Информационное обеспечение исследований конструкционных композитных материалов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Информационное обеспечение исследований конструкционных композитных материалов

Авторы:

Ветренко М. С., Ломазов В.А.

A methodology problem of construction software for investigation of composites is considered. General structure and requirements for information system, supporting analysis of defects and selection of the most suitable for concrete use, are suggested.

Расширение технологических возможностей привело к созданию (проектированию) большого числа различных конструкционных материалов [1], эффективное исследование которых невозможно без широкого использования современных информационных технологий. В качестве основного инструментария компьютерного информационного обеспечения исследований материалов целесообразно использовать специализированные автоматизированные информационные системы. В состав этих систем наряду с информационными подсистемами, содержащими данные о материалах (включая информацию о стоимости, качестве, технологии изготовления материалов и т.д.), должны входить и алгоритмические подсистемы, представляющие собой совокупности взаимно согласованных программно реализованных алгоритмов обработки этих данных. Анализ существующих подходов к автоматизации исследований композитных материалов (частично реализованных, например, при разработке электронной информационной системы MSC.Mvision) позволяет сформулировать основные требования к информационным системам, поддерживающим исследования композитных материалов:

- описание композитов на основе использования математических моделей пространственно неоднородной многокомпонентной среды, связывающих феноменологические (эффективные) характеристики со структурными характеристиками. Расширение возможности исследователя за счет возможности использования различных моделей многокомпонентных сред (в том числе и добавление новых моделей);

- информационное и алгоритмическое обеспечение уточнения эффективных механических характеристик композитов на основе математических моделей неразрушающих диагностических тестовых испытаний образцов материалов. Расширение возможности исследователя за счет возможности использования различных моделей образцов (в том числе и добавление новых моделей);

- информационное и алгоритмическое обеспечение уточнения структурных характеристик композитов на основе моделей многокомпонентных сред;

- информационное и алгоритмическое обеспечение анализа по заданным критериям степени пригодности материала для изготовления заданного изделия. Расширение возможности исследователя за счет возможности использования различных критериев и методов и многокритериальной оптимизации (в том числе и добавление новых критериев и методов);

- информационное и алгоритмическое обеспечение выбора технологии изготовления на основе анализа структуры композитов по заданным критериям с использованием различных методов классификации и кластеризации;

- обеспечение взаимодействия системы с пользователем (исследователем) на основе дружественного интерфейса и подсистемы документирования и наглядного отображения информации.

Отсутствие в настоящее время систем автоматизации исследований материалов, в достаточной степени удовлетворяющих данным требованиям, служит основанием для разработки методологии создания такого рода систем. Типовой состав информационных систем, предназначенных для информационного обеспечения исследований материалов, представлен на рисунке 1.

Система подразделяется на четыре подсистемы, каждая из которых выполняет определенную группу функций:

- Информационная подсистема является хранилищем для всех данных, с которыми работает информационная система.

- Алгоритмическая подсистема содержит алгоритмы для обработки данных, хранимых информационной подсистемой.

- Подсистема визуализации и отображения позволяет выводить графики, диаграммы, составлять отчеты.

- Интерфейсная подсистема позволяет вести диалог пользователя с информационной системой, составлять запросы на выборку данных, осуществлять выбор алгоритмов, изменять и удалять данные.

информационный композитный подсистема

В соответствии с общей методологией разработки информационных систем первым этапом является содержательное описание предметной (проблемной) области. Пространственная неоднородность распределения дефектов в конструкционных материалах приводит к необходимости их исследования с использованием моделей и методов механики пространственно неоднородных сред.

Вторым этапом разработки информационных систем является переход от содержательного описания предметной области к информационной модели.

Предметная ориентация автоматизированной системы диагностики проявляется в том, что хранящиеся в информационной подсистеме данные объединены в категории и хранятся в соответствии с теми областями, которые они обслуживают (испытания, модели, материалы и др.). В то же время, поскольку одной из основных проблем, для решения которых предназначена система, является выбор наиболее подходящего материала для изготовления конкретного изделия, то для сокращения области оптимального (рационального) выбора предусмотрена предварительная проблемно-ориентированная классификация материалов, что позволяет ограничиться поиском решения в выбранном классе.

На этапе проектирования в рамках структурного подхода предлагается использовать три типа моделей информационной системы: модели, ориентированные на функции, модели, ориентированные на данные, модели потоков данных. Каждый из этих типов моделей целесообразно использовать для описания различных сторон информационной системы. На рисунке 2 представлена детализирующая диаграмма потоков данных, дополненная диаграммой потоков управляющих данных в нотации Гейна-Сарсона. Для построения диаграмм потоков управляющих данных используются те же обозначения, что и для обычных потоков, но отображаются они пунктирной линией. Дополнительно указаны типы управляющих потоков: Т-поток (Trigger Flow - триггерный поток) - поток управления, который может активировать процесс, даже если процесс уже активен; А-поток (Activator Flow - активирующий поток) - поток управления, который может не только активировать, но и деактивировать процесс, причем если процесс уже активирован, то управляющий поток его деактивирует; E/D поток (Enable/Disable flow - переключающий поток) - поток управления, который может активировать процесс сигналом по одной (E) линии и деактивировать - сигналом по другой (D) линии. Для управления процессом выбора действий добавляется процесс «Управление программой». Этот процесс получает только один поток управляющих данных - команду выбора дальнейших действий. В зависимости от команды, процесс генерирует один из трех управляющих потоков передачи управления другим процессам: процесс «Получение эффективных характеристик материала», процесс «Классификация», процесс «Оптимизация».

Информационная подсистема, исходя из предъявленных к ней требований, должна состоять из следующих баз данных (БД):

- БД «Материалы» предназначена для хранения информации о материалах и их физических свойствах, информации об армирующих элементах и дополнительной информации;

- БД «Испытания» содержит информацию о проведенных испытаниях, типах нагружений и результатах испытаний;

- БД «Разграничения доступа» хранит основную информацию о пользователях данной информационной системы, а также уровне их доступа к информации, хранящейся в других базах данных;

- БД «Алгоритмы расчетов характеристик материала» содержит параметры алгоритмов определения характеристик материалов по результатам измерений в процессе тестовых испытаний;

- БД «Алгоритмы классификации» содержит параметры алгоритмов разбиения материалов на классы в соответствии со степенью их пригодности для изготовления конкретных изделий;

- БД «Алгоритмы задач выбора» содержит параметры алгоритмов векторной оптимизации, используемых для определения нескольких материалов, наиболее подходящих для изготовления конкретных изделий;

- БД «Модели материалов» содержит параметры моделей, служащих для расчета эффективных характеристик композиционных материалов по известным структурным характеристикам и характеристикам отдельных компонентов.

Разделение информационной системы на базы данных позволяет оперативно обрабатывать поступающие данные в соответствии с запросами пользователя, а также определить зоны, в которых пользователю разрешено просматривать или манипулировать данными в соответствии с его уровнем доступа.

Поскольку отношения между компонентами информационной системы не исчерпываются включением их друг в друга, при проектировании использовались ER-диаграммы. Главными сущностями для решения задачи представления материала в информационной подсистеме являются: «Материал», «Физическая характеристика», «Композитный материал» и «Армирующий компонент». Возможность композитного состава компоненты (слой, волокно) композитного материала отражена на диаграмме (рисунок 3) в виде рекурсивной связи.

Алгоритмическая подсистема информационной системы включает в себя три основных программных модуля:

- модуль «Алгоритмы диагностики»;

- модуль «Алгоритмы классификации»;

- модуль «Алгоритмы оптимизации».

Модуль «Алгоритмы диагностики» содержит алгоритмы решения обратных задач для дифференциальных уравнений в частных производных. Содержательная постановка этих задач (в соответствии с общей методологией, предложенной в [4]) состоит в определении (уточнении) характеристик материалов по результатам измерений характеристик физических процессов, специальным образом инициированных в образцах материалов. Пользователь, не являющийся специалистом в области математического моделирования и численных методов, выбирает из предлагаемого перечня вид образца и характеристики материала, подлежащие (определению) уточнению, а также вводит геометрические размеры образца, параметры диагностических испытаний и результаты измерений. Однако пользователю может быть предоставлена возможность вмешаться в процесс информационного моделирования, начиная от разработки концептуальной модели до построения алгоритмической модели, путем задания параметров моделей. Методы и алгоритмы, программные реализации которых могут входить в этот модуль, рассмотрены в [1,4]. При этом гибкость и открытость информационной системы предполагает возможность подключения новых алгоритмов.

Модуль алгоритмов классификации на основе нейро-сетевого моделирования поддерживает процесс эмуляции искусственной нейронной сети (ИНС), процесс настройки весов синоптических связей по методу встречного распространения ошибки, возможность быстрой модификации основных параметров ИНС и параметров функции активации и шага обучения, а также взаимодействие с информационной подсистемой. При разработке структуры данных, моделирующей поведение ИНС, целесообразно применять принципы объектно-ориентированного программирования.

Модуль алгоритмов векторной оптимизации должен включать программную реализацию нескольких методов и поддерживать возможность настройки параметров каждого из методов, а также обеспечивает взаимодействие с информационной подсистемой.

Таким образом, использование разрабатываемых в соответствии со сформулированными требованиями и по предложенной в работе методике специализированных автоматизированных информационных систем для информационной поддержки исследований композитных конструкционных материалов позволяет обеспечивать следующие функции:

- хранение данных об эффективных и структурных физических и эксплуатационных характеристиках композиционных материалов, их изготовителях и технологии изготовления;

- уточнение эффективных и структурных физических характеристик имеющихся в распоряжении конструктора композиционных материалов;

- разделение материалов на классы по уровню содержания дефектов и по степени пригодности к изготовлению заданной совокупности изделий;

- выбор по заданным критериям нескольких рациональных вариантов материалов.

Этот набор функций не только может служить основой для проведения научных исследований в области материаловедения, но и позволяет получить данные для анализа и последующего усовершенствования технологии изготовления композитных конструкционных материалов, а также дает возможность быстро и качественно проводить трудоемкую предпроизводственную подготовку мелкосерийного производства, особенно ответственных изделий. На основе предложенного в работе подхода разработана автоматизированная информационная система «Диагностика композитных материалов» [2], которая в настоящее время внедрена в опытную эксплуатацию.

Литература

информационный композитный подсистема

1.Ветренко, М.С. Математическое моделирование диагностики переходной зоны композитного материала волокнистой структуры [Текст]/ М.С. Ветренко, В.А. Ломазов,

В.И. Ломазова// Проблемы машиностроения и надежности машин, 2006.- № 2.- С. 110-116.

2.Ветренко, М.С. Автоматизация диагностики многослойных материалов [Текст] /М.С. Ветренко, В.А. Ломазов //Материалы международного научного семинара «Физико-математическое моделирование систем».- Воронеж: ВГТУ, 2007.- С.131-136.

3.Композиционные материалы [Текст]: справочник / В.В. Васильев, В.Д. Протасов, В.В. Болотин, и др.; под общ. ред. В.В. Васильева и Ю.М. Тарнопольского. - М.: Машиностроение, 1990.¬ - 512 c.

4.Ломазов, В.А. Задачи диагностики неоднородных термоупругих сред [Текст]: монография / В.А. Ломазов.- Орел: ОрелГТУ, 2003.- 172 с.

Размещено на Allbest.ru