Современный этап развития и дальнейший прогресс постиндустриального общества характеризуется резким ростом количества и скорости поступления информации, необходимой для нормального функционирования и взаимодействия всех общественных институтов. Большие объемы информации, многообразие ее видов, высокие темпы поступления порождают проблему ее адекватного анализа, особенно при ограничении времени и повышенной ответственности принятия решения. Эта проблема значительно усложняется, например, при управлении крупными производственными комплексами, интегрирующими все технологические процессы от проектирования до утилизации по окончании жизненного цикла изделия, и в ряду других применений, где анализ разнородной информации требует системного подхода для принятия решения, обеспечивающего достижение поставленной цели. Таким образом, эта проблема в целом, специфичная для конкретных областей информационного обмена, является актуальной и предоставляет обширное поле деятельности для научных исследований при решении задач совершенствования методов целевого управления интегрированными производственными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков.
Дополнительно актуальность темы подчеркивается тем обстоятельством, что современное индустриальное общество поддерживает идею создания единой информационной инфраструктуры на базе международных стандартов информационных моделей. Это обеспечивает полное информационное взаимодействие между всеми членами индустриального общества, включая проектные и производственные фирмы, службы сервиса и конечных потребителей. Эти аспекты развития промышленных информационных технологий нашли отражение в концепции создания, поддержки и применения единой «информационной» модели на всех этапах жизненного цикла продукции — от ее проектирования до эксплуатации и утилизации, так называемых, CALS-технологий (Continuous Acquisition Life-cycle Support) [17],[33] которые являются объединяющими для всех исследователей этого направления.
Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены основополагающие работы как многих отечественных ученых: Е. М. Борисова, А. С. Бугаева, Ю. Х. Вермишева, Ю. Б. Зубарева, В. Н. Волковой, А. А. Денисова, Ю. И. Дегтярева, С. В. Емельянова, В. А. Каштанова, Н. Н. Моисеева, Е. И. Перовской, В. А. Путилова, А. П. Реутова, Н. Н. Новикова, Н. А. Северцева, Г. С. Садыхова, А. И. Уемова, В. В. Фильчакова, Б. С. Флейшмана и др., так и зарубежных: Дж. Кантера, Дж. Клира, К. Негойце, М. Месаровича, И. Такахары, Ч. Мидоу, Д.Дж.Уайлда, П. Уинстона и др.
Целью данной диссертационной работы является разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа в форме ситуационного подхода к концептуальному описанию состояния объектов как источников многопараметрических информационных потоков.
В первой главе диссертации на основе рассмотренных научных публикаций дана оценка современному состоянию вопросов управления интегрированными комплексами в условиях больших объемов разнородной информации.
Показано, что современные предприятия (на примере изготовления радиоэлектронных средств связи) представляют собой сложные системыинтегрированные производственные комплексы, включающие подсистемы автоматизации планирования и управления, управленческие информационные системы, используемые в масштабе всего предприятия, а также интегрированные системы автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства (САПР/АС ТПП) [39], [52]. В зарубежной литературе пользуются терминами Computer Integrated Manufacturing (CIM) и Integrated Computer Aided Manufacturing (ICAM) [93],.
100]. Комплексный характер функционирования ИПК на основе использования разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах работ больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого подхода к организации его управления. Подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства и выпуска продукции, что невозможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений. Развитие современных информационных технологий (ИТ) связано с дальнейшим расширением интеграционных процессов как по интеграции самой производственной среды, так и в области поддержки постпроизводственных этапов жизненного цикла объектов промышленного производства (отражённых в концепции CALS-технологии). Это позволяет создать непрерывный процесс «проектирование — производство — эксплуатация» и объединить на этой основе в одну технологическую цепочку создателей и потребителей промышленных объектов. Внедрение CALS-технологий подразумевает наличие подготовленного инженерно-технического персонала. Принимая во внимание существующий уровень подготовки инженеров и технологов в области информационных технологий, освоение сложных CAD/CAM/CAE и подобных систем приводит к необходимости применения информационных технологий при обучении персонала и, конкретно, лиц, принимающих решение (ЛПР) [10],[81].
Анализ современного состояния и перспектив развития методов управления распределенными ИПК показывает актуальную необходимость применения средств автоматизации управления подобными сложными системами. Обзор существующих типовых программных средств (ПС) управления проектами, таких как: Microsoft Project, Time Line, Project Expert,.
Primavera Project, Project Scheduler, CA-SuperProject, TurboProject Professional, SureTrack Project Management и других — позволил классифицировать технологии управления и базовые функциональные возможности рассмотренных программных средств (ПС) [82,[93]. Процесс управления включает большое количество дискретных управляющих воздействий, осуществляемых на разных уровнях организации ИПК, и представляет собой некоторое действие из множества возможных действий, направленных на достижение определенной цели. При этом каждое действие системы управления ИПК определяется состоянием его элементов и поданными на эти элементы управляющими воздействиями, т. е. каждому объекту множества сопоставима пара объектов, таких, что один из них принадлежит множеству состояний элементов ИПК, а другой — множеству управляющих воздействий [83]. Методы функционирования информационных компонент систем управления в основных звеньях сложных комплексов рассматривается как технологический процесс сбора, обработки и представления информации, необходимой для выработки управляющих воздействий. При этом отмечено, что недостатком существующих систем управления (СУ) является то, что они реализуют технологические алгоритмы, в которых задаются в основном защиты, блокировки и контуры локального автоматического регулирования и т. п., то есть — технические параметры. При этом формирование структуры ТП (структуры конкретного материального потока) возлагается на оперативный персонал и средства дистанционного управления отдельными исполнительными механизмами. При таком подходе эффективность управления процессами в целом определяется квалификацией персонала (его носителя), а информация о ходе процесса (структуре, задействованных ресурсах, времени формирования, выполнения, результатах и т. п.) оперативно недоступна вышестоящим информационным системам, какие бы глубокие и продвинутые средства не привлекались для интеграции таких систем. Фактически оперативность и точность решения задач управления структурой потоков зависит от субъективного фактора. Следствием этого являются многочисленные потери в технологии. Достоверно известно, что большинство сбоев в производственной среде обусловлены ошибками персонала. В то же время современные программные средства в значительной мере пока не универсальны [27].
Таким образом, отсюда вытекает необходимость разработки нового программного комплекса, построенного на информационной модели описания сложной системы, которая более удобна для создания, проверки и отладки алгоритмов функционирования и управления ИПК.
Во второй главе диссертации изложено теоретическое обоснование разработанных методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления интегрированными производственными комплексами.
Предложено и теоретически обосновано применение ситуационного подхода к описанию многоуровневых информационных систем на основе концептуальной модели информационных систем (КМИС) при создании интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанной на решении проблемы интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методам на базе разработки концептуальной модели предметной области (КМПО), включающей все этапы жизненного цикла изделия. С использованием теории множеств и теории сетей доказана возможность иерархической стратификации сложных систем с сохранением интерактивного управления подсистемами и связями для отслеживания динамики изменения ситуаций.
Здесь же представлены разработанные методы алгоритмизации и программирования ряда систем управления в условиях многопараметрических информационных потоков.
Рассмотрены методы выбора иерархической модели, ее декомпозиции и построения формализованных рекуррентных моделей систем управления интегрированным производственным комплексом, а также алгоритмический и программный синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы.
Иерархическая модель состоит из укрупненных сгруппированных уровней, каждый из которых содержит набор элементарных проблемных структур, позволяющих пользователю проводить декомпозицию и в интерактивном режиме изменять предметное содержание любого уровня при относительном постоянстве связей между уровнями (преимущественно стабильные производственные процессы).
Рекуррентные модели описывают преимущественно проектные этапы при организации технологических производственных процессов, когда виды операций, состав сотрудников и связи между ними еще не установились, что математически представляется теорией графов.
Синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы базируется на применении разработанного функционально—целевого подхода к индивидуальному обучению как к процессу управления с соответствующей заменой предметных критериев. При этом формально рекуррентные модели предметной области в системе обучения основаны на иерархической структуре задач обучения.
В третьей главе диссертации приведены примеры практического подтверждения разработанных теоретических и методических положений. Иерархическая и рекуррентная модели целевого управления интегрированными производственными комплексами применены при проектировании технологических процессов и управлении производством радиоэлектронных средств систем связи. Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программных систем, специализированных для решения следующих задач: моделирования надежности пластинчатых конструкций РЭС при механических воздействиях, синтеза интеллектуальной компьютерной обучающей системы, а также создания комплекса автоматизации технологической подготовки «ТЕХНОЛОГ». Результаты диссертационной работы внедрены на заводе «Звезда» (г. Сергиев Посад), ОАО «КБ ДЕТАЛЬ» (г. Каменск-Уральский), ПО «ЭРА» (г. Пенза), ИнИС ВВТ (г. Москва), а также в учебный процесс на кафедре конструирования и производства радиоэлектронной аппаратуры ПГУ.
В заключение кратко представлены основные научные и практические выводы-результаты выполненной диссертационной работы.
Материал диссертации позволяет отразить формальные требования в следующем виде.
Цель работы.
На основе анализа современных средств моделирования технологических процессов разработать и исследовать методы целевого управления интегрированными комплексами в условиях действия многопараметрических интенсивных информационных потоков.
Задачи исследований.
1. Провести обзор и системный анализ современных технологий обработки информации для решения задач автоматизированного управления сложными интегрированными производственными комплексами.
2. Сформировать, теоретически и методически обосновать принципы целевого управления в условиях действия многопараметрических интенсивных потоков исходной информации в предметной области управляемого объекта.
3. Разработать и обосновать модели управления интегрированными производственными комплексами, реализуемые комплексом современных существующих методов моделирования.
4. Показать, что разработанные модели дополнительно позволяют интеллектуализировать решение задач проектирования, управления и обучения.
5. Практически подтвердить проведенные теоретические и методические исследования на примерах реальных интегрированного производственного комплекса и интеллектуальной компьютерной системы.
Положения, выносимые на защиту.
Обоснование применения метода ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включая синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при условии пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.
Обоснование применения иерархической модели целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.
Методы исследований.
Для достижения поставленной цели исследований и решения сформулированных выше задач применялись аналитические и экспериментальные методы исследований. Первые из них включали необходимые положения теорий управления, экспертных систем, множеств, графов, абстрактной алгебры и математической логики, а вторыеимеющиеся и разработанные пакеты компьютерных программ и компьютеризированные технологические линии производства и обучения.
Научная новизна.
1. Проведен критический анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации на основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения с позиций возможности разработки единого подхода к их решению производственных и интеллектуальных задач.
2. Теоретически разработан метод ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включающий синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при возможности пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.
3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.
Практическая значимость.
1 .Разработана методика организации управления сложными интегрированными производственными комплексами в условиях воздействия интенсивных информационных потоков.
2. На основе разработанной методики создан и внедрен в производство интегрированный комплекс проектирования и производства радиоэлектронных средств систем связи.
3. На основе разработанной методики и для ее освоения создан и внедрен в технологический и образовательный процессы интеллектуальный контрольно-обучающий комплекс-тренажер для обучения специалистов и лиц принимающих решения.
Достоверность полученных результатов.
Достоверность обуславливается корректным применением теоретических положений, подтверждаемых экспериментальными результатами и практикой эксплуатации внедренных разработок, а также обсуждением хода работ со специалистами и апробацией на специализированных научных конференциях.
Апробация.
Материалы работы докладывались на Международной НТК «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» — Серпухов 2004 г., на Международном сипозиуме «Надежность и качество». Пенза, 2004, Международной НТК «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем». Пенза, 1998.
Публикации.
Основные положения диссертационной работы изложены в восьми печатных публикациях, подготовленных лично автором и в соавторстве и приведенных в конце реферата.
Структура и объем диссертации
.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. Объем диссертации 133 страницы, 25 рисунков и 100 использованных источников, из которых 19 иностранных.
Результаты работы модуля иллюстрируются рисунками 20 + 23.
На рисунке 20 показан пример печатной платы РЭС, полученной с помощью пакета Р-САО 2001.
Рис. 20 Вид печатной платы РЭС в пакете Р-САО 2001.
Окно модуля согласования Р-САО 2001 с пакетом УЦРЬАТ приведено на рисунке 21. Из рисунка видно, что в модуль согласования вводятся данные элементов, устанавливаемых на плате и окно приобретает вид, показанный на рисунке 22. Эти данные являются исходными для работы пакета УУРЬАТ.
3 Модуль еШНЙГШн! Р САП с VUPl Al ^ gj.
Файл Сграекэ.
Hf Поэ. Марлг Xmm Y'-min У-тэх Watjea л.
1 fc" - CAP3J gggg — Щ. 3Sj l/G f Г -.. ———. Щ j C13 CAP300 1533.39 3214.09 1633,39 3314.09 3.5 i cu САГ300 3134,61, , 24B9. I39 323.4 61 2589.09 3.5.
J C17 C4P300 4259,61 2489.09 43ЙГ-Й 25899 3.5.
C14 СДР300 1533,35 2614.09 1633.39 2714.03 3.5 в uT CAPS® «.. ,.. 2S33.39 42бШ 2933.39 -'¦ ¦.. .n — 4384.09 ,... 3.5 t U4 LAPJWJ iBiei 4214,03 4314.00 Щ.
А U12 LCOORVR44 351 192 3094.09 3633 92 3244.09 15.
T P1 CQNN20 °F 1194.61 Щ0Э i m& 3263,09 4.6.
F С 21 СДРМ0 «4553.61 4 214.09 1059.61 4314.09 3,5 i C23 POIXAP 1033.33 2463.09 /293 ЗЭ 27Б3.09.
Л i4t. it 1 Гроф^^кзд rifoepjj 1 j-inM кгюрдй f" >ti .i линий контура ппаты iГ'-jqhL¡-ne.x 1000 <3eginLine.y =2315 EndLIrie. x — 1015 End'.L-lno.y ¦ 2300 л v: i у/ Я погубить дачньй tjr Сохранить данные " .
IL ftbixoa J.
Рис. 22 Вид экрана монитора с исходными данными для работы пакета.
УЦРЬАТ.
Графическая интерпретация результатов автоматизированной оценки динамического анализа конструкции при вибрационных нагрузках в заданном диапазоне, приведена на рисунке 23. Здесь показаны расчетные области неблагополучные с позиций локальных механических напряжений, в которых величина параметра выходит за рамки, предусмотренные конструкторской документацией. пли — - Г '.-':¦-.¦" я-и > V ¦ - ¦> .
М? '¦¦'. «» 'у п. сомлсоилнч* Р-САО с УЦРШ. 831 р Й.
РВДВДМгс Ш". яЛ I в&гйг ": ' ¦ К ¦ -'1М «УВV ->¦ г ?. г: ¦? , и Г) п -1 -.¦-.-» ¡-г1 '-Г л •. • !—1 ' • -г ^ ¿-гТ.
•• ^ I ¦ -. ф ¦¦ «¦ V'¿-Ли Г.
ШШШ¦ л ' $ - ¦ %- в䦦 -'&.
П ' Ь и — п «¦:¦ ¿-'^ЙЙЙ, '.О: «Т. '• '• • 'С:-: Г -.- .• Ы ¦ г—'.! г—:''-.
Ж', т 1.
Получаем координаты линчи контура платы.
Ведт 1пе. х = 1000 ВедИ ?.те.у = 2315 Епс) Ьюе. л = 1015 Впб ||пе, у = 2300 V 'V «.
У ГЬлу’чигь дзнн^, ¿-охранить данные.
Цвучод.
Рис. 23 Графическая интерпретация результатов работы пакета.
УЫРЬАТ.
Таким образом, приведенный практический пример свидетельствует о том, что исследование предметной области моделирования интегрированных производственных комплексов [1 существующих компьютеризованных методов, пригодных для использования в этой области, позволило сформулировать основную проблему моделирования ИПК как проблему интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методологиям, и разработать базовые требования к программной системе анализа и прогноза состояния таких объектов.
В данном примере применены и подтверждены теоретические и методические результаты по основным рассмотренным позициям: поддержка открытой иерархической модели предметной областивсесторонняя автоматическая проверка логической корректности модели путем: типизации ее компонентовналичие средств анализа пространственно-зависимых данныхподдержка анализа различных возможных ситуаций и сценариев развития объектаавтоматическая генерация структур данных для проведения и представления результатов моделированияавтоматический синтез процедурных спецификаций на выполнение конкретного варианта расчетовавтоматический синтез исполнительной среды моделированияавтоматизированный синтез проблемно-ориентированных прикладных системавтоматизация всех стадий проектирования (управления) с обеспечением максимального сервиса непрограммирующему пользователю.
Указанное соответствие подтверждается экспериментальными данными и результатами заводских испытаний (завод «Звезда» — г. Сергиев Посад, ОАО «КБ ДЕТАЛЬ» — г. Каменец-Уральский, ПО «ЭРА» — г. Пенза, ИнИС ВВТ — г. Москва).
3.2 Система автоматизированного обучения пользователя.
Как показывают теоретические исследования, приведенные ранее, для создания интеллектуальной контрольно-обучающей системы наиболее целесообразно использовать процессуальное рассуждение, в ходе которого рассматриваются различные аспекты знаний, целей и возникающих гипотез [16],[45],[71].
Отсюда вытекает, что в основе интеллектуальных систем должны лежать принципы любознательности, децентрализации, доступности знаний, практической рефлексии [7]. Логический вывод должен оставаться в прежнем арсенале средств интеллектуальной системы, но всего лишь как один из модулей системы наряду со многими другими средствами [44].
Построение структурной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям предметной области [99]. Такое соответствие обеспечивает как формальную постановку задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИКОС и алгоритмов обучения, оптимальных в смысле заданных критериев. Общая модель ИКОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения аппарата понятий и совершенствования базы знаний обучаемого [30].
При работе над сверхзадачей необходимо ее разбить на более мелкие части, для чего необходимо выявить главную задачу и ряд подзадач, даже еще более мелких подзадач. Система должна откликаться на разнородность главных задач и тем самым появляется возможность повышения эффективности применения систем обучения (сверхзадача — система, подзадачи — обучение технологов, конструкторов, экономистов, организаторов производства и т. п.).
Состав ИКОС должен включать в себя: информационно-поисковую систему, отвечающую на вопросы обучаемогообъединение автоматизированного обучения с автоматизированным обслуживанием пользователя, причем под обслуживанием понимается режим программного управления работой пользователя по уточнению формулировки задачи, конструированию и тестированию программы ее решения, подготовки и вводу исходных данных, выполнению вычисленийсочетание самостоятельной работы пользователя в режиме разделения времени с автоматизированным обучением и/или обслуживаниемв ИКОС должна быть внедрена система запоминания результатов контрольных проверок, проведения опросов по данным темам [3].
Рассмотрим аппарат проектирования алгоритмов взаимодействия пользователя и ЭВМ [4],[41],[71].
Выделены пять основных классов режимов взаимодействия пользователя и ЭВМ при решении задачи. Каждый из них не зависит от задачи и определяется целью взаимодействия: целью — передать задачу партнеруцелью — выполнить решение задачи, переданной партнеромцелью — решить задачу совместными усилиямицелью — усовершенствовать свои знания и умения за счет усвоения знаний партнерацелью — обучить партнера своим знаниям и умениям. Совокупная структура ИКОС должна включать в свой состав: специалиста по предмету, способного решать поставленные задачикаталог ошибок, где представлены все возможнее отклонения от правильного результата (по сравнению со специалистом) — модуль обучения — экспертную систему, предназначенную для преподавания.
Система обеспечивает выполнение следующих функций: по поведению пользователя определяет, что ему известно и какие недочеты или ошибки ему присущирассматривает вопрос о том, в какой момент следует прервать процесс решения задачи и что при этом нужно сообщить обучающемусяосуществляется подбор задач, которые надлежит решить пользователю, и когда следует переходить к изучению нового материала.
Такие решения принимаются на основании некой внутренней модели знаний, которыми располагает обучающийся, и испытываемых им затруднений, что позволяет учителю организовать обучение в зависимости от индивидуальных особенностей студента.
Система должна иметь интерфейс. Необходимо учитывать особенности общения человека с машиной, т. е. предусмотреть, как придать информации форму, понятную для обучающегося, как задавать ему вопросы и как обеспечить возможность ввода в систему его ответов, а также решить, что именно должно размещаться на экране дисплея.
Подсказки в виде вопросов или напоминаний о преследуемых на этом этапе целях, пошаговая проработка требуемого алгоритма учителем и др., все это осуществляется в режиме планирования, в который система переходит в случае затруднения обучающегося. При необходимости учитель сам может достроить небольшой отрезок программы, тем самым, давая возможность учащемуся продолжить программирование.
Главное в интерфейсе — структурный редактор, через который в машину вводится программа. Редактор уравнивает число скобок и указывает позиции для размещения аргумент каждой функция. Это освобождает обучающегося от необходимости отвлекаться на синтаксис, а сосредоточится на смысловой нагрузке задачи.
Для ввода и хранения правил, вопросов-подсказок и переводов в форме текстовых файлов используется стандартный текстовый экранный редактор.
Нужна стандартная программа для считывания лексем из файла входных данных.
Нужны программы обработки списков и управления памятью. Надо иметь стандартную процедуру, которая определит, присутствует ли тот или иной конкретный признак в проверяемом списке.
Рассуждения можно проводить в соответствии с алгоритмом обратной цепочки логических выводов. Можно и согласно принципу прямой цепочки рассуждений — в любой момент консультации просматриваются условия для всех правил, отыскивая правило, для которого условие оказывается истинным.
С учетом изложенных выше требований и на основе теоретических исследований, представленных во второй главе данной диссертации, была разработана специализированная интеллектуальная контрольно-обучающая система RADAR, которая оказывает поддержку в изучении нового языка программирования на базе знаний одного из них.
Корректировка ошибок неадекватности.
Неправильное понимание.
Примеры .
Вопросы.
Рис. 24 Обобщенная структура системы RADAR.
На рисунке 24 приведена обобщенная структура системы RADAR. Контролируемая программа, созданная обучающимся, изначально попадает в.
Отлаженная программа.
Семантика.
Условия задачи I.
Сту, тенческая программа.
Анализатор j прагматики ^ Репетитор анализатор (систему, образованную на правилах), которая оценивает ошибки программирования.
Анализатор выдает команду на модуль обучения (репетитор) в том случае, если обнаружены ошибки.
Модель обучения анализатора системы RADAR показан на рисунке 25. Он формулирует гипотезы о возможных причинах ошибки с помощью консультаций с базой знаний, которая описывает казуальные отношения между составляющими языка программирования и ошибками.
FOR WHILE LOOP VARIABLE.
Отлаженная i программа |.
Студенческая программа.
Рис. 25 Модель анализатора системы RADAR.
При этом тренировочные упражнения погружают обучаемых в реальную профессиональную обстановку и способствуют выработке навыков решения профессиональных задач. Однако при программируемом обучении деятельность обучаемого регламентируется жестким алгоритмом, не обеспечивающим полной свободы при выборе решения. Одной из причин неумения решать задачи является то, что пользователи, обычно, обладая некоторой суммой знаний, не выделяют действий, которые надо произвести, чтобы получить решение. Для повышения активности обучаемых, развития способности к самостоятельному анализу ситуацией поиску решений в.
Семантический анализатор
П рагмати ческий анализатор ?
Объекты Отношения > Ошибки /— Исправление неадекватности некорректности системе формируют учебные проблемные ситуации, которые отличаются от реальных тем, что допустимые, оптимальные и неверные варианты решения уже известны и заложены в ИКОС. Частная задача формулируется таким образом, чтобы возникла ситуация, решить которую обучаемый может лишь в результате анализа направления своей мыслительной деятельности. Ограничений при выборе решения не накладывается, но в то же время направление поиска не является совершенно неопределенным. ИКОС осуществляет поэтапный контроль за ходом рассуждений, предлагает дополнительный вариант решения, позволяет перебрать все возможные пути решения и выполнить их сравнительный анализ.
Процесс обучения выглядит так: ставится частная задача с конкретной целью обучения. Задача формулируется таким образом, чтобы возникла проблемная ситуация. Содержание постановки задачи нацеливает обучаемых на формирование гипотез, с чего и начинается процесс решения. После анализа задачи и способов решения обучаемый осуществляет пробные шаги в реализации выбранного способа. Если он выбрал адекватный вариант решения, то осуществляется анализ смыслового содержания ответа. Если обучаемый дал допустимый ответ, но не лучший, ИКОС указывает ему на приемлемость, однако рекомендует получить более правильный вариант ответа. Если выбранный вариант неприемлем, то обучаемому сообщается об этом, а факт выбора неправильного пути фиксируется. В процессе решения по запросу могут выдаваться подсказки или пути решения задачи в зависимости от начального уровня подготовки обучаемого. Если обучаемый успешно справился с текущей задачей, то ставится задача более высокого уровня сложности. Процесс обучения проходит как процесс накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего. Основные понятия отражают цель обучения на каждом шаге. Уточняющие понятия не имеют самостоятельного значения и играют роль признака, что облегчает задачу адаптации, а следовательно, и определяют последовательность обучения.
Система обучения внедрена в учебный процесс Пензенского государственного университета на кафедре конструирования приборов и на ПО «ЭРА» для обучения лиц принимающих решения в рамках использования АСУТПП, разработанной с использованием материалов данной диссертации.
Заключение
.
По материалам, изложенным в данной диссертационной работе, можно сделать следующие выводы.
1. На основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения проведен анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации с позиций возможности разработки единого подхода к их решению.
2. Теоретически разработан метод ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включающий синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при возможности пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок.
3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.
4. Показано, что объединенная методология экспертных систем совместно с методами информационных моделей и моделированием логических процессов приводит к интеллектуализации решения задач проектирования, управления и обучения.
5. Созданы и внедрены интегрированный комплекс проектирования радиоэлектронных средств систем связи и контрольно-обучающая система-тренажер, разработанные на основе проведенных теоретических и методологических исследований.
