Синтез конструкций объектов проектирования может осуществляться путем 2D - или 3D -проектирования. Процессы 2D - и 3D -проектирования существенно различаются. При проектировании в 2D чертежи являются главными документами, определяющими конструкцию каждой детали и отражающими то, как эти детали должны быть собраны. Эти чертежи могут быть разработаны как на чертежной доске, так и при помощи CAD -систем, которые по сути являются эквивалентом чертежной доски.
Основное неудобство методов 2D -проектирования состоит в том, что по чертежам зачастую трудно представить себе, как изделие реально выглядит в пространстве. Поэтому конструкторы иногда вынуждены сопровождать чертежи реальными прототипами. В машиностроении прототипом часто служит первое выпущенное изделие или даже первая партия. Ошибки в чертежах, равно как и ошибки, вызванные неправильной интерпретацией чертежей, приходится исправлять на реальном изделии – процесс, который может быть не только медленным, но и дорогостоящим.
|
|
Напротив, трехмерные системы твердотельного моделирования создают пространственную модель изделия прежде, чем будут сделаны какие-либо чертежи или опытные образцы. Основным документом в этом случае является не чертеж, а компьютерная 3D -модель.
Необходимость решения указанных задач инженерного проектирования определила появление и развитие метода геометрического программирования.
Основное требование метода геометрического программирования состоит в том, чтобы и целевая функция, и ограничения были выражены в виде так называемых позиномов, имеющих вид:
(2-6)
где - произвольные вещественные числа.
Анализ известных формул расчета деталей машин, а также всевозможных условий прочности, жесткости, устойчивости и др., показывает, что большая часть из них выражается зависимостями вида (2-6). Именно это обстоятельство позволяет считать метод геометрического программирования удачным для решения задач оптимального проектирования объектов машиностроения.
По сравнению с другими методами оптимизации геометрическое программирование имеет следующие преимущества:
- позволяет выявить достаточно полную картину сравнительной значимости проекта и отдельных слагаемых частей целевой функции;
- минимальное значение целевой функции находится до определения оптимальных значений параметров;
- исходная задача с нелинейными целевой функцией и ограничениями сводится к двойственной задаче с нелинейной целевой функцией, но линейными ограничениями, решить которую легче, чем исходную задачу;
- имеется возможность количественной оценки степени трудности решаемой задачи;
- для реализации метода с применением ЭВМ можно разработать универсальный программный комплекс.
В общем случае исходную задачу геометрического программирования формулируют следующим образом - найти минимальное значение целевой функции f(x) при ограничениях, причем f(x) и левые части ограничений являются позиномами (2-6).
|
|
Одна из важнейших характеристик - степень трудности решаемой исходной задачи геометрического программирования определяют из выражения:
d = n-(m+1),
где n- общее число слагаемых членов во всех позиномах (целевой функции и ограничениях); т- число оптимизируемых параметров.
Степень трудности решаемой задачи характеризуется:
- - при d = 0 - сложностью решения системы n линейных уравнений;
- - при d = 1 - сложностью решения одного нелинейного и системы n линейных уравнений;
- - при d> 0 - сложностью решения системы d нелинейных алгебраических уравнений и n линейных уравнений.
Подход к оптимизации позиномиальных функций основан на неравенстве между средним арифметическим и средним геометрическим, согласно которому среднее геометрическое не превосходит среднего арифметического. Использование неравенства для средних привело к появлению термина геометрического программирования.
Проиллюстрируем метод геометрического программирования (ГП) в случае линейных ограничений
Неравенство для средних позволяет заключить, что для произвольных положительных чисел и таких чисел, что имеет место соотношение
, (2-7)
причем равенство достигается в случае. Полагая, можно переписать выражение (2-7) для любых величин и,,
.
Неравенство обращается в равенство только тогда, когда. Пусть. Тогда ЦФ f(x) =.
Следовательно,.
Неравенство имеет место при любых, таких, что. Предположим, что имеет место соотношение:. Тогда неравенство сводится к системе соотношений: для всех при и.
Поскольку неравенство может обращаться в равенство, можно получить:,где δi удовлетворяет указанным соотношениям.
Рассмотрим следующую прямую задачу геометрического программирования.
Минимизировать при ограничениях. Двойственная задача имеет следующий вид.
максимизировать при ограничениях:
1., система неравенств называется условием неотрицательности;
2., данное уравнение называется условием нормализации; следует учесть в дальнейшем, что оно составляется только для позиномов, входящих в ЦФ;
3., указанная система уравнений называется условием ортогональности и составляется для всех позиномов; причем коэффициенты - вещественные числа, элементы матрицы экспонент (или показателей) исходной задачи.
Используя полученные выше неравенства и формулы, можно получить следующие соотношения между прямой и двойственной задачами. Наличие оптимального решения в двойственной задаче представляет собой достаточное условие существования оптимума в прямой задаче.
Для соответствующих оптимумов:
.
Прямое и двойственное оптимальные решения связаны соотношением:
или.
Допустимое решение двойственной задачи дает нижнюю границу оптимального значения ЦФ. В случае ограничений, представленных позиномами, задача усложняется, однако подход остается аналогичным.