ntvНаучно-технический вестник информационных технологий, механики и оптикиScientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics2226-14942500-0373Университет ИТМО10.17586/2226-1494-2022-22-4-681-690ntv-180Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИCOMPUTER SCIENCEАлгоритм генерации проектных решений для управления данными и проектно-производственными процедурами на этапах жизненного цикла электронного изделияAn algorithm for generating design solutions for data and design-production procedures management at the stages of the lifecycle of an electronic producthttps://orcid.org/0000-0001-5293-5025ДонецкаяЮ. В.DonetskayaJu. V.

Донецкая Юлия Валерьевна — кандидат технических наук, доцент

sc 57200259228

Санкт-Петербург, 197101

Julia V. Donetskaya — PhD, Associate Professor

sc 57200259228

Saint Petersburg, 197101

donetskaya_julia@mail.ruУниверситет ИТМОРоссияITMO UniversityRussian Federation202214122024224681690Copyright © Донецкая Ю.В., 20242024Донецкая Ю.В.Donetskaya J.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/180

Предмет исследования. Интеграция автоматизированных систем на предприятиях обеспечивает информационную поддержку этапов жизненного цикла изделия и электронное взаимодействие между сотрудниками в процессе выполнения работ. При выполнении проектно-производственных процедур сотрудники предприятий решают различные проектные задачи. Задачи связаны с анализом большого объема информации об изделии, представляемой в виде онтологии. Для решения таких задач требуется разработка алгоритма для извлечения информации из онтологии на основе заданных требований. Метод. Разработанный алгоритм состоит из пяти этапов. На первом этапе формируется пространство поиска проектных решений. Далее для каждого варианта проектного решения рассчитаны значения целевой функции и выбрано лучшее проектное решение (выполняется условие минимизации значения целевой функции). Третий этап связан с выбором проектных решений, близких к найденному лучшему решению (определяется по вычисляемому расстоянию Хэмминга). Следующие этапы характеризуются анализом элементов множества вариантов проектных решений и формированием искомого проектного решения. Основные результаты. Предложены последовательности действий, выполняемые на этапах алгоритма генерации проектных решений. Практическая значимость. Алгоритм может быть реализован на предприятиях для обеспечения процедуры решения проектных задач, что позволит разработать сигнатуры и семантики унифицированных сервисов для применения цифрового паспорта.

The integration of automated systems at enterprises provides information support for the stages of the product life cycle and electronic interaction between employees in the process of performing work. This means that performing design and production procedures employees of enterprises solve various design problems. The tasks are related to the analysis of a large amount of information about the product presented in the form of ontology. This requires the development of an algorithm to extract information from the ontology based on given requirements. The developed algorithm consists of several stages. At the first stage, a search space for design solutions is formed. At the second stage, for each variant of the design solution the values of the objective function are calculated, and the best design solution is selected. The best solution is the one for which the condition of minimizing the value of the objective function is satisfied. The third stage is associated with the choice of design solutions that are close to the found best solution. The best solution is determined by the computed Hamming distance. The fourth and fifth stages are characterized by the analysis of the elements of the set of options for design solutions and the formation of the desired design solution Sequences of actions performed at the stages of the algorithm for generating design solutions are proposed. The proposed algorithm can be implemented at enterprises to provide a procedure for solving design problems. The presented algorithm allows the development of signatures and semantics of unified services for the use of a digital passport.

алгоритмцифровой паспортпроектное решениеонтологияalgorithmdigital passportdesign solutionontologyReferencesПетров Р.Г. Технология разработки интегрированных систем управления техническими средствами на базе типовых приборов, типовой документации и программного обеспечения с использованием средств автоматизированного проектирования // Системы управления и обработки информации. 2016. № 1(32). С. 80–87.Petrov R.G. Technology of development of integrated control systems of technical facilities based on standard devices, standard documentation and software with use of computer assisted design facilities. Control and Data Processing Systems, 2016, no. 1(32), pp. 80–87. (in Russian)Донецкая Ю.В. Цели и задачи разработки интегрированных систем управления данными // Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: в 2-х частях. Ч. 2. 2012. С. 8–11.Donetckaia Iu.V. Goals and objectives of the development of integrated data management systems. Information technologies in professional activity and scientific work: collection of materials of the All-Russian scientific and practical conference with international participation. In 2 parts. Part 2, 2012, pp. 8–11. (in Russian)Седых Д.В., Белоусов С.В., Василенко М.Н. Автоматизация составления инструкций по пользованию устройствами сигнализации, централизации и блокировки // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2017. Т. 14. № 2. С. 320–332.Sedykh D.V., Belousov S.V., Vasilenko M.N. Automation of instruction sheets on attention devices and signaling circuits compilation. Proceedings of Petersburg Transport University, 2017, vol. 14, no. 2, pp. 320–332. (in Russian)Василенко М.Н., Бубнов В.П., Булавский П.Е., Василенко П.А. Ошибки в технической документации железнодорожной автоматики и телемеханики и их влияние на безопасность движения поездов // Автоматика на транспорте. 2019. Т. 5. № 1. С. 94–112. https://doi.org/10.20295/2412-9186-2019-1-94-112Vasilenko M.N., Bubnov V.P., Bulavsky P.E. Errors in the technical documentation of railway automation and remote control and their impact on the safety of train traffic. Transport automation research, 2019, vol. 5, no. 1, pp. 94–112. (in Russian). https://doi.org/10.20295/2412-9186-2019-1-94-112Гурьянов А.В., Шукалов А.В., Жаринов И.О., Костишин М.О., Леоновец С.А. Программные шаблоны для автоматизированного оформления текстовых конструкторских документов на изделия авиационной промышленности // Вестник Череповецкого государственного университета. 2017. № 2. С. 15–22. https://doi.org/10.23859/1994-0637-2017-2-77-2Guryanov A.V., Shukalov A.V., Zharinov I.O., Kostishin M.O., Leonovets S.A. Program templates for automated designs of text design documents on products of the aviation industry. Cherepovets State University Bulletin, 2017, no. 2, pp. 15–22. (in Russian). https://doi.org/10.23859/1994-0637-2017-2-77-2Гурьянов А.В., Коновалов П.В., Шукалов А.В., Жаринов И.О., Леоновец С.А. Автоматизация процесса формирования учетной документации с использованием базы данных радиоэлектронных компонентов // Программные продукты и системы. 2017. № 3(30). С. 517–523. https://doi.org/10.15827/0236-235X.030.3.517-523Guryanov A.V., Konovalov P.V., Shukalov A.V., Zharinov I.O., Leonovets S.A. Automated generation of accounting documents using radioelectronic components database. Software & Systems, 2017, no. 3(30), pp. 517–523. (in Russian). https://doi.org/10.15827/0236-235X.030.3.517-523Гурьянов А.В., Шукалов А.В., Жаринов И.О., Костишин М.О., Леоновец С.А. Автоматизация процессов подготовки программной документации на изделия радиоэлектронной промышленности // Программные продукты и системы. 2017. № 3(30). С. 504–509. https://doi.org/10.15827/0236-235X.030.3.504-509Guryanov A.V., Shukalov A.V., Zharinov I.O., Kostishin M.O., Leonovets S.A. Automatization of software documentation preparation processes for radio-electronics industry devices. Software & Systems, 2017, no. 3(30), pp. 504–509. (in Russian). https://doi.org/10.15827/0236-235X.030.3.504-509Охтилев М.Ю., Гамов В.Ю., Черников А.Д. Создание единого виртуального электронного паспорта космической ракеты-носителя «Союз-2»: этапы, концепция и принципы построения, модель электронной структуры изделия // I-methods. 2018. Т. 10. № 4. С. 11–23.Okhtilev M.Yu., Gamov V.Yu., Chernikov A.D. Establishing a single virtual electronic passport of a space-socket-mounter “Soyuz-2”: stages, concept and principles of construction, model of the electronic structure of the product. I-methods, 2018, vol. 10, no. 4, pp. 11–23. (in Russian)Эртман Л.В., Рудаков В.Б., Бурцев А.С., Бакланов В.И., Филоненко П.А. Технология статистического контроля свойств наноматериалов и покрытий в условиях воздействия ионизирующих излучений и оценки надежности изделий космической техники, созданных на их основе // Инженерный журнал: наука и инновации. 2020. № 9. С. 8. https://doi.org/10.18698/2308-6033-2020-9-2018Ertman L.V., Rudakov V.B., Burtsev A.S., Baklanov V.I., Filonenko P.A. Technology of statistical control of the properties of nanomaterials and coatings exposed to ionizing radiation and assessment of the reliability of nanomaterial space products. Engineering Journal: Science and Innovation, 2020, no. 9, pp. 8. (in Russian). https://doi.org/10.18698/2308-6033-2020-9-2018Гурьянов А.В., Шукалов А.В., Заколдаев Д.А., Жаринов И.О., Нечаев В.А. Организация электронного документооборота между проектным, производственным и эксплуатирующим предприятиями в условиях цифровой экономики Индустрии 4.0 // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 1. С. 106–112. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2018-18-1-106-112Gurjanov A.V., Shukalov A.V., Zakoldaev D.A., Zharinov I.O., Nechaev V.A. Electronic document flow between project, production and operating enterprises in the context of industry 4.0 digital economy. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2018, vol. 18, no. 1, pp. 106–112. (in Russian). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2018-18-1-106-112Автамонов П.Н., Бахмут А.Д., Крылов А.В., Охтилев М.Ю., Охтилев П.А., Соколов Б.В. Применение технологии поддержки принятия решений на различных этапах жизненного цикла космических средств в составе системы информации о техническом состоянии и надёжности // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2017. Т. 16. № 3. С. 173–184. https://doi.org/10.18287/2541-7533-2017-16-3-173-184Avtamonov P.N., Bakhmut A.D., Krylov A.V., Okhtilev M.Yu., Okhtilev P.A., Sokolov B.V. Application of decision support technology at various stages of the life cycle of space facilities in assembly with the information system of technical condition and reliability. Vestnik of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, 2017, vol. 16, no. 3, pp. 173–184. (in Russian). https://doi.org/10.18287/2541-7533-2017-16-3-173-184Охтилев М.Ю., Ключарев А.А., Охтилев П.А., Зянчурин А.Э. Технология автоматизированной информационно-аналитической поддержки жизненного цикла изделий на примере единого виртуального электронного паспорта космических средств // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2020. Т. 63. № 11. С. 1012–1019. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-11-1012-1019Okhtilev M.YU., Klyucharyov A.A., Okhtilev P.A., Zyanchurin A.E. Technology of automated information and analytical support of the product life cycle on the example of unified virtual electronic passport of space facilities. Journal of Instrument Engineering, 2020, vol. 63, no. 11, pp. 1012–1019. (in Russian). https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-11-1012-1019Афанасьев В.Б. Онтологическое проектирование автоматизированной информационной системы поддержки качества продукции предприятия // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 10. С. 12–22.Afanasiev V.B. Ontological design of an automated information system for supporting the quality of products of the enterprise. Izvestiya Tula State University. Technical Sciences, 2020, no. 10, pp. 12–21. (in Russian)Donetskaya Ju.V., Gatchin Yu.A. Development of requirements for the content of a digital passport and design solutions // Journal of Physics: Conference Series. 2021. V. 1828. N 1. P. 012102. https:// doi.org/10.1088/1742-6596/1828/1/012102Donetskaya Ju.V., Gatchin Yu.A. Development of requirements for the content of a digital passport and design solutions. Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1828, no. 1, pp. 012102. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1828/1/012102Донецкая Ю.В. Метод формирования и использования цифрового паспорта электронного изделия на предприятиях приборостроительной отрасли // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21. № 6. С. 969–976. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2021-21-6-969-976Donetskaya Ju. V. The method of forming and using a digital passport for an electronic product at enterprises of the instrument-making industry. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2021, vol. 21, no. 6, pp. 969–976. (in Russian). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2021-21-6-969-976Donetskaya Ju.V. Creation of a digital passport for an electronic product and generation of design solutions based on it // Frontiers in Artificial Intelligenc and Applications. 2021. V. 340. P. 379–385. https://doi.org/10.3233/FAIA210210Donetskaya Ju.V. Creation of a digital passport for an electronic product and generation of design solutions based on it. Frontiers in Artificial Intelligenc and Applications, 2021, vol. 340, pp. 379–385. https://doi.org/10.3233/FAIA210210Donetskaya Ju.V. Design procedures for the analysis of the components and parameters of a digital passport // Journal of Physics: Conference Series. 2021. V. 1828. N 1. P. 012103. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1828/1/012103Donetskaya Ju.V. Design procedures for the analysis of the components and parameters of a digital passport. Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1828, no. 1, pp. 012103. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1828/1/012103Donetskaya Ju.V., Gatchin Yu.A. Development of design procedures for the synthesis of design solutions for data management, design and production procedures at the stages of the life cycle of an electronic product // Proc. of the 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). 2020. P. 9131470. https://doi.org/10.1109/WECONF48837.2020.9131470Donetskaya Ju.V., Gatchin Yu.A. Development of design procedures for the synthesis of design solutions for data management, design and production procedures at the stages of the life cycle of an electronic product. Proc. of the 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), 2020, pp. 9131470. https://doi.org/10.1109/WECONF48837.2020.9131470Хижняков Ю.Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени: учебное пособие. Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2013. 160 с.Khizhnyakov Yu.N. Fuzzy, Neural and Neuro-Fuzzy Control Algorithms in Real-Time Systems. Tutorial. Perm, Publishing House of PNIPU, 2013, 160 p. (in Russian)Семенова А.В., Курейчик В.М. Оптимизация отображения онтологий методом роя частиц // Онтология проектирования. 2018. Т. 8. № 2(28). С. 285–295. https://doi.org/10.18287/2223-9537-2018-8-2-285-295Semenova A.V., Kureichik V.M. Ontology mapping using the method of particle swarm optimization. Ontology of Designing, 2018, vol. 8, no. 2(28), pp. 285–295. (in Russian). https://doi.org/10.18287/2223-9537-2018-8-2-285-295Кравченко Д.Ю., Кравченко А.Ю., Марков В.В. Гибридный биоинспирированный алгоритм отображения онтологий в задачах извлечения и управления данными // Известия ЮФУ. Технические науки. 2020. № 2(212). С. 16–28. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2020-2-16-28Kravchenko D.Yu., Kravchenko A.Yu., Markov V.V. Hybrid bioinspired algorithm for ontologies mapping in the tasks of extraction and knowledge management. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, 2020, no. 2(212), pp. 16–28. (in Russian). https://doi.org/10.18522/2311-3103-2020-2-16-28Andreasen T., Knappe R., Bulskov H. Domain specific similarity and retrieval // Proc. of the 11th International Fuzzy Systems Association World Congress. V. 1. 2005. P. 496–502.Andreasen T., Knappe R., Bulskov H. Domain specific similarity and retrieval. Proc. of the 11th International Fuzzy Systems Association World Congress. V. 1, 2005, pp. 496–502.Castano S., Ferrara A., Montanelli S., Racca G. Semantic information interoperability in open networked systems // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2004. V. 3226. P. 215–230. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30145-5_13Castano S., Ferrara A., Montanelli S., Racca G. Semantic information interoperability in open networked systems. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2004, vol. 3226, pp. 215–230. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30145-5_13Кравченко Ю.А., Курситыс И.О. Биоинспирированный алгоритм приобретения новых знаний на основе классификации информационных ресурсов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2019. № 2. С. 15–26. https://doi.org/10.23683/2311-3103-2019-2-15-26Kravchenko Yu.A., Kursitys I.O. Bioinspired algorithm for acquiring new knowledge on the basis of the information resources classification. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, 2019, no. 2, pp. 15–26. (in Russian). https://doi.org/10.23683/2311-3103-2019-2-15-26Haase P., Siebes R., Van Harmelen F. Peer selection in peer-to-peer networks with semantic topologies // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2004. V. 3226. P. 108–125. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30145-5_7Haase P., Siebes R., Van Harmelen F. Peer selection in peer-to-peer networks with semantic topologies. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2004, vol. 3226, pp. 108–125. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30145-5_7Maedche A., Zacharias V. Clustering ontology-based metadata in the Semantic Web // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2002. V. 2431. P. 348–360. https://doi.org/10.1007/3-540-45681-3_29Maedche A., Zacharias V. Clustering ontology-based metadata in the Semantic Web. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2002, vol. 2431, pp. 348–360. https://doi.org/10.1007/3-540-45681-3_29Бова В.В., Лещанов Д.В. Семантический поиск знаний в среде функционирования междисциплинарных информационных систем на основе онтологического подхода // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. № 7(192). С. 79–90. https://doi.org/10.23683/2311-3103-2017-7-79-90Bova V.V., Leshchanov D.V. The semantic search of knowledge in the environment of operation of interdisciplinary information systems based on ontological approach. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, 2017, no. 7(192), pp. 79–90. (in Russian). https://doi.org/10.23683/2311-3103-2017-7-79-90Марков В.В., Кравченко Ю.А., Кузьмина М.А. Развитие методов семантической фильтрации на основе решения задачи кластеризации биоинспирированными алгоритмами // Известия ЮФУ. Технические науки. 2018. № 4(198). С. 175–185. https://doi.org/10.23683/2311-3103-2018-4-175-185Markov V.V., Kravchenko Yu.A., Kuzmina M.A. Development of semantic filtering methods based on solving the task of clustering by bioinspired algorithms. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, 2018, no. 4(198), pp. 175–185. (in Russian). https://doi.org/10.23683/2311-3103-2018-4-175-185Karaboga D., Gorkemli B., Ozturk C., Karaboga N. A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications // Artificial Intelligence Review. 2014. V. 42. N 1. P. 21–57. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9328-0Karaboga D., Gorkemli B., Ozturk C., Karaboga N. A comprehensive survey: artificial bee colony (ABC) algorithm and applications. Artificial Intelligence Review, 2014, vol. 42, no. 1, pp. 21–57. https:// doi.org/10.1007/s10462-012-9328-0Karaboga D., Akay B. A survey: algorithms simulating bee swarm intelligence // Artificial Intelligence Review. 2009. V. 31. N 1-4. P. 61–85. https://doi.org/10.1007/s10462-009-9127-4Karaboga D., Akay B. A survey: algorithms simulating bee swarm intelligence. Artificial Intelligence Review, 2009, vol. 31, no. 1-4, pp. 61–85. https://doi.org/10.1007/s10462-009-9127-4Bose A., Mali K. Fuzzy-based artificial bee colony optimization for gray image segmentation // Signal, Image and Video Processing. 2016. V. 10. N 6. P. 1089–1096. https://doi.org/10.1007/s11760-016-0863-zBose A., Mali K. Fuzzy-based artificial bee colony optimization for gray image segmentation. Signal, Image and Video Processing, 2016, vol. 10, no. 6, pp. 1089–1096. https://doi.org/10.1007/s11760-016-0863-zWang P., Shi H., Yang X., Mi J. Three-way k-means: integrating k-means and three-way decision // International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2019. V. 10. N 10. P. 2767–2777. https:// doi.org/10.1007/s13042-018-0901-yWang P., Shi H., Yang X., Mi J. Three-way k-means: integrating k-means and three-way decision. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, vol. 10, no. 10, pp. 2767–2777. https://doi.org/10.1007/s13042-018-0901-yKumar Yu., Shaoo G. A two-step artificial bee colony algorithm for clustering // Neural Computing and Applications. 2017. V. 28. N 3. P. 537–551. https://doi.org/10.1007/s00521-015-2095-5Kumar Yu., Shaoo G. A two-step artificial bee colony algorithm for clustering. Neural Computing and Applications, 2017, vol. 28, no. 3, pp. 537–551. https://doi.org/10.1007/s00521-015-2095-5Su Z., Zhou H., Hao Y. Evidential evolving C-means clustering method based on artificial bee colony algorithm with variable strings and interactive evaluation mode // Fuzzy Optimization and Decision Making. 2021. V. 20. N 3. P. 293–313. https://doi.org/10.1007/s10700-020-09344-7Su Z., Zhou H., Hao Y. Evidential evolving C-means clustering method based on artificial bee colony algorithm with variable strings and interactive evaluation mode. Fuzzy Optimization and Decision Making, 2021, vol. 20, no. 3, pp. 293–313. https://doi.org/10.1007/s10700-020-09344-7Awadallah M.A., Al-Betar M.A., Bolaji A.L., Alsukni E.M., Al-Zoubi H. Natural selection methods for artificial bee colony with new versions of onlooker bee // Soft Computing. 2019. V. 23. N 15. P. 6455–6494. https://doi.org/10.1007/s00500-018-3299-2Awadallah M.A., Al-Betar M.A., Bolaji A.L., Alsukni E.M., Al-Zoubi H. Natural selection methods for artificial bee colony with new versions of onlooker bee. Soft Computing, 2019, vol. 23, no. 15, pp. 6455–6494. https://doi.org/10.1007/s00500-018-3299-2

The authors declare that there are no conflicts of interest present.