|
|
|
В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.
Достоинство фрейма заключается в том, что элементы, присутствующие в описании объекта или события, группируются в самостоятельную структурную единицу, и поэтому могут извлекаться и обрабатываться как единое целое.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов: FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language) и другие программные средства.
На разных этапах формирования модели предметной области возможно использование тех или иных языков представления знаний. Например, при описании понятий предметной области лучше использовать фреймы, так как его структура представлена в виде таблицы, что обуславливает наглядность. А также, описание понятия происходит по его свойствам, что облегчает понимание.
4 Выбор среды реализации
Для разработки качественного продукта, конкурентно способного на рынке программных продуктов, необходимо применять современные среды разработки. На данный момент существуют следующие универсальные средства разработки программных продуктов: Visual Studio version 6, Borland C++ Builder 5, Delphi 6. Имеются также математические пакеты моделирования (MahLAb, MathCad, Mathematica), в последних версиях которых добавлены возможности разработки интерфейса. Однако интерфейсные возможности данных средств сильно уступает возможностям разработки интерфейса универсальным программным средам. А интерфейсная часть является очень важной для разработки качественного компьютерного учебника.
Выбор сводится в выборе языка реализации между языками высоко уровня С++ и Pascal. Достоинство Pascal является более быстрая работа компилятора, однако он менее гибкий, предоставляет меньше средств при разработке программ. Поэтому был выбран язык С++, этот язык предоставляет возможность программирования с применением объектно-ориентированного подхода. У языка С++ более развита объектно-ориентированная поддержка чем у Pascal. Для языка С++ наиболее распространены среды разработки Visual С++ и Borland C++ Builder, выбор между ними дело вкуса программиста. К плюсам Visual С++ можно отнести мощную справочную систему Microsoft Developer Network (MSDN), а к плюсам Borland C++ Builder – меньшие требования к ресурсам компьютера при разработке программ.
В качестве реализации программ в ходе преддипломной практики выбрана система Borland C++ Builder 5, которая предоставляет удобный интерфейс для разработки программ, поддержку объектно-ориентированных программ, удобная и достаточна обширная справочная система.
5 Описание реализации программы
5.1 Механические испытания
При исследовании образцов различных материалов в лабораторных условиях необходимо регистрировать различные параметры. Кроме того, полученные в результате экспериментов данные нужно сохранять на бумажном носителе, а так же переносить информацию в ПК.
Установка ANDA предназначена для измерения частот автоциркуляции ультразвуковых колебаний в изделиях и образцах из различных материалов, скорость распространения ультразвуковых рэлеевских волн.
В состав установки входит нагружающая машина INSTRON, циркулятор с ультразвуковыми датчиками, ПК, компьютерный осциллограф. Для повышения помехоустойчивости АЦП смонтирован непосредственно на нагружающей машине INSTRON. Для выдачи результатов на бумажном носителе предусмотрено подключение принтера.
Рис. 2.1 - Структурная схема установки
Образцы зажимали в оригинальные захваты. Подвижной является нижняя траверса, способная перемещаться с точно выверенной скоростью, меняющейся в пределах 0,005 – 1000 мм/мин. Верхний захват соединен с тензометрическим датчиком, максимальная измеряемая нагрузка которого 100 кН. Сигнал, подаваемый на двигатель управления пером самописца, имеет диапазон напряжений 0-10В, для обеспечения высокой точности измерения малых нагрузок используется переключатель диапазонов, обеспечивающий изменение коэффициента усиления сигнала датчика в зависимости от максимальной предполагаемой нагрузки. В качестве дополнительного модуля, позволяющего записывать измеренную силу непосредственно на компьютер, был разработан аналого-цифровой преобразователь (АЦП) последовательного приближения на основе микросхемы цифро-аналогового преобразования (ЦАП). Управление АЦП и подсчет напряжения на выходе усилителя осуществляется компьютером.
5.2 Математическое обеспечение систем автоматизации эксперимента
Одним из важных и неформализованных этапов экспериментальных исследований является выбор математического аппарата для преобразования и интерпретации априорной информации об изучаемом объекте и обработке полученных опытных данных.
Для обработки результатов эксперимента чаще всего применяют классические методы регрессионного и дисперсионного анализов [3].
5.2.1 Регрессионный анализ
Основой задачей регрессионного анализа является построение по экспериментальным данным математической модели изучаемого объекта или процесса, которая в данном случае носит название функции регрессии, уравнения регрессии, или просто регрессии. Итак, цель регрессионного анализа – получение формульной зависимости, связывающей значение выходной переменной y (выхода, отклика) объекта с факторами x1,x2,…xk при наличии аддитивной помехи случайного характера:
Для вычисления коэффициентов уравнения регрессии используют, как
правило, метод наименьших квадратов (МНК), в соответствии с котором оценки находят из условия минимизации суммы квадратов отклонений измеренных значений отклика от значений, предсказанных уравнением регрессии:
(1)
Минимум S (30) ищут обычным способом приравнивания к нулю частных производных S по , , в результате чего получается система, называемая системой нормальных уравнений:
(2)
Решение системы (2) в матричной форме:
(3)
где X – матрица независимых переменных Y – вектор-столбец наблюдений B – вектор-столбец эмпирических коэффициентов регрессии
Решение системы (31) в поэлементной форме:
(4)
где - элементы матрицы (ковариационной матрицы),
В случае ортогонального планирования матрица диагональна, т.е. при и формула (4) принимает вид
(5)
а для нормированных планов, когда :
(6)
5.2.2 Дисперсионный анализ
Техника дисперсионного анализа заключается в разбиении общей дисперсии наблюдаемой случайной величины на составляющие, порожденные независимыми источниками влияния на исследуемую случайную величину, и последующем сравнении этих составляющих.
Если имеются m блоков наблюдений над случайной величиной y по n наблюдений в каждом блоке, то вначале вычисляются суммы квадратов:
- общая
- межблоковая (7)
- внутри блоков
где
Для вычисления оценок соответствующих дисперсий вычисленные суммы квадратов делятся на числа степеней свободы
(8)
(соответственно общая оценка дисперсии, оценка дисперсии между блоками, оценка дисперсии внутри блоков или остаточная дисперсия).
Далее две составляющие и сравниваются между собой с помощью критерия Фишера по стандартной процедуре: вычисляется F- отношение и сопоставляется с , выбранным из таблицы по заданному уровню значимости . При влияние фактора A признается несущественным. Другие вычислительные формулы для сумм квадратов:
(9)
где , , .
5.3 Формирование модели предметной области
5.3.1 Этапы формирования модели
Рассмотрим этапы формирования модели:
1. Идентификация проблемы;
2. Получение (извлечение) знаний;
3. Структурирование (концептуализация) знаний;
4. Формализация.
На этапе идентификации проблемы уточняется задача, планируется ход разработки модели, определяются:
- необходимые ресурсы (время, тип ЭВМ);
- источники знаний (книги, методики и др.);
- классы решаемых задач.
На стадии получения (извлечения) знаний происходит получение наиболее полного из возможных представлений о предметной области и способах принятия решения в ней. Извлечение знаний может происходить с использованием различных методов.
При структурировании или концептуализации знаний выявляется структура полученных знаний о предметной области, то есть определяются:
- терминология;
- список основных понятий и их атрибутов;
- отношения между понятиями.
На этом этапе происходит разработка описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы, которая отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области.
Этап формализации заключается в разработке базы знаний на языке представления знаний.
Традиционно на этом этапе используются:
- логические методы;
- продукционные модели;
- семантические сети;
- фреймы.
В свою очередь этапы структурирования и формализации для конкретной предметной области можно разделить на несколько подэтапов:
1. Формирование параметров и их значений;
2. Формирование сети связей параметров;
3. Пополнение базы знаний.
Подробное описание этих подэтапов при формировании модели анализа работоспособности элементов металлоконструкций рассмотрено далее.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.