Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Автоматизированные информационные системы контроля: методы разработки 10
Глава 2. Задачи синтеза оптимальной структуры информационных массивов 33
2.1 Структура автоматизированной информационнной системы контроля 33
2.2 Постановка задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов СОД и СОЗ . 35
2.3 Синтез оптимальной модульной структуры информационного массива, работающего в режиме реального времени 41
2.4 Постановка задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива данных 46
2.5 Выводы 50
Глава 3. Разработка аналитической модели АИСК 52
3.1 Аналитическая модель технологического процесса тепловлажностной обработки ЖБИ 52
3.2 Анализ условий протекания технологического процесса и формализация технологических ограничений .72
3.3 Процедуры решения аналитической модели 75
3.4 Оценка адекватности аналитической модели 88
3.5 Результаты имитационных исследований влияния режимных параметров на качественные показатели процесса 96
3.6 Выводы 102
Глава 4. Разработка процедур решения задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов 103
4.1 Процедура решения задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива СОД и СОЗ АИСК 103
4.2 Процедура решения задач синтеза оптимальных структур ИМ РВ 107
4.3 Процедура решения задачи синтеза оптимальных структур НМД 110
4.4 Решение задачи синтеза оптимальной структуры ИМ системы обработки данных 116
4.5 Выводы 119
Заключение 120
Литература . 121
- Постановка задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов СОД и СОЗ
- Постановка задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива данных
- Анализ условий протекания технологического процесса и формализация технологических ограничений
- Решение задачи синтеза оптимальной структуры ИМ системы обработки данных
Введение к работе
В настоящее время автоматизированные информационные системы контроля (АИСК) получили большое распространение в различных отраслях: энергетике, экологической безопасности, нефтеперерабатывающей промышленности, безопасности автомобильного транспорта.
Однако разработка автоматизированных информационных систем контроля для производства строительных материалов на современном этапе сдерживается рядом причин, среди которых можно выделить следующие: сложностью их структуризации, реальным масштабом времени функционирования отдельных модулей, необходимостью оценки* и контроля параметров отдельных подсистем и системы в целом, а также особенностью характеристик информационного и программного обеспечения, обусловленной нечеткими числами, недостаточным использованием возможностей типизации разработки, сокращающей в несколько раз затраты на проектирование и внедрение.
Актуальность решения задач оптимального синтеза информационного и программного обеспечения систем обработки данных объясняется повышением требований к эффективности, качеству и надежности систем, увеличением числа и объема информационных массивов, сложностью и стоимостью разработки и отладки программ, используемых в подсистемах АИСК, переходом от разработки простых и слабо связанных программ к комплексам или системам, содержащим сложно взаимодействующие программы объемом в десятки и сотни тысяч команд.
В связи с этим актуальным является разработка специальных аналитических и процедурных моделей подсистем АИСК.
Предмет исследования. Автоматизированные информационные системы контроля параметров технологического процесса.
Цель исследования. Цель исследования заключается в' разработке аналитических, процедурных и информационных моделей автоматической
5 информационной системы контроля технологического процесса тепловлажностной обработки железобетонных изделий.
Методы исследования. В работе использовались методы системного анализа, математического моделирования, объектно-ориентированного проектирования, теории нечетких множеств, теории информационных систем и процессов.
Научная новизна работы. Разработаны аналитические и процедурные модели автоматизированной информационной системы контроля для выбранной предметной области с учетом нечеткости характеристик информационного и программного обеспечения.
В результате диссертационного исследования получены и обоснованы следующие научные результаты:
- разработана информационная модель АИСК;
- поставлены и решены задачи синтеза оптимальной структуры
информационных массивов (ИМ) АИСК, а именно
синтез оптимальной структуры информационного массива системы обработки запросов и данных;
синтез оптимальной структуры информационного. массива,
работающего в режиме реального времени;
- синтез оптимальной логической и физической структуры
информационного массива данных;
- разработана аналитическая модель предметной области, включающая
- обоснование и формализацию факторов неопределенности,
присущих рассматриваемому процессу на основе
использования теории нечетких множеств;
- аналитическую модель процесса тепловлажностной обработки
железобетонных изделий, включающую формализованные
факторы неопределенности;
- предложена процедура проверка адекватности аналитической модели.
Практическая ценность работы. Разработанное специальное
программное обеспечение позволяет на практике реализовать следующие процедуры:
решение задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива системы обработки запросов и данных с использованием технологического критерия;
решение задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива, работающей в режиме реального времени;
решение задачи синтеза оптимальной логической и физической структуры информационного массива данных;
- решение уравнений аналитической модели, формализующей
предметную область и позволяющей проводить имитационные исследования
в широком диапазоне изменения входных параметров, обусловленных
влиянием факторов неопределенности.
Реализация работы. На основе результатов, полученных в работе, реализованы элементы информационной системы контроля, на ОАО "Тамбовмаш" и ОАО «Бокинский силикатный завод», в учебно-методических разработках для студентов специальности 071900 «Информационные системы и технологии».
Апробация работы. Основные результаты работы представлялись и обсуждались на Всероссийских и международных научных конференциях: «Теплофизические измерения в начале XXI века» (Тамбов, 2001), IV Всероссийская межвузовская научная конференция «Формирование специалиста в условиях региона: новые подходы» (Тамбов, 2004 г.), VII Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования» (Тамбов, 2004 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и пяти приложений, изложенных на 150 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 12 таблиц.
Во введении обоснована актуальность, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы, определены объект и предмет исследования, сформулированы основные цели и задачи исследования, представлены методы их решения. Кратко излагается содержание диссертации.
В первой главе «Автоматизированные информационные системы контроля: методы разработки» выполнен анализ современного состояния аналитического и процедурного обеспечения автоматизированных информационных систем контроля сложных технологических объектов.
Рассмотрены основные особенности аналитического, процедурного и информационного обеспечения АИСК для процесса тепловлажностной обработки железобетонных изделий (ЖБИ), функционирующего в условиях влияния факторов неопределенности.
Проведен аналитический обзор современной литературы по вопросам разработки структуры и описания модулей АИСК, формализуется цель и задачи исследования.
Во второй главе «Задачи синтеза оптимальной структуры информационных массивов» поставлены три задачи синтеза ИМ подсистем АИСК, которые включают оптимальный выбор состава модулей и массивов информационных элементов, межмодульных связей, а также структуры подсистемы в целом, формализуемой в виде процедурной модели с учетом заданных технико-экономических характеристик функционирования разрабатываемой системы.
В связи с тем, что в общем случае можно только приблизительно определить границы изменения параметров, входящих в поставленные задачи синтеза оптимальной структуры ИМ АИСК, а также сделать некоторые лингвистические оценки характера их изменения, в работе использовался аппарат теории нечетких множеств, а для формализации этих параметров — числа L-R типа.
8 В третьей главе «Разработка аналитической модели АИСК»
приводится аналитическое описание рассматриваемой предметной области, пригодное как для проведения имитационного исследования влияния режимных параметров и условий функционирования на качественные показатели процесса тепловлажностной обработки изделий, так и для прогноза состояния объекта управления.
Использование аналитической модели в системе имитаций ситуаций АИСК позволяет проводить оценки планируемого состояния объекта управления, оценки отклонений от планируемого состояния, выявление причин отклонений, а также анализ возможных решений и принимаемых действий.
Проведен выбор и формализация качественных показателей, а так же выполнена оценка адекватности разработанной аналитической модели.
Для оценки адекватности аналитической модели проведены имитационные исследования, результаты которых позволили оценить адекватность аналитической модели процесса ТВО ЖБИ, при построении которой использовались нечеткие числа L-R типа, а так же выявить влияния режимных параметров на качественные показатели процесса.
На основе анализа результатов имитационного исследования рассматриваемого технологического процесса выявлены основные факторы, оказывающие влияние на качественные показатели процесса ТВО ЖБИ и на качество готового продукта.
В четвертой главе «Разработка процедур решения задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов» предлагаются схемы решения задач, поставленных в гл. 2.
Поставленные задачи относятся к классу задач нелинейного целочисленного программирования с нечеткими параметрами. Решение таких задач сводится к последовательности решения задач, основанных на методе ветвей и границ.
В главе приводятся решения задачи синтеза оптимальной структуры ИМ, работающего в режиме реального времени в условиях неопределенности; синтеза оптимальной структуры ИМ системы обработки данных и запросов в условиях неопределенности; синтеза оптимальной структуры информационного массива данных в условиях неопределенности.
На защиту диссертации выносятся:
Структура информационной модели автоматизированной информационной системы контроля основных параметров технологического процесса тепловлажностной обработки ЖБИ.
Постановки задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов АИСК, в том числе:
о постановка задачи синтеза оптимальной структуры
информационного массива, работающего в режиме реального
времени; о постановка задачи синтеза оптимальной структуры ИМ системы
обработки запросов и данных; о постановка задачи синтеза оптимальной структуры
информационного массива данных;
Аналитическое обеспечение предметной области, включающее:
о аналитическую модель процесса тепловлажностной обработки
железобетонных изделий (ЖБИ) в условиях неопределенности, о формализацию качественных показателей технологического процесса. Процедуры решения задач синтеза оптимальной структуры ИМ подсистем АИСК
Постановка задач синтеза оптимальной структуры информационных массивов СОД и СОЗ
В качестве основных параметров классификации модульных АИСК РВ целесообразно использовать допустимое время ожидания результатов решения некоторой задачи пользователя и средний интервал времени между полным циклом обслуживания однотипных заявок (цикличность системы). Эти показатели определяются в основном инерционностью объектов и систем.
Одним из важных этапов разработки аналитических и процедурных моделей автоматизированной информационной системы контроля- является математическая формализация предметной области. Среди существующих аналитических моделей как отдельных подсистем, так и всего технологического процесса тепловлажностной обработки железобетонных изделий (ЖБИ) в целом, наибольший интерес представляют [20-24].
Например, в работах [21, 22] аналитическая модель твердения бетона в периодических установках представляется в виде регрессионных уравнений. В этих уравнениях в качестве некоторых входных переменных выступают технологические параметры режима тепловой обработки. Так, для базового технологического режима такими параметрами являются: скорость подъема и охлаждения температуры в камере, температура и время изотермической выдержки, температура конца участка охлаждения. Очевидно, основными недостатками регрессионных уравнений является то, что коэффициенты этих уравнений справедливы только при строго определенных условиях тепловой обработки, конструкции установки, вида изделий, используемых при их определении. Другим недостатком перечисленных выше работ является то, что в них не рассматривается вопрос о количестве энергии, израсходованной на тепловую обработку, хотя определение значения этого показателя необходимо при решении задач оптимизации управления процессом.
В работах [20-24] приводятся аналитические модели процесса распространения тепла в изделиях в виде стационарных уравнений теплопроводности, в которых действительные значения коэффициентов температуропроводности и теплопроводности заменены эквивалентными коэффициентами, отражающими кинетику влияния массопереноса на кинетику прогрева бетона. - В [23] плиты, стенки и пол камеры рассматриваются как бесконечная пластина. В этой же работе приведены балансные уравнения для определения количества израсходованного пара и охлаждающего воздуха. Однако приведенные балансные уравнения не позволяют определить параметров состояния паро-воздушной смеси в установке.
В работе [20] показывается необходимость учета тепловыделения бетона в уравнениях теплопроводности изделий. В ней так же отмечается, что выделение тепла при твердении бетона непосредственно связано с процессом гидратации цемента, при этом тепловыми эффектами твердения бетона можно пренебречь. Поэтому количество тепла, выделяющегося при твердении бетона можно считать пропорциональным весу продуктов реакции гидратации.
В работе [24] приводится наиболее полная обработка результатов экспериментального определения коэффициентов внешнего тепло- и массопереноса. Зависимость коэффициентов от температурного напора (разности концентраций), параметров паро-воздушной среды и ориентации поверхности теплообмена представлена в критериальном виде.
Из анализа работ по моделированию динамических режимов тепловой обработки ЖБИ следует, что отсутствуют математические модели ТВО ЖБИ в пропарочных камерах, пригодные для решения задач имитационного моделирования и оптимального управления процессом тепловлажностной обработки. Рассмотрим далее публикации по способам управления процессом тепловой обработки железобетонных изделий в установках периодического типа.
В настоящий момент на заводах ЖБИ страны получил наибольшее распространение алгоритм программного управления, в котором в качестве программ, реализуемых автоматическими системами регулирования задаются не функции изменения управляющих воздействий, а функция выходных координат [25-28]. В качестве таких координат обычно выбирается температура в установке или температура наиболее характерной точки изделий [29,30], то есть, такие координаты, которые наиболее легко измеряются и по отношению к которым показатели процесса являются наиболее чувствительными.
При определении программы изменения выходных координат процесса тепловой обработки в настоящее время используются полунатурные [23,24,31] или даже натурные методы [32,33]. Исследователи-разработчики, используя аналогии и предположения, вначале задают вид функций изменения выходных координат в форме некоторой зависимости этих координат от времени и параметров, подлежащих определению. Затем, проводя испытания непосредственно на промышленной установке (при натурном методе) или используя специальные лабораторные установки (при полунатурном методе), определяют значения неизвестных параметров, при которых удовлетворяются технологические условия и достигает минимума один из качественных показателей процесса.
Основным недостатком таких методов является интуитивный подход в выборе программы управления, а также большая длительность и стоимость экспериментов.
Основным же недостатком программного управления является то, что при таком управлении не учитывается реальное изменение координат состояния объекта. Однако разработанные способы корректируемого программного управления тепловой обработки изделий в периодических установках [34-47] в той или иной степени учитывают влияние неблагоприятных факторов на показатели процесса.
Постановка задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива данных
Как было показано в главе 1, одним из основных блоков разрабатываемой АИСК является система имитации ситуаций, содержащая аналитическую модель, позволяющую проводить оценки планируемого состояния объекта управления, оценки отклонений от планируемого состояния, выявление причин отклонений, а также анализ возможных решений и принимаемых действий, и необходимое для осуществления ЛПР эффективного управления процессом ТВО ЖБИ в различных условиях его функционирования (нормальном, предаварийном, аварийном).
В связи с этим актуальной является разработка аналитической модели процесса ТВО ЖБИ, пригодного как для проведения имитационного исследования влияния режимных параметров и условий функционирования на качественные показатели процесса тепловлажностной обработки изделий в широком спектре возмущающих воздействий, так и для прогноза состояния объекта управления.
Следуя системному подходу, сформулированному академиком РАН В.В. Кафаровым для химико-технологических процессов и развитому в работах [49-51,68], будем рассматривать данный процесс как взаимосвязанный набор элементарных технологических классов, который подробно рассматривается в нижеследующих параграфах данной главы.
Как было показано в первой главе, пропарочная камера представляет собой сложную систему, состоящую из взаимодействующих объектов: изделий с формами, стенок, пола, крышки и паро-воздушного объема камеры.
Успех в создании сложной модели во многом определяется # системой принятых допущений, позволяющих избежать, с одной стороны, излишней детализации модели, усложняющей и затрудняющей ее решение, с другой стороны недопустимой агрегированости модели, приводящей к ошибкам при имитации технологических режимов или скрадывающей необходимую для решения поставленных задач информацию.
При выводе аналитической модели динамики процесса ТВО и железобетонных изделий в пропарочной камере были приняты следующие основные допущения. 1. Термическое сопротивление образуемой пленки конденсата при конденсации пара бесконечно мало по сравнению с сопротивлением диффузионного слоя паро-воздушной смеси. Наличие пленки конденсата, как и ее толщина, не влияет на процессы тепло-массоотдачи. 2. Паро-воздушный объем камеры, будет рассматриваться как объект с сосредоточенными параметрами. 3. Тепло, отдаваемое нагреваемым телам стекающим конденсатом, бесконечно мало по сравнению с теплом, отдаваемым паро-воздушной средой. При этих допущениях, на основе использования системного подхода, установка может рассматриваться как сложная технологическая система, схема которой представлена на рис. 3.1. В зависимости от разности температур между паро-воздушным объемом камеры и внешней поверхностью форм, паровоздушная смесь может нагревать поверхность форм или охлаждать ее. При нагреве форм процесс теплообмена может быть осложнен процессом массоотдачи - конденсацией пара. Таким образом, имеет место взаимодействие подсистем, обозначенных блоками 1 и 2 на рис. 3.1. Аналогичным образом происходит взаимодействие между блоками 1 и 4. В зависимости от параметров состояния паро-воздушной смеси и температуры открытой поверхности изделий, свободная влага, находящаяся в бетоне, может испаряться с поверхности изделий, либо пар может конденсироваться на открытой поверхности бетона. Таким образом, происходит взаимодействие подсистем, обозначенных блоками 1 и 3. При конденсации пара на формах, изделиях, внутренних поверхностях ограждения камеры образуется конденсат, который стекает в конденсатоотводчик. Эти потоки показаны на рис. 3.1 стрелками от блоков 2,3,4 к блоку 5. В зависимости от перепада давления между установкой и производственным помещением часть паро-воздушной смеси, находящейся в камере, может выходить в помещение цеха через обратную трубу, либо воздух производственного помещения входить в установку. Таким образом происходит взаимодействие между блоками 1 и 6. Учитывая сказанное и сделанные допущения, перейдем к описанию процессов в подсистемах установки, рассматривая ее как сложную систему. Процесс распространения тепла в изделиях непосредственно связан с процессами массопереноса, так как твердеющий бетон (как и уже сформировавшийся) по своим теплофизическим свойствам относится к капиллярно пористым телам [69,70]. Процессы тепломассопереноса, протекающие в капиллярно-пористых телах, описываются системой дифференциальных уравнений в частных производных.
Анализ условий протекания технологического процесса и формализация технологических ограничений
Влияние параметров w1} w6 наименее существенно на кинетику процессов, протекающих во время ТВО ЖБИ. Однако, во время предварительной выдержки изделия набирают некоторую начальную прочность, необходимую для восприятия напряжений, возникающих в период нагрева. Увеличение параметра w6 может привести в период выгрузки ЖБИ к значительным необратимым деформациям за счет недопустимого перепада температур между открытой поверхностью изделий и воздухом в производственном помещении.
Таким образом, проведенные имитационные исследования показали хорошую согласованность с экспериментальными исследованиями и возможность использования полученной аналитической модели в составе системы имитации ситуаций АИСК для прогноза состояния объекта управления.
Разработано аналитическое описание рассматриваемого процесса, пригодного как для проведения имитационного исследования влияния режимных параметров и условий функционирования на качественные показатели процесса тепловлажностной обработки изделий, так и для прогноза состояния ТП тепловлажностной обработки ЖБИ.
Проведенные имитационные исследования позволяют наглядно продемонстрировать влияние неопределенностей, формализованных на основе использования нечетких чисел, на ход протекания технологического процесса.
Задачи, поставленные в главе 2, являются нелинейными задачами целочисленного программирования- Анализ и исследование особенностей этих задач показали эффективность использования для их решения схемы «ветвей и границ» [15]. В настоящей главе предлагается модификация процедур, предложенных в [15,66,67],. учитывающая нечеткие постановки задач главы 2.
Рассмотрим процедуру решения задачи (2.1)-(2.10). Поставленные задачи относятся к классу задач нелинейного целочисленного программирования с нечеткими параметрами. Для реализации процедуры решения данных задач разработаны эффективная схема ветвления и способ вычисления оценки. Обозначим: Р — множество вершин дерева распределения процедур по модулям, Q — множество вершин дерева распределения информационных элементов по массивам (рис. 4.1), Рр и Q — подмножества множеств Р и Q, получаемые в процессе ветвления, Хр — решение задачи распределения процедур по модулям в вершине /р дерева Р, х„ — переменные, фиксируемые в процессе ветвления по дереву Р, х — свободные переменные множества вершин дерева Р, Zn — решение задачи распределения информационных элементов по массивам в r\-vi вершине, Zy Переменные, фиксируемые В Процессе ВеТВЛеНИЯ ПО Дереву Q, Zy — свободные переменные множества вершин дерева Q. Схема ветвления Процедура решения задач синтеза программного и информационного обеспечения ИМ систем обработки запросов и данных для случая заданной последовательности выполнения процедур состоит из следующих вычислительных операций. 1. Выбор вида функций принадлежностей для нечетких величин. 2. В вершине р = 0 (исходной вершине дерева Р) строим решение задачи XQ=({xrv},{xrv}) следующим образом: множество переменных {х }, зафиксированных в данной вершине, дополняется множеством свободных переменных х так, чтобы было выполнено условие xrv\\-xr+lv)=\ Vv = l,V. При этом процедура г +1 и последующие, где г = max {г} является максимальным индексом в множестве индексов, соответствующих зафиксированным переменным {х }, размещаются в модуле v , содержащем процедуру г . Аналогично все остальные модули v +l,v +2,...,V заполняются процедурами из множества не распределенных процедур (дополнения). Переходим к п. 3. 3. Полученное решение Х0 проверяется на ограничения (2)-(8). Если ни одно из указанных ограничений не нарушается, то вычисляется значение v R - ( - V функции o(X0) = Xrv\l-Xr+i,v/xv для задачи (1)-(10) и осуществляется v=l г=1 переход к п. 9. В противном случае, т.е. в случае нарушения ограничений, множество Р0 разбивается на (г + 1) подмножества следующего уровня. Переходим к п. 4. 4. Каждой вершине Р0 дерева решений Р ставим в соответствие множество переменных { „,}, фиксируемых в процессе ветвления. Для правилу, написанному в п. 2 5. В вершине Ра, соответствующей минимальной оценке, строим решение Хр = ({ „,}, {х }) по правилу, описанному в п. 2. Переход к п. 6. 6. Полученное решение Хр проверяем на ограничения (1)-(8). Если указанные ограничения не нарушаются, то вычисляем о"(Хр) и переходим к п. 7. В противном случае множество разбивается на г +1 подмножество. Переход к п. 4. 7. В исходной вершине Q0 фиксируем множество переменных Yif\ Вычисляем оценку e(Z0 ) = X (f / / + c ftf ) гДе С/ = 2 Zyf -1 8. Множество Q0 разбиваем на / + 1 подмножество, где / — максимальный индекс из всех индексов переменных [zy}, фиксируемых в процессе ветвления. Переход к п. 9. 9. Каждой вершине Q- дерева решений Q ставим в соответствие множество переменных \zy\, фиксируемых в процессе ветвления. Для каждой вершины Q вычисляем оценки s(Zn ) в соответствии с выражениями s(Zt1)= (c//y-c+с/? 3) и проверяем ограничения (9)-(10). При этом, если указанные ограничения нарушаются, то процесс ветвления из таких вершин в дальнейшем не рассматриваем. Из вершин, удовлетворяющих указанным ограничениям, выбираем вершину )ц с минимальной оценкой. Если для данной вершины переменные \?у\, фиксируемые в процессе ветвления, определяют решение Z, то переходим к п. 10. В противном случае данную вершину разбиваем на / + 1 подмножество следующего уровня и осуществляем переход к п. 8.
Решение задачи синтеза оптимальной структуры ИМ системы обработки данных
Для удовлетворения граничных условий в постановке задачи синтеза примем, что элементы, принадлежащие одной из структур типовости, полностью попадают в один класс.
Выполнение этого условия обеспечивается следующим образом. После завершения изложенного итерационного процесса множество элементов U = {и/ є х } упорядочивается в порядке убывания значений tl. Значение -mintl (V и J є U ) примем за показатель типовости системы, а значение — за степень централизации механизма проектирования. Элементы матрицы М5 (размерности LxN) упорядочим в порядке убывания значений, а каждое подмножество элементов \ut є U\tt = const) упорядочим по принципу принадлежности.. к одному подмножеству задач U{tl = const) = U[Jy о, Uy = iw/ VZm зг//. Рассмотрим элементы со значением ( ) = -1 (Vw/Gt/"). Если подмножество элементов U „ находится в двух классах, то подмножество элементов, мощность которого меньше, переводится в другой класс. Блок-схема решения задачи приведена на рис. 4.4. Описанные процедуры определения множества типовых модулей в равной степени используются также для выбора множества типовых информационных массивов применительно к соответствующим множествам информационных элементов и других исходных данных. Решение задачи синтеза оптимальной структуры ИМ системы обработки данных Для решения задачи (2.1-2.10) синтеза оптимальной структуры ИМ СОД использовались следующие ограничения на число: синтезируемых модулей (v = 1,4) и массивов (/ = 1,5 ); процедур в каждом модуле Mv (v = 1,4) (рис. 4.4а); информационных элементов, используемых модулями Г„ ( v = 1, 4) (рис. 4.46); ИЭ, являющихся общими для модулей S (рис. 4.4в); информационных элементов, включаемых в массив Nf (/ = 1,5 ) (рис. 4.4г). Исходя из оценки множества решений задачи синтеза оптимальной структуры ИМ СОД є(0.5)=7 є (0.7) = 9 є (і) = 8 структура информационного массива системы обработки данных АИСК тепловлажностной обработки ЖБИ при у. = 1 представлена на рис. 4.5 Данное решение позволило сократить сроки разработки и внедрения ИМ системы обработки данных АИСК процесса тепловлажностной обработки ЖБИ и обеспечить минимальное общее время обмена системы с внешней памятью ЭВМ. Предложены методы и процедуры решения следующих задач. о Синтеза оптимальных структур ИМ СОД и СОЗ. о Синтеза оптимальных структур ИМ РВ. о Синтеза оптимальных структур ИМД АИСК. Получено решение задачи синтеза оптимальной структуры информационного массива СОД АИСК технологического процесса тепловлажностной обработки ЖБИ. 1) Разработана информационная модель автоматизированной информационной системы контроля основных параметров технологического процесса ТВО ЖБИ. 2) Поставлены и решены задачи синтеза оптимальной структуры информационных массивов ИМ АИСК рассматриваемого процесса: а) синтеза оптимальной структуры информационного массива, работающего в режиме реального времени; б) синтеза оптимальной модульной системы обработки запросов и данных; в) синтеза оптимальной логической и физической структуры информационного массива данных. 3) Разработана аналитическая формализация предметной области, включающая: а) обоснование и формализацию факторов неопределенности; б) аналитическую модель процесса тепловлажностной обработки железобетонных изделий, включающую формализованные факторы неопределенности. 4) Предложена процедура проверки оценки адекватности предложенной аналитической модели.
