Диссертация (1143290), страница 51

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 51)

Отображены основные задачи всех участников процесса и их взаимодействие.Диаграммы состояний позволяют описать эволюцию состояния класса илиэкземпляра определенного класса. Изменение состояния объекта может быть вызвано различными внешними воздействиями, в том числе и со стороны другихобъектов. Описание возможных последовательностей изменений, характерных дляобъекта, – главное назначение диаграммы.

На диаграмме показано, как формируются кристаллы, какие операции необходимо выполнить персоналу для полученияготового изделия. Завершающим процессом на данной диаграмме является приёмка заказчиком готового изделия. После приемки заказчиком изделий осуществляется приход к конечному состоянию (рисунок А.11).359Рисунок А.11 – Диаграмма состоянийДиаграмма последовательности используется для моделирования взаимодействия объектов во времени и описания особенностей приема и передачи информации между объектами.

На диаграмме последовательности представлены толькообъекты, задействованные в исследуемом процессе, и не указаны возможные связис другими объектами.Диаграмма позволяет оценить процесс взаимодействия объектов процесса вовремени (рисунок А.12).360Рисунок А.12 – Диаграмма последовательностиМоделирование данных позволяет предоставить разработчику ИС концептуальную схему базы данных в виде одной или нескольких локальных моделей, которые могут быть довольно легко преобразованы в систему баз данных.К наиболее часто встречающимся средствам моделирования данных относится диаграммы «сущность-связь» (ERD). ERD позволяют выделить главные объекты предметной области (сущности), их свойства (атрибуты) и отношения друг сдругом (связи).

ERD диаграммы находят широкое применение при разработке реляционных баз данных.Структура разрабатываемой информационной системы приведена на рисункеА.13.361Рисунок А.13 – Структура базы данных в IDEF1XОпределены сущности, связи и атрибуты, позволяющие легко отобразитьмодель в любую систему баз данных. В представленной структуре выделены следующие сущности: ростовое оборудование (печь), кристалл, резание кристалла наизделия, заказчик и персонал. Атрибуты данных сущностей отражают важные сведения по заказчикам, по росту кристалла на соответствующем оборудовании, характеристики оборудования и выращенных кристаллов, информацию по резаниюкристалла на изделия и качеству последних.

Все эти модули (сущности) подключаются к общей базе данных.Поиск и выбор той или иной информации по характеристике или их наборупозволяют проводить связи между составляющими систему базами. Информация,представляемая в такой базе данных, позволит существенно упростить работу инженера-технолога при выборе режимов роста кристаллов сапфира, оборудования,362контроле параметров, систематизации информации. Автором диссертации разработана экспертная система для процесса получения монокристаллов сапфира.

Разработка такой системы для получения монокристаллов целесообразна, посколькучасть параметров имеют корреляционную зависимость, тяжело обнаруживаемую иучитывающуюся в моделях, а, следовательно, и в системах стабилизации технологического процесса. Экспертные системы используются именно для решения неформализованных задач, в частности, вопросов прогнозирования и оценки качества при управлении оборудованием для получения монокристаллов сапфира.При построении базы знаний в качестве параметров, оказывающих значительное влияние на качество монокристалла сапфира, рассматривались следующие: характер изменения мощности нагревателя, степень вакуума, скорость ростакристалла, материал тигля, качество шихты, градиент температур, пространственная ориентация. Оценка влияния режимов роста сапфира на категорию качестваполучаемого кристалла позволила сформировать базу знаний. На рисунке А.14приведена структура базы знаний.ПрогнозированиеФормированиерекомендацийОценкапараметровАнализотклоненийПространственнаяориентацияКачествошихтыГрадиенттемператур нафронтеростаСтепеньвакуумаСкоростькристаллизацииМатериалконтейнераМощностьнагревателяМатериалтепловогоузлаПонижениестепенидефектностиПовышениестепенидефектностиРисунок А.14 – Обобщенная структура базы знаний экспертной системы363Продукционная модель [318, 319] использовалась для построения базы знаний.

Для продукционной модели характерна модульность и простота реорганизации структур базы знаний. При построении базы знаний использовались нейронные сети [318, 319], в частности всем признакам в зависимости от оценки их влияния на качество кристалла эксперт определяет вес (значимость признака).Диаграмма классов экспертной системы представлена на рисунке А.15. Наданной диаграмме к основным классам относятся: CCriteria – класс признака, которым может характеризоваться объект изпредметной области. Данный класс в качестве атрибутов включает имя признака,вес признака, который необходим для оценки его воздействия на получаемый прирасчете вывод результата. Данный класс также объединяет набор возможных длякритерия вариантов значений, содержащихся в коллекции объектов классаCFeature. CFeature – класс, который представляет собой одно определенное значениеиз некоторого множества допустимых, относящегося к конкретному признаку величин.

Класс дает возможность устанавливать имя значения и его числовую оценку, определенную в диапазоне от 0 до 1. CCriteriaCollection – класс, который позволяет упростить работу с множеством признаков, имеющихся в разработанной экспертной системе. Данный класспозволяет упростить поиск и выбор критериев в разработанной системе, их добавление и удаление, а также включает внутренние средства проверки признаков направильность. CPattern – класс варианта решения, которое должно выдаваться пользователю экспертной системы. Класс включает поле для описания решения, получаемоепользователем после поиска. К другому атрибуту, характеризующему решение,относится определенный экспертом диапазон значений, который отличает решениеот других. CPatternCollection – класс, который представляет собой набор заданныхэкспертом решений.

Данный класс включает варианты решений, отсортированные364по возрастанию, что ускоряет и упрощает процедуру поиска. Данный класс позволяет также проводить проверку на правильность набора решений. CExpertSystemContainer – класс, инкапсулирующий все статические, указываемые экспертом данные о признаках и решениях.CExpertSystemContainerCSerializer-m_strName : string-m_Patterns : CPatternCollection-m_Criteries : CCriteriaCollection+CExpertSystemContainer()+CExpertSystemContainer(in escCopied : CExpertSystemContainer)+Copy(in escCopied : CExpertSystemContainer)+Name() : string+Criteries() : CCriteriaCollection+Patterns() : CPatternCollection+Clear()+SaveExpertSystem()+LoadExpertSystem()1*-End3-End4CCriteriaCollection1*CChooser+GetNormalizedCoeff() : double+GetResult()-_CreateSpecifiedExpSystem()-_GetMinBorder()-_GetMinCritValue(in crit : CCriteria) : double-_GetMaxBorder()-_GetMaxCritValue(in crit : CCriteria) : double-End5-End6CPatternCollectionCTuple-m_aCriteries : ArrayList-m_aPatterns : ArrayList-m_aCortage : ArrayList+CCriteriaCollection()+CCriteriaCollection(in critColl : CCriteriaCollection)+Count() : int+this(in idx : int) : CCriteria+AddCriteria(in critNew : CCriteria) : int+AddCriteria(in strName : string, in dWeight : double) : int+RemoveCriteria(in idx : int)+GetValidStatus(inout stat : EValidStatus, inout idx : int)+GetCriteriaByName(in strCritName : string) : CCriteria+Clear()+CPatternCollection()+CPatternCollection(in pattColl : CPatternCollection)+Count() : int+GetPatternName(in idx : int) : string+SetPatternName(in idx : int, in strName : string)+GetPatternBorder(in idx : int) : double+SetPatternBorder(in idx : int, in dBord : double)+AddPattern(in pattNew : CPattern)+RemovePattern(in idx : int)+AddPattern(in strName : string, in dUpBor : double)+GetValidStatus(inout stat : EValidStatus, inout idx : int)+Clear()+CTuple()+CTuple(in tuple : CTuple)+Copy(in tuple : CTuple)+AddSymptom()+RemoveSymptom(in idx : int)+ItemCount() : int+GetCriteriaName(in idx : int) : string+GetFeatureName(in idx : int) : string+Clear()1-End1*-End2CCriteria-m_strName : string-m_dWeight : double-m_aFeatures : ArrayList+CCriteria()+CCriteria(in strName : string, in dWeight : double)+CCriteria(in crit : CCriteria)+ToString() : string+Name() : string+Weight() : double+this(in idx : int) : CFeature+AddFeature(in featNew : CFeature) : int+AddFeature(in strName : string, in dValue : double) : int+RemoveFeature(in idx : int)+GetFeatureByName(in strFeatName : string) : CFeature+FeaturesCount() : int+GetValidStatus(inout stat : EValidStatus, inout idx : int)+Clear()1*CPattern-m_strName : string-m_dUpperBorder : double+CPattern(in strName : string, in dVal : double)+CPattern(in patt : CPattern)+Name() : string+UpperBorder() : double+Clear()«enumeration»EValidStatus+eFine+eError+eWrongName+eWrongNameDupl+eWrongValue1*CFeature-m_strName : string-m_dValue : double+CFeature(in strName : string, in dVal : double)+CFeature(in feat : CFeature)+ToString() : string+Name() : string+Value() : double+Clear()Рисунок А.15 – Диаграмма классов разработанной экспертной системы365 CTuple – класс, который содержит информацию о выборке определенныхзначений признаков.

Данная выборка составляется пользователем экспертной системы. Точность решения, как правило, увеличивается, когда пользователем заданобольше признаков. Экземпляру CChooser передается объект этого класса для поиска решения. CChooser – класс, предназначенный для осуществления поиска решения. Вначале по переданной ему выборке определяется коэффициент, нормализованныйна интервале [0;1]. Далее этот коэффициент передается объекту CPatternCollection.Объект CPatternCollection определяет, на какой из интервалов попадает число, после чего возвращает решение. CSerializer – класс, который позволяет сериализовывать и десериализовывать все данные, хранящиеся в CExpertSystemContainer. Данный класс необходимдля сохранения разработанной экспертной системы в файл на диске и ее загрузки.Для понимания процедуры взаимодействия пользователя с системой составлена диаграмма прецедентов (рисунок А.16).Предполагаемый пользователь системы (инженер-технолог), занимающийсясбором и отслеживанием информации по режимам роста и обработки кристаллов,по оборудованию для роста и обработки кристаллов, по свойствам и параметрамполученных кристаллов, по качеству кристалла и соответственно по персоналу ипо заказчикам, изображен на данной диаграмме.

Перечисленная информация позволяет пользователю вести учет выращенных и проданных кристаллов, оказыватьпомощь при выборе оптимальных режимов роста и обработки кристалла, при которых получается кристалл высокого структурного качества.366Рисунок А.16 – Диаграмма прецедентов (Use Case Diagram)В Microsoft SQL Server 2000 разработана база данных информационной системы [320, 321]. Microsoft SQL Server 2000 является программным продуктом дляанализа данных и управления, позволяющим довольно быстро разрабытывать современные масштабируемые Web-приложения. SQL Server 2000 является важнымкомпонентом для поддержки электронной коммерции, деловых интерактивныхприложений и хранилищ данных. Данный программный продукт способен обеспечить масштабируемость, которая необходима для поддержки растущих, динамических сред.

Характеристики

Список файлов диссертации