abstract: Статья посвящена сравнительному анализу современных автоматизированных систем поддержки процесса поиска новых технических решений (CAI-систем) в различных отраслях науки и техники. Рассмотрена структура систем автоматизированного проектирования и обосновано объединение их с CAI-системами. Рассмотрены основные методологические подходы, используемые при создании CAI-систем и их особенности. Приведены примеры реализации описанных подходов в конкретных программных продуктах (как отечественных, так и зарубежных), их функциональные возможности, достоинства и недостатки. Акцентируется внимание на исключительной важности реализации наиболее трудоемкого и трудно алгоритмизируемого этапа концептуального проектирования. Детально рассмотрены системы, реализующие данный этап (на примере САПФИТ, Интеллект и Эффекты 200). Описаны ключевые особенности этих систем, формат входных и выходных данных. Произведено сравнение способов организации баз знаний и математических аппаратов систем поддержки концептуального проектирования. В заключении сформулированы и разделены по категориям общие требования к функциональным возможностям подобных систем. Категории включают в себя возможности подобных систем по работе с базой знаний, синтезу новых технических решений, расчету эксплуатационных характеристик технического решения и ранжированию результатов по совокупности эксплуатационных характеристик, а также динамической визуализации физического принципа действия.
keywords: концептуальное проектирование, система автоматизированного проектирования, поддержка инженерного творчества, поиск новых технических решений, математические модели, онтологии научно-технических характеристик, теория решения изобретательских задач, энерго-информационная модель цепей, метод структурных параметрических схем, структурирование физических знаний и поискового конструирования, репродуктивные базы знаний, продуктивные базы знаний, синтез технических решений, многокритериальное ранжирование