Компьютерные технологии в материаловедении. Мутылина И.Н. - 37 стр.

       БД CRISTMET (National Research Council, Canada) содержит информацию о структуре
металлов и интерметаллических соединений. Соединения идентифицируются по названиям и
молекулярным формулам. Приведены данные о параметрах решетки, а также плотность и
температурный фактор.
       АРИС – автоматизированная рентгенографическая информационно-вычислительная
система для неорганических веществ и материалов, разработанная в ИПМ УАН в 80-е годы.
Система содержит данные по рентгенограммам порошков более 10 000 соединений. С ис­
пользованием фондов АРИС создана аналогичная система для фазового анализа материалов
в заводских условиях (разработчик – ЛПО «Буревестник»). Автоматизированная система фа­
зового анализа ФАЗАН, содержащая данные о порошковых материалах, разработана в МГУ
им. М.В. Ломоносова.
       В последнее десятилетие значительно возросло число кластеров (системы, объединя­
ющие сходные между собой БД), которые содержат данные о составе, структуре и областях
применения нескольких определенных типов материалов, и ориентированы они в основном
на информационное обслуживание исследователей.
       Примером системы кластерного типа является Международная научно-техническая
сеть STN, созданная для оперативного информационного обслуживания фундаментальных и
прикладных исследований. В сети STN в режиме on-line доступны около 200 баз данных от
различных производителей практически по всем отраслям науки, техники и технологии. С
помощью STN возможно получение библиографической информации, полных текстов ста­
тей, патентной информации, численных данных (например, по свойствам веществ и материа­
лов), структур и регистрационных номеров CAS химических соединений.
       К наиболее мощным кластерам, содержащим данные по неорганическим веществам, в
сети STN можно отнести: MATADATE (данные о материалах), MATERIALS (материалове­
дение), MATALLS (металлы), METDATE (данные о металлах), STRUCTURE (поиск химиче­
ских структур), PATENTS (патенты), СНЕМDАТЕ (химические свойства).
       Информационно-прогнозирующая система с использованием методов искусственного
интеллекта разработана в Институте металлургии им. А.А. Байкова РАН. Система включает
несколько БД:
       •по теплофизическим, химическим, техническим свойствам неорганических соедине­
       ний, образованных тремя химическими элементами, обработкой около 10 000 литера­
       турных источников почерпнуты сведения о более чем 35 000 тройных соединений;
       •по фазовым диаграммам систем с полупроводниковыми фазами, содержащая инфор­
       мацию о важнейших фазовых диаграммах давление – температура – состав и о физи­
       ко-химических свойствах образующихся фаз;
       •по веществам с особыми             акустооптическими, электрооптическими и
       нелинейно-оптическими свойствами.
       Одной из модификаций экспертных систем является информационно-прогнозирую­
щая система. В ее состав входят БД по свойствам неорганических соединений, прогнозирую­
щая подсистема, база знаний, диалоговый процессор и управляющий монитор. Система
предназначена для поиска данных об изученных соединениях, прогноза существования но­
вых, еще не полученных неорганических соединений и оценки их свойств (структуры, крити­
ческой температуры перехода в сверхпроводящее состояние, областей гомогенности и т.д.).
       Экспертные системы с элементами искусственного интеллекта, интегрированные с па­
кетами прикладных программ и автоматизированными банками данных относятся в основ­
ном к проблемно-ориентированным системам. Например, система автоматизированного
проектирования слоистых композиционных материалов, узлов и технологии их сварки взры­
вом включает текстово-графическую информацию по изготовлению с помощью сварки слои­
стых композитов, сведения о кинетических, энергетических и технологических параметрах
процессов, свойствах металлов и получаемых соединений. Выполняются интеллектуальные
процедуры синтеза внутренней структуры слоистого композиционного материала, расчет и

                                          37