Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ методов обработки информации в системах автоматизированного проектирования 13
1.1. Анализ тенденций развития систем автоматизированного проектирования в строительстве 13
1.1.1. Краткий обзор проблем строительного проектирования в России 13
1.1.2. Применение автоматизации и информационных технологий в производстве и проектировании 15
1.1.3. Развитие и применение САПР 19
1.2. Анализ современного состояния САПР в строительстве 21
1.2.1. Структура и виды систем автоматизированного проектирования 21
1.2.2. Основные области применения автоматизированного проектирования в архитектуре и в строительстве 24
1.2.3. Основные тенденции и проблемы развития прикладных программных продуктов для строительства 29
1.3. Анализ развития систем обработки данных в САПР 31
1.3.1. Задачи разработки и моделирования в САПР 31
1.3.2. Формализация процесса строительного проектирования 33
1.3.3. Совершенствование методов разработки программного обеспечения САПР 41
1.3.4. Совершенствование методов информационного обеспечения САПР 43
1.4. Анализ методов передачи информации в системах САПР 48
1.4.1. Взаимодействие информационных систем в строительном проектировании 48
1.4.2. Методы передачи и преобразования проектной информации 51
1.4.3. Проблемы передачи, преобразования и использования информации в системах строительного проектирования 54
Выводы по главе 1 57
Глава 2. Методологические основы организации информационного обмена и преобразования данных 59
2.1. Обоснование методологической схемы исследования 59
2.1.1. Применение основных системотехнических принципов 59
2.1.2. Применение информационных технологий 63
2.1.3. Методологическая схема исследования 67
2.2. Документы и информация в строительном проектировании 69
2.2.1. Основные виды документов в строительстве 69
2.2.2. Основные виды информации в строительных документах 71
2.2.3. Содержание информации в строительных документах 79
2.2.4. Информация о строительных объектах в САПР 82
2.3. Процессы передачи и преобразования проектной информации .90
2.3.1. Источники, приемники и средства передачи информации...90
2.3.2. Схемы и этапы передачи данных 92
2.3.3. Особенности интегрированных систем проектирования строительных объектов 95
2.3.4. Применение универсального формата данных 99
2.3.5. Основные принципы и схемы преобразования данных 102
Выводы по главе 2 112
Глава 3. Научные основы моделирования предметной области и структуры данных строительных объектов 113
3.1. Методы моделирования предметной области 113
3.1.1. Обзор и классификация методов моделирования 113
3.1.2. Предметно-ориентированный подход к структуре данных 115
3.1.3. Основные модели данных 118
3.1.4. Основные модели знаний 123
3.1.5. Описание предметной области с помощью «безбумажных» информационных технологий 127
3.1.6. Применение математических моделей 130
3.2. Формализованное описание предметной области строительства 131
3.2.1. Особенности предметной области строительства 131
3.2.2. Описание при помощи модернизированной теории фреймов 136
3.2.3. Описание при помощи средств визуализации и разработки систем 137
3.3. Разработка модели предметной области 141
3.3.1. Основные требования к модели 141
3.3.2. Структура классов общего назначения 143
3.3.3. Классы геометрического и топологического описания объектов 148
3.3.4. Отображение строительных объектов, их свойств и отношений 161
Выводы по гл. 3 165
Глава 4. Описание и классификация объектов строительства 166
4.1. Методические основы классифицирования 166
4.1.1. Семантическая классификация и ее применение в строительстве 166
4.1.2. Анализ теоретических положений классификации 167
4.1.3. Анализ существующих систем классификации объектов и их применения в строительном проектировании 173
4.1.4. Основные требования к системам классификации в строительстве 178
4.2. Принципы классификации объектов и понятий 180
4.2.1. Основные принципы типологии предметной области 180
4.2.2. Идентификация классов, уровней, таксонов и объектов 184
4.2.3. Оптимизация структуры классификации 188
4.2.4. Иерархические уровни вложенности объектов 195
4.3. Классификации в строительстве 200
4.3.1. Классификации объектов строительства 200
4.3.2. Классификация свойств строительных объектов 202
4.3.3. Классификация отношений, состояний, процессов, ресурсов 205
4.4. Роль контекста в процессах передачи и распознавания информации 207
4.4.1. Состав и значение контекстно-зависимой информации 207
4.4.2. Основные составляющие контекста и иерархия контекстов 208
Выводы по главе 4 211
Глава 5. Информационные основы передачи и распознавания объектов строительства 212
5.1. Основы разработки универсального формата данных для хранения и передачи информации 212
5.1.1. Отображение данных с помощью универсальных форматов 212
5.1.2. Формат данных для описания предметной области строительства 220
5.1.3. Отображение топологических и геометрических объектов 227
5.1.4. Размещение классификаций в распределенных базах данных 229
5.1.5. Комплексное отображение строительных объектов с помощью универсального формата 232
5.2. Структуры данных, используемые в системах инфрапроектирования САПР 234
5.2.1. Квазидинамическое образование классов с помощью таксонов 234
5.2.2. Требования к структуре данных инфрапроектирования САПР 237
5.2.3. Требования к функциональности классов и таксонов 241
5.2.4. Требования к системе управления базами данных объектов и таксонов 244
5.3. Основы использования элементов искусственного интеллекта
для распознавания данных 246
5.3.1. Возможность использования элементов искусственного интеллекта в процессах передачи данных 248
5.3.2. Нейронные сети и их применение 248
5.3.3. Использование нейронной сети для анализа и распознавания объектов строительства 251
Выводы по главе 5 257
Глава 6. Анализ и последующее использование информации 259
6.1. Верификация и обработка конструктивных и технологических данных 259
6.1.1. Верификация моделей строительных элементов и их отношений 259
6.1.2. Интерактивное дополнение конструктивных и технологических данных 262
6.1.3. Использование диалога с взаимосвязанными параметрами 267
6.2. Использование информации для принятия проектных решений 273
6.2.1. Методы выбора проектных решений в строительстве 273
6.2.2. Методология определения эквивалентных затрат 275
6.2.3. Особенности выбора проектного решения с учетом равноэкономичности решений и других факторов 280
6.3. Особенности программной реализации информационных технологий в строительном проектировании 286
6.3.1. Особенности и проблемы объектно-ориентированного программирования 286
6.3.2. Реализации объектно-ориентированного моделирования..288
6.3.3. Пилотная реализация программного комплекса 295
6.3.4. Внедрение и экономическая эффективность результатов исследований 296
Выводы по главе 6 299
Общие выводы 301
Список литературы 304
Приложения 328
- Применение автоматизации и информационных технологий в производстве и проектировании
- Особенности интегрированных систем проектирования строительных объектов
- Описание предметной области с помощью «безбумажных» информационных технологий
- Анализ существующих систем классификации объектов и их применения в строительном проектировании
Введение к работе
-3-
Актуальность исследования: В настоящее время в практике строительного проектирования широко применяются программные продукты: системы автоматизированного проектирования, компьютерные программы и комплексы различного назначения. Эти программные продукты создаются разными разработчиками, используют различные базы и форматы для хранения и передачи данных, отличающиеся описания предметной области, специфические подходы к решению задач. Однако при создании комплексных информационных технологий часто требуется непосредственное или опосредованное взаимодействие программных продуктов. До сих пор перенос данных из одного программного продукта в другой зачастую происходит вручную.
В связи с этим возникает проблема интероперабельности, то есть совместимости различных программных продуктов между собой. Для решения этой проблемы международными организациями создаются различные протоколы передачи данных, которые, однако, не могут полностью отразить содержание передаваемой информации с учетом потребностей принимающей стороны. Эти протоколы отличаются между собой по своим подходам и до сих пор находятся в стадии разработки и согласования.
Таким образом, необходимо, с одной стороны, создать научно-методические основы для построения протоколов интероперабельности и, с другой стороны, разработать способы взаимодействия программных продуктов в условиях ограниченных возможностей применения указанных протоколов.
Актуальность темы определяется практической потребностью в обеспечении взаимодействия разнородных программных продуктов при создании интегрированных информационных технологий в строительстве.
Целью диссертации является создание научно-методических основ передачи информации между программными продуктами в строительстве и распознавания объектов, включая системы автоматизированного строительного проектирования.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
проведен анализ методов обработки информации в программных продуктах и системах автоматизированного проектирования;
исследованы основные принципы передачи и преобразования данных в строительных информационных системах; __
j РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ|
I БИБЛИОТЕКА I
I СПетербурГ/ J
разработаны методические основы классифицирования понятий, объектов и их свойств в строительных информационных системах;
созданы методы формализованного описания предметной области строительства с помощью стандартизованных протоколов;
исследованы и разработаны методы распознавания строительных объектов, созданных в системах автоматизированного проектирования;
разработаны и реализованы методы последующей обработки переданной проектной информации в программных продуктах организационно-технологического и экономического назначения;
проведено внедрение результатов исследований, на основе которых выполнена практическая оценка эффективности теоретических исследований диссертации.
Объектом исследования являются информационные технологии, системы автоматизированного проектирования и программные продукты, взаимодействующие в процессе создания строительных проектов.
Предметом исследования являются методы передачи информации в системах строительного проектирования, включая методы распознавания объектов.
Методологическая схема исследования представлена на рис. 1.
Методологическими и теоретическими основами исследования являются работы отечественных и зарубежных авторов в области теории систем, математического моделирования, объектно-ориентированного программирования, теории баз данных, искусственного интеллекта, теории классификации и семантического анализа.
Научная новизна диссертационной работы:
впервые выполнен научный анализ процессов взаимодействия разнородных программных продуктов и информационных систем в строительном проектировании, включая анализ передачи, преобразования, верификации и использования информации;
разработаны научные основы проектирования процессов передачи информации на основе предложенной концепции инфрапроектирования САПР, как самостоятельной стадии проектирования взаимосвязей подсистем;
разработаны методологические основы классифицирования понятий, строительных объектов и их свойств;
разработаны методы формализованного описания предметной области.
учитывающих требования интероперабельности программных продуктов, на основе которого создана концепция универсального языка описания объектов предметной области строительства;
обоснована возможность квазидинамического образования классов в процессах передачи проектной информации на основе испбльзования введенной автором концепции таксона как промежуточного между понятиями «класс» и «объект»;
разработаны содержание и методы использования контекста проектной информации, позволяющего существенно облегчить распознавание строительных объектов в процессе передачи информации;
разработана и реализована методика распознавания строительных объектов с помощью использования нейронных сетей;
предложены методы выбора проектных решений на основе эквивалентных затрат и способы последующего использования передаваемой информации о строительных объектах.
На защиту выносятся следующие наиболее существенные результаты исследований, имеющие научную и практическую значимость:
комплекс теоретических исследований и практических методов, направленных на достижение интероперабельности программных продуктов в строительстве;
методические основы классифицирования и описания предметной области строительства с помощью стандартизированных протоколов представления информации;
методические основы распознавания строительных объектов в процессах взаимодействия разнородных программных продуктов;
методы выбора проектных решений и последующего использования передаваемой информации о строительных объектах.
Практическая значимость результатов исследования: разработанные методы обеспечения интероперабельности программных продуктов в строительстве предназначены в первую очередь для практического использования при разработке программного обеспечения систем автоматизированного проектирования, а также программных продуктов организационно-технологического и экономического назначения. Дальнейшая разработка и совершенствование научно-методических принципов, обоснованных теоретически и опробованных на практике, позволит создавать линии совместимых программных продуктов для строительного
проектирования, а также обеспечить независимую верификацию и дополнение проектных данных для проведения сметных расчетов, автоматизированного составления объемов работ и спецификаций.
На основе предложенных методов и протоколов интероперабельности проектные организации могут разрабатывать и внедрять интегрированные информационные системы, основанные на взаимодействии различных программных средств. Это позволит проектным организациям повысить эффективность совместного применения разнородных программных продуктов, сократить сроки проектирования и уменьшить сметную стоимость проектируемых объектов.
Внедрение результатов работы: положения, обоснованные в настоящем исследовании, внедрены при разработке пилотной реализации программного комплекса передачи и распознавания строительных объектов. Указанная реализация представляет собой прототип программного продукта, обеспечивающего преобразование данных различных систем, а также составление перечней объемов работ и спецификаций. Комплекс был использован при проектировании ряда строительных объектов в проектных и проектно-строительных фирмах.
Методические вопросы, разработанные в диссертации, внедрены также в учебный процесс в Московском государственном строительном университете для студентов специальности 2903 «Промышленное и гражданское строительство».
Апробация работы:
Достоверность и обоснованность результатов подтверждается применением разработанного пилотного анализатора строительных объектов в практике проектирования. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных семинарах по строительной информатике, организованных совместно Берлинским Техническим Университетом и Московским государственным строительным университетом в 1994-2002 гг., городской научно-практической конференции «Современные технологии в строительстве. Образование, наука, практика» (Москва, 2001 г.), на XI и XII российско-польском семинарах «Теоретические основы строительства» (Варшава, 2002 г. и Нижний Новгород, 2003 г.), на заседании отделения строительных наук Российской Академии строительства и архитектуры (Москва, апрель 2002 г.), на техническом семинаре «Прогресс в проектировании, строительстве и эксплуатации электрических сетей» (ВВЦ,
ноябрь 2002 г.), на международном коллоквиуме по применению информатики и математики в архитектуре и строительстве IKM (Веймар, 2003 г.), на научно-технических конференциях и семинарах в МГСУ и др.
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 44 работы, в том числе монография «Передача информации и распознавание объектов в системах строительного проектирования». Дополнительные материалы по диссертации опубликованы также в сети Интернет на странице .
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, шести глав и общих выводов, включает в себя 334 стр. текста, 19 таблиц, 44 рисунка, список литературы из 288 наименований, 4 приложения.
Применение автоматизации и информационных технологий в производстве и проектировании
Информационной технологией называется система информационных, производственных и управленческих процессов, а также функциональных, содержательных и обеспечивающих компонентов, направленная на решение производственных задач [149]. Близкий по значению термин «автоматизированная система» в настоящее время употребляется в основном для наименования конкретных видов человеко-машинных компьютеризированных комплексов. К ним обычно относят автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), проектирования (САПР), управления (АСУ, ОАСУ), управления предприятием (АСУП), технологическими процессами (АСУТП), технологической подготовкой производства (АСУТПП) и гибкими производственными системами (АСУГПС), контроля (АСК), обработки данных и документации (АСОД), обмена информацией (АСОИ) и др. [34].
На производстве автоматизация представляет собой информационную технологию, обеспечивающую выполнение задания путем сочетания программного управления с контролем обратной связью. Автоматизированные процессы производства обычно включает регистрацию данных, выработку оптимальной технологии, управление рабочими органами, выдачу сообщений для персонала. Технической базой автоматизации является применение микропроцессоров, измеряющих, запоминающих, управляющих и других устройств. Целесообразность автоматизации производства определяется эффективностью ее применения для повышения безопасности, совершенствования качества продукции, поиска и исправления технологических ошибок, оптимизации технологических процессов и улучшения взаимодействия с человеком. Различают жесткую, программируемую и гибкую автоматизацию.
Высокий уровень жесткой автоматизации (с фиксированной последовательностью операций) достигнут в отраслях массового производства, использующих непрерывный производственный цикл, и рабочую среду в виде газа, жидкости, порошка: в химии, нефтехимии, пищевой промышленности, металлургии. Автоматизация в машиностроении берет свое начало с 1946 г., когда на заводах корпорации Форд Мотор Компани были широко применены автоматические устройства управления механизированными произволственными линиями.
Программируемая автоматизация (с изменением программ обработки для различных партий изделий) нашла применение в отраслях с выпуском небольших партий продукции, с периодическим или индивидуальным производственным циклом, таких, как металлообработка, сборочное производство. Пример программируемой автоматизации - станки с числовым программным управлением (ЧПУ), известные с 1952 г. Дальнейшее развитие автоматизации производства привело (1961) к появлению промышленных роботов, то есть автоматов, обладающих некоторыми антропоморфическими признаками; в частности, к роботам относят и многофункциональные программируемые манипуляторы для перемещения деталей или инструментов.
При гибкой автоматизации перепрограммирование операций производится без остановки производства. Гибкие производственные системы (ГПС, flexible manufacturing system - FMS) включают обычно станки с ЧПУ, конвейерную или роторную систему обработки изделий и компьютерную систему управления и контроля. Человеческий труд применяется для общего управления и обслуживания, погрузочных операций, замены инструментов и ремонта. В целом автоматизированное производство в промышленности получило за рубежом наименование computer-aided manufacturing (САМ). Следует отметить, что в строительно-монтажном производстве применение современных информационных технологий находится лишь в начале пути [158].
Информационные технологии широко используются в проектировании. Системы автоматизированного проектирования (САПР, computer-aided design - CAD) используют возможности компьютеров для создания и модификации проекта. С помощью САПР проектировщик создает на носителях информации модель проектируемого объекта. Однако термин «CAD» в зарубежной практике используется обычно для систем, выполняющих в основном графическое проектирование. Выполнение расчетов, анализа, оптимизации конструкции производится с помощью автоматизированных систем разработки (computer-aided engineering - САЕ).
Наиболее эффективные результаты приносит объединение систем автоматизированного проектирования и автоматизированного производства (CAD/CAM, CAD/CAM/CAE). Такие системы используют данные проектирования непосредственно для выработки инструкций машинам или роботам.
Примерно с 1970 г. в промышленности ряда стран находит применение интегрированное автоматизированное производство (computer-integrated manufacturing - СІМ), то есть объединение автоматизированных подсистем проектирования, производства и организационно-экономического обеспечения с непосредственным использованием компьютеров. При этом СІМ включает такие организационно-экономические функции, как, например, размещение заказов, подсчет затраченного времени, учет стоимости изделий, составление счетов и платежных ведомостей [213]. Использование СІМ повышает гибкость производства, снижает время внедрения новых изделий, увеличивает производительность труда благодаря оптимальной загрузке мощностей.
Иногда в отдельные группы ИТ выделяют системы управления производством (product data management - PDM), объектами (facility management -FM), геоинформационные системы (ГИС, geographical information system -GIS) и др. Так, системы PDM обеспечивают взаимодействие систем подготовки и управления производством, снабжения, сбыта, эксплуатации и обслуживания оборудования. Эти системы могут работать в комплексе с другими ИТ, что приводит, например, к возникновению технологических линий по схеме «CAD/CAM/CAE/PDM».
Особенности интегрированных систем проектирования строительных объектов
В гл. 1 приведен обзор и анализ различных автоматизированных систем, применяемых в строительном проектировании. На основании этого анализа можно заключить, что для удовлетворения требований, предъявляемых к обеспечению процесса проектирования, необходимо применение интегрированных САПР, отдельные подсистемы которых создаются, возможно, разными разработчиками. Назовем такие системы «гетерогенными» и сформулируем перечень задач, которые они могли бы решить во взаимодействии с проектировщиками: создание комплексной параметрической модели строительных объектов; выбор оптимальных конструктивных, технологических, организационных решений, в том числе при недетерминированной исходной информации; разработка комплектной проектно-сметной документации в соответствии с нормативными требованиями; разработка технологической, управленческой, исполнительной документации, используемой на различных стадиях жизненного цикла строительного объекта.
Оставим пока в стороне вопросы конфигурации гетерогенной системы и тем более вопросы ее реализации. Чтобы представить себе место таких систем в процессе проектирования и охарактеризовать способы взаимодействия подсистем САПР, проведем классификацию форматов систем проектирования строительных объектов, взяв в качестве классификационного признака формат результатов, вырабатываемых системой. Результаты такой классификации показаны в табл. 2.5.
В таблице 2.5 в качестве количественной характеристики формата результата введено понятие «мощности формата». Мощность формата М является условной величиной, приблизительно отражающей размерность модели, являющейся результатом работы системы проектирования. Она обобщает известную классификацию моделей САПР: 2D, 3D и т.п. Аналогичное понятие мощности может быть использовано и для самой системы проектирования. При этом мощность отражает степень приближения модели к реальной сложности объекта.
Отметим, что системы ручного проектирования с применением только чертежных приборов или машинописной техники не являются собственно форматом (М = 0); они морально устарели вследствие трудности внесения изменений, низкого качества и низкой точности изображения. Эти системы могут использоваться для создания предварительных эскизов либо внесения небольших дополнений и изменений при недостатке времени на выполнение полноценных чертежей.
Системы графического редактирования (М = 1..Л/2) не относятся собственно к системам строительного проектирования, однако часто используются при невозможности использования САПР более высокой мощности. К ним можно отнести, например, системы, использующие форматы DWG и DXF, несмотря на то, что эти форматы поддерживают трехмерное изображение геометрических объектов.
Системы двумерного моделирования строительных объектов (М = 2...2) обладают возможностями запоминания параметрических моделей. В качестве параметров используются длина и ширина стен, ширина проемов, глубина ниш, количество ступеней и др. Это дает возможность проектировщику оперировать понятными ему специальными понятиями предметной области. К таким форматам можно отнести, например, формат файла unicad.
Системы трехмерного моделирования строительных объектов (М = 3) содержат объемные параметрические модели, способные взаимодействовать между собой и с окружающей средой. Это позволяет, например, производить логические операции (пересечение, объединение) над трехмерными объектами, определять возможные коллизии пересечений элементов конструкций в пространстве, а также получать характеристики геометрических тел. К ним относится, например, форматы систем ArchiCAD, Nemetschek, Arcon, PDMS, AutoCAD Architectural Desktop.
Гомогенные (то есть однородные) комплексные системы проектирования разрабатываются, как правило, в составе единого комплекса, включающего модули проектирования, управления производством, инженерных расчетов, составления смет и др. К ним могут быть отнесены системы класса CAD/САМ и CAD/CAE, так называемые 40-системы, например, CATIA, MicroStation. Недостатком этих систем обычно является невозможность полноценного доступа к информации из других систем. В строительстве такие системы находят ограниченное применение в связи с большой изменчивостью внешних условий, гибкостью применяемых технологий и способов организации строительства.
Гетерогенная (то есть разнородная) интегрированная система проектирования является гипотетической системой, в которой могут быть использованы модули, созданные различными разработчиками. В совокупности части такой системы могут создавать полноценную модель проектируемого объекта, не зависящую от свойств создающей системы. Основой совместимости модулей системы является универсальный формат (М = 5), обеспечивающий хранение и использование любых данных, вырабатываемых подсистемами. В следующем параграфе изложены основные требования к универсальному формату.
Как правило, система большей мощности может создавать выходную информацию не только в своем собственном формате, но и в виде форматов меньшей мощности, например, в виде двумерных образов чертежей. Поскольку процессы передачи информации, как правило, не обладают креативными свойствами, то в этих процессах объем существующей информации может только уменьшаться или, в крайнем случае, оставаться таким же. Отсюда понятно, почему в существующих системах преобразование информации ведется только от систем (форматов) большей мощности в форматы меньшей мощности или в равномощные. Взаимосвязи форматов различных систем проектирования строительных объектов показаны на рис. 2.6.
Описание предметной области с помощью «безбумажных» информационных технологий
Модели данных по определению являются статическими; в них не содержится логической или иной функциональности. В то же время имеется потребность в запоминании не только данных, но и знаний, то есть именованных отношений между данными [69], другими словами, жестко или не жестко заданных процедур обработки и получения новых данных из уже имеющихся.
Для формализации простого, однозначно интерпретируемого (функционального) знания используются алгоритмические модели, которые реализуются на любом языке программирования. Возникающими здесь проблемами могут быть потеря точности в задачах итерационного характера или в задачах большой размерности, зацикливание, проблемы организации диалога с пользователем, возникновение ошибок в программах и т.п. Кроме того, любое изменение или дополнение в предметной области приводит к перестройке жестко заданного алгоритма программ.
Однако многие задачи не могут быть (полностью или частично) формализованы. Исходя из общих принципов решения задач [6, 135, 141], можно сформулировать достаточные признаки таких задач: - невозможность сформулировать критерий решения задачи; - невозможность сформулировать целевую функцию задачи; - невозможность определить параметры, определяемые в ходе решения; - невозможность сформулировать ограничения на допустимую область решений; - невозможность (нецелесообразность) учета всех влияющих факторов; - невозможность (сложность) создания устойчивого алгоритма; - ограничения по памяти или быстродействию компьютера. Описание предметной области строительства во многом удовлетворяет указанным условиям, то есть является слабо формализуемой задачей. Таким образом, для отображения предметной области с учетом ее динамики следует применять не только статическое описание, но и систему представления знаний о ней.
К основным методам представления знаний о предметной области можно отнести: [137, 169, 171, 189] логическую модель, продукционную модель, фреймы, семантические сети и др.
Логическая модель представляет собой в известной степени замену естественного языка совокупностью строго формализованных логических выражений. Такая совокупность может быть описана как система базовых элементов (термов), синтаксических правил построения выражений и семантических правил вывода. Логические связи обычно называют предикатами (высказываниями, отношениями) - они играют роль сказуемого во фразах естественного языка. Наиболее распространенными связями являются двуместные предикаты, объединяющие смысловыми отношениями субъект и объект. В качестве отношений используются несколько основных связей формальной логики: отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация, кванторы общности и существования.
Для наглядности представления логическая модель с учетом может быть представлена в виде графа {сетевой модели), которая обладает теми же свойствами [69]. Логические модели могут быть использованы, в частности, для описания строительных норм и правил в связи с их достаточно четкой формализацией [218]. Для реализации логических моделей предназначен язык программирования «ПРОЛОГ» (Programming in Logic).
Однако, несмотря на хорошую теоретическую обоснованность, логическая модель не в состоянии описать сложные предметные области с элементами недетерминированности и эвристики. Для более адекватного отражения реального мира вводятся понятия нечетной логики, при которой логические понятия описываются не булевской алгеброй (то есть результаты логических выражений могут быть отличны от значений «истина» или «ложь»). В продукционной модели представление знаний основано на правилах (продукциях). Правило включает имя, сферу и условия применимости, ядро правила (обычно операторы «ЕСЛИ-ТО» или «ЕСЛИ-ТО-РІНАЧЕ») и постусловия, выполняемые в случае утвердительного результата действия правила. В продукционной модели возможно также осуществлять целенаправленный выбор правил в зависимости от заданных условий. Применение правил обеспечивает более гибкие механизмы получения результатов по сравнению с логической моделью [139]. Продукционные модели, несмотря на простоту представления отдельных правил и удачный механизм описания ситуаций, в меньшей степени предназначены для структурированного описания объектов.
Семантические сети представляют знания об объектах и их отношениях в виде ориентированного графа. Вершины графа моделируют объекты, понятия или события, а дуги графа являются семантическими предикатами. Типизированными предикатами могут служить «целое - часть», «причина -следствие», «средство - цель» и др. Предикаты, используемые для представления иерархии, имеют тип is-a (является) и has-part (имеет часть). Задача автоматического формирования структуры семантических сетей весьма трудна, а формирование вручную нецелесообразно при большой размерности задачи. В то же время семантические сети с успехом применяются в структурной лингвистике для семантического разбора текста и других задач [181, 188, 190, 196].
Фреймовая модель представления знаний организует все объекты во фреймы (frame), включающие в себя набор возможных атрибутов - слотов (slot), которые могут моделировать свойства объекта, правила, функции и т. д., а также могут присоединять другие фреймы или же оставаться пустыми. Фрейм включает также разнородную информацию об использовании фрейма, о его поведении и т.п. Таким образом, совокупность фреймов может отображать сложные иерархические структуры предметной области [90, 169]. В определенном смысле семантическую сеть можно считать формой представления фреймовой модели [168].
Фреймовая модель применялась, например, для описания железобетонных строительных конструкций, включающего геометрию и топологию опалубки, описание арматуры, свойства материалов и др. [255]. Отметим, что включение фрейма в слот (по терминологии М. Минский - терминал) другого фрейма уже моделирует определенные иерархические отношения. Эта модель явилась по существу предтечей объектно-ориентированного программирования.
Многоуровневая логическая модель представляет собой синтез логической модели и семантических сетей и позволяет отображать иерархическую структуру отношений [261]. На основе этой модели может быть, например, построена семиотическая модель представления знаний [13, 25].
Разновидностью семантических сетей являются также логико-смысловые модели [50, 68, 157]. Такие модели могут быть представлены неориентированными связными графами. Дуги графа моделируют как логические, так и семантические связи. Логико-смысловые модели с успехом могут быть применены для моделирования сложных динамических систем, например, организационных структур [167].
Анализ существующих систем классификации объектов и их применения в строительном проектировании
Одна из наиболее универсальных систем классификации понятий создана американским библиотекарем Мелвилом Дьюи в 1873 г. (Melville Louis Dewey, 1851-1931) и названа десятичной классификацией Дьюи (Dewey Decimal Classification) [259] Система широко применяется в библиографии многих стран и в настоящее время включает до 110 тыс. понятий, однако его отличает неравномерность ветвления и насыщенности разделов; в частности, промышленности и строительству выделено только 5 % кодов верхнего уровня.
В 1904-1907 на основе DDC Полем Отле и Анри Ла-Фонтеном был разработан Универсальный десятичный каталог УДК (Universal Decimal Classification), используемый до сих пор в библиотечном деле, в том числе, и в нашей стране. С 1992 г. УДК поддерживается международным консорциумом, многоязычная база данных которого, включающая более 60 тыс. понятий, находится в Нидерландах [273]. Группы УДК 624 «Гражданское строительство» (Civil Engineering) и 690 «Строительство» (Building) включают соответственно 1500 и 600 понятий. Впоследствии специально для библиографического поиска были разработаны обширные Классификация библиотеки Конгресса США и Библиотечно-библиографическая классификация в СССР (1960-1968 гг.).
В целях систематизации научно-технической информации создан Государственный Рубрикатор Научно-технической Информации (ГРНТИ), охватывающий около 7600 наименований. Раздел 67 «Строительство. Архитектура» включает около 170 рубрик. Кроме того, смежные рубрики расположены в разделах 30 «Механика», 38 «Геология», 70 «Водное хозяйство» и др.
Создаваемая в настоящее время в России единая система классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК ТЭСИ) основывается на принципах открытости, автоматизации, единства и комплексности системы кодирования, актуализации, гармонизации с международными стандартами и др. [96].
ЕСКК ТЭСИ состоит из общероссийских классификаторов технико-экономической и социальной информации, а также из нормативных и методических документов, регламентирующих их разработку и применение. Кроме того, могут разрабатываться отраслевые классификаторы и классификаторы отдельных организаций и объединений. В настоящее время утверждено 29 общероссийских классификаторов, наиболее важными из которых с точки зрения передачи проектных данных являются: Общероссийский классификатор единиц измерения (ОКЕИ); Общероссийский классификатор продукции (ОКП); Классификатор изделий и конструкторских документов (ЕСКД); Общероссийский классификатор основных фондов (ОКОФ); Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД); Общероссийский классификатор объектов административно -территориального деления (ОКАТО) и др. Новые классификаторы построены с учетом действующих международных стандартов и постепенно заменяют ранее действовавшие классификаторы, например, отраслей народного хозяйства (ОКОНХ), видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП), строительной продукции (ОКСП), работ и услуг в строительстве (ОКРУС) и др. Объектами классификации и кодирования в ЕСКК ТЭСИ РФ являются технико-экономические и социальные объекты и их свойства [63]. Каждая позиция классификатора имеет, как правило, три части: код объекта классификации, наименование объекта на естественном языке и дополнительные признаки объекта. Первая часть несет синтаксическую нагрузку, тогда как вторая и третья - семантическую. Кроме общероссийских классификаторов, в строительстве применимы отраслевые строительные классификаторы, классификаторы других отраслей, а также региональные классификаторы. Для промышленности ГОСТ 2-101-68 [28] установил всего 4 вида изделий: детали, сборочные единицы, комплекты и комплексы. При этом допускается рекуррентное вхождение однородных изделий друг в друга: сборочная единица состоит из сборочных единиц и т.д. В компьютерных программах такое допущение может вызвать зацикливание при создании объектов (см. гл. 5). Кроме того, могут возникнуть сложности с организацией интерактивного диалога. В связи с этим целесообразно применение расширенной иерархической структуры изделий. Для промышленности такая структура установлена классификатором ЕСКД, в котором использованы функциональные, конструктивные, физические (по принципу действия), параметрические, геометрические признаки. Для деталей основой деления на классы является геометрическая форма, для сборочных единиц, комплектов и комплексов - функциональный признак (назначение). Всего классификатор содержит 49 классов и 242 подкласса. Класс, подкласс, группа, подгруппа и вид изделия обозначаются шестью цифрами, образующими конструкторский код изделия. Технологический код изделия обозначается 14-ю цифрами в соответствии с технологическими классификаторами деталей (ОК 020-95, ОК 021-95) и сборочных единиц (ОК 022-95).
Общероссийские классификаторы в предметной области строительства ограничиваются в основном функциональным признаком, т.е. назначением объектов. Так, в девятиразрядном Общероссийском классификаторе основных фондов (ОКОФ) приводится более 11200. позиций, в том числе 1590 наименований зданий и сооружений производственных предприятий и цехов и более 330 наименований жилых и общественных зданий и сооружений. Разделение объектов на группы является зачастую неравномерным, например, «162102460 коробки картонные» расположены в иерархии выше, чем «124526469 космодром». В структуре классификатора не могут быть описаны также внутренние связи между элементами основных фондов.
За исключением первых двух цифр, код ОКОФ совпадает с кодами семиразрядного Общероссийского классификатора видов экономической деятельности, продукции и услуг ОКДП [99]. В основу ОКДП положены, в свою очередь, международный стандартный отраслевой классификатор МСОК (International Standard Industrial Classification of all Economic Activities - ISIC) и классификатор основных продуктов КОП (Central Product Classification -CPC). Код отрасли и продукта занимают соответственно четыре и три разряда. В классификаторе ОКДП содержится более 4200 понятий, относящихся к строительству, в том числе свыше 1000 видов работ и услуг, свыше 1200 наименований строительных конструкций, деталей и других ресурсов, свыше 1700 видов предприятий, зданий и сооружений, около 300 других понятий (разделов проектов, характеристик зданий и др.).
С 1 января 2003 года в связи с введением ОКВЭД отменены Общесоюзный классификатор работ и услуг в строительстве (ОКРУС), Общесоюзный классификатор отраслей народного хозяйства (ОКОНХ), а также части I и IV классификатора ОКДП.
Параллельно с ОКДП существует Общероссийский классификатор продукции (ОКП), насчитывающий 52,5 тыс. групп и наименований продукции, в том числе более чем 5 тыс. наименований материальных ресурсов, применяемых в строительстве (не считая технологического оборудования). ОКП построен по отраслевой системе и не связан с международными классификациями, однако часто применяется на практике. Следует отметить, что количество видов ресурсов, применяемых в строительстве, значительно больше. Так, в сметных нормах МТСН 81-98 [90] содержится свыше 14 тыс., а в сметных нормативах ГЭСН-2001 - около 28 тыс. наименований и марок материалов, конструкций и изделий для строительства.
