Значительное усложнение аппаратурного состава, рост требований к надежности и эффективности функционирования – общая тенденция развития современных технических систем. Сокращение длительности простоев техники может быть достигнуто за счет сокращения времени определения технического состояния объектов и поиска места отказа в них. Для решения этой проблемы необходимо разрабатывать и внедрять в эксплуатацию эффективные методы разработки диагностического обеспечения, которое представляет собой комплекс взаимоувязанных правил, методов, алгоритмов и средств, необходимых для осуществления диагностирования на всех этапах жизненного цикла объекта.

Анализ последних исследований и публикаций

В настоящее время у нас и за рубежом проводится много работ по совершенствованию, как средств контроля, так и методов контроля и диагностирования различных объектов.

Вопросам разработки диагностического обеспечения посвящены работы П.П. Пархоменко, Е.С. Согомоняна [1], В.А. Гуляева [2], Беннетс Р. [3], и др. Среди последних исследований и публикаций следует отметить работы Г.П. Аксеновой [4], А.В. Дрозд [5], Р. Айзермана [6], в которых предложены новые подходы к разработке диагностического обеспечения. В работах [4, 5] рассмотрены особенности функционального контроля при работе с неточными данными. Показано как при этом меняются аппаратурная сложность схем встроенного контроля. Объектно-ориентированного подход к разработке систем диагностирования предложен В.В. Ворониным [7].

Анализ известных методов построения контрольных и диагностических тестов показал, что они основаны на построении и преобразовании функции обнаружения или различающей функции и эффективны для относительно простых устройств, т.к. с ростом количества проверок и количества состояний резко возрастает сложность преобразований. Приближенные методы позволяют получать избыточные тесты. В связи с этим возникает необходимость разработки новых методов построения контрольных и диагностических тестов.

Цель работы

Разработать метод построения минимальных контрольных и диагностических тестов, позволяющий определять оптимальный состав теста без сложных преобразований логических функций.

Основные результаты исследований

Пусть S={S₀, S₁,…, S_v} – множество технических состояний объекта диагностирования, S₀ обозначает исправное состояние, а S_i - его i-ое неисправное состояние, i = 1, …, v; v – количество неисправных состояний, определенных для распознавания в процессе диагностирования.

Множество проверок P = {P₁,…, P_u}, где u – количество проверок.

Диагностическая модель представляет собой прямоугольную таблицу, в строках которой – проверки, а в столбцах – технические состояния объекта (табл. 1). В ячейке таблицы, расположенной на пересечении i-ой строки
и j-го столбца, приведены результаты проверки P_i объекта, который находится в состоянии S_j. Если проверка Р_i определяет состояние S_j , то р_ij = 1, в противном случае p_ij = 0.

Таблица 1 – Диагностическая модель

Поставим в соответствие множеству проверок P = {P₁,…, P_u} множество T={t₁,…, t_u}, определяемое следующим образом: t_i = 1, если i-ая проверка входит в состав диагностического теста и t_i = 0 в противном случае.

Рангом (r) называется количество проверок, входящих в тест, т.е.

Множеству состояний S поставим в соответствие множество W={W₀, W₁,…, W_v}, элементы которого, в зависимости от значений элементов множества Т определяются следующим образом:

Количество различных элементов множества W обозначим через r(W).

Стоимости проверок обозначим C={c₁, c₂,…, c_u}.

Тогда задача построения минимального диагностического теста формулируется следующим образом.

Найти вид множества Т, при котором

В основе метода построения минимального диагностического теста лежит последовательная генерация и анализ вариантов построения диагностического теста [8]. При анализе вариантов вначале производится анализ стоимости реализации диагностического теста, потому что эта операция занимает меньше времени, чем определение значения r(W_i). При описании метода использованы следующие обозначения:

i – текущий номер варианта построения множества Т,

C(T_i) – стоимость реализации диагностического теста Т_i,

C_дт – текущее наименьшее значение стоимости диагностического теста

Т_дт - множество Т, соответствующее текущему наименьшему значению стоимости диагностического теста.

Метод построения минимальных диагностических тестов состоит из следующих этапов:

Этап 1. Определяем начальное значение ранга

r = ]log₂ (v+1)[,

где ]a[ означает ближайшее целое, не меньшее а.

Этап 2. Определяем начальную стоимость диагностического теста

Этап 3. Определяем количество вариантов построения множества Т с рангом r

Этап 4. i = 0.

Этап 5. i = i + 1.

Этап 6. Формируем множество Т_i.

Этап 7. Определяем стоимость варианта построения диагностического теста

Этап 8. Если С(T_i) ³ C_дт, то переходим к п.13.

Этап 9. Определяем вид множества W_i.

Этап 10. Определяем значение r(W_i).

Этап 11. Если r(W_i) = v+1, то переходим к п. 9, иначе к п. 13.

Этап 12. C_дт = С(T_i), Т_дт = Т_i.

Этап 13. Если i < t(r), то переходим к п. 5.

Этап 14. Если r = u, то переходим к п. 16.

Этап 15. r = r + 1, переходим к п. 3.

Этап 16. Конец.

При равенстве стоимостей проверок процесс определения вида минимального диагностического теста существенно упрощается, т.к. первое найденное решение и будет минимальным диагностическим тестом

Рассмотрим пример построения минимального диагностического теста с помощью описанного метода.

В табл. 2 приведена диагностическая модель.

Таблица 2 – Диагностическая модель

В табл. 3 приведены стоимости проверок (усл. ед.).

Таблица 3 – Стоимость проверок

В табл. 4 - 8 приведены перспективные варианты построения диагностического теста.

Таблица 4 – Диагностический тест Р1, Р2, Р3, Р5

Таблица 5 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р7

Таблица 6 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р8

Таблица 7 – Диагностический тест Р1, Р3, Р5, Р9

Таблица 8 – Диагностический тест Р3, Р4, Р5, Р6

В табл. 9 приведены характеристики вариантов построения диагностических тестов.

Таблица 9 - Характеристики вариантов построения диагностических тестов

Минимальный диагностический тест состоит из проверок P3, P4, P5, P6, стоимость реализации которого 8 усл. ед.

При построении контрольных тестов, которые должны определить техническое состояние объекта, рассматривается множество неисправных состояний, т.е. S={S₁,…, S_v} и задача построения минимального контрольного теста имеет вид.

Найти вид множества Т, при котором

Для решения задачи построения минимального контрольного теста применяется описанный выше метод построения минимальных диагностических тестов, в котором этап 11 имеет вид:

Этап 11. Если r(W_i) > 0, то переходим к п. 9, иначе к п. 13.

На основе описанного метода были разработаны программы для автоматизации разработки тестового обеспечения [9, 10, 11]. Файл исходных данных имеет следующую структуру:

- описание количества проверок,

- описание количества состояний,

- описание матрицы неисправностей,

- описание стоимости проверок.

В результате счета формируется файл результата, который содержит информацию об исходных данных, вид минимального контрольного или диагностического теста и его стоимость.

Время счета программ зависит от количества проверок, количества состояний и вида матрицы неисправностей. Полученные результаты приведены на рис. 1.

Рисунок 1 – Время счета программы

Применение разработанного метода и программного обеспечения позволит сократить время разработки контрольных и диагностических тестов и повысить их качество.

Заключение

Предложен метод построения минимальных контрольных и диагностических тестов, позволяющий определять оптимальный состав теста без сложных преобразований логических функций. В основе метода лежит генерация перспективных вариантов построения тестов и оценки их характеристик. Дальнейшее направление исследований – разработка метода оценки длины минимального контрольного и диагностического теста, что позволит сократить количество рассматриваемых вариантов.

Инженер приборостроения на производстве занимается разработкой,  исследованием, технологией изготовления и эксплуатацией электронных и механических приборов, устройств и систем. Ему приходится сталкиваться с решением задач механики, термодинамики, акустики, электродинамики, электромагнетизма, биоинженерии и др. Создание новой более качественной продукции в короткие сроки требует использования современных компьютерных средств и программных продуктов, позволяющих производить решение задач приборостроения.

Существует большое количество различных программных пакетов, которые предназначены для проектирования и разработки объектов производства, для оформления конструкторской и технологической документации. Они объединяются под общим названием САПР (система автоматизированного проектирования), что подразумевает так называемые CAD/CAM/CAE/PDM-системы [1].

CAD-системы (Сomputer-aided design) или компьютерная поддержка проектирования – предназначены для решения конструкторских задач и оформления конструкторской документации, моделирования трёхмерной объёмной конструкции детали и оформления чертежей и текстовой конструкторской документации.

CAM-системы (Computer-aided manufacturing) или компьютерная поддержка изготовления – предназначены для проектирования обработки изделий на станках с числовым программным управлением и выдачи программ для этих станков.

CAE (Computer-aided engineering) – программы или программные пакеты, предназначенные для инженерных расчётов, анализа и моделирования физических процессов.

PDM-системы (Product Data Management) – системы управления данными об изделии – организационно-техническая системы, обеспечивающие управление всей информацией об изделии. PDM-системы являются частью PLM-систем (англ. Product Lifecycle Managemen). PLM – жизненный цикл изделия – технология управления жизненным циклом изделий.

Программные продукты, позволяющие проводить расчёт, анализ и моделирования физических процессов в области механики, термодинамики, акустики, электродинамики, электромагнетизма, биоинженерии и т.п., относятся к CAE-системам [2, 3]. Их значительное количество. Существует проблема выбора программного продукта и оценки его возможностей.

В таблицу 1 сведены основные известные программы и программные пакеты, которые могут быть использованы для решения инженерных задач приборостроения, а их возможности отмечены знаком “+”.

T-FLEX  –  Группа T-FLEX «расчётные системы»: T-FLEX Анализ – конечно элементный анализ; T-FLEXДинамика – динамический анализ механических систем;  T-FLEX Расчёты – зубчатые передачи; T-FLEXПружины – конструирование упругих элементов [4]. T-FLEX Анализ – универсальная система конечно-элементного (КЭ) анализа с встроенным пре-/постпроцессором, с расчётными модулями: статический анализ – осуществляет расчёт напряжённого состояния конструкций под действием приложенных к системе постоянных во времени сил, позволяет оценивать прочность разработанной конструкции по допускаемым напряжениям, позволяет определять слабые места конструкции и вносить необходимые изменения (позволяет оптимизировать) изделие; частотный анализ – осуществляет расчёт собственных (резонансных) частот конструкции и форм колебаний, позволяет повышать надёжность и работоспособность изделия; анализ устойчивости – предназначен для проектирования конструкций, испытывающих при эксплуатации продолжительное воздействие различных по интенсивности нагрузок;тепловой анализ – обеспечивает возможность оценки температурного поведения изделия под действием источников тепла и излучения.

T-FLEX Динамика – позволяет производить динамические расчёты и анализ пространственных механических систем. Модель механизма описывается как система твёрдых тел, шарниров и нагрузок. Для задания связей между трёхмерными телами используются сопряжения и степени свободы. На их основе система формирует список шарниров. Шарниры характеризуются геометрическими параметрами (размерами), коэффициентами трения. В качестве нагрузок для тел можно задавать начальные линейные и угловые скорости, силы, моменты, пружины, гравитацию и т. д.

T-FLEX  Расчеты/Зубчатые передачи – модуль для автоматизации проектировочных и проверочных расчётов и проектирования зубчатых передач.

T-FLEX Пружины – модуль расчёта и конструирования различных упругих элементов. Программа позволяет осуществлять расчёт цилиндрических пружин сжатия-растяжения, конических пружин, пружин кручения в соответствии с типовыми методиками.

COMSOL Multiphysics – пакет моделирования, который позволяет решать: системы нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных методом конечных элементов в одном, двух и трёх измерениях, задачи из области электромагнетизма, теории упругости, динамики жидкостей и газов и химической газодинамики, задачи в физической постановке (выбор физической модели, например модели процесса диффузии) [5]. Дополнительные модули реализуют моделирование процессов переноса массы и энергии с учетом кинетики химических реакций, движения жидкостей и газов в пористых средах и под землей, электромагнитных взаимодействий и процессов теплопередачи, обеспечивает решение проектных задач в области микроэлектромеханики (MEMS) и анализа структурных деформаций.

APM WinMachine [6] – отечественная универсальная система для проектирования и расчёта в области машиностроения, включающая конечно-элементный анализ с встроенным пре-/постпроцессором. Позволяет: рассчитывать механическое оборудование и его элементы; проводить анализ напряженно-деформированного состояния (с помощью метода конечных элементов) трёхмерных объектов любой сложности при произвольном закреплении, статическом или динамическом нагружении; создавать конструкторскую документацию; использовать при проектировании поставляемые базы данных стандартных изделий и материалов; создавать свои собственные базы; использовать возможности интеграции со сторонними графическими пакетами для работы с ранее созданными чертежами и пространственными моделями.

APM Civil Engineering  – отечественная универсальная система конечно-элементного анализа с встроенным пре-/постпроцессором для проектирования и расчёта металлических, железобетонных, армокаменных и деревянных конструкций. Позволяет: проектировать конструкции любых типов при различных видах нагружения и закрепления с возможностью подбора поперечных сечений; определять параметры болтовых и сварных соединений; создавать конструкторскую документацию; использовать при проектировании поставляемые базы данных, а также создавать свои собственные базы под конкретные задачи  и т. д.

Ansys – универсальная программная система конечно-элементного  анализа, используется в инженерных расчётах для решения линейных и нелинейных, стационарных и нестационарных пространственных задач механики деформируемого твёрдого тела, и механики конструкций, задач механики жидкости и газа, теплопередачи и теплообмена, электродинамики, акустики. [7].

MSC Nastran – универсальная система конечно-элементного анализа с пре-/постпроцессом MSC.Patran [8]. Обеспечивает расчёты: напряженно-деформированного состояния, запасов прочности, собственных частот и форм колебаний, анализ устойчивости, исследование установившихся и неустановившихся динамических процессов, решение задач теплопередачи, акустических явлений, нелинейных статических и нелинейных переходных процессов, анализ сложного контактного взаимодействия, расчёт критических частот и вибраций роторных машин, исследование аэроупругости на дозвуковых и сверхзвуковых скоростях.

Abaqus  – программный комплекс высокого уровня в области конечно-элементных прочностных расчётов, позволяет получать точные и достоверные решения для сложных линейных и нелинейных инженерных проблем, предназначенный для проведения многоцелевого инженерного много дисциплинарного анализа, и для научно-исследовательских, и учебных целей в разных сферах деятельности [9].

NeiNastran – универсальная интегрированная программная система конечно-элементного анализа со встроенным графическим интерфейсом пользователя и редактором моделей [10]. Решает: линейные и нелинейные задачи механики деформируемого твёрдого тела; задачи механики конструкций, машин, сооружений, установок и приборов, включая задачи механики контактного взаимодействия; задачи динамики и прочности; задачи механики композитных структур; задачи теплообмена и акустики; задачи механики жидкости и газа; для сложных реальных конструкций и процессов.

NX Nastran  – инструмент для проведения компьютерного инженерного анализа проектируемых изделий методом конечных элементов [11]. Предназначен для решения статических и динамических линейных и нелинейных задач инженерного анализа; обеспечивает выполнение инженерных расчётов, включая расчёт напряженно-деформированного состояния, собственных частот и форм колебаний, анализ устойчивости, решение задач теплопередачи, исследование установившихся и неустановившихся процессов, нелинейных статических процессов, нелинейных динамических переходных процессов, анализ частотных характеристик, отклика на динамические и случайные воздействия.

Samcef – программный пакет, предназначенный для трёхмерного моделирования различными элементами при проектировании различных изделий, основан на анализе методом конечных элементов [12]. Позволяет получить все расчёты, необходимые в процессе проектирования изделий. Выполняет: статический линейный анализ; анализ композиционных материалов; оценка устойчивости конструкции, расчёт критических нагрузок; определение собственных частот конструкции; анализ динамических линейных задач теории упругости; статический и динамический анализ механики деформируемого твёрдого тела, анализ задач механики разрушения; анализ кинематики и динамики механизмов с упругими звеньями; анализ кабельных структур, подвергнутых электродинамическому воздействию; расчёт случайных вибраций; анализ тепловых задач в условиях протекания химических реакций; расчёт электростатических и электродинамических полей; анализ тепловых задач термостатики, и термодинамики; анализ излучения.

Salome – является бесплатным программным обеспечением, которое предоставляет платформу для пред- и пост-обработки числового моделирования. С помощью программы возможно: трёхмерное моделирование (поэтапное конструирование, импортирование, исправление (лечение); визуализация; управление вычислительными схемами; постобработка [13].

UM  (Универсальный механизм) – программный комплекс предназначенный для моделирования динамики и кинематики плоских и пространственных механических систем [14]. Механизмы описываются как системы твердых тел, шарниров и силовых элементов. Развитый постпроцессор: линейный анализ, статистический анализ, многовариантные расчёты и оптимизация, экспорт результатов. Моделирование динамики различных машин и механизмов: космических конструкций, роботов и манипуляторов, железнодорожных экипажей, автомобилей, кабелей и т. д. Решение прямой и обратной задач кинематики и динамики.

 Euler – программный комплекс автоматизированного динамического анализа многокомпонентных механических систем, включающий сложную кинематику, большие движения, жёсткие и деформируемые элементы конструкции, гидравлические, пневматические и электрические системы, системы управления и другие компоненты. Применяется при проектировании, отработке, испытаниях и доводке различных изделий, в научных и прикладных исследованиях, а также в процессе обучения. Позволяет получить информацию о поведении и силовых нагрузках в создаваемых изделиях, определять характеристики работы новых систем, оптимизировать их параметры и проводить сравнительный анализ различных вариантов конструкций. Он позволяет оперативно проводить исследования нештатных ситуаций, при эксплуатации существующих систем [15].

ФРУНД – комплекс моделирования динамики систем твёрдых и упругих тел, динамических процессов в машинах и конструкциях. Позволяет создавать уравнения математической модели динамики движения исследуемой конструкции и производить их решение, обработку и вывод результатов в удобной для пользователя форме. Реализует построение моделей динамики систем тел для двух общепринятых постановок: малых и больших движений. Малые движения используются для решения задач исследования колебаний и вибрации машин, большие движения – для моделирования динамики механизмов, управляемого движения машин и т. д. Можно строить и получать решение уравнений математических моделей динамики конструкций машин и механизмов с учётом пространственного характера движений, упругих свойств отдельных тел, многомерности и нелинейности характеристик связей между телами, случайных и детерминированных нагрузок, динамического и кинематического способов возмущения. Программная система располагает средствами статистической и специальной обработки результатов решения в зависимости от характера внешнего воздействия [16].

Femap – пре- и постпроцессор для проведения инженерного анализа методом конечных элементов, является связующим звеном между пользователем и решателем – ядром, осуществляющим вычисления в задачах инженерного анализа. Система Femap на базе решателя NX Nastran позволяет: проводить анализ динамики и прочности конструкций, машин и сооружений, получать решение нестационарных нелинейных пространственных задач, задач механики композитов и композитных структур, строительной и технологической механики, проводить анализ теплопереноса, получать решение задач механики жидкости и газа, связанных многодисциплинарных задач. Используется для моделирования сложных конструкций, систем и процессов, таких как, спутники, самолёты, электронная аппаратура военного назначения, тяжёлое строительное оборудование, подъёмные краны, морской транспорт и технологическое оборудование [17].

Qform 2D/3D – программный комплекс для моделирования и оптимизации технологических процессов объёмной штамповки, основанный на методе конечных элементов (ядро системы). Производит расчёт холодной, теплой и горячей объёмной штамповки, предопределяется возникновение различных штамповочных дефектов, геометрия инструмента и заготовки в процессе расчёта течения металла аппроксимируется квадратичными поверхностными конечными элементами, сетка внутри заготовки и инструментов создается на основе линейных тетраэдров. Полностью автоматизировано создание первоначальной адаптированной конечно-элементной сетки. В Базе Данных содержатся более 1000 марок сталей, а также другие сплавы на основе цветных металлов. Технологический процесс штамповки рассматривается как технологическая цепочка, состоящая из 2D и 3D операций, между которыми заготовка передается автоматически. На заготовке возможно задание до 3-х плоскостей симметрии. Производится оценка износа инструмента в процессе штамповки. Деформация заготовки может быть посчитана на механическом, эксцентриковом или кривошипном прессах, молотах, как шаботных, так и бесшаботных, винтовых и гидравлических прессах [18].

SimulationX – программный комплекс для моделирования и анализа динамики и кинематики автомобилей, индустриального оборудования, электро-, пневмо- и гидроприводов, гибридных двигателей и т. д. Используется для разработки, моделирования, симулирования, анализа и виртуального тестирования сложных мехатронных систем. Моделирует поведение и взаимодействие различных физических объектов механики (1D и 3D), приводной техники, электрических, гидравлических, пневматических и термодинамических систем, а также магнетизма и аналоговых и цифровых систем управления. Выполняет задачи: моделирование системы во временной и частотной областях, моделирование переходных процессов в линейных и нелинейных системах или стационарное моделирование для расчета модели в периодическом состоянии (нелинейном или линейном); библиотеки моделей разделены по моделируемым физическим приложениям; инструменты и интерфейсы дополняют SimulationX для интегрированного анализа систем и структур [19].

FEM-models – мощный расчётный инструмент, позволяющий выполнять сложные элементов конструкций зданий и сооружений методом конечных элементов. Расчёты в программе позволяют находить оптимальные конструктивные решения, прогнозировать развитие деформаций во времени [20].

Magmasoft – пакет, позволяющий моделировать заполнение металлом формы, кристаллизацию, расчёт напряжений и деформаций, структуру, распределение перлита и феррита и много других полезных параметров. Позволяет: моделировать литье в песчано-глинистые формы и в кокиль, выявляет различные дефекты, рассчитывает микроструктуру сплава, механические свойства, остаточные напряжения, деформации отливок, определяет объёмную и линейную усадку, позволяет оптимизировать режимы заливки сплава и затвердевания отливки; выполнить температурный расчет пресс-форм; прогнозировать микро- и макроструктуру, твёрдость и механические свойства отливок; рассчитывать и минимизировать остаточные напряжения и деформации; моделировать режимы термообработки [21].

QuikCast – программный комплекс, предназначенный для решения основного круга задач технолога-литейщика. Моделирование заполнения формы с возможностью анализа эффективности проектируемой литниково-питающей системы, задачи кристаллизации металла и определения усадочных дефектов. Виды моделируемых технологий: литье в песчаные формы; литье в кокиль; литье в оболочковые формы; литье по выплавляемым моделям; литье под высоким давлением; литье под низким давлением; литье по газифицируемым моделям; тиксолитье (литье металла в твёрдожидком состоянии) [22].

SolidCast позволяет увидеть процесс кристаллизации отливки до производства оснастки, обнаружить и исправить ошибки. Применяется для моделирования заливки серого и ковкого чугунов, сталей, алюминиевых, магниевых, медных и никелевых сплавов, а также любых других. База данных, содержит несколько сотен сплавов. Моделирует процессы литья в землю, в кокиль, по выплавляемым моделям. Можно использовать любые элементы, как то: утеплители, холодильники, доливка в прибыли, каналы охлаждения, нагревательные элементы, а также всё, что используется в литейном производстве [23].

PAM-Cast – система моделирования литейных процессов. Позволяет моделировать: литье в песчаные формы; в кокиль; под низким и высоким давлением и другие. Импортирует 3D модели и автоматически  разбивает поверхности модели, определяя элементы формы: стержни, холодильники, части формы и элементы полости: литейная чаша, стояк,  шлакоуловитель и питатели. Она позволяевает моделировать: течение металла; затвердевание; усадку; структуру сплава [24].

OpenFOAM  – свободно-распространяемая универсальная система конечно-объёмного пространственного моделирования механики сплошных сред. Позволяет решать задачи: прочностные расчеты; гидродинамика ньютоновских и неньютоновских вязких жидкостей как в несжимаемом, так и сжимаемом приближении с учётом конвективного теплообмена и действия сил гравитации. Решение дозвуковых, околозвуковых и сверхзвуковых задач; задачи теплопроводности в твёрдом теле; многофазные задачи, с описанием химических реакций компонент потока; задачи, связанные с деформацией расчётной сетки; сопряжённые задачи; некоторые другие задачи, при математической постановке которых требуется решение дифференциальных уравнений в частных производных в условиях сложной геометрии среды. [25].

STAR-CD – универсальная система конечно-объёмного анализа с пре-/постпроцессором, предназначенная для проведения расчётов в области механики жидкости и газа. Области применения: газо- и нефтедобыча; машиностроение; обрабатывающая промышленность; радиоэлектроника; строительство; транспорт; химическая промышленность; электротехника; энергетика. Позволяет решать задачи в областях: стационарные и нестационарные течения; ламинарные течения; турбулентные течения; теплоперенос (конвективный, радиационный, теплопроводность с учетом твердых тел); массоперенос; химические реакции; горение газообразного, жидкого и твердого топлива; распределенное сопротивление; многокомпонентные течения; свободные поверхности [26].

STAR-CCM+ – универсальная система конечно-объёмного анализа с пре-/постпроцессором, предназначена для решения задач механики сплошных сред. Отличается простотой в использовании и включает в себя новейшие численные алгоритмы, такие как передовые решатели, последовательный и связанный, с предобуславливанием. Новые мощные средства построения сеток: от восстановления целостности поверхности до создания сеток из многогранных ячеек. Большой набор физических моделей: ламинарные и турбулентные течения, ньютоновские и неньютоновские жидкости, многофазные потоки, излучение, горение, развитие пограничного слоя, сопряженный теплообмен. Мощные средства визуализации и управление параметрами моделирования в процессе расчёта. Предназначен для выполнения масштабируемых параллельных вычислений на сколь угодно больших расчётных сетках. Позволяет решать относительно простые задачи прочности (совместно с газодинамикой) [26].

Fluent – предназначен для моделирования сложных течений жидкостей и газов с широким диапазоном свойств. Позволяет определять ламинарные и турбулентные течения, различные режимы теплопереноса, химические реакции, многофазные потоки и другие феномены на основе гибкости сеток и их адаптации на основе получаемого решения. Пакет имеет следующие возможности: моделирование 2D планарных, 2D осесимметричных, 2D осесимметричных с завихрениями и 3D потоков; использование неструктурированных сеток; моделирование установившихся или переходных потоков; моделирование всех скоростных режимов; моделирование невязких, ламинарных и турбулентных потоков; моделирование ньютоновских и неньютоновских течений; использование моделей перехода фаз для приложений, моделирующих плавление/затвердевание; моделирование пористых сред с анизотропной проницаемостью; использование динамических сеток для моделирования потоков вокруг движущихся объектов; использование стационарных, вращающихся и ускоряющихся систем отсчёта; широкий набор средств моделирования аэроакустики [27].

CFX – программный комплекс, предназначенный для расчета задач аэро- и гидродинамики. С 2003 года CFX входит в состав программного комплекса ANSYS (ANSYS CFX). Сочетает анализ гидрогазодинамических процессов, многофазных потоков, химической кинетики, горения, радиационного теплообмена и многих других, расчёт турбомашин. Программа имеет широкий спектр приложений, по основным отраслям: аэрокосмическая, автомобилестроение, судостроение и морская техника, нефтегазовая и химическая, турбомашиностроение, теплотехника, вентиляция и кондиционирование, биомедицинские приложения [28].

CFD-ACE+ моделирует поведение жидких, термических, химических, биологических, электрических и механических систем. Есть модули моделирования жидкостных, тепловых систем и турбулентности, блоки моделирования биотехнологических систем, плазмы, полупроводников, MEMS, космических и топливных элементов. В программу заложены также все методы моделирования: структурное мультиблочное моделирование, неструктурное общее полиэдрическое моделирование, техника произвольных сопряжений, а также перемещение и деформация сеток, связанных данными, для самых распространенных форматов данных САПР, КАПР и EDA (автоматизированное проектирование электрических схем) [28].

В настоящее время, предлагаются сотни CAE-систем, предназначенных для решения широкого круга задач. Решаемые с помощью CAE-систем задачи отличаются сложностью, масштабом и возможностью (или невозможностью) автоматизировать процесс решения задачи. Функциональные возможности программных пакетов стремительно развиваются.

Представленные в таблице 1 программные продукты можно объединить по функциональным возможностям в следующие группы.

Статический анализ –  T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, NX Nastran, Samcef, UM, ФРУНД, Femap.

Динамический анализ – COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, UM, Euler, ФРУНД, Femap, SimulationX.

Частотный анализ – T-FLEX Анализ, MSC.nastran, Abaqus, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, ФРУНД, Femap, SimulationX.

Тепловой анализ и термодинамические расчеты – T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, Femap, Qform 2D/3D, SimulationX, Magmasoft, OpenFOAM, STAR-CD, Fluent, CFX, CFD-ACE+.

Расчет на упругость –  T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, APM Civil Engineering, Ansys, MSC.nastran, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, Euler, ФРУНД, Magmasoft.

Расчет прочности – T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, APM Civil Engineering, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, Femap, Magmasoft, OpenFOAM, STAR-CD, STAR-CCM+, Fluent.

Расчеты на жесткость – T-FLEX Анализ, APM WinMachine, APM Civil Engineering, Ansys, Samcef, Euler, Magmasoft.

Анализ напряженно-деформируемого состояния – COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, Ansys, MSC.nastran, NX Nastran,  Magmasoft.

Решение задач механики и динамики жидкости и газа – COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, NeiNastran, NX Nastran, Salome, Femap, OpenFOAM, STAR-CD, STAR-CCM+, Fluent, CFD-ACE+.

Решение задач электродинамики – COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, Samcef, STAR-CD, Fluent, CFX.

Решение задач электромагнетизма – COMSOL Multiphysics, Ansys.

Моделирование химических систем – COMSOL Multiphysics, Ansys, OpenFOAM, STAR-CD, Fluent, CFX, CFD-ACE+.

Решение задач акустики – COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, NeiNastran, NX Nastran, Fluent.

Решение задач биоинженерии – COMSOL Multiphysics, CFD-ACE+.

Анализ литья – COMSOL Multiphysics, Magmasoft, QuikCast,  SolidCast, PAM-Cast.

Создание конструкторской документации возможно с помощью пакетов программ T-FLEX Анализ, APM WinMachine, APM Civil Engineering.

Проектирование и расчёт технологических процессов выполняют: T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, APM Civil Engineering, Ansys, Qform 2D/3D.

Интеграция с другими пакетами возможна у программ: T-FLEX Анализ, COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, Ansys, MSC.nastran, Samcef, Salome, UM, Euler, Simulation X, PAM-Cast, OpenFOAM.

Используют имеющиеся и позволяют создавать новые базы данных пакеты программ: COMSOL Multiphysics, APM WinMachine, APM Civil Engineering, Ansys, MSC.nastran, NeiNastran, NX Nastran, Samcef, Euler, Femap, Qform 2D/3D, Simulation X,  SolidCast, OpenFOAM.

Моделирование и оптимизацию технологических процессов объемной штамповки делает возможным программа Qform 2D/3D.

Анализ кинематики осуществляют программы: Samcef, UM, Euler, ФРУНД,  SimulationX.

Анализ и расчёт аэро- и гидродинамики позволяют выполнять COMSOL Multiphysics, Ansys, MSC.nastran, Abaqus, Euler, Femap, OpenFOAM, STAR-CD, STAR-CCM+, Fluent, CFX.

Таким образом, сведение в общую таблицу программ и программных пакетов позволяет сравнить и оценить их функциональные возможности. Объединение в группы по функциональным возможностям позволяет обозначить область поиска программного продукта исходя из решаемой задачи, а затем сделать выбор подходящего программного обеспечения.

Рассмотрим часто встречающиеся проблемные ситуации в коде программ. Для упрощения понимания все примеры программ приведены на языке Pascal.

1) переменная (логического или числового типа) многократно (n раз) инициализируется на некотором участке (фрагменте) программы без использования ее значения в каком-либо выражении (логическом или функциональном). Например,

a := 5;

b := 7;

a := 8;

…

a := 9;

В такой ситуации возможны следующие варианты:

а) переменная не связана с каким-либо внешним по отношению к программе параметром и/или базой данных. В данном случае можно утверждать, что первые n –1 инициализаций избыточны и следует оставить лишь последнюю (n) инициализацию данной переменной;

б) переменная связана с каким-либо внешним параметром и/или базой данных. В данном случае невозможно точно утверждать, что какая-либо другая переменная, используемая в выражениях между инициализациями данной переменной, не зависит от ее значения в те или иные моменты времени. Чтобы установить истину надо определить функциональные связи, или зависимости, между всеми переменными на данном участке программы при их объявлении;

в) операторы инициализации следуют один за другим без каких-либо других операторов между ними. В данном случае следует поступить так же, как в п. 1, а), т. е. удалить первые n –1 инициализаций, т. к. иметь вес будет лишь последняя.

2) антецеденты продукционных правил условных операторов полностью идентичны друг другу. Например,

if a > 5 then inc(b);

…

if a > 5 then dec(c);

В этой ситуации возможны следующие варианты:

а) условные операторы следуют один за другим без каких-либо других операторов между ними. Если переменные, содержащиеся в антецедентах продукционных правил второго и последующих операторов, не содержатся в консеквентах правил первого и предыдущих операторов соответственно, то можно утверждать, что это взаимодополняющие операторы и их следует объединить в один условный оператор. Иначе, это будут разные операторы.

Если операторы, приведенные выше, являются взаимодополняющими, то их объединение будет иметь вид

if a > 5 then

begin

inc(b);

dec(c);

end;

При объединении операторов нужно выполнить проверку на их противоречивость. Если в консеквентах продукционных правил каких-либо операторов выполняется инициализация или изменение значений одинаковых переменных, то эти операторы будут противоречить друг другу и только программист (эксперт) может решить, какое из имеющихся действий следует предпочесть [2];

б) между условными операторами находится n других операторов. Для того чтобы отнести данные операторы к п. 2, а) необходимо выполнение следующих условий:

– переменные, включенные в антецеденты правил обоих условных операторов, не должны менять свои значения на всем участке программы между операторами;

– переменные, включенные в консеквенты правил второго и последующего операторов, не должны использоваться на протяжении всего участка программы между операторами.

3) консеквенты продукционных правил условных операторов полностью идентичны друг другу. Если антецеденты продукционных правил второго и последующего операторов не содержат переменных, значения которых могут меняться на всем промежутке программы между операторами, включая консеквенты их продукционных правил, то такие операторы можно объединить в один условный оператор путем дизъюнкции антецедентов.

Например, операторы

if a > 5 then inc(b);

if a < 9 then inc(b);

можно объединить в один условный оператор

if (a > 5) or (a < 9) then inc(b);

4) предусловия, постусловия или параметры операторов цикла полностью идентичны друг другу. Например,

while a > 5 do (или for i := 0 to 5 do)

begin

…

end;

…

while a > 5 do (или for i := 0 to 5 do)

begin

…

end;

В этой ситуации варианты будут аналогичны п. 2, а) и б).

5) переменные, значения которых изменяются в теле операторов цикла [3], одновременно используются в качестве их параметров (оператор for), в предусловиях или постусловиях (операторы while … do и do … while соответственно).

Данные операторы являются наиболее опасными, поскольку при неверном задании и при определенных условиях они способны ввести программу в бесконечный цикл, что может привести к снижению работоспособности вычислительной системы, к потерям данных и, как следствие, к аварийной ситуации.

В подобной ситуации необходим строгий контроль над возможными вариантами значений переменных, способных дать начало бесконечному циклу, как, например, в случае

for i := 0 to 10 do

begin

…

dec(i);

…

end;

где переменная i на каждой итерации цикла одновременно увеличивает и уменьшает (в процессе выполнения оператора декремента dec(i)) свое значение на единицу.

В ряде случаев бывает полезен анализ значений, которые могут принимать переменные и которые по факту используются в антецедентах правил, что позволит выявить избыточные операторы и своевременно удалить их из программы.

Некоторые из описанных выше ситуаций можно избежать, используя современные версии компиляторов и сред разработки программ. Так, разработчики Pascal ABC и Embarcadero Delphi XE3 установили запрет по умолчанию на компиляцию программы при изменении в теле операторов цикла их параметров, как в примере, приведенном в п. 5.

В то же время следующий код в Pascal ABC (версия 2.0, сборка 529) и Embarcadero Delphi XE3 (version 17.0.4770.56661) был откомпилирован без ошибок:

i := -1;

while i < 0 do

begin

i := i – 0;

end;

В результате выполнения программ с указанным кодом будет запущен бесконечный цикл вычислений, способный привести к зависанию операционной системы.

Все перечисленные ситуации объединяет одно – это необходимость в разработке методов и/или правил, которых необходимо придерживаться для создания семантически верного программного кода. Автором предлагается использовать в процессе разработки программ методику анализа структуры многомерного интервально-логического регулятора (МИЛР), отличительной особенностью которого является [4, 5] строгое задание на начальном этапе проектирования системы автоматического регулирования интервалов значений, которые могут принимать переменные-параметры в процессе эксплуатации, что дает возможность просчитать все возможные ситуации и выявить повторяющиеся, взаимодополняющие или противоречащие друг другу операторы. Семантический анализ программ МИЛР при этом выполняется автоматически при помощи специального программного обеспечения [6].

В данный момент на рынке представлено довольно много различных систем, методов и технологий, предназначенных для навигации [1]. Однако большая часть таких технологий предназначена для работы не внутри зданий, а на открытом воздухе. Среди таких систем можно выделить: GPS, Galileo, ГЛОНАСС, iBeacon, WPS и др. В свою очередь для обработки навигационных данных, предоставленных с помощью вышеуказанных технологий используются такие сервисы, как: Google Maps, NAVIMIND, 2GIS.

При этом сейчас все острее встает проблема навигации внутри различных зданий и помещений, так же растет и заинтересованность в услугах, предоставляемых на основе местоположения клиента и его предпочтений. Здания с каждым днем становятся все более объемными, а их структура усложняется. В сооружениях такого типа уверенно могут ориентироваться лишь постоянные гости и сотрудники, и то такие посетители часто знают лишь необходимые им участки здания. В свою очередь ориентирование в здании для человека, который оказался там впервые, в большинстве случаев является крайне сложной задачей. Очевидно, что в такой ситуации на освоение в незнакомом месте тратится огромное количество времени, что чревато, например, опозданием на работу. Таким образом возникает потребность в сервисе, который поможет любому его пользователю максимально просто и без траты лишнего времени добраться до нужного ему места в здании.

Стоит так же отметить, что решения такой проблемы часто являются актуальными не только внутри, но и вне зданий – в условиях плотной застройки часто неэффективны даже системы, предназначенные специально для навигации на открытой местности.

Так как здания становятся все более громоздкими, классические методы навигации сильно теряют в эффективности. Решение в виде настенных планов уже не являются наглядными, особенно если размеры здания весьма велики. Зачастую конфигурация этажей разнится, что вносит еще больше путаницы в попытку сориентироваться и определить свое местоположение в здании. Вариант использования указателей так же крайне неэффективен, так как они используются лишь для обозначения самых важных помещений. Если же попытаться установить в здании указатели для всех помещений, то посетитель окажется просто переполнен количеством информации, в которой ему будет необходимо разобраться.

Решением этой проблемы должна быть автоматическая система, реализующая следующий функционал и обладающая такими свойствами:

• единое ядро для мобильного и веб-приложения;
  
• использование 2D и 3D – карт;
  
• построение наиболее простых и понятных маршрутов;
  
• упрощение взаимодействия клиентов (посетителей) и зданий;
  
• возможность пользовательского развития, когда пользователи имеют возможность вносить (после модерации) оперативные изменения в планы помещений;
  
• предоставление актуальной информации, такой как график работы, контактная информация и т.п.
  

Задачи прокладки эффективных маршрутов внутри зданий можно отнести к классическим задачам трассировки с линейными и пространственными ограничениями, которые хорошо проработаны и эффективно применяются в радиоэлектронике [2-9].

1 ТРЕБОВАНИЯ К НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ

В данный момент существуют несколько вариантов реализации подобных информационных систем, и все они предусматривают наличие следующего функционала как для клиентов, так и для администрирования:

Для пользовательского приложения:

• форма авторизации пользователя;
  
• отображение актуальной карты здания;
  
• просмотр свойств и информации о помещениях;
  
• прокладка маршруты с выбором начальной и конечной точки;
  
• запуск и остановка процесса формирования маршрута.

Для приложения администратора:

• изменение доступности различных функций или информации;
  
• предоставлять доступ к просмотру пользовательских данных;
  
• формировать статистические отчёты о работе системы;
  
• предоставлять доступ к управлению списком клиентов;
  
• предоставлять доступ к управлению списком зданий.
  

Так как разрабатываемая система нацелена на активное использование мобильного приложения, для неё была выбрана клиент-серверная архитектура, состоящая следующих из компонентов:

• сервер с базами данных;
  
• веб-сервер;
  
• веб-интерфейс и интерфейс баз данных;
• тонкий клиент для мобильного приложения.

В данный момент на рынке имеется большое количество программных платформ и компонентов, дающих возможность реализации такой архитектуры. Однако в целях упрощения структуры и увеличения функционала были выбраны следующие компоненты:

• серверная ОС Linux Ubuntu 14.04;
  
• база данных MongoDB 3.0.6;
  
• веб-серверное ПО NodeJS 4.0.0;
• мобильные приложения для платформ Android и iOS.

Подобная структура информационной системы позволит в полной мере реализовать весь необходимый функционал, а также даст возможность легко и удобно работать над изменением самой системы.

2 ТЕХНИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА СИСТЕМЫ

2.1 Архитектура системы

Как уже отмечалось ранее, для организации работы мобильного приложения используется двухуровневая клиент-серверная архитектура. Подробно техническая реализация этой архитектуры представлена на рисунке 1.

Рисунок 1: – Архитектура системы

Основные данные системы хранятся на сервере БД под управлением СУБД MongoDB. Вывод и изменение необходимых пользователям данных осуществляется с помощью веб-сервера Nginx под управлением NodeJS. Клиенты в свою очередь взаимодействуют с системой с помощью специальных мобильных приложений, работающих как на платформе Android, так и на iOS.

2.2 Структура программы

Программная часть системы indoor-навигации реализуется в виде набора приложений на языке программирования JavaScript, основанном на ECMAScript 5. Помимо этого используется фреймворк AngularJS, который позволяет разделить систему на модули.
Приложение администрирования поделено на 5 основных модулей: «Аккаунт», «Статистика», «Управление», «Здание» и «Граф». Связь этих модулей в системе показана на рисунке 2.

Рисунок 2: – Модульная структура системы

Объекты класса «Статистика» играют роль транзакций в данной системе. Они отражают факты того, что пользователь A, авторизовавшийся в системе под своим аккаунтом B, в здании C запросил маршрут D. Эта информация в дальнейшем используется для формирования отчётности.

На диаграмме пакетов изображены связи между модулями приложения администрирования. Модули «Граф», «Здание» и «Клиент» напрямую связаны с соответствующими базами данных. Они нужны для хранения справочных данных.

Модуль «Маршрут» использует данные о зданиях, полученные через обращения к базе данных, для формирования маршрута и записи в статистику. Модуль «Управление системой» имеет доступ к модулю «Здание» и «Граф» для обеспечения актуальности информации и осуществления изменений.

2.3 Описание логической структуры

Взаимодействие клиента с мобильным приложением осуществляется в один этап. Пользователю необходимо авторизоваться, выбрать здание и задать начальную и конечную точки маршрута:

• ввод логина и пароля или регистрация;
  
• выбор здания из доступных вручную или по геопозиции;
  
• вывод схемы 1-го этажа выбранного здания;
  
• выбор начальной и конечной точек пути маршрута;
• построение необходимого маршрута.

После формирования маршрута пользователю доступна возможность поделиться маршрутом, добавить его в избранное или построить другой маршрут. Аналогичным образом пользователь может запросить доступною информацию о любом объекте в выбранном здании.

2.4 Связи между составными частями программ

Связи между объектами навигационной системы показаны на рисунке 3. Центральным звеном является объект «Аккаунт», т.к. все перечисленные выше действия могут выполняться только с привязкой к конкретному пользователю.

Рисунок 3: – Связь модулей системы

Взаимодействие объектов «Аккаунт» и «Маршрут», как видно на диаграмме, является наиболее активным. Для обеспечения быстрой работы системы необходимо использовать высокоскоростные интерфейсы к БД в виду частых обращений как к данным аккаунта, так и к данным зданий.

Созданная информационно-навигационная система решает множество важных задач, связанных с проблемами навигации в зданиях со сложной архитектурой, объединяя наиболее существенные функции в единой системе.

Структура данной системы сразу несколькими важными преимуществами:

• простота реализации;
  
• использование открытого ПО;
• работа на широком спектре устройств

Система реализована с помощью простой и уже зарекомендовавшей себя клиент-серверной архитектуры, которая обеспечивает стабильную и быструю работу, а также легкую масштабируемость и редактируемость системы.

Использование открытого и доступного ПО дает возможность тонкой настройки, модификации и отладки отдельных модулей системы, при этом не теряя в эффективности и скорости работы.

Программная реализация системы и используемые решения позволяют системе быстро и эффективно работать на широком спектре платформ и устройств.

Разработанная система является универсальным и удобным инструментом, способным быстро и эффективно решить любую задачу, связанную с предоставлением информации касательно здания, в котором применяется ИНС.

Для работоспособности каждой информационной системы в её состав включают обеспечивающие подсистемы. Среди таких подсистем чаще всего выделяют информационное, программное, математическое и организационное обеспечения. Математическое обеспечение предоставляет возможность для реализации целей и задач информационной системы с помощью совокупности математических алгоритмов, методов и программ. Под программным обеспечением (ПО) в общем случае понимается программа или совокупность программ для выполнения задач и устранения ряда проблем комплекса технических средств. В свою очередь программное обеспечение подразделяют на инструментальное, общесистемное и прикладное. К общесистемному ПО относят сочетания программ, которые были разработаны при создании данной информационной системы. В его состав входят пакеты прикладных программ, которые выполняют созданные модели, отражающие функционирование объекта. Прикладное ПО или приложение предназначено для выполнения конкретных пользовательских задач и рассчитанное на прямое общение с пользователем. Такие приложения делят на универсальные и профессиональные программные средства.

Так как прогресс не стоит на месте, многие методы и способы разработки и создания программных средств, которые применялись на начальных этапах развития вычислительных машин, уходят в лету и становятся неактуальными, поскольку не позволяют получить желаемое качество за минимальный промежуток времени при дефиците финансов, людей и других ресурсов. На это имеется ряд причин и все они в итоге приводят к неудовлетворительным результатам создания продуктов. Именно поэтому в последнее время во всем мире активно идут работы по созданию и обновлению большого количества вариаций разработок программных средств. В настоящее время наиболее широко используются три основные стратегии по разработке программных средств: каскадная, инкрементная и эволюционная.

Каскадная стратегия – это стратегия, в которой выполняется лишь один проход этапов разработки. Каждый новый этап разработки начинается только после завершения предыдущего. Возвращение к уже выполненным этапам не предусмотрено. Каскадная стратегия хорошо себя зарекомендовала при построении информационных систем, для которых в самом начале разработки можно достаточно точно и полно сформулировать все требования, с тем чтобы предоставить разработчикам свободу реализовать их как можно лучше с технической точки зрения. Основными достоинствами каскадной стратегии являются:

1) стабильность требований на начальных этапах разработки;

2) выполнение только одного прохода этапов разработки, что обеспечивает простоту применения стратегии;

3) простота проектирования, учёта и управления проектом;

4) доступность для понимания заказчиками.

Основным недостатком каскадной стратегии является существенное запаздывание с получением результатов.

Инкрементная стратегия представляет собой многократный проход этапов разработки с запланированным повышением качества результата. В данной стратегии полностью формируются все условия к разрабатываемому программному средству или системе в начале процесса разработки. Полный набор условий реализуется поэтапно. Результатом каждого цикла является инкремент. Первый инкремент реализует базовые функции программного средства. В следующих инкрементах функции программного средства расширяются шаг за шагом, пока не будут выполнены все условия. Плюсами инкрементной стратегии являются:

1) получение работоспособного продукта по окончанию каждого инкремента;

2) короткий срок создания инкремента, что приводит к сокращению времени начальной поставки;

3) предотвращение выполнения объемных спецификаций и постоянство требований во время создания инкремента;

4) возможность включать в процесс создания пользователей, что дает оценить функционал продукции на ранних этапах разработки.

К недостаткам можно отнести следующее:

1) плохо прослеживаемый прогресс – менеджеры должны постоянно измерять прогресс процесса. В случае быстрой разработки не стоит создавать документы для каждого маленького изменения версии;

2) структура системы имеет склонность к ухудшению при добавлении новых компонентов – постоянные изменения нарушают базовую структуру системы.

В эволюционной стратегии также выполняется многократный проход этапов разработки, но базируется эта стратегия, в отличие от инкрементной, на выборочном и не полном определении требований. Все требования поэтапно уточняются в последующих циклах разработки. Результатом каждого цикла разработки является очередная предоставляемая версия программного средства или системы. Главными достоинствами эволюционной стратегии, которые выявляются при разработке соответствующего ей продукта, являются:

1) возможность конкретизации и внесения новых требований в процессе разработки;

2) возможность использования промежуточного продукта;

3) широкое участие пользователей в проекте, начиная с раннего этапа

4) реализация достоинств каскадной и инкрементной стратегий.

Недостатками эволюционной стратегии являются:

1) повышенные требования к заказчику;

2) сложность в контроле и управлении временем разработки.

Важным фактором при проектировании любого программного средства или его комплекса является оценка качества, необходимая как при её получении, так и при создании. Для того чтобы определить, удовлетворяют ли данные атрибуты продукта качествам требованиям системы, необходимо произвести оценку программной продукции. Для выполнения этой цели существуют определенные стандарты качества. К примеру, самыми распространенными стандартами являются стандарты серии SQuaRE ИСО/МЭК 250…. Задача серии стандартов SQuaRE – помочь разработчикам и заказчикам программных продуктов в спецификации и оценке требований к качеству. Итог оценки представляет из себя отчет об оценке, результаты развития процесса оценки и прибыли. Оценка качества может быть выполнена как в процессе приобретения или разработки продукта, так и после.

Исходя из всего этого можно сделать вывод, что разные подходы к разработке программных средств имеют свои плюсы и минусы. Но, стоит обратить внимание, что выбор подхода зависит как от информационной системы, в которой ведется разработка, так и от требований к созданию продукта.