Формализованные методы

Область применения формализованных методов постоянно расширяется. Это объясняется их следующими достоинствами:

· позволяют построить прогноз поведения изделия или процесса во времени и в пространстве;

· позволяют сравнительно быстро и дешево найти (рассчитать) несколько вариантов решений, что служит основой для выбора лучшего и, следовательно, конкурентоспособного изделия;

· позволяют определять параметры на ранних этапах проектных работ, когда вид создаваемых объектов или их макетов еще точно не известен;

· позволяют поставить «чистый» эксперимент, т.е. исследовать свойства и характеристики в зависимости от заданных параметров при отсутствии влияния (постоянстве) других параметров;

· обеспечивают психологический комфорт и снимают неопределенность и неуверенность в процессе решения задачи благодаря опыту и знаниям специалистов, создавших эти расчетные зависимости;

· позволяют автоматизировать деятельность.

· С другой стороны, «объективность» формализованных методов еще не гарантирует их полного соответствия действительности, поскольку точность результатов зависит от следующих факторов:

· присутствие в расчетах ошибок как субъективных, допускаемых человеком, так и являющихся результатом некачественной работы или сбоя в работе используемого устройства (компьютеров, измерительно-управляющих систем и т.п.);

· правильность выбора модели и метода, их адекватность и точность (субъективный фактор);

· полнота и достоверность исходной информации, корректность (точность) формулировок решаемой задачи.

· Стоит также подчеркнуть, что при решении задачи возможны два случая:

· известна точность, с которой должны быть получены результаты. Тогда точность исходных данных и используемых методов должна соответствовать данной точности и обеспечить ее получение;

· известна точность исходных данных и используемого метода. Тогда точность результатов зависит от их точности и, как правило, не превысит наименьшей из их значений.

· При расчете по инженерным зависимостям следует помнить о правиле «n %»:

· исходным данным всегда присуща погрешность. Перед проведением исследований или расчетов необходимо оценить максимальную погрешность данных, допустим, составляющую n %. Результаты расчетов и экспериментальных исследований, лежащие в пределах ± n % считаются тождественными.

В машиностроении по умолчанию принимают погрешность, равной 5%. Снижение погрешности является сложной задачей и требует, в первую очередь, повышения точности знания свойств материалов (технологическая задача) и характеристик внешних нагрузок (экспериментальная задача).

Интересен в этой связи случай, рассказанный ученым и кораблестроителем академиком А.Н. Крыловым (1863–1945).

Сотрудник его института выполнил расчеты одной из конструкций корабля с очень высокой точностью. Крылов, узнав об этом, вместо благодарности велел посадить его, в назидание другим, на несколько суток под домашний арест за бесцельное разбазаривание рабочего времени на нахождение ничего не значащих цифр.

Поиск различных вариантов решений является одной из важнейших задач проектирования: чем больше вариантов, тем лучше окончательное решение. Чаще всего конкретные варианты находят для различных допустимых сочетаний параметров (аналитически или численно). Универсальным является метод полного перебора. Его применяют в ответственных случаях и если позволяют возможности (наличие вычислительной техники, достаточность времени). При ограниченности ресурсов пользуются упрощенными методами:

· методы частичного (выборочного) перебора. Они подразделяются на детерминированные методы (выбор параметров в соответствии с некоторым законом) и методы случайного поиска. Важное требование – равномерное покрытие точками области допустимых параметров. В последнее время получили распространение псевдослучайные распределения, обладающие хорошей равномерностью распределения и удобством хранения в памяти компьютеров результатов вычислений;

· методы сокращения области поиска посредством анализа дополнительной информации, получаемой при расчете предыдущих вариантов – анализ тенденций изменения результатов (градиентные методы), выявление областей нерекомендуемых значений параметров.

Анализ решений, найденных методом случайного или псевдослучайного поиска, позволяет получить дополнительную информацию: можно установить степень взаимосвязанности параметров, рассчитав коэффициент корреляции. Если для рассматриваемой пары, например, показателей качества этот коэффициент близок к единице, то показатели линейно зависимы и отображают разными словами одно и то же качество. В таком случае один из них можно отбросить, не потеряв общности задачи, но понизив её размерность.

Формализованные методы – наиболее исследованная область человеческой деятельности. Они – основа создаваемых программ и автоматизации процедур.

Автоматизация процедур проектирования. До 60-х годов орудиями труда проектировщика служили кульман, циркуль, логарифмическая линейка и другие подобные устройства. Проектирование велось по аналогии с использованием оригинальных решений, а ускорение работ достигалось преемственностью технических решений. Нередко возникали ситуации, когда период проектирования сложных объектов был соизмерим со временем их морального износа. Длительность сроков вызывалась, прежде всего, большим объемом рутинных, ручных работ. Так, по данным американских специалистов объемы работ в проектировании в 70-е годы распределялись следующим образом: 20 % — творческие работы, 5 % — выполнение расчетов, 75 % — вспомогательные работы, из которых 30 % приходилось на чертежно-графические работы и 45 % — на составление и утверждение документации.

Наличие в проектной деятельности формализованных процедур и широкое распространение компьютеров позволили разрешить противоречие между возрастающей сложностью технических объектов и требованием к эффективности проектирования. Автоматизация охватила все этапы жизненного цикла: автоматизированная система планирования (АСП), автоматизированная система научных исследований (АСНИ), система автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированный экспериментальный комплекс (АЭК), гибкое автоматизированное производство (ГАП) и автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП), автоматизированная система управления эксплуатацией (АСУ).

Основная тенденция развития таких систем идет в направлении создания автоматических систем, которые способны выполнять заданные функции или процедуры без участия человека. Роль человека заключается в подготовке исходных данных, выборе алгоритма (метода решения) и анализе полученных результатов. Однако присутствие в решаемых задачах эвристических или сложно программируемых процедур объясняет широкое распространение автоматизированных систем. Здесь человек участвует в процессе решения, например, управляя им, вводя промежуточные данные. На степень автоматизации влияют и продолжительность времени, отведенного на решение задачи, и ее вид — типовая или нет. Так, при срочном поиске решения нестандартной задачи следует полагаться только на самого себя.

Применение автоматизированных и автоматических процедур порождает и новую проблему — достоверность получаемых результатов: ошибки могут быть следствием как неверных действий при вводе данных и управлении работой компьютера, так и сбоя в его работе. Для повышения чувства уверенности следует пользоваться правилом: еще до решения любой по сложности задачи инженер должен представлять порядок получаемого результата или возможный вид решения.