Обзор методов синтеза модели класса спироидных редукторов для интеллектуальных САПР. Часть 2. Развитие методологии синтеза обобщенной модели - Малина, О В (Интеллектуальные системы в производстве, 2017)
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.