WWW.DISUS.RU

БЕСПЛАТНАЯ НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 

Pages:     || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

УДК 681.3.069, 681.324 ГРНТИ 55.45.03, 20.23.25 Инв. №

ПРИНЯТО: УТВЕРЖДЕНО:
Исполнитель:
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики"
Государственный заказчик
Министерство образования и науки
Российской Федерации

От имени Руководителя организации

______________/ В.Н. Васильев/

От имени Государственного заказчика

______________/ А.В. Наумов/

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ
ОТЧЕТ

о выполнении 1 этапа Государственного контракта
№ П295 от 30 апреля 2010 г.




Исполнитель: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики"

Программа (мероприятие): Федеральная целевая программ «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг., в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук.

Проект: Интеллектуальные технологии поддержки процессов исследовательского проектирования судов и технических средств освоения океана
Руководитель проекта:
______________/Бухановский Александр Валерьевич
(подпись) М.П.




Санкт-Петербург
2010 г.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ

по Государственному контракту П295 от 30 апреля 2010 г. на выполнение поисковых научно-исследовательских работ для государственных нужд

Организация-Исполнитель: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики"

Руководитель темы:
доктор технических наук ______________________
подпись, дата
Бухановский А.В.
Исполнители темы:
доктор технических наук, профессор ______________________
подпись, дата
Нечаев Ю.И.
кандидат технических наук, старший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Иванов С.В.
кандидат технических наук, старший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Ковальчук С.В.
без ученой степени, младший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Болгова Е.В.
без ученой степени, младший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Марьин С.В.
без ученой степени, без ученого звания ______________________
подпись, дата
Косухин С.С.
без ученой степени, без ученого звания ______________________
подпись, дата
Насонов Д.А.
без ученой степени, младший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Безгодов А.А.
без ученой степени, младший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Князьков К.В.
кандидат технических наук, старший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Ларченко А.В.
без ученой степени, младший научный сотрудник ______________________
подпись, дата
Урусова Г.З.

Реферат

Отчет 90 с., 1 ч., 9 рис., 2 табл., 139 источн., 0 прил.

Исследовательское проектирование, интеллектуальная поддержка, морской динамический объект, динамика судна, экстремальные ситуации, имитационное моделирование, морское волнение и ветер

В отчете представлены результаты исследований, выполненных по 1 этапу Государственного контракта № П295 "Интеллектуальные технологии поддержки процессов исследовательского проектирования судов и технических средств освоения океана" (шифр "НК-714П") от 30 апреля 2010 по направлению "Судостроение" в рамках мероприятия 1.2.1 "Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук.", мероприятия 1.2 "Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук и кандидатов наук", направления 1 "Стимулирование закрепления молодежи в сфере науки, образования и высоких технологий." федеральной целевой программы "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России" на 2009-2013 годы.

Цель работы - развитие базовых принципов, методической и алгоритмической базы, а также высокопроизводительного математического и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки процессов исследовательского проектирования судов и технических средств освоения океана в условиях неопределенности и неполноты исходной информации. Работа носит междисциплинарный характер: ее выполнение подразумевает симбиотическое использование априорных знаний предметной области (теории корабля и проектирования судов) в совокупности с современными компьютерными технологиями (высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта).

1. Нормативные документы Классификационных обществ (в первую очередь, Российского морского регистра судоходства и DNV).

2. Научно-техническая и опытно-конструкторская документация по НИОКР, выполненным участником размещения заказа в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям…», по двум европроектам 6-й рамочной программы, по трем проектам в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры…» и пр.

3. Базовые концепции и принципы построения интеллектуальных систем, разработанные в рамках научной школы коллектива исполнителей (принцип конкуренции, принцип мягких вычислений в мультипроцессорной среде, принцип интеллектуального инструктора, концепция iPSE).

4. Международный стандарт IDEFO описания прикладных систем, основанных на знаниях

5. Концепция SaaS (Software as a Service) и технология SciSOA, разработанная коллективом авторов на ее основе

6. Концепция REST и спектр технологий на ее основе.

1. Научные публикации за 2000-2010 г.: первичный анализ и экспертная классификация (построение шаблонов).

2. Результаты автоматического ассоциативного поиска ресурсов в сети Интернет по ключевым шаблонам.

3. Гражданский кодекс РФ (часть IV).

4. Научно-техническая и опытно-конструкторская документация по НИОКР, выполненным участником размещения заказа в рамках ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы", по двум европроектам 6-й рамочной программы, по трем проектам в рамках ФЦП "Научные и научно-педагогические кадры инновационной России" на 2009-2013 годы и пр.

5. Объекты интеллектуальной собственности (программные средства), разработанные в рамках предыдущих проектов, на которые Участник размещения заказа имеет исключительные права.

6. ГОСТ 15.101-98 Порядок выполнения научно–исследовательских работ.

7. Информационные базы Роспатента.

8. ГОСТ Р 15.011-96 СРПП.

9. ГОСТ 7.32–2001. Отчет о научно-исследовательской работе.

Исполнителями подготовлен научно-технический отчет о выполнении I этапа

В состав отчета входит презентация результатов поисковой научно-исследовательской работы.

Отчет отражает ход выполнения и результаты поисковой научно-исследовательской работы I этапа Государственного контракта.

К отчету прилагается аннотация.

Отчет оформлен в соответствии с требованиями ГОСТ 7.32-2001.

В состав отчетной документации входит выписка из протокола заседания научно-технического совета о рассмотрении результатов поисковой научно-исследовательской работы по I этапу.

В состав отчетной документации входит отчет о выполнении целевых индикаторов и показателей Программы.

Научные результаты оформлены в следующих документах:

1. Аналитический обзор в проблемной области, позволяющий обосновать выбор направления исследований, исходя из текущего состояния дел в РФ и в мире, с учетом имеющегося научного задела коллектива исполнителей.

2. Аналитический обзор в области нормативно-правовых вопросов организации распределенных приложений, позволяющий выбрать адекватный подход к проведению исследований с точки зрения возможностей дальнейшей коммерциализации и лицензионной чистоты.

3. Детализированная и обоснованная концепция интеллектуальной поддержки процесса исследовательского проектирования в судостроении в условиях неполноты и неопределенности информации.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 7

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 10

1. Аналитический обзор 10

1.1. Аналитический обзор состояния дел в проблемной области проекта 10

1.1.1. Интеллектуальные технологии в техническом проектировании 11

1.1.2. Информационная поддержка проектирования судов и объектов океанотехники 14

1.1.3. Моделирование динамики морских объектов в сложных условиях эксплуатации 20

1.2. Аналитический обзор в области нормативно-правовых схем, связанных с использованием Правил классификации в процессе исследовательского проектирования, и смежные правовые вопросы 25

1.2.1. Анализ нормативно-правовых схем, связанных с использованием Правил классификации в процессе исследовательского проектирования 25

1.2.2. Патентные исследования: анализ лицензионной чистоты 33

1.3. Обобщение результатов предыдущих НИОКР – научный задел коллектива разработчиков 39

1.3.1. Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальных гидрометеорологических явлений ME2SIM 39

1.3.2. Инструментальная оболочка проектирования высокопроизводительных приложений в среде Грид iPEG 41

1.3.3. Высокопроизводительный программный комплекс квантово-механических расчетов и моделирования наноразмерных атомно-молекулярных структур HPC-NASIS 42

1.3.4. Опыт участия в европейских проектах FP-6 44

2. Выбор и обоснование оптимального варианта направления исследований 45

3. План проведения экспериментальных и теоретических исследований 49

4. Экспериментальные и теоретические исследования 1 этапа 53

4.1. Концептуальная модель интеллектуальной системы поддержки исследовательского проектирования 53

4.2. Концептуальные модели человеко-компьютерного взаимодействия в интеллектуальной системе поддержки исследовательского проектирования 60

4.3. Концептуальная архитектура программной оболочки интеллектуальной системы поддержки исследовательского проектирования 66

4.4. Пример решения задачи интеллектуальной поддержки исследовательского проектирования морского объекта 69

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 77

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 79

ВВЕДЕНИЕ

Объемы обрабатываемой информации при проектировании морских объектов нарастают сегодня стремительными темпами. В настоящее время на предприятиях судостроительной промышленности накопилось огромное количество информации на бумажных и электронных носителях, которые становится все сложнее обрабатывать и интерпретировать. Сложности принятия решений в условиях неопределенности являются отражением основного методологического противоречия проблемы, с которым сталкивается конструктор при проектировании многофункционального объекта – противоречия между необходимостью учета максимального количества факторов и всестороннего анализа каждого отдельного фактора, с необходимостью работы в реальном времени при минимизации затрат и ресурсов, используемых для принятия решений. Ограниченность ресурсов на принятие решений приводит либо к недостаточно глубокому анализу важнейших факторов, либо к чрезмерному «затягиванию» процесса принятия решений, факты и выводы по которым могут «устареть» и не соответствовать потребностям проектирования. Традиционным выходом из этой ситуации является использование средств информационной поддержки – систем автоматизированного проектирования [1].

В настоящее время рынок программных решений для информационной поддержки технологического проектирования судов и объектов океанотехники весьма впечатляющ (можно упомянуть IntelliShip, Nauticus Hull, Napa, Tribon Initial Design, BRIX Workflow и пр., см. раздел 1.2). Это достаточно «тяжелые» решения, покрывающие различные аспекты процесса проектирования (от создания моделей и поверочных расчетов – до каталогизации решений и документооборота). В целом такие системы отражают специфику технологических процессов проектирования в рамках норм и правил определенных классификационных обществ, что не всегда делает удобным их применение для задач исследовательского проектирования.

Основным назначением средств интеллектуальной поддержки (в отличие от информационной поддержки) процесса проектирования является консультирование конструктора при разработке и принятии конкретных решений в процессе проектирования, особенно при создании новой техники и технологий с использованием накопленных знаний [2]. Базы знаний в таких системах используются в процедурах, связанных с вводом знаний, преобразованием и применением их для принятия решений. При этом функции хранения знаний и функции решения задач разделены. Функции решения алгоритмических задач с помощью вычислительных моделей и процедур реализуются модулями поиска и принятия решений на основе содержимого базы знаний. Однако принципиальным недостатком такого подхода является неопределенность при выборе решения внутри зоны параметров, ограниченной статическими нормами и правилами. Как следствие, для этого необходимы более мощные технологические механизмы, чем, например типовые методы расчетов статики корабля, встроенные в системы проектирования. В первую очередь, к таким механизмам относятся разного рода системы виртуального моделирования динамики судна, основанные на численном интегрировании уравнений корабельной гидродинамики в условиях нерегулярных внешних возмущений (волнения и ветра, а в ряде случаев – течений, обледенения и пр.). Несмотря на активное развитие и продвижение таких технологий еще с 90х годов XX века, в настоящее время в мировой практике достаточно хорошо отработаны лишь частные вопросы (например, нелинейная качка на регулярном волнении). В общем случае в разных научно-производственных центрах используются различные программные системы моделирования динамики судна, часто существующие лишь как исследовательский инструмент; вопрос их преимуществ и недостатков остается открытым [3]. Аналогичная ситуация связана и с развитием математического аппарата описания внешних воздействий: например, в ходе серии конференций ROGUE WAVES [4] было сформулировано (как минимум) четыре различных содержательных гипотезы возникновения волн-убийц; однако в нормах DNV на настоящий момент представлена лишь одна (P. Janssen) [5].

Таким образом, современная ситуация наглядно демонстрирует, что в общем случае система интеллектуальной поддержки исследовательского проектирования не может основываться только на статических правилах и закономерностях – она должна обеспечивать возможность всестороннего исследования альтернатив, в случае необходимости привлекая для получения требуемых знаний различные подходы (приобретение экспертных знаний, data mining, имитационное моделирование и пр.). Однако прямому внедрению этих технологий в существующие системы автоматизированного проектирования отчасти препятствуют четыре аспекта:

  • Недостаточно унифицированы современные методы расчета нелинейной динамики морских объектов, особенно в условиях нестационарных изменений внешних условий, стохастичности параметров объекта и пр.
  • Многие методики определения входных параметров ветра и волнения для расчетов динамики судна морально устарели (например, [6]) и не соответствуют современному уровню знаний о ветре и волнении в океанах и морях.
  • Большинство опасных ситуаций (например, параметрический резонанс, брочинг, удар разрушающейся волны) не могут быть описаны статическими правилами в силу разнообразия вариантов их возникновения, что затрудняет применение традиционных методов искусственного интеллекта, основанных на детерминированных правилах.
  • Применение компьютерного моделирования задач корабельной гидродинамики для пополнения базы знаний требует существенных вычислительных ресурсов.

В рамках данного проекта предполагается развить спектр подходов, методов и технологий, позволяющих обойти указанные противоречия, совокупно используя существующие на сегодняшний день перспективные исследования в области динамики корабля, внешних воздействий (ветра, волнения и течений), искусственного интеллекта и высокопроизводительных компьютерных технологий. В ходе первого этапа работ по проекту выполнен аналитический обзор состояния проблемы, обоснованы пути решения задачи и выполнены постановочные исследования по обоснованию концепции, общей архитектуры системы, а также применяемых в ней интеллектуальных механизмов и технологий.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

1. Аналитический обзор

1.1. Аналитический обзор состояния дел в проблемной области проекта

Основными целями автоматизации и интеллектуализации процессов проектирования являются: определение актуальной себестоимости продукции, понижение затрат в процессе производства и повышение его производительности благодаря эффективному планированию производственных мощностей и ресурсов. Результатом оптимизации является снижение конечной цены выпускаемой продукции, повышение общей производительности, обеспечение конкурентоспособности и рентабельности процесса проектирования [16]. Применительно к задачам исследовательского проектирования, рассматриваемым в данном проекте, это выражается, в первую очередь, в общем сокращении временного цикла проектирования, его существенном удешевлении за счет частичной замены экспериментальных исследований в опытовых бассейнах компьютерным экспериментом. Также эффект удешевления косвенно обусловлен возможностью корректировать заведомо завышенные требования к конструктивным характеристикам объектов, исходя из уточнения знаний об их поведении в экстремальных ситуациях.

Процессы проектирования судов и объектов океанотехники порождают сложную многоуровневую систему принятия проектных решений, которая определяется комплексом взаимосвязанных организационно-технических и инженерных задач. К традиционным (и уже успешно решаемым) задачам технологического проектирования традиционно относят создание математической модели корпуса судна, типовые расчеты по статике корабля и прочности корпуса, формирование чертежей растяжек поверхностей и набора, и пр. При этом интерпретация процесса проектирования, как решения обратной задачи многокритериальной оптимизации, предполагает поиск субоптимального набора параметров объекта в условиях, ограниченных правилами соответствующих классификационных обществ. Такой подход эффективен для проектирования типовых классов объектов. Однако процесс исследовательского проектирования, напротив, ориентирован на нестандартные (новые) виды и (или) функции морских объектов. Для таких объектов соответствующие нормы и правила отсутствуют или не отражают условий их безопасной эксплуатации. В частности, к таким объектам относятся, специализированные суда и средства океанотехники, выполняющие специфические технологические операции (строительные мероприятия на шельфе, буксировка ПБУ и пр.), суда класса «река-море», проектируемые для региональной эксплуатации с максимальным районом плавания, суда и плавучие сооружения, допускающие морскую посадку летательных аппаратов. Кроме того, объектом исследовательского проектирования могут быть и суда традиционных классов, в том случае, когда изучаются аспекты их безопасности под воздействием экстремальных явлений, не регламентированных требованиями классификационных обществ. В данном разделе рассматриваются существующие тенденции в области подходов, методов и инструментария исследовательского проектирования в судостроении в свете специфики данного проекта, обусловленной проблемами адекватного учета динамики морских объектов в экстремальных условиях эксплуатации.

1.1.1. Интеллектуальные технологии в техническом проектировании

Проектирование любых сложных объектов (как творческий процесс формализации структуры и параметров объекта с целью оптимального удовлетворения набору требований) является традиционной задачей, решаемой средствами искусственного интеллекта (ИИ) [7]. Как следствие, программный инструментарий поддержки процесса проектирования в заданной предметной области (что фиксирует содержимое базы знаний) может быть реализован в форме интеллектуальной системы (ИС). Понятие ИС связано со способностью компьютерной программы решать сложные трудноформализуемые задачи, способностью к обучению, обобщению и аналогиям, с возможностью взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого [8]. Основное отличие ИС от обычных программ обработки данных состоит в том, что традиционные программы детерминированы, тогда как ИС пользуется подобно человеку для нахождения удовлетворительного результата эвристическим поиском решения методом «проб и ошибок». При построении ИС выделяется, по крайней мере, два компонента: некоторая универсальная часть (механизм логического вывода) и часть, зависящая от предметной области (база знаний, БЗ) [2].

Выбор и принятие решений при исследовательском проектировании судов и технических средств освоения океана, как сложных многофункциональных объектов, предполагает анализ данных и зависимостей, причинно-следственных связей и стратегий. Их полнота и достоверность определяются характером решаемых задач, целями и системами приоритетов, стратегиями и сценариями, которым следует конструктор, как лицо, принимающее решение, а также имеющимися временными, информационными, методологическими ресурсами и возможностями. Для построения системы интеллектуальной поддержки процесса исследовательского проектирования необходимо разработать формальную модель, метауровнь которой обеспечивает автоматизацию принятия проектных решений – уровень планирования алгоритмов оптимального поиска в пространстве допустимых значений и проектных решений. Она, в свою очередь, опирается на набор предметно-ориентированных методов и моделей, которые описывают компьютерную интерпретацию (построение моделей для абстрактных, формальных систем). При этом специфика модельного описания существенным образом влияет на облик и возможности ИС в целом. В частности, можно выделить, как минимум, три категории ИС поддержки процессов исследовательского проектирования морских объектов, исходя из принципов формализации предметной области.

ИС на статических правилах-нормативах. В таких системах, по существу, база знаний подменяется формальной системой внешних требований-правил, определяемых, например, соответствующим классификационным обществом. Примером системы интеллектуальной поддержки процессов проектирования в судостроении является решение Nauticus Early Design [9], в котором традиционная система автоматизированного проектирования связана с системой DNV eApproval [10], используемой в качестве статической базы знаний. Это позволяет автоматизировать процесс оптимизации проектного решения в рамках требований классификационного общества (в данном случае – DNV). Однако принципиальным недостатком такого подхода является неопределенность при выборе решения внутри зоны параметров, ограниченной статическими нормами и правилами. Как следствие, для этого необходимы более мощные технологические механизмы, чем, например типовые методы расчетов статики корабля, встроенные в традиционные системы автоматизированного проектирования в судостроении.

ИС на статических структурах экспертных знаний. В таких системах, фактически, реализуется экспертный подход к задаче проектирования, когда сложная задача многокритериальной оптимизации характеристик объекта решается на основе определенных эвристик или шаблонов, заранее сформированных экспертами и обоснованных «вне» базы знаний данной системы [11]. В данном случае могут применяться различные (в том числе иерархические) модели формализации знаний на различных уровнях абстракции [12]: от оптимизации выбора отдельных характеристик (например, формы корпуса исходя из требований к остойчивости на волнении [13]) – до комплексных онтологий, описывающих процесс проектирования сложного морского объекта в целом [14]. В качестве предельно наглядного отечественного примера такой системы можно привести систему «Судно» [1], в которой допускается упрощенное представление эвристических закономерностей в виде простого семейства зависимостей, что позволило позиционировать ее, в первую очередь, как учебный инструмент. В профессиональных системах данного класса (см. раздел 1.1.2) формализация знаний не столь удобна для восприятия, что, фактически, ограничивает возможности их модернизации и адаптации под задачи конкретных пользователей, выходящих за рамки восприятия экспертов.

ИС на динамических структурах знаний. Они в полной мере реализуют полноценный функционал адаптивной интеллектуальной системы в открытой информационной среде. В данном случае процесс поддержки принятия решений проектанта совокупно опирается на статические (базовые) правила, и динамические правила, которые идентифицируются по активным фактам непосредственно в процессе решения задачи. При этом используются различные технологии приобретения и усвоения новых знаний (data mining & knowledge discovering) на основе компьютерного моделирования, совокупно с человеко-компьютерным взаимодействием, осуществляемым посредством технологий когнитивной графики и виртуальной реальности [2]. Концепция таких систем изложена в работе [15], однако в настоящее время, по-видимому, не существует промышленных образцов, построенных на данных принципах (несмотря на то, что отдельные ее элементы отрабатывались на экспериментальных прототипах [17, 18], и реализованы в ряде решений, перечисленных в разделе 1.1.2).

В рамках логики ИС на динамических структурах знаний (как предмета изучения в рамках данного проекта) принципиально то, что внедрение методов приобретения и усвоения новых знаний на основе компьютерного моделирования связано с неполнотой и неопределенностью исходной информации. В первую очередь, это относится к знаниям, качественно и количественно определяющим поведение морских объектов в различных экстремальных (ненаблюдаемых) условиях эксплуатации. Среди трудностей, встречающихся на пути разработки формальной модели реализации технических решений, следует выделить:

  • Необходимость включения в рассмотрение при решении конструкторских и оптимизационных задач современных представлений о мелкомасштабной динамике внешних возмущений (ветре, волнении и течении), и их взаимодействии с морскими объектами [19].
  • Невозможность прямого учета требований, носящих субъективный характер и изменяющихся по мере продвижения процесса проектирования, а также включения показателей затрат, выраженных в виде эмпирических формул и других параметров, множества разнородных условий и требований, диктуемых действующими нормами и правилами [15].
  • Необходимость обеспечения требования создания уровня планирования (мeта-уровня) алгоритмов оптимального поиска проектных решений в пространстве допустимых значений, использующих динамическую базу знаний [7, 20].

Как следствие, указанные особенности должны рассматриваться как определяющие при разработке системы интеллектуальной поддержки процессов исследовательского проектирования в рамках данного проекта.

1.1.2. Информационная поддержка проектирования судов и объектов океанотехники

Современный подход к проектированию судов и средств океанотехники реализуется в несколько последовательных этапов, на которых производится подготовка концептуального проекта (Concept Design), классификационного проекта (Class Design) и рабочей конструкторской документации, включающей выпуск рабочих чертежей (work shop drawings) [53, 54]. На стадии концептуального проекта вырабатываются основные принципиальные инженерные решения по конструкции будущего судна, среди которых можно выделить следующие:

  • внешний облик судна;
  • основные эксплуатационные характеристики (район и условия эксплуатации, скорость хода, грузовместимость, перечень перевозимых грузов и т.п.);
  • обводы корпуса и главные размерения судна (длина судна, длина между перпендикулярами, ширина, высота борта, осадка, грузовместимость, коэффициент общей полноты корпуса и т.п.).

На этом этапе выполняются расчеты и проектные проработки, подтверждающие принятые технические решения, в первом приближении определяется состав основного оборудования, состав экипажа и условия обитаемости судна. На этом же этапе определятся классификационное общество, которое будет осуществлять контроль соответствия принятых технических решений Правилам Общества и Международным Конвенциям, а также непосредственно осуществлять надзор за строительством судна (или серии судов) на верфи.

После подготовки концептуального проекта вносятся необходимые коррективы, и, принимается решение о разработке классификационного проекта судна. Классификационный проект судна отличается от концептуального объемом согласования проектной документации с Классификационным обществом.

В круг решаемых вопросов на этапе классификационного проекта входят:

  • окончательное формирование облика судна;
  • выполнение всех расчетов, регламентируемых Правилами Классификационного общества;
  • определение мощности энергетической установки и предварительное подтверждение скорости хода судна и величины загрузки главных двигателей;
  • принятие конкретных технических решений по основным параметрам судна;
  • разбивка судна на секции, блоки и строительные модули;
  • представление в установленном объеме проектной документации в Классификационное общество.

На основании согласованного и одобренного классификационного проекта разрабатывается рабочая конструкторская документация (РКД). Главной задачей данного этапа является разработка всего комплекта проектной документации, необходимой для выполнения производственных работ на верфи, включая детальные чертежи.

Вместе с тем, в связи с необходимостью сокращения сроков проектирования четкой границы между окончанием работ по Классификационному проекту и началом разработки рабочей документации нет. В связи с этим конструкторские бюро вынуждены по отдельным направлениям приступать к работам по рабочему проектированию, не дожидаясь окончательного согласования документации Классификационного проекта.

Основные тенденции последних лет в области проектирования судов связаны с активным развитием международной кооперации. Вполне типичной становится ситуация, когда в концептуальный проект делается в одной стране, классификационный проект - в другой, а доработка эскизного проекта до детальных чертежей ложится на инженерные центры верфей, либо на близлежащие к верфям филиалы. Такая ситуация стала возможной благодаря современным средствам коммуникации и связи, а также развитым средствам инженерного проектирования [55]. При этом следует отметить специфику российских и международных требований к составу предоставляемой документации. Так объем рабочего проектирования, используемый на иностранных верфях, существенно меньше номенклатуры аналогичной документации, принятой на постсоветском пространстве [54]. Состав же программных средств, используемых в проектных работах, является достаточно стандартным для всех стран. Так в России наибольшей популярностью пользуются системы автоматизированного проектирования (САПР) FORAN, Nupas Cadmatic и Tribon M1. Наиболее популярные системы САПР в мире приведены в таблице 1.

Таблица 1. Наиболее распространенные САПР для судостроения в мире

Название пакета Фирма производитель Страна
FORAN [55] SENER INGENIERIA Y SISTEMAS, S.A. Испания
Tribon M1(M2/M3) [56] AVEVA Швеция/Великобритания
NUPAS-CADMATIC [57] Numeriek Centrum Groningen B.V., Elomatic/Cadmatic Ltd Голландия, Финляндия
CATIA [58] Dassault Systemes S.A. Франция
Autoship [59] Autoship Systems Corporation Канада
NAPA [60] Napa Oy Финляндия
NAVCAD [61] HydroComp, Inc. США
Pro/ENGINEER Shipbuilding Solutions [62] Parametric Technology Corporation США
ShipConstructor [63] ShipConstructor Software Inc. Канада
Maestro [64] DRS Defense Solutions, Advanced Marine Technology Center (AMTC) США
Orca3D [65] DRS Defense Solutions, Advanced Marine Technology Center (AMTC) США

Следует отметить, что часть представленных в таблице пакетов обеспечивает полный цикл сопровождения жизненного цикла проекта, начиная с проектирования и заканчивая строительством (например, Tribon M1/M3), в то время как другие реализуют только специфические модули, ориентированные на решение узких задач вибрации, прочности, мореходности и т.п. (например, Orca3D). Из отечественных разработок следует отметить пакеты K3-SHIP (НВЦ "ГеоС" [66]) и Sea Solution (компания  "Си Тех" [67]). Так, пакет K3-SHIP может применяться только для формирования пространственной твердотельной модели корпусной конструкции судна и других его элементов и используется для оснащения рабочих мест проектировщиков и конструкторов, занимающихся проектированием внутренних конструкций и компоновкой судна. Вопросы автоматизированного выбора тех или иных проектных решений здесь не рассматриваются. По сути, пользователю предоставляется инструмент (и это касается практически всех решений, как отечественных, так и зарубежных), позволяющий на основе вводимой информации определять различные (расчетные) параметры судна. Решение Sea Solution имеет более широкую функциональность. Так, в частности, модуль Sea Hydro позволяет решать, в том числе, следующие задачи:

  • расчет кривых элементов теоретического чертежа,
  • расчет посадки судна на тихой воде и с учетом волны, как поврежденного, так и неповрежденного судна,
  • расчет диаграммы остойчивости, как поврежденного, так и неповрежденного судна,
  • расчет критерия погоды и обледенения,
  • расчет изгибающих моментов и перерезывающих сил на тихой воде, как поврежденного, так и неповрежденного судна,
  • расчет смоченной поверхности и гидростатических характеристик,
  • расчет критерия остойчивости по правилам Регистра.

Кроме того, в пакет программ Sea Solution входят модули для построения поверхности корпуса судна, а также моделирования внутреннего судового набора и выдачи конструкторской документации для изготовления деталей (дополнительно могут быть решены задачи размещения оборудования, судовых систем и трубопроводов). Лучшие мировые аналоги имеют существенно более широкую номенклатуру возможностей, так, например, в пакете Tribon M1 присутствует четыре взаимосвязанные части:

  • Design - обеспечивает процесс моделирования эффективными средствами с целью получения информации по проекту в самые краткие сроки.
  • Rule-based Automated Design - позволяет пользователю описать собственные процессы в виде специальных задач, чтобы управлять проектированием модели с учетом принятых на предприятии методов проектирования и стандартов.
  • Design Management - управляет процессом проектирования.
  • Production Engineering - служит для получения данных для производства.

Все части системы пользуются единой базой данных по проекту. Это обеспечивает одновременный доступ к данным и позволяет проводить параллельное проектирование. Основным достоинством системы Tribon является охват всех фаз проектирования, начиная от эскизных проработок с комплексом расчетов по статике и динамике судна до выдачи рабочих чертежей (корпус, помещения, трубы, кабель) и технологической оснастки на верфь.

Не менее широкими возможностями обладает система FORAN. Эта система непрерывно развивается с 1965 года и на текущий момент охватывает все стадии проектирования и технологической подготовки, позволяя рационально, полно и едино вести работы по проекту. Система применима для всех типов судов, независимо от их размеров и формы, и может полностью учитывать специфические требования заказчика.

FORAN использует единую 3D-модель проекта, которая включает не только информацию о компонентах судна, но также ассоциативно и параметрически связывает их между собой. Компоненты имеют различные атрибуты, описание материалов и производственных данных. Модель создается и наращивается в точное и полное представление проекта из отдельных деталей. В FORAN также реализованы некоторые интеллектуальные компоненты. Так, в частности, реализован ряд дополнительных методов, применимых для создания формы корпуса, исходя из предварительного определения.

Аналогично TRIBON, FORAN использует единую базу данных, что позволяет иметь целостное представление по проекту, самые последние изменения всегда доступны пользователю для работы.

С точки зрения исследовательского проектирования с активным использованием технологий физического моделирования интересны следующие особенности пакета FORAN. Так, в частности, в пакете реализованы возможности производить различные вычисления гидростатических кривых, кривых Бонжана, шкалы осадок, кривых остойчивости и многих других для наиболее полной оценки характеристик судна. Богатыми возможностями физического моделирования обладает также модуль Autohydro комплекса AutoShip. Autohydro позиционируется как самое современное средство расчета гидростатических параметров и остойчивости для проектантов морских объектов и сооружений. Программа позволяет рассчитывать реакцию модели на различные варианты нагрузки, повреждений, приложение внешних сил, влияние ветра, крутящего момента или любых комбинаций этих параметров. Параметры волнения, включая направление и высоту волн, также могут быть заданы в программе. Autohydro может использоваться для получения характеристик формы корпуса. Положение судна и его параметры отображаются в графическом и текстовом виде на экране. Результаты отчетов, тестовые данные и графики могут быть отображены на экране, отредактированы, напечатаны или экспортированы в другие Windows-приложения.

Разные модули комплекса программ AutoShip обладают разной спецификой по отношению к объекту проектирования. Так модуль AUTOYACHT предоставляет специализированные инструменты моделирования поверхности для проектировщиков яхт. Модуль включает в себя все возможности модуля Autoship, дополняя себя некоторыми функциональными особенностями с учетом специфики проектирования яхт. Модуль AUTOPOWER осуществляет расчеты сопротивления и предварительный анализ силовой установки. Модуль проводит расчеты по оптимизации параметров корпуса и вычислению требуемой мощности движителя, основанных на 12 независимых сопротивлениях и методах движения при различных водоизмещениях. Также в пакете предусмотрены еще несколько модулей, отвечающих за проектирование внутренней структуры корпуса судна, определение листов наружной обшивки корпуса судна и генерацию управляющих программ для машин резки с ЧПУ в различных форматах.

В описанных системах (а также в системе NUPAS-CADMATIC) предусмотрены возможности передачи данных в другие системы, а также возможность предоставления данных для систем управления предприятием, что также может быть важным параметром для потенциальных пользователей этих систем.

Системы Tribon, FORAN и NUPAS-CADMATIC насчитывают сотни инсталляций по всему миру, что доказывает широкий интерес и доверие к этим пакетам со стороны предприятий и конструкторских бюро судостроительной отрасли. Основная причина популярности систем САПР заключается в постоянной возрастающей конкуренции в отрасли и необходимости строить быстрее и лучше. Достижение этих целей невозможно без использования современных САПР, включая те их возможности, которые обеспечиваются применением последних достижений в области компьютерного моделирования поведения судна в различных условиях эксплуатации.

Однако, несмотря на обширные возможности программного обеспечения по расчету отдельных параметров, комплексная задача проектирования, заключающаяся в многомерной оптимизации различных параметров судна при заданных ограничениях, не может считаться решенной [68]. Проектирование судна, особенно на стадии концептуального проекта является весьма сложным, трудоемким и во многом уникальным для каждого конкретного случая процессом. Выбор варианта решения определяется в большей степени опытом проектировщика, общей концепцией проектирования, ручным перебором вариантов, а во многих случаях личным предпочтением проектировщика. Целевые показатели в большинстве случаев не могут быть адекватно объединены или представлены в виде, удобном для принятия эффективного проектного решения. Причиной этого является качественная несовместимость ряда показателей или невозможность представить их форме, удобной для инженерного анализа. Кроме того, пространство параметров проектирования очень велико, нелинейно, разрывно и подвержено ограничениям различной природы. Эта проблема делает структурный поиск в пространстве параметров проектирования чрезвычайно сложным. Без структурного поиска нет рациональных путей для измерения оптимальности выбранного варианта относительно других вариантов, которые не были рассмотрены или оценены. Ответственное решение не может быть принято без подобного рода информации и оценок всех перспективных вариантов.

Для решения поставленной задачи при построении концептуального проекта судна используется экспериментальное (как правило, разрабатываемое научными коллективами, а не коммерческими компаниями) программное обеспечение, использующее разнообразный математический аппарат (многомерный статистический анализ, метод анализа иерархий, генетические алгоритмы и др.). В работах [69,70] развиваются идеи проектирования судов и с использованием эффективной междисциплинарной оптимизации. Целью такого подхода является минимизация времени проектировщика на разработку и анализ альтернативных проектов судов с высокой степенью детализации параметров. При таком подходе предусматриваются расчеты и анализ из первых принципов (как предварительный этап проектирования) с привлечением эконометрических моделей. Кроме того, проводятся исследования влияния неопределенностей при оценке элементов конструкций судна на параметры концептуального проекта. Основная идея данного подхода заключается в использовании случайных переменных для каждой неопределенной величины, что позволяет оценить неопределенность целевой функции.

По оценке [71] более 80% стоимости постройки судна закладывается на этапе создания концептуального проекта судна. В конечном счете, неверные проектные решения выливаются в крупные суммы убытков. И основной причиной этого является отсутствие единого научно-обоснованного подхода к выбору параметров суда на этапе концептуального проекта. Несмотря на существующие попытки разработки экспериментального программного обеспечения для решения подобных задач, в целом полученные решения еще далеки от широкого промышленного внедрения.

1.1.3. Моделирование динамики морских объектов в сложных условиях эксплуатации

Применительно к основной цели проекта, исследование в области анализа и выбора математических моделей, описывающих поведение динамического объекта в экстремальных внешних условиях, направлены на разработку предложений по расширению функциональных возможностей динамической базы знаний с целью усиления адаптивной компоненты ИС. Для решения этой задачи необходимо разделить собственно математические (имитационные) модели изменчивости внешней среды, и модели динамики морского объекта, в ней находящегося.

Математическое моделирование экстремальной динамики внешней среды. Прогресс в освоении природных богатств Мирового океана неразрывно связан с накоплением знаний о гидрометеорологических процессах. Непрерывный рост численности судов мирового флота, а также бурное освоение шельфовой зоны требуют не только умения предсказывать неблагоприятные погодные условия с той или иной заблаговременностью, но и определять количественные характеристики морских явлений редкой повторяемости, характеризующих экстремальную динамику внешней среды. К ним относятся скорости ветра, морское волнение, течения и уровень моря, а также их сочетания, возможные один раз в 100 или даже 1000 лет. Методы анализа и прогноза различных элементов режима морей и океанов насчитывают много десятилетий, однако те методы, которые активно использовались еще 20-30 лет назад, по большей части устарели. Современная концепция получения информации о состоянии Мирового океана предполагает модельный подход на базе гидродинамического и статистического моделирования ветра, волнения, течений и уровня моря [21].

В рамках концепции [21] основным источником данных об океанографических процессах (волнении, уровне, течениях) является сертифицированная (или, в метрологической практике – аттестованная) гидродинамическая модель динамики океана. По ней выполняются расчеты за непрерывный исторический период, обеспеченный данными наблюдений за атмосферными процессами (давлением, ветром и температурой воздуха). Гидродинамическая модель может быть интерпретирована как виртуальная измерительная система, верифицированная на основе разрозненных данных измерений, уже имеющихся в данном районе Мирового океана. Такой подход позволяет, используя данные реанализа метеорологических полей, получать информационные массивы океанографических характеристик непрерывной продолжительностью несколько десятков лет [22]. Для статистического оценивания экстремальных характеристик, возможных 1 раз в лет, используется система стохастических моделей, описывающих совместную многомасштабную изменчивость пространственно-временных полей океанографических характеристик. Это дает возможность методом Монте-Карло воспроизвести ансамбль их реализаций, таким образом, экстраполируя значения экстремумов на заданный временной интервал.

Следует отметить, что экстремальность гидрометеорологического явления по отношению к конкретному объекту определяется интегральной совокупностью всех факторов путем рассмотрения функций риска, специфичных для определенных классов морских объектов и сооружений. Это позволяет интерпретировать экстремальные гидрометеорологические явления не только в терминах скалярных характеристик (высоты волны, периода и пр.), а непосредственно в рамках формализма многомерных экстремумов, который, описывает, например, климатические спектры морского волнения (как характерные состояния морской поверхности заданной обеспеченности) [25, 26].

Для имитационного моделирования конкретных воздействий на морские объекты и сооружения применяется иерархия моделей, позволяющая адекватно учесть многомасштабную изменчивость, обусловленную прохождением штормов. Так, для воспроизведения полей волнения в мелкомасштабном (секунды-часы) диапазоне изменчивости конкурентно (в зависимости от формы спектра) используются модели в форме полевой авторегрессии [27] или в форме ортогональных разложений со случайными коэффициентами [28], в том числе, с учетом нелинейности волнового профиля [29]. Учет штормовой активности, в свою очередь, в диапазоне синоптической изменчивости осуществляется двумя альтернативными путями – посредством модели авторегрессии-скользящего среднего [30] в синоптическом диапазоне (в терминах характерной высоты волны), или в терминах импульсной модели пространственно-временного поля в рамках лагранжева формализма [31]. Учет климатической неоднородности, в свою очередь, требует применения другого класса моделей на основе ортогональных разложений по каноническому базису (естественные ортогональные функции) [32].

Для отдельных задач моделирования внешних воздействий в режиме мелкомасштабной изменчивости используются физико-статистические методы; в частности, это связано с ситуациями, когда гидродинамические характеристики отдельной волны имеют определяющее влияние на объект, а априори восстановить ее профиль не представляется возможным. В частности, такой подход характерен для моделирования волн-убийц и их воздействия на морские объекты и сооружения [33,34]. Однако его применение далеко не всегда оправдано в силу ресурсоемкости вычислений.

Математическое моделирование динамики морского объекта. В настоящее время можно выделить четыре категории моделей морских объектов.

Спектральные линейные и линеаризованные модели динамики судна. Они начали активно развиваться в 60-е годы XX века в связи с накоплением знаний о спектральной структуре морского волнения. Они основаны на предположении об относительной малости колебаний судна и гауссовости их распределения. Такие модели позволяют рассчитать только интегральные характеристики качки и неприменимы (напрямую) для имитационного моделирования. В настоящее время эти модели лежат в основе ряда нормативных документов и методик, например [6, 35]. В ряде случаев их можно обобщить и на случай линеаризованных моделей качки [36].

Нелинейные асимптотические модели динамики судна. В том случае, если динамика судна описывается классическими уравнениями механики, для ряда нелинейных систем в отдельных случаях можно строить их решения на основе асимптотических (аналитических) методов. Несмотря на то, что для регулярного волнения этот подход позволяет в целом получать достаточно полную информацию о структуре нелинейных колебаний [37], прямой перенос его на область нерегулярных колебаний, например, представляя волновое возмущение в форме неканонического разложения, заставляет ограничиться рамками корреляционной теории [38], несмотря на очевидную негауссовость результирующего распределения. По этой причине в настоящее время подобные методы в основном носят качественный (прикидочный) характер и не используются для решения задач имитационного моделирования.

Нелинейные численные модели динамики судна, основанные на уравнениях классической механики. Использование численных методов позволило экстенсивным путем разрешить проблему исследования существенно нелинейных режимов качки, что привело к интенсивному развитию целого семейства моделей и соответствующих им программных реализаций: от иллюстрационных [39,40], на основе изолированных уравнений с постоянными коэффициентами, до достаточно детализированных, с переменными коэффициентами, которые рассчитываются непосредственно в процессе моделирования путем интегрирования по корпусу в рамках текущей ватерлинии в каждый момент времени [41, 42].

Несмотря на кажущуюся монолитность данного подхода, его основной особенностью является нетривиальность модификации уравнений для исследования особых экстремальных задач, обусловленных комплексом (сочетанием) различных условий, например, параметрического резонанса [43] или брочинга [44]. Попытки [45-46] корректно описать эти явления, не меняя структуры модели, по-видимому, носят сугубо качественный характер и не претендуют на универсальность.

Нелинейные численные модели динамики судна, основанные на уравнениях гидромеханики. Данный подход является, по-видимому, наиболее адекватным с точки зрения воспроизведения динамики судна на морском волнении. Это положение связано с корректностью постановки задачи непосредственно в терминах уравнений гидромеханики, что позволяет не ограничиваться упрощенными параметризациями, характерными для уравнений классической механики. С использованием таких моделей связано понятие numerical tank [47], характеризующее степень адекватности данного подхода к моделированию, позволяющую сопоставлять результаты расчетов по точности с экспериментами в опытовых бассейнах. В настоящее время такие модели можно реализовать посредством как специализированных программных систем, например [48], так и пакетов расчета динамики сплошных сред общего назначения (включая отечественную разработку Flow Vision [49]). Однако в последнем случае принципиальный аспект состоит в том, как корректно задать граничные условия на поверхности, учитывая физико-статистические свойства морского волнения [50]. Гидромеханические модели можно эффективно применять для решения и специфических задач экстремальной динамики судна, например, моделирования качки поврежденного судна со свободными поверхностями в отсеках [51,52].

Рассматривая всю совокупность перечисленных методов моделирования внешних возмущений (в первую очередь, ветра и волнения), и их воздействий на морские объекты и сооружения, применительно к специфике проекта можно сделать следующие выводы:

  • В настоящее время математический аппарат моделирования экстремальных гидрометеорологических явлений развит существенно более полно, чем использующие его модели динамики морских объектов. В большинстве случаев для применения современных расчетных методов вполне достаточно гидрометеорологической информации в рамках Справочника Регистра издания 1974 г., не смотря на то, что в настоящее время издано новое поколение Справочников Регистра (например, [25]), которые содержат на порядок более детальную информацию, чем их предшественники. Таким образом, в рамках данного проекта целесообразно преодолеть содержательный барьер, применяя методы моделирования морских динамических объектов, позволяющие наиболее полно использовать текущий уровень представлений о физико-статистических свойствах входных воздействий.
  • Безусловный приоритет гидродинамических моделей качки судна с точки зрения их адекватности не является принципиальным преимуществом, исходя из специфики данного проекта, что связано с ресурсоемкостью расчетов и сложностью подготовки исходных данных для них. Потому в рамках проекта целесообразно разработать механизм ранжирования моделей, который бы позволял применительно к конкретной задаче исследовательского проектирования выбирать наиболее подходящую (достаточную) модель, исходя из совокупности пользовательских требований, включая интерактивность, интерпретируемость и пр. В общем случае, эта задача требует особого рассмотрения в рамках концепции создания ИС.


1.2. Аналитический обзор в области нормативно-правовых схем, связанных с использованием Правил классификации в процессе исследовательского проектирования, и смежные правовые вопросы

Поскольку проектная документация на морской объект должна быть согласована с соответствующим Классификационным обществом, при разработке ИС поддержки исследовательского проектирования необходимо провести анализ соответствующих нормативно-правовых схем. Однако это не является определяющим фактором работоспособности самой системы, поскольку, в принципе, на этапе исследовательского проектирования разрабатывается именно концептуальный проект, который сам по себе согласования не требует. Однако если концептуальный проект по отдельным параметрам не будет учитывать требования Классификационного общества, его дальнейшее развитие может обернуться неудовлетворительными результатами (и соответствующими экономическими потерями).

Другим источником риска, связанным с разработками данного проекта, является схема организации самого программного продукта (интеллектуальной системы), обеспечивающая ее эффективную коммерциализацию. Данная проблема требует рассмотрения двух аспектов: (а) собственно схемы продвижения на рынке, обеспечивающей очевидные конкурентные преимущества и доступность продукта и (б) лицензионной чистоты объекта разработки. По условиям проекта, программа коммерциализации должна детально рассматриваться на последнем этапе выполнения проекта. Однако анализ патентной чистоты целесообразно выполнять именно на этапе постановки задачи, поскольку это позволит детализировать требования к ИС в целом.

1.2.1. Анализ нормативно-правовых схем, связанных с использованием Правил классификации в процессе исследовательского проектирования

Нормативно-правовые вопросы в области судостроения регулируются национальными классификационными обществами и рядом международных организаций. Классификационное общество – это организация, занимающаяся присваиванием судам классов по соответствующим классификационным требованиям и занимающиеся надзором за ними во время строительства и эксплуатации [124]. Некоторые классификационные учреждения приведены в табл. 2.

Таблица 2. Перечень ведущих классификационных учреждений

Название Страна
THE AMERICAN BUREAU OF SHIPPING (ABS) США
BUREAU VERITAS (BV) Франция
DET NORSKE VERITAS (DNV) Норвегия
GERMANISCHER LLOYD Германия
LLOYD'S REGISTER (LR) Великобритания
NIPPON KAIJI KYOKAI (NK) Япония
REGISTRO ITALIANO NAVALE (RINA) Италия
POLSKI REJESTR STATKOW ( PRS) Польша


Pages:     || 2 | 3 |
 




<
 
2013 www.disus.ru - «Бесплатная научная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.