MDT 002,53; 004,89; 621.3.068 Dátum podania článku: 14.03.2014

KOGNITÍVNE TECHNOLÓGIE PRE VIZUALIZÁCIU VIACROZMERNÝCH ÚDAJOV PRE PODPORU INTELIGENTNÉHO ROZHODOVANIA

V.V. Tsaplin, Ph.D., docent, prednosta Výskumník(Výskumný ústav "Tsentrprogramsistem", ave. 50 let Oktyabrya, 3a, Tver, 170024, Rusko, [e-mail chránený]); V.L. Gorochov, doktor technických vied, profesor (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2. Krasnoarmeiskaya str., 4, St. Petersburg, 190005, Rusko, [e-mail chránený]); V.V. Vítkovskij, kandidát fyzikálnych a matematických vied, profesor (Špeciálne astrofyzikálne observatórium Ruskej akadémie vied, Nižný Arkhyz, 1, Karačaj-Čerkesko, 369167, Rusko, [e-mail chránený])

Článok načrtáva princípy kognitívnej počítačovej grafiky a uvádza príklady jej praktickej aplikácie pri vývoji systémov na podporu rozhodovania (DSS). Fenomén kognitívnej počítačovej grafiky spočíva vo vytváraní obrazov na obrazovke, ktoré vytvárajú veľkolepé obrazy v mysli ľudského operátora. Tieto obrázky majú estetickú príťažlivosť a stimulujú intuíciu človeka. Obraz na displeji vytvára v jeho mysli pohyblivý trojrozmerný obraz, ktorý je tvorený celým súborom viacrozmerných dát a vizuálne zobrazuje vlastnosti študovanej oblasti. Pri vnímaní týchto obrazov sa človek

operátor je schopný identifikovať jednotlivca geometrické vlastnosti pozorovaný obraz a spojiť ich s predmetným obsahom spracovávaných viacrozmerných údajov. Je veľmi dôležité vedieť kombinovať navrhovanú kognitívnu technológiu s moderné možnosti inteligentné programovacie rozhrania a viacrozmerné programy Štatistická analýzaúdajov. Navrhujú sa zásadne nové algoritmické prístupy ku kognitívnej vizualizácii založené na hyperbolickej geometrii a algebraických variantoch. AT v určitom zmysle môžeme hovoriť o vzniku nového typu DSS – kognitívnych systémov na podporu rozhodovania.

Kľúčové slová: kognitívny obraz vo viacrozmernom priestore, kognitívna vizualizácia viacrozmerných štatistických údajov, algoritmy na kognitívnu vizualizáciu situácie, systémy na podporu rozhodovania, núdzové situácie.

Prijaté 14.03.2014

MULTIDIMENZIONÁLNE DÁTOVÉ VIZUALIZUJÚCE KOGNITÍVNE TECHNOLÓGIE PRE ROZHODOVANIE INTELIGENTNÁ PODPORA Tsaplin V. V., Ph.D. (vojenské vedy), docent, hlavný výskumník (Výskumný ústav "Centerprogramsistem", 50 let Oktyabrya Ave. 3a, Tver, 170024, Ruská federácia, [e-mail chránený]);

Gorokhov V.L., Dr.Sc. (inžinierstvo), profesor (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2. Krasnoarmejskaja ul. 4, Petrohrad, 190005, Ruská federácia, [e-mail chránený]);

Vítkovskij V.V., Ph.D. (Fyzika a matematika) (Špeciálne astrofyzické observatórium Ruskej akadémie vied, Nižný Arkhyz 1, Karačaevo-Čerkesija, 369167, Ruská federácia, [e-mail chránený])

abstraktné. Článok popisuje princípy a príklady kognitívnej strojovej grafiky pri vývoji systémov na podporu rozhodovania (DSS). Fenomén kognitívnej strojovej grafiky zobrazuje grafické znázornenia, ktoré vytvárajú veľkolepé obrazy v mozgu ľudského operátora. Tieto obrazy stimulujú jeho popisné dojmy, úzko súvisiace s intuitívnymi mechanizmami myslenia. Kognitívny efekt je v tom, že človek vníma pohyblivú projekciu ako trojrozmerný obraz charakterizovaný viacrozmernými dátovými vlastnosťami vo viacrozmernom priestore. Po preštudovaní viacrozmerných dátových vizuálnych aspektov sa používateľovi objaví možnosť maľovať zaujímavé samostatné objekty alebo skupiny objektov štandardným strojovým kreslením. Ďalší používateľ sa môže vrátiť k postupu otáčania obrazu, aby skontroloval intuitívne predstavy používateľa o zhlukoch a vzťahu vo viacrozmerných údajoch.Je možné vyvinúť metódy kognitívneho strojového kreslenia v kombinácii s inými informačnými technológiami.Sú to pakety digitálnych v špeciálnych je možné povedať, že sa objavuje nový druh DSS - Cognitive Decision Support Systems (CDSS).

Kľúčové slová: kognitívny obraz vo viacrozmernom priestore, kognitívna vizualizácia viacrozmerných štatistických údajov, algoritmy kognitívnej vizualizácie prostredia, systémy na podporu rozhodovania, núdzové situácie.

V súčasnosti sa stáva aktuálnym problém operatívnej analýzy veľkého objemu dynamicky sa meniacich parametrov celého komplexu skúmaných objektov. Takýto problém vzniká napríklad vo vojenskej sfére pri taktickej analýze vojenských operácií, katastrof spôsobených človekom, strategickom plánovaní a modelovaní použitia zbraňových systémov, pri vytváraní novej generácie dispečerských systémov, ktoré reflektujú situáciu. v riadenom vzdušnom priestore alebo inom operačnom priestore. Tieto problémy sa intenzívne riešia v rámci strategických aj taktických bojových umení (s využitím celého arzenálu modernej matematiky: teória operačného výskumu, teória optimálneho riadenia a optimalizácie) a vytváranie automatizovaných systémov moderných zbraní.

Pri riešení týchto a iných podobných problémov je potrebné čeliť množstvu významných ťažkostí spojených s obrovskou úlohou operátorovej intuície, ktorá je založená na prirodzenej schopnosti človeka priamo vnímať bojovú situáciu alebo núdzovú situáciu (ES). Moderné podmienky nepriateľských akcií a katastrof spôsobených človekom nechávajú operátora na pokoji s terminálmi, kde sa zároveň

sú zafixované tisíce parametrov, ktoré nie je schopný rýchlo vnímať a tvorivo spracovať v mysli. Hlavným problémom je, že človek je len prvkom komplexného automatizovaného systému riadenia a riadenia, ktorý nie je prispôsobený jeho tvorivým schopnostiam. Už skôr v rámci ergonómie vyvinuté metódy integrácie operátora do takéhoto systému čiastočne umožňovali prispôsobiť ho takzvaným ergotechnickým systémom, ale obrovský potenciál tvorivej a profesionálnej intuície nebol naplno využitý.

Vďaka pokroku v oblasti kognitívnych vied, kognitívnej psychológie, epistemológie a informačných technológií sa však objavili zásadne nové možnosti radikálneho riešenia uvedených problémov. Tento pokrok sa prejavil najmä vo vytváraní nových technológií a metód kognitívnej počítačovej grafiky.

Pracovné princípy. Autormi navrhovaný prístup umožňuje premietnuť multidimenzionálne dáta prezentované vo forme Grassmannových variet do roviny ľubovoľne špecifikovanej operátorom-výskumníkom vo viacrozmernom konfiguračnom (fázovom) priestore.

Ryža. 1. Stratifikácia obetí Obr. 2. Stratifikácia zdrojov v prípade zabezpečenia regiónov v núdzových situáciách podľa časového rozvrhu a regiónov

technické záchranné prostriedky

Obr. 2. Zdroje nebezpečenstva 1. Stratifikácia regiónov stratifikácia k dátumu

o prostriedkoch technického zabezpečenia a kraji

Ryža. 3. Stratifikácia stavu a dostupnosti technické prostriedky záchrana podľa regiónu

Obr. 3. Stratifikácia regiónov na záchranné zariadenia a technický stav

stve. Zároveň výber najlepšia pozícia projekčnú rovinu vykonáva používateľ sám, spoliehajúc sa na svoju intuíciu a kognitívny obraz pred očami. Vďaka možnosti aktívne ovplyvňovať orientáciu projekčnej roviny vo viacrozmernom priestore je výskumník oslobodený od predbežných úvah o štatistickej (geometrickej) štruktúre údajov, ktoré objekty reprezentujú. Človek priamo na obrazovke vidí projekcie zhlukov alebo viacrozmerných povrchov, do ktorých sa formujú jeho dáta. Tento veľkolepý obraz stimuluje jeho intuitívne pochopenie skúmaných predmetov.

Nižšie uvádzame stručný príklad použitia autormi vyvinutých prostriedkov kognitívnej vizualizácie situácie, schopných riešiť problém aktívnej a kontrolovanej stimulácie intuície a empirických skúseností operátora k prijímaniu adekvátnych rozhodnutí v dnešnom komplexnom a rýchlom meniace sa prostredie. Okrem toho sa navrhujú a vyvíjajú zásadne nové algoritmické prístupy založené na hyperbolickej geometrii a algebraických variáciách.

Príkladom kognitívnej vizualizácie je vykonaná kognitívna analýza nebezpečenstiev technosféry

ned v rámci spolupráce s Ministerstvom pre mimoriadne situácie Ruska. Štúdia sa uskutočnila za účasti a odborných znalostí zamestnancov Celoruského výskumného ústavu civilnej obrany a núdzové situácie EMERCOM Ruska“ (Federálne centrum pre vedu a vysoká technológia)). Ako východiskové údaje pre analýzu boli použité informácie o mimoriadnych udalostiach zaznamenaných v 1. štvrťroku 2012 (703 mimoriadnych udalostí). Mimoriadne udalosti, ktoré sa vyskytli v stovkách zariadení, boli analyzované podľa nasledujúcich vybraných parametrov: mesiac, stav, rozsah, región, počet obetí, počet úmrtí, personál, vybavenie, zdroj mimoriadnych udalostí.

Možné možnosti kognitívne obrazy v statickej polohe na analýzu týchto núdzových situácií (projekcia viacrozmerného oblaku do roviny špecifikovanej dvojicou osí parametrov) sú znázornené na obrázkoch 1-3.

Možno konštatovať, že použitie vizualizácie viacrozmerných štatistických údajov pomocou generovania kognitívneho obrazu ako dodatočného nástroja pri analýze a predpovedi mimoriadnych udalostí umožnilo upozorniť na ich špeciálne triedy, ktoré nebolo možné zistiť bez použitia intuitívneho vnímania kognitívnych obrazov.

Ryža. 4. Kognitívne obrazy v hyperbolickom vizualizéri 4. Kognitívne obrazy v hyperbolickom vizualizéri

Nové algoritmy pre kognitívnu vizualizáciu. Ponúkaný ďalší vývoj algoritmy kognitívnej vizualizácie založené na interpretácii k-rozmerného projektívneho priestoru Pk na ^-rozmerný hyperbolický priestor v ^, po ktorom nasleduje jeho transformácia na kognitívny trojrozmerný obraz. K tomuto formovaniu hyperbolickej geometrie viacrozmerných údajov dochádza pomocou Plückerových súradníc. Takéto algoritmy sú schopné kognitívne vizualizovať aj terabajtové zbierky objektov. Kognitívny obraz tohto typu je znázornený na obrázku 4.

Algoritmus hyperbolickej vizualizácie výrazne podporuje efektívny spôsob interakcie s hierarchiami väčšia veľkosť než bežné vykresľovacie nástroje hierarchie. Kým bežný 2D renderer v okne 600x600 pixelov dokáže zobraziť 100 uzlov, hyperbolický prehliadač dokáže zobraziť 1000 uzlov, z ktorých je asi 50 zaostrených a dobre čitateľných.

Toto je obzvlášť dôležité pri analýze štatistických vzťahov, faktorová analýza, detekcia a rozpoznávanie cieľa. Postup dynamickej vizualizácie sa nespolieha na neúplné a možno falošné apriórne informácie o povahe objektov, a preto bez vnášania skresľujúceho vplyvu konkrétneho modelu do projekcií umožňuje použiť vizualizované obrazy v podmienkach hlbokého a prioritná neistota predmetnej oblasti bojových operácií a zbraní. Autori vyvinuli multiplatformové verzie Java softvérové ​​systémy SpaceWalker a , schopný implementovať technológie pre kognitívnu vizualizáciu operačného prostredia pre všeobecné dispečerské služby.

Existuje ešte jedna možnosť kognitívnej kontroly najmenších zmien v stave objektov. Štúdie ukázali, že aj malé zmeny v parametroch objektov výrazne menia ich kognitívne obrazy, čo umožňuje operátorovi okamžite si všimnúť zmenu charakteristík objektov. Je potrebné zdôrazniť, že použitie hyperbolickej geometrie pri vytváraní kognitívneho obrazu umožňuje vizuálne znázorniť obsah terabajtových viacrozmerných polí. Navyše, využitie týchto aplikácií kognitívnej grafiky bude ešte efektívnejšie, keď bude implementované do sieťových technológií. Pôsobivý efekt možno dosiahnuť zavedením metódy operačnej analýzy do online systémov monitorovania priestoru.

prevádzková analýza veľkých objemov multidimenzionálnych dát - od plánovania operácií až po monitorovanie a modelovanie technických systémov.

Literatúra

1. Garret R., London J. Základy operácií na mori; [za. z angličtiny]. M.: Voen. Moskovské vydavateľstvo, 1974. 268 s.

2. Kognitívny prístup; [res. vyd. V.A. prednášajúci]. M.: "KANON +" ROOI "Rehabilitácia", 2008. 464 s.

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. Manažment v neistote: monografia. Petrohrad: Vydavateľstvo Petrohradskej elektrotechnickej univerzity „LETI“, 2014. 303 s.

4. Zenkin A.A. poznávacie počítačová grafika. M.: Nauka, 1991.

5. Cook D., Swaine D.E. Interaktívna a dynamická grafika na analýzu údajov. Spriger, 2009. 345 s.

6. Gorochov V.L., Muravyov I.P. Kognitívna strojová grafika. Metódy dynamických projekcií a robustnej segmentácie viacrozmerných údajov: monografia; [ed. A.I. Michajluškin]. Petrohrad: SPbGIEU, 2007. 170 s.

7. Lo A. Big data, Systemic Risk and Privacy-Preserving Risk Measurement / Big Data &Privacy – Súhrnná správa z dielne 19. júna 2013 Massachusetts Institute of Technology, 2013. 45 s.

8. Rosenfeld B.A. Viacrozmerné priestory. M.: Nauka, 1966. 647 s.

9. Klein F. Vyššia geometria. M.: URSS, 2004. 400 s.

1. Garret R.A., Londýn J.Ph. Základy analýzy námorných operácií. United States Naval Institute Publ., 1970, 254 s. (Rus. vyd.: Osnovy analiz operatsiy na more. Moskva, Voennoe izdatelstvo, 1974, 268 s.).

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

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. Upravenie v usloviyakh neopredelyonnosti. Monografia, sv. Petersburg, Petrohrad Petrohradská elektrotechnická univerzita Publ. „LETI“, 2014, 303 s.

4. Zenkin A.A. Kognitivnaya kompyuternaya grafika. Moskva, Nauka, 1991, 192 s.

5. Cook D., Swaine D.E. Interaktívna a dynamická grafika pre analýzu dát. Spriger Publ., 2009, 345 s.

6. Gorochov V.L., Muravyev I.P. Kognitivnaya mashinnaya grafika. Metody dinamicheskikh proektsiy a robastnaya segmenta-tsiya mnohomernyikh dannykh. Monografia, sv. Petersburg, Petrohrad Štátna ekonomická univerzita v Petrohrade (UNECON) Publ., 2007, 170 s.

7. Lo A. Meranie veľkých dát, systémového rizika a ochrany súkromia. Big Data & Privacy – Súhrnná správa workshopu. 2013, Massachusetts Institute of Technology Publ., 2013, 45 s.

8. Rozenfeld B.A. Viacrozmerná prostranstva. Moskva, Nauka, 1966, 647 s.

9. Kleyn F. Vyishaya geometriya. Moskva, URSS Publ., 2004, 2. vydanie, 400 s.

10. Vitkovskiy V., Komarinskiy S. 6-D vizualizácia multidimenzionálnych dát pomocou kognitívnej technológie. Softvér a systémy na analýzu astronomických údajov (ADASS) XIX. Mizumoto Y., Morita K.-I., Ohishi M. (Eds.). USA, San Francisco, 2010, s. 449-553.

VÝVOJ KOGNITÍVNEJ POČÍTAČOVEJ GRAFIKA V RÁMCI APLIKOVANEJ POČÍTAČOVEJ VEDY

čl. učiteľka katedry ISvEC

Pobočka SPbGIEU

Početné štúdie psychológov venované analýze procesu riešenia problémov ľuďmi ukázali, že prvé dve fázy sú v tomto procese časovo najnáročnejšie. Človek vynakladá maximálne úsilie na proces prechodu od nejasného pocitu určitej situácie k jasne formulovanej úlohe. Túto etapu väčšina výskumníkov spravidla vníma ako kreatívnu. Na čom sa tvorí myšlienka problému a hľadá sa jeho formulácia. Okrem toho sa v mnohých prípadoch záležitosť týka len žiadosti odborníka.

Etapy formulácie problému v podmienkach použitia algebraického prístupu zostávajú mimo zorného poľa vedy. Tento problém zjavne nie je algoritmický. Každá úloha má individuálny charakter a existencia akýchkoľvek všeobecných postupov, okrem čisto metodických (ako sú algoritmy na vyhľadávanie vynálezov, je tu sotva možná). Ako však opakovane poznamenali významní matematici, ktorí sa vážne zamýšľali nad postupmi matematickej tvorivosti, v štádiu hľadania formulácie problému často zohrávali dôležitú úlohu geometrické znázornenia a modely. A je zaujímavé, že často nesúviseli priamo s povahou riešeného problému, ale jednoducho asociatívne evokovali túto formuláciu. Rovnaký jav zaznamenávajú aj psychológovia. Skúsme vymenovať znaky, ktoré sú charakteristické pre nový smer v informatike, tzv kognitívna grafika. Podrobnejšiu diskusiu o tomto smere obsahuje prvá svetová monografia venovaná špeciálne kognitívnej grafike.

Počítačová grafika je oblasť počítačovej vedy, ktorá pokrýva všetky aspekty vytvárania obrazov pomocou počítača.

Objavil sa v 50. rokoch 20. storočia a najskôr umožňoval zobraziť na obrazovke len niekoľko desiatok segmentov.

Základ počítačovej grafiky ocele základné vedy: matematika, chémia, fyzika atď.

Počítačová grafika sa používa takmer vo všetkých vedeckých a inžinierskych odboroch na vizuálne vnímanie a prenos informácií. Bežnou praxou je aj využívanie počítačových simulácií pri výcviku pilotov a iných profesií (simulátorov). Znalosť základov počítačovej grafiky je dnes nevyhnutná pre inžiniera aj vedca.

Konečným výsledkom aplikácie počítačovej grafiky je obraz, ktorý možno použiť na rôzne účely.

Kognitívna počítačová grafika- počítačová grafika pre vedecké abstrakcie, prispievajúca k zrodu nových vedeckých poznatkov. Technickým základom sú výkonné počítače a vysokovýkonné vizualizačné nástroje.

Príkladom využitia kognitívnej počítačovej grafiky v aplikovanej informatike môže byť kognitívna vizualizácia vývojových diagramov algoritmov, trojrozmerná reprezentácia výskumných objektov, vizuálna reprezentácia dátových modelov atď.

Podobná technika bola použitá pre periodické funkcie. Ako viete, grafy periodických funkcií majú opakujúce sa časti, takže ak posuniete graf periodickej funkcie na noty, hudba bude mať opakujúce sa fragmenty.

Riešenie problému monitorovania implementácie národných projektov si vyžaduje zohľadnenie mnohých faktorov. Rozsah a dynamika situácie pri realizácii národných projektov si vyžaduje rýchle spracovanie značného množstva prvotných údajov, vypracovanie a prijatie adekvátnych a včasných rozhodnutí.

Vzniká tak problém vnímania a interpretácie heterogénnych informácií zo strany rozhodovateľa, ktorý určuje relevantnosť riešenia problému hľadania foriem jej prezentácie, ktoré vylučujú alebo znižujú nejednoznačnosť chápania aktuálnej situácie.

Ľudské myslenie je postavené tak, že človek nemyslí v slovách a číslach, ale v obrazoch. Situácia je úplne rovnaká s vnímaním informácií o okolitom svete: obrazy tvorené rôzne telá pocity sú vnímané ako celok.

Štúdie ukazujú, že najväčší význam má vizuálna zložka vnímaného obrazu. Z toho vyplýva potreba prioritne riešiť problém vizualizácie numerických a nenumerických (verbálnych, grafických) počiatočných údajov a výsledkov ich analytického spracovania.

V rámci informatiky sa kognitívna počítačová grafika rozvíja v týchto oblastiach:

– štúdium všeobecnej konštrukcie kognitívnych grafických obrazov metód, metód kognitívnej počítačovej grafiky;

- štúdium individuálne vlastnosti vnímanie, najmä jeho apercepcia;

– vývoj modelu vnímania informácií tvorcami rozhodnutí;

– vytvorenie abecedy konceptuálneho a obrazového jazyka na reprezentáciu údajov, vrátane stereotypných symbolov, ktoré zobrazujú predmety a javy okolitého sveta s rôznym stupňom podobnosti, asociatívne zrozumiteľné grafické primitíva, z ktorých sa syntetizujú GO akejkoľvek zložitosti, a potrebné pomocné symboly prepojiť grafické primitívy a upútať pozornosť na najrelevantnejšiu civilnú obranu;

- štúdium vlastností GO, ktoré ovplyvňujú rozhodovateľa, keď sú vnímané na úrovni vnemov - energetické, geometrické, dynamické;

- formovanie „gramatiky“ pojmovo-figuratívneho jazyka, to znamená základných pravidiel pre formovanie GO a kognitívnych scén;

– vývoj prototypového subsystému na vizualizáciu výsledkov informačnej a analytickej podpory monitorovania implementácie prioritných národných projektov na báze koncepčného a obrazového jazyka prezentácie údajov;

- experimentálne overenie účinnosti vyvinutého prototypu z hľadiska účinnosti, úplnosti, presnosti vnímania informácií rozhodovateľom.

Hlavné smery aplikovanej kognitívnej vedy. Umelá inteligencia: príležitosti a obmedzenia. Expertné systémy a systémy na podporu rozhodovania. Modelovanie rozhodovania v ekonomike a problém ľudskej racionality. Problém spracovania prirodzeného jazyka a systémov strojového prekladu. Hlavné smery robotiky: problémy modelovania konštrukcie pohybu, orientácie v priestore a výcviku mobilných robotov. Interakcia človeka s počítačom: základné prístupy a metódy výskumu. Kognitívna ergonómia. Dizajn a počítačová grafika. Virtuálne reality.

Široké používanie hypertextových technológií a multimediálnej paradigmy úzko súvisiacej s týmito technológiami tiež stimuluje rozvoj kognitívnej grafiky. Ako viete, multimediálna paradigma zrovnoprávňuje práva na texty a obrázky. V nelineárnej reprezentácii (vo forme siete), ktorá je typická pre hypertextové technológie, vám multimediálna paradigma umožňuje navigáciu v sieti, a to ako na úrovni textu, tak aj na úrovni obrázkov, pričom dochádza k prechodu z textu na obrázky. kedykoľvek a naopak.

Systémy typu „Text-Drawing“ a „Drawing-Text“ teda úzko súvisia s multimediálnou paradigmou a kognitívnou grafikou a samy o sebe sú jedným z výsledkov interakcie medzi kognitívnou grafikou a hypertextovou technológiou.

V systémoch automatizácie výskumu možno kognitívnu grafiku použiť ako prostriedok na vizualizáciu myšlienok, ktoré ešte nedostali presné vyjadrenie. Ďalším príkladom použitia týchto nástrojov je špeciálna kognitívna grafika na výber základných operácií vo fuzzy logike, v ktorej globálna farebná distribúcia modrých a červených oblastí charakterizuje „rigiditu“ definovania operácií, akými sú konjunkcia a disjunkcia.

V tejto oblasti sa kognitívna grafika používa vo fáze formalizácie problémov a v procese predkladania plauzibilných hypotéz.

V oblasti systémov umelej inteligencie dosiahne kognitívna počítačová grafika lepšie výsledky ako iné systémy vďaka algebraickému a geometrickému prístupu k modelovaniu situácií a rôzne možnosti ich rozhodnutia.

Takže vo vedeckom výskume, vrátane základného, ​​charakteristické pre počiatočná fáza dôraz na ilustračnú funkciu ICG sa čoraz viac presúva smerom k využívaniu tých schopností ICG, ktoré umožňujú aktivovať človek schopnosť myslieť v zložitých priestorových vzorcoch. V tomto smere sa začínajú zreteľne rozlišovať dve funkcie ICG: ilustračná a kognitívna.

Ilustračná funkcia ICG umožňuje zhmotniť do viac-menej adekvátnej vizuálnej podoby len to, čo je už známe, teda už existuje buď vo svete okolo nás, alebo ako nápad v hlave výskumníka. Kognitívnou funkciou ICG je získať pomocou nejakého ICG obrazu nový, t.j. poznatok, ktorý ešte neexistuje ani v hlave odborníka, resp. najmenej, prispievajú k intelektuálnemu procesu získavania týchto vedomostí.

Táto základná myšlienka rozdielov medzi názornými a kognitívnymi funkciami ICG dobre zapadá do klasifikácie vedomostí a počítačové systémy vzdelávací účel. Ilustračné funkcie ICG sa implementujú vo vzdelávacích systémoch deklaratívneho typu pri odovzdávaní artikulovanej časti vedomostí študentom, prezentovaných vo forme vopred pripravených informácií s grafickými, animačnými, zvukovými a video ilustráciami. Kognitívna funkcia ICG sa prejavuje v systémoch procedurálneho typu, keď študenti „získavajú“ poznatky výskumom o matematické modely objekty a procesy, ktoré sa skúmajú, a keďže tento proces formovania vedomostí je založený na mechanizme myslenia na pravej hemisfére, toto poznanie samotné je vo veľkej miere osobné. Každý človek tvorí techniky podvedomia duševnej činnosti svojim spôsobom. Moderná psychologická veda nemá striktne podložené metódy na formovanie tvorivého potenciálu človeka, aj keď je profesionálny. Jedným zo známych heuristických prístupov k rozvoju intuitívneho profesionálne orientovaného myslenia je riešenie výskumných problémov. Použitie vzdelávacích počítačových systémov procedurálneho typu umožňuje výrazne zintenzívniť tento proces, eliminovať z neho rutinné operácie a umožňuje vykonávať rôzne experimenty na matematických modeloch.

Úloha ICG v nich akademický výskumťažko preceňovať. Práve ICG snímky priebehu a výsledkov experimentov na matematických modeloch umožňujú každému študentovi vytvoriť si vlastný obraz o skúmanom objekte alebo jave v celej jeho celistvosti a rozmanitosti súvislostí. Niet pochýb o tom, že ICG obrázky plnia predovšetkým kognitívnu a nie ilustratívnu funkciu, pretože v procese vzdelávacej práce s počítačovými systémami procedurálneho typu tvoria študenti čisto osobné, t.j. neexistujúce komponenty. v tejto podobe pre kohokoľvek.vedomosti.

Samozrejme, rozdiely medzi názornými a kognitívnymi funkciami počítačovej grafiky sú skôr ľubovoľné. Pomerne často obyčajná grafická ilustrácia môže podnietiť niektorých študentov k novej myšlienke, umožniť im vidieť niektoré prvky vedomostí, ktoré učiteľ-vývojár deklaratívneho vzdelávacieho počítačového systému „neinvestoval“. Ilustračná funkcia ICG obrazu sa tak mení na kognitívnu funkciu. Na druhej strane kognitívna funkcia ICG obrazu sa pri prvých experimentoch so vzdelávacími systémami procedurálneho typu v ďalších experimentoch mení na ilustračnú funkciu pre už „objavenú“, a teda už nie novú vlastnosť objektu pod. štúdium.

Napriek tomu zásadné rozdiely v logických a intuitívnych mechanizmoch ľudského myslenia, vyplývajúce z týchto rozdielov v podobe reprezentácie poznatkov a metód ich rozvoja, robia metodologicky užitočným rozlišovať medzi názornou a kognitívnou funkciou počítačovej grafiky a umožňujú jasnejšie formulovať didaktické úlohy ICG obrazov vo vývoji počítačových systémov na vzdelávacie účely.

Zoznam použitých zdrojov

1. Zenkin A. A. Kognitívna počítačová grafika. - M.: Nauka, 1991. - 192 s.

Analýza scény

Spracovanie a analýza obrazu

Obrazová počítačová grafika

Smery počítačovej grafiky

V súčasnom ustálenom stave je zvykom rozdeliť počítačovú grafiku do nasledujúcich oblastí:

• vizuálna počítačová grafika,
• spracovanie a analýza obrazu,
• analýza scény (percepčná počítačová grafika),
• počítačová grafika pre vedecké abstrakcie (kognitívna počítačová grafika – grafika, ktorá prispieva k poznaniu).

Objekty: syntetizované obrázky.

• budovanie modelu objektu a generovanie obrazu,
• transformácia modelu a obrazu,
• identifikáciu objektu a získanie požadovaných informácií.

Objekty: Diskrétne, číselné znázornenie fotografií.

• zlepšenie kvality obrazu,
• vyhodnotenie obrazu - určenie tvaru, umiestnenia, veľkosti a iných parametrov požadovaných predmetov,
• rozpoznávanie obrazu - výber a klasifikácia vlastností objektov (spracovanie leteckých snímok, zadávanie výkresov, navigačné, detekčné a navádzacie systémy).

Takže spracovanie a analýza obrazu sú založené na reprezentácii obrazu, metódach spracovania a analýzy plus, samozrejme, na vizuálnej počítačovej grafike, aspoň na prezentáciu výsledkov.

Predmet: výskum abstraktných modelov grafických objektov a vzťahov medzi nimi. Objekty môžu byť buď syntetizované alebo zvýraznené na fotografiách.

Prvým krokom pri analýze scény je izolácia prvkov, ktoré tvoria grafický objekt (objekty).

Príklady: strojové videnie (roboty), analýza röntgenových snímok s izoláciou a sledovaním objektu záujmu, ako je srdce.

Analýza scény (percepčná počítačová grafika) je teda založená na vizuálnej grafike + analýze obrazu + špecializovaných nástrojoch.

Iba vznikajúci nový smer, ktorý ešte nie je jasne definovaný.

Ide o počítačovú grafiku pre vedecké abstrakcie, ktorá prispieva k zrodu nových vedeckých poznatkov. Základ – výkonné počítače a vysokovýkonné vizualizačné nástroje.

Všeobecná postupnosť poznania spočíva v prípadne cyklickom postupe od hypotézy k modelu (predmetu, javu) a rozhodnutiu, ktorého výsledkom je poznanie. Model všeobecnej postupnosti vedomostí je znázornený na obrázku 2.1.

Obrázok 2.1 - Postupnosť procesu poznávania

Ľudské poznanie využíva dva hlavné mechanizmy myslenia, z ktorých každý je priradený polovici mozgu:

• vedomý, logicko-verbálny, manipuluje s abstraktnými postupnosťami symbolov (objektov) + sémantika symbolov + pragmatické reprezentácie spojené so symbolmi. Vek tohto mechanizmu spojeného s prítomnosťou reči je až 100 tisíc rokov:
• nevedomý, intuitívny, obrazný, pracuje so zmyslovými obrazmi a predstavami o nich. Vek tohto mechanizmu je časom existencie sveta zvierat na Zemi.

Počítače mali spočiatku nízky výkon procesorov a nástrojov počítačovej grafiky, t.j. v podstate mali možnosť pracovať len so symbolmi (nejaká zjednodušená obdoba logického myslenia).

S príchodom superpočítačov s kapacitou miliardy a viac operácií za sekundu a grafických super staníc s kapacitou až stoviek miliónov operácií za sekundu bolo možné pomerne efektívne manipulovať s obrázkami (obrázkami).

Je dôležité si uvedomiť, že mozog nielenže vie pracovať s dvomi spôsobmi prezentácie informácií a s obrázkami pracuje inak a efektívnejšie ako počítač, ale vie aj tieto dva spôsoby korelovať a urobiť (nejakým spôsobom) prechody z jednej reprezentácie do druhej.

V tejto súvislosti je hlavným problémom a úlohou kognitívnej počítačovej grafiky vytvorenie takých modelov reprezentácie znalostí, v ktorých by sa dali jednotne reprezentovať objekty charakteristické pre logické (symbolické, algebraické) myslenie, ako aj objekty charakteristické pre figuratívne myslenie.

Iné kritických úloh:

• vizualizácia tých vedomostí, pre ktoré neexistujú (zatiaľ?) symbolické popisy,
• hľadať spôsoby, ako prejsť od obrazu k formulácii hypotézy o mechanizmoch a procesoch reprezentovaných týmito (dynamickými) obrazmi na obrazovke.

Vznik kognitívnej počítačovej grafiky je signálom prechodu z éry extenzívneho rozvoja prirodzenej inteligencie do éry intenzívneho rozvoja, charakterizovaného hlboko prenikajúcou informatizáciou, vedúcou k technológii poznávania človek-stroj, ktorej dôležitým bodom je priame, cieľavedomé, aktivizujúce pôsobenie na podvedomé intuitívne mechanizmy obrazného myslenia.

Jedným z najjasnejších a prvých príkladov aplikácie kognitívnej počítačovej grafiky je práca C. Straussa „Neočakávané použitie počítačov v čistej matematike“ (TIEER, zv. 62, N 4, 1974, s. 96 - 99). Ukazuje, ako sa „n-rozmerná“ doska založená na grafickom termináli používa na analýzu zložitých algebraických kriviek. Pomocou vstupných zariadení môže matematik jednoducho získať geometrické obrazy výsledkov usmernenej zmeny parametrov skúmanej závislosti. Môže tiež ľahko spravovať aktuálne hodnoty parametrov, „čím si prehĺbi svoje chápanie úlohy variácií v týchto parametroch“. Výsledkom bolo, že „bolo získaných niekoľko nových teorémov a boli identifikované smery pre ďalší výskum“.

Už dnes môžeme so všetkou istotou konštatovať, že sa nám pred očami rodí zásadne nová ľudsko-strojová realita, ktorá vytvára predpoklady pre intenzívnu technológiu poznávania. Hovoríme o nových smeroch v oblasti interakcie človek-stroj a umelej inteligencie – systémoch kognitívnej grafiky a virtuálnej reality.

Psychológovia dokázali, že je nezákonné spájať duševné schopnosti človeka len s najvyššou verbálno-logickou úrovňou mentálnej reflexie reality. K tejto reflexii patrí aj zmyslovo-percepčná a obrazná rovina a im zodpovedajúce schopnosti, ktoré sa prejavujú v procesoch pociťovania, vnímania, obraznej pamäti a predstavivosti, preto je potrebné vytvárať prostriedky na rozvoj takýchto schopností. Dodnes je úroveň rozvoja výpočtovej techniky taká vysoká, že umožnila začať s vývojom nástrojov pre budovanie systémov, ktoré fungujú nielen na symbolicko-logickej, ale aj zmyslovo-percepčnej a obraznej úrovni. A vedúcu úlohu tu majú naznačené dva nové smery vo vývoji modernej výpočtovej vedy.

Termínom kognitívna grafika sa prvýkrát zaoberal ruský vedec A.A. Zenkin vo svojej práci o štúdiu vlastností rôzne koncepty z teórie čísel. Pomocou vizuálnych obrazov abstraktných numerických pojmov dosiahol výsledky, ktoré predtým nebolo možné dosiahnuť. Smer práce na kognitívnej grafike sa rýchlo rozvíja av súčasnosti existuje veľa podobných systémov v rôznych tematických oblastiach: v medicíne na podporu rozhodovania o riadení zložitých technologických systémov, v systémoch založených na prirodzený jazyk.

Treba poznamenať dve funkcie kognitívnych grafických systémov: názornú a kognitívnu. Ak prvá funkcia poskytuje čisto ilustratívne možnosti, ako je konštrukcia diagramov, histogramov, grafov, plánov a diagramov, rôznych obrázkov odrážajúcich funkčné závislosti, potom druhá umožňuje človeku aktívne využívať svoju prirodzenú schopnosť myslieť v zložitých priestorových obrazoch.

Pojem „virtuálna realita“ zaviedol bývalý počítačový hacker Jaron Lenier, ktorý v roku 1984 založil spoločnosť HP Research Corp. v meste Foster v Kalifornii. Ide o prvú spoločnosť, ktorá vytvorila systémy VR. Od začiatku 90. rokov sa konajú konferencie o nástrojoch na simuláciu virtuálnej reality a konštrukcii systémov, ktoré umožňujú človeku konať v prostredí, ktoré môže byť kvalitatívne odlišné od podmienok reality, v ktorej žije.

Existujú dve vlastnosti, ktoré umožňujú rozlíšiť program vytvárajúci „virtuálny svet“ (VR systém) od tradičných počítačových grafických systémov.

1. Okrem jednoduchého prenosu vizuálnych informácií tieto programy súčasne ovplyvňujú niekoľko ďalších zmyslov, vrátane sluchu a dokonca aj hmatu.

2. Systémy VR interagujú s osobou a v najpokročilejších z nich sa používateľ môže napríklad dotknúť objektu, ktorý existuje iba v pamäti počítača, a to tak, že si nasadí rukavicu naplnenú senzormi. V mnohých systémoch môžete použiť joystick alebo myš – potom môžete s objektom zobrazeným na obrazovke niečo robiť (povedzme, otočte ho, posuňte ho alebo sa naň pozrite zozadu).

Vývoj systémov založených na modeli virtuálnej reality nás núti riešiť množstvo problémov, ktoré sú typické pre multimediálne technológie a kognitívne grafické technológie. Tento príspevok sa zaoberá problémami spojenými s vývojom grafických nástrojov na generovanie obrazových zobrazení dynamických scén reprezentujúcich rôzne reality, vrátane imaginárnych.

Zvážte problém budovania systému virtuálnej reality na učenie založeného na paradigme „imaginárneho sveta“. fyzikálne zákony statika, kinematika a dynamika. Budeme uvažovať o nasledujúcom dynamickom svete: trojrozmerný uzavretý priestor, množina predmetov v ňom, aktér v tomto priestore (je tiež učiaci sa, nazvime ho Herec). Úlohou herca je porozumieť zákonitostiam, ktoré sú vlastné svetu, v ktorom sa nachádza a koná, pričom vykonáva určité fyzické akcie s objektmi v čase a priestore.

Vyzdvihnime hlavné typy pojmov, s ktorými sa Herec stretne. Sú to predmety, vzťahy, pohyby a fyzické činy. Dajme si za úlohu vytvoriť imaginárny svet, ktorý odráža tieto kategórie; zároveň budú stavy takejto imaginárnej reality popísané formou textov v bežnom prirodzenom jazyku. Dôležitým modulom takéhoto VR systému je podsystém, ktorý z textu buduje dynamicky sa meniaci grafický obraz. Na vyriešenie tohto problému sa používa autormi vyvinutý systém TEKRIS. Nižšie uvádzame všeobecný popis systému TEKRIS a grafické nástroje na vytváranie takýchto systémov.

Schéma štruktúry systému TEKRIS

Systém TEKRIS je súbor softvérových nástrojov, ktoré umožňujú zostaviť dynamicky sa meniaci grafický obraz popisovanej situácie pomocou textu v prirodzenom jazyku. Ako obmedzenia kladené na počiatočný popis je potrebné poznamenať nasledovné: 1) popis počiatočnej statickej scény musí byť prítomný v texte; 2) všetky následné zmeny na scéne sú výsledkom akcií vykonaných nejakým subjektom (človek, robot). Typický príklad Takýto popis by mohol znieť takto:

V miestnosti je stôl. Na stole je lampa. Vedľa stola je stolička. Za stolom, neďaleko naľavo, je knižnica. Napravo od kresla je pohovka. Ivan stojí vedľa skrine. Ivan išiel k stolu. Vzal som lampu. Dal som to na skriňu.

Bloková schéma systému je znázornená na obrázku 1. Na tomto diagrame sú softvérové ​​komponenty prezentované vo forme obdĺžnikov a zdrojové a pomocné súbory sú vo forme oválov.

Opis dynamickej situácie v prirodzenom jazyku sa privádza na vstup jazykového procesora. Pomocou slovníka predmetného sveta konvertuje text na internú rámcovú reprezentáciu, ktorá je potom privádzaná do riešiteľa a plánovača.

Riešiteľ pomocou bloku kvalitatívneho fyzikálneho uvažovania a logického bloku zostaví opis trajektórie vývoja situácie vo forme časového sledu scén, ktorý odráža dynamiku vývoja situácie danú textom. .

Plánovač vytvorí grafický obraz každej scény z danej sekvencie, pričom na tento účel vypočíta rozmery a súradnice všetkých objektov, ktoré scénu tvoria, a tiež vytvorí trajektórie pohybu objektov potrebné na zobrazenie a toto všetko odovzdá vstup vizualizéra.

Vizualizér postupne s určitým oneskorením reprodukuje vygenerované obrázky na obrazovke. Napríklad pre vyššie uvedený textový popis sa vygeneruje úvodná scéna znázornená na obrázku 2.

Tak ako je lingvistický procesor prepojený s predmetnou oblasťou cez slovník pojmov, tak je vizualizér prepojený s tou istou oblasťou cez základňu grafických objektov.

Databáza grafických objektov je súborom trojrozmerných popisov objektov a predmetov, ktoré sa nachádzajú v analyzovaných scénach. Na vytvorenie základu pre konkrétnu aplikáciu sa používa dodatočný program nazývaný knihovník grafických objektov.

Ryža. 2. Úvodná scéna Základ grafického objektu

Databázu grafických objektov tvorí súbor popisov objektov a predmetov spojených s posudzovanou tematickou oblasťou. Každý databázový objekt pozostáva z názvu (alebo typu) jedinečného pre túto databázu (napríklad „stolička“, „stôl“, „pohovka“ atď.) a popisu zloženia a relatívnej polohy komponentov, ktoré ho tvoria. hore.

Základným prvkom, z ktorého sú postavené všetky grafické objekty, je pravouhlý rovnobežnosten (pozri obr. 3). Na zostavenie zložitých objektov možno ako komponenty použiť aj iné predtým definované objekty. Ak chcete napríklad postaviť taký zložitý objekt, ako je „Ivan“, môžete najskôr definovať tieto jednoduchšie objekty: „hlava“, „ruka“, „noha“ a potom postaviť „Ivan“ z už existujúcich „tehál“.

Obrázok 3 zobrazuje objekt „tabuľka“, ktorý pozostáva z piatich základných prvkov. Pre každý objekt je definovaný pravouhlý rovnobežnosten, do ktorého môže byť vpísaný (na obrázku označený bodkovanou čiarou) a základný uhol, v ktorom sa nachádza počiatok objektu.

Okrem toho je pre každý objekt definovaný súbor farieb, ktorými sú jeho súčasti namaľované pri zobrazení na obrazovke počítača:

počet farieb

Na určenie jednej farby sú uvedené tri trojice čísel, pričom typ výplne určuje poradie, v ktorom sa zmiešajú základné farby:
typ výplne i

typ výplne 2

typ výplne

Pri vykresľovaní sa používajú štyri typy tieňovania s plnou základnou alebo kombinovanou farbou, ako je znázornené na obrázku 4.

Tri sady čísel vám umožňujú nastaviť tri rôzne odtiene farieb pre rôzne farbenie

zložka l

Každý komponent objektu je určený svojou polohou (súradnicami vzhľadom k základnému uhlu), rozmermi a farbou plôch.

Komponent, ktorý je základným prvkom, je opísaný takto:

2) súradnice základného uhla v systéme

súradnice objektu;

3) uhly rotácie okolo osí systému

súradnice objektu, kým sa nezhoduje so súradnicovými osami prvku;

4) rozmery prvkov (dx, dy, dz);

5) číslo farby.

Komponent, ktorý je zase objektom, je definovaný nasledovne: 1) typ(=1);

2) názov objektu;

3) súradnice základného uhla;

4) uhly natočenia;

5) rozmery;

6) číslo farby.

Keď je objekt vykreslený, všetky jeho komponenty sú zoradené v závislosti od vzdialenosti k projekčnej ploche (obrazovke). Najskôr sa kreslia najvzdialenejšie komponenty, potom najbližšie, čo umožňuje zatvoriť neviditeľné časti najvzdialenejších komponentov od pozorovateľa.

Plochy kvádra sú tiež usporiadané v poradí priblíženia sa k projekčnej ploche. Pre každý vrchol tváre sú 3D súradnice preložené zo súradnicového systému scény do 2D súradníc obrazovky pomocou nižšie uvedených vzorcov (pozri obr. 5). Potom sa určí smer normálového vektora a vyberie sa vhodný typ tieňovania tváre, po ktorom sa na obrazovke nakreslí štvoruholník zodpovedajúci tvári. Keďže prvky najbližšie k pozorovateľovi sú zobrazené ako posledné, zakryjú neviditeľné okraje.

Ryža. 5. Projekcia objektu do vizualizačnej roviny

Súradnice bodu patriaceho k prvku v súradnicovom systéme objektu (x, y, z) sa vypočítajú pomocou nasledujúcich vzorcov:

kde (x\ y", z1) sú súradnice bodu v systéme prvkov;

(xq, уо", zq) - súradnice základného uhla, tij - smerové kosínusy, t.j. cos uhla medzi osami / a j objektového systému.

Na výpočet smerových kosínusov sa používa nasledujúci vzorec:

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

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

Sina cosp cosa cosp

Matica M špecifikuje sekvenčnú rotáciu okolo osi x na oc, y na p, z na y. Súradnice priemetu bodu na plochu obrazovky sa vypočítajú podobným spôsobom.

Knihovník grafiky

Knihovník grafických objektov je program určený na vytváranie množiny objektov a predmetov, ktoré možno nájsť v analyzovaných textoch. Tento program umožňuje vytvoriť novú databázu objektov, načítať existujúcu databázu, uložiť databázu do súboru, pridať nový objekt do databázy, upraviť a odstrániť objekt.

Ryža. 6. Pracovná obrazovka knihovníka grafických objektov

časti, ako aj hodnoty parametrov aktuálneho (upravovaného) komponentu.

Zvyšok priestoru na obrazovke zaberajú tri ortogonálne projekcie objektu a jeho izometrické premietanie a je možné meniť uhol pohľadu na objekt nastavením uhlov natočenia okolo súradnicových osí.

Hlavné menu programu obsahuje nasledujúce položky:

Základ - vytvorenie novej databázy objektov, uloženie a načítanie starej databázy.

Druh - zmena izometrický pohľad(rotácia objektu).

Objekty – zobrazenie zoznamu všetkých objektov v databáze s možnosťou navigácie na vybraný objekt.

Komponent - nastavenie hodnôt parametrov pre komponent objektu (pozícia, rozmery, farba).

Farby – nastavenie množiny farieb pre objekt.

Izba - budovanie a prezeranie miestnosti z existujúcich objektov (nerealizované v posudzovanej verzii).

Exit - Ukončenie programu.

Tlačidlá pod hlavnou ponukou vykonávajú nasledujúce funkcie:

Pracovná obrazovka programu je znázornená na obr. 6. V hornej časti obrazovky je hlavná ponuka, v dolnej časti - sada základných farieb (16 farieb) a štyri typy tieňovania. V ľavom hornom (za menu) rohu obrazovky je päť tlačidiel na vytvorenie a úpravu objektu. Priamo pod nimi je názov objektu, zoznam jeho zloženia

Pridajte do objektu nový základný alebo zložený komponent

Zmeňte veľkosť (rozmery) komponentu

Zmeňte umiestnenie komponentu

Otočiť komponent

Odstrániť komponent

Keď sa vytvorí nový objekt, vytvorí sa kváder s predvolenými rozmermi. Rozmery komponentov objektu sú nastavené ako celé čísla v rozsahu od 1 do 400, takže pri vytváraní základne objektu je potrebné určiť mierku tak, aby zobrazované (nie skutočné) rozmery objektu spadali do tohto intervalu. .

Ak chcete zmeniť veľkosť komponentu, kliknite na tlačidlo "Veľkosť". Potom sa program prepne do režimu zmeny rozmerov, čo sa robí posunutím pravého dolného rohu obdĺžnika zodpovedajúceho komponentu v jednom z troch kolmých priemetov. Pohyb sa vykonáva pomocou manipulátora „myš“ so stlačeným ľavým tlačidlom.

Komponent sa pohybuje rovnakým spôsobom, keď je stlačené tlačidlo "Presunúť". Ak chcete komponent otočiť, kliknite na tlačidlo "Otočiť". Pridanie nového komponentu sa vykoná stlačením tlačidla "Nový". Pri vykonávaní akejkoľvek operácie s komponentom sa automaticky prepočítajú rozmery objektu a súradnice všetkých jeho komponentov.

V prípade potreby je možné pomocou tlačidla "Del" vymazať komponent objektu, čím dôjde aj k prepočítaniu súradníc a rozmerov. Okrem polohy a veľkosti každý komponent objektu definuje tri odtiene farieb pre jeho tváre. Výber jedného alebo druhého odtieňa závisí od polohy roviny tváre (jej normálnej) v priestore. Ak je komponentom objekt, dedia sa farby podobjektu s možnosťou ich nahradenia farbami upravovaného objektu.

Ak chcete nastaviť farby pre objekt alebo definovať farbu pre komponent, zvoľte "Farby" z hlavnej ponuky. Na obrazovke sa objaví okno (obr. 7).

V ľavej časti tohto okna je zoznam farieb objektu, v pravej časti je vzor tieňovania pre tri možné prípady, v spodnej časti sú štyri tlačidlá.

Ak chcete nastaviť tieňovanie, musíte vybrať tvár (A, B alebo C) a v spodnej časti obrazovky typ tieňovania, hlavné (ľavé tlačidlo myši) a doplnkové (pravé tlačidlo) farby. Keď kliknete na tlačidlo "Uložiť", zvolená farba sa priradí komponentu. Tlačidlá "Pridať" a "Odstrániť" vám umožňujú pridávať a odstraňovať prvky zoznamu farieb.

Ak nie je k dispozícii žiadny manipulátor "myš", môžete na nastavenie hodnôt parametrov komponentov použiť položku hlavného menu "Komponent". V tomto prípade sa na obrazovke objaví okno zobrazené na obrázku 8. V hornej časti tohto okna sa nastavuje názov komponentu (na obrázku „ľavé rameno“ stoličky), ktorý je možné zmeniť Ak je to nevyhnutné.

V ľavej polovici okna sa nastavujú hodnoty parametrov komponentov, v pravej - sada tlačidiel na triedenie komponentov, pridávanie a mazanie, nastavenie farby a uloženie alebo odmietnutie uloženia zmien.

Pomocou tohto okna, iba pomocou kláves, môžete plne opísať objekt. Ak chcete nastaviť hodnotu parametra, prejdite na požadovaný riadok pomocou kurzorových tlačidiel ("Hore", "Dole") a zadajte novú hodnotu. Všimnite si, že na obrázku 8 sú rozmery zobrazené sivou farbou, t.j. sú neprístupné na zmenu, pretože rameno stoličky je zase objekt a dedí jeho rozmery.

Keď dokončíte úpravu jedného objektu, môžete prejsť k vytvoreniu alebo úprave ďalšieho. Pred ukončením programu by sa mala databáza objektov uložiť do súboru pre ďalšie použitie v programe na vizualizáciu trojrozmerných scén.

Vizualizácia 3D scén

Vizualizačný program môže pracovať v dvoch režimoch. Hlavný režim je, keď plánovač zostaví aktuálnu 3D scénu a odovzdá ju rendereru na vykreslenie. V inom režime činnosti plánovač vygeneruje sekvenciu scén pre analyzovaný text a zapíše ho do súboru, ktorý neskôr použije vizualizér. V tomto prípade renderer funguje ako demonštrátor generovaných sekvencií.

Na vstup programu sú privedené dva súbory - základňa grafických objektov a sekvencia scén - v nasledovnej forme:

Jedna scéna je oddelená od druhej pomocou špeciálneho príkazu PAUSE (pauza medzi scénami).

Každá scéna je opísaná ako postupnosť príkazov:

Tím 1

Tým t

Príkazy sa delia na príkazy popisu objektu a ovládacie príkazy. Príkaz description obsahuje nasledujúce polia:

Jedinečný názov použitého objektu

v neskorších scénach;

Typ objektu (názov v databáze);

Súradnice ľavej zadnej nižšie

uhol v súradnicovom systéme miestnosti;

Uhly rotácie okolo súradnicových osí

Úprava veľkosti (L - veľká, M -

stredná, S - malá);

Farba (od 0 do 8). Ak farba = 0, potom objekt

zobrazené vo farbe použitej v databáze. Inak: 1 - čierna, 2 - modrá 8 - biela.

Medzi súborom objektov popisujúcich počiatočnú scénu musí byť objekt typu „scéna“ (miestnosť). Tento objekt je zabudovaný (nie je prítomný v základni grafických objektov). Nastavuje rozmery miestnosti, ako aj polohu pozorovateľa. Zakaždým nastavením nových uhlov rotácie môžete zmeniť polohu pozorovateľa, aby ste videli predtým nevidené objekty. Napríklad obrázok 9 zobrazuje druhú scénu textu diskutovaného na začiatku článku z iného uhla.

Ryža. 9. Druhá scéna z iného uhla

Nasledujúce ovládacie príkazy sa používajú na vytvorenie sekvencie scén:

PAUSE - pauza medzi scénami;

MOVE - presun objektu na nový

pozícia;" TRACE - ukazujú trajektóriu pohybu objektu;

DEL - odstránenie objektu zo scény

(používa sa na vizualizáciu konceptu "vziať").

Na záver možno poznamenať, že vyvinuté grafické nástroje sú zamerané na použitie v inteligentných CAD systémoch, robotoch, tréningových systémoch, budovaní počítačových hier, "v systémoch virtuálnej reality. Systémové softvérové ​​nástroje umožňujú reprezentovať dáta vyjadrené v textovej a grafickej podobe formuje a manipuluje s nimi.

Ďalším krokom vo vývoji týchto nástrojov je vývoj systému, ktorý vám umožní manipulovať nie v rámci jednej scény, ale v nejakej ich kombinácii, čo vám umožní vytvárať komplexnejšie svety.

Pri úvahách o problémoch konštruovania metód a nástrojov na vytváranie systémov nových generácií v oblasti interakcie človek-stroj (v širšom zmysle slova) by som chcel ešte raz zdôrazniť výnimočnú úlohu figuratívnych, neverbálnych reprezentácií. v rôznych tvorivých a intelektuálnych procesoch, vrátane učenia sa, objavovania nových vedomostí, riadenia zložitých objektov atď., takže sú potrebné nové nástroje, ktoré pomôžu využiť celú škálu ľudských schopností. A tu, samozrejme, dôležitá úloha patrí k počítačovým systémom s novými technológiami na podporu týchto schopností, najmä na báze kognitívnej grafiky a systémov virtuálnej reality.

Bibliografia

5. Zenkin A. A. Kognitívna počítačová grafika // M.: Nauka, 1991.-S. 187.

7. Rakcheeva T.A. Kognitívna reprezentácia rytmickej štruktúry EKG // Softvérové ​​produkty a systémy. - 1992. -L6 2.- S. 38-47.

4. Eremeev A.P., Korotkoe O.V., Popov A.V. Vizuálny ovládač pre systémy na podporu rozhodovania // Proceedings / Sh Conf. o umelej inteligencii. Tver.-1992. T. 1.- S. 142-145.

2. Bakharev I.A., Leder V.E., Matekin M.P. Displej grafických nástrojov Smart Day

komplexná dynamika technologický postup// Softvérové ​​produkty a systémy. -1992. - č. 2.- S. 34-37.

8. V.Bajdoun, LXitvintseva. SJvfalitov a kol. Tekris: Inteligentný systém pre animáciu textu // Proc. of East-West Conf. o čl. Intel. EWAIC93. 7. - 9. september, Moskva, Rusko. 1993.

3. Hamilton J., SmithA., McWilliams G. a kol. Virtuálna realita// Obchodný týždeň. - 1993. - č.1.

6. Litvinceva L.V. Koncepčný model vizualizačného systému pre trojrozmerné dynamické scény // Softvérové ​​produkty a systémy. č. 2,1992.

1. Baidun V.V., Bunin A.I., Bunina O.Yu. Analýza textových popisov dynamických priestorových scén v systéme TEKRIS // Softvérové ​​produkty a systémy. -1992. -Číslo 3. - S. 42-48.

4. KOGNITÍVNA POČÍTAČOVÁ GRAFIKA V INŽENÝRSKOM VÝCVIKU

Vznik a rozvoj nástrojov interaktívnej počítačovej grafiky (ICG) otvára pre rezort školstva zásadne nové grafické možnosti, vďaka ktorým môžu študenti dynamicky kontrolovať ich obsah, tvar, veľkosť a farebnosť v procese analýzy obrazu a dosiahnuť tak najväčšiu viditeľnosť. Tieto a mnohé ďalšie možnosti ICG sú stále málo pochopené učiteľmi, vrátane vývojárov informačných technológií vzdelávania, čo neumožňuje plne využívať tréningový potenciál IKG. Faktom je, že používanie grafiky vo vzdelávacích počítačových systémoch nielen zvyšuje rýchlosť prenosu informácií študentom a zvyšuje úroveň ich pochopenia, ale prispieva aj k rozvoju takých dôležitých vlastností pre odborníka v akomkoľvek odvetví, ako je intuícia, profesionál „flair“, nápadité myslenie.
Vplyv ICG na intuitívne, kreatívne myslenie viedli k vzniku nového smeru v problémoch umelej inteligencie, nazývaného v práci kognitívna (t. j. uľahčujúca poznanie) počítačová grafika. AT túto sekciu uvažuje sa o úlohe a mieste kognitívnej počítačovej grafiky v inžinierskom vzdelávaní, diskutuje sa o množstve známych a navrhujú sa nové kognitívnejšie spôsoby grafického zobrazenia polí. fyzické parametre sú popísané algoritmy na vytváranie zodpovedajúcich obrazov a sú prezentované výsledky porovnania uvažovaných metód vizualizácie z hľadiska ich kognitívnej účinnosti.

4.1. Dualizmus ľudského myslenia
Ľudská myseľ využíva dva mechanizmy myslenia. Jeden z nich umožňuje pracovať s abstraktnými reťazcami znakov, s textami a pod. Tento mechanizmus myslenia sa zvyčajne nazýva symbolický, algebraický alebo logický. Druhý mechanizmus myslenia poskytuje prácu so zmyslovými obrazmi a predstavami o týchto obrazoch. Hovorí sa tomu figuratívne, geometrické, intuitívne atď. Fyziologicky je logické myslenie spojené s ľavou hemisférou ľudský mozog, a obrazné myslenie - s pravou hemisférou.
Hlavné rozdiely v práci hemisfér ľudského mozgu objavil americký vedec R. Sperry, ktorý kedysi pre terapeutické účely riskoval prerušovanie medzihemisférických spojení u pacientov s epilepsiou. Osoba, ktorej pravá hemisféra bola „znefunkčnená“ a ľavá hemisféra „fungovala“, si zachovala schopnosť verbálne komunikovať, správne reagovať na slová, čísla a iné konvenčné znaky, ale často sa ukázalo ako bezmocné, keď bolo potrebné niečo urobiť s predmetmi hmotného sveta alebo ich obrazmi. Keď fungovala iba jedna „pravá“ hemisféra, pacient sa s takýmito úlohami ľahko vyrovnal, dobre sa orientoval v umeleckých dielach, melódiách a intonáciách reči, orientoval sa v priestore, ale stratil schopnosť porozumieť zložitým rečovým konštrukciám a nemohol hovoriť v akýmkoľvek koherentným spôsobom.
Každá z hemisfér ľudského mozgu je samostatným systémom na vnímanie vonkajšieho sveta, spracovávanie informácií o ňom a plánovanie správania sa v tomto svete. Ľavá hemisféra je akoby veľký a výkonný počítač, ktorý sa zaoberá znakmi a postupmi ich spracovania. Reč v prirodzenom jazyku, myslenie slovami, racionálno-logické postupy spracovania informácií a pod. - toto všetko sa realizuje v ľavej hemisfére. V pravej hemisfére sa myslenie realizuje na úrovni zmyslových obrazov: estetické vnímanie sveta, hudba, maľba, asociatívne rozpoznávanie, zrod zásadne nových myšlienok a objavov atď. Celý ten zložitý mechanizmus imaginatívneho myslenia, ktorý je často definovaný jediným pojmom „intuícia“, je pravou hemisférickou oblasťou mozgovej aktivity.
Často je myslenie pravým mozgom spojené s aktivitami v umení. Niekedy sa toto myslenie dokonca nazýva umelecké. Ešte formalizovanejšie činnosti však do značnej miery využívajú intuitívny mechanizmus myslenia. Kuriózne sú vyjadrenia významných vedcov o úlohe intuície vo vedeckej činnosti. "Skutočná hodnota," povedal A. Einstein, "je v podstate iba intuícia. Pre mňa niet pochýb o tom, že naše myslenie postupuje v podstate obchádzaním symbolov (slová) a navyše nevedome." A inde: "Žiadny vedec nerozmýšľa vo vzorcoch."
Dokonca aj taká abstraktná formalizovaná oblasť vedy, akou je matematika, výrazne využíva myslenie pravým mozgom. „Musíš hádať matematická veta než to dokážete; musíte uhádnuť myšlienku dôkazu predtým, ako si ho podrobne prejdete.“ A. Poincaré hovorí ešte jasnejšie: „... na vytvorenie aritmetiky, ako aj na vytvorenie geometrie alebo akéhokoľvek druhu veda, potrebuješ niečo iné ako čistú logiku. Nemáme na to iné slovo ako „intuícia“.
Rozdiel medzi oboma mechanizmami myslenia možno ilustrovať na princípoch zostavovania súvislého textu z jednotlivých prvkov informácie: myslenie ľavým mozgom vytvára z týchto prvkov jednoznačný kontext, t. zo všetkých nespočetných súvislostí medzi predmetmi a javmi aktívne vyberá len niekoľko, ktoré sú pre danú konkrétnu úlohu najpodstatnejšie. Pravohemisférické myslenie vytvára mnohohodnotový kontext, a to vďaka súčasnému uchopeniu takmer všetkých znakov a súvislostí jedného alebo viacerých javov. Inými slovami, logické myslenie vnáša do obrazu sveta určitú umelosť, zatiaľ čo figuratívne myslenie poskytuje prirodzenú bezprostrednosť vnímania sveta takého, aký je.
Ľudské myslenie a ľudské správanie sú podmienené spoločná práca obe hemisféry ľudského mozgu. V niektorých situáciách prevláda logická zložka myslenia, v iných intuitívna. Podľa psychológov sa všetci ľudia delia do troch skupín: s prevládajúcim myslením „ľavou hemisférou“, s „pravou hemisférou“, so zmiešaným myslením. Toto rozdelenie je geneticky predurčené a existujú špeciálne testy na určenie sklonu k jednému alebo druhému typu myslenia.
Vyššie opísané zásadné rozdiely medzi stratégiami spracovania informácií na ľavej a pravej hemisfére priamo súvisia s formovaním rôznych schopností. Takže za vedeckú tvorivosť, t.j. na prekonanie tradičných predstáv je potrebné vnímať svet v jeho celistvosti, čo zahŕňa rozvoj schopností usporiadať mnohohodnotový kontext (figuratívne myslenie). V skutočnosti existuje množstvo pozorovaní, že pre ľudí, ktorí si zachovávajú schopnosť kreatívne myslieť, je tvorivá činnosť menej únavná ako rutinná, monotónna práca. Ale ľudia, ktorí nemajú rozvinutú schopnosť nápaditého myslenia, často uprednostňujú mechanickú prácu a nezdá sa im to nudné, keďže sú akoby „zotročení“ vlastným formálno-logickým myslením. Z toho je zrejmé, aké dôležité je od malička správne budovať výchovu a vzdelávanie tak, aby oboje potrebné pre človeka typy myslenia sa rozvíjali harmonicky, aby obrazové myslenie nebolo obmedzované racionalitou, aby sa nevyčerpal tvorivý potenciál človeka.
Pri vývoji inteligentných systémov, ako D.A. Pospelov, je tu „valček ľavej pologule“. V ešte väčšej miere je zrejme takýto „naklonenie ľavej hemisféry“ charakteristický pre moderné vzdelávanie, vrátane počítačových metód a prostriedkov, ktoré sa v ňom používajú. Tento jav nie je taký neškodný. Negatívny vplyv informatizácie inžinierskeho vzdelávania, o ktorom sme hovorili vyššie (pozri odsek 3.1), je do značnej miery spôsobený slabým vplyvom používaných počítačových systémov na intuitívny, imaginatívny mechanizmus myslenia.
V tomto smere nám jasná alokácia implicitných, podvedomých zložiek vedomostí umožňuje aj jasne stanoviť úlohu ich rozvoja, formulovať vhodné požiadavky na metódy a učebné pomôcky, vrátane metód počítačovej grafiky.

4.2. Ilustračné a kognitívne funkcie počítačovej grafiky

V súčasnosti je interaktívna počítačová grafika jednou z najrýchlejšie sa rozvíjajúcich oblastí nových informačných technológií. Takže vo vedeckom výskume, vrátane základného výskumu, sa dôraz na ilustratívnu funkciu ICG, ktorá je charakteristická pre počiatočnú fázu, čoraz viac presúva smerom k využívaniu tých schopností ICG, ktoré umožňujú aktivovať „... ľudskú schopnosť myslieť v zložitých priestorových obrazoch“. V tomto ohľade začínajú jasne rozlišovať medzi dvoma funkciami ICG: názornou a kognitívnou.

Ilustračná funkcia ICG umožňuje zhmotniť do viac-menej adekvátneho vizuálneho prevedenia len to, čo je už známe, t. už existuje buď vo svete okolo nás, alebo ako myšlienka v hlave výskumníka. Kognitívna funkcia ICG je získať novú pomocou určitého ICG obrazu, t.j. vedomosti, ktoré ešte neexistujú ani v hlave špecialistu, alebo aspoň prispievajú k intelektuálnemu procesu získavania týchto vedomostí.

Hlavná myšlienka rozdielov medzi názornými a kognitívnymi funkciami ICG, zdôraznená v príspevku pri popise použitia ICG vo vedeckom výskume, dobre zapadá do klasifikácie vedomostí a počítačových systémov na vzdelávacie účely (pozri časť 1.1 ). Ilustračné funkcie ICG sú implementované vo vzdelávacích systémoch deklaratívneho typu pri odovzdávaní artikulovanej časti vedomostí žiakom, prezentovaných vo forme vopred pripravených informácií s grafickými, animačnými, audio a video ilustráciami (obr. 4.1). Kognitívna funkcia ICG sa prejavuje v systémoch procedurálneho typu, keď študenti „získavajú“ poznatky výskumom matematických modelov skúmaných objektov a procesov, a keďže tento proces formovania vedomostí je založený na intuitívnom pravo-hemisférickom mechanizme. z myslenia je toto poznanie samo osebe do značnej miery osobné. Každý človek tvorí techniky podvedomej duševnej činnosti po svojom. Moderná psychologická veda nemá striktne podložené metódy na formovanie tvorivého potenciálu človeka, aj keď je profesionálny. Jedným zo známych heuristických prístupov k rozvoju intuitívneho profesionálne orientovaného myslenia je riešenie výskumných problémov. Použitie vzdelávacích počítačových systémov procedurálneho typu umožňuje výrazne zintenzívniť tento proces, eliminovať z neho rutinné operácie a umožňuje vykonávať rôzne experimenty na matematických modeloch.

Ryža. 4.1. Koncepčný rozdiel medzi kognitívnymi a názornými funkciami počítačovej grafiky

Úlohu ICG v týchto vzdelávacích štúdiách nemožno preceňovať. Práve ICG snímky priebehu a výsledkov experimentov na matematických modeloch umožňujú každému študentovi vytvoriť si vlastný obraz o skúmanom objekte alebo jave v celej jeho celistvosti a rozmanitosti súvislostí. Niet pochýb ani o tom, že ICG obrázky plnia predovšetkým kognitívnu, nie ilustratívnu funkciu, keďže v procese edukačnej práce s počítačovými systémami procedurálneho typu tvoria študenti čisto osobnú, t.j. neexistujúce v tejto podobe pre nikoho, zložky poznania.

Samozrejme, rozdiely medzi názornými a kognitívnymi funkciami počítačovej grafiky sú skôr ľubovoľné. Bežná grafická ilustrácia môže často podnietiť niektorých študentov k novej myšlienke, umožniť im vidieť niektoré prvky vedomostí, ktoré učiteľ-vývojár vzdelávacieho počítačového systému deklaratívneho typu „neinvestoval“. Ilustračná funkcia ICG obrazu sa tak mení na kognitívnu funkciu. Na druhej strane kognitívna funkcia ICG obrazu sa pri prvých experimentoch so vzdelávacími systémami procedurálneho typu v ďalších experimentoch mení na ilustračnú funkciu pre už „objavenú“, a teda už nie novú vlastnosť objektu pod. štúdium.

Zásadné rozdiely v logických a intuitívnych mechanizmoch ľudského myslenia, vyplývajúce z týchto rozdielov v podobe reprezentácie poznatkov a metód ich rozvoja, však robia metodologicky užitočným rozlišovať medzi názornou a kognitívnou funkciou počítačovej grafiky a umožňujú jasnejšie formulovať didaktické úlohy ICG obrazov vo vývoji počítačových systémov na vzdelávacie účely.

4.3. Úlohy kognitívnej počítačovej grafiky

V predslove k práci známy odborník v oblasti umelej inteligencie D. A. Pospelov sformuloval tri hlavné úlohy kognitívnej počítačovej grafiky. Prvou úlohou je vytvoriť také modely reprezentácie vedomostí, v ktorých by bolo možné reprezentovať tak objekty charakteristické pre logické myslenie, ako aj obrazy-obrazy, s ktorými figuratívne myslenie operuje jednotnými prostriedkami. Druhou úlohou je vizualizácia tých ľudských vedomostí, ku ktorým zatiaľ nie je možné nájsť textové popisy. Tretím je hľadanie spôsobov, ako prejsť od pozorovaných obrazov-obrazov k formulácii nejakej hypotézy o mechanizmoch a procesoch, ktoré sú skryté za dynamikou pozorovaných obrazov.

Vývojári systémov pre inžiniersku analýzu, počítačom podporovaný dizajn a vzdelávacie počítačové systémy procedurálneho typu sa zaoberajú druhou z úloh kognitívnej grafiky tu opísanou, keď poznatky o technickom objekte získané v priebehu výskumu viacrozmerných matematických modelov a prezentované v obvyklej symbolicko-digitálnej forme sa stáva neprístupným ľudskej analýze kvôli veľkému množstvu informácií. Pozrime sa ďalej na niekoľko metód na zobrazenie polí fyzikálnych charakteristík technických objektov a algoritmy na vytváranie zodpovedajúcich obrazov s vysokým kognitívnym potenciálom.

4.4. Predpoklady vizualizačných algoritmov

Budeme predpokladať, že súbor štandardných grafických funkcií, ktoré programátori používajú pri vývoji vzdelávacích aplikačných programov, vám umožňuje zvýrazniť bod na obrazovke s uvedením jeho súradníc a farby, nakresliť úsečku rovnej čiary s uvedením jeho farby a súradníc koncov, vykonávať geometrické transformácie súradníc a premietacie transformácie .

Budeme tiež predpokladať, že zobrazené pole fyzikálnych charakteristík je prezentované ako diskrétne hodnoty v uzloch plochej siete prvkov (PNE) trojuholníkového alebo štvoruholníkového tvaru. Táto sieť môže zobraziť buď celé pole alebo jeho fragment, napríklad časť trojrozmerného poľa rovinou. Všimnite si, že táto forma reprezentácie parametrov je prirodzená pre množstvo metód numerickej mriežky, napríklad metóda konečných prvkov široko používaná v CAD zahŕňa aproximáciu mriežky.

Takže na vstupe aplikovaných grafických programov, ktoré implementujú algoritmy uvedené nižšie, by mal existovať topologický a geometrický popis PSE s hodnotami zobrazených charakteristík v uzloch siete. Topológiu siete je vhodné uložiť vo forme matice, v každom riadku ktorej je uvedené číslo prvku PSE a čísla uzlov, ktoré ho obklopujú. Geometrický popis PSE je matica, v ktorej riadkoch sú vyznačené súradnice uzlov siete.

V závislosti od spôsobu vizualizácie použijeme dva typy aproximácie zobrazovaných parametrov v rámci prvku PSE: konštantné a bilineárne. Pre konštantnú aproximáciu vnútri štvoruholníkový prvok PSE je hodnota zobrazeného parametra, kde sú hodnoty parametrov v uzloch siete obklopujúcich prvok PSE.

Pre bilineárnu aproximáciu zavedieme bezrozmerné súradnice a a pomocný štvorec (obr. 4.2). Zodpovedajúca transformácia súradníc a zobrazeného parametra sa vykonáva podľa vzorca podobného takzvaným tvarovým funkciám v metóde konečných prvkov:

(4.1)

Ryža. 4.2. Transformácia ľubovoľného štvoruholníka na pomocný štvorec.

Na zregulovanie algoritmov budeme považovať prvok trojuholníkového tvaru za špeciálny prípad štvoruholníka, v ktorom sú spojené dva susedné rohy.

Uvažujme postupne 7 spôsobov zobrazenia fyzikálnych charakteristík: 4 spôsoby - na vizualizáciu skalárnych polí a 3 spôsoby - na zobrazenie vektorových charakteristík, ako je sila alebo magnetická indukcia elektromagnetického poľa, prúdnice v aerohydrodynamike, rozloženie síl alebo výstužný súbor v nosných konštrukciách. Uvažované metódy ilustrujeme na fragmentoch grafického dialógu vedeného na simulátoroch a cvičných PPP systému CADIS.

4.5. Jednofarebné obrázky

Podstatou tejto metódy vizualizácie je to vnútorná oblasť PSE je prelakovaný v rôzne farby, zodpovedajúce určitým intervalom hodnoty zobrazeného parametra. Väčšinou sa používa farebná škála, v ktorej sa pri znižovaní hodnoty parametra menia farby z teplých (červená a žltá) na studenú (modrá a fialová). Imidž je postavený na prvkoch PSE. Algoritmy na farbenie prvku sú založené buď na myšlienke skenovania riadok po riadku pozdĺž pomocného štvorca s krokom zodpovedajúcim veľkosti prvku rastrovej mriežky zobrazenia a farbenia týchto prvkov, nazývaných pixely alebo obrazové prvky, v súlade s s výrazom (4.1), alebo na myšlienke rastrového skenovania pozdĺž osi a vytvárania farebných segmentov pozdĺž osi. V druhom algoritme je farba segmentu určená intervalom a súradnice koncov segmentu sa nachádzajú z (4.1) pre pevné hodnoty a hranice. prednastavené intervaly. Prechod farebnej palety cez hranice prvkov PSE prebieha plynule, keďže aproximačná funkcia (4.1) je po stranách štvoruholníkov PSE lineárna, čo zabezpečuje kontinuitu povrchu zobrazovaného parametra.

V prípade monochromatických displejov je možné pomocou takýchto algoritmov vytvárať tónové obrázky (obr. 4.3).

Obrázok 4.3. Tónový obraz optimálneho rozloženia materiálu v tanieri pri zaťažení.

4.6. čiary rovnakej úrovne

Výstavba tratí rovnakej úrovne (LRU) sa vykonáva podľa prvkov PSE. Ďalšie dva algoritmy sú založené, podobne ako algoritmy tieňovania, na skenovaní pozdĺž pomocnej štvorcovej siete, ktorej krok zodpovedá rastru zobrazenia. V jednom z týchto algoritmov sa na čiarach skenovacej mriežky rovnobežne s osou nachádzajú body s danými hodnotami úrovní zobrazeného parametra. body s rovnaké hodnoty parametre na susedných snímacích líniách sú spojené segmentmi priamych línií, ak medzi týmito bodmi nie je "žľab" alebo "výška" bilineárnej plochy (4.1). Skonštruované segmenty, ktoré sa predlžujú počas procesu skenovania, tvoria rodinu LRU na každom prvku FSE. V inom algoritme nie sú špecifikované hodnoty úrovní, ale intervaly hodnôt, ktoré tvoria sériu „pásiem“ danej úrovne. Konštrukcia LRU sa vykonáva zatienením pruhov. Hrúbka LRU na obrazovke závisí od špecifikovanej šírky intervalu a od charakteru zmeny v zobrazenom povrchu. V oboch algoritmoch dochádza k spájaniu LRS na hraniciach prvkov PSE prirodzeným spôsobom, pretože aproximačná funkcia (4.1) je lineárna po stranách štvoruholníkov PSE (pozri obr. 3.22).

4.7. Bitové mapy

Pole každého prvku PSE na obrazovke je vyplnené svietiacimi bodkami. Hustota bodov zodpovedá hodnote zobrazeného parametra. Plnenie sekcií PSE s konštantnou hustotou (môže to byť pole celého štvoruholníka alebo jeho časti) sa vykonáva pomocou snímača náhodné čísla(DSCH). Takáto výplň vyhladzuje diskontinuity zobrazovanej plochy aj pri konštantnej aproximácii parametra v rámci jedného prvku PSE (obr. 4.4). Pred vytvorením bitmapy sa nájde maximálna hodnota, ktorej sa priradí hustota vyplnenia bodov rovnajúca sa 80-90 % hustoty plného tieňovania. Podľa tohto limitu sa hustota zaplnenia bodov na každom štvoruholníku PSE ďalej normalizuje. Pri konštrukcii obrázku na prvku PSE sa pomocný štvorec predbežne rozdelí na osi a na štvrtiny, keďže štandardné DFS pracujú s číslami v intervale . V rámci každej štvrtiny sa predpokladá, že hustota bodov je konštantná. Súradnice bodov a sú určené pomocou DFS, prevedené podľa vzorca (4.1) na súradnice a následne prevedené na súradnicový systém obrazovky. Farba bodiek je určená danými farebnými intervalmi pomocou výrazu (4.1).

Ryža. 4.4. Bitmapa optimálneho rozloženia materiálu v platni pri zaťažení.

4.8. Polygónové siete

Obraz je zobrazený ako centrálna projekcia povrchu zobrazeného parametra. Povrch je aproximovaný sieťou trojuholníkov a štvoruholníkov s rovnými stranami. Takáto sieť sa nazýva polygonálna. Najjednoduchšiu polygonálnu sieť získame zobrazením PSE na parametrickej ploche (obr. 4.5). Čistota obrazu do značnej miery závisí od výberu polohy pohľadu pozorovateľa v stredovej projekcii a od prítomnosti alebo neprítomnosti neviditeľných povrchových plôch. Výstavba polygonálnych sietí podľa daného PSE nie je náročná a nevyžaduje veľké výpočtové náklady. Zodpovedajúci algoritmus je zredukovaný na obvyklé geometrické transformácie súradníc a projekčné transformácie uzlových bodov základnej PSE a parametrickej plochy, ktoré sú potom spojené priamymi úsečkami. Analýza viditeľnosti čiar však výrazne zvyšuje výpočtové náklady, niekedy až o dva alebo tri rády.

4.9. Obrázky ako orientované segmenty s premenlivou dĺžkou

Táto metóda sa používa na zobrazenie vektorových charakteristík, napríklad silových tokov. Na to sa v rámci prvku PSE používa konštantný zákon aproximácie parametrov. Orientované segmenty sú zobrazené v stredoch prvkov, ich dĺžky vo zvolenej mierke zodpovedajú hodnotám parametrov (obr. 4.6). Pred konštrukciou obrazu sa z dôvodu prehľadnosti vypočíta maximálna dĺžka segmentu, vzhľadom na ktorú sa segmenty na všetkých prvkoch ďalej normalizujú. Imidž je postavený na prvkoch PSE. V strede štvoruholníka je umiestnený lokálny pravouhlý súradnicový systém, ktorého jedna z osí je orientovaná v smere zobrazovaného parametra. Ďalej v súradniciach miestneho systému sú koncové body segmentu určené tak, že jeho stred sa zhoduje so stredom prvku, získané súradnice sa transformujú do spoločného systému a nakreslí sa priamka spájajúca koncové body. segmentu.

Obr. 4.6. Rozloženie síl v doske, prezentované ako orientované segmenty s premenlivou dĺžkou.

4.10. Obrázky ako krátke orientované segmenty konštantnej dĺžky

Táto metóda vykresľovania je navrhnutá aj na zobrazenie vektorových charakteristík. Po každom prvku sa PSE vyplní krátkymi orientovanými segmentmi konštantnej dĺžky pomocou DFS. Hustota segmentov zodpovedá hodnote zobrazeného parametra (obr. 4.7). Pred vytvorením obrazu sa z dôvodu prehľadnosti vypočíta maximálna hustota segmentov, vzhľadom na ktorú sa normalizuje hustota segmentov na všetkých prvkoch PSE. V strede štvoruholníkového prvku PSE je umiestnený pravouhlý lokálny súradnicový systém, ktorého jedna z osí je orientovaná v smere zobrazeného parametra. Súradnice stredových bodov segmentov sa určujú pomocou DFS, ako sa to robí pri konštrukcii bodových obrazov. V budúcnosti sa konštrukcia každého segmentu vykonáva rovnakým spôsobom ako v predchádzajúcom algoritme.

Obr. 4.7. Rozloženie síl v doske, prezentované ako krátke orientované segmenty konštantnej dĺžky.

4.11. Orientované mriežkové obrázky

Pre túto metódu vizualizácie, ako aj pre dve predchádzajúce metódy, sa používa konštantná aproximácia cez prvky FSE. Pole prvku je vyplnené mriežkou v podobe jednej alebo dvoch rodín jednosmerných čiar, ktorých hustota a orientácia zodpovedá veľkostiam a orientáciám zobrazených charakteristík (obr. 4.8). Farba sa používa na označenie rodiny. Obraz je skonštruovaný na základe rovnakých algoritmických myšlienok ako v predchádzajúcich dvoch metódach: určí sa konečná hustota mriežky; na každom prvku je vybudovaný pravouhlý lokálny súradnicový systém; vo vnútri prvkov sú nakreslené segmenty priamych čiar, ktorých konce sú umiestnené po stranách prvkov.

Ryža. 4.8. Rozloženie síl v doske, prezentované ako orientované mriežky.

4.12. Správa obrázkov

V procese analýzy výsledkov výpočtov by mal mať používateľ aplikačného programu možnosť zvoliť si metódu zobrazenia a upraviť ju tak, aby bola dosiahnutá čo najväčšia prehľadnosť. Pri nastavovaní obrázku si môžete zvoliť: farebný gamut (počet, typ a postupnosť použitých farieb); počet úrovní pre budovanie LRU; poloha pohľadu pozorovateľa a typ stredovej projekcie pre polygonálne siete; dĺžka krátkych orientovaných segmentov; kontrastný pomer.

Kontrast obrazu možno použiť na jasnejšiu identifikáciu vzorov v rozložení zobrazených parametrov, pričom rozdiel medzi veľkými a malými hodnotami je umelo nadhodnotený. Kontrast sa vykonáva pomocou nasledujúceho vzťahu: , kde, kde - počet čiastkových kritérií; - hodnotenie podľa konkrétneho kritéria, ; je váhový faktor, ktorý zohľadňuje význam zodpovedajúceho kritéria, .
Ako konkrétne kritériá bolo použitých 8 ukazovateľov, ktoré charakterizujú nasledovné aspekty posudzovaných metód: primeranosť k cieľom a obsahu návrhu nosných konštrukcií; primeranosť vyučovacích metód implementovaných vo vzdelávacích aplikovaných programoch; prirodzenosť a dostupnosť pre ľudské vnímanie; pohodlie pri analýze kvalitatívnych vzorcov rozloženia parametrov; estetická príťažlivosť; jednoduchosť ovládania konštrukcie obrazu; rýchlosť tvorby obrazu; algoritmická jednoduchosť.
Štúdia bola vykonaná s pomocou expertných hodnotení metódy Delphi. Ako odborníci boli zapojení vysokoškolskí učitelia a inžinieri, vývojári a používatelia vzdelávacích a priemyselných CAD nosných konštrukcií. Z výsledkov výskumu vyplýva, že pri interaktívnom návrhu nosných konštrukcií je vhodné použiť bodové obrázky na zobrazenie skalárnych charakteristík a orientované mriežky na zobrazenie vektorových polí (obr. 4.9). Výsledky a metodika štúdie sú bližšie popísané v práci.

Obr 4.9. Výsledky štúdií o účinnosti rôznych zobrazovacích metód:
a - skalárne obrazy; b - vektorové obrázky.