В данной работе представлено описание экспертной системы, которая позволяет помочь пользователю в выборе сталей, испытывающих влияние агрессивных сред той или иной концентрации и температуры, с учетом времени нахождения образца в конкретной среде, а также с учетом мнения дополнительных экспертов, т. е. реализовано обучение системы.
Ключевые слова: экспертная система, агрессивная среда, коррозионностойкая сталь, время эксплуатации.
Введение
Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем [1].Эти системы широко используются в различных областях, таких как медицина, юриспруденция, геология и многих других. Экспертные системы появились в рамках исследований по искусственному интеллекту (ИИ) (artificial intelligence) в тот период, когда эта наука переживала серьезный кризис, и требовался существенный прорыв в развитии практических приложений. Этот прорыв произошел, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления и решения задач исследователям пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так в США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы(ЭС)[2].
При изучении воздействия кислот на коррозионностойкие материалы возникла необходимость в подборе сталей для работы в ряде особо агрессивных сред. Оказалось, что при определенных условиях, таких как высокая температура, температура кипения, высокая концентрация, некоторые стали существенно теряют способность к сопротивлению коррозии, и многие из них фактически становятся непригодными для изготовления элементов, контактирующих с данной средой. При подборе материалов специалист руководствуется табличными данными. Часто выбор оптимального материала для заданных условий эксплуатации, оказывается сложной задачей. Важно подобрать сталь с хорошим баллом стойкости, который измеряется в мм/год при непрерывном воздействии кислоты. В ряде случаев контакт стали со средой непостоянен. Если учитывать длительность контакта, то нужно подобрать стали, которые обладают достаточно хорошей стойкостью.
Цель работы — создать экспертную систему (с использование пакета Microsoft Visual C++ 2010), которая позволяет подобрать стали, подходящие для работы в той или иной агрессивной среде, при этом должны быть реализованы следующие возможности:
1) получение рекомендации по выбору сталей, с учетом необходимых параметров: вида агрессивной среды, концентрации, температуры, времени эксплуатации, стоимости или других, директивно заданных свойств;
2) оценка достоверности решения, предоставляемого системой;
3) обучение системы посредством учета мнения дополнительных экспертов;
4) обоснование системой принятого решения.
В рамках данной работы, было рассмотрено воздействие на группу сталей следующих кислот: азотной, серной, соляной, уксусной, фосфорной, щавелевой.
Подбор сталей, которые меньше всего подвержены коррозии в выбранной среде, осуществляется с учетом баллов коррозионной стойкости и предполагаемого времени контакта стали с агрессивной средой.
Каждому баллу соответствует определенная величина коррозии. В соответствии с этим, стали подразделяются на виды: совершенно стойкие (1 балл), весьма стойкие (2 балла, 3 балла), стойкие (4 балла, 5 баллов), понижено стойкие (6 баллов, 7 баллов), малостойкие (8 баллов, 9 баллов) и нестойкие (10 баллов) [3].
Реализованная экспертная система учитывает время пребывания стали в агрессивной среде. Баллам коррозионной стойкости соответствует величина коррозии, измеряемая за год при непрерывном пребывании образца в агрессивной среде [3]. Если, например, есть необходимость в изготовлении емкостей для хранения кислот, то тогда следует придерживаться табличных значения баллов коррозионной стойкости. Но, если предположить, что изделие из стали контактирует с кислотой в течение года непостоянно, то можно подобрать сталь с учетом времени пребывания образца в кислоте.
Для некоторых особенно агрессивных кислот сложно предложить сталь, обладающую хорошей коррозионной стойкостью. Зачастую наилучшей стойкость имеет сталь с баллом в этой среде от 8 до 10, а это соответствует малостойким и нестойким сталям. Но в случае, если изделие будет работать в кислоте не все время, а половину или одну треть заданного срока, то, учтя этот факт, можно подобрать сталь достаточной стойкости на заданном интервале времени.
Разработана программа, предназначенная помочь пользователю в выборе сталей, при условиях:
- влияние агрессивных сред с концентрацией, заданной пользователем (5, 10 % и т. д.),
- заданной температуры (20, 40°С и т. д.),
- заданного времени нахождения образца в конкретной среде,
С рекомендациями, выданными ЭС, могут не согласиться некоторые эксперты-пользователи системы или приглашенные независимые эксперты. В таком случае, ЭС может учесть их мнение и предложить второе решение, с указанием процента согласия с решениями, полученными за все предыдущие запуски системы.
В процессе поиска решения, система, прежде всего, опирается на табличные сведения. Для всех кислот имеется набор концентраций, каждой из которых соответствует список температур.
Алгоритм работы системы
Для каждой кислоты были созданы по две базы данных. В одних хранятся элементы в следующем порядке:
а) число возможных вариантов сочетаний концентрация-температура;
b) номер элемента, концентрация, температура. Далее аналогично для всех элементов.
В других базах хранятся данные о согласиях экспертов с выданными рекомендациями системы.
Поэтапно рассмотрим алгоритм программы.
1. Из списка кислот пользователь выбирает интересующую его. В зависимости от выбранной кислоты, открывается соответствующий файл со списком концентраций и температур. Пользователь выбирает концентрацию. Далее для данной концентрации выводится список допустимых значений температур. После выбора температуры открывается второй файл, и дальнейшая работа идет уже с ним.
2. Далее система определяет наименьший возможный бал для выбранной кислоты, концентрации и температуры. Важен именно наименьший бал, поскольку ему соответствует сталь наилучшим образом выдерживающая нагрузку.
Элементы сортируются методом “пузырька”. Далее исключаются нули из ряда минимальных значений. Каждому баллу соответствует интервал коррозии.
3. Рассчитываются новые границы с учетом времени:
Pнл=Pл|tPнп=Pп|t
где Pл-левая граница, Рп-правая граница, Рнл-новая левая граница, Рнп-новая правая граница, t — время фактического пребывания образца в среде в течение года, как часть от числа.
4. Каждому баллу коррозионной стойкости соответствует величина коррозии. Для рассчитанных границ Pнл и Pнп определяются баллы, попадающие в данный интервал. В соответствии с этими баллами выводится список подходящих сталей.
5. Для каждой стали расчитывается процент согласия. Далее для выбранной кислоты перебираются стали, для каждой из которых подсчитывается суммарное колличество согласий в рассчитаных выше пределах баллов, а также суммарное количество согласий для всех баллов. Их отношение в процентном содержании является процентом согласия с решением системы. На экран выводятся только те стали, процент согласия у которых отличен от нуля. Для каждой стали выводятся соответствующие проценты согласия.
6. Система спрашивает, согласен ли пользователь с решением. В зависимости от ответа, система или завершает работу, или учитывает мнение пользователя и перезаписывает базу. В базе, для каждой стали, предложенной системой, данной концентрации и температуры к числу согласий добавится “1”.
7. Если пользователь не согласен с решением, то система выводит на экран список всех сталей. Далее необходимо выбрать сталь для правки и ввести величину коррозии за указанное выше время. Система рассчитывает величину коррозии за год, и находит соответствующие значения баллов. К выбранной пользователем стали для конкретной концентрации и температуры в базу добавится “1”. В зависимости от номера кислоты происходит запись того или иного файла.
Работа системы
1. При запуске программы открывается форма (рис. 1).
Рис.1. Вид рабочего окна.
2. Первым пунктом следует предложение выбрать кислоту. Рядом с данным текстом расположен выпадающий список (рис. 2).
Рис.2. Вид рабочего окна. Выбор кислоты.
3. Далее для данной кислоты из выпадающего списка соответствующих ей концентраций выбираем элемент (рис. 3).
Рис.3. Вид рабочего окна. Выбор концентрации.
4. Аналогично выбираем температуру и вводим с клавиатуры время эксплуатации изделия в процентах от годового интервала времени с учетом, что скорость коррозии задается в мм/ год (рис. 4).
Рис. 4. Вид рабочего окна. Выбор температуры и ввод времени.
5. Открывается новая форма, на которой представлен список рекомендуемых сталей. Также система спросит, согласен ли пользователь с ее решением. Если была нажата кнопка “Да”, то система завершает свою работу (рис. 5).
Рис. 5. Рекомендуемые стали.
6. В случае, если пользователь не согласен с системой, появляется новая форма. Здесь необходимо в выпадающем списке выбрать сталь для правки (рис. 6).
Рис. 6. Несогласие с системой. Выбор стали.
После этого, нужно ввести величину коррозии и нажать кнопку “Готово” (рис. 7).
Рис. 7. Случай несогласия с решением системы. Ввод величины коррозии
Заключение
Создана экспертная система, которая дает рекомендации пользователю по выбору сталей в зависимости условий эксплуатации, с учетом времени пребывания в конкретной среде определенной концентрации и температуры, а также с учетом достоверности данных системы. Реализована возможность обучения системы новым знаниям с учетом мнений сторонних экспертов.
Программа написана в среде программирования Microsoft Visual C++ 2010. Ее работоспособность проверена.
Литература:
1. Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Дж. Джарратано, Г. Райли; пер. с англ. — М.: ООО “И. Д. Вильямс”, 2007. — 1152 с.
2. Частиков А. П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / А. П. Частиков, Т. А. Гаврилова, Д. Л. Белов. — СПб: «БХВ-Петербург», 2003. — 391 с.
3. Арзамасов Б. Н. Конструкционные материалы. Справочник./ Б. Н. Арзамасов, В. А. Брострем, Н. А. Буше. — М. «Машиностроение», 1990.- 688 с.:ил.
