Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Интенсификация разработки и эксплуатации систем принятия решений в области машиностроения: На примере автоматизации проектирования пресс-форм для литья термопластов

Диссертация: Интенсификация разработки и эксплуатации систем принятия решений в области машиностроения: На примере автоматизации проектирования пресс-форм для литья термопластов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На текущем социально-экономическом этапе основная проблема отечественных машиностроительных предприятий — это повышение конкурентоспособности, разрешение которой неразрывно связано с повышением требований, как качеству изделий, так и их стоимости, снижению сроков выпуска новой продукции. Поскольку большинство этих требований можно полностью или частично удовлетворить на этапе… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Состояние проблемы автоматизации конструкторских 9 решений
    • 1. 1. Разработка и эксплуатация символьной составляющей системы 16 принятия решения
      • 1. 1. 1. Структуризация предметной области
      • 1. 1. 2. Хранение массивов данных
      • 1. 1. 3. Сохранение различных видов знаний
        • 1. 1. 3. 1. Алгоритмический подход к обработке информации
        • 1. 1. 3. 2. Неалгоритмический подход к обработке информации
    • 1. 2. Организация работы с переменной информаций
    • 1. 3. Системы проектирования изделий машиностроения на основе 36 универсальных CAD систем
    • 1. 4. Предшествующие попытки решения задачи автоматизации 40 принятия проектных решений силами специалистов-предметчиков
  • Глава 2. Структура и динамика системы разработки и эксплуатации 46 машиностроительных систем принятия решений
    • 2. 1. Структура системы разработки и эксплуатации систем принятия 49 I решения
    • I. 2.2. Элементы блока разработки систем принятия решений
      • 2. 3. Элементы блока эксплуатации СПР
      • 2. 4. Пути дальнейшего развития
  • САПР ИМ
  • Глава 3. Реализация среды разработки и эксплуатации 75 ^ машиностроительных систем принятия решений
    • 3. 1. Базовый уровень среды разработки и эксплуатации систем 77 принятия решений
    • 3. 2. Ядро среды разработки и эксплуатации системы систем принятия 84 решений
    • 3. 3. Пользовательский интерфейс
  • САПР ИМ
  • Глава 4. Разработка и эксплуатации систем принятия решений в САПР 99 ИМ (на примере пресс-форм для литья термопластов)
    • 4. 1. Постановка задачи на проектирование СПР
    • 4. 2. Анализ предметной области СПР
    • 4. 3. Задание характеристик предметной области
    • 4. 4. Описание процесса принятия решений
    • 4. 5. Обеспечение генерации комплекта конструкторской 117 технологической документации
    • 4. 6. Обеспечение оперативной справки по процессу проектирования

Интенсификация разработки и эксплуатации систем принятия решений в области машиностроения: На примере автоматизации проектирования пресс-форм для литья термопластов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

На текущем социально-экономическом этапе основная проблема отечественных машиностроительных предприятий — это повышение конкурентоспособности, разрешение которой неразрывно связано с повышением требований, как качеству изделий, так и их стоимости, снижению сроков выпуска новой продукции. Поскольку большинство этих требований можно полностью или частично удовлетворить на этапе конструкторско-технологической подготовки производства, то увеличивается объем как данных работ, так требования к качеству их исполнения. Поскольку подготовка новых специалистов довольно длительный процесс, требующий в зависимости от специальности не менее 3−5 лет выходом из этого, на наш взгляд, является повышение производительности труда уже имеющихся на предприятиях конструкторов и технологов Под воздействием агрессивной рекламы фирм-поставщиков CAD-систем многие руководители решили, что если инженер будет проектировать и чертить не за кульманом, а на компьютере, то это автоматически решит все проблемы. В процессе внедрения этого подхода предприятиях это предположение оказалось неверным, поскольку большинство существующих CAD систем автоматизируют лишь подготовку конструкторско-технологической документации (КТД), а не собственно процесс проектирования, подразумевающий принятие тех или иных проектных решений. Именно при принятии проектных решений возникают самые дорогие с точки зрения их исправления ошибки. Ошибки же в конструкторской документации при работе на кульмане исправляются достаточно просто, например, с помощью карандаша и ластика. Поэтому только автоматизация принятия проектных решений способна существенно повысить качество и интенсивность проектных работ. Автоматизированные системы принятия проектных решений должны быть ориентированы на поддержку действий специалиста-предметчика в процессе конструкторско-технологической подготовки производства (КТПП) и представлять собой гамму программных средств, позволяющую комплексно решать определенный класс задач в некоторой области машиностроения. Далее область машиностроения, автоматизируемую системой принятия решений, будем называть «предметной областью» (ПрО).

Следует отметить, что данных предметных областей множество, причем каждая из них может иметь свою специфику, как для конкретного предприятия, так и для отдельных его подразделений, в силу сложившейся методики проектирования, стандартов предприятия, технологического оснащения. Кроме того, они чаще всего плохо формализованы, поэтому суть принятия решений представлена в виде эвристик или глубоко сокрыта в головах специалистов предприятия (другими словами существует проблема передачи знаний о ней от специалиста людям несведущим в ней). Очевидно, что система автоматизации принятия проектных решений, ориентированная на решение задач группы проектировщиков конкретного предприятия, позволит интенсифицировать процесс проектирования, повысить его качество и обеспечить лучшую интеграцию предприятия со своими партнерами. Однако при реализации указанного подхода есть только одна проблема: как сделать это быстро, эффективно (с точки зрения качества) и дешево. Традиционными методами, основанными на использовании классических языков программирования, данную задачу решить не представляется возможным, поскольку обычно это подразумевает довольно длительный процесс разработки, при котором неизбежно большое количество ошибок и нестыковок с точки зрения предметной области.. А, кроме того, существует дефицит высококвалифицированных программистов на отечественных машиностроительных предприятиях, а, следовательно, дороговизна оплаты их труда.

Решение следует искать в унификации процессов разработки указанного вида программного обеспечения, и создании на его основе гибких, интеллектуальных, визуальных, ориентированных на специалистов-предметчиков сред разработки, а также сред по эксплуатации уже готовых систем принятия решений (СПР). Разработка данных инструментальных средств систем имеет большое значение в современных условиях, т. к. позволяет решить следующие основные проблемы:

1. Переноса проектирования в компьютерную среду, что даст возможность сохранить, приумножить, модернизировать и эффективно использовать интеллектуальную собственность предприятия.

2. Снижения затрат на проектирование за счет эффективного использования автоматизации решения формализованных инженерных задач, и поддержки (помощи) проектировщика при решении плохо формализуемых задач, за счет поиска подходящих или сходных вариантов.

3. Повышения качества проектирования за счет сокращения количества ошибок и использования новейших методик и расчетов в данной предметной области.

Объект исследования. Процесс автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства.

Предмет исследования. Изделия машиностроения малой и средней сложности (до 1000 деталей и узлов).

Цель работы. Целью работы является сокращение сроков и 4 повышение качества проектных разработок, на основе предложенных моделей формализации методов принятия проектно-конструкторских решений.

Методы исследования. Теоретические исследования выполнены с применением основных положений теории конструирования изделий машиностроения, принципов системного анализа, элементов теории графов, формальных грамматик, конечных автоматов и основ искусственного интеллекта. Для разработки программно-математического обеспечения использовались методы объектно-ориентированного программирования и реляционных, иерархических и объектно-ориентированных баз данных.

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы включает:

Модели процесса проектирования изделий машиностроения, что подразумевает выявление и формализацию действий пользователя в процессе конструирования изделий машиностроения.

Базовая совокупность методов конструирования, которые позволяют принимать эффективные конструкторские решения с одной стороны, подающиеся автоматизации с другой стороны.

Обобщенная модель программной системы автоматизации обработки символьных знаний в области машиностроения, с конкретизацией в области создания среды разработки или эксплуатации СПР.

Практическая ценность. Полученные в работе результаты теоретических исследований и экспериментальных проверок нашли применение для конструирования изделий машиностроения и включают: Методику переноса накопленных машиностроительных знаний о конструирования изделий машиностроения в компьютерную среду.

Методику разработки и эксплуатации систем принятия конструкторских решений на основе разработанных моделей.

Новое программное решение для комплексной автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства.

Апробация и публикация работы. Основные научные и практические положения работы докладывались и обсуждались на:

Третьей международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта. CAD/CAM/PDM-2003».

IX всероссийском семинаре «Передовые российские технологии для автоматизации проектирования и подготовки производства».

Российский интегрированный комплекс T-FLEX.

CAD/CAM/CAE/PDM).

Седьмой международная выставка «Металлобработка-2002». Ежегодной выставке информационных технологий «SofTool 2002» .

Основные результаты и выводы.

Результаты теоретических и экспериментальных исследований, выполненных в области автоматизации принятия конструкторских решений при изготовлении изделий машиностроения, а также опыт внедрения разработанного методического, информационного и программного обеспечения позволяют сделать следующие выводы:

• Теоретическими исследованиями установлено, что наиболее эффективный способ повышения качества и снижения сроков конструкторско-технологической подготовки производства — это активное использование компьютерной техники в процессе принятия проектных, на основе создания специализированного вида программного обеспечения — систем принятия решений. Для решения данной задачи в диссертации были: о Раскрыты механизмы лежащие в основе принятия проектных решений специалистом-предметчиком. о Выявлены и описаны формальные модели и методики описания структуры и процесса проектирования, и языки их представления, о Разработана визуальная интегрированная инструментальная среда разработки и эксплуатации систем принятия, которая позволяет решить задачу автоматизации принятия решений в области машиностроения.

• Построение среды разработки и эксплуатации систем принятия решений в области машиностроения, ориентированной на специалистов-предметчиков, предполагает создание инвариантного программного продукта, который может быть использован для автоматизации проектно-конструкторских работ в различных областях машиностроения. При этом в работе предложена эффективная методика реализации подобных сред на основе разделения функциональности по уровням, и применения принципа «объект-возможность».

3. По сравнению с разработкой систем принятия решений (СПР) на основе традиционных подходов (языках программирования 3-го или 4-го поколения), при создании СПР с помощью САПР ИМ удалось добиться следующих преимуществ:

• Главными разработчиками систем автоматизированного проектирования являются специалисты-предметчики.

• Использование технологий САПР ИМ по созданию систем принятия решений позволило: снизить сроки разработки ориентировочно 3−4 раза (относительно ЯП 3-го и 4-го поколения), 1,5−2 раза (относительно аналогов).

Снизить затраты на разработку (за счет снижения количества разработчиков, а также возможности неограниченной модификации полученного программного обеспечения).

В работе удалось добиться следующих практических результатов:

• Разработан программный продукт — «Система автоматизации проектирования изделий машиностроения» (САПР ИМ), которое зарегистрировано в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) 01.03.2002, № 2 002 610 306, а так же предложена архитектура программных средств для комплексной автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства объектов машиностроения средней сложности. Предложенная архитектура хорошо зарекомендовала себя при автоматизации процесса проектирования пресс-форм, штампов, режущего и измерительного инструмента, станочных приспособлений.

• Разработана методика создания новых машиностроительных систем принятия решения и переноса предшествующих наработок в САПР ИМ.

Результаты диссертационной работы нашли практическое применение при выполнении следующих проектов:

Программа «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 201 «Производственные технологии», раздел 201.06 «Интегрированные системы создаваемой машиностроительной продукции (CAE-, CAD-, САМ-технологии)», проект «Интегрированная система проектирования и изготовления технологической оснастки в машиностроении (САПР/Оснастка)».

Пилотный проект Минобразования и МПНТ РФ «Разработка и внедрение комплексной системы информационной поддержки жизненного цикла наукоемкой продукции» на предприятиях оборонной промышленности на 2003;2005 г. г.

Пилотный проект Минобразования и МПНТ РФ «Разработка и внедрение комплексной компьютерной системы информационной поддержки жизненного цикла наукоемкой продукции на ФГУП ММПП „Салют“» на 2003;2004 г. г.

Разработанная система внедрена на ряде промышленных предприятий (ММПП «САЛЮТ», ЛЭМЗ, ГПЗ,) и учебных заведений (МГТУ «СТАНКИН», Полтавский НГУ, Новгородский университет им. Ярослава Мудрого).

Пути развития систем принятия проектных решений и средств по их разработке.

Данным исследованием было практически полностью покрыто описание предметной области, Кроме представления автоматического синтеза облика изделия. Поэтому основным путем развития продолжения исследования i является проблема представления правил синтеза комплексного проектного решения на основе элементарных. При этом основными принципами данного синтеза, по-видимому, должны стать функциональный анализ и морфологический разбор признаков.

Кроме того, предполагается покрытие визуальными инструментальными средствами таких этапов разработки системы принятия решений (СПР) как постановка задачи, определение функций, функциональный анализ, предложение структуры СПР. Необходимость автоматизации данных этапов вызвана тем, что специалист-предметчик при решении сложных не может их выполнить их за короткий срок и с должным качеством, поскольку он хороший специалист в своей предметной области, а не в функциональном анализе и синтезе, или не имеет большого опыта в автоматизации. Эти инструменты должны позволять не только I документировать процесс проектирования СПР, но и подсказывать наилучшие варианты решения, предлагать использовать опыт предшествующих разработок, находить ошибки.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Jami J. Shah, Martti Mantilla, Parametric and Feature-based CAD/CAM. Concepts, Techniques, and Applications.
  2. CATIA Version 5, Release 7. Workbench Documentation.
  3. И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. Для вузов, — М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2000. 360 с. Ил. (Сер. «Информатика в техническом университете»).
  4. И. П., Кузьмик П. К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 320 е.: ил.
  5. Кулупулос Томас М. «Необходимость Workflow. Решения для реального бизнеса» Пер. с англ. «Весть-Метатехнология», 2000. 384
  6. Андрей Мазурин. С AS. CADE технология и инструмент разработки САПР. «САПР и графика» № 8 1999 г.
  7. В. С. IMBASE, или Жизнь болта. «САПР и графика» № 5 2001 г.
  8. Артем Аведьян. SolidWorks API универсальная платформа для разработки пользовательских приложений.
  9. Виктор Беспалов, Валерий Клишин, Владимир Краюшкин. Развитие систем PDM: вчера, сегодня, завтра. Перспективы развития систем PDM на ближайшее будущее: прогноз бума Интернет-возможностей. «САПР и Графика» № 1 2002.
  10. Ю. В. Лысенко. Интерпретирующие системы как инвариантные компоненты моделей проектирования в САПР. «Информационные технологии в проектировании и производстве» № 2 1999 г.
  11. П.Шестопал Ю. Т., Моисеев В. Б., Дорофеев В. Д. Основы интеллектуальных САПР технологии: Монография/ Под общ. Ред. Ю.9 128 Т. Шестопала. Пенза: Изд-во пенз. Гос. Тех. ун-та, 1995. — 244 е.: 20 ил., 3 табл., библиогр. 75 назв.
  12. Д., Легг С. Конструкторские базы данных/ Пер. с англ. Д. Ф. Миронова. М.: Машиностроение, 1990. — 224 е.: ил.
  13. А. В. Цырков, А. В. Торпачев, С. В. Чефранов. Модель процесса ^ проектирования в АСТПП. ' «Информационные технологии в, проектировании и производстве» № 2 1999 г.
  14. А. В. Цырков, П. А. Иосифов, А. В. Торпачев. Разработка подсистем интегрированной АСТПП. № 4 1998 г.
  15. В. И. Дмитров. CALS, как основа проектирования виртуальных предприятий. «Автоматизация проектирования».
  16. Андрей Мазурин. CASE-средства для автоматизации инженерной * деятельности. «САПР и графика» № 2 2001.
  17. Р. А. Ашинянц, А. М. Нечипай. Модифицируемые рассуждения в задачах медицинской диагностики. «САПР и графика» № 2 1999 г.
  18. Раздел 2. Хранение данных.
  19. Д. В. Microsoft SQL Server 2000. Новейшие технологии. М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2001. — 576 стр.
  20. В.В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000. — 352 е., ил.
  21. К. Дж. Введение в системы баз данных.: Пер. с англ. — 6-е изд. -К.: Диалектика, 1998. 784 с.
  22. Сергей Дунаев. Доступ к базам данных и техника работы в сети. Практические приемы современного программирования. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999 -416 с.
  23. Джордан, Дэвид. Обработка объектных баз данных в С++. Программирование по стандарту ODMG. Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 384 е.: ил. — Парал. тит. англ.
  24. Д. Проектирование объектно-ориентированных баз данных: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001. — 272 е.: ил. (Серия «Для программистов»)
  25. Раздел 3. Искусственный интеллект и экспертные системы.
  26. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие/ Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
  27. Базы знаний интеллектуальных систем/ Т. А. Гаврилова, В. X. Хорошевский СПб: Питер, 200. — 384 с.
  28. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. М.: Горячая линия — Телеком. 2000. — 182 с.
  29. Искусственные интеллект: В 3-х кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/ Под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990. 368 с.
  30. К., Фохт Д., Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. / Предисл. Г. С. Осипова М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.
  31. Е. Ю Тимофеев, И. В. Василевский, Парапрограммирование как информационная технология. Информационные технологии № 3, 1996.
  32. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. -М. Издательство «Вильяме», 2001.- 624 е.: ил.
  33. Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа. В 2-х т. Т.1: Введение в язык Лисп и функциональное программирование. Пер. с финск. — М.: Мир, 1990. 447 с.
  34. Э., Сеппянен И. Мир Лиспа. В 2-х т. Т.2: Методы и системы программирования. Пер. с финск. М.: Мир, 1990. — 319 с.
  35. Ю.Герман О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний.- Мн.: ДизайнПРО, 1995 е.- ил.
  36. Интеллектуальные системы принятия проектных решений/ А. В. Алексеев, А. Н. Борисов. Э. Р. Вилюмс, Н. Н. Слядзь, С. А. Фомин. Рига: Зинаине, 1997. — 320 е., ил.
  37. В.В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: «АНВИК», 1998. — 427 е., ил. 136.
  38. Тарасов Валерий Борисович, От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.- М.: Эдиторал УРСС, 2002.-352 с. (Науки об искусственном). 14.Э. Хант. Искусственный интеллект. -М.: Мир, 1978.-558 с. Ил.
  39. Программные средства интеллектуальных систем/ А. Е. Городецкий, В. В. Дубаренко, И. Л. Тарасова, А. В. Шереверов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 171 е., ил.
  40. Д. В. Логический вывод на основе удаленного вызова и включения в системах с распределенной фреймовой иерархией/ Под ред. В. Е. Зайцева. М.: «Вузовская книга», 2002. — 48 е.: ил.
  41. И. В. Прагнишвили. Экспертные системы. «Измерения, контроль, автоматизация» № 2(66) 1988 г.
  42. М. Системы поддержки приобретения знаний. Всесоюзный центр переводов. 28.23.15.
  43. Эдуард Клышинский. Агентные системы: классификация и применение. «САПР и графика» № 8 1999 г.
  44. Раздел 4. Методики и технологии разработки программного обеспечения
  45. Т. Основы С#.Новейшие технологии/Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2001. -448 с.
  46. Разработка приложений SAP R/3 на языке АВАР/4. Рюдигер Кречмер, Вольфганг Вейс.- М: «Лори», 1998.
  47. Горбунов-Посадов М. М. Расширяемые программы. М.: Полиптих, 1999.-336 с.
  48. Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. СПб.: Символ-Плюс, 1999. — 304 с.
  49. . Программирование на платформе Microsofy .Net Framework/Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2002. -512 стр.: ил.
  50. Ч. Программирование для Microsoft Windows на С#. В 2-х томах. Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2002. — 576 е.: ил.
  51. Методология IDEF0. Стандарт. Русская версия.
  52. Методология IDEF1X. Стандарт. Русская версия.
  53. Объектные модели. Стратегии, шаблоны и приложения. Петер Коуд, Девид Норт, Марк Мейфилд. Издательство «Лори», 1999 г. 424 с.
  54. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. Эдвард Иордон, Карл Аргила. Издательство «Лори», 1999 г.-264 с.
  55. И.Ойхман Е. Г, Попов Э. В. Реинжениринг бизнеса: Реинжениринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 е.: ил.
  56. А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. — 176 е.: ил.
  57. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. -М.: ДМК, 2000. 432 е.: ил. (Серия «для программистов»).
  58. UML и Rational Rose. Уэнди Боггс, Майкл Боггс. Издательство «Лори», 2000−580 с.
  59. Г. Н. CASE технологии. Конгсалтинг при автоматизации бизнес-процессов. 2-е изд. Перераб. И доп. — М.: Горячая линия -Телеком, 2000. — 320 е., ил
  60. Инженер Мареев. И все-таки это искусство! PC WEEK/RE № 35 21 сентября 1999 г.
  61. Г. Буч. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./ Пер. с англ. — М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 1999 г. — 560 е., ил.
  62. Microsoft Corporation. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. Учебный курс MCSD: Пер. с англ. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000. — 608 стр.: ил.
  63. В. А. Ивлев, Т. В. Попова. Реорганизация деятельности предприятий: от структурной к процессной организации. М.: ООО Издательство «Научнтехлитиздат», 2000 г.
  64. Август-Вильгельм Шеер. «Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы». Издание 2-е, переработанное и дополненное. Пер. с англ.
  65. Август-Вильгельм Шеер. «Моделирование бизнес-процессов». Издание 2-е, переработанное и дополненное. Пер. с англ.
  66. Давид Марка, Клемент МакГоуэн. Методология структурного анализа и проектирования: Пер. с англ. М.: 1993, 240 е., ил.
  67. В. Д. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов это очень просто! — М.: Дело, 2001. — 360 с. — Ил.: 154.
  68. Н. И. Библиотека стратегий решения задач в системах планирования действий. «Техническая кибернетика» № 5 1983 г.
  69. Структурный анализ систем: IDEF-технологии/С.В. Черемных, И. О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статика, 2001.- 208 е.: ил. -(Прикладные информационные технологии).
  70. Моделирование и анализ систем: IDEF-технологии: практикум/С.В. Черемных, И. О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статика, 2001.- 192 е.: ил. — (Прикладные информационные технологии).
  71. Кнут, Дональд, Эрвин. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы, 3-е изд.: Пер. с англ.: Уч. пос. М: Издательский дом «Вильяме», 2000. — 720 с.
  72. Раздел 5. Математические и другие основы для разработки программногообеспечения.
  73. Ахо, Алъфред, В., Сети, Равви, Ульман, Джеффри, Д. Компиляторы: принципы, технологии и инструменты.: Пер. с англ. М. Издательский дом «Вильяме», 2001. — 768 е.: ил.
  74. Тан К.Ш., Стиб В.-Х., Харди Й. Символьный С++: Введение в компьютерную алгебру с использованием объектно-ориентированного программирования: Пер. со 2-го англ. Изд. М.: Мир, 2001. — 622 е., ил
  75. К.Х., Игнатенко В. Н., Коц А. П. Компьютерные методы прикладной математики. В 2-х томах. К.: Дизайн — В, 1999.
  76. И. Анализ и обработка данных: специальный справочник — СПб Литер, 2001. 752 с.:ил.
  77. Ахо, Альфред, В., Хопкрофт, Джон, Ульман, Джефри, Д. Структуры данных и алгоритмы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. — 384 с. Ил. — Парал. тит. англ.
  78. В. В. Типовые математические модели в САПР ТПП: Учеб. Пособие. М.: Мосстанкин, 1988. — 76 с. 1. Раздел 6. Аналоги.
  79. С.А. Евдокимов, А. В. Рыбаков, Ю. М. Соломенцев. Интеллектуальная интегрированная система ИнИС — оболочка для разработки и эксплуатации программных приложений пользователя. Информационные технологии № 3, 1996.
  80. А. В., Евдокимов С. А., Мелешина Г. А. Создание автоматизированных систем в машиностроении: Учеб. Пос. — М.: Издательство «Станкин», 2001−157 стр.
  81. Филиппов Вячеслав Алексеевич. Разработка информационных систем с помощью кодогенератора прикладных систем SB+. М.: Эдиториал УРСС, 2002.-164 с.
  82. Г. Б. Системология инженерных знаний: Учеб. Пособие для вузов. М. Изд-во МГТУ им. Баумана, 2001. — 376 е., (Сер. Информатика в техническом университете).
  83. Г. В. Евгенев. Модели вместо алгоритмов. Смена парадигмы разработки систем. «Информационные технологии» № 3, 1999 г.
  84. В. Д., Петровский А. И., Толкачев А. С. Проблемно-ориентированные языки систем автоматизированного технологического проектирования/Под. Ред. П. И. Ящерицына. Мн.: Наука и техника, 1984. — 192 с.
  85. Канд. Диссертация. Давыдкин Анатолий Сергеевич. Повышение эффективности конструкторско-технологической подготовки производства путем разработки и использования автоматизированной базы знаний (на примере штампов листовой штамповки и пресс-форм).
  86. Анатолий Рыбаков, Сергей Евдокимов, Андрей Краснов, Николай Никонов, Денис Сабанин. Автоматизация деятельности конструктора технологической оснастки. «САПР и графика» № 8 2002 г.
  87. С. А., Рыбаков А. В., Соломенцев Ю. М. Интегрированная интеллектуальная система ИнИС оболочка для разработки иэксплуатации программных приложений пользователя. «Информационные технологии» № 3,1996 г. с. 10−13.
  88. С.А. Евдокимов, А. В. Рыбаков. Создание прикладных систем поддержки действий пользователя при решении задач конструкторско-технологической информатики. «Информационные технологии» № 5,1996.
  89. Барии Филипс. Программное обеспечение и инструментальные средства САПР ПО. «Электроника» № 2 1989 г.
  90. А.С. Нариньяни, В. В. Корниенко, С. В. Прейс, И. Е. Швецов. ФинПлан: новая технология финансово-экономического планирования в условиях неполноты информации. «Информационные технологии» № 11, 1998 г.
  91. А. С. Нариньяни. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии. «Информационные технологии» № 41 997.
  92. Раздел 7. Публикации по теме диссертации.
  93. А.Ф. Общая методология проектирования машин: Учеб. Пособие по курсу «Системное проектирование технологических машин и комплексов». М.: Изд-во МГТУ, 1994. — 44 е., ил.
  94. А. Ф. Системное проектирование технологических машин: Учеб. Пособие по курсу «Системное проектирование технологических машин и комплексов». -М.: Изд-во МГТУ, 1994.
  95. А.Ф. Прохоров. Системное проектирование технических средств. «Автоматизация проектирования» № 1 (7) 1998 г.
  96. Раздел 8. Публикации по теме диссертации
  97. А. С. Давыдкин, М. В. Красиков, М. В. Никулин. Автоматизированиепроектирование пресс-форм для литья под давлением на термопластавтоматах. «Полимерные Материалы», № 1(32), январь 2002.
  98. А. К. Давыдкин А. С., Красиков М., Никулин М. В., САПР ИМ первое знакомство. «САПР и графика», № 1 2002.
  99. А.С. Давыдкин, MB. Красиков, М. В. Никулин. Проектирование технологической оснастки в T-FLEX/САПР ИМ (на примере форм для литья термопластов) Научно-технический альманах «Мир полимерных материалов» 2002 год.
  100. Анатолий Давыдкин, Михаил Красиков, Максим Никулин. Обеспечение качества проектирования технологической оснастки (на примере пресс-форм для литья термопластов под давлением). «Квалификация и качество», № 1, 2003.
  101. М.В. Автоматизация принятия проектных решений. Тезисы докладов третьей международной конференции CAD/CAM/PDM -2003. М.: Институт проблем управления РАН 2003−04−09.
  102. Ю. П. Справочник по проектированию оснастки, М., 1985 г.
  103. А. С. Кандидатская диссертация «Повышение эффективности конструкторско-технологической подготовки производства путем разработки и использования автоматизированной базы знаний (на примере штампов листовой штамповки и пресс-форм)», М., 1996 г.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!