Разграничение понятий «структурно-функционально-параметрическая модель» и «параметрическая модель» информационных объектов знаний

Введение. Рассмотрены принципиально важные проблемы отображения и преобразования структуры, функций и параметров различных свойств в системах организации информационных объектов знаний, а также функционально различных параметров в процессах управления преобразованиями материальных объектов. Для этого используются соответственно структурно-функционально-параметрические модели и параметрические модели.

Разграничение этих понятий актуально и практически значимо. Научная новизна представленной работы заключается в изучении методов и информационных средств, используемых для определения функционально различных технологических схем взаимодействия объектов стадий конструкторской и технологической подготовки производства.

Материалы и методы. Понятие «структурно-функционально-параметрическая модель» связано с определением структуры основных базовых объектов знаний предметной области. В данном случае «связующая база» — это методы и соответствующие средства системной инженерии в технологии информационного логического моделирования, которые используются для решения практических задач. Понятие «параметрическая модель» связано с решением практических задач управления технологическими процессами. Природа этих задач функционально различна (техническая, физическая, химическая, биологическая). Следует уточнить также, что в данном случае речь идет о преобразовании параметров различных свойств реальных объектов методами и средствами системотехники (практически математического аппарата).

Результаты исследования. «Структурно-функционально-параметрическая модель» и «параметрическая модель» — это концептуальные общетеоретические понятия, обладающие инвариантными свойствами, необходимыми для решения практических задач предметной области знаний. Рассматривая с этой точки зрения систему организации и процессы управления, отметим, что следует поддерживать информационные и логические связи между ними в условиях статической и динамической настройки.

Обсуждение и заключения. Для решения практических задач в предметной области знаний по технологии информационного логического моделирования применяются определенные методы, средства, алгоритмы и операции. Наиболее полное отображение и преобразование информационных объектов возможно только в структурно-функционально-параметрических моделях и базах данных их решений. Использование структурно-функционально-параметрических моделей — важнейшее условие успешного перехода к высокоуровневой детерминированной автоматизации информационной технологии для решения практических задач предметной области. В качестве примера такой задачи можно привести техническую подготовку механообрабатывающего производства.

1. Колыбенко, Е. Н. Разграничение понятий математического и логического моделирования / Е. Н. Колыбенко // Вестник Донского государственного технического университета. — 2019. — Т. 19, № 3. — С. 262–267. DOI: https://doi.org/10.23947/1992-5980-2019-19-3-262-267

2. Колыбенко, Е. Н. Функционально различные аспекты технологии системной инженерии в познании базы знаний предметной области в примере технологической подготовки механообрабатывающего производства / Е. Н. Колыбенко, А. А. Мордовцев // Системный анализ в проектировании и управлении : сб. науч. тр. XXIII Между-нар. науч.-прак. конф. — Санкт-Петербург : Изд-во СПб. гос. политехн. ун-та. — 2019. — Т. 3. — С. 281–293.

3. Устенко, А. С. Основы математического моделирования и алгоритмизации процессов функционирования сложных систем / А. С. Устенко. — Москва : БИНОМ, 2000. — 235 с.

4. Гуд, Г. Х. Системотехника. Введение в проектирование больших систем / Г. Х. Гуд, Р. Э. Макол. — Москва : Советское радио, 1962. — 383 с.

5. Hall, A. D. A methodology for systems engineering / A. D. Hall. — New York : Van Nostrand, 1962. — 478 p.

6. Митин, С. Г. Проектирование операций со сложной структурой в многономенклатурных механообрабатывающих системах / С. Г. Митин, П. Ю. Бочкарев. — Саратов : Саратовский гос. техн. ун-т им. Ю. А. Гагарина, 2016. — 108 с.

7. Икуджиро, Н. Компания — создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / Н. Икуджиро, Т. Хиротака. — Москва : Олимп-Бизнес, 2011. — 384 с.

8. Моделирование систем / Под ред. В. Н. Волковой, В. Н. Козлова. — СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2012. — 440 с.

9. Маликов, Р. Ф. Основы разработки компьютерных моделей сложных систем / Р. Ф. Маликов. — Уфа : Изд-во БГПУ, 2012. — 256 с.

10. Девятков, В. В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития / В. В. Девятков. — Москва : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2013. — 448 с.

11. Чикуров, Н. Г. Моделирование систем / Н. Г. Чикуров. — Москва : РИОР : ИНФРА-М, 2013. — 398 с.

12. Ghallab, Malik. Automated Planning and Acting / M. Ghallab, D. Nau, P. Traverso. — Cambridge : Cambridge UIniversity Press, 2016. — 354 p. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139583923

13. Caillaud, E. Research methodology for systems engineering: some recommendations [Электронный ресурс] / E. Caillaud, B. Rose, V. Goepp // IFAC-Papers OnLine : [сайт]. — 2016. — 49–12. — P. 1567–1572. — URL: https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S2405896316310850?token=081F668FA42CD690B2813FD064DE507C747C207F28E3BA31745AA02DB655CF7CEC0059E433B5D4427AC71CE085842B4F (дата обращения : 20.01.2020).

14. Безъязычный, В. Ф. Основные понятия и положения в технологии машиностроения / В. Ф. Безъязычный, А. Г. Суслов // Наукоемкие технологии в машиностроении. — 2018. — № 2 (80). — С. 3–9.

15. Кондаков, А. И. Системное моделирование взаимодействий в технологических средах / А. И. Кондаков, А. С. Васильев // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. — 1998. — № 4. — С. 92.

16. Тернер, Д. Вероятность, статистика и исследование операций / Д. Тернер. — Москва : Статистика, 1976. — 431 с.

17. Ракович, А. Г. Основы автоматизации проектирования технологических приспособлений / А. Г. Ракович. — Минск : Наука и техника, 1985. — 285 с.