Предложена методика численной оценки новизны по двум типам моделей технической системы, составленных на основе патентной формулы нового решения и прототипа. Первый тип представляет собой структурную схему в виде направленного графа из признаков изобретения. Второй тип строится как поток преобразования энергии и информации от входа устройства до его выхода. Коэффициент новизны оценивается по степени асимметрии схем для прототипа и нового решения. Симметрией обладают признаки изобретения, входящие в ограничительную часть формулы. Отличительная часть формулы вносит асимметрию. В структурной схеме графа признаки ранжируются по уровням, и каждому уровню присваивается свой вес. В информационно-энергетической модели для численной оценки физических величин используется теория размерностей. Ресурсоемкость величин рассчитывается в системе кинематических величин Бартини. Подробно рассмотрен пример численной оценки новизны мембранного датчика давления.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Электроника
Критерий новизны является первичным для определения патентоспособности технического решения. Изобретение является новым, если оно не известно из уровня техники*. Практически новизна определяется путем сравнения патентных формул заявленного решения с прототипом и аналогами. Если заявленное решение отличается от прототипа хотя бы одним признаком, оно считается новым. Таким образом, патентное право не дает ответа, насколько количественно изобретение является новым. В работе [1] предполагается, что существует некоторая область новизны, в которой изобретение внедряется с наибольшей вероятностью. Численно новизна рассчитывается по частоте ссылок на аналоги изобретения, определяемые в компьютерном патентном поиске при заданном индексе международной патентной классификации. При этом техническая сущность, т. е. признаки изобретения, не рассматривается
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Yuejun He and Jianxi Luo. The novelty.,sweet spot“ of invention. Cambridge University Press, 07 November 2017. DOI: 10.1017/dsj.2017.23
2. Dongwook Hwang and Kristin Lee Woo. Assessing the Novelty of Design Outcomes: Using a Perceptual Kernel in a Crowd-sourced Setting // Design Computing and Cognition DCC’20. Springer, 2020. P. 411-422. DOI: 10.1007/978-3-030-90625-2_24
3. Fiorineschi L., Frillici F. S. & Rotini F. Refined metric for a-posteriori novelty assessments // Journal of Engineering Design. 2021. Vol. 33, N 03. P. 1-25. DOI: 10.1080/09544828.2021.1976397 EDN: FGAMUL
4. Сибиряков В. Г. Прогнозирование тенденций развития технических систем как основа инновационной деятельности // Докл. на III Междунар. форуме-фестивале “Интеллектуальная собственность для будущего. IPfF-2022. СПб, 21 апреля 2022 г. [Электронный ресурс]: .
5. Альтшуллер Г. С. Найти идею: Введение в ТРИЗ - теорию решения изобретательских задач. М.: Альпина-Бизнес-Букс, 2007. 400 с.
6. Rothenberg A. The emerging goddess: the creative process in art, science, and other fields // Journal of Aesthetics and Art Criticism. 1980. Vol. 39, N 2. Р. 206-209.
7. Горский Ю. М. Основы гомеостатики. Гармония и дисгармония в живых, природных, социальных и искусственных системах. Иркутск: ИГЭА, 1998. 337 с.
8. Повилейко Р. П. Симметрия в технике. Новосибирск: Новосибирский электротехнический институт (НЭТИ), 1970. 130 с.
9. Бушуев А. Б., Бажин В. Ю., Литвинов Ю. В., Петров В. А., Мансурова О. К. Биологическая модель поиска решения изобретательской задачи // Изв. вузов. Приборостроение. 2019. Т. 62, № 9. С. 851-859. DOI: 10.17586/0021-3454-2019-62-9-851-859 EDN: ULHMIQ
10. Shannon C. E. A Mathematical theory of Communication // Bell System Technical Journal. 1948. Vol. 27. P. 379-423.
11. Глушков В. М. О кибернетике как науке // Кибернетика, мышление, жизнь / Под ред. А. И. Берга и др. М.: Мысль, 1964. 511 с.
12. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М.: Мир, 1990. 344 с. EDN: PCHHXP
13. Tversky A. Features of Similarity // Psychological Review. Jerusalem, Israel: Hebrew University, 1977. Vol. 84, N 4. P. 327-352.
14. Brown D. C. A Brief Review of Approaches to Design Novelty Assessment.Computer Science Technical Report Series. Worcester Polytechnic Institute, Massachusetts 01609-2280. January 14, 2021.
15. Ткалич В. Л., Лабковская Р. Я., Пирожникова О. И., Коробейников А. Г., Симоненко З. Г., Монахов Ю. С. Патентоведение и защита интеллектуальной собственности. СПб: Университет ИТМО, 2015. 171 с. EDN: VZQWYV
16. Бушуев А. Б. Применение методов технического творчества в инновационной деятельности. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. 124 с. EDN: ZUZZIB
17. Половинкин А. И. Основы инженерного творчества. СПб: Лань, 2022. 364 с.
18. Litvinov Y. V., Bushuev A. B., Litvinov E. Y. Graphic Synthesis of the Operating Physical Principle of Control and Measuring Devices // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF 2021). 2021. P. 9470754. EDN: JRSOYK
19. Бартини Р. О., Кузнецов П. Г. О множественности геометрий и множественности физик // Проблемы и особенности современной научной методологии. Свердловск: АН СССР, Урал. науч. центр, 1978. С. 55-65.
20. Бушуев А. Б. Численная оценка информационно-энергетических схем измерительных устройств // Измерительная техника. 2017. № 9. С. 3-7. DOI: 10.32446/0368-1025it.2017-9-3-7 EDN: XBTOMU
21. А.с. СССР № 1472773. Датчик давления / А. С. Блайвас, Н. В. Филиппова, А. П. Штыков. 24.08.1987.
22. А.с. СССР № 885844. Датчик давления / Г. С. Алексеев, Р. И. Королева, В. А. Павленко, А. Б. Релин, В. Е. Сенкевич, Ю. А. Турицын. 30.11.1981.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Создание судов представляет собой сложный многоэтапный процесс. Возникает необходимость решения задач оценивания и анализа производственного потенциала предприятия, а также синтеза технологии и планов функционирования. С точки зрения оптимального управления, это задачи оценивания управляемости сложной системы и проактивного управления ее структурной динамикой. Предложен способ решения этих задач на основе областей достижимости нестационарных детерминированных конечномерных дифференциальных динамических систем с перестраиваемой структурой. В результате решения рассматриваемых задач формируются пессимистическая и оптимистическая оценки выполнимости производственной программы, а также оптимальная технология реализации производственного плана и расписание работы оборудования судостроительного предприятия
Моделирование сложных объектов (СлО) всегда сопряжено с решением проблем не только методологического, но и методического характера. К ним относится, например, проблема формирования и использования факторного пространства (ФП) при решении задачи оценивания и прогнозирования состояния СлО. В рамках постановки задачи сформулированы основные правила, которыми должен пользоваться эксперт при выборе ФП для синтеза различных классов моделей, в том числе на примере построения нечетко-возможностной модели СлО на основе явных и неявных экспертных знаний. Рассмотрен пример построения ФП и соответствующей модели для одного и того же технологического процесса, связанного с твердофазным обжигом сульфидного концентрата, с использованием двух принципиально различных подходов к описанию данного процесса: классического балансового и нечетко-возможностного подхода. На практическом примере показано, что обоснованный выбор состава и структуры ФП, в особенности зависимых переменных (выходных параметров), играет важную роль в достижении желаемого результата — построении модели оценивания и прогнозирования состояния СлО, которая с требуемой степенью адекватности описывает исследуемый процесс.
В текущих условиях одним из перспективных направлений исследований в информационнотехнологической сфере является создание и повсеместное применение интегрированных систем поддержки принятия решений при проактивном (упреждающем) управлении сложными объектами (СлО) на базе комплексного согласованного использования цифровых двойников (ЦД) указанных объектов и ЦД, описывающих процесс реализации этапов их жизненного цикла. В рамках подобного подхода, как показывает анализ, удается находить оптимальные (эталонные) параметры, программы и законы проактивного управления СлО, робастность и устойчивость которых можно гарантированно проверить и обеспечить с помощью данных ЦД. К настоящему времени разработано большое количество ЦД объектов и процессов для различных предметных областей. Однако процессы создания и использования ЦД СлО синтезируются в большинстве случаев на эвристической базе из-за отсутствия соответствующих научных основ. Показано, как, используя системнокибернетическую интерпретацию процессов управления жизненным циклом ЦД СлО, можно сформировать методологические основы соответствующей теории. Описаны методология и технологии создания и использования ЦД СлО применительно к распределенным комплексам киберфизических систем.
В настоящее время для контроля различного рода объектов широко применяются датчики на основе оптического волокна, они обладают рядом преимуществ: электробезопасность, невосприимчивость к электромагнитным воздействиям, возможность использования в сочетании с оптическими волокнами, по которым передаются данные о состоянии контролируемых объектов или сред. Датчики на основе оптоволокна химически нейтральны и достаточно устойчивы к химическому воздействию различного рода, а также могут использоваться для контроля состояния объектов с легковоспламеняющимися и взрывоопасными жидкостями. Особый интерес в связи с этим представляет применение подобных датчиков в химической и пищевой промышленности для определения уровня жидкостей в производственных емкостях и измерения концентрации растворов. Цель работы — установить возможность использования оптического волокна как основы датчиков идентификации жидкостей и датчиков определения концентрации растворенных в воде веществ. Проанализированы рефлектограммы оптического волокна, полученные при нахождении торца оптического волокна в различных жидкостях. Определено, что величина пика рефлектограммы оптического волокна, соответствующего местоположению границы раздела сердцевины оптического волокна и окружающей среды, зависит от показателя преломления жидкости, в которой находится торец этого оптического волокна. Предложено использовать в качестве информационного параметра величину этого пика рефлектограммы для идентификации жидкостей, имеющих разные показатели преломления, а также определения концентрации растворенных в воде веществ. Доказана возможность использования оптического волокна в сочетании с методом оптической рефлектометрии для создания датчиков идентификации жидкостей и определения концентрации растворов.
На основе расчетных и экспериментальных исследований рассмотрены и решены актуальные задачи выбора наиболее эффективных инструментов для определения износа материалов методом искусственных баз. Основное внимание уделено проблемам обеспечения точности, надежности и доступности инструментов с учетом требуемого диапазона линейного и объемного износа при использовании пар трения с постоянным и переменным удельным давлением.
Рассматривается задача алгоритмической минимизации пульсаций электромагнитного момента в пятифазном асинхронном электроприводе. Предложены принцип построения алгоритма пространственно-векторной модуляции с монотонной траекторией годографа вектора выходного напряжения и алгоритм, позволяющий снизить пульсации момента в диапазоне регулирования частоты вращения 100:1 в среднем более чем в два раза, а в области низких частот вращения — более чем в десять раз, по сравнению с основным алгоритмом, используемым в настоящее время. Это позволяет рассматривать пятифазный асинхронный электропривод в качестве альтернативы синхронному приводу в задачах прецизионного регулирования координат движения. Однако при частоте вращения выше половины номинальной наблюдаются резонансные явления, приводящие к пульсациям момента до 30 %, что требует принятия особых мер и может полностью исключить возможность применения такого привода для целого ряда задач
Рассмотрены прямая и обратная задачи проектирования неполноприводного прыгающего робота, способного осуществлять энергоэффективную динамическую локомоцию. Представлено решение прямой задачи проектирования: имитационное моделирование робота в виртуальной среде в целях изучения его поведения и производительности. Приведено решение обратной задачи проектирования: формирование требований и поиск параметров робота, обеспечивающих его наилучшую производительность. Содизайн заключается в одновременном поиске механической конструкции и траекторий движения робота; оценка поведения и производительности рассматриваемой системы осуществляется в виртуальной имитационной среде. Так как имитационное моделирование не в полной мере отражает протекающие в реальной жизни процессы, апробированные исключительно в виртуальной среде результаты проектирования не могут в полной мере описывать результаты реального эксперимента и заменять их. Сравниваются результаты виртуального и натурного экспериментов макета неполноприводного прыгающего робота, приведено обоснование расхождений полученных данных
Рассматриваются перспективы использования распределенного бортового вычислительного комплекса (БВК) в составе орбитальной тросовой системы (ОТС). Проанализированы возможности применения малых космических аппаратов, являющихся элементами ОТС. Определен состав бортового оборудования базового и малого космических аппаратов. Отмечено, что в его состав обязательно должен быть включен распределенный БВК. Рассматривается структура БВК. В качестве примера возможных математических моделей, описывающих динамику элементов ОТС, приведена упрощенная аналитическая модель движения малого космического аппарата в направлении, перпендикулярном плоскости орбиты базового. Применение распределенного БВК в составе ОТС позволит расширить ее функциональные возможности в околоземном пространстве, повысить надежность и устойчивость функционирования базового космического аппарата и связанных с ним мини- и микроспутников
Издательство
- Издательство
- МИНОБРНАУКИ РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Тверская ул., д.11, г. Москва, ГСП- 3, 125993
- Юр. адрес
- 125009, г Москва, Тверской р-н, ул Тверская, д 11 стр 1, кв 4
- ФИО
- Фальков Валерий Николаевич (МИНИСТР)
- E-mail адрес
- info@minobrnauki.gov.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 5471316