских объектов на •азе редуцированных моделей.

•азработанная комплексная АСНИ может также применяться при автоматизации работ ЇИИ и ЦКБ, как в области судостроения и кораблестроения, так и в других [редметных областях.

Перечень условных обозначений и сокращений.

АСНИ — автоматизированная система научных исследований.

АСОЭД автоматизированная система обработки экспериментальных данных.

АУ — алгебраическое уравнение.

БД база да* яых.

БЗ — база знаний.

ВЭ — вычислительный эксперимент.

ВК — военное кораблестроение дмд — дискретное множество данных ду — дифференциальное уравнение.

ИТ информационная технология ис — интеллектуальные системы км — концептуальная модель мм математическая модель.

МПП — модельно-параметрическое пространство нит — новая информационная технология ни — научные исследования.

НК надводный корабль.

НУ нелинейное уравнение.

ОДУ — обыкновенное дифференциальное уравнение пл — подводная лодка.

ПМ проблемный модуль.

ППП пакет прикладных программ пэ — планирование эксперимента.

РА — регрессионный анализ.

РМ — регрессионная модель.

САИПР — система автоматизированного исследовательского проектирования.

СМО сложный морской объект.

СНУ — система нелинейных уравнений.

СНДУ система нелинейных дифференциальных уравнений.

СУБД — система управления базами данных ти — теоретические исследования ттх — тактико-технические характеристики.

ЦФ — целевая функция.

ЭД — экспериментальные данные эи — экспериментальные исследования эс — экспертная система эсм — экспериментально-статистическое моделирование.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.В., Горский Н. Д. Структуризация иерархических систем // В науч.-техн. сб. Алгоритмические модели в автоматизации исследований. Л.: НИВЦ, 1980. С. 1329.
  2. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.-487с.
  3. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей // Под ред. В. Н. Вапника М.: Наука, 1984. — 816с.
  4. О.И. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. М.: Наука, 1982. — 190с.
  5. АСУ на промышленном предприятии: Методы создания // Под ред. Михалева С. Б. -М.: Энергоатомиздат, 1989. 400с.
  6. A.B. и др. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Гига: Зинанте, 1997. — 320с.
  7. Г. В., Качулин Г. Н., Мотненко Ю. Ф. Цифровая система «Поток» для исследования моделей судов. Л.: Судостроение, 1970. — 270с.
  8. A.B. и др. Двухуровневая система автоматизации экспериментальных исследований газотурбинных двигателей «Экспресс-2» // УсиМ, 1987. N 4. — С. 112 114.
  9. М.Благовещенский С. Н. О действии на судно ветровой нагрузки // Теоретические и практические вопросы остойчивости и непотопляемости // Регистр СССР. Л.: Транспорт, 1965.
  10. В.М., Николаев В. И. К оценке эффективности многокритериальных систем // Тех. кибернетика, 1979. N 4. — С. 13−19.
  11. С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-Статистические методы экспертных оценок.
  12. М.: Статистика, 1980. 263с.
  13. Ю.Р. Исследование сложных объектов в модельно-параметрических пространствах. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. — Тверь.: ТГУ, 1997.- 290с.
  14. Ю.Р., Рыхальский А. Ю. Исчисление моделей в исследовательском проектировании // Сб. науч. трудов Межд. к нф. KDS 95, т.2 — С.324−334.
  15. Ю.Р., Суворов А. И. Проблемы интеллектуализации информационных технологий научных исследований сложных объектов Изд. общества «Знание», Киев, 1990. — 24с.
  16. Ю.Р., Суворов А. И. Принципы формирования интегрированной среды СУБД моделей // Программные продукты и системы, 1993. N 3. — С Л 7−22.
  17. В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. — 448с.
  18. Ю. Грегори Р., Ван Горн Р. Системы автоматической обработки данных. М.: Мир, 1965. — 180с.
  19. H.H., Карлов A.A. Вьпислительный комплекс ОИЯИ и перспективы его развития // Автоматика и вычислительная техника, 1974. N 6. — С.62−68.
  20. В.Я., Соловьев А. П. Техника научного эксперимента. Л.: Судостроение, 1982.-256с.
  21. В.И., Паныиин Б. И. Информационная технология: вопросы развития и применения. Киев: Наук, думка, 1988. 272с.
  22. В.Н., Дмитриев А.К, Марков В. М. и др. Элементы теории испытаний и контроля технических систем // Под ред. Юсупова P.M. Л.: Энергия, 1987. — 192с.
  23. М.И. Высокопроизводительная мини-ЭВМ ДЕЛЬТА // УС и М., 1986. N 6. -с.6−9.
  24. Ю.Г., Петухов И. А., Шибанов B.C. Информационная технология в промышленности. Л.: Маш-е, Ленингр. отд., 1988. — 283с.
  25. В.М. Автоматизация сложных физических экспериментов и промышленных испытаний с помощью цифровых вычислительных машин // Кибернетика и вычислительная техника, 1964. -№ 3. С.53−64.
  26. В.М. Организация и проектирование систем автоматизации научно-технических экспериментов. Киев: Наукова думка, 1978. -310с.
  27. Жук К.Д., Проценко Н. М., Роде Д. В. Зарубежный опыт автоматизации научного эксперимента // Механизация и автоматизация управления, 1970. N 5. — С.61−62.
  28. И.Г. Теория принятия компромиссных решений при исследовательском проектировании кораблей. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. — Л., ВМОЛУА, 1988. — 280с.
  29. И .Захаров И. Г. Теория компромиссных решений при проектировании корабля. Д.: Судостроение, 1987. — 213с.
  30. И.Г., Постонен С. И., Романьков В. И. Теория проектирования надводных кораблей. С-Петербург: BMA, 1997. — 678с.
  31. И.Г., Суворов А. И. Вопросы построения системы автоматизации проектирования и научных исследований в кораблестроении «Чертеж-4» // Судостроение, 1996. N 5−6. — С.12−17.
  32. JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 190с.
  33. В.В. Моделирование без посредников // Теория и системы управления, 1997. -№ 5 С.27−32.
  34. Информационные технологии в технических и организационных системах // Сб. науч. трудов под ред. Советова Б. Я., Спб: ГЭТУ, 1994, 1995.
  35. Информационные технологии в испытаниях сложных объектов: методы и средства // Скурихин В. И. и др.- Киев: Наук. думка, 1990. 320с.
  36. Информатика теоретическая основа информатизации общества // Бакурадзе Д. В., Захаров Г. П., Юсупов P.M. — М.: Информатика и вычислительная техника // Сб. науч. трудов, 1993. — С.25−27.
  37. У., Фридман Л. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных. М.: Финансы и статистика, 1986. 280с.
  38. П.С., Петров A.A., Федоров В. В. Информатика и проектирование. М.: Знание, 1986.-48с.
  39. А.Г. Автоматизированная система сбора, передачи и обработки информации о физических полях океана // В кн.: Автоматизация научных исследований моделей и океанов. Севастополь. МГИ АН УССР, 1968.
  40. О.П., Аделъсон-Велъский Г.М. Дискретная математика для инженера. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Энергоатомиздат, 1988. — 480с.
  41. Э. Анализ систем. М.: Сов. радио, 1975. — 447с.
  42. В.В. Гидродинамика нелинейной качки судов. Л.: Судостроение, 1980.-256с.
  43. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука. Физматмет, 1996. — 208с.
  44. .Н. Цифровые управляющие машины и автоматизация производства. -М.: Машгиз, 1963. -288с.
  45. М.Макаров Г. Т., Суворов A.M., Урсатъев A.A. Бортовая система «Нептун» для автоматизации натурных экспериментов // В кн.: Автоматизация научных исследований морей и океанов. Севастополь: МГИ АН УССР, 1980. — С. 35−41.
  46. B.C., Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика: (общие положения).-Киев, 1983. *5с.
  47. Математическая теория планирования эксперимента // Под ред. Ермакова С. М. М.: Наука, 1983. — С.392.
  48. В.И., Брук В. М. Системотехника: Методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985. — 200с.
  49. A.A. Вероятностные модели качки судов. Л.: Судостроение, 1988. — 293с.
  50. Ю.И. Моделирование остойчивости на волнении. Современные тенденции. -Л.: Судостроение, 1989. 240с.
  51. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения // п щ ред. Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. — 460с.
  52. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР // Малышев Н. Г., Берштейн Л. С., БоженюкА.В. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136с.
  53. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений // Борисов А. Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г. В. и др. М.: Радио и связь, 1989. — 304с.
  54. Г. И., Захаров И. Г. Теория и методы проектирования корабля. Л.: BMA им. Гречко, 1985.-562с.
  55. Г. С. Искусственный интеллект: Новая информационная технология // Вест. АН СССР, 1983 N6. — С.31−42.
  56. В.М. Алгоритмические проблемы автоматизации научных исследований // В науч. техн. сб. Алгоритмические модели в автоматизации исследований. — ЛНИ ВУ, 1980. — С.5−1.
  57. ГБ. Основы теории эффективности целенаправленных процессов. ЧЛ. Методология, методы, модели. МО СССР, 1989. — 660с.
  58. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным //
  59. . А. Системный анализ и методы системотехники. Часть 1. Методология системных исследований. Моделирование сложных систем. М., Изд. МО, 1990. -С.530.
  60. .Я. Информационные технологии: Учебник для вузов по спец. АСУ. обраб. инф. М.: Высш шк., 1994. — 350с.
  61. В. И. Принципы организации и исследования некоторых классов автоматизированных систем управления и обработки данных. — Диссертация на соискание ученой степени докт.техн.наук. — К., 1970.
  62. А.И., Урсатъев A.A. и др. К вопросу использования системы «Нептун» в гидродинамическом эксперименте на крупномасштабных моделях. В кн.: «Автоматизация исследований» — Л.: I ЦНИИ МО, 1983. — С.81−88.
  63. А.И., Урсатъев A.A. и др. Некоторые особенности построения систем автоматизации экспериментальных исследований // В кн.: Автоматизация исследований. Л.: I ЦНИИ МО, 1989. — С. 101 -113.
  64. А.И. Автоматизация мореходных испытаний кораблей ВМФ. Диссертация на соискание уч. степени канд. техн. наук. — Л., 1983. — 150с.
  65. А.И. и др. Цифроаналоговая система для регистрации и статистической обработки информации. A.C. -N 858 023. — 1980.
  66. В.Н. Структура комплекса задач многоуровневой АСНИ общефизического профиля // УСиМ. 1988. — 1ч 6. — С.80−84.
  67. В.И., Файнзильберг Л. С, Потапова Т, П, Инструментальная система для синтеза информационных технологий обработки сигналов различной физической природы // Сб. науч. трудов международной конференции KDS-95.-T.2.1995.-C.380−391.
  68. А.И. Информационная технология научных исследований в судостроении // Сб. науч. тр. «Проблемы разработки НИТ" — Калинин, «Центрпрограммсистем», 1990, Вып.2-С.18−26.
  69. А.И. О понятиях «технология», «информационная технология» и «новая информационная технология» // Программные продукты и системы, 1996. N 2. -С.48−53.
  70. Словарь по кибернетике // под ред. В. М. Глушкова. -Киев: УСЭ, 1979. 460с.
  71. Советский энциклопедический словарь. М.: Сов. энциклопедия, 1984. — 1510с.
  72. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М., Наука, 1985. — 360с.
  73. Р. Теория формальных систем. М.: Наука, 1981. — 340с.
  74. А.И. Методы оценки свойств моделей и управление ими // Программные продукты и системы, 1997. N 2. — С.24−29.
  75. А.И. Проблемные вопросы автоматизации научных исследований в кораблестроении // Программные продукты и системы, 1996. --N 4. С.2−8.
  76. А.И., Цуканов А. В. Преобразование и коррекция математических моделей по данным натурных и вычислительных экспериментов // Сб. науч. трудов «Автоматизация научных и проектных исследований в кораблестроении» С-Петербург, 1997. — С. 11−18.
  77. А.И., Валышан Ю. Р., Соломаха О. Н. Информационная технология единого комплекса исследований в военном кораблестроении // Программные продукты и системы, 1993. -N 4. С.10−19.
  78. Современные методы идентификации систем // Под ред. П. Эйкхоффа. М.: Мир, 1983.-400с.
  79. В.И., Валькман Ю. Р., Суворов А. И. Интеграция баз данных и знаний -основа интеллектуализации технологий проектирования и испытаний сложных объектов // Тез. докл. IV Всес. конф. «Система БД и знаний» Калинин, 1989.
  80. O.JI., Пиявский С. А. САИР: Формирование и функционирование проектных модулей. М.: Машиностроение, 1987. — 272с.
  81. Технология системного моделирования // Е. О. Аврамчук, А. А. Вавилов, С. В. Емельянов и др. М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1988. — 520с.
  82. А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. — 168с.88= Фишберн П Теория полезности для принятая решений. М.: Наука, 1978. -270с.
  83. Л.Ю. Исследовательское проектирование кораблей. Д.: Судостроение, 1982. — 328с.
  84. Д.Н. Системы и моделирование. М.: Мир, 1967. — 320с.
  85. В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. Минск.: Наука и техника, 1979. — 305с.
  86. А.В. Структура экспертной системы для поддержки статистического анализа // Сб. науч. тр. «Методы и средства стат моделирования» Севастополь, 1985. — С.17−21.
  87. Ю.Н. Автоматизированная система обработки материалов измерений на ЭЦВМ «Сетунь». М., 1968.
  88. И. Чебраков Ю. В. Методы системного анализа в экспериментальных исследованиях. -СПб.: СПб.гос.университет, 1997. 304с.
  89. П.А., Хабибуллин Р. К. Система автоматизированного исследовательского проектирования «Чертеж» // Программные продукты и системы, 1993. N 4. — С.5−9.
  90. Шауб 77.Л. Основные методологические направления киС ¡-рнетических методов исследовательского проектирования судов обеспечения и специальных кораблей ВМФ. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. — JL: I ЦНИИ МО РФ, 1977. — 265с.
  91. . Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа // Сб.статей. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. — 263с.
  92. P.M., Иванишев В. В., Костельцев В. И., Суворов А. И. Принципы квалиметрии моделей .// Тез. докл. IV Межд. конф. «Региональная информатика», Санкт-Петербург, 1995. С.90−92.
  93. P.M., Иванишев В. В., Костельцев В. И., Суворов А. И. Принципы построения системы квалиметрии моделей // Тез. докл. I Межд. конф. «Морские интеллектуальные технологии», Санкт-Петербург, 1995. С.324−325.
  94. Экспертные системы: состояние и перспективы // Сб. научн. тр. под ред. Д. А. Поспелова. -1*1.: Наука, 1989. 152с.
  95. Ball D. The CERN Computing Centre // В кн.: ЭВМ в экспериментальной физике. Дубна, 1970. С.247−255.
  96. Nye systemes for automatik skipsoverakig. «Skipsteck-nikk», 1974. — VI. — arg. 12. — N4.103. «Sehiff und Hafen», 1974. vi. — bd.26. — S.517.
  97. Flelz G. Der Meb container des Sonderfor schungsbereichs 98. -«Hansa», 1974. bd. l 11. -N14.
  98. Zrain Y. К The Analysis of scientifik Computers Systems. I NFOR. Can.Y.Oper. Res. and Inform. Process, 1974. — V. 12. — N 3. — p.3−12.
  99. Zusing the 1904 A/7600 Computer at UMRCC. Report of Regional Computer Centre, University of Manchester, 1972.- 16p.
  100. Zucharov B. Interactive Data Processing Systems in High-Energy // В кн.: ЭВМ в экспериментальной физике. Дубна, 1970. — С. 267−291.
  101. Dong Bartholomin. Информационные технологии и промышленные предприятия.
  102. Yusupov R.M. The problem of models adequacy in CAD/CAM, Robotics and Factories the Future. Proccding, 1993.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!