Materiały dydaktyczne Komputerowe wspomaganie w mechatronice

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiały dydaktyczne
Komputerowe wspomaganie
w mechatronice
Semestr V
Wykłady
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
1
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Wstęp
Mechatronika to nauka łącząca pięć dziedzin wiedzy: mechanikę, elektronikę,
informatykę, automatykę i robotykę. Komputerowe wspomaganie w mechatronice będzie
więc korzystać z narzędzi oraz rozwiązań informatycznych. Informatyka pozwala m.in. na
zastosowanie narzędzi komputerowego wspomagania projektowania, wnioskowania,
budowania połączeń między urządzeniami mechatronicznymi, programowanie urządzeń
mechatronicznych, itp.
Do wszystkich tych zastosowań istnieje duży wybór narzędzi informatycznych różnych
producentów oprogramowania.
Metody sztucznej inteligencji
Człowiek dążył zawsze do zastąpienia swojej osoby w pracach przez niego
wykonywanych. Ideałem jest maszyna, która podobnie jak człowiek będzie w stanie
podejmować różne decyzje. Dziś możliwa jest realizacja niektórych funkcji „mózgu
ludzkiego”, co pozwala na częściowe spełnienie tych oczekiwań. Powstały sztuczne twory w
pamięci komputerów, które nazywane są sztucznymi sieciami neuronowymi (ang. Artificial
Neural Networks). Są to struktury matematyczne modelowane za pomocą programu
komputerowego lub odpowiedniej realizacji sprzętowej (komputery neuronowe) wykonujące
obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez odpowiednio zorganizowane i połączone
elementy wykonujące pewną podstawową operację matematyczną na swoim wejściu, zwane
neuronami. Sieci neuronowe (podobnie jak człowiek) przed ich zastosowaniem do realizacji
zadań, do których są przeznaczone muszą przejść proces uczenia się. Między innymi z tego
powodu mówi się o tzw sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence), która w
przeciwieństwie do programu komputerowego realizującego pewien algorytm stanowiący
ciąg instrukcji stanowi tzw. podejście niealgorytmiczne. Mówi się tu o tzw. podejściu
heurystycznym.
Metody sztucznej inteligencji posiadją dziś szerokie zastosowanie, m.in. w:











rozwiązywaniu problemów i strategie przeszukiwań
systemach ekspertowych
robotyce
uczeniu się maszyn
przetwarzaniu języka naturalnego (w tym przetwarzaniu mowy, generowaniu
mowy)
rozpoznawaniu obrazów, kolorów, dźwięków, kształtów, ruchu itp.
teorii gier
tworzeniu baz wiedzy (weryfikacja, aktualizacja wiedzy)
inteligentnych bazach danych
wyszukiwaniu informacji
itd.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
2
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Systemy ekspertowe
Prace nad sztuczną inteligencją zapoczątkowały pojawianie się najpierw tzw. systemów
wspomagania decyzji (Decision Support System) pomagających człowiekowi podejmować
decyzje przy założeniu, że wiedza użytkownika na temat rozstrzyganego problemu jest stała.
System wspomagania decyzji udostępnia informacje potrzebne do jej podejmowania bez
względu na to, jaką wiedzą dysponuje użytkownik. Oznacza to, że systemy tego typu nie
wzbogacają swojej wiedzy na temat rozstrzyganego problemu oraz nie prowadzą dialogu z
użytkownikiem.
Kolejnymi, bardziej inteligentnymi rozwiązaniami są tzw. systemy ekspertowe
(eksperckie), które są w stanie podejmować decyzje dotyczące realizacji dalszych działań w
danej dziedzinie podobnie jak osoba posiadająca doświadczenie z tej dziedziny, która jest
określana mianem eksperta. W przeciwieństwie do systemów wspomagania decyzji, systemy
ekspertowe objaśniają podejmowane decyzje, a tym samym prowadzą dialog z
użytkownikiem w celu rozstrzygnięcia problemu oraz korzystają z jego wiedzy. Celem
systemu eksperckiego jest zatem wzbogacanie wiedzy użytkownika na temat samego
problemu decyzyjnego i wiedzy z danego zakresu. Działanie systemu ekspertowego jest więc
próbą odtworzenia sposobu myślenia człowieka lub grupy ludzi, które pozwala na
wyposażenie komputera w „inteligencję”.
Danych do systemu ekspertowego może dostarczać zarówno ekspert jak i użytkownik
systemu. Oczywiście podstawową i najważniejszą wiedzą systemu ekspertowego będzie
wiedza eksperta w nim zawarta. Wiedza pobrana od użytkownika będzie nabywana w czasie
eksploatacji systemu ekspertowego.
System ekspertowy zbudowany jest z rozmaitych modułów programowych oraz
wzajemnych powiązań między nimi. Tym niemniej, w każdym systemie ekspertowym można
wyróżnić dwie podstawowe części funkcjonalne (rys. 1):

system sterowania – jest też bardzo często określany mianem „shella”. Zawiera on:
◦ kontroler wywodu (ang. interface engine) - moduł zawierający rozkazy,
procedury oraz programy służące do wykorzystania oraz prezentacji wiedzy,
reguł oraz faktów zawartych w bazie w celu rozwiązywania problemu. Łączy
fakty z regułami aby sformułować odpowiedź dla użytkownika. Jest to
najważniejszy program odpowiedzialny za właściwe wykorzystanie
metawiedzy i wiedzy jak również obsługę tzw. wyjątków oraz wybór sposobu
wnioskowania. Inaczej mówiąc interpretuje on wiedzę z bazy wiedzy
specyfikowaną przez pojedynczego użytkownika w trakcie prowadzonego z
nim dialogu.
◦ interfejsy do komunikacji z użytkownikiem lub użytkownikami. Biorąc pod
uwagę różne prawa do korzystania z systemu mogą to być następujące
interfejsy:
▪ prowadzenia dialogu z użytkownikiem
▪ objaśniający operacje systemu ekspertowego, interpretacji uzyskanych
wyników, sposób rozumowania i podejmowania decyzji, jak również
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
3
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

lokalizujący błędy w bazie wiedzy. Moduł ten nie zawsze istnieje, a jego
obecność zależy od wielkości Systemu Ekspertowego.
▪ moduł pozyskiwania wiedzy do bazy wiedzy celem jej aktualizacji. Jest to
zespół rozkazów (procedur programu), umożliwiających nabywanie wiedzy,
która zostaje zapisana w Bazie Wiedzy w postaci reguł i faktów
baza wiedzy (ang. knowledge base). Jest to część systemu ekspertowego
posiadająca wiedzę z danej dziedziny oraz o decyzjach podejmowanych przez
eksperta.
System sterowania
Użytkownik
Ekspert
oraz
Inżynier
Moduł Dialogowy zawiera zespół procedur i program, które
pozwalają użytkownikowi na zdefiniowanie problemu.
System Ekspertowy nie może istnieć bez Modułu Dialogowego.
Moduł
Wnioskow
ania
Moduł
Pozyskiwa
nia
Moduł
Objaśniaj
ący
interfejs
Baza Wiedzy zawiera dziedzinową wiedzę systemu
zbiór: definicji, faktów, pojęć i relacji między nimi, reguły
wnioskowania
Rys. 1.Budowa systemu ekspertowego
Jak widać system ekspercki może składać się z wielu elementów. Jednak
najważniejszymi są:


baza wiedzy, bez której system ekspercki nie mógłby wnioskować,
kontroler wywodu, który pozwala na funkcjonowanie systemu i wyciąganie
wniosków,
 interfejs do komunikacji z użytkownikiem pozwalający na wymianę informacji
między systemem ekspertowym a użytkownikiem.
Wszystkie te elementy muszą ze sobą współpracować w celu wspomagania korzystania z
wiedzy i ułatwiania podejmowanie decyzji.
Systemy ekspertowe mogą wspomagać lub zastępować ludzkich ekspertów z danej
dziedziny ułatwiając dostęp do ich wiedzy. Mogą też dostarczać rad, zaleceń oraz diagnoz
dotyczących problemów z tej dziedziny. Najważniejszym problemem jest więc uzyskanie
wiedzy od ekspertów. Powstanie systemu eksperckiego ma za zadanie zastąpienie ekspertów,
a co za tym idzie późniejsze zmniejszenie zapotrzebowania na ich wiedzę. Powoduje to duże
utrudnienie w czasie gromadzenia wiedzy.
Akwizycja wiedzy od specjalistów z danej dziedziny wiedzy dla systemów eksperckich
może być realizowana przez:
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
4
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
 prowadzenie wywiadów z ekspertami
 analizę kwestionariuszy wypełnianych przez ekspertów
 analizę raportów pisanych przez ekspertów
 analizę komentarzy ekspertów wykonywanych w czasie pracy
 obserwację ekspertów przy pracy
Pozyskiwanie wiedzy oraz jej gromadzenie pozwala na zwiększenie skuteczności
działania systemu eksperckiego. Zdobywanie wiedzy bezpośredniej pochodzącej od
ekspertów nie jest jednak jedyną drogą jej pozyskiwania. Obserwując działania człowieka
można wyróżnić uczenie się:

Bezpośrednie (tzw. uczenie na pamięć)
Nie wymaga od systemu uczącego żadnego działania (tj. wnioskowania, czy też
transformacji wiedzy). Przykładem dla programu może być np. uczenie przez
bezpośrednie zaprogramowanie
 poprzez przekazywanie informacji.
Metoda ta wymaga wystąpienia w procesie uczenia tzw. nauczyciela, który przekazuje
wiedzę narzucając jej odpowiednią strukturę w taki sposób, aby była ona akceptowana
przez ucznia
 na podstawie analogii.
Metoda ta polega na odpowiednim wykorzystaniu posiadanej wiedzy do rozwiązania
aktualnych problemów. Zdobyta na tej podstawie wiedza w razie niepowodzenia może
prowadzić do weryfikacji posiadanej (zdobytej wcześniej) wiedzy
Informacja do bazy wiedzy jest bardzo często przekazywana poprzez ogólne opisy pojęć
nazywanych klasami na podstawie zbioru przykładów reprezentujących te pojęcia.
Nauczyciel może w tym przypadku wpływać na prędkość zdobywania wiedzy poprzez
odpowiedni dobór przykładów jak również na uczącego.
Występuje również metoda nauczania na podstawia obserwacji. Stosuje się w niej
również przykłady ale bez korzystania z pomocy nauczyciela. Metoda ta może wystąpić w
dwóch odmianach, w zależności od postawy uczącego:

bierna – obserwator nie podejmuje żadnej interakcji z otoczeniem, prowadzi bierną
obserwację
 czynna – obserwator wpływa na otoczenie poprzez eksperymentowanie i obserwuje
skutki powstałych w ten sposób zmian.
Efektem procesu pozyskiwania wiedzy będą zawsze zmiany wiedzy zachodzące w
systemie doradczym na podstawie informacji docierających do niego z zewnątrz.
Pozyskiwanie wiedzy na podstawie przykładów należące do nauczania poprzez
przekazywanie informacji jest stosowane w procesie trenowania sieci neuronowych.
Gromadzenie wiedzy poprzez analogię stanowi rodzaj zbierania wiedzy, który polega na
zastosowaniu posiadanej przez system wiedzy do wyciągania nowych wniosków. Przy
aktualnym poziomie zaawansowania metod sztucznej inteligencji oraz wykorzystujących nią
systemów eksperckich stosowanie analogii do pozyskiwania wiedzy na razie nie jest
powszechne.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
5
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Problem gromadzenia wiedzy oraz jego automatyzacja to jeden z największych
problemów w dziedzinie systemów eksperckich.
Systemy ekspertowe cechuje:


wąska specjalizacja
zastąpienie specjalisty z konkretnej dziedziny
◦ jawna reprezentacja wiedzy i oddzielenie wiedzy specjalistycznej od procedur
sterowania
◦ zdolność do wyjaśnień (ang. explanation facilities), w szczególnosci sposobu
rozwiązania danego problemu
◦ system ekspertowy rozwiązuje problemy nie w oparciu o jawnie zapisany
algorytm, lecz z wykorzystaniem rożnych metod (reguł) wnioskowania
◦ systemy ekspertowe wykorzystują w przeważającej mierze przetwarzanie
symboli, w mniejszym zaś stopniu obliczenia numeryczne
Modele sieci neuronowych
Sztuczna sieć neuronowa jest strukturą połączonych ze sobą prostych elementów
przetwarzających informacje. Elementy te najczęściej nazywane są neuronami, ale także
jednostkami lub węzłami. Do połączeń między tymi elementami są przypisane współczynniki
wagowe, które określają siłę powiązań. Tworzą one zbiór parametrów sieci. Parametry te
tworzą swego rodzaju wiedzę na temat rozwiązywanego problemu. Wartości tych
współczynników są określane w procesie uczenia sieci.
Rys. 2. Model neuronu liniowego McCullocha-Pitsa
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
6
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 3. Model neuronu nieliniowego
Na początku prac nad sieciami neuronowymi stosowano tzw. sieci liniowe. Model
neuronu stosowanego w sieciach liniowych przedstawiono na rys. 2, a jego funkcję aktywacji
poniżej.
Okazało się jednak, że tworzenie bardziej rozbudowanych sieci tego typu daje te same
rezultaty. W związku z tym zaprzestano prac nad rozwojem sieci neuronowych. Dopiero
pojawienie się neuronu z nieliniową funkcją aktywacji zapoczątkowało gwałtowny rozwój
prac nad nieliniowymi sieciami neuronowymi.
Na rys. 3 przedstawiono model nieliniowego neuronu. Wartości wejściowe są mnożone
przez wagi znajdujące się na tzw. łączach synaptycznych a następnie sumowane. Uzyskana
wartość jest następnie przekształcana przez funkcję aktywacji neuronu. Na wyjściu uzyskuje
się wartości z przedziału <0,1> (unipolarne) lub <-1,1> (bipolarne).
Najczęściej stosowaną bipolarną ciągłą funkcją aktywacji jest:
Najczęściej stosowaną bipolarną dyskretną funkcją aktywacji jest:
Odpowiednio można podać unipolarne funkcje aktywacji, odpowiednio:
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
7
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
oraz:
Ciągłe funkcje aktywacji są nazywane też funkcjami sigmoidalnymi. Na rys.
przedstawiono bipolarną ciągłą funkcję aktywacji dla różnych wartości parametru λ,
natomiast na rys. unipolarną ciągłą funkcję aktywacji.
Rys. 4.Bipolarna ciągła funkcja aktywacji neuronu dla różnych parametrów λ
Rys. 5.Unipolarna ciągła funkcja aktywacji neuronu dla różnych parametrów λ
Ogólnie sztuczne sieci neuronowe można podzielić ze względu na ich budowę na:

jednokierunkowe
◦ jednowarstwowe (rys. 6)
◦ wielowarstwowe (rys. 7)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
8
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego





rekurencyjne (rys. 8 i 9). Przykładem jest sieć Hopfielda, która stanowi układ gęsto
połączonych neuronów. Neurony są połączone każdy z każdym, bez połączeń
zwrotnych. Sieci tego typu gwarantują zbieżność do preferowanych wzorców.
Samoorganizujące się mapy (SOM, ang. Self Organizing Maps), zwane inaczej
sieciami Kohonena
maszyny wektorów wspierających (SVM, ang. Support Vector Machines)
sieci oparte na radialnych funkcjach bazowych (RBF, ang. Radius basis function)
sieci przesyłające żetony (ang. counter-propagation neural networks).
Rys. 6. Schemat sieci jednokierunkowej jednowarstwowej
Rys. 7. Schemat sieci jednokierunkowej dwuwarstwowej
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
9
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 8. Schemat sieci rekurencyjnej jednowarstwowej
Rys. 9. Schemat sieci rekurencyjnej z jedną warstwą ukrytą neuronów
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
10
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
W przeciwieństwie do zwykłych programów, w których należy dokładnie opracować
algorytm dla realizacji określonego zadania, sieci neuronowe zbudowane są z neuronów oraz
struktury połączeń między nimi. Projektant musi dobrać odpowiednią strukturę sieci do
rozwiązania zadania. Samo dobranie odpowiedniej architektury sieci neuronowej nie daje
jednak od razu gotowego rozwiązania zagadnienia, do którego została ona zrealizowana. W
odróżnieniu od konwencjonalnego programowania, kiedy po zakodowaniu odpowiednich
algorytmów realizujących określone zadanie można od razu uzyskać pożądany wynik, dla
sieci neuronowych należy po jej zaprojektowaniu wykonać kolejny etap polegający na
wytrenowaniu sieci. Dopiero po przeprowadzeniu tego procesu sieć można wykorzystać do
realizacji wyznaczonych dla niej zadań. Różnice pomiędzy konwencjonalnym oraz
neuronowym wykonywaniem obliczeń podano w tabeli 1.
Tabela 1. Porównanie konwencjonalnego oraz neuronowego wykonywania obliczeń
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
11
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Metody uczenia sieci neuronowych
Ze względu na konieczność trenowania sieci neuronowej powstały różne metody jej
uczenia. Do najważniejszych należą:




uczenie pod nadzorem (z nauczycielem, rys. 10)
uczenie z krytykiem (rys. 11)
uczenie samoorganizujące się typu Hebba
uczenie samoorganizujące się typu konkurencyjnego. Stosowane głównie dla tzw.
sieci Kohonena (SOM, ang. Self Organizing Map).
Rys. 10.Sieć neuronowa jako układ adaptacyjny pracujący pod nadzorem „nauczyciela”
W czasie procesu trenowania sieci neuronowej z nadzorem sieć uczy się rozpoznawać
wzorce ze zbioru uczącego. Podczas tego procesu modyfikowane są wagi synaptyczne w celu
zmniejszenia błędu predykcji będącego różnicą pomiędzy wartością prognozowaną y a
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
12
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
wartością docelową d określoną dla każdego wektora zbioru uczącego. Wynika z tego, że
każdy element zbioru uczącego składa się z pary wartości:
{xk, dk}, k=1 ... K.
gdzie:
k -
indeksuje kolejne elementy zbioru uczącego,
K -
wielkość zbioru uczącego,
Rys. 11. Struktura sieci neuronowej z krytykiem
Przy zastosowaniu metody uczenia z krytykiem sieć neuronowa otrzymuje tylko
informację dotyczącą poprawności podjętej decyzji o zmianie wag synaptycznych.
Uczenie samoorganizujące się typu Hebba przyjmuje, że wagi są modyfikowane w
każdym cyklu trenowania sieci:

przy jednoczesnym stanie pobudzenia obu neuronów waga powiązań między nimi
neuronami wzrasta,
 jeżeli dwa neurony nie są jednocześnie pobudzone, to waga połączeń między nimi
maleje.
Sygnałem uczącym jest w tym przypadku sygnał wyjściowy neuronu sieci.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
13
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Klasyfikacja sieci komputerowych
Sieci komputerowe i standardy połączeń w nich stosowane stanowią dziś podstawę
budowy systemów połączeń różnego rodzaju urządzeń. Stosuje się je również do komunikacji
pomiędzy urządzeniami mechatronicznymi. Urządzenia mechatroniczne należą do grupy
urządzeń miejscowych, stąd rozwiązania sieciowe stosowane do ich łączenia należą do grupy
tzw. sieci miejscowych. Stosuje się też określenia: sieć polowa, sieć przemysłowa. Ze
względu na obszar zastosowań sieci miejscowych istotne jest określenie parametrów
czasowych transmisji sygnałów i zapewnienia odpowiednich ich wartości. Sieci te muszą
spełniać wysokie wymagania determinizmu czasowego ze względu na konieczność spełnienia
wymagań pracy w czasie rzeczywistym.
Istnieje wiele podziałów sieci komputerowych. Najbardziej podstawowym jest podział ze
względu na zajmowany przez nie obszar:

LAN (ang. Local Area Network) – sieć lokalna.
Sieć obejmująca swoim zasięgiem obszar jednego pomieszczenia, budynku, a nawet
kilku budynków znajdujących się blisko siebie. W szczególnym przypadku mogą to
być dwa komputery połączone ze sobą.
 MAN (ang. Metropolital Area Network) – sieć miejska.
Sieć obejmująca swoim zasięgiem obszar aglomeracji miejskiej. Mimo wyróżnienia
tego rodzaju sieci często sieć miejską przypisuje się do sieci LAN lub WAN.
Przypisanie to jest wtedy uzależnione od rodzaju technologii sieciowych stosowanych
w sieci miejskiej.
 WAN (ang. Wide Area Network) – sieć rozległa.
Sieć obejmująca swoim zasięgiem obszar większy niż opisany w poprzednich
przypadkach. Może być to sieć łącząca dwa miasta, jak również państwa a nawet
kontynenty. Przykładem ogólnie znanym jest sieć „Internet”.
Do przeprowadzenia transmisji sygnału należy zastosować nośnik informacji, za pomocą
którego będzie można tą transmisję zrealizować. Nośnik ten nazywany jest medium
transmisyjnym. Może nim być np. przewód miedziany, światłowód, jak również fale radiowe
lub optyczne.
Sieci komputerowe można też podzielić ze względu na zastosowane medium
transmisyjne. Możemy je wtedy podzielić na sieci:
 przewodowe
 bezprzewodowe
Pierwsze z nich mają już ugruntowaną silną pozycję przy zastosowaniu w sieciach
miejscowych. Jest to szczególnie związane z ich większą odpornością na zakłócenia
wywodzące się z otoczenia, w którym są stosowane. Często też zastosowanie przewodów
miedzianych pozwala na spełnienie dodatkowych funkcji poza realizacją transmisji
informacji. Do najczęściej spotykanych należy możliwość zasilania za pomocą przewodów
sieciowych urządzeń automatyki polowej. Rozwiązania tego typu są też spotykane w
lokalnych sieciach komputerowych.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
14
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Sieci bezprzewodowe wkraczają coraz bardziej do systemów automatycznego
sterowania, jednak są one stosowane najczęściej tam, gdzie ciężko jest zainstalować systemy
przewodowe.
Występuje też podział nie związany z fizyczną budową sieci. Jest on raczej związany ze
sposobem udostępniania zasobów przez stacje w niej pracujące. Dzieli się je wtedy na sieci:

klient-serwer (ang.client-server) – sieć składająca się z:
◦ stacji udostępniającej zasoby, czyli tzw. serwera. Jest to najczęściej jedna
wyspecjalizowana stacja do której nie mają bezpośredniego dostępu zwykli
użytkownicy sieci. Stacja ta nie jest przeznaczona do bezpośredniej pracy.
◦ klientów, czyli stacji korzystających z zasobów serwera. Są to komputery
użytkowników sieci.
 równorzędna (peer-to-peer) – w przeciwieństwie do sieci client-server wszystkie
komputery mogą współdzielić swoje zasoby jak również korzystać z zasobów
udostępnianych przez innych użytkowników sieci.
Kiedyś tego typu podział był bardziej widoczny. Można było znaleźć małe sieci firmowe
lub domowe, które pracowały jako sieci peer-to-peer oraz duże sieci korporacyjne, które były
sieciami client-server.
Dziś najczęściej oba te rozwiązania funkcjonują równocześnie. Można wyróżnić w
sieciach komputerowych zarówno wyspecjalizowane jednostki będące różnego typu
serwerami udostępniającymi swoje zasoby jednostkom roboczym obsługiwanym przez
użytkowników końcowych, jak również jednostki robocze udostępniające sobie wzajemnie
różne zasoby lokalne.
Można też dokonać podziału sieci ze względu na ich zastosowanie:



komputerowe
polowe
itp.
Architektura sieci komputerowych
W celu umożliwienia współpracy różnych technologii sieci komputerowych opracowany
został przez organizację ISO (ang. International Standard Organization, Międzynarodowa
Organizacja Standaryzacyjna) model budowy sieci komputerowych (rys. 12a) znany pod
nazwą OSI (ang. Open System Interconnection, Otwarty System Połączeń).
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
15
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Application
Presentation
Application
Presentation
Session
Session
Transport
Transport
Network
Network
Data Link
Data Link
Physical
Physical
OSI layers
OSI layers
encapsulation
IP network
Network
Layer
Medium
Rys. 12. a) Model ISO/OSI; b) VLAN w odniesieniu do modelu ISO/OSI
Jest to warstwowy model opisujący sposób przepływu informacji pomiędzy stacjami
biorącymi udział w jej transmisji. Jest to model koncepcyjny zbudowany z siedmiu warstw, z
których każda spełnia określone funkcje istotne dla realizacji transmisji sieciowej. Model
ISO/OSI nie definiuje szczegółowych metod komunikacji, które określone są w formie
protokołów komunikacyjnych dla każdej z warstw dla określonych technologii sieciowych.
Działania przypisane do każdej z warstw modelu ISO/OSI mogą być rozpatrywane
niezależnie, gdyż działają one niezależnie w obrębie realizowanych przez nie funkcji. Nie
wszystkie warstwy muszą być też definiowane przez daną technologię sieciową.
Application
Presentation
Local Area Network model
IEEE Project 802
Session
LLC
Sublayer
Transport
MAC
Sublayer
Physical
Layer
Medium
Network
Data Link
Physical
OSI layers
Rys. 13. Model ISO/OSI, standard IEEE 802.3
Przedstawiony na rys. 12a model ISO/OSI składa się z siedmiu warstw:


fizycznej (ang. Physical) – określa ona:
◦ wymagania sprzętowe do transmisji,parametry elektryczne
◦ poziomy napięć
◦ parametry czasowe sygnałów
łącza danych (ang. Data Link)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
16
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
◦ nadawanie/odbiór
◦ formatowanie ramek danych przed transmisją
◦ końcowa zgodność przesyłanych danych
 sieciowej (ang. Network)
◦ określenie trasy transmisji
◦ komutacja pakietów
 transportowej (ang. Transport)
◦ rozpoznawanie błędów
◦ zażegnywanie błędów
◦ odtwarzanie kolejności pakietów
◦ retransmisje zagubionych pakietów
◦ zwielokrotnianie połączeń
◦ kierowanie przepływem danych
 sesji (ang. Session)
◦ otwiera i zamyka sesje pomiędzy hostami
◦ rozpoznawanie hasła
◦ realizacja procedury logowania i wylogowania
◦ zarządzanie siecią
◦ nadzór pracy sieci
◦ generowanie raportów i sprawozdań
 prezentacji (ang. Presentation) – odpowiada za format używany do wymiany
danych pomiędzy stacjami pracującymi w sieci:
◦ bezpieczeństwo
◦ kompresja
◦ tłumaczenie kodów sterujących (np. ASCII i EBCDIC)
◦ transfer plików
◦ itp.
 aplikacji (ang. Application) – realizuje usługi komunikacji między użytkownikami:
◦ transfer plików
◦ dostęp do baz danych
◦ wymiana poczty elektronicznej
◦ oprogramowanie serwerów plików i drukarek
◦ itd.
Jak widać każda z wymienionych warstw modelu ISO/OSI dodaje do transmitowanych
danych przez sieć swoją informację, która następnie jest dekodowana przez stację odbierającą
te dane z drugiej strony toru transmisyjnego.
Na rys. 12a przedstawiono proces enkapsulacji, czyli umieszczenia informacji jednej z
warstw w innej. Tutaj przenoszona jest warstwa trzecia w calu realizacji sieci VLAN na za
pomocą protokołu IP. Na rys. 14 przedstawiono ideę realizacji tzw. VLAN-trunking
pozwalającego na wydzielenie tzw. grup roboczych.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
17
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 14. Sieci VLAN w obrębie urządzeń sieci LAN
(źródło: http://www.cs.put.poznan.pl/mlibuda/VLAN.pdf)
Na rys 13 przedstawiono realizację projektów związanych ze standardem 802.3 w
odniesieniu do modelu ISO/OSI. Można tu zauważyć pojawienie się dwóch podwarstw w
warstwie drugiej:
 LLC (an. Logical Link Control) – podwarstwa kontroli logicznej łącza
 MAC (ang. Media Access Control) – podwarstwa dostępu do łącza
Podwarstwa MAC zawiera w sobie tzw. adres MAC, który składa się z 48 bitów
podawanych w systemie heksadecymalnym (szesnastkowym). Adres ten jest na stałe zapisany
w karcie sieciowej. Znając adres MAC można sprawdzić kto jest producentem karty
sieciowej, ponieważ pierwsze 24 bity tego adresu są do niego przypisane. Dopiero kolejne
bity identyfikują konkretną kartę sieciową.
Adres MAC pozwala też na:
 przydzielenie na jego podstawie adresów warstwy trzeciej, np. adresów IP
 zapewnienie bezpieczeństwa sieci, np. dostępu do sieci
 podział sieci na segmenty
 tworzenie VLAN-ów
 itp.
Inną bardzo ważną funkcją podwarstwy MAC jest zapewnienie stacjom dostępu do łącza
transmisyjnego i realizacji transmisji danych. Przykładowo dla sieci Ethernet jest tu
umieszczony protokół dostępu do łącza CSMA/CD (ang. Carrier Sense Multiple Access / with
Collision Detection, wykrywanie nośnej z detekcją kolizji).
Zanim jednak zostanie wyjaśniony podany tu przykładowy mechanizm dostępu do łącza
należy wyjaśnić pojęcie topologii sieci. Występuje ona w dwóch odmianach:
1. Topologia fizyczna
jest to fizyczny sposób połączenia pomiędzy urządzeniami sieciowymi przy
pomocy medium komunikacyjnego oraz urządzeń sieciowych
2. Topologia logiczna
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
18
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
jest to niezależny od topologii fizycznej sposób połączenia pomiędzy urządzeniami
sieciowymi określający sposób komunikacji pomiędzy stacjami pracującymi
w sieci.
Mimo, że występują dwa rodzaje topologii to w obu przypadkach wyróżniamy te same
ich rodzaje. Różnica polega tylko na odniesieniu podanej struktury do odpowiedniej topologii.
Topologii można wyróżnić wiele. Do najważniejszych należą topologie:
 szyny
 pierścienia
 gwiazdy
 drzewiasta
 kratownicy
Dalej można wyróżnić topologi złożone:
 podwójna szyna
 podwójny pierścień
 wiolo-gwieździsta
 itp.
Oczywiście mogą występować też topologie złożone z połączenia wymienionych.
a)
b)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
19
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
c)
d)
e)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
20
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
f)
g)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
21
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
h)
i)
Rys. 15. Topologie sieciowe: a)magistrala, b)podwójna magistrala, c) gwiazda, d)pierścień,
e) podwójny pierścień, f) wielogwiazda, g) drzewo, h) kratownica, i) złożona
Wymienione tu topologie mogą być bez problemu realizowane jako fizyczna struktura
połączeń. Jeżeli chodzi o topologię logiczną to nie zawsze występują praktyczne rozwiązania.
Dla wcześniej podanego protokołu dostępu do łącza CSMA/CD odpowiada logiczna
topologia magistrali. Ta metoda dostępu polega na obserwowaniu przez stacje czy w danej
chwili łącze jest wolne. Jeżeli tak, to stacja może podjąć próbę nadawania, czyli przesłania
informacji przez wolną aktualnie magistralę. Może się jednak zdarzyć, że w tej samej chwili
więcej niż jedna stacja będzie próbowała przesłać dane. Wystąpi w takim przypadku tzw.
kolizja. Stacje po wykryciu kolizji odstępują od nadawania i odczekują losowo
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
22
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
wygenerowany czas. Sytuacje tu opisane mogą występować do momentu gdy tylko jedna
stacja przejmie kontrolę nad łączem.
Oczywiście kolizje spowalniają prędkość działania sieci, dlatego ważne jest aby było ich
jak najmniej. W tym celu wykonuje się tzw separację domen kolizji. Umożliwia to
zastosowanie odpowiednich urządzeń sieciowych.
Sprzęt sieciowy
Sieć teleinformatyczna jest zbudowana z wielu elementów. Należą do nich:
 okablowanie
 urządzenia koncentracyjne
 urządzenia brzegowe
 patch panele
 szafy krosownice
 stacje końcowe
 serwery
 gniazda
 złącza
Okablowanie sieciowe można podzielić ze względu na jego zastosowanie:
◦ campusowe
◦ poziome
◦ pionowe
◦ krosowe
◦ dystansowe
Powyższy podział pojawił się wraz z tzw. okablowaniem strukturalnym (rys. 16, 17, 18).
Wprowadzenie tego typu okablowania ułatwiło znacznie realizację sieci ze względu na
występowanie pewnych standardowych elementów.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
23
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 16. Podział linii transmisyjnej w okablowaniu strukturalnym
Rys. 17. Podział okablowania strukturalnego
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
24
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 18. Umiejscowienie poszczególnych rodzajów okablowania strukturalnego w sieci LAN
W sieciach komputerowych znajdują zastosowanie różnego rodzaje media transmisyjne.
Do najważniejszych należą:
 przewód koncentryczny (ang. coaxial cable)
 skrętka telefoniczna (ang. twisted pair cable)
 światłowód (ang. fiber optic)
Ze względu na niską cenę oraz możliwości transmisyjne przy budowie sieci
komputerowych najczęściej stosuje się skrętkę telefoniczną. Przewód ten występuje w wielu
odmianach. Istnieje kilka podziałów tego typu przewodów.
Skrętkę możemy podzielić na:



nieekranowaną UTP (ang. Unshielded Twisted Pair)
ekranowaną STP (ang. Shielded Twisted Pair)
foliowaną FTP (ang. Folied Twisted Pair)
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
25
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Rys. 19. Konstrukcja kabla typu skrętka
Jak pokazano na rys. 19 każda para skrętki jest ze sobą skręcona. Taki skręt jest też
wykonany z poszczególnymi parami. W typowym kablu sieciowym występują cztery pary
przewodów.
Przewody typu skrętka podzielone zostały na tzw. kategorie. Podział ten dotyczy
możliwości transmisyjnych przewodów oraz ich zastosowania:







Kat. 1 – tradycyjna nieekranowana skrętka telefoniczna przeznaczona do transmisji
głosu. Nie nadaje się do transmisji danych.
Kat. 2 – nieekranowana skrętka, szybkość transmisji do 4MHz. Zbudowana z 2 par
skręcanych przewodów.
Kat. 3 – transmisja do 10MHz, zastosowanie: Token Ring (4Mb/s), Ethernet
10Base-T (10Mb/s), kabel zawiera zwykle 4 pary skręconych przewodów
Kat. 4 – prędkość transmisji do 16MHz, najniższa kat. dla Token Ring (16Mb/s).
Kabel zbudowany z 4 par przewodów.
Kat. 5 – skrętka z dopasowaniem rezystancyjnym 100Ω. Transmisja danych do
100MHz na odległość do 100m pod warunkiem poprawnej instalacji kabla, zgodnej
z wymaganiami okablowania strukturalnego. Pozwala na transmisję danych do
1Gb/s. Zastosowanie w sieciach half-duplex Fast Ethernet 100 Mbit/s, brak
zastosowań do 1000Base-T.
Kat.5e – rozszerzona kat.5 pozwalająca na transmisję do 100MHz. Poprawiono
parametry związane z FEXT, NEXT, tłumieniem i RL (Return Loss) w stosunku do
tych w CAT 5. Zastosowanie w sieciach full-duplex Fast Ethernet 100 Mbit/s oraz
1 Gbit/s
Kat. 6 – nieekranowana skrętka (UTP), bądź ekranowana skrętka (STP), bądź
foliowana skrętka (FTP) do przenoszenia danych w paśmie do 250 MHz i
przepływnością do 10 Gbit/s. Specyfikacja okablowania wg. ANSI/TIA/EIA-568B.2-1 w 2002.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
26
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Kat. 7 – ekranowana skrętka (STP), bądź foliowana skrętka (FTP) do przenoszenia
danych w paśmie do 600 MHz. Specyfikacja okablowania klasy F wg. ISO/IEC
11801.
Na rys. 20 przedstawiono budowę kabla koncentrycznego, nazywanego też
współosiowym. Jest to przewód o dużych możliwościach transmisyjnych. Jest on też odporny
na zakłócenia otoczenia ze względu na swoją konstrukcję, która też wpływa na jego dużą
wytrzymałość mechaniczną. Mimo swoich niewątpliwych zalet przewody tego typu straciły
dziś na znaczeniu.
Rys. 20. Budowa kabla koncentrycznego
Ze względu na zmniejszenie kosztów instalacji światłowodów przewody tego typu są dziś
coraz częściej stosowane. Na rys. 21 przedstawiono budowę typowego włókna
światłowodowego.
Rys. 21. Konstrukcja światłowodu
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
27
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Można zauważyć (rys. 21), że światłowód jest zbudowany z trzech współosiowych
warstw:
 rdzeń (ang. Core)
 płaszcz zewnętrzny (ang. Cladding)
 ochronna warstwa lakieru
Grubości poszczególnych warstw mają standardowe grubości. Rdzeń ma najczęściej
średnicę 62,5 μm, rzadziej 50μm. Jest on wykonany ze szkła kwarcowego lub plastiku (POF Plastic Optic Fiber). Płaszcz, niezależnie od grubości rdzenia ma zawsze średnicę 125 μm.
Kolejne warstwy ochronne mają również zawsze taką samą grubość, dlatego niezależnie od
rodzaju światłowodu i jego budowy wewnętrznej zawsze ma on na zewnątrz tą samą grubość.
Kolejnymi warstwami ochronnymi jest kewlarowy oplot oraz zewnętrzna izolacja.
Typowe grubości światłowodów, ich zasięg bez konieczności stosowania regeneratorów
sygnału oraz typowe zastosowania i okna transmisyjne w których pracują podano na rys. 22.
Rys. 22. Właściwości oraz zastosowania typowych światłowodów
Zasada działania światłowodu opiera się o znaną z fizyki zasadę całkowitego
wewnętrznego odbicia światła. Zgodnie z nią ośrodki, przez które przechodzi światło muszą
mieć różne współczynniki załamania światła. Płaszcz wykonany jest z materiału o niższym
współczynniku załamania światła niż rdzeń. Różnica ta powoduje, że płaszcz zachowuje się
jak “lustro" otaczające rdzeń. Promień światła przemieszcza się więc poprzez rdzeń
światłowodu.
Na rys. 21 przedstawiony został bardzo ważny parametr oznaczony jako α będący tzw.
aperturą kątową światłowodu, na podstawie której można wyznaczyć aperturę numeryczną
światłowodu:
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
28
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
gdzie:
α
– kąt wierzchołkowy stożka akceptacji
n1
– współczynnik załamania światła rdzenia światłowodu
n2
– współczynnik załamania światła płaszcza światłowodu
Oba pojęcia: kąt akceptacji i apertura numeryczna służą do określenia tego samego
zjawiska, czyli kąta wprowadzenia światła z diody lub lasera do światłowodu
wielomodowego.
Apertura numeryczna:




informuje o zdolności zbierającej światłowodu
jest głównym parametrem odpowiedzialnym za jakość sprzężenia między
światłowodami i między światłowodem a źródłem światła
określa czułość na ewentualne przesunięcia włókien względem siebie
jest niezbędna do oceny innych parametrów światłowodów takich jak: rozkład
współczynnika załamania, tłumienia
Rys. 23. Rodzaje włókien światłowodowych
Ze względu na budowę światłowodu można je podzielić na (rys. 23):

jednomodowe
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
29
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego


wielomodowe
gradientowe
Rys. 24. Typowe złącza światłowodowe
Dla przewodów światłowodowych będą też stosowane inne elementy łączące niż w
przewodach miedzianych. Będą więc stosowane odpowiednie patch panele światłowodowe
jak również złącza. Typowe złącza światłowodowe przedstawiono na rys. 24. Ze względu na
lepszą konstrukcję uniemożliwiającą poluzowywanie się przewodów w szafie krosowniczej
zalecane jest stosowanie złączy typu SC.
Ważnym elementem
podstawowych należą:





sieci
teleinformatycznych
są
urządzenia
sieciowe.
Wzmacniacz (Repeater)
◦ działa w warstwie fizycznej OSI
◦ regeneruje i wzmacnia sygnały fizyczne
◦ przeznaczony do zwiększenia zasięgu sieci
Koncentrator (Hub)
◦ urządzenie wzmacniające sygnał na każdym ze swoich wyjść
◦ występuje wiele rodzajów koncentratorów. Ich funkcje zależą od zastosowania
Most (Bridge)
◦ działa w warstwie łącza danych modelu ISO/OSI
◦ oddziela logicznie segmenty sieci
◦ jest niezależny od wyższych warstw modelu ISO/OSI
◦ stosowany do zarządzania ruchem sieci LAN i separacji domen kolizji
Przełącznik (Switch)
◦ Działa w warstwie łącza danych modelu ISO/OSI
◦ separuje logicznie segmenty sieci
◦ jest niezależny od wyższych warstw modelu ISO/OSI
◦ stosowany do zarządzania ruchem sieci LAN
Router
◦ działa w obrębie trzeciej warstwy modelu ISO/OSI
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
30
Do
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

◦ oddziela logicznie podsieci
◦ zależny od protokołu warstwy sieciowej
◦ zna topologię sieci
◦ używany w komunikacji międzysieciowej
Brama (Gateway)
◦ działa w warstwach od sesji do aplikacji
◦ zależny od aplikacji
◦ stosowany do komunikacji pomiędzy aplikacjami
Język modelowania UML
Pojawienie się języków programowania obiektowego oraz budowanie dużych systemów
informatycznych spowodowało, że prace na tymi systemami wykonywane są przez duże
grupy specjalistów, z których każdy ma przydzielone własne zadania do wykonania. Wyniki
tych prac są następnie łączone w jedną całość. W celu przedstawienia poszczególnym grupom
programistów wyników analizy oraz projektowania obiektowego należało stworzyć jakieś
narzędzia ujednolicające ten proces i pozwalające na swobodny przepływ informacji między
zespołami pracującymi nad poszczególnymi częściami oprogramowania.
W latach 80' i 90' XX wieku Grady Booch, Jim Rumbaugh oraz Ivar Jackobson
opracowali język UML (ang. Unified Modeling Language, zunifikowany język
modelowania), który pozwala na obiektowe modelowanie dziedziny problemu. W roku 1998
UML stał się standardem de facto w modelowaniu obiektowym. Obecnie jest on rozwijany
przez organizację OMG (ang. Object Management Group), która sformułowała żądania
standardowego języka modelowania. Do członków tej organizacji należy wiele znanych firm,
np.: Hewlett-Packard, Microsoft, Oracle, Texas Instruments i inne
UML składa się z wielu komponentów nazywanych diagramami, które pozwalają
zawrzeć różne aspekty modelowanego systemu. Zalicza się do nich:


diagramy struktur
◦ klas (najczęściej spotykane, ang. class diagram)
◦ obiektów (ang. object diagram)
◦ komponentów (ang. component diagram)
◦ wdrożenia (ang. deployment diagram)
◦ od wersji UML 2.0
▪ struktur złożonych (ang. composite structure diagram)
▪ pakietów (ang. package diagram)
◦ od wersji UML 2.2
▪ profili (ang. profile diagram, nowość wprowadzona w UML 2.2)
diagramy zachowań
◦ czynności (ang. activity diagram)
◦ przypadków użycia (ang. use case diagram)
◦ maszyny stanów (ang. state machine diagram) (dla UML 1.x stanów, ang.
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
31
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
statechart diagram)
◦ Interakcji (diagram abstrakcyjny)
◦ komunikacji (ang. communication diagram) (dla UML 1.x współdziałania, ang.
collaboration diagram)
◦ sekwencji (ang. sequence diagram)
◦ od wersji UML 2.0
▪ czasowe (ang. timing diagram)
▪ przeglądu interakcji (ang. interaction overview diagram)
Mimo tak dużej ilości rożnych diagramów najczęściej wykorzystywane są cztery z nich,
w podanej kolejności:
 Przypadków użycia
 Sekwencji
 Klas
 Aktywności
Narzędzia implementujące język UML należą najczęściej do grupy narzędzi
komputerowego wspomagania inżynierii oprogramowania (CASE, ang. Computer Aided
Software Engineering) i niektóre z nich pozwalają na tzw. inżynierię wsteczną oraz w przód
dla wybranych języków programowania obiektowego.
Literatura
[1] Chroniec J., Strzemieczna E., Sztuczna inteligencja. Metody konstrukcji i analizy
systemów eksperckich, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1995
[2] Chustecki J., Janikowski A., i inni, Vademecum teleinformatyka II, IDG Poland
S.A., Warszawa 2002
[3] Chustecki J., Janikowski A., i inni, Vademecum teleinformatyka, IDG Poland S.A.,
Warszawa 1999
[4] Niederliński A., Regułowe systemy ekspertowe, Wyd. Pracowni Komputerowej
Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2000
[5] Osowski S. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa 1996
[6] Owoc M. (red.): Elementy systemów ekspertowych. Cz. I., Sztuczna inteligencja i
systemy ekspertowe, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław 2006
[7] Schmuller J., UML dla każdego, HELION, Gliwice 2003
[8] Seta Z., Wprowadzenie do zagadnień sterowania, MIKOM, Warszawa 2002
[9] Stefanowicz B., Systemy eksperckie. Przewodnik, WSISiZ, Warszawa 2003
[10] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM,
Warszawa 1993
[11] Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy teorii i
zastosowania, PWN, Warszawa 1996
Projekt „Rozwój i promocja kierunków technicznych w Akademii Morskiej w Szczecinie”
Akademia Morska w Szczecinie, ul. Wały Chrobrego 1-2, 70-500 Szczecin
32