Совершенствование автоматизированного проектирования одежды на основе интеллектуализации процесса конфекционирования материалов

ВВЕДЕНИЕ 
1 АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ИНТЕГРАЦИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ В СИСТЕМАХ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ 
1.1 Актуальность развития интеграционных процессов в системах автоматизированного проектирования. 
1.2 Анализ уровня интеллектуализации систем
автоматизированного проектировашя. 
1.3 Анализ способов учета свойств материалов в
автоматизированном процессе проектирования одежды 
1.4 Выбор метода формализации знаний предметной
области Материаловедение швейного производства. 
1.4.1 Анализ общего методологического подхода к разработке экспертных систем. 
1.4.2 Сравнительный анализ существующих моделей представления знаний 
1.4.3 Теоретические аспекты разработки онтологии
предметной области. 
ВЫВОДЫ ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ. 
2 РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ОРГАНИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВА1ШОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ С УЧЕТОМ ПРИНЦИПОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ 
2.1 Формирование принципов интеграции интеллектуальной
системы автоматизированного проектирования одежды 
2.1.1 Разработка математической модели интегрированной
системы автоматизированного проектирования одежды . 
2.1.2 Разработка концептуальной модели интегрированной
системы автоматизированного проектирования одежды. 
2.2 Разработка математической модели процесса
функционирования подсистемы Конфекционер. 
ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ. 
3 РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ МАТЕРИАЛОВЕ. 
3.1 Определение стратегии создания экспертной системы Материаловед. 
3.2 Структуризация и формализация знаний предметной области Материаловедение швейного производства на основе онтологического подхода 
3.2.1 Разработка структуры элементов онтологии. 
3.2.2 Выявление характеристик элементов онтологии и
описание их значений. 
3.3 Исследование влияния свойств материалов на принятие решений в автоматизированном процессе проектирования одежды. 
3.4 Модификация автоматизированного процесса проектирования
одежды с позиции учета свойств материалов 
ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ 
4 РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КОГ1ФЕКЦИОНЕР 
4.1 Разработка алгоритма функционирования подсистемы Конфекционер 
4.2 Автоматизация процесса конфкционирования материалов
для проектируемого изделия 
4.3 Реализация автоматизированного способа учета свойств
материалов на этапах проектирования одежды 
ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ , 
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ НО РАБОТЕ. 
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ


САПР, входящими в ее состав, применять интенсивные методики обучения []. Примерами могут служить рассмотренные интегрированные САПР промышленности (Приложение А, табл. А.1) [, -]. Таким образом, можно констатировать прогрессивное развитие и эффективную реализацию интеграционных процессов в САПР промышленности. САПР одежды как никогда актуальны. Анализ существующих подходов к интеграции показывает, что для целей настоящего исследования эффективным является комбинированный метод, учитывающий положительные моменты первых двух - прямой интеграции посредством конвертеров и методики интеграции на основе PDM-системы. Активное развитие информационных технологий предполагает новое направление — интеллектуализацию — переход к которой не возможен без предварительной интеграции САПР. Перспективами развития информационных технологий являются интеллектуализация и создание самообучающихся,, саморазвивающихся (эволюционирующих)- и самовоспроизводящихся систем с участием не только разработчиков, но и пользователей [-]. Интеллектуализация - генеральное направление развития информационных технологий []. В ближайшие годы степень интеллектуализации компьютерных систем и технологий будет основным фактором, определяющим мировой прогресс []. Интеллектуализация определяется тремя факторами []: во-первых, это комплексно и технологически оснащенная система, каждый компонент которой должен иметь средства и методы для получения и обработки полезной информации. Во-вторых, между компонентами системы должно быть организовано надежное и тесное взаимодействие. В-третьих, когда первые два фактора реализованы, возможно осуществление разумного проактивного управления - своевременного воздействия на систему. Войот-ир А1), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание таких соответствующих вычислительных систем, как нейрокомпьютер или биокомпыотер. Создание продуктивных прикладных разработок невозможно без теоретической базы []. Интеллектуализация базируется на знаниях теории систем, методах статистического анализа и математического моделирования, теории принятия решений, теории искусственного интеллекта и системного анализа, теории управления. Реализации перечисленных методов способствуют программные средства: интеллектуальная система обеспечения системотехнических исследований (ИСОСИ) и интеллектуальная сервисная система (ИСС) []. ИСОСИ обеспечивает проектировщика интеллектуальными средствами для помощи в проведении системотехнических исследований и состоит в основном из интеллектуальной системы программирования, системы проектирования, баз знаний, интеллектуальной системы проектирования сверхбольших интегральных схем. ИСС включает средства совместимости с программами и базами данных других машин, справочник средства пользователя и средства автоматического контроля и восстановления. Что касается конфигурации аппаратной системы, то она должна обеспечивать интеллектуальное общение человека в качестве средств ввода-вывода текстов, речи, графики, изображений и т. Создание систем искусственного интеллекта является столь же неизбежным и закономерным, как и создание рабочей машины или двигателя. Развитие автоматизированных технологий обработки информации идет по пути все более глубокой переработки «информационного сырья», в результате чего «информационный продукт» все в большей степени отличается от исходного состояния информации. Экспертные системы (ЭС) нужны практически в каждой области, как только она осваивает технический уровень ИКТ; разработка и внедрение ЭС требует формирования специализированных баз знаний, диагностики и систем поддержки решений, т. В транспортной отрасли (железнодорожные перевозки) внедряются Интел лектуализированные системы оплаты проезда с использованием единых транспортных карт, здесь лидирует Юго-восточный регион: Сингапур, Япония; системы для динамического управления расписанием и графиком; интегрированные системы обслуживания пассажиров на вокзальных комплексах и т.