Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ подходов к созданию системы информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов многоассортиментных химических производств 27
1.1 Состояние автоматизации разработки многоассортиментных химических производств 28
1.2 Задачи синтеза технологических систем 36
1.3 Методологии разработки автоматизированных систем 41
1.3.1 Методы и технологии разработки автоматизированных информационных систем 43
1.3.2 Системы искусственного интеллекта 50
Заключению к разделу 1 60
2 Системный анализ процессов принятия решений при разработке технологических аппаратов многоассортиментных химических производств 63
2.1 Цель разработки технологических аппаратов.. 63
2.2 Место задачи разработки технологических аппаратов в системе задач создания многоассортиментных химических производств 65
2.3 Системный анализ процессов принятия решений при разработке аппаратурного оформления химико-технологических систем 72
2.3.1 Декомпозиция задачи аппаратурного оформления химико-технологических систем 72
2.3.2 Задача расчета числа и определяющих размеров аппаратов каждой стадии химико-технологических систем 76
2.3.3 Разработка технологических аппаратов химико-технологических систем 78
2.3.4 Расчет основных технологических и конструктивных параметров технологических аппаратов 82
2.3.5 Разработка вспомогательных элементов технологических аппаратов 95
2.4 Требования к информационной поддержке принятия решений при разработке технологических аппаратов 105
2.5 Формальная постановка задачи создания системы информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов 108
Заключение к разделу 2 112
3 Информационные модели для задач разработки технологических аппаратов 115
3.1 Функциональная диаграмма аппаратурного оформления химико-технологических систем 120
3.2 Функциональное представление аппаратурного оформления химико-технологических систем 125
3.3 Математические и информационные модели для задачи аппаратурного оформления химико-технологических систем 129
3.3.1 Математическая и информационная модели для задачи определения числа и размеров аппаратов на каждой стадии МM1, IM1 129
3.3.2 Математическая и информационная модели для задачи разработки аппарата стадии МM 2i, IM 2i 131
3.4 Постановка задачи создания системы информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов 146
3.5 Обоснование выбора типа информационного хранилища 147
3.6 Элементы реляционной базы данных для представления информационных моделей для задач разработки технологических аппаратов 150
3.6.1 Представление множества возможных элементов технологических аппаратов в реляционной базе данных 151
3.6.2 Представление в реляционной базе данных информационной модели для задачи определения наличия и типов элементов технологических аппаратов IM221i 152
3.6.3 Представление в реляционной базе данных информационной модели для задачи определения размеров элементов технологических аппаратов IM222i 154
3.6.4 Представление в реляционной базе данных информационной модели для задачи позиционирования элементов технологических аппаратов IM241i 158
3.6.5 Представление в реляционной базе данных информационной модели для составления спецификации технологических аппаратов IM 242i 160
Заключение к разделу 3 170
4 Представление и обработка графовых структур в реляционной базе данных 173
4.1 Обоснование использования графов в качестве унифицированного способа представления структуры технологических аппаратов.. 173
4.2 Представление и обработка ориентированных графов в реляционной базе данных 177
4.2.1 Ограничения ориентированных графов 177
4.2.2 Элементы реляционной базы данных для хранения и обработки ориентированных графов с ограничениями 179
4.3 Представление и обработка неориентированных гиперграфов с ограничениями в реляционной базе данных 182
4.3.1 Ограничения неориентированных гиперграфов 183
4.3.2 Элементы реляционной базы данных для хранения и обработки неориентированных гиперграфов с ограничениями 184
4.4 Представление и обработка ориентированных гиперграфов с ограничениями в реляционной базе данных 189
4.4.1 Ограничения ориентированных гиперграфов 191
4.4.2 Элементы реляционной базы данных для хранения и обработки ориентированных гиперграфов с ограничениями 193
4.5 Представление и обработка неориентированных ультраграфов с ограничениями в реляционной базе данных 197
4.6 Представление и обработка ориентированных ультраграфов с ограничениями в реляционной базе данных 200
4.7 Определение N-ориентированных гиперграфов и их представление в реляционной базе данных 204
4.8 Основные операции над N-ориентированными гиперграфами в реляционной базе данных 2 4.8.1 Добавление новой вершины 210
4.8.2 Добавление нового ребра 212
4.8.3 Удаление вершины 214
4.8.4 Удаление ребра 218 Заключение к разделу 4 222
5 Теоретические основы и технология использования графов и продукционных знаний в системе информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов 225
5.1 Использование графов при синтезе технологических аппаратов 227
5.1.1 Структурный синтез технологических аппаратов 229
5.1.2 Синтаксис и обработка правил в реляционной базе данных... 233
5.2 Интеллектуализация системы информационной поддержки принятия решений при прочностных расчетах элементов технологических аппаратов 240
5.3 База данных стандартных и типовых элементов технологических аппаратов с онтологией предметной области 245
5.3.1 Структура традиционной базы данных стандартных и типовых элементов технологических аппаратов 246
5.3.2 Структура базы данных стандартных и типовых элементов технологических аппаратов с онтологией предметной области 249
5.3.3 Обработка онтологии 253
5.4 Организация диалога конечных пользователей с системой информационной поддержки принятия решений, построенной на основе реляционной базы данных 257
5.4.1 Организация диалога в базах данных с плоскими таблицами. 258
5.4.2 Организация диалога в базах данных типа объект – атрибут – значение атрибута 264
Заключение к разделу 5 267
6 Практическое применение методологии создания системы информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов 270
6.1 Система информационной поддержки принятия решений при разработке технологических аппаратов многоассортиментных химических производств 270
6.1.1. Структура системы 271
6.1.2 Виртуальный кабинет «Конструирование технологического оборудования» 276
6.1.3 Модуль прочностных расчетов 278
6.1.4 База применяемости и свойств сталей 282
6.1.5 База типоразмеров элементов технологического оборудования 284
6.1.6 Интерфейс пользователя для доступа к базе элементов технологического оборудования 288
6.1.7 Каталоги типовых технологических аппаратов 289
6.1.8 Геометрические 3D-модели типовых элементов технологических аппаратов 291
6.2 Система информационной поддержки принятия решений при управлении подготовкой производства машиностроительного предприятия 295
Заключение к разделу 6 304
Заключение 305
Список сокращений и условных обозначений 307
Список литературы 308
Приложение А (справочное). Примеры элементов информационной модели для задачи разработки емкостных аппаратов 347
А.1 Условия выбора элементов емкостных аппаратов в виде формализованных правил 347
А.1.1 Таксономия терминов, используемых при выборе элементов аппаратов 347
А.1.2 Правила для определения структуры аппарата 353
А.2 Примеры определения размеров элементов аппарата 364
А.3 Примеры определения базовых геометрических элементов и позиционирования элементов аппарата 368
Приложение Б (справочное). Элементы единого информационного пространства системы информационной поддержки принятия решений при подготовке производства АО «Завод Тамбовполимермаш» 374
Б.1 Список таблиц 374
Б.2 Диаграммы базы данных 377
Приложение В (справочное). Алгоритм составления дерева изделий для спецификаций с взаимозаменяемыми элементами 384
Приложение Г (справочное). Примеры параметрических 3D-моделей типовых элементов технологических аппаратов 389
Приложение Д (справочное). Копии свидетельств о регистрации программ для ЭВМ 413
Приложение Е (справочное). Копии актов внедрения и использования результатов работы 424
- Состояние автоматизации разработки многоассортиментных химических производств
- Математическая и информационная модели для задачи разработки аппарата стадии МM 2i, IM 2i
- Структурный синтез технологических аппаратов
- Система информационной поддержки принятия решений при управлении подготовкой производства машиностроительного предприятия
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие перерабатывающих отраслей промышленности, к числу которых относится химическая, – одна из главных задач экономики России. В соответствии со стратегией развития химической и нефтехимической промышленности России на период до 2030 года в РФ предусматривается модернизация действующих и строительство новых химических производств, к которым относятся многоассортиментные химические производства (МХП), такие как производство лаков, красок, разного рода добавок и др. Эти производства в значительной степени определяют качество продукции других отраслей промышленности: текстильной, автомобильной, резинотехнической, радиотехнической и др.
Создание новых и модернизация существующих МХП невозможно без разработки эффективных технологических аппаратов (ТА), состоящих, как правило, из большого количества элементов. Система принятия решений в этом случае представляет собой многоуровневую иерархическую систему взаимосвязанных локальных задач, которая должна обеспечиваться информацией различного характера, хранением и обработкой результатов решения локальных задач, формированием проектной документации, необходимой для изготовления ТА, при минимальном участии человека и др.
Для выполнения таких функций должна быть создана система информационной поддержки принятия решений (ИППР), которая обеспечивает ускорение процессов принятия решений, исключение ошибок при передаче информации между локальными задачами принятия проектных решений, формализацию знаний предметной области, их обработку и хранение, сокращение численности конструкторских и технологических служб предприятий.
Существующие системы ИППР при разработке ТА имеют принципиальные недостатки, главный из которых – отсутствие возможности принятия решений с использованием знаний предметной области, что на практике компенсируется увеличением численности конструкторских отделов предприятий.
Научная проблема создания системы ИППР заключается в разработке методологии на базе информационных моделей объектов, допущений, большого количества ограничений, принципов, методов, алгоритмов, современных форм представления информации и ее обработки, применение которой позволит повысить эффективность процесса разработки ТА (сокращение длительности разработки ТА, увеличение производительности труда разработчиков и сокращение их числа). Поэтому проблема разработки такой методологии как научно-обоснованной организации деятельности является актуальной.
Работа выполнялась в соответствии с грантом РФФИ № 06-08-96352р_ центр_а «Разработка теории и методов интеллектуального автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля» (2006–2007 гг., исполнитель), грантом ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 гг. ГК П2359
«Учебно-промышленная информационная система автоматизирования конструирования химического (технологического) оборудования» (2009 – 2011 гг., руководитель). В 2017 году работа проводилась при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках базовой части (проект 8.7082.2017/БЧ).
Степень разработанности проблемы. Методические основы разработки химических производств, методы и алгоритмы оптимизации их работы рассматривались в научных публикациях В. В Кафарова, Л. С. Гордеева, В. В. Макарова, В. П. Мешалкина, А. Ф. Егорова, Е. Н. Малыгина, C. В. Кар-пушкина, С. И. Дворецкого, И. Е. Гроссмана, Г. В. Реклейтиса и др. При этом основное внимание уделялось постановке и решению оптимизационных задач, созданию математических моделей предметной области, методам решения оптимизационных задач и уравнений математических моделей и не затрагивались вопросы создания системы ИППР при разработке ТА.
В литературных источниках отсутствует постановка оптимизационной задачи построения системы ИППР при разработке ТА так, как этого требуют принципы системного анализа: с обоснованием критериев оптимизации, ограничений и варьируемых переменных.
Существующие методологии составления проектов автоматизированных систем (IDEF, UML и др.) являются средством отображения (визуализации) структуры и информационных потоков систем, а не средством их разработки.
Нормативные документы, регламентирующие разработку автоматизированных систем (серия ГОСТ Р ИСО 10303), являются средством описания готового изделия или его состояния на определенном этапе разработки, а не средством поддержки принятия решения.
Одним из методов, позволяющих уменьшить продолжительность и стоимость создания систем ИППР при разработке ТА, является использование унифицированного представления структуры ТА и свойств их элементов. Для этих целей часто используются различные виды графов.
Применение графов для описания структуры объектов и их свойств представлено в работах Л. Л. Горинштейна, Ю. М. Соломенцева, В. В. Павлова, Б. М. Позднеева, А. А. Большакова, Д. И. Батищева, Г. С. Ивановой, В. А. Овчинникова и др. Однако методы представления и обработки графов с ограничениями в реляционных базах данных (РБД) и, в частности, обеспечение ограничений за счет доменной и ссылочной целостности базы, в литературе отсутствуют. Отсутствуют публикации по вопросам представления структуры графов (спецификаций ТА) с взаимозаменяемыми вершинами (элементами ТА).
Одним из перспективных направлений создания автоматизированных систем является использование методов искусственного интеллекта (ИИ), в развитие которых большой вклад внесли отечественные и зарубежные ученые: М. Мински, Д. Маккарти, Д. А. Поспелов, Т. А. Гаврилова, Ю. М. Соломенцев, Г. Б. Евгеньев, А. Ф. Прохоров, Л. Фогель, Д. Джонс, П. Джексон, Н. Нильсон, С. Рассел, В. М. Глушков и др. При этом основ-
ное внимание уделялось общим теоретическим вопросам ИИ и в меньшей степени – прикладным вопросам хранения и обработки знаний, предназначенных для решения задач разработки ТА, в определенном информационном хранилище, в качестве которого в настоящей работе используется РБД. Также отсутствуют публикации о способах хранения и обработки информационных моделей (ИМ) с элементами искусственного интеллекта в РБД.
Цель и задачи исследования. Цель работы – решение научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение, – повышение эффективности процесса разработки технологических аппаратов многоассортиментных химических производств (сокращение длительности разработки, увеличение производительности труда разработчиков и сокращение их числа) за счет построения научно-обоснованной методологии создания проблемно-ориентированной системы информационной поддержки принятия решений.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи.
-
Декомпозиция глобальной задачи аппаратурного оформления химико-технологической системы (ХТС) МХП на иерархическую систему связанных локальных задач. В основе декомпозиции лежит принцип классификации элементов ТА на основные и вспомогательные, что позволяет осуществлять синтез ТА вплоть до выдачи документации, достаточной для изготовления.
-
Системный анализ локальных задач построенной в п. 1 иерархической системы, на основании которого определены требования к их информационной поддержке и поставлена оптимизационная задача создания системы ИППР при разработке ТА МХП.
-
Создана технология разработки ИМ, предназначенных для решения локальных задач аппаратурного оформления МХП, базирующаяся на:
– теоретико-множественном функциональном представлении процесса разработки ТА;
– представлении в РБД структуры ТА и элементов ИМ в виде различных видов графов.
-
Проведены исследования представления в РБД графов, гипер- и ультраграфов с ограничениями и предложены методы их обработки, обеспечивающие выполнение ограничений за счет поддержки доменной и ссылочной целостности базы, что позволяет сократить время обработки ИМ.
-
Разработаны методы использования гиперграфов с ограничениями для решения задач:
– структурного и параметрического синтеза ТА;
– разработки базы данных стандартных и типовых элементов ТА с онтологией предметной области, которая позволяет подбирать элемент в зависимости от условий его эксплуатации;
– расчетов на прочность ТА с автоматическим определением подлежащих расчету элементов и вида расчета в зависимости от типа ТА и условий его эксплуатации.
6. Созданы и внедрены системы ИППР при разработке ТА и управлении
подготовкой машиностроительного производства для их изготовления. Разра-
ботан виртуальный кабинет «Конструирование и расчет технологического оборудования», предназначенный как для промышленного использования, так и для обучения студентов.
Объект исследования. Процесс разработки технологических аппаратов многоассортиментных химических производств.
Предмет исследования. Система ИППР при разработке ТА МХП; информационные модели ТА; методы представления и обработки различных видов графов и продукционных знаний в РБД; синтез ТА с использованием методов ИИ.
Научная новизна. Создана методология построения системы ИППР при разработке ТА МХП, отличающаяся:
-
оригинальной декомпозицией глобальной задачи аппаратурного оформления ХТС МХП на иерархическую систему связанных локальных задач, особенностью которой является классификация элементов ТА на основные и вспомогательные;
-
формализованной постановкой многокритериальной оптимизационной задачи построения системы ИППР при разработке ТА МХП с использованием критериев продолжительности выполнения запросов на предоставление информации, продолжительности и стоимости создания и эксплуатации системы; варьируемыми параметрами являются тип информационного хранилища, способ представления структуры ТА, и средства, используемые при обработке информационной модели; решение задачи находится на основании системного анализа степени влияния варьируемых параметров на критерии оптимизации (п. 2 паспорта специальности 05.13.01);
-
технологией разработки ИМ для локальных задач разработки ТА, которая использует теоретико-множественное функциональное представление процесса разработки ТА и представление в РБД структуры ТА и элементов ИМ в виде различных видов графов (п. 8 паспорта специальности 05.13.01);
-
методом хранения групповых спецификаций ТА, в котором принадлежность элементов сборочным единицам задается с помощью алгебры логики (п. 4 паспорта специальности 05.13.01);
-
методом хранения спецификаций изделий с взаимозаменяемыми элементами, в котором взаимозаменяемость элементов задается знаниями в виде продукционных правил (п. 4 паспорта специальности 05.13.01);
-
использованием современных методов теории графов, основанных на предлагаемых в работе представлении и обработке в РБД простых графов, гипер- и ультраграфов с ограничениями, в которых ограничения обеспечиваются доменной и ссылочной целостностью базы (п. 5 паспорта специальности 05.13.01);
-
впервые осуществленной классификацией знаний, представленных продукционными правилами, по принципу их влияния на вершины и ребра гиперграфа структуры ТА при решения задач структурного и параметрического синтеза (п. 7, п. 10 паспорта специальности 05.13.01).
Теоретическая значимость полученных результатов заключается в развитии теории системного анализа как междисциплинарной науки, применительно к проблеме построения научно-обоснованной методологии создания системы ИППР при разработке ТА МХП, основанной на предложенных автором:
– методах представления и обработки в РБД знаний, выраженных в форме продукций, что позволяет минимизировать затраты на создание и эксплуатацию системы ИППР;
– методах представления и обработки в РБД графов с ограничениями, что позволяет создавать унифицированное программное обеспечение системы ИППР при решении задач структурного и параметрического синтеза различных типов ТА;
– технологии создания ИМ для решения задач синтеза ТА, которая позволяют получать техническую документацию с минимальным участием человека на разных этапах разработки ТА.
Практическая значимость работы. Результаты теоретических исследований позволили создать системы ИППР при разработке ТА и управлении подготовкой машиностроительного производства при их изготовлении. Разработан виртуальный кабинет «Конструирование и расчет технологического оборудования», предназначенный как для промышленного использования, так и для обучения студентов.
Указанные автоматизированные системы внедрены на АО «Завод Тамбов-полимермаш», АО «Тагат», ЗАО «Экохимпроект», АО «Тамбовский завод Комсомолец им. Н. С. Артемова», ПАО «Пигмент» и позволили повысить производительность труда работников в отделах главного конструктора и технолога, производственно-диспетчерском отделе и отделе снабжения.
Виртуальный кабинет «Конструирование и расчет технологического оборудования» используется в Тамбовском государственном техническом университете, Воронежском государственном университете инженерных технологий, Восточно-украинском университете имени В. Даля и др.
Методология и методы исследования. Для исследования используются методы системного анализа, оптимизации, математического моделирования, искусственного интеллекта, теории графов.
Положения, выносимые на защиту. Методология построения системы ИППР при разработке ТА МХП.
Декомпозиция глобальной задачи аппаратурного оформления ХТС МХП на иерархическую систему связанных локальных задач и системный анализ процессов принятия решений при разработке ТА, на основании которых определены требования, предъявляемые к ИППР локальными задачами разработки ТА.
Методы хранения и обработки в РБД групповых спецификаций и спецификаций с взаимозаменяемыми элементами.
Методы представления и обработки простых графов, гипер- и ультраграфов с ограничениями в РБД; методы обработки в РБД продукционных
правил ИМ при решении задачи синтеза ТА в зависимости от их влияния на вершины и ребра гиперграфа структуры ТА.
Степень достоверности и апробация результатов. Основные научные результаты работы доложены и обсуждены на 32 научных конференциях в том числе: Математические методы в технике и технологиях (В. Новгород, 1999; С-Петербург, 2000; Смоленск, 2001; Ростов н/Д, 2003; Ярославль, 2007; Саратов, 2008; Псков, 2009; Волгоград, 2012; С-Петербург, 2017); Конструк-торско-технологическая информатика – КТИ-96 (Москва, 1996); Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве (Н. Новгород, 1999); Информатика: проблемы, методология, технологии (Воронеж, 2012, 2013); Компьютерные науки и информационные технологии (Саратов, 2002); Информационно-технологическое обеспечение образовательного процесса государств-участников СНГ (Минск, 2012); Виртуальное моделирование про-тотипирование и промышленный дизайн (Тамбов, 2014, 2015, 2016, 2017).
Получено 10 свидетельств о государственной и отраслевой регистрации программ для ЭВМ и электронных ресурсов и 12 актов о внедрении и использовании результатов исследований.
Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 40 статьях в журналах из перечня, рекомендованного ВАК, в 7 статьях, индексируемых в Web of Science, и в 5 монографиях, две из которых написаны автором единолично.
Структура и объем диссертационного исследования. Диссертация состоит из введения, 6 разделов, заключения, списка литературы и приложений, содержит 346 страниц основного текста, 12 таблиц, 68 рисунков, 103 страницы приложений. Список литературы содержит 302 наименования.
Состояние автоматизации разработки многоассортиментных химических производств
Техническая документация современного химического производства – это результат объединенных интеллектуальных, творческих усилий целого ряда исследовательских, конструкторских и строительных организаций и объединений.
Сложность и многообразие задач, возникающих при разработке химических производств, обусловили многостадийность этого процесса [48, 49, 50, 124, 126, 127, 259, 289, 290].
Существующая практика разработки химических производств широко использует принцип декомпозиции для решения сложных задач, на основании которого выделяются отдельные подзадачи, решение которых возлагается на специализированные подразделения: технологические, конструкторские, строительно-монтажные, вентиляции и др. Мировой многолетний опыт позволяет определить следующие основные задачи разработки химических производств:
– маркетинговые исследования;
– выбор места строительства проектируемого объекта;
– разработка технологии производства продуктов;
– выбор основного и вспомогательного оборудования;
– размещение оборудования в производственных помещениях и трассировка трубопроводов;
– задачи, связанные с архитектурно-строительными решениями;
– задачи, связанные с энергоснабжением;
– задачи охраны окружающей среды и промышленной санитарии;
– задачи, связанные с гражданской обороной и предупреждением чрезвычайных ситуаций;
– разработка генерального плана и транспорта;
– разработка систем управления производством и производственными процессами;
– разработка сметной документации.
Представленные задачи решаются последовательно или параллельно и связаны между собой следующими информационными потоками:
– информация, полученная в результате решения одной задачи, является исходными данными для решения другой;
– обратные связи, когда передается информация, полученная при решении последующих задач, предыдущим задачам для коррекции их решения.
Методические основы разработки химических производств, методы и алгоритмы оптимизации их работы рассматривались в научных публикациях B. В. Кафарова, Л. С. Гордеева, В. В. Макарова, А. Ф. Егорова, Е. Н. Малыгина, C. В. Карпушкина, С. И. Дворецкого, В. П. Мешалкина, И. Е. Гроссмана, Г. В. Реклейтиса и др. Среди химических производств большой интерес представляют многоассортиментные химические производства (МХП), которые имеют следующие особенности:
– использование различных типов технологических процессов (различные реакционные процессы, сушка, фильтрация, ректификация и др.) и, соответственно, различных типов оборудования для проведения этих процессов;
– использование различных режимов работы оборудования (периодический, непрерывный, квазинепрерывный);
– смена ассортимента требует дополнительных операций;
– продукты, обрабатываемые на одном и том же оборудовании, могут иметь различные физико-химические характеристики;
– недостаточная изученность процессов, протекающих в аппаратах, отсутствие информации об их кинетике, о теплофизических характеристиках веществ и, как следствие, принятие решений на основе предыдущего опыта;
– большая доля используемого типового оборудования.
Большой вклад в разработку теоретических основ и методов оптимального проектирования и управления МХП внесли сотрудники научной школы «Теория и методы автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля», которая создана в Тамбовском государственном техническом университете под руководством Е. Н. Малыгина [224].
За время существования школы ее сотрудниками, которые в настоящее время являются преподавателями кафедры «Компьютерно-интегрированные системы в машиностроении», защищено 5 докторских и 12 кандидатских диссертаций, выполнено значительное количество научно–исследовательских работ по заказам Министерства образования и науки РФ в рамках различных федеральных целевых программ, РФФИ, а также по договорам с МНПО «НИОПиК» и его Тамбовским филиалом, ООО «Экохимпроект», ОАО «Пигмент», АО «завод Тамбовполимермаш», АО «Тамбовский завод Комсомолец им. Н. С. Артемова» и др. Теория, методы и алгоритмы автоматизированной разработки МХП развиваются в настоящее время, в том числе, и сотрудниками школы Е. Н. Малыгина, в следующих основных направлениях:
1) конструирование и расчет отдельных единиц технологического оборудования и его элементов [12, 21, 112, 130, 147, 156, 157, 178, 181, 263];
2) аппаратурное оформление ХТС, поиск оптимальных размеров и количества основного и вспомогательного оборудования ХТС на стадии разработки или модернизации [84, 124, 126, 128, 130, 131];
3) поиск оптимальных технологических режимов функционирования оборудования ХТС [93, 112, 244];
4) компоновка технологического оборудования и трассировка трубопроводов в различных типах производственных помещений, включая помещения ангарного типа [63, 64, 65, 118, 282];
5) календарное планирование МХП на стадиях разработки и эксплуатации [84, 126, 127];
6) разработка систем автоматизированного управления планированием выпуска и сбытом готовой продукции [58, 163, 177];
7) разработка систем автоматизированного составления месячных и годовых графиков ремонтов основного и вспомогательного оборудования на основании планов выпуска готовой продукции и технологии ее изготовления [153, 182];
8) разработка систем управления машиностроительными предприятиями при выпуске ТА [113, 115, 116, 152, 176, 179];
9) виртуальное моделирование ХТС [189, 190, 191, 192, 251];
10) разработка методологии непрерывного инженерного образования с применением технологии удаленного доступа к лабораторному оборудованию [119, 125, 114, 120];
11) создание ннформационно-образовательной системы обучения студентов и повышения квалификации персонала [62, 75, 119, 114, 120, 125], в том числе виртуального кабинета «Конструирование технологического оборудования» [159, 173, 174, 185].
Во всех перечисленных направлениях исследователи основное внимание уделяют процессу разработки объекта (направления 1 – 4) или процессу управления объектом (направления 5 – 9) или процессу обучения студентов и повышения квалификации обслуживающего персонала (направления 10 –11) и практически не затрагивают вопросы, связанные с созданием инструментария для решения перечисленных задач, который включает информационную поддержку.
Ниже представлен краткий обзор диссертаций, которые мотивировали необходимость выполнения настоящей работы.
1) Малыгин Евгений Николаевич. Год защиты 1986. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Специальность 05.17.08 – Процессы и аппараты химической технологии, 05.13.12 – Системы автоматизированного проектирования и автоматизация технологической подготовки производства в химической и нефтехимической промышленности. Тема «Методы автоматизированного синтеза многоассортиментных химических производств». Основные результаты:
– выявлены основные особенности и с их учетом сформулированы принципы построения системы автоматизированного синтеза МХП;
– разработаны теоретические основы методологии автоматизированного синтеза МХП как гибких производственных систем, включающих в себя создание адекватной модели основных проектных решений и высокоэффективных алгоритмов решения системы взаимосвязанных задач. Сформулированы и обоснованы условия проектируемости, алгоритмы их проверки и алгоритмы изменения параметров непроектируемых технологических систем;
– разработаны математические модели, предназначенные для решения задач: выбор места строительства проектируемого предприятия, определение аппаратурного оформления химико-технологических систем с учетом режимов их функционирования, компоновки технологического оборудования и трубопроводов в цехе, размещение цехов на генплане предприятия.
Математическая и информационная модели для задачи разработки аппарата стадии МM 2i, IM 2i
При выпуске готовой продукции в МХП используются самые разнообразные процессы (химические превращения, фильтрование, сушка, выпаривание и др.). Для проведения этих процессов используется самое разнообразное оборудование. Соответственно, математические модели аппарата, описывающие процессы, протекающие в его рабочей зоне, и связывающие параметры процессов с конструктивными и технологическими параметрами аппарата, также разнообразны. Тем не менее, с позиций системного анализа, как указано в разделе 2, методология принятия решений при разработке ТА имеет общий характер, не зависящий от типа ТА. Достигается это в первую очередь за счет разделения элементов ТА на основные и вспомогательные. Соответственно математическая модель ТА i-й стадии представлена выше кортежем MM2i = MM21 i, MM 22i, MM23i, MM24i , где MM 21 i , MM 22 i , MM 23i , MM 24i математическая модель ТА i-й стадии для:
а) выбора типов и расчета основных элементов;
б) выбора типов и расчета вспомогательных элементов;
в) задания и расчета посадок; допусков размеров, форм и расположений шероховатостей и твердостей элементов деталей;
г) разработки графической и текстовой документации.
Из четырех задач, для решения которых предназначены перечисленные выше математические модели, наибольшее влияние на скорость разработки ТА и его технико-экономические параметры оказывает задача выбора типов и расчета основных элементов ТА (задача оптимизации основных конструктивных и режимных параметров ТА), которые определяют условия протекания технологических процессов в рабочей зоне аппарата. При решении той задачи часто используются математические модели, которые представляют собой системы дифференциальных уравнений с частными производными в скалярной и векторной форме, позволяющие получать поля параметров, наиболее полно характеризующих процессы, протекающие в рабочей зоне разрабатываемого ТА. Решение уравнений таких математических моделей с получением полей параметров на общедоступных компьютерах требует больших затрат времени [41].
Однако, как уже неоднократно указывалось, результатов решения задачи оптимизации основных конструктивных и режимных параметров аппарата недостаточно для его изготовления. Необходимо рассчитать вспомогательные элементы аппарата и разработать документацию для его изготовления. Эти задачи также требуют значительных ресурсов для своего решения. Ниже рассматриваются математические и информационные модели для задач а), б), г). Задача в) в настоящей работе не рассматривается.
Более конкретное определение математической модели МM 2\i можно дать только после определения типа разрабатываемого аппарата и процессов, которые в нем протекают.
Учитывая приведенное выше определение информационной модели (3.1), информационную модель для задачи оптимизации конструктивных и режимных параметров ТА можно представить кортежем IM21 i = Xi Yli ,Y2i DXi , Dli, D2i IZi . Более конкретное определение информационной модели IMlh можно дать только после разработки математической модели ТА, выбора критерия оптимизации и алгоритмов решения задачи и математической модели.
Как указывалось в предыдущем разделе, на уровне расчета основных элементов ТА основное влияние на точность результатов и затраты компьютерного времени на решение задач оказывают математическая модель ТА и алгоритмы решения задачи оптимизации и уравнений математической модели. Информационное обеспечение на этом уровне не оказывает заметного влияния на точность результатов и затраты времени на решение задачи расчета основных элементов ТА. Поэтому в дальнейшем информационную модель расчета основных элементов ТА рассматривать не будем.
Вспомогательные элементы (фланцы, опоры и т.д.) непосредственно не влияют на рабочую область ТА, но они являются его необходимой частью. Выше, в функциональном представлении, математическая MM 22 i и информационная IM 22i модели для задачи расчета вспомогательных элементов определены как MM22i = MM221i5 MM222i , IM22i = IM221i,IM222i , где MM 22\b IM 22\i - математическая и информационная модели для выбора вспомогательных элементов ТА и определения их типов, MM 222h IM 222i - математическая и информационная модели для расчета размеров вспомогательных элементов ТА.
Как уже указывалось, в настоящей работе речь идет о разработке типовых ТА. Примерами таких аппаратов являются: емкостные аппараты с перемешивающим устройством и рубашкой или змеевиком, теплообменные аппараты, горизонтальные резервуары, подземные емкости и др.
Перечисленные ТА состоят из типовых или стандартных элементов, и их разработка заключается в выборе подходящих элементов (структурный синтез аппарата) и определении размеров и других параметров этих элементов (параметрический синтез аппарата).
В разделе 2 отмечено, что формально задача выбора вспомогательных элементов и определения их параметров должна ставиться в классической оптимизационной форме. Но так как вспомогательных элементов очень много, а число их размеров еще больше, на современной вычислительной технике решить такое количество оптимизационных задач за приемлемый период времени невозможно. В этих условиях обосновано для выбора вспомогательных элементов и определения их параметров использование знаний предметной области, выраженных правилами (продукциями) вида «Если ..., то ...». Такая форма представления знаний объясняется тем, что большинство требований нормативной документации и имеющийся опыт разработки ТА наиболее просто и естественно формализовать в форме правил. Правила представляют собой элементы онтологии предметной области и формально входят в состав информационной модели IM 22\h с помощью которой решаются следующие задачи:
- выделение из множества (домена) возможных элементов технологического оборудования DЕ i некоторого подмножества элементов Ei,Ei с DEi, принадлежащих конкретному разрабатываемому аппарату;
- определение типа каждого элемента множества Ei.
Основой IM 221i является И-ИЛИ дерево элементов ТА, довольно подробно описанное, например, в [203]. Фрагмент И-ИЛИ дерева для емкостного аппарата представлен на рисунке 3.4.
Структурный синтез технологических аппаратов
Задача структурного синтеза ТА решается на уровнях 4 и 7 (рисунок 2.2), где прежде чем выбрать тип элемента необходимо определить будет ли элемент присутствовать в аппарате, т.е. в определении ребер и вершин гиперграфа (построение гиперграфа). При этом вершины выбираются из множества допустимых вершин Xa XD = {xddi}, di = \,DI, а ребра - из множества допустимых ребер U a UD = {uddm}, dm = 1, DM. Этот выбор осуществляется на основании данных ТЗ, которые можно представить как множество двоек ТZ = {t,z}, где t - некоторое свойство, z - значение этого свойства, например рабочее давление (свойство) равно 0,6 МПа (значение). Функции аппарата также можно отнести к свойствам t, при этом z становится вектором, например, z = {загрузить,нагреть,пермешать,выгрузить}.
Выбор вершин и ребер по данным ТЗ осуществляется с использованием продукционных правил, например, «Если необходимо перемешивать, то должна быть мешалка». С учетом принятых обозначений это правило можно записать, как «Если перемешать ТZ, то мешалка є X».
Задача параметрического синтеза заключается в определении свойств ребер и вершин. Обозначим xim(sr) - значение свойства sr вершины хі в ребре ит, um{Sj) - значение свойства sr ребра ит, тогда задача параметрического синтеза заключается в нахождении множества значений свойств вершин SXG = {xim{sr)} ,\/іє 1,7, лзє 1,М,гє І, J и множества значений свойств ребер SUG = {um(st)}, V те \,М,гє \,J.
По аналогии с задачей структурного синтеза параметры вершин и ребер находятся на основании данных ТЗ с использованием правил. Например, «Если вязкость среды 500 Па с, то тип мешалки шнековая или ленточная».
Разработанная структура базы данных для представления гиперграфа для решения задач структурного и параметрического синтеза представлена на рисунке 5.1.
В представленной на рисунке 5.1 структуре сложные названия таблиц использованы для лучшего восприятия материала. Таблицы Вершины,XD, Ребра,1Ю, Свойства_вершин,8Х, Свойства_ребер,811, Свойства , Тех.задание,тг, Гиперграф, G, Значения_свойств_вершин,8ХС и Значения_свойств_ребер,81Ю соответствуют описанным выше множествам XD, UD, SX, SU, S, TZ, G, SXG и SUG.
В структуре на рисунке 5.1 отсутствует множество вершин X и множество ребер Uгиперграфа. Эти множества можно получить в результате выполнения следующих запросов: select Наименование_вершины from G, XD where G.ID_X=XD.ID_X select Наименование_ребра from G, UD where G.ID_U=UD.ID_U.
Здесь в запросах использованы короткие названия таблиц. Для написания запросов применен Transact-SQL (MS SQL Server - 2005).
Разработанная структура позволяет создавать гиперграф, в котором ребра могут иметь одинаковые вершины с разными или одинаковыми свойствами. Кроме того, гиперграф может иметь одинаковые ребра с разными или одинаковыми вершинами и свойствами. Последнее соответствует случаю, когда один и тот же узел входит в изделие несколько раз. Например, узел штуцер, состоящий из патрубка и фланца, входит в емкостный аппарат много раз, но с разными свойствами, как самого узла, так и его элементов. Например, свойство штуцера «назначение» может принимать значения: «технологический», «для ввода пара» и др. Для разных штуцеров будут разные свойства патрубка и фланца, например, их геометрические размеры.
Как было указано выше, генерация структуры ТА осуществляется с помощью продукционных правил типа «Если А, то В». Продукционные правила будем хранить в виде текстовых строк SQL запросов. Рассмотрим синтаксис правила на приведенном выше примере «Если необходимо перемешивать, то должна быть мешалка». Предположим, что существуют:
- в таблице S – строка ID_S=1, Наименование_свойства = "функция";
- в таблице ТZ – строка ID_S=1, Значение_свойства = "перемешать" (ID_TZ может быть любым, ID_X и ID_U неопределены);
- в таблице XD – строка ID_X=5, Наименование_вершины= "мешалка".
Тогда текст правила, позволяющего выбрать мешалку, будет следующий: if exists (select from TZ where ID_S=1 and Значение_свойства="перемешать") select from XD where ID_X=5
В тексте этого правила отсутствует указание, куда поместить результат выполнения. Это указание определяется классификацией правил, о которой будет сказано ниже. Кроме того, если придерживаться принципов нормализации базы данных, необходимо ввести таблицу Возможные_значения_свойств, в которой будет строка со значением «перемешать». Эта таблица, как и некоторые другие, для упрощения изложения опущена.
Разработанная структура базы данных для хранения правил представлена на рисунке 5.2. В основной таблице Правила,Р тексты правил хранятся на естественном языке (поле Текст_правила_на_ЕЯ) и на языке SQL (поле Текст_правила_на_SQL). Таблицы Вершины_в_правилах,РХ, Ребра_в_правилах,PU, Свойства_в_правилах,PS введены для ускорения обработки правил и обеспечения целостности базы, например, для исключения возможности удаления свойства из таблицы S, если оно присутствует в правиле.
Обработка правил заключается в многократном проходе по записям таблицы Правила,Р и выполнении этих правил как SQL-запросов. При этом используется таблица TZ, а также таблицы, в которые помещаются результаты выполнения предыдущих правил. Высокая скорость этого прохода обеспечивается наличием таблиц Вершины_в_правилах,РХ, Ребра_в_правилах,PU, Свойства_в_правилах,PS, в которых для обеспечения ссылочной целостности базы присутствует поле ID_P. Применительно к постановке оптимизационной задачи создания системы ИППР при разработке ТА (3.12) – это третья варьируемая переменная «используемые средства обработки информации».
Результаты работы правил нами классифицированы по следующим группам:
1) ребро вводится в граф;
2) ребро вводится в граф, и задаются его свойства;
3) задаются свойства существующего ребра;
4) вершина вводится в граф (ребро не определено);
5) вершина вводится в граф (ребро не определено), и задаются ее свойства;
6) вершина вводится в определенное ребро;
7) вершина вводится в определенное ребро, и задаются ее свойства;
8) задаются свойства вершины в определенном ребре;
9) задаются свойства вершины (ребро не определено).
Поясним группы 4 и 5. Приведенное выше правило - «Если перемешатье ТZ, то мешалкам X»- позволяет включить мешалку в структуру аппарата, как элемент (как вершину), но не определяет, что мешалка должна входить в узел привод (в ребро), т.е. имеются правила, в которых говорится, что вершина будет входить в граф, но не говорится какому ребру она будет принадлежать. Следует ожидать, что дополнительно будет правило, в котором определяется, в какое ребро будет входить выбранная ранее вершина.
Гиперграф G, определение которого введено выше, представляет собой вариант конкретного аппарта. При обработке правил получается не один вариант апарата, а семейство возможных аппарратовв, так как возможно существование правила «Если А, то В или С».
Система информационной поддержки принятия решений при управлении подготовкой производства машиностроительного предприятия
Подготовка производства – одна из основных задач, решаемых отделами управления производственных предприятий. В нее входят:
– подготовка конструкторской документации;
– подготовка технологической документации;
– формирование плана выпуска готовой продукции (ГП);
– расчет потребности в материалах и комплектующих, необходимых для выполнения плана выпуска ГП;
– составление задания производственным подразделениям;
– составление задания на закупку материалов и комплектующих на основании производственного заказа и остатков материалов и комплектующих на складах;
– расчет размеров листового материала при закупке и др.
Функциональная модель модуля подготовки производства АО «Завод Тамбовполимермаш» представлена на рисунке 6.20 [151,179].
Составление распоряжения на запуск в производство (А0).
Программа установлена в отделе маркетинга и производственно-диспетчерском отделе (ПДО) АО "Завод Тамбовполимермаш. На основании заключенных договоров или иной информации в отделе маркетинга издается распоряжение, в котором перечисляются запускаемые в производство изделия и их количество. Информация распоряжения попадает в отделы главного конструктора (ОГК), главного технолога (ОГТ) и производственно диспетчерский отдел (ОГТ).
Если в распоряжении на запуск имеются новые изделия или требуется доработка (переработка) технической документации, то ОГК и ОГТ подготавливают соответствующую техническую документацию.
Составление спецификации изделия (А1).
Программа позволяет ввести в информационную систему структуру выпускаемого изделия. Установлена в отделе главного конструктора.
Составление норм расхода и маршрута изготовления деталей (А2).
Исходными данными для работы программы является спецификация (состав изделия). Результат работы программы – заготовки, размеры заготовок, маршруты изготовления деталей и сборочных единиц изделия.
Таким образом, с помощью программ «Составление спецификации изделия» и «Составление норм расхода и маршрута изготовления» в информационной системе завода накапливается вся первичная информация об изделии.
Подготовка извещений на изменения (А6).
Программа позволяет осуществлять корректировку информации об изделии, введенной конструкторами и технологами, с запоминанием всей истории корректировок.
Составление перечня деталей, необходимых для изготовления изделий распоряжения (А3).
ПДО на основании данных распоряжения и данных об изделии составляет перечень деталей, необходимых для изготовления изделий распоряжения. Он же на основании этой информации выдает задания цехам, контролирует движение деталей по маршруту и выполнение всего распоряжения. Эти функции выполняются модулем А3.
Расчет покупных изделий и материалов (А5).
Блок А5 предназначен, в первую очередь, для расчета потребности в материалах и комплектующих на основании информации ПДО, отдела маркетинга, а также сведений о составе изделий, заготовках и другой информации ОГК и ОГТ. Здесь же решается и задача раскроя листового материала.
Кроме перечисленной выше информации для работы модуля А5 необходимо иметь информацию о движении материальных ценностей, участвующих в производстве, на складах завода.
Система, реализующая функциональную модель, представленную на рисунке 6.20, состоит из единого информационного пространства предприятия (ЕИПП), реализованного на основе СУБД МS SQL SERVER 2008, и клиентских приложений, разработанных в среде Clarion 5.5.
ЕИПП содержит следующую информацию: список подразделений; список материалов; список деталей и сборочных единиц; спецификации узлов и сборочных единиц; карточки изменений; заказы и производственные планы; список пользователей; список единиц измерений и др. Основные элементы ЕИПП (кроме спецификации) представлены на рисунке 6.21.
В таблице Изделия_и_материалы находятся как записи изделий (сборочные единицы, детали, стандартные изделия, покупные), так и записи о материалах, из которых эти изделия изготавливаются, в том числе и вспомогательные материалы (материалы на сварку, термообработку и др.). Объединение изделий и материалов в одной таблице позволяет для них иметь уникальный ID, что облегчает дальнейшее использование данных в задачах складского учета, расчета себестоимости и др., так как, например, в документах прихода не различаются изделия и материалы.
Далее таблица Изделия_и_материалы разбивается на таблицы Изделия и Материалы, которые и содержат основную информацию. Поле Способ_ввода_размера_заготовки в таблице Материалы определяет дальнейший интерфейс при вводе размера заготовки для детали. Например, заготовка из круга определяется длиной, заготовка из листа – длиной и шириной. Существуют следующие способы ввода: длина, длина- ширина, длина-ширина-высота, площадь, объем, масса, штуки.
Таблица Маршруты_изготовления содержит для каждой детали или сборочной единицы наименование маршрутов с весовыми коэффициентами предпочтения, например, если маршрут используется по умолчанию, то его весовой коэффициент предпочтения равен единице, для остальных маршрутов может быть ноль.
Таблица Позиции маршрутов для каждого маршрута задает перечень подразделений, через которые проходит деталь или сборочная единица.
Таблица Заготовки_детали для каждой детали задает несколько возможных заготовок и их размеры.
Возможные структуры базы данных для хранения спецификаций представлены в разделе 3. На рисунке 6.22 представлена структура базы данных для хранения групповой спецификации (рисунок 3.12) в которую добавлена таблица Изделия_и_материалы.
Структуры базы данных на рисунках 6.21 и 6.22 служат только описания способов хранения информационных моделей решаемых системой задач и значительно упрощены.