Обзор методов синтеза модели класса спироидных редукторов для интеллектуальных САПР. Часть 2. Развитие методологии синтеза обобщенной модели

Аннотация

Необходимым условием создания интеллектуальной системы автоматизации конструкторской деятельности, позволяющей не только выполнять графические работы, отдельные инженерные расчеты или документирование, является создание обобщенной модели класса конструируемых объектов, сохраняющей конструкторский опыт в виде отдельных технических решений конструкций изделий, их узлов, сборок, подсборок и деталей. Чем сложнее объект, тем больше возможных модификаций его конструкции может быть реализовано. Использование в качестве базового алгоритма функционирования системы автоматизированного конструирования алгоритмa комбинаторного перебора требует формирования исходного множества конструктивных элементов и особенностей их исполнения, на котором будет осуществлен перебор. Формирование указанного множества может быть реализовано различными методами, отличающимися по уровню наглядности, защищенности от ошибок, избыточности. Базовым, безусловно, является графовый метод, описанный в первой части статьи, на котором исходно был разработан алгоритм построения классификатора класса спироидных редукторов. Сложность формализации данного метода натолкнула автора на его модификацию. Так были разработаны табличный, графово-табличный и матричный методы построения модели класса спироидных редукторов. Особенность первого метода состоит в том, что иерархическая структура конструкции объекта представляется двумерной таблицей, с помощью которой обобщение информации идет корректнее, поскольку очевиднее выделение необязательных компонентов конструкции. Графово-табличный метод является симбиозом графового и табличного метода, сохраняет наглядность структур и обеспечивает корректность описания функциональных элементов. В силу сочетания наглядности и простоты реализации графово-табличный метод максимально исключает потерю информации. Матричный метод особенно актуален, когда структура исходных конструкций более сложная, поскольку данный метод позволяет корректно обработать необязательные вершины групповой принадлежности и фантомы.