UDC 002,53; 004,89; 621.3.068 Data depunerii articol: 14.03.2014

TEHNOLOGII COGNITIVE PENTRU VIZUALIZAREA DATELOR MULTIDIMENSIONALE PENTRU SPRIJIN INTELIGENT DE DECIZIUNE

V.V. Tsaplin, Ph.D., profesor asociat, șef Cercetător(Institutul de cercetare „Tsentrprogramsistem”, av. 50 let Oktyabrya, 3a, Tver, 170024, Rusia, [email protected]); V.L. Gorokhov, doctor în științe tehnice, profesor (Universitatea de Stat de Arhitectură și Inginerie Civilă din Sankt Petersburg, str. 2 Krasnoarmeiskaya, 4, Sankt Petersburg, 190005, Rusia, [email protected]); V.V. Vitkovsky, candidat la științe fizice și matematice, profesor (Observatorul special de astrofizică al Academiei Ruse de Științe, Nizhny Arkhyz, 1, Karachay-Cherkessia, 369167, Rusia, [email protected])

Articolul subliniază principiile graficii cognitive pe computer și oferă exemple de aplicare practică a acesteia pentru dezvoltarea sistemelor de sprijinire a deciziilor (DSS). Fenomenul de grafică cognitivă pe computer constă în generarea de imagini pe ecranul de afișare care creează imagini spectaculoase în mintea operatorului uman. Aceste imagini au atracție estetică și stimulează intuiția unei persoane. Imaginea de pe afișaj creează în mintea lui o imagine tridimensională în mișcare, care este formată din întregul set de date multidimensionale și afișează vizual proprietățile domeniului studiat. Când percepe aceste imagini, o persoană

operatorul este capabil să identifice o persoană proprietăți geometrice imaginea observată și conectați-le cu conținutul subiectului datelor multidimensionale prelucrate. Este foarte important să poți combina tehnologia cognitivă propusă cu posibilități moderne interfețe de programare inteligente și programe multidimensionale analize statistice date. Sunt propuse abordări algoritmice fundamentale noi ale vizualizării cognitive bazate pe geometria hiperbolică și varietăți algebrice. LA într-un anumit sens putem vorbi despre apariția unui nou tip de DSS – sisteme de suport pentru decizii cognitive.

Cuvinte cheie: imagine cognitivă în spațiu multidimensional, vizualizare cognitivă a datelor statistice multidimensionale, algoritmi de vizualizare cognitivă a situației, sisteme de sprijinire a deciziei, situații de urgență.

Primit 14.03.2014

TEHNOLOGII COGNITIVE DE VIZUALIZARE A DATELOR MULTIDIMENSIONALE PENTRU SUPORT INTELIGENT DE LUARE A DECIZIILOR Tsaplin V. V., Ph.D. (Științe militare), profesor asociat, cercetător șef (Institutul de cercetare „Centerprogramsistem”, 50 let Oktyabrya Ave. 3a, Tver, 170024, Federația Rusă, [email protected]);

Gorokhov V.L., Dr.Sc. (Inginerie), profesor (Universitatea de Stat de Arhitectură și Inginerie Civilă din Sankt Petersburg, 2nd Krasnoarmeyskaya St. 4, St. Petersburg, 190005, Federația Rusă, [email protected]);

Vitkovskiy V.V., Ph.D. (Fizică și Matematică) (Observatorul special de astrofizică al Academiei Ruse de Științe, Nizhny Arkhyz 1, Karachaevo-Cherkesiya, 369167, Federația Rusă, [email protected])

abstract. Articolul descrie principii și exemple de grafică a mașinilor cognitive pentru dezvoltarea sistemelor de suport pentru decizii (DSS). Fenomenul de grafică a mașinilor cognitive afișează reprezentări grafice care creează imagini spectaculoase în creierul operatorului uman. Aceste imagini stimulează impresiile sale descriptive, strâns legate de mecanismele intuitive ale gândirii. Efectul cognitiv constă în faptul că omul percepe proiecția în mișcare ca o imagine tridimensională caracterizată prin proprietăți de date multidimensionale în spațiul multidimensional. După studiul aspectelor vizuale ale datelor multidimensionale, apare posibilitatea ca un utilizator să picteze obiecte separate interesante sau grupuri de obiecte prin desenul standard al mașinii. Următorul utilizator poate reveni la procedura de rotație a imaginii pentru a verifica ideile utilizatorului intuitiv despre clustere și relația în date multidimensionale.Este posibil să se dezvolte metodele de desenare a mașinii cognitive în combinație cu alte tehnologii informaționale.Sunt pachetele de digital în special Este posibil să spunem că apar noi tipuri de DSS - Cognitive Decision Support Systems (CDSS).

Cuvinte cheie: imagine cognitivă în spațiul multidimensional, vizualizare cognitivă a datelor statistice multidimensionale, algoritmi de vizualizare cognitivă a mediului, sisteme suport de decizie, situații de urgență.

În prezent, problema analizei operaționale a unui volum mare de parametri în schimbare dinamică a întregului complex de obiecte studiate devine relevantă. O astfel de problemă apare, de exemplu, în sfera militară în analiza tactică a operațiunilor militare, a dezastrelor provocate de om, planificarea strategică și modelarea utilizării sistemelor de arme, în crearea unei noi generații de sisteme de dispecerizare care reflectă situația. în spațiul aerian controlat sau alt spațiu operațional. Aceste probleme sunt rezolvate intens în cadrul artelor marțiale atât strategice, cât și tactice (folosind întregul arsenal al matematicii moderne: teoria cercetării operaționale, teoria controlului și optimizării optime) și a creării de sisteme automate de arme moderne.

Atunci când se rezolvă aceste probleme și alte probleme similare, trebuie să se confrunte cu o serie de dificultăți semnificative asociate cu rolul imens al intuiției operatorului, care se bazează pe capacitatea inerentă a unei persoane de a percepe direct o situație de luptă sau o urgență (ES). Condițiile moderne de ostilități și dezastre provocate de om îl lasă pe operator singur cu terminalele, unde în același timp

sunt fixați mii de parametri, pe care nu este capabil să-i perceapă rapid și să-i proceseze creativ în mintea lui. Principala dificultate este că o persoană este doar un element al unui sistem automat de control și management complex, care nu este adaptat capacităților sale creative. Metodele de integrare a operatorului într-un astfel de sistem, dezvoltate anterior în cadrul ergonomiei, au permis parțial adaptarea acestuia la așa-numitele sisteme ergotehnice, dar potențialul uriaș al intuiției creative și profesionale nu a fost pe deplin utilizat.

Cu toate acestea, datorită progresului în domeniul științelor cognitive, psihologiei cognitive, epistemologiei și tehnologiei informației, au apărut oportunități fundamental noi pentru o soluție radicală a problemelor de mai sus. Acest progres s-a manifestat mai ales în crearea de noi tehnologii și metode de grafică cognitivă pe computer.

Principii de lucru. Abordarea propusă de autori face posibilă proiectarea datelor multidimensionale prezentate sub formă de varietăți Grassmann pe un plan specificat arbitrar de către operator-cercetător într-un spațiu de configurație multidimensională (fază).

Orez. 1. Stratificarea victimelor Pic. 2. Stratificarea surselor în cazul furnizării regiunilor cu situații de urgență pe timp și regiuni

mijloace tehnice de salvare

Smochin. 2. Surse de pericol 1. Stratificarea regiunilor la data

privind mijloacele de asigurare tehnică și regiune

Orez. 3. Stratificarea statului și disponibilitatea mijloace tehnice salvare pe regiune

Smochin. 3. Stratificarea regiunilor pe facilitățile de salvare și starea tehnică

stve. În același timp, selecția cea mai buna pozitie planul de proiecție este realizat de utilizator însuși, bazându-se pe intuiția și imaginea sa cognitivă din fața ochilor săi. Având capacitatea de a influența în mod activ orientarea planului de proiecție în spațiul multidimensional, cercetătorul este liber de considerații preliminare despre structura statistică (geometrică) a datelor pe care obiectele le reprezintă. O persoană vede direct pe ecran proiecții de clustere sau suprafețe multidimensionale în care sunt formate datele sale. Această imagine spectaculoasă îi stimulează înțelegerea intuitivă a obiectelor studiate.

Mai jos este un scurt exemplu de utilizare a mijloacelor de vizualizare cognitivă a situației dezvoltate de autori, capabile să rezolve problema stimulării active și controlate a intuiției și experienței empirice a operatorului pentru a lua decizii adecvate în complexul și rapid de azi. mediu în schimbare. În plus, sunt propuse și dezvoltate abordări algoritmice fundamental noi bazate pe geometria hiperbolică și varietăți algebrice.

Un exemplu de vizualizare cognitivă este o analiză cognitivă a hazardelor tehnosferice, efectuată

realizat în cadrul cooperării cu Ministerul Situațiilor de Urgență al Rusiei. Studiul a fost realizat cu participarea și expertiza angajaților Institutului de Cercetare All-Rusian pentru Apărare Civilă și urgente EMERCOM al Rusiei" (Centrul Federal pentru Știință și tehnologie avansata)). Informațiile privind urgențele înregistrate în trimestrul I 2012 (703 urgențe) au fost utilizate ca date inițiale pentru analiză. Urgențele apărute la sute de unități au fost analizate în funcție de următorii parametri selectați: lună, stat, scară, regiune, număr de victime, număr de decese, personal, echipament, sursa urgențelor.

Opțiuni posibile imaginile cognitive în poziție statică pentru analiza acestor situații de urgență (proiecția unui nor multidimensional pe un plan specificat de o pereche de axe parametri) sunt prezentate în figurile 1-3.

Se poate concluziona că utilizarea vizualizării datelor statistice multidimensionale folosind generarea unei imagini cognitive ca instrument suplimentar în analiza și prognoza situațiilor de urgență a făcut posibilă atragerea atenției asupra claselor speciale ale acestora, care nu puteau fi detectate fără utilizarea. a percepţiei intuitive a imaginilor cognitive.

Orez. 4. Imagini cognitive în vizualizatorul hiperbolic 4. Imagini cognitive în vizualizatorul hiperbolic

Noi algoritmi pentru vizualizarea cognitivă. A oferit dezvoltare ulterioară algoritmi de vizualizare cognitivă bazați pe interpretarea spațiului proiectiv k-dimensional Pk într-un spațiu hiperbolic ^-dimensional în ^, urmat de transformarea acestuia din urmă într-o imagine cognitivă tridimensională. Această formare a geometriei hiperbolice a datelor multidimensionale are loc folosind coordonatele Plücker. Astfel de algoritmi sunt capabili să vizualizeze cognitiv chiar și colecții de obiecte de terabyte. O imagine cognitivă de acest tip este prezentată în Figura 4.

Algoritmul de vizualizare hiperbolic susține mult un mod eficient de interacțiune cu ierarhiile dimensiune mai mare decât ierarhiile convenționale. În timp ce un randament 2D normal într-o fereastră de 600x600 pixeli poate afișa 100 de noduri, un browser hiperbolic poate afișa 1.000 de noduri, dintre care aproximativ 50 sunt focalizate și ușor de citit.

Acest lucru este deosebit de important atunci când se analizează relațiile statistice, analiza factorilor, detectarea și recunoașterea țintei. Procedura de vizualizare dinamică nu se bazează pe informații a priori incomplete și posibil false despre natura obiectelor și, prin urmare, fără a introduce influența distorsionantă a unui anumit model în proiecții, face posibilă utilizarea imaginilor vizualizate în condiții de adâncime. incertitudinea a priori a domeniului subiect al operațiunilor de luptă și al armelor. Autorii au dezvoltat versiuni Java multiplatformă sisteme software SpaceWalker și , capabile să implementeze tehnologii de vizualizare cognitivă a mediului operațional pentru servicii generale de dispecerizare.

Mai există o posibilitate de control cognitiv al celor mai mici modificări ale stării obiectelor. Studiile au arătat că chiar și mici modificări ale parametrilor obiectelor le modifică semnificativ imaginile cognitive, ceea ce permite operatorului să observe instantaneu o schimbare a caracteristicilor obiectelor. Trebuie subliniat faptul că utilizarea geometriei hiperbolice la crearea unei imagini cognitive face posibilă reprezentarea vizuală a conținutului matricelor multidimensionale de terabyte. În plus, utilizarea acestor aplicații de grafică cognitivă va fi și mai eficientă atunci când va fi implementată în tehnologiile de rețea. Un efect impresionant poate fi obținut prin introducerea metodei de analiză operațională în sistemele online de monitorizare a spațiului.

analiza operațională a unor volume mari de date multidimensionale - de la planificarea operațiunilor până la monitorizarea și modelarea sistemelor tehnice.

Literatură

1. Garret R., London J. Fundamentals of operations at sea; [pe. din engleza]. M.: Voen. Editura Moscova, 1974. 268 p.

2. Abordare cognitivă; [rez. ed. V.A. Lector]. M.: „KANON +” ROOI „Reabilitare”, 2008. 464 p.

3. Prokopchina S.V., Shestopalov M.Yu., Utkin L.V., Kupriyanov M.S., Lazarev V.L., Imaev D.Kh., Gorokhov V.L., Zhuk Yu.A., Spesivtsev A.V. Management sub incertitudine: monografie. Sankt Petersburg: Editura Universității Electrotehnice din Sankt Petersburg „LETI”, 2014. 303 p.

4. Zenkin A.A. cognitive grafica pe computer. M.: Nauka, 1991.

5. Cook D., Swaine D.E. Grafică interactivă și dinamică pentru analiza datelor. Spriger, 2009. 345 p.

6. Gorokhov V.L., Muravyov I.P. Grafica cognitivă a mașinilor. Metode de proiecție dinamică și segmentare robustă a datelor multidimensionale: monografie; [ed. A.I. Mihailușkin]. Sankt Petersburg: SPbGIEU, 2007. 170 p.

7. Lo A. Big data, Systemic Risk, and Privacy-Preserving Risk Measurement / Big Data &Privacy - Workshop Summary Report 19 iunie 2013 Massachusetts Institute of Technology, 2013. 45 p.

8. Rosenfeld B.A. Spații multidimensionale. M.: Nauka, 1966. 647 p.

9. Klein F. Geometrie superioară. M.: URSS, 2004. 400 p.

1. Garret R.A., Londra J.Ph. Fundamentele analizei operațiunilor navale. United States Naval Institute Publ., 1970, 254 p. (Ed. rusă: Osnovy analiz operatsiy na more. Moscova, Voennoe izdatelstvo, 1974, 268 p.).

2. Lektorskiy V.A. (Ed.) Kognitivnyiy podkhod. Moscova, KANON+ ROOI Reabilitatsiya Publ., 2008, 464 p.

3. Prokopchina S.V., Shestopalov M.Yu., Utkin L.V., Kupriyanov M.S., Lazarev V.L., Imaev D.H., Gorokhov V.L., Zhuk Yu.A., Spesivtsev A.V. Upravlenie v usloviyakh neopredelyonnosti. Monografie, St. Petersburg, Sankt Petersburg Universitatea Electrotehnică din Petersburg. Publ. „LETI”, 2014, 303 p.

4. Zenkin A.A. Kognitivnaya kompyuternaya grafika. Moscova, Nauka, 1991, 192 p.

5. Cook D., Swaine D.E. Grafică interactivă și dinamică pentru analiza datelor. Spriger Publ., 2009, 345 p.

6. Gorokhov V.L., Muraviev I.P. Kognitivnaya mashinnaya grafika. Metody dinamicheskikh proektsiy i robastnaya segmenta-tsiya mnogomernyikh dannykh. Monografie, St. Petersburg, Sankt Petersburg Petersburg Universitatea de Stat de Economie (UNECON) Publ., 2007, 170 p.

7. Lo A. Măsurarea datelor mari, a riscului sistemic și a riscului pentru păstrarea confidențialității. Big Data și confidențialitate - Raport rezumat al atelierului. 2013, Massachusetts Institute of Technology Publ., 2013, 45 p.

8. Rozenfeld B.A. Prostranstva multidimensională. Moscova, Nauka, 1966, 647 p.

9. Kleyn F. Vyisshaya geometriya. Moscova, URSS Publ., 2004, ed. a II-a, 400 p.

10. Vitkovskiy V., Komarinskiy S. Vizualizarea 6-D a datelor multidimensionale prin intermediul tehnologiei cognitive. Software și sisteme de analiză a datelor astronomice (ADASS) XIX. Mizumoto Y., Morita K.-I., Ohhishi M. (Eds.). SUA, San Francisco, 2010, pp. 449-553.

DEZVOLTAREA GRAFICII COGNITIVĂ A CALCULATORULUI ÎN CADRUL ȘTIINȚEI APLICATE A INFORMATICĂ

Artă. profesor al catedrei ISvEC

Filiala SPbGIEU

Numeroase studii ale psihologilor dedicate analizei procesului de rezolvare a problemelor de către oameni au arătat că primele două etape sunt cele mai consumatoare de timp în acest proces. O persoană depune eforturi maxime pentru procesul de tranziție de la un sentiment vag al unei anumite situații la o sarcină clar formulată. De regulă, această etapă este percepută de majoritatea cercetătorilor ca fiind creativă. Pe ce se formează ideea problemei și se caută formularea acesteia. În plus, în multe cazuri, problema se referă doar la utilizarea profesioniștilor.

Etapele formulării problemei în condiţiile utilizării abordării algebrice rămân dincolo de câmpul de vedere al ştiinţei. Această problemă clar nu este algoritmică. Fiecare sarcină are caracter individual, și existența oricăror proceduri generale, cu excepția celor pur metodologice (cum ar fi algoritmii de căutare a invențiilor, este greu posibilă aici). Totuși, așa cum au remarcat în mod repetat matematicieni eminenți care s-au gândit serios la procedurile creativității matematice, în etapa de căutare a formulării unei probleme, un rol important l-au jucat adesea reprezentări geometrice si modele. Și este interesant că de multe ori acestea nu erau direct legate de natura problemei care se rezolvă, ci pur și simplu evocau asociativ această formulare. Același fenomen este observat de psihologi. Să încercăm să enumerăm caracteristicile care sunt caracteristice unei noi direcții în informatică, numită grafică cognitivă. O discuție mai detaliată a acestei direcții este conținută în prima monografie din lume dedicată în mod specific graficii cognitive.

Grafica computerizată este un domeniu al informaticii care acoperă toate aspectele formării imaginilor folosind un computer.

Apărând în anii 1950, la început a făcut posibilă afișarea doar a câteva zeci de segmente pe ecran.

Baza oțelului de grafică pe computer stiinte fundamentale: matematică, chimie, fizică etc.

Grafica pe computer este folosită în aproape toate disciplinele științifice și inginerești pentru percepția vizuală și transmiterea informațiilor. De asemenea, este o practică obișnuită utilizarea simulărilor pe computer în pregătirea piloților și a altor profesii (simulatori). Cunoașterea elementelor de bază ale graficii pe computer este acum necesară atât pentru un inginer, cât și pentru un om de știință.

Rezultatul final al aplicării graficii pe computer este o imagine care poate fi folosită în diverse scopuri.

Grafică cognitivă pe computer- grafica pe computer pentru abstracții științifice, contribuind la nașterea unor noi cunoștințe științifice. Baza tehnică pentru aceasta sunt computere puternice și instrumente de vizualizare de înaltă performanță.

Un exemplu de utilizare a graficii cognitive pe computer în informatica aplicată poate fi vizualizarea cognitivă a diagramelor de flux de algoritm, reprezentarea tridimensională a obiectelor de cercetare, reprezentarea vizuală a modelelor de date etc.

O tehnică similară a fost folosită pentru funcțiile periodice. După cum știți, graficele funcțiilor periodice au secțiuni care se repetă, prin urmare, dacă mutați graficul unei funcții periodice la note, atunci muzica va avea fragmente care se repetă.

Rezolvarea problemei monitorizării implementării proiectelor naționale necesită luarea în considerare a multor factori. Amploarea și dinamismul situației în implementarea proiectelor naționale necesită prelucrarea rapidă a unei cantități semnificative de date inițiale, elaborarea și adoptarea unor decizii adecvate și în timp util.

Aceasta ridică problema percepției și interpretării informației eterogene de către decident, ceea ce determină relevanța rezolvării problemei găsirii formelor de prezentare a acesteia care exclud sau reduc ambiguitatea înțelegerii situației actuale.

Gândirea umană este construită în așa fel încât o persoană să gândească nu în cuvinte și cifre, ci în imagini. Situația este exact aceeași cu percepția informațiilor despre lumea înconjurătoare: imaginile formate din diverse corpuri sentimentele sunt percepute ca un întreg.

Studiile arată că componenta vizuală a imaginii percepute este de cea mai mare importanță. Aceasta implică necesitatea unei soluții prioritare a problemei vizualizării datelor inițiale numerice și nenumerice (verbale, grafice) și a rezultatelor prelucrării lor analitice.

În cadrul informaticii, grafica cognitivă pe computer se dezvoltă în următoarele domenii:

– studiul construcției generale a imaginilor grafice cognitive de metode, metode de grafică cognitivă pe computer;

- studiul caracteristici individuale percepția, în special percepția ei;

– dezvoltarea unui model de percepție a informației de către factorii de decizie;

– formarea unui alfabet al unui limbaj conceptual și figurativ pentru reprezentarea datelor, inclusiv simboluri stereotipe care afișează obiecte și fenomene ale lumii înconjurătoare cu diferite grade de similitudine, primitive grafice de înțeles asociativ din care sunt sintetizate GO de orice complexitate și simboluri auxiliare necesare să conecteze primitivele grafice și să atragă atenția asupra celei mai relevante apărări civile;

- studiul proprietăților GO care afectează decidentul atunci când sunt percepute la nivel de senzații - energetice, geometrice, dinamice;

- formarea „gramaticii” limbajului conceptual-figurativ, adică regulile de bază pentru formarea scenelor GO și cognitive;

– dezvoltarea unui subsistem prototip de vizualizare a rezultatelor informației și suport analitic pentru monitorizarea implementării proiectelor naționale prioritare pe baza unui limbaj conceptual și figurativ de prezentare a datelor;

- verificarea experimentală a eficacității prototipului dezvoltat în ceea ce privește eficiența, completitudinea, acuratețea percepției informațiilor de către decident.

Principalele direcții ale științei cognitive aplicate. Inteligența artificială: oportunități și limitări. Sistem expertși sisteme de sprijinire a deciziilor. Modelarea luării deciziilor în economie și problema raționalității umane. Problema procesării limbajului natural și a sistemelor de traducere automată. Principalele direcții ale roboticii: problemele modelării construcției mișcării, orientarea în spațiu și antrenamentul roboților mobili. Interacțiunea om-calculator: abordări de bază și metode de cercetare. ergonomia cognitivă. Design și grafică pe computer. Realități virtuale.

Utilizarea pe scară largă a tehnologiilor hipertext și a paradigmei multimedia strâns legate de aceste tehnologii stimulează și dezvoltarea graficii cognitive. După cum știți, paradigma multimedia egalizează drepturile textelor și imaginilor. Într-o reprezentare neliniară (sub formă de rețea), care este tipică tehnologiilor hipertext, paradigma multimedia vă permite să navigați în rețea, atât la nivel de text, cât și la nivel de imagine, făcând o tranziție de la text la imagini. oricând, și invers.

Astfel, sistemele de tipul „Text-Drawing” și „Drawing-Text” sunt strâns legate de paradigma multimedia și grafica cognitivă și sunt ele însele unul dintre rezultatele interacțiunii dintre grafica cognitivă și tehnologia hipertextului.

În sistemele de automatizare a cercetării, grafica cognitivă poate fi folosită ca mijloc de vizualizare a ideilor care nu au primit încă o expresie precisă. Un alt exemplu de utilizare a acestor instrumente este o grafică cognitivă specială pentru selectarea operațiilor de bază în logica fuzzy, în care distribuția globală a culorii zonelor albastre și roșii caracterizează „rigiditatea” definirii operațiilor precum conjuncția și disjuncția.

În acest domeniu, grafica cognitivă este utilizată în stadiul formalizării problemelor și în procedura de prezentare a ipotezelor plauzibile.

În domeniul sistemelor de inteligență artificială, grafica cognitivă pe computer va obține rezultate mai mari decât alte sisteme datorită abordării algebrice și geometrice a situațiilor de modelare și diverse opțiuni deciziile lor.

Deci, în cercetarea științifică, inclusiv fundamentală, caracteristică pentru stadiul inițial accentul pus pe funcția ilustrativă a ICG se îndreaptă din ce în ce mai mult către utilizarea acelor capacități ICG care fac posibilă activarea uman capacitatea de a gândi în modele spațiale complexe. În acest sens, încep să se distingă clar două funcții ale ICG: ilustrativă și cognitivă.

Funcția ilustrativă a ICG face posibilă întruchiparea într-un design vizual mai mult sau mai puțin adecvat doar a ceea ce este deja cunoscut, adică deja există fie în lumea din jurul nostru, fie ca idee în capul cercetătorului. Funcția cognitivă a ICG este de a folosi un fel de imagine ICG pentru a obține o nouă cunoaștere, adică cunoștințe care nu există încă nici măcar în capul unui specialist sau, conform macar, contribuie la procesul intelectual de obținere a acestor cunoștințe.

Această idee de bază a diferențelor dintre funcțiile ilustrative și cognitive ale ICG se potrivește bine în clasificarea cunoștințelor și sisteme informatice scop educativ. Funcțiile ilustrative ale ICG sunt implementate în sistemele de învățământ de tip declarativ la transferul către elevi a unei părți articulate de cunoștințe, prezentate sub formă de informații preîntocmite cu ilustrații grafice, animate, audio și video. Funcția cognitivă a ICG se manifestă în sisteme de tip procedural, atunci când studenții „obțin” cunoștințe prin cercetări privind modele matematice obiectele și procesele care sunt studiate și, deoarece acest proces de formare a cunoștințelor se bazează pe mecanismul emisferic drept al gândirii, această cunoaștere în sine este în mare măsură personală. Fiecare persoană formează tehnicile subconștientului activitate mentalaîn felul meu. Știința psihologică modernă nu dispune de metode strict fundamentate pentru formarea potențialului creativ al unei persoane, chiar dacă este unul profesional. Una dintre abordările euristice binecunoscute ale dezvoltării gândirii intuitive orientate profesional este soluția problemelor de cercetare. Utilizarea sistemelor informatice educaționale de tip procedural face posibilă intensificarea semnificativă a acestui proces, eliminând operațiunile de rutină din acesta și făcând posibilă efectuarea diferitelor experimente pe modele matematice.

Rolul ICG în acestea cercetare academica greu de supraestimat. Imaginile ICG ale cursului și rezultatele experimentelor pe modele matematice permit fiecărui elev să-și formeze propria imagine asupra obiectului sau fenomenului studiat în toată integritatea și varietatea conexiunilor sale. De asemenea, nu există nicio îndoială că imaginile ICG îndeplinesc, în primul rând, o funcție cognitivă, și nu ilustrativă, deoarece în procesul de lucru educațional cu sisteme informatice de tip procedural, elevii formează componente pur personale, adică componente care nu există. în această formă pentru oricine.cunoaștere.

Desigur, diferențele dintre funcțiile ilustrative și cognitive ale graficii pe computer sunt destul de arbitrare. Destul de des, o ilustrare grafică obișnuită îi poate îndemna pe unii elevi la o idee nouă, le permite să vadă unele elemente de cunoștințe care nu au fost „investite” de profesorul-dezvoltator al sistemului informatic educațional declarativ. Astfel, funcția ilustrativă a imaginii ICG se transformă într-o funcție cognitivă. Pe de altă parte, funcția cognitivă a imaginii ICG în timpul primelor experimente cu sisteme educaționale de tip procedural în experimentele ulterioare se transformă într-o funcție ilustrativă pentru deja „descoperită” și, prin urmare, nu mai este o nouă proprietate a obiectului aflat în subordine. studiu.

Cu toate acestea, diferențele fundamentale în mecanismele logice și intuitive ale gândirii umane, care decurg din aceste diferențe în forma de reprezentare a cunoștințelor și a metodelor de dezvoltare a acestora, fac utilă metodologic de a distinge între funcțiile ilustrative și cognitive ale graficii pe computer și permit formularea mai clară. sarcinile didactice ale imaginilor ICG în sistemele informatice de dezvoltare în scop educativ.

Lista surselor utilizate

1. Zenkin A. A. Grafică cognitivă pe computer. - M.: Nauka, 1991. - 192 p.

Analiza scenei

Procesarea și analiza imaginilor

Grafică picturală pe computer

Direcții de grafică pe computer

În starea actuală, bine stabilită, se obișnuiește să se împartă grafica computerizată în următoarele zone:

• grafică vizuală pe computer,
• procesarea și analiza imaginilor,
• analiza scenei (grafică pe computer perceptivă),
• grafică pe computer pentru abstracții științifice (grafică pe computer cognitivă - grafică care contribuie la cunoaștere).

Obiecte: imagini sintetizate.

• construirea unui model de obiect și generarea unei imagini,
• transformarea modelului și a imaginii,
• identificarea obiectului si obtinerea informatiilor solicitate.

Obiecte: Reprezentare discretă, numerică a fotografiilor.

• îmbunătățirea calității imaginii,
• evaluarea imaginii - determinarea formei, locației, mărimii și a altor parametri ai obiectelor solicitate,
• recunoașterea imaginilor - selectarea și clasificarea proprietăților obiectelor (prelucrarea imaginilor aerospațiale, introducerea desenelor, sisteme de navigație, detecție și ghidare).

Deci, procesarea și analiza imaginilor se bazează pe reprezentarea imaginilor, metode de procesare și analiză, plus, bineînțeles, grafică vizuală pe computer, cel puțin pentru a prezenta rezultatele.

Subiect: cercetarea modelelor abstracte ale obiectelor grafice și a relațiilor dintre acestea. Obiectele pot fi fie sintetizate, fie evidențiate în fotografii.

Primul pas în analiza scenei este izolarea caracteristicilor care formează obiectul (obiectele) grafic.

Exemple: viziune artificială (roboți), analiza imaginilor cu raze X cu izolarea și urmărirea unui obiect de interes, cum ar fi o inimă.

Deci, analiza scenei (grafică perceptivă pe computer) se bazează pe grafică vizuală + analiza imaginii + instrumente specializate.

Doar o nouă direcție emergentă, încă nedefinită clar.

Aceasta este grafica pe computer pentru abstracții științifice, contribuind la nașterea unor noi cunoștințe științifice. Baza - computere puternice și instrumente de vizualizare de înaltă performanță.

Secvența generală a cunoașterii constă în, eventual ciclică, progresul de la o ipoteză la un model (obiect, fenomen) și o decizie, al cărei rezultat este cunoașterea. Modelul secvenței generale de cunoștințe este prezentat în Figura 2.1.

Figura 2.1 - Secvența procesului de cunoaștere

Cunoașterea umană folosește două mecanisme principale de gândire, fiecare dintre acestea fiind alocată jumătate din creier:

• conștient, logico-verbal, manipulează secvențe abstracte de simboluri (obiecte) + semantica simbolurilor + reprezentări pragmatice asociate simbolurilor. Vârsta acestui mecanism asociat cu prezența vorbirii este de până la 100 de mii de ani:
• inconștient, intuitiv, figurativ, lucrează cu imagini senzuale și idei despre ele. Vârsta acestui mecanism este momentul existenței lumii animale pe Pământ.

Inițial, computerele aveau o performanță scăzută a procesoarelor și a instrumentelor de grafică pe computer, adică. de fapt, au avut ocazia să lucreze doar cu simboluri (un analog simplificat al gândirii logice).

Odată cu apariția super-calculatoarelor cu o capacitate de un miliard sau mai multe operațiuni pe secundă și a super-stațiilor grafice cu o capacitate de până la sute de milioane de operațiuni pe secundă, a devenit posibilă manipularea imaginilor (imaginilor) destul de eficient.

Este important de menționat că creierul nu numai că știe să lucreze cu două moduri de prezentare a informațiilor și funcționează cu imagini diferit și mai eficient decât un computer, dar știe și cum să coreleze aceste două moduri și să facă (într-un fel) trecerea de la o reprezentare la alta.

În acest context, principala problemă și sarcină a graficii cognitive pe computer este crearea unor astfel de modele de reprezentare a cunoștințelor în care să se poată reprezenta uniform atât obiecte caracteristice gândirii logice (simbolice, algebrice), cât și obiecte caracteristice gândirii figurative.

Alte sarcini critice:

• vizualizarea acelor cunoștințe pentru care nu există (încă?) descrieri simbolice,
• căutarea modalităților de trecere de la imagine la formularea unei ipoteze despre mecanismele și procesele reprezentate de aceste imagini (dinamice) pe ecranul de afișare.

Apariția graficii cognitive pe computer este un semnal al trecerii de la epoca dezvoltării extensive a inteligenței naturale la epoca dezvoltării intensive, caracterizată prin informatizare profund pătrunzătoare, dând naștere tehnologiei cognitive om-mașină, un punct important al căruia este un efect direct, intenționat, activator asupra mecanismelor intuitive subconștiente ale gândirii figurative.

Unul dintre cele mai strălucitoare și mai timpurii exemple de aplicare a graficii cognitive pe computer este lucrarea lui C. Strauss „Utilizarea neașteptată a computerelor în matematică pură” (TIEER, vol. 62, N 4, 1974, pp. 96 - 99). Acesta arată modul în care o placă „n-dimensională” bazată pe un terminal grafic este utilizată pentru a analiza curbe algebrice complexe. Folosind dispozitive de intrare, un matematician poate obține cu ușurință imagini geometrice ale rezultatelor unei modificări direcționate a parametrilor dependenței studiate. De asemenea, poate gestiona cu ușurință valorile curente ale parametrilor, „aprofundând astfel înțelegerea rolului variațiilor acestor parametri”. Drept urmare, „au fost obținute mai multe teoreme noi și au fost identificate direcții pentru cercetări ulterioare”.

Deja astăzi putem afirma cu toată certitudinea că se naște în fața ochilor noștri o realitate uman-mașină fundamental nouă, creând condițiile prealabile pentru o tehnologie intensivă a cunoașterii. Vorbim despre noi direcții în domeniul interacțiunii om-mașină și al inteligenței artificiale - sisteme de grafică cognitivă și realitate virtuală.

Psihologii au dovedit că este ilegal să asociezi abilitățile mentale ale unei persoane doar cu cel mai înalt nivel verbal-logic de reflectare mentală a realității. Această reflecție include și nivelurile senzoriale-perceptive și figurative și abilitățile corespunzătoare acestora, care se manifestă în procesele de senzație, percepție, memorie figurativă și imaginație, deci este nevoie de a crea mijloace pentru dezvoltarea unor astfel de abilități. Până în prezent, nivelul de dezvoltare a instrumentelor de calcul este atât de ridicat încât a făcut posibilă începerea dezvoltării de instrumente pentru construirea de sisteme care funcționează nu numai la nivel simbolic-logic, ci și la nivel senzorial-perceptual și figurativ. Iar rolul principal aici aparține celor două noi direcții indicate în dezvoltarea științei computaționale moderne.

Termenul de grafică cognitivă a fost considerat pentru prima dată de omul de știință rus A.A. Zenkin în lucrarea sa privind studiul proprietăților concepte diferite din teoria numerelor. Folosind imagini vizuale ale conceptelor numerice abstracte, el a obținut rezultate care anterior erau imposibil de obținut. Direcția de lucru asupra graficii cognitive se dezvoltă rapid, iar acum există multe sisteme similare în diverse domenii: în medicină, pentru a sprijini luarea deciziilor privind managementul sistemelor tehnologice complexe, în sisteme bazate pe limbaj natural.

Trebuie remarcate două funcții ale sistemelor grafice cognitive: ilustrativă și cognitivă. Dacă prima funcție oferă posibilități pur ilustrative, cum ar fi construcția de diagrame, histograme, grafice, planuri și diagrame, diferite imagini care reflectă dependențe funcționale, atunci a doua permite unei persoane să-și folosească în mod activ capacitatea inerentă de a gândi în imagini spațiale complexe.

Termenul de „realitate virtuală” a fost inventat de fostul hacker Jaron Lenier, care a fondat HP Research Corp. în 1984. în Foster, California. Aceasta este prima companie care a creat sisteme VR. De la începutul anilor '90 au avut loc conferințe pe tema instrumentelor de modelare a realității virtuale și a construcției de sisteme care să permită unei persoane să acționeze într-un mediu care poate fi diferit calitativ de condițiile realității în care trăiește.

Există două proprietăți care fac posibilă distingerea unui program care creează o „lume virtuală” (sistem VR) de sistemele tradiționale de grafică pe computer.

1. Pe lângă transmiterea simplă a informațiilor vizuale, aceste programe afectează simultan câteva alte simțuri, inclusiv auzul și chiar atingerea.

2. Sistemele VR interacționează cu oamenii, iar în cele mai avansate dintre ele, utilizatorul, de exemplu, poate atinge un obiect care există doar în memoria computerului punându-și o mănușă umplută cu senzori. Într-un număr de sisteme, puteți folosi un joystick sau un mouse - apoi puteți face ceva cu obiectul afișat pe ecran (să spuneți, întoarceți-l, mutați-l sau priviți-l din spate).

Dezvoltarea sistemelor bazate pe modelul realității virtuale ne obligă să rezolvăm o serie de probleme tipice tehnologiilor multimedia și tehnologiilor grafice cognitive. Această lucrare are în vedere problemele asociate dezvoltării instrumentelor grafice pentru generarea de reprezentări figurative ale scenelor dinamice reprezentând diverse realități, inclusiv imaginare.

Luați în considerare problema construirii unui sistem de realitate virtuală pentru învățare bazat pe paradigma „lumii imaginare”. legi fizice statica, cinematica si dinamica. Vom lua în considerare următoarea lume dinamică: un spațiu închis tridimensional, un set de obiecte în el, un actor în acest spațiu (el este și un învățător, să-l numim Actor). Sarcina actorului este de a înțelege legile inerente lumii în care se află și acționează, efectuând unele acțiuni fizice cu obiecte în timp și spațiu.

Să evidențiem principalele tipuri de concepte pe care le va întâlni Actorul. Acestea sunt obiecte, relații, mișcări și acțiuni fizice. Să ne punem sarcina de a construi o lume imaginară care să reflecte aceste categorii; totodată, stările unei asemenea realităţi imaginare vor fi descrise sub formă de texte în limbaj natural obişnuit. Un modul important al unui astfel de sistem VR este un subsistem care construiește o imagine grafică care se schimbă dinamic din text. Pentru a rezolva această problemă, se folosește sistemul TEKRIS dezvoltat de autori. Mai jos luăm în considerare o descriere generală a sistemului TEKRIS și a instrumentelor grafice pentru construirea unor astfel de sisteme.

Schema structurală a sistemului TEKRIS

Sistemul TEKRIS este un set de instrumente software care permit construirea unei imagini grafice în schimbare dinamică a situației descrise folosind text în limbaj natural. Ca restricții impuse descrierii inițiale, trebuie reținute următoarele: 1) descrierea scenei statice inițiale trebuie să fie prezentă în text; 2) toate modificările ulterioare ale scenei sunt rezultatul acțiunilor efectuate de un anumit subiect (om, robot). Un exemplu tipic O astfel de descriere ar putea fi după cum urmează:

Există o masă în cameră. Pe masă este o lampă. Există un scaun lângă masă. În spatele mesei, nu departe în stânga, se află o bibliotecă. În dreapta scaunului este o canapea. Ivan stă lângă dulap. Ivan se duse la masă. Am luat lampa. L-am pus pe dulap.

Schema bloc a sistemului este prezentată în Figura 1. În această diagramă, componentele software sunt prezentate sub formă de dreptunghiuri, iar fișierele sursă și intermediare sunt sub formă de ovale.

Descrierea situației dinamice în limbaj natural este alimentată la intrarea procesorului lingvistic. Folosind dicționarul lumii subiectului, convertește textul într-o reprezentare cadru internă, care este apoi transmisă rezolutorului și programatorului.

Rezolvatorul, folosind un bloc de raționament fizic calitativ și un bloc logic, construiește o descriere a traiectoriei de dezvoltare a situației sub forma unei secvențe temporale de scene care reflectă dinamica dezvoltării situației dată de text. .

Planificatorul construiește o imagine grafică a fiecărei scene dintr-o secvență dată, calculând în acest scop dimensiunile și coordonatele tuturor obiectelor care alcătuiesc scena și, de asemenea, formează traiectoriile de mișcare a obiectelor necesare pentru afișarea și transmite toate acestea către intrarea vizualizatorului.

Vizualizatorul reproduce secvențial cu o oarecare întârziere imaginile generate pe ecranul de afișare. De exemplu, pentru descrierea textului de mai sus, scena inițială prezentată în Figura 2 va fi generată.

Așa cum procesorul lingvistic este legat de domeniul subiectului printr-un dicționar de termeni, la fel și vizualizatorul este legat de aceeași zonă prin baza obiectelor grafice.

Baza de date a obiectelor grafice este un set de descrieri tridimensionale ale obiectelor și subiectelor care pot fi găsite în scenele analizate. Pentru a crea o bază pentru o anumită aplicație, se folosește un program suplimentar numit bibliotecar de obiecte grafice.

Orez. 2. Scena inițială Baza obiectului grafic

Baza de date a obiectelor grafice constă dintr-un set de descrieri ale obiectelor și subiectelor asociate domeniului subiectului luat în considerare. Fiecare obiect de bază de date constă dintr-un nume (sau tip) unic pentru această bază de date (de exemplu, „scaun”, „masă”, „canapea”, etc.) și o descriere a compoziției și poziției relative a componentelor care îl compun. sus.

Elementul de bază din care sunt construite toate obiectele grafice este un paralelipiped dreptunghic (vezi Fig. 3). Pentru a construi obiecte complexe, alte obiecte definite anterior pot fi folosite și ca componente. De exemplu, pentru a construi un astfel de obiect complex precum „Ivan”, puteți defini mai întâi următoarele obiecte mai simple: „cap”, „mână”, „picior”, apoi construiți „Ivan” din „cărămizile” deja existente.

Figura 3 prezintă obiectul „tabel”, care constă din cinci elemente de bază. Pentru fiecare obiect se definește un paralelipiped dreptunghiular în care poate fi înscris (indicat printr-o linie punctată în figură) și unghiul de bază în care se află originea obiectului.

În plus, pentru fiecare obiect, este definit un set de culori, cu care părțile sale componente sunt pictate atunci când sunt afișate pe ecranul unui computer:

numarul de culori

Pentru a specifica o culoare, sunt indicate trei triple de numere, unde tipul de umplere determină ordinea în care sunt amestecate culorile primare:
tip de umplere i

tip de umplere2

tip de umplere

La randare, sunt utilizate patru tipuri de umbrire cu o culoare primară solidă sau combinată, așa cum se arată în Figura 4.

Trei seturi de numere vă permit să setați trei nuanțe diferite de culoare pentru a colora diverse

componenta l

Fiecare componentă a unui obiect este determinată de poziția sa (coordonatele relativ la unghiul de bază), dimensiunile și culoarea fețelor.

O componentă care este un element de bază este descrisă după cum urmează:

2) coordonatele unghiului de bază în sistem

coordonatele obiectului;

3) unghiuri de rotație în jurul axelor sistemului

coordonatele obiectului până când acesta coincide cu axele de coordonate ale elementului;

4) dimensiunile elementului (dx, dy, dz);

5) numărul de culoare.

O componentă, care la rândul ei este un obiect, este definită astfel: 1) tip(=1);

2) numele obiectului;

3) coordonatele unghiului de bază;

4) unghiuri de rotație;

5) dimensiuni;

6) numărul de culoare.

Când un obiect este randat, toate componentele sale sunt ordonate în funcție de distanța până la zona de proiecție (ecran de afișare). Sunt desenate mai întâi componentele cele mai îndepărtate, apoi cele mai apropiate, ceea ce vă permite să închideți părțile invizibile ale celor mai îndepărtate componente de observator.

Fețele cuboidului sunt de asemenea dispuse în ordinea apropierii de zona de proiecție. Pentru fiecare vârf al feței, coordonatele 3D sunt translate din sistemul de coordonate al scenei în coordonatele 2D ale ecranului de afișare folosind formulele prezentate mai jos (vezi Fig. 5). Apoi se determină direcția vectorului normal și se selectează tipul adecvat de umbrire a feței, după care pe ecranul de afișare este desenat un patrulater corespunzător feței. Deoarece elementele cele mai apropiate de observator sunt afișate ultimele, acestea vor acoperi marginile invizibile.

Orez. 5. Proiectarea obiectului pe planul de vizualizare

Coordonatele unui punct aparținând unui element din sistemul de coordonate obiect (x, y, z) se calculează folosind următoarele formule:

unde (x\ y", z1) sunt coordonatele punctului din sistemul de elemente;

(xq, уо", zq) - coordonatele unghiului de bază, tij - cosinus de direcție, adică cos al unghiului dintre axele / și j ale sistemului obiect.

Următoarea formulă este utilizată pentru a calcula cosinusurile direcției:

sina-sinp-cozy+cosa-sinp-cosa-sinp-cosy+sina-sinp

Sina-sinp-siny+cosa-cosy cosa-sinp-siny+sina-cosy

Sina cosp cosa cosp

Matricea M specifică o rotație secvențială în jurul axei x pe oc, y pe p, z pe y. Coordonatele proiecției unui punct pe zona ecranului sunt calculate într-un mod similar.

Bibliotecar de grafică

Bibliotecarul de obiecte grafice este un program menit să creeze un set de obiecte și subiecte care pot fi găsite în textele analizate. Acest program vă permite să creați o nouă bază de date de obiecte, să încărcați o bază de date existentă, să salvați baza de date într-un fișier, să adăugați un nou obiect la baza de date, să modificați și să ștergeți un obiect.

Orez. 6. Ecran de lucru al bibliotecarului de obiecte grafice

părți, precum și valorile parametrilor componentei curente (editate).

Restul spațiului de pe ecran este ocupat de trei proiecții ortogonale ale obiectului și proiecția sa izometrică și este posibilă schimbarea punctului de vedere asupra obiectului prin setarea unghiurilor de rotație în jurul axelor de coordonate.

Meniul principal al programului conține următoarele elemente:

Baza - crearea unei noi baze de date de obiecte, salvarea și încărcarea vechii baze de date.

Amabil - schimbare vedere izometrică(rotația obiectelor).

Obiecte - afișarea unei liste cu toate obiectele din baza de date, cu posibilitatea de a naviga la obiectul selectat.

Componentă - setarea valorilor parametrilor pentru componenta obiectului (poziție, dimensiuni, culoare).

Culori - setarea unui set de culori pentru obiect.

Cameră - construirea și vizualizarea unei camere din obiecte existente (neimplementat în versiunea luată în considerare).

Ieșire - Ieșiți din program.

Butoanele de sub meniul principal îndeplinesc următoarele funcții:

Ecranul de lucru al programului este prezentat în fig. 6. În partea de sus a ecranului se află meniul principal, în partea de jos - un set de culori primare (16 culori) și patru tipuri de umbrire. În colțul din stânga sus (după meniu) al ecranului există cinci butoane pentru crearea și editarea unui obiect. Direct sub ele se află numele obiectului, o listă a compoziției acestuia

Adăugați o nouă componentă de bază sau compusă la un obiect

Modificați dimensiunea (dimensiunile) unei componente

Schimbați locația componentei

Rotiți componenta

Ștergeți componenta

Când este creat un nou obiect, este creat un cuboid cu dimensiuni implicite. Dimensiunile componentelor obiectului sunt setate ca numere întregi în intervalul de la 1 la 400, așa că atunci când creați baza obiectului, trebuie să determinați scara în așa fel încât dimensiunile afișate (nu reale) ale obiectului să se încadreze în acest interval. .

Pentru a redimensiona o componentă, faceți clic pe butonul „Dimensiune”. După aceea, programul va trece la modul de modificare a dimensiunilor, care se face prin deplasarea colțului din dreapta jos al dreptunghiului corespunzător componentei într-una dintre cele trei proiecții ortogonale. Deplasarea se face cu ajutorul manipulatorului „mouse” cu butonul din stânga apăsat.

Componenta este mutată în același mod când este apăsat butonul „Mutare”. Pentru a roti componenta, faceți clic pe butonul „Întoarcere”. Adăugarea unei noi componente se realizează prin apăsarea butonului „Nou”. La efectuarea oricărei operații cu o componentă, dimensiunile obiectului și coordonatele tuturor componentelor sale sunt recalculate automat.

Dacă este necesar, folosind butonul „Del”, componenta obiectului poate fi ștearsă, ceea ce duce și la recalcularea coordonatelor și dimensiunilor. Pe lângă poziție și dimensiune, fiecare componentă a unui obiect definește trei nuanțe de culoare pentru fețele sale. Alegerea uneia sau a alteia nuanțe depinde de poziția planului feței (normal) în spațiu. Dacă componenta, la rândul ei, este un obiect, atunci culorile subobiectului sunt moștenite cu posibilitatea de a le înlocui cu culorile obiectului editat.

Pentru a seta culori pentru un obiect sau pentru a defini o culoare pentru o componentă, selectați „Culori” din meniul principal. Pe ecranul de afișare va apărea o fereastră (Fig. 7).

În partea stângă a acestei ferestre există o listă de culori pentru obiect, în partea dreaptă există un model de umbrire pentru trei cazuri posibile, în partea de jos sunt patru butoane.

Pentru a seta umbrirea, trebuie să selectați o față (A, B sau C) și din partea de jos a ecranului tipul de umbrire, culorile principale (butonul stânga al mouse-ului) și suplimentare (butonul din dreapta). Când faceți clic pe butonul „Salvare”, culoarea selectată este atribuită componentei. Butoanele „Adăugați” și „Eliminați” vă permit să adăugați și să eliminați elemente din lista de culori.

Dacă nu există un manipulator „mouse”, puteți utiliza elementul din meniul principal „Component” pentru a seta valorile parametrilor componente. În acest caz, pe ecran va apărea fereastra din Figura 8. În partea de sus a acestei ferestre este specificat numele componentei (în figura „mânerul din stânga” al scaunului), care poate fi schimbat dacă este necesar .

În jumătatea stângă a ferestrei, sunt setate valorile parametrilor componente, în dreapta - un set de butoane pentru sortarea componentelor, adăugarea și ștergerea, setarea culorii și salvarea sau refuzul de a salva modificări.

Cu această fereastră, folosind doar tastele, puteți descrie complet obiectul. Pentru a seta valoarea parametrului, mergeți la linia dorită folosind tastele cursor ("Sus", "Jos") și imprimați o nouă valoare. Rețineți că în Figura 8 dimensiunile sunt afișate cu gri, adică. sunt inaccesibile la schimbare, deoarece brațul scaunului, la rândul său, este un obiect și își moștenește dimensiunile.

Când terminați de editat un obiect, puteți trece la crearea sau editarea altuia. Înainte de a ieși din program, baza de date cu obiecte ar trebui salvată într-un fișier pentru a fi utilizată în continuare în programul de vizualizare a scenelor tridimensionale.

Vizualizarea scenelor 3D

Programul de vizualizare poate funcționa în două moduri. Modul principal este atunci când planificatorul construiește scena 3D curentă și o transmite la redare pentru redare. Într-un alt mod de operare, planificatorul generează o secvență de scene pentru textul analizat și o scrie într-un fișier, care este folosit ulterior de vizualizator. În acest caz, rendererul acționează ca un demonstrator al secvențelor generate.

Două fișiere sunt introduse în programul de intrare - baza obiectelor grafice și secvența de scene - în următoarea formă:

O scenă este separată de alta cu o comandă specială PAUSE (pauză între scene).

Fiecare scenă este descrisă ca o secvență de comenzi:

Echipa 1

Echipa t

Comenzile sunt împărțite în comenzi de descriere a obiectelor și comenzi de control. Comanda descriere conține următoarele câmpuri:

Numele unic al obiectului utilizat

în scenele ulterioare;

Tip obiect (nume în baza de date);

Coordonatele din stânga spate inferioare

unghiul din sistemul de coordonate al camerei;

Unghiuri de rotație în jurul axelor de coordonate

Modificator de dimensiune (L - mare, M -

mediu, S - mic);

Culoare (de la 0 la 8). Dacă culoarea=0, atunci obiect

afișate în culoarea utilizată în baza de date. În caz contrar: 1 - negru, 2 - albastru 8 - alb.

Printre setul de obiecte care descriu scena inițială, trebuie să existe un obiect de tipul „scenă” (cameră). Acest obiect este încorporat (nu este prezent în baza obiectelor grafice). Stabilește dimensiunile camerei, precum și poziția observatorului. Setând noi unghiuri de rotație de fiecare dată, puteți schimba poziția observatorului pentru a vedea obiecte nevăzute anterior. De exemplu, Figura 9 prezintă a doua scenă a textului discutat la începutul articolului dintr-un unghi diferit.

Orez. 9. A doua scenă dintr-un unghi diferit

Următoarele comenzi de control sunt folosite pentru a crea o secvență de scene:

PAUZĂ - pauză între scene;

MOVE - mută un obiect într-unul nou

poziţie;" TRACE - arată traiectoria mișcării obiectului;

DEL - eliminați obiectul din scenă

(folosit pentru a vizualiza conceptul de „luare”).

În concluzie, se poate observa că instrumentele grafice dezvoltate sunt axate pe utilizarea în sisteme CAD inteligente, roboți, sisteme de antrenament, construirea de jocuri pe calculator, „în sisteme de realitate virtuală. Instrumentele software de sistem vă permit să reprezentați date exprimate în format textual și grafic. formele și să le manipuleze.

Următorul pas în dezvoltarea acestor instrumente este dezvoltarea unui sistem care vă permite să manipulați nu în cadrul unei singure scene, ci în unele dintre combinațiile lor, ceea ce vă va permite să creați lumi mai complexe.

Luând în considerare problemele de construire a metodelor și instrumentelor de creare a sistemelor noilor generații în domeniul interacțiunii om-mașină (în sensul larg al cuvântului), aș dori să subliniez încă o dată rolul excepțional al reprezentărilor figurative, non-verbale. în diferite procese creative și intelectuale, inclusiv învățarea, descoperirea de noi cunoștințe, gestionarea obiectelor complexe etc., astfel încât sunt necesare instrumente noi pentru a ajuta la utilizarea întregii game de abilități umane. Și aici, desigur, rol important aparține sistemelor informatice cu noi tehnologii pentru a susține aceste abilități, în special, bazate pe grafică cognitivă și sisteme de realitate virtuală.

Bibliografie

5. Zenkin A. A. Grafică cognitivă pe computer // M.: Nauka, 1991.-S. 187.

7. Rakcheeva T.A. Reprezentarea cognitivă a structurii ritmice a ECG // Produse și sisteme software. - 1992. -L6 2.- S. 38-47.

4. Eremeev A.P., Korotkoe O.V., Popov A.V. Controler vizual pentru sisteme de suport decizional // Proceedings / Sh Conf. pe inteligența artificială. Tver.-1992. T. 1.- S. 142-145.

2. Bakharev I.A., Leder V.E., Matekin M.P. Afișaj Smart Day Graphics Tools

dinamică complexă proces tehnologic// Produse și sisteme software. -1992. - Nr 2.- S. 34-37.

8. V.Bajdoun, LXitvintseva. SJvfalitov și colab. Tekris: Sistemul inteligent pentru animarea textului // Proc. a Conf. Est-Vest. pe art. Intel. EWAIC93. 7-9 septembrie, Moscova, Rusia. 1993.

3. Hamilton J., SmithA., McWilliams G. şi colab. O realitate virtuală// Săptămâna de lucru. - 1993. - Nr. 1.

6. Litvintseva L.V. Model conceptual al unui sistem de vizualizare pentru scene dinamice tridimensionale // Produse și sisteme software. nr. 2.1992.

1. Baidun V.V., Bunin A.I., Bunina O.Yu. Analiza descrierilor textuale ale scenelor spațiale dinamice în sistemul TEKRIS // Produse și sisteme software. -1992. -Numarul 3. - S. 42-48.

4. GRAFICA COGNITIVĂ A CALCULATORULUI ÎN INSTRUIREA DE INGINERIE

Apariția și dezvoltarea instrumentelor de grafică interactivă pe computer (ICG) deschide posibilități grafice fundamental noi pentru sectorul educațional, datorită cărora elevii își pot controla în mod dinamic conținutul, forma, dimensiunea și culoarea în procesul de analiză a imaginii, obținând cea mai mare vizibilitate. Acestea și o serie de alte posibilități ale ICG sunt încă puțin înțelese de profesori, inclusiv de dezvoltatorii tehnologiilor informaționale ale educației, ceea ce nu permite utilizarea pe deplin. potenţial de antrenament IKG. Cert este că utilizarea graficii în sistemele informatice educaționale nu numai că mărește viteza de transfer a informațiilor către studenți și crește nivelul de înțelegere a acesteia, dar contribuie și la dezvoltarea unor calități atât de importante pentru un specialist în orice industrie precum intuiția, profesionalismul. „flar”, gândire imaginativă.
Impactul ICG asupra intuitivului, gândire creativă a condus la apariția unei noi direcții în problemele inteligenței artificiale, numită în munca de grafică pe computer cognitivă (adică facilitarea cunoașterii). LA aceasta sectiune sunt luate în considerare rolul și locul graficii cognitive pe computer în pregătirea inginerească, sunt discutate o serie de cele cunoscute și sunt propuse noi modalități mai cognitive de afișare grafică a câmpurilor. parametrii fizici, sunt descriși algoritmi pentru construirea imaginilor corespunzătoare și sunt prezentate rezultatele comparării metodelor de vizualizare considerate din punctul de vedere al eficienței cognitive a acestora.

4.1. Dualismul gândirii umane
Mintea umană folosește două mecanisme de gândire. Una dintre ele vă permite să lucrați cu șiruri abstracte de caractere, cu texte și așa mai departe. Acest mecanism de gândire este de obicei numit simbolic, algebric sau logic. Al doilea mecanism de gândire oferă lucru cu imagini senzoriale și idei despre aceste imagini. Se numește figurativ, geometric, intuitiv etc. Fiziologic, gândirea logică este asociată cu emisfera stângă creier uman, iar gândirea figurată - cu emisfera dreaptă.
Principalele diferențe în activitatea emisferelor creierului uman au fost descoperite de omul de știință american R. Sperry, care a riscat cândva să taie conexiunile interemisferice la pacienții cu epilepsie în scopuri terapeutice. O persoană a cărei emisferă dreaptă a fost „dezactivată” și emisfera stângă „a funcționat” și-a păstrat capacitatea de a comunica verbal, a răspuns corect la cuvinte, numere și alte semne convenționale, dar de multe ori s-a dovedit a fi neajutorat atunci când era necesar să se facă ceva cu obiectele lumii materiale sau cu imaginile lor. Când funcționa o singură emisferă „dreaptă”, pacientul face față cu ușurință unor astfel de sarcini, era bine versat cu opere de artă, melodii și intonații ale vorbirii, s-a orientat în spațiu, dar și-a pierdut capacitatea de a înțelege construcții complexe de vorbire și nu putea vorbi în orice mod coerent.
Fiecare dintre emisferele creierului uman este un sistem independent pentru perceperea lumii exterioare, procesarea informațiilor despre aceasta și planificarea comportamentului în această lume. Emisfera stângă este, parcă, un computer mare și puternic care se ocupă de semne și proceduri pentru prelucrarea lor. Vorbirea în limbaj natural, gândirea în cuvinte, procedeele rațional-logice de prelucrare a informațiilor etc. - toate acestea se realizează în emisfera stângă. În emisfera dreaptă gândirea se realizează la nivelul imaginilor senzoriale: percepția estetică a lumii, muzica, pictura, recunoașterea asociativă, nașterea unor idei și descoperiri fundamental noi etc. Tot acel mecanism complex al gândirii imaginative, care este adesea definit de termenul unic „intuiție”, este zona emisferică dreaptă a activității creierului.
Adesea, gândirea la nivelul creierului drept este asociată cu activitățile din artă. Uneori această gândire este chiar numită artistică. Cu toate acestea, activitățile și mai formalizate folosesc în mare măsură mecanismul intuitiv al gândirii. Sunt curioase declarațiile unor oameni de știință de seamă despre rolul intuiției în activitatea științifică. "Adevărata valoare", a spus A. Einstein, "este, în esență, doar intuiția. Pentru mine, nu există nicio îndoială că gândirea noastră continuă, practic, ocolind simbolurile (cuvintele) și, mai mult, inconștient". Și în altă parte: „Niciun om de știință nu gândește în formule”.
Chiar și un domeniu de știință formalizat atât de abstract precum matematica folosește în mod semnificativ gândirea din creierul drept. "Trebuie sa ghicesti teoremă matematicăînainte de a dovedi; trebuie să ghiciți ideea dovezii înainte de a o parcurge în detaliu." A. Poincaré vorbește și mai clar: "... pentru a crea aritmetică, precum și pentru a crea geometrie sau orice fel de știință, ai nevoie de altceva decât de logică pură. Nu avem alt cuvânt pentru asta în afară de „intuiție”.
Diferența dintre cele două mecanisme de gândire poate fi ilustrată prin principiile compilării unui text coerent din elemente individuale de informație: gândirea din partea stângă a creierului creează un context neambiguu din aceste elemente, i.e. dintre nenumăratele conexiuni dintre obiecte și fenomene, selectează în mod activ doar câteva care sunt cele mai esențiale pentru o anumită sarcină. Gândirea emisferică dreaptă creează un context cu mai multe valori, datorită înțelegerii simultane a aproape tuturor semnelor și conexiunilor unuia sau mai multor fenomene. Cu alte cuvinte, gândirea prin semne logice introduce o oarecare artificialitate în imaginea lumii, în timp ce gândirea figurativă oferă o imediată naturală a percepției lumii așa cum este.
Gândirea și comportamentul uman sunt condiționate munca în comun ambele emisfere ale creierului uman. În unele situații predomină componenta logică a gândirii, în altele, cea intuitivă. Potrivit psihologilor, toți oamenii sunt împărțiți în trei grupuri: cu gândire predominantă „emisfera stângă”, cu „emisfera dreaptă”, cu gândire mixtă. Această diviziune este predeterminată genetic și există teste speciale pentru a determina tendința la unul sau altul tip de gândire.
Diferențele fundamentale dintre strategiile de procesare a informațiilor din emisfera stângă și cea dreaptă descrise mai sus sunt direct legate de formarea diferitelor abilități. Deci, pentru creativitatea științifică, i.e. pentru a depăși ideile tradiționale este necesară perceperea lumii în întregime, ceea ce presupune dezvoltarea abilităților de organizare a unui context multivalorat (gândirea figurativă). Într-adevăr, există numeroase observații conform cărora pentru persoanele care își păstrează capacitatea de a gândi creativ, activitatea creativă este mai puțin obositoare decât munca de rutină, monotonă. Dar oamenii care nu și-au dezvoltat capacitatea de gândire imaginativă preferă adesea să lucreze mecanic și nu li se pare plictisitor, deoarece sunt, parcă, „înrobați” de propria gândire formal-logică. Din aceasta rezultă clar cât de important este de la o vârstă fragedă să construim corect educația și formarea, astfel încât ambele necesar unei persoane tipuri de gândire s-au dezvoltat armonios, astfel încât gândirea figurativă să nu fie constrânsă de raționalitate, astfel încât potențialul creativ al unei persoane să nu se epuizeze.
În dezvoltarea sistemelor inteligente, așa cum D.A. Pospelov, există o „rulare emisferică stângă”. Într-o măsură și mai mare, aparent, o astfel de „înclinare emisferică stângă” este caracteristică educației moderne, inclusiv metodelor și mijloacelor informatice utilizate în acesta. Fenomenul nu este atât de inofensiv. Impactul negativ al informatizării pregătirii inginerești, care a fost discutat mai sus (vezi paragraful 3.1), se datorează în mare măsură impactului slab al sistemelor informatice utilizate asupra mecanismului intuitiv, imaginativ al gândirii.
În acest sens, o alocare clară a componentelor implicite, subconștiente ale cunoștințelor, ne permite, de asemenea, să stabilim clar sarcina dezvoltării lor, să formulăm cerințe adecvate pentru metode și mijloace didactice, inclusiv metode de grafică pe computer.

4.2. Funcțiile ilustrative și cognitive ale graficii pe computer

În prezent, grafica interactivă pe computer este una dintre domeniile cu cea mai rapidă dezvoltare ale noilor tehnologii informaționale. Deci, în cercetarea științifică, inclusiv în cercetarea fundamentală, accentul pus pe funcția ilustrativă a ICG, care este caracteristică etapei inițiale, se îndreaptă din ce în ce mai mult către utilizarea acelor capacități ICG care permit activarea „... abilității umane de a gândi. în imagini spațiale complexe” . În acest sens, ei încep să distingă clar între două funcții ale ICG: ilustrativă și cognitivă.

Funcția ilustrativă a ICG face posibilă întruchiparea într-un design vizual mai mult sau mai puțin adecvat doar a ceea ce este deja cunoscut, i.e. există deja fie în lumea din jurul nostru, fie ca idee în capul cercetătorului. Funcția cognitivă a ICG este de a folosi o imagine ICG pentru a obține una nouă, de exemplu. cunoștințe care nu există încă nici în fruntea unui specialist, sau cel puțin contribuie la procesul intelectual de obținere a acestor cunoștințe.

Ideea principală a diferențelor dintre funcțiile ilustrative și cognitive ale ICG, evidențiată în lucrare atunci când descrie utilizarea ICG în cercetarea științifică, se încadrează bine în clasificarea cunoștințelor și a sistemelor informatice în scopuri educaționale (a se vedea Secțiunea 1.1. ). Funcțiile ilustrative ale ICG sunt implementate în sistemele de învățământ de tip declarativ la transferul către elevi a unei părți articulate de cunoștințe, prezentate sub formă de informații pre-întocmite cu ilustrații grafice, animate, audio și video (Fig. 4.1). Funcția cognitivă a ICG se manifestă în sisteme de tip procedural, atunci când studenții „obțin” cunoștințe prin cercetarea modelelor matematice ale obiectelor și proceselor studiate și, întrucât acest proces de formare a cunoștințelor se bazează pe un intuitiv emisferic dreapta. mecanism de gândire, această cunoaștere în sine este în mare parte de natură personală. Fiecare persoană formează tehnicile activității mentale subconștiente în felul său. Știința psihologică modernă nu dispune de metode strict fundamentate pentru formarea potențialului creativ al unei persoane, chiar dacă este unul profesional. Una dintre abordările euristice binecunoscute ale dezvoltării gândirii intuitive orientate profesional este soluția problemelor de cercetare. Utilizarea sistemelor informatice educaționale de tip procedural face posibilă intensificarea semnificativă a acestui proces, eliminând operațiunile de rutină din acesta și făcând posibilă efectuarea diferitelor experimente pe modele matematice.

Orez. 4.1. Diferența conceptuală între funcțiile cognitive și ilustrative ale graficii pe computer

Rolul ICG în aceste studii educaționale nu poate fi supraestimat. Imaginile ICG ale cursului și rezultatele experimentelor pe modele matematice permit fiecărui elev să-și formeze propria imagine asupra obiectului sau fenomenului studiat în toată integritatea și varietatea conexiunilor sale. De asemenea, nu există nicio îndoială că imaginile ICG îndeplinesc, în primul rând, o funcție cognitivă, și nu ilustrativă, deoarece în procesul de lucru educațional cu sisteme informatice de tip procedural, elevii formează pur personal, adică. neexistând sub această formă pentru nimeni, componente ale cunoașterii.

Desigur, diferențele dintre funcțiile ilustrative și cognitive ale graficii pe computer sunt destul de arbitrare. Adesea, o ilustrare grafică obișnuită îi poate îndemna pe unii elevi la o idee nouă, le permite să vadă unele elemente de cunoștințe care nu au fost „investite” de profesorul-dezvoltator al unui sistem informatic educațional de tip declarativ. Astfel, funcția ilustrativă a imaginii ICG se transformă într-o funcție cognitivă. Pe de altă parte, funcția cognitivă a imaginii ICG în timpul primelor experimente cu sisteme educaționale de tip procedural în experimentele ulterioare se transformă într-o funcție ilustrativă pentru deja „descoperită” și, prin urmare, nu mai este o nouă proprietate a obiectului aflat în subordine. studiu.

Cu toate acestea, diferențele fundamentale în mecanismele logice și intuitive ale gândirii umane, care decurg din aceste diferențe în forma de reprezentare a cunoștințelor și a metodelor de dezvoltare a acestora, fac utilă metodologic de a distinge între funcțiile ilustrative și cognitive ale graficii pe computer și fac posibilă. să formuleze mai clar sarcinile didactice ale imaginilor ICG în sistemele informatice de dezvoltare în scop educativ.

4.3. Sarcini de grafică cognitivă pe computer

În prefața lucrării, un cunoscut expert în domeniul inteligenței artificiale D. A. Pospelov a formulat trei sarcini principale ale graficii cognitive pe computer. Prima sarcină este crearea unor astfel de modele de reprezentare a cunoașterii în care ar fi posibil să se reprezinte atât obiecte caracteristice gândirii logice, cât și imagini-tablouri cu care gândirea figurativă operează cu mijloace uniforme. A doua sarcină este vizualizarea acelor cunoștințe umane pentru care nu este încă posibil să se găsească descrieri textuale. Al treilea este căutarea modalităților de a trece de la imaginile-imagini observate la formularea unor ipoteze despre mecanismele și procesele care se ascund în spatele dinamicii imaginilor observate.

Dezvoltatorii de sisteme de analiză inginerească, proiectare asistată de calculator și sisteme informatice educaționale de tip procedural se ocupă de a doua dintre sarcinile graficii cognitive descrise aici, atunci când cunoștințele despre un obiect tehnic obținute în cursul cercetărilor asupra modelelor matematice multidimensionale și prezentată în forma obișnuită simbolic-digitală devine inaccesibil analizei umane din cauza cantității mari de informații. Să luăm în considerare în continuare o serie de metode de afișare a câmpurilor de caracteristici fizice ale obiectelor tehnice și algoritmi pentru construirea de imagini corespunzătoare cu un potențial cognitiv ridicat.

4.4. Ipoteze ale algoritmilor de vizualizare

Vom presupune că un set de funcții grafice standard pe care programatorii le folosesc atunci când dezvoltă programe de aplicații educaționale vă permite să evidențiați un punct pe ecranul de afișare, indicând coordonatele și culoarea acestuia, să desenați un segment de linie dreaptă, indicând culoarea acestuia și coordonatele capetelor, efectuați transformări de coordonate geometrice și transformări de proiecție .

Vom presupune, de asemenea, că câmpul descris de caracteristici fizice este prezentat ca valori discrete în nodurile unei rețele plate de elemente (PSE) de formă triunghiulară sau patruunghiulară. Această rețea poate afișa fie întregul câmp, fie fragmentul acestuia, de exemplu, o secțiune a unui câmp tridimensional de către un plan. Rețineți că această formă de reprezentare a parametrilor este naturală pentru o serie de metode de grilă numerică, de exemplu, metoda elementelor finite utilizată pe scară largă în CAD implică aproximarea grilă.

Deci, la introducerea programelor grafice aplicate care implementează algoritmii considerați mai jos, ar trebui să existe o descriere topologică și geometrică a PSE cu valorile caracteristicilor afișate în nodurile rețelei. Este convenabil să stocați topologia rețelei sub forma unei matrice, în fiecare rând în care sunt indicate numărul elementului PSE și numerele nodurilor din jurul acestuia. Descrierea geometrică a PSE este o matrice, în liniile căreia sunt indicate coordonatele nodurilor rețelei.

În funcție de metoda de vizualizare, vom folosi două tipuri de aproximare a parametrilor afișați în cadrul elementului PSE: constantă și biliniară. Pentru o aproximare constantă în interior element patruunghiular PSE este valoarea parametrului afișat, unde sunt valorile parametrilor din nodurile de rețea din jurul elementului PSE.

Pentru o aproximare biliniară, introducem coordonatele adimensionale și un pătrat auxiliar (Fig. 4.2). Transformarea corespunzătoare a coordonatelor și a parametrului afișat se realizează conform unei formule similare așa-numitelor funcții de formă din metoda elementului finit:

(4.1)

Orez. 4.2. Transformarea unui patrulater arbitrar într-un pătrat auxiliar.

Pentru a regulariza algoritmii, vom considera un element de formă triunghiulară ca fiind un caz special al unui patrulater cu două colțuri adiacente combinate.

Să luăm în considerare secvențial 7 moduri de afișare a caracteristicilor fizice: 4 moduri - pentru vizualizarea câmpurilor scalare și 3 moduri - pentru afișarea caracteristicilor vectoriale, cum ar fi puterea sau inducția magnetică a unui câmp electromagnetic, liniile de fluidizare în aerohidrodinamică, distribuția forțelor sau un set de armare în structuri portante. Vom ilustra metodele luate în considerare cu fragmente dintr-un dialog grafic condus în simulatoare și PPP-uri de antrenament ale sistemului CADIS.

4.5. Imagini de culoare solidă

Esența acestei metode de vizualizare este aceea că regiune interioara PSE este vopsit peste înăuntru diverse culori, corespunzătoare anumitor intervale ale valorii parametrului afișat. De obicei se folosește o scară de culori, în care, pe măsură ce valoarea parametrului scade, culorile trec de la cald (roșu și galben) la reci (albastru și violet). Imaginea este construită pe elementele PSE. Algoritmii pentru colorarea unui element se bazează fie pe ideea de scanare linie cu linie de-a lungul unui pătrat auxiliar cu un pas corespunzător dimensiunii elementului de grilă raster de afișare și colorarea acestor elemente, numite pixeli sau pels, în conformitate cu cu expresia (4.1), sau pe ideea de scanare raster de-a lungul axei și construirea de segmente de culoare de-a lungul axei. În al doilea algoritm, culoarea segmentului este determinată de intervalul , iar coordonatele capetelor segmentului sunt găsite din (4.1) pentru valori și limite fixe. intervale prestabilite. Tranziția paletei de culori prin limitele elementelor PSE are loc fără probleme, deoarece funcția de aproximare (4.1) este liniară de-a lungul laturilor patrulaterelor PSE, ceea ce asigură continuitatea suprafeței parametrului afișat.

Pentru afișajele monocrome, imaginile cu tonuri pot fi construite folosind astfel de algoritmi (Fig. 4.3).

Figura 4.3. O imagine de ton a distribuției optime a materialului într-o placă sub sarcină.

4.6. linii de nivel egal

Construcția liniilor de nivel egal (LRU) se realizează conform elementelor PSE. Următorii doi algoritmi se bazează, ca și algoritmii de umbrire, pe scanarea de-a lungul unei grile pătrate auxiliare, al cărei pas corespunde rasterului de afișare. Într-unul dintre acești algoritmi, pe liniile grilei de scanare paralele cu axa, se găsesc puncte cu valori date ale nivelurilor parametrului afișat. puncte cu valori egale parametrii pe liniile de scanare adiacente sunt conectați prin segmente de linii drepte, dacă nu există „jgheab” sau „elevație” a suprafeței biliniare (4.1) între aceste puncte. Segmentele construite, prelungindu-se în timpul procesului de scanare, formează o familie de LRU-uri pe fiecare element al FSE. Într-un alt algoritm, nu sunt specificate valorile nivelurilor, ci intervalele de valori care formează o serie de „benzi” ale unui anumit nivel. Construcția LRU se realizează prin umbrirea dungilor. Grosimea LRU pe ecranul de afișare depinde de lățimea intervalului specificat și de natura modificării suprafeței afișate. În ambii algoritmi, îmbinarea LRD la granițele elementelor PSE are loc într-un mod natural, deoarece funcția de aproximare (4.1) este liniară de-a lungul laturilor patrulaterilor PSE (vezi Fig. 3.22).

4.7. Bitmaps

Câmpul fiecărui element PSE de pe ecranul de afișare este umplut cu puncte luminoase. Densitatea punctelor corespunde valorii parametrului afișat. Umplerea secțiunilor PSE cu o densitate constantă (aceasta poate fi câmpul întregului patrulater sau o parte a acestuia) se realizează cu ajutorul unui senzor numere aleatorii(DSCH). O astfel de umplere netezește discontinuitățile suprafeței afișate chiar și cu o aproximare constantă a parametrului în cadrul unui element PSE (Fig. 4.4). Înainte de a construi un bitmap, se găsește valoarea maximă, care este atribuită densității de umplere a punctelor egală cu 80-90% din densitatea de umbrire solidă. Conform acestei limite, densitatea de umplere a punctelor de pe fiecare patrulater al PSE este normalizată în continuare. La construirea unei imagini pe un element PSE, pătratul auxiliar este împărțit preliminar pe axe și în sferturi, deoarece DFS standard funcționează cu numere în intervalul . În fiecare trimestru, se presupune că densitatea punctului este constantă. Coordonatele punctelor și sunt determinate folosind DFS, convertite prin formula (4.1) în coordonate și apoi convertite în sistemul de coordonate ecran. Culoarea punctelor este determinată de intervalele de culoare date folosind expresia (4.1).

Orez. 4.4. Bitmap a distribuției optime a materialului în placa sub sarcină.

4.8. Rețele de poligoane

Imaginea este afișată ca proiecție centrală a suprafeței parametrului afișat. Suprafața este aproximată printr-o rețea de triunghiuri și patrulatere cu laturile drepte. O astfel de rețea se numește poligonală. Cea mai simplă rețea poligonală poate fi obținută prin afișarea PSE pe o suprafață parametrică (Fig. 4.5). Claritatea imaginii depinde în mare măsură de alegerea poziției punctului de vedere al observatorului în proiecția centrală și de prezența sau absența suprafețelor invizibile. Construcția rețelelor poligonale conform PSE-ului dat nu este dificilă și nu necesită costuri de calcul mari. Algoritmul corespunzător este redus la transformările geometrice uzuale ale coordonatelor și transformările de proiecție ale punctelor nodale ale bazei PSE și ale suprafeței parametrice, care sunt apoi conectate prin segmente de linie dreaptă. Cu toate acestea, analiza vizibilității liniilor crește semnificativ costurile de calcul, uneori cu două sau trei ordine de mărime.

4.9. Imaginile ca segmente orientate de lungime variabilă

Această metodă este utilizată pentru a afișa caracteristicile vectoriale, de exemplu, fluxurile de forță. Pentru aceasta, în cadrul elementului PSE este utilizată o lege constantă de aproximare a parametrilor. Segmentele orientate sunt afișate în centrele elementelor, lungimile lor în scara selectată corespund valorilor parametrilor (Fig. 4.6). Înainte de a construi imaginea, din motive de claritate, se calculează lungimea maximă a segmentului, în raport cu care segmentele de pe toate elementele sunt normalizate în continuare. Imaginea este construită pe elementele PSE. Un sistem de coordonate dreptunghiular local este plasat în centrul patrulaterului, una dintre axele căruia este orientată în direcția parametrului afișat. În plus, în coordonatele sistemului local, punctele de capăt ale segmentului sunt determinate astfel încât mijlocul acestuia să coincidă cu centrul elementului, coordonatele obținute sunt transformate într-un sistem comun și se trasează o linie dreaptă care leagă punctele de capăt. a segmentului.

Fig 4.6. Distribuția forțelor în placă, prezentată ca segmente orientate de lungime variabilă.

4.10. Imaginile ca segmente scurte orientate de lungime constantă

Această metodă de randare este, de asemenea, concepută pentru a afișa caracteristicile vectoriale. După fiecare element, PSE este umplut cu segmente scurte orientate de lungime constantă folosind un DFS. Densitatea segmentelor corespunde valorii parametrului afișat (Fig. 4.7). Înainte de construirea imaginii, din motive de claritate, se calculează densitatea maximă a segmentelor, raportată la care este normalizată densitatea segmentelor pe toate elementele PSE. Un sistem de coordonate local dreptunghiular este plasat în centrul elementului pătrangular PSE, una dintre axele căruia este orientată în direcția parametrului afișat. Coordonatele punctelor medii ale segmentelor sunt determinate folosind DFS, așa cum se face la construirea imaginilor punctuale. În viitor, construcția fiecărui segment se realizează în același mod ca în algoritmul anterior.

Fig 4.7. Distribuția forțelor în placă, prezentată ca segmente scurte orientate de lungime constantă.

4.11. Imagini cu zăbrele orientate

Pentru această metodă de vizualizare, precum și pentru cele două metode anterioare, se utilizează o aproximare constantă asupra elementelor FSE. Câmpul elementului este umplut cu o rețea sub forma uneia sau a două familii de linii unidirecționale, a căror densitate și orientare corespund mărimilor și orientărilor caracteristicilor afișate (Fig. 4.8). Culoarea este folosită pentru a identifica familia. Imaginea este construită pe baza acelorași idei algoritmice ca și în cele două metode anterioare: se determină densitatea finală a rețelei; pe fiecare element este construit un sistem de coordonate local dreptunghiular; în interiorul elementelor se desenează segmente de linii drepte, ale căror capete sunt situate pe părțile laterale ale elementelor.

Orez. 4.8. Distribuția forțelor în placă, prezentată ca rețele orientate.

4.12. Managementul imaginii

În procesul de analiză a rezultatelor calculelor, utilizatorul programului de aplicație ar trebui să poată alege metoda imaginii și să o ajusteze pentru a obține cea mai mare vizibilitate. La configurarea unei imagini, puteți alege: gamă de culori (număr, tip și succesiune de culori utilizate); numărul de niveluri pentru construirea LRU; poziția punctului de vedere al observatorului și tipul de proiecție centrală pentru rețele poligonale; lungimea segmentelor scurte orientate; Raport de contrast.

Contrastul imaginii poate fi folosit pentru a identifica mai clar modelele în distribuția parametrilor afișați, în timp ce diferența dintre valorile mari și mici este supraestimată artificial. Contrastul se realizează folosind următoarea relație: , unde, unde - numărul de criterii parțiale; - evaluarea după un anumit criteriu, ; este un factor de ponderare care ține cont de semnificația criteriului corespunzător, .
Ca criterii parțiale au fost utilizați 8 indicatori care caracterizează următoarele aspecte ale metodelor luate în considerare: adecvarea la scopurile și conținutul proiectării structurilor portante; adecvarea la metodele de predare implementate în programele educaționale aplicate; naturalețe și accesibilitate pentru percepția umană; comoditate pentru analiza modelelor calitative de distribuție a parametrilor; atracție estetică; ușurința de control al construcției imaginii; viteza de formare a imaginii; simplitate algoritmică.
Studiul a fost realizat cu ajutorul evaluărilor experților ale metodei Delphi. În calitate de experți, au fost implicați profesori universitari și ingineri, dezvoltatori și utilizatori de CAD educațional și industrial al structurilor portante. Rezultatele cercetării arată că în proiectarea interactivă a structurilor portante, este recomandabil să se utilizeze imagini punctuale pentru a afișa caracteristici scalare și grile orientate pentru a afișa câmpuri vectoriale (Fig. 4.9). Rezultatele și metodologia studiului sunt descrise mai detaliat în lucrare.

Fig 4.9. Rezultatele studiilor privind eficacitatea diferitelor metode imagistice:
a - imagini scalare; b - imagini vectoriale.