Процессов и структура подсистем САПР (2 ч) 7 страница

13.1 Оценка альтернативных решений в многокритериальных задачах. Концепция оптимального проектирования

Процесс проектирования рассматривается как система, которая в общем виде включает в себя и то, что проектируется, и тех, кто проектирует. Обе эти составляющие проектирования соответственно определяются как проектируемая подсистема и как проектирующая подсистема. В свою очередь процесс проектирования рассматривается здесь как проявление упорядоченного воздействия проектирующей части системы на проектируемую.

Это упорядочение является следствием использования проектировщиком тех или иных методов, в основе которых лежат критерии эффективности и теория оптимизации. Их применение в проектной практике и является методологической основой оптимального проектирования. В этом смысле роль оптимального проектирования в технике та же, что и роль оптимального планирования и управления в экономике.

Используя методы оптимального проектирования, всегда можно выбрать наиболее предпочтительный вариант из многих других. Но является ли оптимальное проектирование стопроцентной гарантией успеха? К сожалению не всегда, и на то есть ряд причин. Например, такие, как возможные неточности при задании исходных данных (неточности на "входе", разумеется, приводят к неточностям на "выходе"); среди вариантов, отобранных на первой стадии решения задачи (задачи выбора), какие-то варианты, заслуживающие внимания, могут быть не учтены; наконец, многое будет зависеть от того, как, какими путями, с помощью каких средств будет реализован выбранный вариант объекта.

В инженерной практике часто приходится иметь дело с оценкой таких показателей, как стоимость, масса (вес), размеры, эксплуатационные характеристики и т.п. Опытный проектировщик эти оценки выражает обычно не в виде точных чисел, а в виде некоторых границ изменения того или иного параметра. Использование границ вместо точных чисел не является искусственным приёмом, оно является отражением реальности. Эксплуатационные характеристики машин и оборудования редко могут быть предсказаны с точностью, превышающей 10...20 % и поэтому, чтобы не вводить в заблуждение заказчика, проектировщик должен указать, является ли данное число верхней или нижней границей.

Таким образом, для некоторого множества X допустимых проектных решений должны задаваться нижние х_н и верхние х_в, границы элементов решения х при некоторых фиксированных значениях y и x, принимаемых на других уровнях проектирования объекта:

                        (13.1)

Представление оценок в виде границ или неравенств, а не точных чисел, оказывает неизбежное влияние на отношение конструктора к оптимизации. Трудоёмкие расчёты на ЭВМ для определения оптимума с точностью до 10-ти значащих цифр являются ярким примером бесполезных усилий, если исходные данные не могут быть заданы с точностью более трёх значащих цифр. Поэтому решения, достаточно близкие к оптимальным, могут быть получены и при значительно меньших усилиях.

Подобно большинству технических усовершенствований, оптимальное проектирование может принести большую пользу лишь при условии, что оно ведётся при полном понимании ситуации

13.2 Задачи условной и безусловной оптимизации

Задачи оптимизации с математической точки зрения обладают свойством замкнутости, т. е. свойством, позволяющим чисто математически без всякого участия проектировщика найти решение , доставляющее максимум или минимум целевой функции  на множестве X возможных решений. Получаемый при этом результат однозначно определяет экстремум функции, что свидетельствует о замкнутости задачи оптимизации (рисунок 13.1,а).

Принципиальное отличие задачи принятия решения в условиях неопределённости от задач оптимизации (или детерминированных задач принятия решения) состоит как раз в том, что они не позволяют получить однозначный результат без участия проектировщика, за которым остаётся выбор окончательного решения среди возможных альтернатив.

 

 

 

 

а) в условиях определенности; б) в условиях неопределенности

Рисуно13.1 - К определению экстремума

 

На рисунке 13.1, б показан именно такой случай: здесь функция эффективности  скалярна, но имеет множество неопределённостей, обусловленных тремя значениями случайного фактора ξ, равных ξ₁,ξ₂ и ξ₃. В этой ситуации для каждого из этих значений случайного фактора можно найти оптимальное решение , , , но какое из них принимать за окончательное решает проектировщик (или лицо, принимающее решение - ЛПР). Такие задачи являются формально незамкнутыми.

В задачах оптимального проектирования технических объектов вектор переменных проектирования  выбирают в результате определения экстремума целевой функции F(Х) в области допустимых решений, которая задаётся системой ограничений на параметры проектируемого объекта.

Оптимизационные задачи, в которых экстремум целевой функции ищут в пределах неограниченного пространства переменных проектирования, называются задачами безусловной оптимизации, а найденный при этом экстремум - безусловным экстремумом.

Наличие ограничений любого вида приводит к оптимизационным задачам условной оптимизации, решение которых даёт условный экстремум.

Образно говоря, безусловный максимум, это как бы вершина горы, а условный максимум, это самая высокая точка заданной, т.е. описываемой «уравнениями связи», ограничивающими область поиска, горной тропы. То же можно сказать и о безусловном и условном минимуме: безусловный минимум, это самая низкая точка горы, а условный минимум - самая низкая точка горной тропы.

В задачах безусловной оптимизации независимые переменные х₁, х₂ …. не связаны между собой никакими соотношениями, тогда как в задачах условной оптимизации независимые переменные связаны между собой определенными соотношениями, представляющими собой так называемые уравнения связи или условия ограничения.

Экстремумы целевой функции могут быть также локальными и глобальными:

а)  локальные экстремумы определяются в малой окрестности точки экстремума, тогда как глобальный экстремум определяется во всей области допустимых значений;

б)  функция F(Х) имеет в данной точке  локальный экстремум, если существует такая малая двусторонняя окрестность этой точки, что для всех остальных точек х этой окрестности выполняется одно из двух условий:

                                   (13.2)

и тогда точка . является локальным минимумом функции F(Х),

или

                                       (13.3)

и тогда точка  является локальным максимумом функции F(Х);

в) функция F(Х) имеет в данной точке  глобальный экстремум, если для всех остальных точек X, находящихся в пределах области допустимых значений, выполняется одно из двух условий:

                                       (13.4)

и тогда точка  является глобальным минимумом функции F(Х),

или

                                          (13.5)

и тогда точка  является глобальным максимумом функции F(Х).

Задачиэтого класса могут решаться с использованием классических методов вариационного исчисления, которое, в основном, примыкает к теории максимумов и минимумов. Использование этих методов связано с определёнными условиями, которым должна удовлетворять исследуемая функция F(Х) для этой функции должно быть известно аналитическое выражение, она должна быть по крайней мере дважды дифференцируема по всем переменным .

Из теории максимумов и минимумов известно, что всякая дифференцируемая функция может достигать экстремума только в тех точках, в которых её частные производные обращаются в нуль. Такие точки называются стационарными.

Условия

                                     (13.6)

являются необходимыми условиями экстремума.

Однако не все стационарные точки обязательно являются точками экстремума. Поэтому каждая из стационарных точек должна быть проверена на экстремум с помощью достаточных условий экстремума.

В САПР поиск глобального критерия осуществляется путём локальной оптимизации из нескольких исходных точек, выбираемых случайным образом в пределах области допустимых решений. При этом находят несколько локальных экстремумов, из которых выбирают наилучший.

При решении задач безусловной оптимизации широко применяются методы поиска оптимальных точек, основанные на сплошном или направленном переборе возможных вариантов проектных решений (методы "сплошного" и "направленного" перебора). При применении последнего метода допустимая область переменных параметров делится определенным образом, что позволяет значительно сократить объём расчётов по сравнению с методом сплошного перебора.

Наиболее важными элементами поисковых методов оптимизации являются: выбор направления движения к оптимуму, выбор оптимальной длины шага поиска и момент окончания поиска.

Алгоритмы поисковых методов оптимизации реализуются программными средствами на ЭВМ.

13.3 Общие замечания по методам оптимизации сложных систем

Основным методом поиска эффективности вариантов сложных систем является математическое моделирование. Моделирование системы основано при этом на составлении модели процесса функционирования системы, с помощью которой входные и варьируемые параметры системы связываются с показателями её эффективности.

Основными методами моделирования, с помощью которых производится описание процесса функционирования системы и оценка ее эффективности, являются аналитический и алгоритмический методы.

Аналитические модели записываются обычно в виде результатов аналитического решения соотношений некоторой исходной модели. При этом модели, описывающие детерминированные системы, в аналитической форме представляют собой явные выражения выходных параметров (или выходных переменных системы) как функции входных параметров (или входных переменных). При использовании аналитических моделей при исследовании процессов с учётом случайных факторов возникают определённые трудности, связанные как с получением уравнений, содержащих в качестве переменных законы распределения или другие вероятностные характеристики (средние значения или математические ожидания, дисперсии, корреляционные функции, спектральные плотности и т. д.) исследуемых процессов, так и решением полученных уравнений.

Алгоритмические модели представляют собой запись определенных соотношений модели в форме алгоритма. Здесь не требуется преобразовывать аналитические выражения в специальную систему уравнений относительно искомых величин. Для них характерно воспроизведение на ЭВМ описываемых явлений, лишь с сохранением логической структуры явлений и порядка их наступления, что обеспечивается заданным моделирующим алгоритмом.

Примерами аналитических моделей, используемых для оценки различных вариантов системы и нахождения её оптимального варианта являются задачи математического программирования в их традиционной постановке, предполагающую аналитическую запись соответствующих функционалов (целевых функций) и ограничений. Если же при оптимизации системы традиционная постановка задачи математического программирования оказывается невозможной, то в этом случае приходится прибегать к другим математическим методам или использовать эвристические методы поиска оптимальных вариантов, например, метод экспертных оценок.

К более точным оценкам приводит использование имитационных моделей (или статистических моделей, реализуемых на ЭВМ).

Примерами имитационных моделей являются модели массового обслуживания, предназначенные для имитации различных процессов обслуживания (например, обслуживание погрузки и разгрузки различных транспортных средств, и т. п.).

Имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов, обычно представляются в алгоритмической форме.

Для математического описания систем массового обслуживания в принципе можно было бы при некоторых предположениях относительно структуры системы использовать аналитические методы решения задачи, но полученные оценки не отличались бы при этом высокой точностью, т. к. для реальных систем массового обслуживания характерно большое количество случайных факторов (например, время и интервалы поступления заявок на обслуживание, количество линий обслуживания и время их занятости и т. д.). Если не пренебрегать всеми этими факторами, то об аналитическом решении задач массового обслуживания не может быть и речи. Вместе с тем метод статистического моделирования (или метод Монте-Карло ) позволяет получать решение подобных задач без упомянутых ограничений, учитывая действие реально действующих случайных факторов.

Не рассматривая здесь подробно процедуры, связанные с использованием метода статистического моделирования, укажем лишь, что идея этого метода состоит в том, что вместо описания исследуемого процесса с помощью аналитического аппарата (дифференциальных или алгебраических уравнений), на ЭВМ воспроизводится многократная реализация случайного процесса, после чего результаты всех реализаций обрабатываются методами математической статистики и находятся средние значения (математические ожидания), вероятности событий, дисперсии случайных величин и другие интересующие нас характеристики случайного процесса.

Из-за сложности исследуемых систем при их оптимизации в рамках задач математического программирования или с помощью метода статистического моделирования часто прибегают к построению многоэтапных или итеративных процедур оптимизации систем.

Так, например, при двухэтапной процедуре оптимизации, на первом этапе производится оптимизация системы в рамках традиционной задачи математического программирования. При этом оценка эффективности вариантов системы производится любым из доступных и наиболее точных методов (аналитическое моделирование, экспертные оценки). На втором этапе некоторое число вариантов системы, отобранных на первом этапе по наибольшим (или наименьшим) значениям целевой функции по сравнению с другими рассмотренными вариантами, подвергаются исследованию методом статистического моделирования, по результатам которого производится окончательный отбор оптимального варианта системы.

Лекция 14

Тема: Комплексная автоматизация производственных

Процессов и структура подсистем САПР (2 ч)

План лекции: Назначение комплексных автоматизированных систем. Подсистемы САПР. Классификация подсистем САПР. Проектирующие и обслуживающие подсистемы. Мониторная система САПР. Операционные системы ЭВМ (ОС). Диалоговые подсистемы САПР. Действия пользователя в режиме диалога с программно-техническими средствами САПР. Графические подсистемы САПР.

14.1 Комплексная автоматизация производственных процессов

Комплексные автоматизированные системы предназначены для автоматизации всего комплекса работ, связанных с созданием технических объектов, начиная от автоматизации научных исследований (АСНИ) и кончая автоматизацией технологической подготовки производства и гибкой производственной системы (ГПС). Системы автоматизации научных исследований и технологической подготовки производства могут рассматриваться и как подсистемы САПР. Для управления и планирования производством служит автоматизированная система управления АСУП или АСУ.

Взаимодействие автоматизированных систем обычно осуществляется по схеме: от АСУ все системы получают управляющую информацию, относящуюся к планированию производства, наличию тех или иных ресурсов, объему потребляемой энергии и т. д.; на основе этой информации другие АС, в том числе и САПР, составляют соответствующие управляющие программы, например, для станков с числовым программным управлением для изготовления деталей и сборочных единиц, для различных управляющих программ САПР.

В свою очередь АС направляют в АСУ данные о выполнении плановых заданий, о потребности в различных ресурсах.

Системная интеграция различных АС позволяет теснее связать все фазы создания объектов - от научных исследований, проектирования до изготовления объекта и значительно повысить их эффективность. В ряде случаев такая интеграция позволяет обходится без выпуска традиционной проектно-конструкторской документации, т.к. результаты проектирования, полученные в САПР, могут быть непосредственно использованы при составлении управляющих программ для станков с ЧПУ.

Интеграция СА потребует: существенного расширения состава базы данных (БД) и объединения их в единую базу интегрированной системы; создание отраслевых и межотраслевых банков данных нормативно-технической, научно-технической и технико-экономической информации; развития и совершенствования математических методов исследования проектируемых объектов, в том числе методов оптимального проектирования; увеличение производительности вычислительного комплекса САПР.

Развитие интеграции АС позволяет существенно улучшить качество принимаемых решений на всех стадиях создания объекта и, как следствие этого, значительно улучшить его характеристики, что особенно важно при создании сложных, дорогостоящих объектов.

14.2 Подсистемы САПР. Классификация подсистем САПР

Как любая система САПР может быть подразделен на подсистемы различного иерархического уровня и компоненты, которые по каким-либо признакам выделяются из общей системы. В качестве таких признаков могут быть приняты функции, выполняемые той или иной частью системы: характер объекта, с которым работает данная подсистема; уровни абстрагирования при решении проектной задачи; средства проектирования, входящие в данную подсистему (технические, программные, организационные и др.); степень универсальности подсистемы. Могут быть приняты и другие классификационные признаки.

Подсистемы САПР - это составная структурная часть САПР, обладающая всеми свойствами системы. Такими, например, являются подсистемы конструкторского и технологического проектирования, подсистемы проектирования деталей и сборочных единиц, проектирования различного рода механизмов, и т.д. В рамках каждой из этих подсистем выполняются силовые и динамические расчеты, анализ и синтез механизмов, производится поиск оптимальных параметров объекта проектирования, с помощью графических средств пользователь может выполнять необходимые геометрические построения и т. д.

По характеру выполняемых функций различают проектирующие и обслуживающие подсистемы. Первые служат для непосредственного выполнения проектных процедур и операций, а вторые обеспечивают правильное функционирование проектирующих подсистем.

К обслуживающим подсистемам относятся: мониторная подсистема САПР, предназначенная для организации и оптимизации управления процессом проектирования; подсистема информационного поиска и управления базами данных, подсистемы документирования, графического отображения и т. д.

По степени универсальности проектирующие подсистемы делятся на проектно-зависимые (объектные) и проектно-независимые (инвариантные).

К первым относятся подсистемы, выполняющие одну или несколько проектных процедур и операций, непосредственно зависящих от проектируемого объекта. К инвариантным подсистемам относятся подсистемы, выполняющие унифицированные проектные операции, непосредственно не зависящие от специфики проектируемого объекта.

Например, в автоматизированной системе проектирования «Коробка передач» инвариантной подсистемой может быть подсистема проектирования валов и подшипников, проектирование зубчатых передач, расчет и проектирование которых выполняется по унифицированным методикам. Объектными составляющими в этой системе будут подсистемы проектирования кинематической схемы коробки передач, узла переключения передач, корпуса.

Другими примерами объектных подсистем могут быть подсистемы технологических процессов изготовления деталей, моделирования системы нагружения конструкций. При постановке оптимизационных задач объектными составляющими являются подсистемы или модули, выполняющие процедуры выбора и формирования критериев эффективности (оптимальности) и установления зависимости принятого критерия от переменных проектирования.

Примерами инвариантных подсистем являются подсистемы расчета конструкций на прочность, расчет технико-экономических показателей, отыскание экстремального значения критерия эффективности с помощью принятых общематематических методов. Управляющие подсистемы (модули) также можно рассматривать как инвариантные составляющие САПР.

 

14.3 Мониторная система САПР

Эта система предназначена для организации и оптимизации управления процессом проектирования и взаимодействия всех подсистем САПР. Основными функциями мониторной системы являются:

формирование проектных заданий и контроль за прохождением пакета прикладных программ в ходе решения проектных задач;

доступ пользователя к базе данных с установлением приоритета и номера очереди;

управление последовательностью подключения программных модулей для выполнения проектных процедур в соответствие с заданными маршрутами проектирования;

управление диалоговым взаимодействием пользователя с техническими средствами САПР;

анализ причин ошибок, допускаемых в ходе проектирования и их интерпретация в терминах, понятных проектировщику.

Программное обеспечение мониторной системы реализуется только под управлением операционной системы ЭВМ (рисунок 14.1).

 

14.4 Операционные системы ЭВМ (ОС)

Основные функции ОС состоят в автоматическом управлении вычислительным процессом; обеспечении повышения эффективности ЭВМ; обеспечении контроля работы ЭВМ; обеспечении удобного обращения между ЭВМ и пользователем; сокращении времени, требуемого для подготовки задачи к решению на ЭВМ; распределении всех ресурсов ЭВМ.

Для выполнения этих функций ОС включает следующие программы:

управления данными, хранящимися в определенной памяти ЭВМ;

управления и планирования заданий и их подготовка для исполнения с учетом необходимой последовательности их реализации или с учетом их приоритетов;

управления всем ходом вычислительного процесса;

динамического распределения каналов передачи данных и ВЗУ между одновременно решаемыми задачами.

Кроме названных управляющих программ операционная система включает также:

программу-транслятор, предназначенную для перевода текста исходных программ на машинный язык данной ЭВМ;

обрабатывающие программы, служащие для подготовки прикладных программ к реализации на ЭВМ. Подготовка прикладных программ к исполнению включает трансляцию исходной программы, ее редактирование и загрузку.

Операционная система имеет модульную структуру, что позволяет легко приспосабливать систему к конкретным конфигурациям используемых в САПР технических средств.

Таким образом, управляющие программы ОС помогают пользователю преодолеть трудности управления аппаратными средствами вычислительной системы и освобождают его от необходимости знать свойства каждого технического устройства. Программы распределения ресурсов ЭВМ освобождают пользователя от необходимости при решении своей задачи заботиться о распределении памяти в ОЗУ и ВЗУ, а также позволяют общаться с ЭВМ одновременно нескольким пользователям.

В ОС входит также инструментальная подсистема, предназначенная для облегчения и ускорения разработки, модификации и сопровождения ПО САПР. В ее состав могут входить средства отладки программ, оформления и редактирования проектной документации и др.

С помощью средств операционной системы ЭВМ и мониторной системы САПР на основе соответствующего языка управления заданиями осуществляется объединение нужных программ для реализации маршрутного проектирования в соответствии с заданной последовательностью выполнения проектных процедур.

Маршрутное проектирование  осуществляется с помощью определенной последовательности взаимодействующих программ, называемых маршрутами или цепочкой программ. На рисунке 14.2 представлен пример взаимодействия равноправных и равноуровневых программ. В этом случае взаимодействие программ в маршрутах предполагает, что переход от одной программы к другой программе производится по командам, содержащихся в предыдущих программах. При взаимодействии программных модулей разных уровней (рисунок 14.3) программа 3 вложена в программу 2, а программа 2 вложена в программу 1.

Независимо от выполненных функций операционные системы должны удовлетворять определенным эксплутационным требованиям, а именно:

1 Надежностью. Система должна быть, по меньшей мере, также надежна, как и аппаратура, с которой она работает. В случае ошибки в программном или аппаратном оборудовании ОС должна обнаружить ошибку или устранить ее, либо свести к минимуму ее последствия для пользователя.

2 Защитой. Система должна защищать пользователя как от воздействия чужих ошибок, так и от попыток злонамеренного вмешательства.

3 Эффективностью. Система должна таким образом управлять ресурсами ЭВМ, чтобы свести к минимуму время простоя пользователя, а также затраты машинного времени и памяти.

     4 Предсказуемостью. Оно связано с тем, что для пользователя желательно, чтобы при работе с данной ЭВМ время исполнения отдельных программ и проектных операций было предсказуемо и не очень менялось в течение продолжительного времени.

 

Лекция 15

Тема: Использование систем автоматизированного проектирования. Система AutoCAD. Система T-FLEX CAD/CAM /CAE/PDM.  (2 ч)

План лекции: Система AutoCAD. Автоматизация разработки и выполнения конструкторской документацииСистемаT-FLEX CAD/CAM /CAE/PDM. )

15.1 Автоматизация разработки и выполнения конструкторской документации в AutoCAD

Одним из основных компонентов автоматизированного производства являются системы автоматизированного проектирования (САПР) - структуры, где методика и информационные базы данных имеют оптимальную организацию.

Система автоматизированной конструкторской документации (АКД) выполняет ввод, хранение, обработку и вывод графической информации в виде конструкторских документов. Для реализации системы необходимы: документы, регламентирующие работу системы АКД; исходная информация для формирования информационной базы; технические и программные средства создания моделей геометрических объектов (ГО) и графических изображений (ГИ) и их вывода; интерфейс пользователя в виде графического диалога с компьютером. Все перечисленные составляющие образуют методическое, информационное, техническое, программное и организационное обеспечение системы АКД.

Эффективность применения АКД при разработке КД обеспечивается следующими ее возможностями: