Automated System for Selecting Optimal Methods for Solving Acoustic Problems Based on Ontology

Main Article Content

Abstract

The report presents the software package that will allow specialists in the field of architectural acoustics to choose the most appropriate methods for modeling sound and selecting finishing materials depending on the tasks and parameters of a building A distinctive feature of this system is the presence of an ontology of the subject area that describes the terms and relationships between concepts, as well as modules for solving various problems in the field of architectural acoustics. Such an approach will allow the user to recommend the most suitable simulation methods for one’s request due to considering the specifics of the premises and the functional requirements of the client. The on-demand software system allows to optimize and parallelize programs written in a domain-specific programming language. The paper describes the principles of source code analysis to identify critical areas and modify them using a bank of patterns. The report also discusses an approach to develop a domain-specific programming language based on domain ontology, ODSL (Ontology-Based Domain-Specific Language), which allows specialists to describe algorithms not accounting for different specific optimization and parallelization methods. The novelty of the work lies in the proposed architecture of modules based on applied ontology, which makes it possible to adapt the solution to other subject areas.

Article Details

References

1. Грибова В.В., Федорищев Л.А. Адаптивный генератор-WIMP-интерфейса редакторов базы знаний на основе онтологии // Вестн. Том. гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. Томск: Национальный исследовательский Томский государственный университет, 2019. С. 110–119. https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnyy-generator-shmr-interfeysa-redaktorov-bazy-znaniy-na-osnove-ontologii
2. Чусова А.Е. Онтология методов моделирования в области архитектурной акустики // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2023. № 1(61). С. 140–149.
3. ГОСТ Р 52797.1. Акустика. РЕКОМЕНДУЕМЫЕ МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МАЛОШУМНЫХ РАБОЧИХ МЕСТ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОМЕЩЕНИЙ. Часть 1. Принципы защиты от шума. Введ. 2008-07-01. М.: Стандартинформ, 2008. 32 с. (Технический комитет по стандартизации ТК 358 «Акустика»).
4. СП 415.1325800.2018. Здания общественные. Правила акустического проектирования. Введ. 2018-05-16. М.: Минстрой России, 2018. 31 с. (Технический комитет по стандартизации ТК 465 «Строительство»).
5. Чебанов А.Д. Приближенная оценка времени реверберации для залов различного функционального назначения: учебно-методические указания. М.: МАРХИ, 2012. 36 с.
6. Walter Т., Parreiras F. S., Staab S. OntoDSL: An Ontology-Based Framework for Domain-Specific Languages // Model Driven Engineering Languages and Systems. MODELS 2009. Lecture Notes in Computer Science, vol 5795. Berlin: Springer, 2009. P. 408–422. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-04425-0_32
7. Касьянов В.Н., Касьянов Е.В. Методы и технологии конструирования эффективных и надежных программ и программных систем на основе графовых моделей и семантических преобразований // Системная информатика. Новосибирск: Институт систем информатики СО РАН, 2021. №19. С. 1–14. https://doi.org/10.31144/si.2307-6410.2021.n19.p1-14.
8. Yamaguchi F., Golde N., Arp D., Rieck K. Modeling and discovering vulnerabilities with code property graphs // 35th IEEE Symposium on Security and Privacy. San Jose, 2014. P. 590–604.
9. Yue Z., Liao G., Shen X. Towards Ontology-Based Program Analysis // The 30th European Conference on Object-Oriented Programming. Rome, 2016. P. 26:1–26:25.
10. Selvaraj G.K. Improving Program Analysis using Efficient Semantic and Deductive Techniques. PhD thesis, The University of Auckland, 2022, 203 pp. https://researchspace.auckland.ac.nz/handle/2292/64360
11. Курмангалеев Ш.Ф. Методы оптимизации Cи/Cи++ приложений, распространяемых в биткоде LLVM с учетом специфики оборудования // Труды ИСП РАН. М.: ИСП РАН, 2013. Т. 24, №1. С. 127–144.
12. Faryabi W. Data-oriented Design approach for processor intensive games. Master thesis, Norwegian University of Science and Technology, 2018, 179 pp. https://ntnuopen.ntnu.no/ntnu-xmlui/handle/11250/2575669
13. Артемьева И.Л., Чусова А.Е., Чусов А.А. Моделирование конкуренции за кэш в многоядерном процессоре // Вычислительные технологии и прикладная математика: Материалы II Международного семинара, Благовещенск, 12–16 июня 2023 года / Отв. редактор А.Г. Масловская. Благовещенск: Амурский государственный университет, 2023. С. 22–24.
14. Чусов А.А., Чусова А.Е., Смадыч Н.С. Алгоритмы высокопроизводительной рекуррентной аффинной обработки данных и сигналов и метод улучшения локальности ввода-вывода. 2023. № 4, часть 1. С. 242–250.