В настоящее время исследования в области аэрокосмических технологий являются одной из наиболее динамично развивающихся сфер приложения передовых научно-технических разработок. Об этом свидетельствует как стремительный рост объемов заказов на поставки летательных аппаратов (ЛА) различного назначения, так и постоянное увеличение объемов НИР и ОКР, связанных с авиационной индустрией ([1,2]). Данная тенденция характерна, в частности, и для авиации гражданского и двойного назначения. При этом следует отметить, что в современной российской экономике авиастроение объективно считается одной из наиболее перспективных, конкурентоспособных промышленных отраслей, развитие которой могло бы дать необходимый толчок для изменения общего положения в отечественной промышленности ([3]). Для решения данной задачи гражданская авиация нуждается в устранении ряда технических недостатков базовых серийных моделей ЛА. По данным ООН к началу 90-х гг. по магистральному воздушному сообщению СССР проигрывала США по показателям расхода топлива на 20−30%, трудоемкости обслуживания в 3−4 раза, межремонтному ресурсу в 2−3 раза, количеству аварийных полетных ситуаций в 1.5 раза ([4]). Несмотря на возможность некоторой необъективности данных оценок, отечественные источники в целом не отрицают наличия отставания по ряду перечисленных параметров. Отсутствие дефицита и малая себестоимость материалов и ресурсов, наличие развитой инфраструктуры (в т.ч. централизованной системы обслуживания и эксплуатации авиатранспорта) и высококвалифицированных кадров, а также высокая организованность авиастроительной промышленности в целом позволяли СССР до 1987 г. в значительной мере компенсировать перечисленные недостатки. Однако, в сложившихся к началу 90-х гг. условиях требуется существенный пересмотр подходов к повышению технического уровня отечественных серийных ЛА. Дополнительным стимулирующим фактором при решении данной задачи для российской гражданской авиации является назревшая необходимость масштабного обновления и переоснащения авиационного парка. Уже к 1994 г. Аэрофлоту требовался для этих целей 5-летний заказ на выпуск 11 тыс. единиц авиатранспорта. Показатель безопасности полетов (количество погибших на 1 млн. пассажиров), по которому СССР до 1987 г. превосходил США, в настоящее время значительно снижается ([5]). Уже к 1993 г. РФ проигрывала по этому показателю США в 45−50 раз. Данная тенденция обусловлена целым рядом объективных трудностей: общим снижением объема работ в авиастроении на 35%, приведшим к значительному сокращению поступления новых ЛАразрушением производственных связей в авиационной промышленностиустранением единой централизованной системы технического контроля, снабжения и обслуживания авиационного парка страны (к 1993 г. в РФ насчитывалось около 350 авиакомпаний) и многими другими причинами. Нейтрализация перечисленных негативных факторов, препятствующих восстановлению отрасли и удержанию позиций отечественного самолетостроения на международном рынке, является сложнейшей комплексной проблемой. Одной из ее важных составляющих можно считать переход к новым концепциям автоматизированного проектирования перспективных серийных моделей ЛА. В связи с этим научные исследования в области авиационных технологий приобретают особую значимость.
Существенное влияние на формирование обобщенного облика перспективных моделей ЛА оказывает использование новых концепций построения бортовых комплексов оборудования, организации процессов управления в реальном масштабе времени на базе высокопроизводительных распределенных вычислительных систем, обеспечения оптимальных режимов взаимодействия средств технического и информационно-программного обеспечения с человеком-оператором и многие другие факторы. В связи с этим отечественное авиастроение нуждается во внедрении гибких, высокопродуктивных технологий автоматизированного проектирования, ориентированных на разработку новых поколений бортовых систем управления (БСУ), учитывающих специфические условия реализации проектов на предприятиях данной отрасли и позволяющих сократить ресурсоемкость и сроки выполнения НИР и ОКР.
При решении широкого круга проблем, обусловленных необходимостью реализации новых эксплуатационных возможностей современных ЛА, основная функциональная нагрузка по достижению проектных целей приходится на бортовую вычислительную систему и связывается с разработкой усовершенствованного алгоритмического и программного обеспечения (ПО) бортовых цифровых вычислительных комплексов (БЦВК), ориентированного на перспективное аппаратное окружение. Об этом свидетельствует, в частности, тот факт, что рост объема бортового ПО, разрабатываемого в рамках создания серийных ЛА для ВВС США, за каждые десять лет составляет не менее 1000% ([6]) ! При этом увеличение темпов проектирования ПО БСУ остается незначительным ([7,8]), что позволяет констатировать недостаточный уровень развития технологий и средств автоматизации синтеза бортовых программных систем. Ведущие авиафирмы за рубежом на протяжении ряда последних лет предпринимают шаги, направленные на изменение данной тенденции. Именно этой причиной обусловлен переход к использованию языков высокого уровня (ЯВУ) в качестве базовых средств синтеза бортового ПО, что позволяет ускорить в 5−6 раз процессы разработки ПО, расширить круг привлекаемых специалистов, повысить качество и надежность бортовых программных систем. Принятый в США подход, основанный на внедрении в практику синтеза бортового ПО языка ADA (стандарт 1815), на настоящий момент не может считаться приемлемым для широкого применения. Во-первых, это связано с сохранением ограничений на распространение разработок, выполняемых в рамках SCP (Strategic Computer Programm), а во-вторых — со значительной сложностью ADA-систем и самого языка, что является существенным «минусом» в условиях крупномасштабных проектных мероприятий, характерных для авиационной индустрии. В связи с этим возникает необходимость проработки альтернативных подходов, ориентированных на использование иных (более доступных и освоенных) языковых платформ и на отражение специфики применяемых ЯВУ в общей организации процессов проектирования ПО бортовых вычислительных систем.
Общим направлением повышения уровня автоматизации проектирования ПО является переход к CASE-технологиям с последующей их интеграцией со средствами CAD/CAM/CAE. Для внедрения CASE-средств в серийные разработки производители ПО идут на значительные материальные затраты (например, распространенная CASE-система EPOS в полной конфигурации оценивается в 85 тыс. долларов [8]). Несмотря на это, сфера использования CASE-технологий за рубежом постоянно расширяется (показателен, например, тот факт, что 10% доходов фирмы DEC приходится именно на продажу инструментальных средств семейства DEC-CASE) ([9−11]). Подобные разработки ведутся и в нашей стране. Однако, в рассматриваемой проблемной области серьезных успехов в этом направлении не достигнуто ([12]).
Аналогично обстоит дело с внедрением CAD/CAM/CAE-технологий, необходимость в которых существенно возросла в связи с быстрым усложнением авионики, двигательных установок и использованием JIA, обладающих развитыми средствами механизации, повышенными эксплуатационными возможностями по скорости, грузоподъемности, маневренности и надежности. Дополнительным аргументом в пользу внедрения единых автоматизированных технологий в авиационной индустрии остается значительный показатель технической аварийности (в [13] отмечается, что в 8590гг. 53% авиационных происшествий было вызвано конструктивно-производственными недостатками). В нашей стране известны успешные попытки создания и применения CAD/CAM/CAE-технологий в авиастроении. Например, в [14] описывается подобная технология, использованная на НПО «Молния» при разработке и производстве теплозащиты планера «Буран». Тем не менее внедрение развитых единых технологий автоматизированного проектирования ДА носит локальный характер. Между тем в мировой практике уже имеются примеры удачной реализации сквозных «безбумажных» технологий. В [12] в этой связи упоминается опыт фирмы European Airbus, успешно применившей при разработке перспективного аэробуса систему CADD5, включающую CAD-, САЕ-, САМи CASE-компоненты.
Рассмотренные проблемы автоматизации проектной деятельности значительно усложняются при внедрении качественно новых подходов к организации управления JIA в реальном времени, к числу которых, в первую очередь, следует отнести использование в БЦВК интеллектуализированных подсистем различного назначения (в т.ч. работающих в автоматических и полуавтоматических режимах). Расширение сферы приложения концепций искусственного интеллекта (ИИ) в управлении ЛА обусловлено настоятельной необходимостью снижения уровня информационных и психофизических нагрузок на экипаж и тем обстоятельством, что человек по-прежнему остается наиболее малонадежным элементом эргатических систем в авиации ([15, 16]). При увеличении интегрального показателя надежности бортового оборудования за последние 30 лет в 10−15 раз роль ошибок экипажа в летных происшествиях стала составлять 6075% ([17,18]). Изменение данной тенденции во многом связывается с введением в БСУ средств интеллектуализированной поддержки процессов управления полетом (и в первую очередь — экспертных систем (ЭС) различного назначения). Появление данного класса средств приводит к необходимости решения на этапе проектирования таких проблем, как интеграция традиционных алгоритмов управления жесткой логики с экспертными механизмами принятия решений, эффективная реализация интеллектуальных подсистем в среде БЦВК, оптимальное распределение функций в человеко-машинной системе «пилот — информационно-управляющий вычислительный комплекс», моделирование экспертных выводов в рамках общей математической модели «ЛАБСУ — внешняя среда» и многих др. Перечисленные задачи требуют видоизменения структуры и функциональных характеристик инструментальных средств, а также самой методологии разработки алгоритмического и программного обеспечения бортовых вычислительных систем. При этом развитие современного поколения БСУ требует не только существенного усложнения задач экспертного управления и расширения функций, реализуемых бортовыми ЭС (БЭС), но и перехода к концепциям построения сложных иерархических распределенных интеллектуальных систем, способных согласованно работать в составе единых гибридных БСУ с элементами ИИ. Достигнутый уровень развития специализированных средств аппаратной поддержки интеллектуализированных компонентов БСУ, а также технологий автоматизированного синтеза встроенных интеллектуальных систем реального времени не позволяют на данном этапе в полном объеме решать перечисленные проблемы ([19]). В связи с этим необходимы новые подходы к проектированию систем рассматриваемого класса.
Еще одной особенностью современных комплексов оборудования ЛА является увеличение количества специализированных, аппаратно реализуемых решателей частных функциональных задач, существенно усложняющих архитектуру БЦВК и процедуры согласования работы отдельных узлов бортовой вычислительной системы ([20]). Кроме того, требования повышенной производительности вычислительного комплекса приводят к усложнению вычислительных архитектур и внутренней структуры отдельных вычислителей, которые могут представлять собой специализированные супер-ЭВМ ([21]). Помимо этого, в гипотетической перспективной бортовой вычислительной системе предполагается возможность наличия механизмов адаптации архитектуры вычислительных систем к специфике решаемых задач и целенаправленного изменения (в широких пределах) вычислительного потенциала бортового комплекса, а также предусматривается наличие уровня принятия решения. Перечисленные обстоятельства определяют необходимость в разработке новых принципов организации синтеза алгоритмического и программного обеспечения БСУ, которые позволяли бы учитывать перечисленные тенденции в развитии аппаратной базы БЦВК.
С точки зрения анализа проблематики проектирования бортовых систем современных ЛА сформулированные качественные характеристики текущего периода развития авиационной индустрии приводят к выводу о том, что одной из наиболее актуальных проблем в данной области является создание сквозных технологий проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ, которые позволили бы:
— учесть значительное снижение общего потенциала проектных учреждений отрасли (в том числе в части сотояния технической базы и парка инструментальных средств, доступных широкому кругу отечественных разработчиков БСУ) и необходимость эффективного использования накопленного опыта разработки, производства и эксплуатации серийных моделей ЛА различных классов;
— создать предпосылки для построения единых безбумажных технологий разработки ЛА, включающих в свой состав САО-, САЕ-, САМи САБЕ-компоненты;
— обеспечить возможность проектирования сложных динамических гибридных систем реального времени, включающих в свой состав компоненты различной природы функционирования, в том числе интеллектуализированные подсистемы;
— поддержать разработку высокоэффективного ПО, ориентированного на конкретные конфигурации БЦВК и соответствующие операционные и аппаратные среды;
— привлечь к разработкам алгоритмического и программного обеспечения БСУ многочисленные по составу и неоднородные (в плане функциональной ориентации и квалификационных характеристик) проектные коллективы крупных научно-исследовательских организаций и предприятий;
— значительно повысить качество и надежность разработок при максимальном снижении уровня трудозатрат и сроков выполнения проектов.
Создание технологий описанного профиля требует решения ряда сопутствующих проблем прикладного и фундаментального характера. Именно данные проблемы и явились основным предметом исследования в настоящей работе.
Приведенные пояснения по общей тематике исследований позволяют более конкретно изложить цели работы и охарактеризовать полученные результаты.
ЦЕЛИ РАБОТЫ:
1) разработка обобщенного облика технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ;
2) разработка методов и средств автоматизированного проектирования интеллектуальных подсистем БСУ, реализуемых в виде БЭС реального времени;
3) разработка методов и средств автоматизированного проектирования вычислительных реализаций отдельных функциональных компонентов бортового ПО.
ОСНОВНЫЕ РЕШАЕМЫЕ ЗАДАЧИ:
1) по разработке обобщенного облика технологии:
— определение требований к технологии и формирование общей схемы проектного процесса с выбором конфигурации инструментальных средств и определением состава, структуры и содержания элементов единого модельного базиса;
2) по разработке методов и средств синтеза интеллектуальных подсистем БСУ:
— определение перспективной функциональной и вычислительной архитектуры БЭС и выработка принципов композиции данных подсистем с прочими компонентами БСУ (с учетом решения задачи обеспечения полной моделируемости единой гибридной БСУ с элементами ИИ на стадии ее проектирования);
— выработка методов накопления, формализации и представления знаний (включая разработку инфологических структур моделей знаний), а также методов преобразования и целевого использования моделей знаний на различных этапах синтеза и эксплуатации БЭС (в том числе — методов их приведения к терминам единой модели системы «ЛА — БСУ — внешняя среда»);
— разработка методов построения машин вывода БЭС;
— разработка лингвистического обеспечения процесса проектирования БЭС;
— разработка комплекса инструментальных программных средств поддержки проектирования БЭС;
3) по автоматизации проектирования вычислительных реализаций функциональных компонентов бортового ПО:
— разработка моделей, методов и средств автоматизированной нормализации прикладных программных алгоритмов управления и исследования их вычислительных характеристик;
— разработка моделей, методов и средств автоматизации решения частных задач проектирования параллельных вычислительных реализаций алгоритмов управления в распределенной однородной многопроцессорной бортовой вычислительной системе.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ:
Для решения поставленных задач в работе использовались положения прикладных разделов теории ИИ, интеллектуальных и гибридных систем управления, экспертных систем, систем реального времени, методология ситуационного управления, теория системного моделирования, положения теории процедурных и декларативных языков программирования, теория представления знаний, элементы теорий множеств, формальных систем и грамматик, алгебраических систем, элементы теории выбора и принятия решений, методы теории программных алгоритмов и структур данных, ряда разделов дискретной математики, теории графов, методов автоматизации программирования и теории параллельных вычислений.
Конкретные подходы к решению поставленных задач могут быть охарактеризованы следующим образом.
1) В части формирования обобщенного облика технологии:
— в настоящей работе в качестве отправного был принят вариант организации технологии автоматизированного анализа и синтеза сложных динамических систем, разработанной на кафедре автоматики и процессов управления СПГЭТУ (ЛЭТИ);
— основой предложенного в работе подхода к построению технологии является использование алгоритмических ЯВУ в качестве базовой формы описания предварительных версий программных алгоритмов различного профиля (включая алгоритмы экспертного управления и алгоритмы работы машин вывода БЭС), а также применение единой структурной формы представления моделей (однородных мультисвязных сетей специальных видов) различной природы (моделей знаний, алгоритмов и др.) в целях создания единого информационного пространства и единой инструментальной среды, объединяющих отдельные технологические подсистемы;
2) В части методики синтеза БЭС реального времени:
— предлагаемый подход к проектированию БЭС ориентирован на синтез встроенных БЭС вычислительного типа, реализующих концепции ситуационного управления;
— в рамках технологии при проектировании БЭС предполагается использование оригинального лингвистического обеспечения — языка представления знаний и языка машины вывода, ориентированных на работу с сетевыми моделями знаний;
— в качестве базовых классов моделей знаний в настоящей работе приняты функционально-семантические и функциональные сети специальных видов. Формальное описание преобразований моделей осуществляется с использованием предложенной в работе специализированной сетевой алгебры;
3) В части автоматизации анализа и синтеза вычислительных реализаций функциональных компонент бортового ПО:
— решение соответствующих задач связывается с использованием предложенных в работе единых структурных форм моделей программных алгоритмов — сетевых моделей (в частности — операторных схем) специальных видов. Исходным материалом для построения моделей являются описания алгоритмов и объектов данных на ЯВУ;
— при решении задач нормализации и распараллеливания программных алгоритмов в работе используются оригинальные методики, ориентированные на обработку соответствующих видов моделей, а также описаний исходных алгоритмов на ЯВУ.
НОВИЗНА ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ:
В настоящей работе предложен оригинальный вариант организации единой технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ. К числу новых результатов, полученных в ходе исследований следует отнести:
В части формирования обобщенного облика технологии:
1) разработаны концепции и общая схема организации технологии, а также архитектура комплекса средств программной поддержки проектирования;
В части проектирования интеллектуальных подсистем БСУ:
1) разработана оригинальная методика синтеза встроенных БЭС реального времени, позволяющая получить реализацию ЭС на ЯВУ и обеспечивающая ее модели-руемость в составе единой модели «ЛА — БСУ — внешняя среда» ;
2) разработаны инфологические структуры моделей знаний, используемых на различных этапах синтеза БЭС;
3) разработана специализированная сетевая алгебра, позволяющая описывать широкий спектр операций над сетевыми моделями соответствующей конфигурации;
4) предложены методы построения, преобразования и целевого использования сетевых моделей знаний на различных этапах синтеза образа базы знаний (БЗ) БЭС (в том числе — методы приведения функционально-семантических сетей к виду функциональных сетевых моделей в терминах единой модели системы «J1A — БСУ — внешняя среда», методы комплексирования и контроля непротиворечивости информации в моделях знаний), а также методы проектирования машин вывода БЭС, ориентированных на предложенный класс моделей знаний;
5) разработаны оригинальные язык представления знаний о полетных ситуациях и алгоритмах реагирования (язык SCL) и язык машины вывода БЭС (язык SOL);
6) разработана структура и ряд функциональных и вспомогательных модулей инструментального комплекса поддержки проектирования БЭС — комплекса AIS.
В части автоматизации анализа и синтеза компонент бортового ПО:
1) разработана инфологическая структура моделей программных алгоритмов, описанных на ЯВУ, ориентированная на решение соответствующих проектных задач;
2) разработана оригинальная методика нормализации вычислительных алгоритмов, представленных в виде программ на ЯВУ, позволяющая оценивать вычислительные характеристики бортовых программ и автоматически производить текстовые преобразования данных программ, обеспечивающие их адаптацию к конкретным аппаратным ограничениям и операционной среде БЦВК;
3) разработан пакет прикладных программ нормализации вычислительных алгоритмов AUN в версиях для ЭВМ линии СМ (под управлением ОС RSX-11М) и ПЭВМ IBM PC (под управлением DOS). Пакет AUN в версии для СМ-4, СМ-1420 включает 9 функциональных модулей и командные файлы на языке ICL, а в версии для ПЭВМ — 6 модулей и сервисные средства. Языки программирования — Pascal и С;
4) предложена оригинальная методика распараллеливания последовательных программ на ЯВУ (для случая однородных мультипроцессорных подсистем БЦВК), ориентированная на получение заданного числа (по количеству процессоров) программных модулей, также представленных на ЯВУ;
5) разработаны структура и ряд модулей подсистемы планирования параллельных вычислений (пакета PAL) в версии для ПЭВМ.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:
1) Разработанная технология пригодна к эксплуатации в процессах проектирования алгоритмического и программного обеспечения бортовых вычислительных систем самолетовождения (ВСС) и управления полетом (ВСУП) и тягой (ВСУТ) отечественных моделей JIA гражданского и двойного назначения серий Ту и Ил.
2) Предложенный в работе вариант организации технологии может быть распространен на целый ряд смежных проблемных областей и проектных задач, связанных с разработкой сложных динамических гибридных систем реального времени с развитой вычислительной архитектурой, включающих в свой состав как подсистемы жесткой логики, так и экспертные подсистемы различного назначения.
3) Выделенные в работе технологические подсистемы имеют независимое функциональное значение и могут использоваться самостоятельно:
— подсистема синтеза ЭС реального времени может применяться при разработке автономных ЭС различного назначения, реализующих концепции ситуационного управления и ориентированных на структурную и процедурную парадигмы представления знаний. Особым свойством синтезируемых ЭС является представление исполнимого образа системы на ЯВУ, что позволяет существенно упростить процессы ее отладки, тестирования, модификации и сопровождения, добиться переносимости, повышенной интегрируемости и гибкости системы, расширить круг потенциальных разработчиков и пользователей, а также сократить общие трудозатраты и сроки выполнения проекта, не используя для этого сложные специализированные инструментальные программные средства и высокопроизводительную вычислительную технику;
— подсистема нормализации вычислительных алгоритмов пригодна для решения широкого круга задач автоматизации нормирования ациклических численных алгоритмов и анализа вычислительных характеристик программ на ЯВУ. Данный класс задач наиболее характерен для систем с ограниченными вычислительными возможностями — отсутствием плавающей арифметики, развитых арифметико-логических устройств, достаточных объемов оперативной памяти и т. п. Необходимость в решении задач нормализации может быть вызвана и жесткими требованиями, предъявляемыми к вычислительной эффективности (по скорости, точности и потребляемым вычислительным ресурсам) и надежности программных реализаций алгоритмов;
— подсистема планирования параллельных вычислений может использоваться при решении задач синтеза ПО распределенных однородных многопроцессорных вычислительных систем различного назначения и обеспечивает возможность раздельной компиляции программных модулей, полученных в результате декомпозиции исходной последовательной ациклической программы на ЯВУ.
ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:
1) Отдельные элементы предложенной в настоящей работе технологии внедрены в МИЭА (г.Москва) и используются при решении соответствующего круга задач проектирования БСУ самолетов гражданской авиации серий Ту и Ил.
2) Результаты, полученные в ходе исследований, были использованы в рамках НИР «Иерархические интеллектуально-адаптивные системы в авиационной технике и машиностроении» (программа «Конверсия», 1992;1993 гг.), «Теория и алгоритмы проектирования бортовых вычислительных систем управления неманевренным тяжелым самолетом» (грант, 1994 — 1995 гг.), «Разработка интеллектуальной системы управления тяжелым неманевренным самолетом на взлетно-посадочных режимах полета» (раздел «Интеллектуальные системы» в Общероссийской научной программе «Университеты России», 1994 — 1996 гг.), «Модели и методы проектирования гибридных систем с элементами искусственного интеллекта» (грант, 1996 — 1997 гг.), «Нетрадиционные методы управления в сложных технических системах» (грант, 1997 — 1998 гг.) и «Методы и средства проектирования гибридных систем с элементами искусственного интеллекта» (грант, 1997 — 1998 гг).
3) Результаты работы используются в СПГЭТУ в учебных курсах «Программирование и основы алгоритмизации», «Структуры данных», «Информатика» и др.
АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ:
Промежуточные и окончательные результаты исследований были представлены в докладах на конференции «Высшая школа России и конверсия» (Москва, 1993 г.), межреспубликанской конференции «Методы и средства управления технологическими процессами» (Саранск, 1993 г.), I Совещании «Новые направления в теории систем с обратной связью» (Уфа, 1993 г.), научном заседании 4-ой международной студенческой олимпиады по автоматическому управлению (С.-Петербург, 1995 г.), 2-ом и 3-ем международных симпозиумах «Интеллектуальные системы» (С.-Петербург, 1996 г. и Псков, 1998 г.), а также на ежегодных научных конференциях СПГЭТУ. В общей сложности сделано 10 докладов по тематике работы.
ПУБЛИКАЦИИ:
Материалы исследований опубликованы в 15 печатных трудах и в 10 отчетах о.
НИР.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ГЛАВ:
Первая глава работы посвящена вопросам формирования обобщенного облика технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ. Основными предметами рассмотрения в главе являются построение укрупненной схемы единого проектного процесса с учетом базового варианта организации технологии синтеза БСУ, определение требований к разрабатываемой технологии, выявление основных технологических подсистем с формированием структуры информационного обмена между ними, а также определение конфигурации комплекса средств поддержки различных этапов проектирования.
Во второй главе исследуется круг проблем, связанных с разработкой методов и средств автоматизированного проектирования интеллектуализированных подсистем БСУ. На основании выбранного варианта функциональной архитектуры БСУ с элементами ИИ рассматривается решение задач выбора парадигмы организации БЭС, представления и формального описания знаний, формирования и преобразования моделей БЗ БЭС реального времени на различных стадиях проектирования, а также задач, связанных с разработкой машин логического вывода, ориентированных на использование БЗ соответствующей конфигурации на этапе эксплуатации системы. Глава содержит также материалы, относящиеся к инструментальным программным средствам поддержки синтеза БЭС и к методике использования данных средств в рамках единой технологии. В главе описывается предлагаемая функциональная архитектура комплекса инструментальных средств, модельный базис, определяются внешние и внутренние информационные связи между компонентами комплекса, а также функциональные характеристики отдельных программных компонентов комплекса.
Третья глава работы посвящена методике и средствам поддержки автоматизированного решения задач анализа и синтеза вычислительных реализаций алгоритмов управления БСУ. В главе рассматриваются задачи нормализации вычислительных алгоритмов, анализа характеристик бортовых программ, планирования вычислительных процессов в однородной многопроцессорной бортовой системе. Предлагаемые методы решения задач в рамках единой технологии рассматриваются с точки зрения их программной реализации в соответствующих инструментальных подсистемах.
В приложениях содержатся дополнительные материалы, связанные с тематикой глав 2 и 3 — краткая характеристика базовых парадигм организации систем, основанных на знаниях (Приложение 1), иллюстративный пример описания и построения модели знаний локальной БЭС при решении задачи интеллектуализации управления самолетом Ил-96 на взлетно-посадочных режимах (Приложение 2), пример описания (на ЯВУ и на языке SOL) алгоритма работы машины вывода БЭС (Приложение 3), пример решения задачи нормирования частного алгоритма управления JIA ИЛ-96 в среде системы AUN (Приложение 4) и пример использования алгоритмов сегментирования и распараллеливания в системе PAL (Приложение 5).
Выход.
1++.
1 г = 0 = 1.
Да.
1-т = 0 к = 1 имеет один передаваемый по адресу параметр (-, первоначально равный исходному значению оценки времени загрузки размещаемой работы из р^. После завершения работы Ас1(1Т1ше возвращает (через 0 в вызывающую функцию StraightLme скорректированное с учетом разблокировок значение времени возможной загрузки. Т.о., в совокупности с А<�МТ1те, StraightLine выполняет полный цикл обработки заданной ветви дерева плана (включая определению позиции и времени загрузки), анализируемой в текущий момент в функции Са1сСР. В свою очередь Са1сСР завершает исследование плана загрузки очередного процессора 1ЧСР), когда: 1) в плане найден путь, точно соответствующий заданному на входе пути 81 и определены позиции и сроки загрузки элементов рг- 2) путь 81 отсутствует в плане заданного процессора.
В целом, окончательным результатом выполнения Кес8еагсЬ является расчет оцифровок (в полях ТЬ, ТЯ, МЬ и N11) для всех дуг дерева ключей Т, полученного к моменту загрузки текущей размещаемой работы. После этого становится возможным выбор оптимальных позиций загрузки рассматриваемой (на данном шаге алгоритма) работы. В РАЬ-алгоритме соответствующая процедура сводится к следующему.
Осуществляется обход дерева Т (снизу вверх справа налево) с поиском подмножества дуг х*, соответствующего такой согласованной загрузке размещаемой работы в планы процессоров, которая обеспечивает достижение минимального значения величины х0р1:=:тах (Т (х*)), где Т (х*) — множество положительных (не равных -1) оцифровок ТЬ и ТЫ, связанных с дугами из х* (далее под «оцифровками» будут пониматься только значения атрибутов ТЬ и ТЯ). Для конкретного описания указанной процедуры необходимо рассмотреть обработку отдельного узла дерева Т в процессе обхода.
Пусть имеется некоторый внутренний узел оцифрованного дерева Т — узел Н, с которым связана входящая дуга тр (с оцифровкой х-пр). Введем также множество оцифровок ТЬ и ТЯ поддерева с корнем в Н — множество Хн, в котором выделим максимальную оцифровку Хтах * -1. Тогда для выбора элементов оптимальной загрузки принадлежащих исследуемому поддереву, выполняются следующие действия: 1) если хШр, Хщах, то все дуги поддерева с корнем Н маркируются значением -1- 2) если Хтр > Хтах, то через -1 оцифровывается дуга тр, а все ранее полученные оцифровки дуг рассматриваемого поддерева сохраняются. При хтах = -1 обработка текущего узла не производится (как и при х-пр = -1) и обход продолжается. Если через -1 размечена дуга тр, исходящая из 0-узла, то данная разметка копируется во все левые исходящие дуги 0-узлов дерева. При попадании в сами 0-узлы производится сравнение множеств оцифровок в левом и правом поддереве узла, после чего дуги поддерева, имеющего большее значение максимальной положительной оцифровки получают разметку -1.
На некотором шаге обхода достигается корень дерева Т и переоцифровка дуг в Т прекращается. Дуги, сохранившие к данному моменту положительные оцифровки, составляют в совокупности отображение оптимальной загрузки Zopt. С использованием дополнительной информации о номерах процессоров (в атрибутах NL и NR), соответствующих сохраненным оцифровкам, на основании анализа размеченного дерева Т может быть произведено непосредственное размещение элементов ре в планах загрузки процессоров. При этом поиск точек загрузки в конкретном плане осуществляется по аналогии с процедурой, используемой в функции RecjSearch. Каждая загрузка рг в план конкретного процессора при необходимости должна сопровождаться коррекцией Т. После этого последним действием в цикле перебора возможных путей из стартового ключа q е Q в размещаемую работу pm, k (см. рис.17) является исключение данного пути Si из S с переходом в точку формирования новой загружаемой цепочки pt.
В основном контуре PAL-алгоритма (схема рис.17) за окончанием цикла перебора элементов S следует исключение размещенной работы pm, k из списков содержащих ее псевдооператоров, пересортировка списка псевдооператоров и переход на следующий шаг основного цикла для обработки очередной незагруженной работы. Для иллюстрации основных операций, реализуемых в PAL-алгоритме, в Прил. 5 приведен пример 5.2 распараллеливания последовательной программы, заданной циклограммой рис. 5.4. В циклограмме используется графическая интерпретация схема программы, в которой горизонтальными прямыми отрезками обозначены участки программы, не содержащие ключей. Ступенчатые подъемы определяют на рис. 5.4 переходы по значению «да», а спуски — по значению «нет» соответствующих ключей. Для исследуемой программы в таблице Прил.5 представлены характеристики списка псевдооператоров, построенного с применением алгоритма Mainpseudo (в таблице при перечислении операторов используются смещения, выделяющие общие для псевдооператоров цепочки элементовдля избежания многочисленных повторов стрелками обозначаются пропуски данных общих элементов при образовании новых семейств псевдооператоров). В той же таблице приводятся графики изменения суммарной продолжительности работ в псевдооператорах (по ходу их загрузки). При этом в порядке обслуживания перечислены списки элементов загружаемых цепочек pt. Полученная с использованием PAL-алгоритма совокупность древовидных планов загрузки четырех-процессорной вычислительной системы приведена на рис. 5.5, где используются элементы обозначений, принятые для рис. 5.4. Пример процесса переоцифровки дерева ключей Т при размещении отдельно взятой работы представлен в Прил. 5 на рис. 5.6.
Приведенное в настоящем параграфе описание PAL-алгоритма в целом представляет собой изложение конкретного подхода к его программной реализации, ориентированной на использование предложенного модельного базиса. Среди основных характеристик PAL-алгоритма представляется уместным выделить следующие:
— принцип работы алгоритма основан на введении понятий псевдооператоров и псевдоключей, что представляет собой альтернативу рассмотрению ярусно-парал-лельных форм. Использование данных понятий позволяет описать и реализовать механизм выборки объектов загрузки, приводящий к приоритетной обработке критических путей в операторной схеме, а также избежать несбалансированности синтезируемых планов загрузки процессоров, характерной для ярусных алгоритмов распараллеливания ([173]). При этом сохраняются гарантии отсутствия гонок и конкуренций;
— PAL-алгоритм осуществляет строго статическое планирование, исключающее динамическую коррекцию планов загрузки на этапе функционирования программы. Все служебные операции сводятся лишь к выполнению функций ожидания (wait), поддерживающих синхронизацию на уровне отдельно взятых узлов вычислительной системы. Всякие межпроцессорные связи по управлению не являются необходимыми и могут обуславливаться только требованиями обработки аварийных ситуаций;
— PAL-алгоритм ориентирован на использование структур программных данных, обеспечивающих быстрый поиск информации, необходимой при планировании. Наибольший объем операций осуществляется на бинарных деревьях, а подключение к работе динамической модели планирования позволяет существенно сократить интенсивность обращений к внешним статическим данным (например, файловым массивам данных, аналогичным AUN-моделям) и временные затраты на их обработку;
— программная реализация PAL-алгоритма может обеспечить компактное представление моделей программ большой размерности, т.к. наиболее емкие (по требуемым ресурсам ОЗУ) служебные структуры данных (динамическая модель планирования и сводный список псевдооператоров) легко поддаются декомпозиции и, при необходимости, могут разбиваться на подгружаемые (или достраиваемые) компоненты.
Дополнительно следует отметить, что PALалгоритм поддерживает механизм планирования, соответствующий специфике выбранной архитектуры и принципам работы бортовых вычислительных подсистем рассматриваемого класса. Кроме того, алгоритм ориентирован на использование модельного базиса, информационно, логически и функционально совместимого с базисами других инструментальных подсистем, поддерживающих рассматриваемую в настоящей работе технологию проектирования.
В контексте общего решения задачи распараллеливания последовательных ациклических программ в системе PAL построение планов загрузки процессоров с применением PAL-алгоритма предваряет выполнение последней проектной операции — генерации (на ЯВУ) текстов N (по числу процессоров) автономных по управлению компонентов синтезируемой параллельной программы. Данная операция в рамках исследуемой технологии проектирования ПО БСУ может быть выполнена с использованием модуля генерации Pascal-приложений, входящего в состав инструментального комплекса AIS (см. § 2.8). Возможность подключения средств AIS к решению проектных задач в PAL основывается на общности класса сетевых моделей, применяемого в данных системах. Каждый древовидный план загрузки процессора, выделенный в PAL из динамической модели планирования D, становится аналогичным вычислительным MGS Аи PSA-моделям, используемым в AIS. В связи с этим модуль генерации Pascal-приложений, обладающий способностью к настройке на конкретный формат вычислительных сетевых моделей при сохранении минимального функционально необходимого подмножества атрибутов узлов сети, может без изменения режима работы выполнить построение выходного Pascal-текета. Для этого необходимо произвести преобразование типа данных CP к рассмотренному в гл. 2 типу узлов MGSA-модели. Данное преобразование не требует изменения логической организации древовидных моделей и может быть просто реализовано на основании совместного анализа обрабатываемых в PAL моделей (операторной схемы, AUN-модели и модели D). При этом осуществляется также переход от динамического к статическому представлению данных, в связи с чем открывается возможность файлового хранения моделей планов загрузки и передачи информации в модуль генерации Pascal-приложений. Помимо этого, совместимость AUNи MGSA-моделей делает также возможным прямую передачу моделей планов загрузки на вход модуля исследования временных характеристик последовательных программ, выделенного в составе системы PAL (дополнительно обеспечивается возможность применения редакторов сетевых моделей и ряда других модулей из состава AIS, а также системы AUN в случае необходимости повторного решения задач нормализации компонентов синтезируемой параллельной программы). Если полученные планы в совокупности определяют вариант программы, удовлетворяющий требованиям по быстродействию, то производится переход к последовательной генерации Pascal-текстов компонентов параллельной программы, совокупность которых и представляет собой выходной поток данных системы PAL.
Систематизируя рассмотренные в настоящем параграфе проектные операции, можно представить обобщенную функциональную схему инструментальной подсистемы PAL в виде, изображенном на рис. 22. В функциональном отношении PAL дополняет систему AUN, распространяя область применимости рассматриваемой техноло.
A UN s ^ AUN-модели.
РА Ь О.
Модуль анализа временных характеристик ациклических последовательных программ.
Операторные модели последовательных программ.
Статические образы планов загрузки процессоров в виде МОБА-моделей.
А1Б.
Модуль генерации Ра8са1-приложений.
РА Ь 1.
Модуль генерации операторных схем.
PAL 2.
Модуль генерации планов загрузки процессоров:
— построение динамической модели планирования;
— построение списка псевдооператоров;
— реализация РАЬ-алгоритма;
— получение статических образов планов загрузки в виде МвБА-моделей.
РА Ь.
Р, А L м о н и т о р
РазсаЬреализации компонентов параллельных программ.
Рис. 22. Структурная схема системы РАЬ гии проектирования на случай поддержки разработки ПО многопроцессорных бортовых вычислительных комплексов соответствующей архитектуры и назначения. Выходные Pascal-реализации компонентов параллельных программ, генерируемые в PAL, наряду с получаемыми в AUN нормализованными последовательными программами являются исходными данными для проведения заключительного этапа синтеза вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ — этапа получения ассемблерных версий ПО, поддерживаемого в базовом врианте технологии системой PMZ.
Обобщая проведенное в главе 3 исследование проектных задач, относящихся к фазе получения вычислительных реализаций прикладного ПО интеллектуализирован-ных БСУ, можно сделать следующие выводы:
1) В качестве основного предмета рассмотрения в главе 3 был принят подкласс прикладных бортовых программ, непосредственно реализующих используемые в САУ (в ВСУП и в ВСУТ) алгоритмы управления J1A, представленные на ЯВУ Pascal. Данные алгоритмы в рамках предлагаемой технологии проектирования могут представлять собой либо обычные алгоритмы жесткой логики, получаемые на базе CSMP-описаний законов управления (или независимо синтезируемые разработчиками ПО), либо алгоритмы реагирования, генерируемые в инструментальной подсистеме проектирования БЭСУ AIS. В связи с общностью характеристик алгоритмов данных групп при их синтезе может применяться единая схема решения проектных задач этапа получения вычислительной реализации прикладного ПО БСУ — задач нормализации, временного анализа и распараллеливания программных алгоритмов, описанных на ЯВУ. В соответствии с предложенной в § 1.3 структурой технологического процесса решение задач нормализации поддерживается системой AUN, а задач анализа временных характеристик и получения параллельных реализаций программ — системой PAL;
2) Взаимосвязь решений отдельных задач вычислительной реализации бортового ПО (и др. задач) поддерживается в предлагаемом варианте технологии за счет использования единой формы описания программных алгоритмов управления (в виде Pascal-процедур принятой конфигурации) и совместимости их сетевых моделей, применяемых в разных технологических подсистемах: MGSAи PSA-сетей — в AIS, AUN-моделей — в AUN и PAL, операторных схем и древовидных планов загрузки — в PAL;
3) В § 3.1 предложена оригинальная методика автоматизированной нормализации программных алгоритмов на ЯВУ, предусматривающей решение задач нормирования алгоритмов, коррекции описаний арифметико-логических операций и контроля за использованием ресурсов ОЗУ. Общей целью нормализации является предварительная адаптация программных алгоритмов на ЯВУ к условиям работы соответствующих бортовых программ в аппаратной и системной программной средах БЦВК. Поддержка предложенной методики нормализации осуществляется системой AUN;
4) При нормализации в AUN используется подход, основанный на автоматическом построении и поэтапном преобразовании специализированных сетевых AUN-mo-делей Pascal-nporpaMM (данные модели используются также в системе PAL и могут подключаться в виде частных MGSA-моделей к образам БЗ, обрабатываемым в системе AIS), инфологическая структура и методы обработки которых описаны в § 3.1. Основным функциональным выходом AUN являются редакции исходных Pascal-алго-ритмов, учитывающие результаты нормирования и коррекции описаний арифметико-логических операций. Данные Pascal-текеты могут передаваться непосредственно на вход системы PMZ для получения ассемблерных реализаций алгоритмов управления или (вместе с построенными AUN-моделями) поступать в систему PAL для анализа временных характеристик и распараллеливания последовательных Pascal-nporpaMM;
5) При решении задач планирования параллельных вычислений (поддерживаемых в рамках технологии системой PAL) была принята в качестве базовой постановка задачи статического макро-уровневого (пооператорного) распараллеливания, ориентированная на мультипроцессорную (с умеренным параллелелизмом) архитектуру вычислительных узлов, однозадачный режим работы системы и обслуживание локально-асинхронных вычислительных процессов с обменом данными через общую память. При этом задача распараллеливания в § 3.2 была представлена как задача получения N (по числу процессоров) автономных по управлению последовательных программ, описанных на ЯВУ, построенных с учетом требований синхронизации вычислений.
6) В § 3.2 предложен проект программной реализации системы PAL, представляющей собой систему распараллеливающей трансляции «базовый ЯВУ базовый ЯВУ + надстройка» и имеющей следующие отличительные особенности:
— в качестве исходных данных PAL принимает Pascal-текеты последовательных программных алгоритмов, AUN-модели программ (которые могут преобразовываться в PAL к более компактному виду операторных моделей предложенного формата) и вспомогательные структуры данных о времени выполнения отдельных операций;
— задача исследования временных характеристик может решаться в PAL на основе анализа как AUN-моделей, так и операторных схем. При этом допускается возможность анализа предельных показателей быстродействия программ (по критическим путям) и показателей, достигаемых при заданных наборах значений ключей;
— для выявления структурных особенностей входных Pascal-nporpaMM (влияющих на процесс распараллеливания) в PAL предлагается производить их сегментацию, основанную на введении соответствующих определений (сегмента, отрезка и уровня). Предлагаемый в настоящей работе алгоритм сегментации описан в § 3.2. Результаты сегментации используются в дальнейшем при получении планов загрузки узлов мультипроцессорной системы. Кроме того, сегментация создает предпосылки для получения семейства обобщенных моделей последовательных программ (древовидных схем межсегментных переходов, столбцовых диаграмм, блочно-матричных моделей), имеющих самостоятельное значение и пригодных для применения при решении широкого спектра задач планирования параллельных вычислений;
— при решении задачи распараллеливания в PAL предлагается использовать неоднородные динамические модели планирования (D-модели) принятого в § 3.2 вида, которые позволяют связно представить исходную информацию о программе и о ходе процесса распараллеливания, а также увеличить оперативность работы PAL;
— при синтезе планов загрузки процессоров в PAL предлагается применять оригинальный алгоритм планирования (PAL-алгоритм), базирующийся на понятиях псевдооператоров, псевдоключей и сегментов. Алгоритм является альтернативой использованию ярусно-параллельных методов планирования и обладает рядом достоинств, в т. ч. — связанных с ориентацией на эффективное программное воплощение в конкретной инструментальной среде. В § 3.2 описаны основные компоненты PAL-алгоритма (базовые программные функции) и используемые им структуры данных;
— задача генерации Paseal-описаний компонентов синтезируемой параллельной программы решается в PAL на базе формального преобразования древовидных планов загрузки процессоров к виду статических моделей, совместимых с форматом MGSA-моделей (см. § 2.5), с последующей их передачей на вход модуля генерации Pascal-приложений, входящего в систему AIS. Каждый компонент параллельной программы имеет вид обычной последовательной Pascal-nporpaMMbi, которая может независимо исследоваться в PAL или передаваться в системы AIS и AUN. Компоненты параллельной программы могут также автономно обрабатываться в системе PMZ.
Т.о., в главе 3 предложен вариант методики согласованного решения задач автоматизированной разработки вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ, определенных в рамках рассматриваемой технологии проектирования. Данная методика ориентирована на применение оригинальных программных средств — систем AUN и PAL (частично, — AIS). В целом, технологическая подсистема синтеза вычислительных реализаций бортового ПО является неотъемлемым компонентом единой технологии проектирования алгоритмического и программного обеспечения интеллекту-ализированных БСУ и соответствует предъявленным к ней в § 1.2 требованиям.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
Общей целью настоящей работы являлось создание расширенного варианта технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ серийных моделей отечественных тяжелых неманевренных ЛА, позволяющего распространить область применения базового варианта технологии (описанного в § 1.1) на задачи проектирования гибридных БСУ с элементами ИИ и на случаи использования перспективных многопроцессорных архитектур БЦВК. В качестве конкретного объекта рассмотрения в работе были приняты задачи, связанные с разработкой алгоритмического и программного обеспечения подсистем вычислительно-управляющей части БКС ЦПНО — ВСУП и ВСУТ. При этом в части автоматизации программотехнических работ исследовались задачи синтеза прикладного ПО, непосредственно реализующего решение функциональных задач управления ЛА.
В рамках решения общей проблемы разработки технологии проектирования рассматриваемого профиля были выделены три основных комплексных задачи:
1) формирование обобщенной структуры единого технологического процесса с определением состава и свойств основных технологических подсистем;
2) разработка методов и средств автоматизированного проектирования интел-лектуализированных подсистем БСУ, реализуемых в виде БЭСУ;
3) разработка методов и средств автоматизированного анализа и синтеза вычислительных реализаций модулей прикладного ПО БСУ.
Применительно к решению перечисленных задач в настоящей работе были получены следующие результаты:
1) в части формирования обобщенного облика технологии:
— предложен вариант организации технологии и соответствующая структура комплекса средств поддержки проектирования и модельного базиса, обеспечивающие согласованное с базовым вариантом технологии решение задач автоматизированной разработки интеллектуализированных подсистем БСУ (в виде локальных БЭСУ);
2) в части разработки методов и средств проектирования БЭСУ:
— предложены принципы построения БЭСУ, согласующиеся с принятой структурой алгоритмического и программного обеспечения соответствующих подсистем БСУ и обеспечивающие интегрируемость БЭСУ с прочими компонентами системы;
— выработан подход к синтезу БЭСУ (как ЭСРВ вычислительного типа, основанных на концепциях ситуационного управления), гарантирующий (в рамках технологии) моделируемость образа БЭСУ в среде единой программной модели «ЛА — БСУ.
— внешняя среда" и возможность последующей автоматизированной разработки вычислительных реализаций программных алгоритмов экспертного управления;
— разработан язык представления знаний SCL, ориентированный на отображение соответствующих проблематике синтеза БСУ классов знаний, позволяющий описывать обобщенные модели проблемной области и модели трансформации БЗ, сценарии, широкий спектр пространственно-временных отношений, различные механизмы представления нечеткой информации, а также интегрировать описания знаний с программными описаниями на алгоритмических ЯВУ;
— предложены инфологические структуры моделей знаний, применяемых на различных фазах проектирования БЭСУ;
— предложены (и описаны с использованием специально разработанной сетевой алгебры) методы последовательного приведения моделей знаний к терминам модели «JIA — БСУ — внешняя среда», их комплексирования, проверки непротиворечивости и корректного преобразования функционально-семантических сетей к виду вычислительных (функциональных) моделей, применяемых на стадии реализации БЭСУ;
— разработан язык описания механизмов работы машин вывода БЭСУ и настройки БЗ (язык SOL), ориентированный на представление широкого класса алгоритмов обработки сетевых моделей принятой конфигурации и последующее получение образов машин вывода в виде программ на алгоритмическом ЯВУ;
— разработана структура и ряд компонентов инструментального комплекса поддержки проектирования БЭСУ — комплекса AIS;
3) в части разработки методов и средств проектирования вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ:
— предложен подход к автоматизированному проектированию вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ, позволяющий (в рамках предлагаемой технологии) согласованно решать (по заданным описаниям на ЯВУ алгоритмов управления, как жесткой логики, так и экспертных) задачи нормализации (адаптации к аппаратной и системной программной средам), анализа вычислительных характеристик и распараллеливания программных алгоритмов;
— предложены инфологические структуры сетевых операторных моделей, используемых при разработке вычислительных реализаций прикладного ПО БСУ;
— разработан метод автоматизированной нормализации (нормирования, коррекции описаний арифметико-логических операций и контроля за потребляемыми ресурсами ОЗУ) программных алгоритмов на ЯВУ, ориентированный на использование сетевых моделей предложенной конфигурации;
— разработана (в версиях для ЭВМ линии СМ и IBM-совместимых ПЭВМ) система AUN, поддерживающая нормализацию программных алгоритмов на ЯВУ;
— разработана методика автоматизированного распараллеливания программных алгоритмов на ЯВУ (для случая мультипроцессорных узлов БЦВК), позволяющая получать образы параллельных программ в виде совокупности заданного числа автономных по управлению программных модулей, описанных на исходном ЯВУ;
— предложен алгоритм предварительной структуризации моделей программных алгоритмов (алгоритм сегментирования), предназначенный для построения укрупненных схем внутрипрограммных связей по управлению, используемых при выполнении операций анализа и синтеза параллельных реализаций прикладного ПО;
— разработан оригинальный алгоритм построения планов загрузки узлов многопроцессорной системы с общей памятью, базирующийся на введении понятий сегментов, уровней, отрезков, псевдооператоров, псевдоключей и др., и применении специальных видов — операторных сетей, динамических мультисписочных моделей планирования, деревьев ключей, древовидных планов загрузки процессоров и т. п.;
— разработана структура и ряд функциональных модулей системы поддержки проектирования параллельных реализаций прикладного ПО (системы PAL).
К числу полученных в работе основных результатов, представляющих научный интерес, можно отнести:
— общий подход к автоматизированной разработке алгоритмического и программного обеспечения гибридных систем управления сложными динамическими объектами в реальном времени, включающих интеллектуализированные подсистемы. Подход базируется на использовании единых форм описания программных алгоритмов различной (обычной и интеллектуальной) природы (в виде программ на ЯВУ) и представления моделей знаний, данных и алгоритмов (в виде функционально-семантических, функциональных и операторных сетей специальных конфигураций);
— оригинальную методику автоматизированной разработки встроенных ЭСРВ вычислительного типа (основанных на принципах ситуационного управления), позволяющую получать образы машин вывода ЭС и экспертных алгоритмов реагирования в виде программных модулей на ЯВУ, моделировать работу ЭСРВ в составе единой программной модели гибридной системы, интегрировать ЭСРВ с другими компонентами системы и синтезировать эффективные (и мобильные) вычислительные реализации программных алгоритмов экспертного управления;
— язык представления знаний SCL, ориентированный на использование в задачах проектирования вычислительных ЭСРВ ситуационного типа;
— методику автоматизированного поэтапного построения моделей знаний ЭСРВ (с изменением парадигмы организации моделей со структурной на вычислительную), позволяющую производить формирование БЗ в произвольных терминологических базисах, контролировать непротиворечивость экспертной информации, комплекси-ровать частные модели знаний и приводить их к единой системе терминов;
— специализированную сетевую алгебру, позволяющую описывать широкий класс преобразований однородных сетевых моделей различной инфологической структуры (в том числе сетевых моделей знаний);
— язык машин логического вывода SOL, ориентированный на описание механизмов обработки функционально-семантических и функциональных сетевых моделей;
— методику анализа и синтеза вычислительных реализаций прикладных программ на ЯВУ, позволяющую (на базе единых форм представления операторных моделей) согласованно решать задачи нормализации, анализа вычислительных характеристик и распараллеливания исходных программных алгоритмов;
— метод автоматизированного нормирования ациклических программных алгоритмов (описанных на ЯВУ), базирующийся на построении и последовательном преобразовании специализированных сетевых моделей исходной программы;
— метод автоматизированного распараллеливания последовательных ациклических программ на ЯВУ (для многопроцессорных систем с общей памятью), обеспечивающий получение описания результирующего параллельного алгоритма в виде совокупности заданного числа программных модулей на ЯВУ.
Практическая значимость полученных результатов определяется следующим:
1) разработанный вариант технологии может быть использован при решении соответствующего круга задач, связанных с проектированием БСУ отечественных моделей JIA гражданского и двойного назначения серий Ту и Ил. Отдельные элементы предложенной технологии внедрены в настоящее время в МИЭА (г.Москва);
2) рассматриваемая в работе технология потенциально пригодна для применения в целом ряде смежных проблемных областей, связанных с проектированием гибридных систем управления реального времени с элементами ИИ (в первую очередь, систем управления сложными динамическими объектами), в частности, — имеющих сложную вычислительную архитектуру;
3) технологические подсистемы автоматизированной разработки встроенных ЭСРВ, автоматизированной нормализации программных алгоритмов на ЯВУ и автоматизированного распараллеливания ациклических программ на ЯВУ имеют самостоятельное функциональное значение и могут использоваться при решении соответствующих проектных задач вне зависимости от конкретных характеристик предметных и проблемных областей.
В целом, систематизируя приведенные выводы, можно констатировать, что основные цели настоящей работы, сформулированные во Введении, достигнуты, и предложенный вариант организации расширенной технологии автоматизированного проектирования алгоритмического и программного обеспечения БСУ с элементами ИИ представляет собой логически законченную разработку, доведенную до стадии реализации и внедрения.
