Modelarea unui sistem de automatizare a proiectării. Universitatea de Stat de Tipărire din Moscova Pachete de aplicații CAD

2. Arhitectura programelor automate de modelare. Interfață grafică. Sarcini GUI.

Trimiteți-vă munca bună în baza de cunoștințe este simplu. Utilizați formularul de mai jos

Documente similare

Metodele numerice au fost dezvoltate cu mult înainte de apariția computerelor și au fost destinate să rezolve probleme din mecanică. Inițial, calculele au fost efectuate manual, algoritmii metodelor au fost bine depanați și optimizați. Alți pași către automatizarea modelării au fost asociați cu dezvoltarea sistemelor de proiectare asistată de computer (CAD) și a sistemelor de automatizare pentru experimente computerizate - pachete de aplicații software. Calculele standard și prezentarea rezultatelor experimentale au fost supuse automatizării. Aceste sisteme au fost create pentru un domeniu specific, în primul rând în industriile de înaltă tehnologie (spațiu, aviație). Pentru a crea majoritatea pachetelor de aplicații pentru calcule numerice, a fost folosit limbajul Fortran, care este foarte potrivit pentru aceste scopuri. Atunci când folosește un sistem de modelare asistată de calculator, cercetătorul formulează un model matematic al sistemului studiat într-un limbaj formal de modelare de intrare. Se pot remarca următorii factori care contribuie la implementarea sistemelor automatizate de modelare: 1. complexitatea obţinerii unui model matematic al obiectelor tehnice complexe; 2. este necesar să existe mai multe modele pentru un obiect, care diferă ca complexitate; 3. capacitatea de a face rapid modificări la model, care este cea mai ușoară pe baza utilizării limbajelor grafice pentru specificarea informațiilor inițiale. ____ CAM-urile profesionale moderne au următoarele caracteristici distinctive: suport pentru proiectarea ierarhică, atât de sus în jos, cât și de jos în sus, prin implementarea modelării pe mai multe niveluri și a metodei de detaliere locală a modelului; modelarea componentelor bazată pe utilizarea bibliotecilor care conțin un număr mare de descrieri grafice și funcționale ale componentelor, iar aceste biblioteci sunt deschise să le adauge noi descrieri pe care utilizatorul însuși le poate face; interfață grafică cu utilizatorul, generarea automată a unui model al întregului circuit conform descrierii sale structurale; disponibilitatea unui mediu de lucru interactiv de proiectare; prezența postprocesoarelor de modelare în sistemele moderne CAD și CAM, care permite nu numai vizualizarea rezultatelor modelării într-o formă convenabilă, ci și procesarea acestor rezultate; prezența instrumentelor încorporate pentru simularea numerică a fluxului de lucru în timp real sau în modul de scalare în timp a modelului; operabilitatea cu alte pachete cu scop similar; posibilitatea intervenției interactive în cursul modelării; posibilitatea de a folosi animația 2D și 3D.

Instrumentele de modelare automată existente pot aparține unor domenii diferite și diferă semnificativ în ceea ce privește capacitățile lor, dar structurile lor modulare diferă puțin unele de altele. O interfață grafică este acum o componentă standard a CAM modernă. Acesta creează o interfață între utilizator și program și face posibilă operarea cu imagini grafice în loc de expresii analitice. Acest lucru facilitează lucrul în CAM și reduce probabilitatea de erori la introducerea informațiilor despre sistem.

Forma de reprezentare grafică a informațiilor despre sistemul simulat poate fi; diagrame operator-structurale adoptate la UAT; diagrame funcționale și schematice ale diferitelor dispozitive fizice; diagrame cinematice ale mecanismelor; grafice de semnal; grafice de conexiune; organigrame de algoritmi și alte modele grafice. Sarcinile interfeței grafice sunt: monitorizarea respectării anumitor reguli în procesul de creare a unei imagini grafice pe ecranul monitorului; conversia informațiilor despre circuit în comenzi pentru programul de modelare (simulator); control asupra procesului de modelare, vizualizarea rezultatelor modelării.

Software de automatizare pentru proiectare

software CAD

Software-ul CAD constă din modele matematice ale obiectelor de proiectare, metode și algoritmi pentru efectuarea operațiunilor și procedurilor de proiectare.

În software-ul CAD putem distinge parte speciala, care reflectă în mare măsură specificul obiectului de proiectare, caracteristicile fizice și informaționale ale funcționării acestuia și este strâns legată de niveluri ierarhice specifice (această parte acoperă modele matematice, metode și algoritmi pentru producerea lor, metode și algoritmi pentru analiza unei singure variante, precum și majoritatea algoritmilor de sinteză utilizați), și parte invariantă, care include metode și algoritmi care au legătură vag cu caracteristicile modelelor matematice și sunt utilizați la multe niveluri ierarhice (acestea sunt metode și algoritmi pentru analiza multivariată și optimizarea parametrică).

Cerințe pentru software-ul matematic

Proprietățile software-ului (MS) au un impact semnificativ și uneori decisiv asupra capacităților și performanței sistemelor CAD.

La selectarea și dezvoltarea modelelor, metodelor și algoritmilor, este necesar să se țină cont de cerințele pentru modelarea în CAD. Să le luăm în considerare pe cele principale.

Versatilitate

Sub universalitatea MO aplicabilitatea sa la o clasă largă de obiecte proiectate este înțeleasă. Una dintre diferențele dintre metodele de calcul în CAD și metodele de calcul manual este un grad ridicat de versatilitate. De exemplu, în subsistemul de proiectare a circuitelor al CAD IET se folosesc modele matematice ale tranzistorului care sunt valabile pentru orice domeniu de operare (activ, saturație, cutoff, invers activ), iar metodele de obținere și analiză a modelelor sunt aplicabil oricărui circuit analog sau de comutare pe elemente din lista permise; în subsistemul de proiectare structurală al calculatoarelor CAD, se folosesc modele și algoritmi care fac posibilă studierea proceselor staționare și nestaționare de prelucrare a informațiilor sub legi arbitrare de deservire în sisteme informatice și cu fluxuri de intrare arbitrare.

Un grad înalt de universalitate ML este necesar pentru ca CAD să fie aplicabil oricărui sau mai multor obiecte proiectate la întreprindere.

Fiabilitate algoritmică

Metodele și algoritmii care nu au o justificare strictă se numesc euristici. Lipsa unor condiții de aplicabilitate clar formulate duce la faptul că metodele euristice pot fi utilizate incorect. Ca urmare, fie nu se va obține deloc o soluție (de exemplu, din cauza lipsei de convergență), fie va fi departe de cea adevărată. Principala problemă este că este posibil ca inginerul să nu aibă la dispoziție datele pentru a determina dacă rezultatele obținute sunt corecte sau incorecte. În consecință, este posibilă o situație în care o soluție incorectă va fi folosită în viitor ca una corectă.

Proprietatea unei componente MO de a produce rezultate corecte atunci când este utilizată în aceste condiții este numită fiabilitatea algoritmică. Gradul de universalitate este caracterizat de restricții prespecificate, iar fiabilitatea algoritmică este caracterizată de restricții care nu sunt identificate în prealabil și, prin urmare, nu sunt specificate.

O evaluare cantitativă a fiabilității algoritmice este probabilitatea de a obține rezultate corecte cu respectarea restricțiilor specificate privind utilizarea metodei. Dacă această probabilitate este egală sau apropiată de unu, atunci metoda se spune că este fiabilă din punct de vedere algoritmic.

Utilizarea naturii algoritmice a metodelor nesigure în CAD este nedorită, deși este acceptabilă în cazurile în care rezultatele incorecte sunt ușor de recunoscut.

Strâns legată de problema fiabilității algoritmice este problema condiţionalitatea modelelor matematiceși sarcini. Se vorbește despre condiționalitate slabă în cazurile în care erori mici în datele inițiale duc la erori mari în rezultate. Fiecare etapă a calculelor are propriile sale date și rezultate inițiale intermediare și propriile sale surse de erori. Cu o condiționare proastă, erorile pot crește brusc, ceea ce poate duce atât la o scădere a preciziei, cât și la o creștere a costurilor cu timpul computerului.

Precizie

Pentru majoritatea componentelor ML, o proprietate importantă este acuratețea, determinată de gradul de acord între rezultatele calculate și cele adevărate. Metodele robuste din punct de vedere algoritmic pot produce precizii diferite. Și numai în acele cazuri în care precizia se dovedește a fi mai slabă decât valorile maxime admise sau nu se poate obține o soluție deloc, nu se vorbește de precizie, ci de fiabilitate algoritmică.

În cele mai multe cazuri, soluția la problemele de proiectare se caracterizează prin:

utilizarea în comun a multor componente MO, ceea ce face dificilă determinarea contribuției la eroarea generală a fiecăreia dintre componente;

natura vectorială a rezultatelor (de exemplu, în timpul analizei, se găsește vectorul parametrilor de ieșire, în timpul optimizării se găsesc coordonatele punctului extrem), adică. Rezultatul soluției nu este valoarea unui singur parametru, ci a mai multor parametri.

În acest sens, acuratețea este evaluată folosind experimente de calcul speciale. Aceste experimente folosesc sarcini speciale numite teste. O evaluare cantitativă a erorii în rezultatul rezolvării unei probleme de test este una dintre normele vectorului erorilor relative: m-normă sau l-normă, unde l este eroarea relativă în determinarea j-lea element al rezultatului. vector; m este dimensiunea acestui vector.

Timpul computerului costă

Modelele și metodele universale sunt caracterizate de o cantitate relativ mare de calcule, care crește odată cu dimensiunea problemelor. Prin urmare, atunci când se rezolvă majoritatea problemelor în CAD, costul timpului de calculator T m este semnificativ. De obicei, T m este principalul factor limitator atunci când se încearcă creșterea complexității obiectelor proiectate pe un computer și minuțiozitatea cercetării lor. Prin urmare, cerința de eficiență în T m este una dintre cerințele principale pentru MO CAD.

Când se utilizează computere multiprocesor în sisteme CAD, timpul de calcul poate fi redus utilizând calculul paralel. În acest sens, unul dintre indicatorii eficienței MO este adaptabilitatea acestuia la paralelizarea procesului de calcul.

În CAD, este indicat să existe biblioteci cu seturi de modele și metode care să acopere nevoile tuturor utilizatorilor CAD.

Memoria folosită

Costurile de memorie sunt cel de-al doilea indicator al eficienței învățării automate după costurile cu timpul computerului. Acestea sunt determinate de lungimea programului și de dimensiunea matricelor de date utilizate. În ciuda creșterii semnificative a capacității RAM în computerele moderne, cerința de eficiență a costurilor de memorie rămâne relevantă. Acest lucru se datorează faptului că, în modul multiprogram de funcționare a computerului, o sarcină cu o solicitare pentru o cantitate mare de memorie primește o prioritate mai mică și, ca urmare, timpul de rezidență în sistem crește.

Puteți îmbunătăți eficiența costurilor RAM utilizând memorie externă. Cu toate acestea, schimburile frecvente de date între RAM și memoria externă pot duce la o creștere inacceptabilă a Tm. Prin urmare, pentru volume mari de programe și matrice de informații procesate, este recomandabil să se utilizeze MO care să permită construirea de structuri de program suprapuse și să implementeze. principiile procesării diacoptice a informaţiei.

Modelarea matematică a obiectelor și a dispozitivelor de automatizare în CAD

Cerințe pentru modele matematice

Modelele matematice (MM) sunt folosite pentru a descrie proprietățile obiectelor în procedurile AM. Dacă o procedură de proiectare include crearea unui MM și operarea lui pentru a obține informații utile despre un obiect, atunci procedura se spune că este efectuată pe baza modelării matematice.

Modelele matematice sunt supuse cerințelor de universalitate, adecvare, acuratețe și eficiență.

Grad de versatilitate MM caracterizează caracterul complet al reprezentării proprietăților unui obiect real în model. Un model matematic reflectă doar unele dintre proprietățile unui obiect.

Precizia MM este evaluată prin gradul de acord între valorile parametrilor unui obiect real și valorile acelorași parametri calculate folosind MM estimat. Fie ca proprietățile reflectate în MM să fie estimate de vectorul parametrilor de ieșire Y = (y 1, y 2, ..., y m). Apoi, notând adevăratul și calculat folosind valorile MM ale parametrului j-al-lea ca y jist și respectiv y jm, determinăm eroarea relativă E j de calcul al parametrului Y j ca

E j = (y jm - y jist)/y jist (2.1)

Se obţine estimarea vectorială E = (E 1 , E 2 , ..., E m). Dacă este necesar să reduceți această estimare la una scalară, folosiți o normă a vectorului E, de exemplu

E m = ||E|| = maxE j .

Adecvarea MM este capacitatea de a reflecta proprietățile specificate ale unui obiect cu o eroare nu mai mare decât cea specificată. Deoarece parametrii de ieșire sunt funcții ale vectorilor parametrilor externi Q și interni X, eroarea E j depinde de valorile lui Q și X.

De obicei, valorile parametrilor interni ai MM sunt determinate din condiția minimizării erorii E m la un punct Q din spațiul nominal al variabilelor externe și un model cu un vector calculat pentru diferite valori ale lui Q În acest caz, de regulă, adecvarea modelului apare numai într-un interval limitat de modificări ale variabilelor externe - zona de adecvare (AO) a modelului matematic:

OA = (Q|E m, d),

unde d este o constantă dată egală cu eroarea maximă admisă a modelului.

Eficiența costurilor a MM caracterizat prin costul resurselor de calcul. Cu cât sunt mai mici, cu atât modelul este mai economic.

Clasificarea modelelor matematice

Să luăm în considerare principalele caracteristici, clasificări și tipuri de MM utilizate în CAD.

Pe baza naturii proprietăților afișate ale unui obiect, MM-urile sunt împărțite în structurale și funcționale.

MM-urile structurale sunt concepute pentru a afișa proprietățile structurale ale unui obiect. MM-urile structurale se disting între topologice și geometrice.

ÎN topologic MM sunt afișate compoziția și relațiile elementelor. Ele sunt cel mai adesea folosite pentru a descrie obiecte constând dintr-un număr mare de elemente, atunci când se rezolvă probleme de legătură a elementelor structurale cu anumite poziții spațiale (de exemplu, probleme de aranjare a echipamentelor, amplasarea pieselor, conexiunile de rutare) sau la puncte relative în timp ( de exemplu, la elaborarea programelor, proceselor tehnologice). Modelele topologice pot lua forma unor grafice, tabele (matrici), liste etc.

ÎN geometric MM proprietățile obiectelor sunt afișate pe lângă informații despre poziția relativă a elementelor, acestea conțin informații despre forma pieselor. MM-urile geometrice pot fi exprimate printr-un set de ecuații de linii și suprafețe; un set de relații algebrice care descriu zonele care alcătuiesc corpul unui obiect; grafice și liste care afișează structuri din elemente structurale standard etc. MM-urile geometrice sunt utilizate în rezolvarea problemelor de proiectare în inginerie mecanică, fabricarea instrumentelor, electronică radio, pentru întocmirea documentației de proiectare și la specificarea datelor inițiale pentru dezvoltarea proceselor tehnologice pentru fabricarea pieselor. Sunt utilizate mai multe tipuri de MM geometrice.

MM funcțional sunt destinate să afișeze procese fizice sau informaționale care au loc într-un obiect în timpul funcționării sau fabricării acestuia. De obicei, MM-urile funcționale sunt sisteme de ecuații care conectează variabilele de fază, parametrii interni, externi și de ieșire.

În funcție de nivelul de detaliu al descrierii, în cadrul fiecărui nivel ierarhic se disting MM și macromodele complete.

Un model complet este un model în care apar variabile de fază care caracterizează stările tuturor conexiunilor existente între elemente (adică starea tuturor elementelor obiectului proiectat).

Macromodel - MM, care afișează stările unui număr semnificativ mai mic de conexiuni între elemente, care corespunde descrierii obiectului cu o selecție extinsă de elemente.

Conform metodei de reprezentare a proprietăților unui obiect, MM-urile funcționale sunt împărțite în analitice și algoritmice.

MM analitic sunt expresii explicite ale parametrilor de ieșire ca funcții ale parametrilor de intrare și interni.

MM algoritmic exprimă conexiuni între parametrii de ieșire și parametrii interni și externi sub forma unui algoritm.

O simulare MM este un model algoritmic care reflectă comportamentul obiectului studiat în timp atunci când sunt specificate influențe externe asupra obiectului.

Modele matematice la nivel micro, macro și meta

Descrierile obiectelor tehnice trebuie să fie în concordanță în complexitate cu capacitățile de percepție umană și cu capacitățile unui computer de a opera cu descrieri ale modelelor în procesul de transformare a acestora în timpul proiectării. Cu toate acestea, este posibil să se îndeplinească această cerință în cadrul unei descrieri unice, fără a o împărți în componente separate, doar pentru produse simple. De regulă, este necesară structurarea descrierilor și împărțirea corespunzătoare a ideilor despre obiectele proiectate în niveluri și aspecte ierarhice. Acest lucru vă permite să distribuiți munca la proiectarea obiectelor complexe între departamentele organizației de proiectare, ceea ce contribuie la eficiența și productivitatea designerilor.

Utilizarea principiilor unei abordări bloc-ierarhice pentru proiectarea structurilor modelelor matematice ale obiectelor proiectate ne permite să formalizăm procesul de scriere a acestora. Numărul de niveluri ierarhice în modelare este determinat de complexitatea obiectelor proiectate și de capacitățile instrumentelor de proiectare. Cu toate acestea, nivelurile ierarhice ale majorității disciplinelor pot fi clasificate într-unul din cele trei niveluri generale, denumite în continuare micro-, macro- și meta-niveluri.

În funcție de locul lor în ierarhia descrierii, modelele matematice sunt împărțite în MM-uri legate de micro-, macro- și meta-niveluri.

O caracteristică a MM la nivel micro este reflectarea proceselor fizice care au loc în spațiu și timp continuu. MM-urile tipice la nivel micro sunt ecuațiile diferențiale parțiale (PDE). În ele, variabilele independente sunt coordonatele spațiale și timpul. Folosind aceste ecuații, se calculează câmpuri de tensiuni și deformații mecanice, potențiale și tensiuni electrice, presiuni și temperaturi etc. Posibilitățile de utilizare a MM în PDE sunt limitate la încercările de utilizare a acestora pentru a analiza procese în medii multicomponente, unități de asamblare și circuite electronice nu pot avea succes din cauza creșterii excesive a costului timpului și memoriei computerului;

La nivel macro se folosește o discretizare lărgită a spațiului după un criteriu funcțional, ceea ce duce la reprezentarea MM la acest nivel sub formă de sisteme de ecuații diferențiale ordinare (ODE). În aceste ecuații, variabila independentă este timpul t, iar vectorul variabilelor dependente este format din variabile de fază care caracterizează starea elementelor mărite ale spațiului discretizat. Astfel de variabile sunt forțele și vitezele în sistemele mecanice, tensiunile și curenții în sistemele electrice, presiunile și debitele de lichide și gaze în sistemele hidraulice și pneumatice etc. Sistemele ODE sunt modele universale la nivel macro, potrivite pentru analiza atât a stărilor dinamice, cât și a stărilor de echilibru ale obiectelor. Modelele pentru condiții de stare staționară pot fi reprezentate și ca sisteme de ecuații algebrice. Ordinea sistemului de ecuații depinde de numărul de elemente selectate ale obiectului. Dacă ordinea sistemului se apropie de 10.000, atunci operarea modelului devine dificilă și, prin urmare, este necesar să trecem la reprezentări la nivel meta.

La nivel meta, seturi destul de complexe de piese sunt luate ca elemente. Metanivelul este caracterizat de o mare varietate de tipuri de MM utilizate. Pentru multe obiecte, MM-urile la nivel meta sunt încă reprezentate de sisteme ODE. Cu toate acestea, deoarece modelele nu descriu elemente variabile interne de fază, ci apar doar variabile de fază legate de conexiunile reciproce ale elementelor, o reprezentare lărgită a elementelor la nivel meta înseamnă obținerea de MM de o dimensiune acceptabilă pentru obiecte semnificativ mai complexe decât MM. dimensiune la nivel macro.

Într-o serie de domenii, este posibil să se utilizeze caracteristici specifice ale funcționării obiectelor pentru a simplifica MM. Un exemplu sunt dispozitivele electronice de automatizare digitale, în care este posibil să se utilizeze o reprezentare discretă a variabilelor de fază, cum ar fi tensiunile și curenții. Ca rezultat, MM devine un sistem de ecuații logice care descriu procesele de conversie a semnalului. Astfel de modele logice sunt semnificativ mai economice decât modelele electrice care descriu schimbările de tensiuni și curenți ca funcții continue ale timpului.

Utilizarea conceptelor tensorice ale obiectelor de proiectare face posibilă utilizarea metodelor diacoptice pentru obținerea MM a sistemelor tehnice complexe.

Studierea sistemelor complexe bucată cu bucată implementate în metodele de cercetare diacoptică. Diferența dintre abordarea de proiectare diacoptică și cea ierarhică bloc este că diacoptica se bazează pe utilizarea caracteristicilor structurale ale circuitelor analizate și a matricelor care le exprimă, și nu pe adoptarea oricăror ipoteze simplificatoare. În metodele diacoptice, modelele matematice sunt împărțite în părți care pot fi studiate independent.

Împărțirea modelelor matematice în părți face posibilă eficientizarea și minimizarea numărului de schimburi de informații dintre RAM și memoria externă atunci când se analizează sisteme complexe, precum și selectarea celor mai avantajoase moduri de analiză pentru studierea fiecărei părți. Aceste circumstanțe fac metodele diacoptice economice în ceea ce privește timpul computerului și RAM.

Macromodelare stă la baza direcției asociate alegerii raționale a modelelor matematice ale elementelor la construirea unui model matematic al unui sistem. Macromodelarea face posibilă utilizarea mai multor modele atunci când se analizează același obiect, care diferă în complexitate, acuratețe și completitudine de afișare a proprietăților obiectului, complexitatea calculelor necesare etc.

La macromodelare, trebuie îndeplinite următoarele condiții:

adecvarea modelului (îndeplinirea acestei condiții necesită ca inginerul să țină cont de obiectivele rezolvării fiecărei probleme specifice și de gradul de influență a parametrilor elementelor selectate asupra rezultatelor rezolvării acestei probleme);

eficiență mai mare în crearea macromodelelor de elemente și utilizarea lor ulterioară în comparație cu rezolvarea unei probleme pe baza unui model matematic complet (de obicei această condiție este îndeplinită atunci când se utilizează macromodele pentru elemente care sunt tipice sau, cel puțin, frecvent întâlnite într-un sistem dat);

Evenimentul analizei constă în faptul că la simularea proceselor care au loc în obiectul studiat, în fiecare moment al timpului model, calculele sunt efectuate doar pentru o mică parte din modelul matematic al obiectului. Această parte include acele elemente a căror stare se poate schimba la următorul pas de timp. Utilizarea principiului evenimentului crește semnificativ rentabilitatea analizei la nivelurile funcțional-logice și de proiectare a sistemului.

Utilizarea rațională a abilităților euristice umaneîn proceduri interactive permite inginerului să intervină în cursul calculelor și să selecteze cele mai promițătoare continuare pe baza evaluărilor euristice. Acest lucru este benefic în toate acele proceduri de proiectare în care respectarea doar a criteriilor formale pentru selectarea acțiunilor ulterioare este asociată cu costuri excesive ale timpului de calculator. Atunci când se studiază elemente complexe și dispozitive de automatizare, sunt adesea folosite metode de analiză multivariată și teoria sensibilității.

Principalele tipuri de analiză multivariată în problemele de proiectare sunt analizele de sensibilitate și analizele statistice.

Scopul analizei de sensibilitate- determinarea coeficienților de sensibilitate, numiți și coeficienți de influență:

a ji = δY i /δx i ; b ji = a ji x inom /Y inom (2.1)

unde a ji și b ji sunt coeficienții de sensibilitate absoluti și relativi ai parametrului de ieșire yj la modificările parametrului intern X i; y inom și x inom - valorile nominale ale parametrilor y j și X i. Rezultatele analizei sensibilității m parametri de ieșire la modificările n parametri interni reprezintă mn coeficienți de sensibilitate care alcătuiesc matricea de sensibilitate absolută sau relativă.

Analiza de sensibilitate se aplică dacă parametrii X și Q pot fi considerați mărimi continue, iar parametrii y j sunt funcții diferențiabile ale argumentelor lor X i și q knom.

Rezultatele analizei de sensibilitate sunt folosite pentru a rezolva probleme importante precum optimizarea parametrică, calculul toleranțelor și evaluarea acurateței parametrilor de ieșire. Prin valorile coeficienților de sensibilitate, dezvoltatorul separă parametrii care influențează semnificativ de cei care au o influență mică, determină direcțiile modificărilor parametrilor interni pentru a îmbunătăți parametrii de ieșire și evaluează abaterile admisibile ale parametrilor X și Q pentru a îndeplini cerințele de precizie pentru parametrii Y.

În unele cazuri, metoda incrementală este utilizată pentru a obține rezultatele experimentelor matematice. Aceasta este metoda principală de analiză a sensibilității în ML CAD invariant. Metodă

incremente

există o metodă de diferențiere numerică a dependenței

Algoritmul metodei incrementale presupune accesarea modelului (n + 1) ori pentru a calcula Y, unde n este numărul de parametri variați, i.e. astfel de parametri (sau q k), a căror influență asupra lui Y este studiată. În prima opțiune, sunt specificate valorile nominale ale argumentelor și, prin urmare, rezultatul accesării modelului va fi valoarea nominală Y nom = (Y 1 nom, Y 2 nom, ..., Y m nom) a vectorului Y. În următoarea (i + 1)-a opțiune dintre cele n opțiuni rămase, abaterea... x i de la valoarea nominală este specificată doar pentru unul dintre parametrii variați. Ca urmare a executării opțiunii (i + +1)-a, se obține valoarea Y i = (y 1i , y 2i , ..., y mi) pentru vectorul Y, prin care următoarea i-a coloană a matricea de sensibilitate absolută A i = ( Y i - Y nom)/...x i . Oricare dintre coeficienții găsiți a ji poate fi ușor convertit în coeficientul b ji în conformitate cu datele de lucru.

Principalul avantaj al metodei incrementale este versatilitatea sa: metoda este aplicabilă oricăror modele matematice continue.

Cu toate acestea, metoda incrementală are și dezavantaje semnificative: precizie scăzută, care este tipică pentru operațiile de diferențiere numerică; complexitate de calcul relativ mare. Complexitatea calculelor este estimată prin numărul de apeluri către model, deoarece volumul calculelor în modelele algoritmice este de obicei mare și depășește semnificativ complexitatea efectuării procedurilor de procesare a rezultatelor apelurilor către modele. Metoda incrementală necesită n + 1 opțiuni pentru accesarea modelului.

Metode directe și variaționale. Aceste metode de analiză a sensibilității sunt mai puțin versatile decât metoda incrementală, dar pot îmbunătăți precizia sau pot reduce timpul mașinii. Ele se bazează pe integrarea sistemelor speciale de ecuații diferențiale obișnuite, se referă la un software matematic special și sunt utilizate în subsistemul de proiectare a circuitelor.

Metoda regresiei. În metoda de regresie a analizei de sensibilitate, coeficienții de sensibilitate sunt identificați cu coeficienți de regresie calculați în procesul de analiză statistică folosind metoda Monte Carlo. Această metodă necesită o cantitate foarte mare de calcul; utilizarea lui este benefică dacă în orice traseu de proiectare este necesară rezolvarea problemelor atât de analiză statistică, cât şi de analiză de sensibilitate. Atunci costurile de timp suplimentare față de costurile analizei statistice vor fi neglijabile.

analize statistice

Ţintă analize statistice- obţinerea de estimări ale dispersiei parametrilor de ieşire Y şi a probabilităţilor de îndeplinire a condiţiilor de funcţionare specificate pentru obiectul proiectat. În cazul obiectelor precum sistemele de așteptare, parametrii de ieșire înșiși au o semnificație probabilistică, atunci scopul analizei statistice este calcularea unor astfel de parametri. Motivele împrăștierii parametrilor de ieșire Y sunt instabilitatea parametrilor externi Q și natura aleatorie a parametrilor interni X. Rezultatele analizei statistice pot fi histograme ale parametrilor de ieșire, estimări ale așteptărilor matematice M j și standard. abateri...y j ale fiecăruia dintre parametrii de ieșire..y j de la valorile nominale, estimează coeficienții de corelație r ji între parametrii y j și x i, precum și parametrii de ieșire ai sistemelor de așteptare. Datele inițiale includ informații statistice despre dispersia parametrilor interni și date cu specificații tehnice privind intervalele admisibile de modificare sau legile de distribuție a parametrilor externi.

Analiza statistică este extrem de importantă, deoarece rezultatele acesteia fac posibilă prezicerea procentului de randament al produselor adecvate în timpul producției lor în serie, de exemplu. evaluarea adecvării în serie a obiectului proiectat. Dacă datele inițiale reflectă îmbătrânirea parametrilor interni - modificarea lor în timpul funcționării și depozitării sub influența diverșilor factori fizici și chimici, atunci rezultatele analizei statistice pot fi utilizate direct pentru a evalua fiabilitatea.

Cele mai utilizate metode în CAD pentru analiza statistică sunt cele mai defavorizate cazuri și metodele de testare statistică.

Metoda în cel mai rău caz. Această metodă este utilizată pentru a determina intervalele de posibilă împrăștiere a parametrilor de ieșire fără a estima densitatea de distribuție a acestor parametri.

Fie ca unui anumit parametru de ieșire y să i se atribuie o condiție de performanță sub forma y< тт. Тогда интерес представляет верхняя граница диапазона рассеяния, так как большие значения у наиболее опасны с точки зрения невыполнения условия работоспособности. Верхняя граница диапазона рассеяния достигается в наихудшем случае, когда все аргументы функциональной зависимости y = f(X) принимают самые неблагоприятные значения. Самым неблагоприятным значением аргумента X i будет максимально возможное значение X imax = x iном + x i при выполнении условий у < тт и dy/dx i >0 sau y > tt și dy/dx i< 0. Самым неблагоприятным значением аргумента X i будет минимальное значение X imin = x iном - x i , если (Y < тт dy/dx i < 0) V (Y >tt dy/dx i > 0). Aici x i este toleranța pentru parametrul intern X i. Se presupune că semnele coeficienților de influență rămân neschimbate în zona considerată.

Algoritmul metodei celui mai rău caz include următoarele afirmații:

Analiza de sensibilitate, în urma căreia se determină coeficienții de sensibilitate dy/dx i.

Setarea parametrilor X i la cele mai nefavorabile valori.

Calcularea valorilor parametrilor de ieșire în condiții interne nefavorabile.

Efectuați analiza în cel mai rău caz a unui obiect. Fiecare parametru de ieșire are propriul său caz cel mai rău. Dacă un obiect este caracterizat de m ieșire și n parametri interni, atunci operatorii 2 și 3 ai algoritmului sunt repeți de m ori și în total este necesar să se efectueze m + n + 1 opțiuni pentru accesarea modelului obiect. Avantajul metodei din cel mai rău caz este că aplicarea acesteia nu necesită cunoașterea legilor de distribuție a parametrilor interni. Este suficient să cunoaștem doar toleranțele x i. Dezavantajul metodei este că rezultatele analizei în cel mai rău caz pot induce în eroare utilizatorul cu privire la dispersia reală a parametrilor de ieșire.

Metoda Monte Carlo (metoda de testare statistică). Această metodă vă permite să obțineți informații statistice mai complete despre parametrii de ieșire ai obiectului studiat. Algoritmul metodei de testare statistică include următorii operatori principali:

Setarea valorilor parametrilor interni și externi (argumente pentru dependența lui Y de X și Q în următorul test statistic).

Acumularea sumelor statistice.

Prelucrarea sumelor acumulate pentru obținerea rezultatelor analizei statistice.

Operatorii 1-3 sunt executați în fiecare încercare și pot fi paralelizați. Operatorul 4 finalizează analiza statistică. Setarea valorilor parametrilor aleatori se efectuează în conformitate cu legile lor de distribuție. Subprogramele pentru generarea numerelor pseudoaleatoare pentru cantități distribuite conform unor legi precum normal, uniform, exponențial sunt disponibile ca parte a software-ului general al majorității computerelor. Cu toate acestea, în practica de proiectare pot apărea probleme cu datele inițiale corelate care au orice distribuție. Adesea, datele inițiale sunt obținute ca rezultate ale parametrilor de măsurare pe un lot de produse și sunt prezentate sub formă de histograme. Apoi, este recomandabil să construiți un algoritm pentru specificarea valorilor aleatoare ale parametrilor pe baza următoarei transformări: X = 0(AZ), unde 0 este operatorul pentru transformarea valorilor cantităților distribuite normal în valorile interne. parametrii care au dat distribuții; Z este o realizare a unui vector aleator necorelat n-dimensional, ale cărui elemente au o distribuție normală normalizată, i.e. caracterizat prin zero așteptări matematice și variații unitare; X - implementarea unui vector aleator n-dimensional de parametri interni în următorul test statistic; A este matricea de transformare a vectorului Z într-un vector normal cu elemente corelate.

Metodologie de obținere a modelelor matematice ale elementelor și dispozitivelor de automatizare

În general, procedura de obținere a modelelor matematice ale elementelor și dispozitivelor include următoarele operații:

Modelarea obiectelor tehnice la nivel meta

La nivel meta, se folosește o descriere matematică extinsă a obiectelor.

Una dintre cele mai generale abordări ale analizei obiectelor la nivel meta este modelare functionala, dezvoltat pentru analiza sistemelor automate de control. Această abordare face o serie de ipoteze simplificatoare. În primul rând, la nivel meta, precum și la nivel macro, un obiect este reprezentat ca un set de elemente legate între ele printr-un număr limitat de conexiuni. În acest caz, pentru fiecare element, conexiunile sunt împărțite în intrări și ieșiri. În al doilea rând, elementele sunt considerate unidirecționale, adică. cele în care semnalele de intrare pot fi transmise la ieșiri, dar semnalele de la ieșiri nu pot influența starea intrărilor prin conexiunile interne ale elementului. În acest caz, modificările variabilelor de fază se numesc semnale. În al treilea rând, starea oricărei ieșiri nu depinde de sarcină, adică. asupra numărului și tipului de elemente conectate la această ieșire. În al patrulea rând, starea oricărei conexiuni este caracterizată nu de două, ci de o variabilă de fază (tip potențial sau tip de flux), care decurge direct din ipoteza anterioară.

Adoptarea unor astfel de ipoteze conduce la o simplificare a modelelor matematice de elemente și a metodelor de obținere a modelelor matematice de sisteme.

Modelarea funcțională este utilizată pe scară largă pentru a simula echipamente electronice analogice; sisteme automate de control și reglare cu elemente nu numai electrice, ci și de altă natură; sisteme energetice, a căror funcționare este asociată cu transferul de energie, impuls, presiune etc. între părți ale sistemelor.

O altă abordare destul de generală a analizei obiectelor la nivel meta este reprezentarea lor modele de sisteme de așteptare(SMO). Modelele QS sunt aplicabile în toate cazurile în care obiectul studiat este destinat să servească multe solicitări primite de QS la momente neregulate. O caracteristică a modelelor QS este prezența în ele a elementelor de două tipuri diferite: dispozitive de service, altfel numite resurse și solicitări, numite și tranzacții.

Fluxul cererilor este caracterizat de timpii de primire a cererilor. În cazul general, fluxul poate fi considerat ca un proces aleator definit de funcția de distribuție a intervalelor de timp dintre momentele de sosire a două cereri învecinate. Principala caracteristică a fluxului de aplicații este intensitatea I, egală cu numărul mediu de aplicații sosite pe unitatea de timp (I/s = T - intervalul de timp mediu dintre sosirea a două aplicații învecinate).

Funcționarea aparatului de service se caracterizează prin durata solicitărilor de service - perioada de timp necesară pentru întreținere. În cazul general, aceasta este o variabilă aleatoare caracterizată de o anumită lege de distribuție. Așteptarea matematică a acestei legi de distribuție este timpul mediu pentru deservirea unei cereri.

Legile distribuției variabilelor aleatoare la modelarea QS pot fi arbitrare, dar cele mai frecvent utilizate distribuții sunt exponențiale, distribuțiile Erlang δ și normale. Modelarea unei secvențe de numere aleatorii (în QS acestea sunt intervalele de timp dintre primirea cererilor și timpul de service), distribuite conform unei legi date, se realizează pe baza unui senzor de numere software cu o distribuție uniformă în interval. de la 0 la 1.

Modelele QS ar trebui să descrie procesele aplicațiilor care trec prin QS. Starea sistemului în fiecare moment de timp este exprimată printr-un set de variabile (analogi ale variabilelor de fază), care sunt predominant de natură discretă. Astfel, starea dispozitivului de serviciu este descrisă de variabila k, care poate lua una dintre cele două valori posibile - „liber”, „ocupat”, precum și lungimea cozilor la intrările dispozitivului de serviciu. Pot exista mai multe cozi dacă QS conține aplicații de mai multe tipuri diferite (priorități). Starea fiecărei cereri este descrisă de o variabilă, ale cărei valori pot fi „serviciu” sau „în așteptare”. Rezultatul analizei QS ar trebui să fie valorile parametrilor de ieșire (parametrii tipici de ieșire sunt productivitatea QS, timpul mediu și maxim pentru solicitările de service, lungimile medii ale cozilor și factorii de încărcare ai dispozitivelor de service, probabilitățile de deservire a cererilor într-un timp specificat etc.). Datele inițiale pentru modelare sunt exprimate prin parametrii dispozitivelor de serviciu și parametrii surselor de solicitare. În mod obișnuit, modelele de servicer și sursele cererilor reprezintă legi de distribuție a unor astfel de cantități cum ar fi momentul deservirii unei cereri, intervalul de timp dintre apariția cererilor. Prin urmare, parametrii interni și externi, ale căror valori sunt indicate în datele de ieșire, sunt parametrii acestor legi de distribuție. Obținerea datelor inițiale și asigurarea fiabilității acestora este o problemă importantă în analiza obiectelor la nivel meta.

Modelele matematice ale QS pot fi analitice și de simulare.

Model analitic al QS reprezintă un set de dependențe explicite ale parametrilor de ieșire față de parametrii interni și externi. Cu toate acestea, obținerea de modele analitice este posibilă doar în unele cazuri de QS relativ simplu. În general, se folosesc modele de simulare, în ciuda costurilor semnificative ale resurselor de calcul asociate implementării lor.

Model de simulare a QS este un algoritm care descrie modificările variabilelor de stare pe o perioadă de timp simulată. Se presupune că o schimbare în starea oricărei variabile, numită eveniment, are loc instantaneu la un moment dat în timp. Modelarea prin simulare a QS - reproducerea succesiunii evenimentelor din sistem cu natura probabilistica a parametrilor sistemului. Simularea funcționării sistemului atunci când are loc un număr mare de evenimente permite prelucrarea statistică a rezultatelor acumulate și estimarea valorilor parametrilor de ieșire.

Algoritmul de simulare QS poate fi descris pe scurt după cum urmează. Sunt interogate sursele de intrare ale aplicațiilor, ca urmare, se determină momentele de apariție a aplicațiilor la intrările QS-ului. Informațiile despre aceste evenimente sunt introduse în lista de evenimente, care este ordonată în funcție de momentul producerii evenimentelor. Procesul de simulare este apoi controlat de o listă de evenimente. Din această listă, este selectat evenimentul cel mai apropiat în timp de a avea loc și este simulată promovarea aplicației asociate cu acest eveniment în QS. Progresul este simulat până când cererea este întârziată în unele aparate de service. Dacă în același timp cererea intră în starea de service, atunci durata serviciului este determinată folosind modelul matematic al dispozitivului de service și, prin urmare, momentul apariției următorului eveniment asociat cu această solicitare devine previzibil. Informațiile despre acest eveniment viitor sunt înregistrate în lista de evenimente. Apoi, într-un mod similar, se selectează cel mai apropiat eveniment din lista de evenimente și se simulează comportamentul cererii asociate cu acest eveniment etc. În procesul de trecere a aplicațiilor prin QS, se acumulează datele necesare pentru calculul ulterior al parametrilor de ieșire.

În prezent, diferite tipuri de sisteme multiprocesor sunt din ce în ce mai utilizate în sistemele de automatizare a proiectării. O caracteristică a unor astfel de sisteme este prezența mai multor procesoare de calcul, care, de regulă, au RAM comună și dispozitive externe comune. Sistemele multiprocesor sunt utilizate atunci când este recomandabil să paralelizezi procesul de calcul sau să folosești aceleași resurse de calcul pentru sarcini diferite. Atunci când se evaluează eficiența unei organizații, CAD este considerat un sistem de așteptare.

Enunțarea problemei generării automate a modelelor matematice ale sistemelor la nivel macro

Cerințe pentru metode în CAD, datorită caracteristicilor modelelor matematice

Utilizarea MM-ului unui obiect sub forma unui sistem de ecuații cu diferențe parțiale este posibilă numai pentru sisteme tehnice foarte simple și chiar și în acest caz, ordinea sistemului algebric de ecuații de aproximare la modelarea în spațiul tridimensional poate ajunge la 10.000.000. sau mai mult. Prin urmare, la modelarea la nivel macro, într-un sistem tehnic sunt identificate elemente destul de mari, care sunt considerate ulterior ca o unitate indivizibilă. Singura variabilă independentă continuă (comparativ cu modelarea la nivel micro) este timpul. Modelul matematic al unui sistem tehnic la nivel macro va fi un sistem ODE.

În CAD este recomandabil să se utilizeze instrumente matematice și software care oferă modelarea întregii game de obiecte proiectate și care sunt capabile să se adapteze la condițiile de funcționare în schimbare. Aceste proprietăți se realizează dacă produsele folosite au un grad ridicat de versatilitate. Obținerea mijloacelor universale este facilitată de utilizarea analogiilor între subsisteme de diferite naturi fizice și între ecuațiile componente și topologice care le modelează.

Atunci când alegeți sau dezvoltați o metodă de analiză (algoritm) în CAD, se stabilește mai întâi domeniul de aplicare a acesteia. Cu cât gama de probleme care sunt declarate acceptabile pentru rezolvare prin această metodă este mai largă, cu atât metoda este mai universală.

În cele mai multe cazuri, o formulare clară și fără ambiguitate a restricțiilor privind utilizarea metodei este dificilă. Sunt posibile situații când sunt îndeplinite condițiile prestabilite pentru aplicarea metodei, dar nu se obține o soluție satisfăcătoare a problemei. În consecință, probabilitatea P de aplicare cu succes a metodei într-o clasă predeterminată de probleme este mai mică de unu. Această probabilitate este o evaluare cantitativă a unei proprietăți importante a metodelor și algoritmilor numită fiabilitate.

Eșecurile în rezolvarea problemelor se pot manifesta prin necesitatea unui proces iterativ, în erori care depășesc valorile maxime admisibile etc. Cauzele defecțiunilor pot fi factori precum condiționalitatea slabă a MM, zona de convergență limitată, stabilitatea limitată. Astfel, iterațiile folosind metoda lui Newton atunci când se rezolvă sisteme de ecuații algebrice neliniare converg numai dacă aproximarea inițială este aleasă într-o vecinătate suficient de mică a rădăcinii.

CAD trebuie să utilizeze metode și algoritmi fiabili. Pentru a crește fiabilitatea, recurg adesea la combinarea diferitelor metode, reglarea parametrică automată a metodelor etc. În cele din urmă, valorile P egale sau apropiate de unitate sunt atinse.

Utilizarea metodelor cu P = 1, deși nedorită, este permisă în anumite cazuri speciale cu condiția obligatorie ca o soluție incorectă a problemei să fie recunoscută și să nu existe pericolul de a confunda o astfel de soluție cu cea corectă.

Metodele și algoritmii de analiză, precum și MM, sunt supuși cerințelor de acuratețe și eficiență. Acuratețea se caracterizează prin gradul de coincidență între soluția exactă a ecuațiilor unui model dat și soluția aproximativă obținută prin metoda evaluată, iar eficiența se caracterizează prin costul resurselor de calcul pentru implementarea metodei (algoritm).

Estimările de precizie și eficiență pot fi teoretice și experimentale.

Estimările teoretice ale erorilor, complexitatea calculelor necesare și volumele implicate în procesarea rețelelor sunt de obicei efectuate prin realizarea unui număr de ipoteze simplificatoare cu privire la natura MM-urilor utilizate. Exemplele includ ipoteze despre uniformitatea sau liniaritatea dependențelor funcționale, parametrii necorelați etc. În ciuda aproximării estimărilor teoretice, acestea au o valoare semnificativă, deoarece de obicei caracterizează eficacitatea aplicării metodei studiate nu la un model anume, ci la o anumită clasă de modele. De exemplu, studiile teoretice fac posibilă stabilirea modului în care costul timpului calculatorului depinde de dimensiunea și condiționalitatea MM atunci când se aplică metode de integrare numerică a sistemelor ODE.

Cu toate acestea, estimările teoretice sunt convenabile pentru a determina natura unor astfel de dependențe, dar valorile numerice ale indicatorilor de eficiență pentru cazuri specifice pot fi foarte aproximative.

Prin urmare, sunt utilizate și estimări experimentale bazate pe determinarea indicatorilor de eficiență pe un set de MM-uri special compilate, numite de testare. MM-urile de testare ar trebui să reflecte trăsăturile caracteristice ale modelelor clasei de obiecte care sunt relevante pentru domeniul în cauză. Rezultatele testelor sunt folosite pentru evaluarea comparativă a metodelor și algoritmilor atunci când le selectează pentru implementarea în software-ul CAD.

1. Pachete de aplicații CAD

2. Sisteme SCADA

3. Mediul de dezvoltare a aplicațiilor Genie de achiziție și control de date

1. Pachete de aplicații CAD

CAD este un domeniu recunoscut de aplicare a tehnologiei informatice. Computerul poate oferi designerilor și tehnologilor o gamă completă de capabilități CAD și, eliberându-i de munca de rutină, le poate oferi oportunitatea de a se angaja în creativitate, ceea ce crește dramatic productivitatea.

Apropierea CAD-ului de proiectant a făcut posibilă creșterea dramatică a productivității sistemelor CAD în sine, a căror răspândire a fost împiedicată de dificultatea algoritmizării sarcinilor de proiectare. Într-adevăr, este imposibil să „atribuiți” un programator fiecărui designer. Această contradicție poate fi eliminată doar prin utilizarea pe scară largă a aplicațiilor software care „comună” cu designerul într-un limbaj „natural”. Trebuie remarcat faptul că acest lucru nu este valabil numai pentru grafica computerizată. Aproape toate programele moderne se concentrează asupra utilizatorului, comunicând cu acesta într-un mod prietenos pe care îl înțelege și oferindu-i libertate deplină de acțiune. O astfel de „comunicare” între o persoană și un computer este posibilă numai într-un mod interactiv (dialog), atunci când utilizatorul vede imediat rezultatul acțiunilor sale pe ecran. Sistemele CAD sunt, de asemenea, axate pe lucrul în mod interactiv, oferind proiectantului acces rapid la informații grafice, un limbaj simplu și eficient pentru controlul procesării acestuia cu posibilități aproape nelimitate de control al rezultatelor. În primul rând, acest lucru se aplică dialogului grafic, deoarece grafica (desene, diagrame, diagrame etc.), ca modalitate cea mai eficientă de prezentare a informațiilor, ocupă o poziție privilegiată în CAD. Astfel, este posibilă automatizarea celei mai mari părți a muncii - conform specialiștilor din birourile de proiectare, în procesul de proiectare tradițională, elaborarea și execuția desenelor reprezintă aproximativ 70% din costurile totale de muncă ale lucrărilor de proiectare. (15% pentru organizarea și întreținerea arhivelor și 15% pentru proiectarea propriu-zisă, inclusiv dezvoltarea designului, calcule, coordonare cu domeniile conexe etc.).

Multe sisteme software moderne axate pe proiectarea produselor industriale au un arsenal destul de mare de capabilități grafice interactive, oferind posibilitatea de a crea și edita imagini bidimensionale constând din proiecții de produs, umbrire, dimensiuni etc., precum și formarea de imagini tridimensionale realiste ale produselor proiectate, construite din datele desenului original cu eliminarea liniilor invizibile, ținând cont de diferite metode de iluminare, stabilirea parametrilor structurii suprafeței etc. În același timp, sistemele CAD oferă capabilități de neatins până acum. De fapt, designerul se află într-un mediu nou - mediul graficii pe computer. Iar calitatea unui pachet CAD este determinată aproape în primul rând de cât de dificil este pentru un designer să treacă la o nouă tehnologie atunci când folosește un anumit pachet.

În prezent, există un număr mare de sisteme CAD de complexitate și scop diferite. În mod evident, utilizatorul va selecta un sistem echilibrând nevoia de capabilități grafice cu costul sistemului și al hardware-ului care are capabilitățile necesare. De exemplu, costul unei stații de lucru Apollo sau SAN, care are toate capabilitățile imaginabile astăzi, este semnificativ mai mare decât costul oricărui PC convențional - este doar o clasă diferită de mașini. Majoritatea lucrărilor de proiectare și proiectare necesită capacități mai modeste, dar totuși destul de largi, iar o serie de sisteme le pot satisface.

Dintre sistemele de clasă mică și mijlocie din lume, cel mai popular este sistemul AutoCad de la AutoDesk, precum și sistemele Pcad, OrCAD (dezvoltare și modelare de dispozitive electronice, în principal plăci de circuite imprimate), ArchiCAD (arhitectură), Baza, Busolă, SolidWorks „(mecanică), fiecare dintre ele are propriile avantaje și dezavantaje și domeniu preferat de aplicare.

AutoDesk este unul dintre liderii recunoscuți în domeniul dezvoltării CAD, iar pachetul AutoCad pe care l-a creat este unul dintre cele mai bune. Acesta este un sistem complex și ramificat în structura sa, care în același timp este ușor de controlat folosind comenzi simple și clare. Acest sistem oferă utilizatorului computerului capabilități disponibile anterior doar pe sistemele de calcul mari și costisitoare. AutoCad are un sistem eficient de dialog cu utilizatorul folosind mai multe meniuri. Utilizarea straturilor oferă, de asemenea, confort suplimentar pentru proiectant, permițând, atunci când suprapune straturi cu imagini ale pieselor individuale desenate pe ele, să controleze compatibilitatea acestora în aspectul general, precum și să păstreze „în rezervă” orice număr de opțiuni diferite de piese și, prin activarea sau dezactivarea straturilor, introduceți-le selectiv în aspectul general. Desenele finalizate pot fi stocate ca un set de diapozitive cu posibilitatea de a le vizualiza automat, iar disponibilitatea unui număr mare de culori face ca lucrul cu un astfel de sistem să fie plăcut din punct de vedere estetic.

AutoCad este un pachet grafic universal conceput pentru orice specialist care lucrează cu grafică tehnică. AutoDesk, concentrându-se pe cea mai largă gamă de utilizatori, a integrat în pachet capabilități bogate de adaptare la orice domeniu. De aceea, AutoCad a câștigat o mare popularitate și continuă să își mențină poziția pe piața globală.

Pe lângă automatizarea desenului propriu-zis și a lucrărilor grafice, AutoCad cu extensiile sale (AutoShade, AutoFlix, 3D-STUDIO etc.) oferă următoarele capabilități:

modelare grafică, adică utilizarea unui computer în CAD ca instrument de calcul puternic care vă permite să lucrați cu modele spațiale complexe fără abilități speciale de programare;

crearea si intretinerea unei baze de date informative (arhiva) de desene;

crearea unei biblioteci de elemente de desen standard legate de un anumit domeniu pentru a construi noi desene din elemente create anterior;

parametrizarea desenelor - construcția pieselor și a desenelor cu noi dimensiuni pe baza unui desen (model) odată desenat;

realizarea de ilustrații demonstrative și desene animate.

AutoDesk și-a îmbunătățit sistemul de câțiva ani - în prezent există mai multe versiuni care diferă în funcție de funcționalitate. Toate sunt compatibile de jos în sus, adică. desenele create în versiunile anterioare sunt procesate în versiunile ulterioare. Cele mai utilizate versiuni acum sunt de la 10 la 14. Cea mai recentă versiune a AutoCAD 2000.

KOMPAS 5 este un produs software modern care rulează sub sistemul de operare Windows 95/98/NT.

Sistemul are o interfață de fereastră personalizabilă care respectă standardele Windows și este controlată folosind comenzi din meniu text, panouri cu butoane și meniuri (dinamice) sensibile la context. Designul ecranului, compoziția panourilor de butoane și orice parametri ai sistemului pot fi configurați direct în timpul sesiunii de lucru. Utilizatorul își poate crea propriile panouri de butoane, inclusiv funcțiile de conectare ale bibliotecilor de aplicații ca comenzi.

Este acceptată lucrul simultan cu mai multe documente, precum și afișarea fiecărui document în mai multe ferestre. Au fost implementate diferite moduri de backup pentru documentele descărcate.

Imprimarea documentelor dezvoltate poate fi efectuată pe orice dispozitiv (imprimante sau plotere) suportat de Windows. Imaginea realistă a documentelor în modul de previzualizare vă permite să aranjați mai multe documente în câmpul de ieșire și să imprimați simultan. Este oferită configurația flexibilă a tuturor parametrilor de imprimare. Sistemul include un utilitar pentru dezvoltarea propriilor drivere pentru dispozitivele de ieșire a stiloului (plottere).

KOMPAS 5 acceptă tehnologia OLE, care vă permite să introduceți documente KOMPAS în orice document care este un container OLE (de exemplu, într-un document MS Word). Obiectul OLE creat în acest fel poate fi vizualizat ulterior folosind KOMPAS-Viewer sau editat folosind KOMPAS. Dacă conexiunea la sursă este păstrată la inserarea unui obiect OLE, atunci toate modificările aduse sursei vor fi reflectate în documentul container.

Principalele componente ale KOMPAS 5 sunt KOMPAS-GRAFIC - un editor de documentație de proiectare și KOMPAS-3D - un sistem de modelare solidă tridimensională.

Editorul grafic vă permite să dezvoltați și să produceți diverse documente - schițe, desene, diagrame, postere etc. Sistemul oferă două tipuri de documente grafice - desene și fragmente. Desenul are un cadru și o inscripție principală în el puteți crea până la 255 de vederi (proiecții, secțiuni, secțiuni) cu diferite scale de imagine. Specificațiile, cerințele tehnice și un semn de rugozitate nespecificată pot fi plasate pe foaia de desen. Fragmentul conține o imagine de dimensiune completă fără elemente de design (cadre, cerințe tehnice etc.).

Orice vedere sau fragment de desen poate conține până la 255 de straturi, fiecare dintre acestea putând fi făcut curent, needitabil sau invizibil.

Fig.1. formularul de ecran COMPASS.

KOMPAS-GRAPHIC vă permite să lucrați cu toate tipurile de primitive grafice necesare pentru a realiza orice construcție. Acestea includ puncte, linii drepte, segmente, cercuri, elipse, arce de cerc și elipse, poligoane, polilinii, curbe NURBS (inclusiv curbele Bezier). Diverse metode și moduri de construire a acestor primitive (de exemplu, comenzi pentru crearea de teșituri, fileuri, linii echidistante, construirea de segmente și cercuri, tangente la obiecte etc.) scutesc utilizatorul de nevoia de a realiza construcții auxiliare complexe. Pentru a accelera construcția, puteți utiliza sisteme de coordonate locale, o grilă cu mai multe scale și un mecanism de fixare a obiectelor.

Unul dintre cele mai mari puncte forte ale KOMPAS-GRAFIC este în continuare sprijinul complet pentru ESKD. Sunt acceptate stilurile standard (corespunzător ESKD) și personalizate de linie și hașura. Sunt implementate toate tipurile de dimensiuni liniare, unghiulare, radiale și diametrice (inclusiv dimensiunile înclinate, dimensiunile înălțimii și dimensiunile arcului). Toleranțele sunt setate automat și calificările sunt selectate pe baza abaterilor maxime specificate. Obiectele de design includ toate tipurile de rugozitate, linii directoare, denumiri de bază, toleranțe de formă și locație a suprafețelor, linii de tăiere și secțiune, săgeți de direcție de vizualizare, hașurare, texte, tabele.

O imagine raster în formatele BMP, PCX, DCX, JPEG, TIFF poate fi inserată în documentul grafic KOMPAS-GRAPHIC. Când inserați un obiect raster, îi puteți seta scara și unghiul de rotație.

Editorul de text KOMPAS-GRAFIC vă permite să produceți diverse documente text - note de calcul și explicative, specificații tehnice, instrucțiuni etc. Un document text este un tip separat de document KOMPAS.

Modulul de proiectare a specificațiilor KOMPAS-GRAFIC vă permite să produceți o varietate de specificații, declarații și alte documente foaie de calcul. Specificația este un tip separat de document KOMPAS-GRAFIC.

Multe dintre funcționalitățile modulului de dezvoltare a specificațiilor KOMPAS-GRAFIC sunt împrumutate din logica și tehnologia dezvoltării specificațiilor „de hârtie”.

Când completează un document pe ecran, utilizatorul vede un tabel de specificații standard și poate introduce date în coloanele sale.

Aplicații KOMPAS: instrumente de dezvoltare a aplicațiilor KOMPAS-MASTER, bibliotecă de inginerie mecanică, sisteme integrate de proiectare pentru corpuri de rotație KOMPAS-SHAFT Plus și arcuri cilindrice KOMPAS-SPRING, biblioteci de elemente ale circuitelor hidraulice și pneumatice, mașini-unelte, scheme electrice și cinematice, arhitectură și bibliotecă de construcții, truse de instrumente mijloace de realizare a proiectelor standard, un sistem de proiectare a structurilor metalice, pachete de bibliotecă „Elemente de comunicații inginerești”, „Elemente de producție chimică”, „Sursa de alimentare”, „Automatizarea proceselor tehnologice”, „Dispozitive de comutare” , biblioteca de fitinguri de conducte, biblioteca „Structuri de constructii. Profile”, directorul materialelor de structură, directorul electronic pe rulmenți.

2. Sisteme SCADA

În cele mai multe cazuri, sistemele automate de control al proceselor sunt sisteme organizatorice și tehnice, ceea ce înseamnă prezența unor funcții îndeplinite de o persoană (operator, dispecer).

Cu câteva decenii în urmă, aceste funcții constau în principal în monitorizarea instrumentării și controlul manual direct al procesului.

După ce informatizarea a ajuns în sectorul de producție, computerele au început să apară pe desktop-urile operatorilor, unde interacțiunea dintre operator și proces se realizează cu ajutorul unui software, denumit colectiv SCADA.

„SCADA-system” (Supervisory Control And Data Acquisition System) - un sistem de colectare a datelor și control operațional al expedierii. Numele conține două funcții principale atribuite sistemului SCADA:

colectarea datelor privind procesul tehnologic controlat;

controlul procesului tehnologic, implementat de persoane responsabile pe baza datelor colectate și a regulilor (criteriilor), a căror implementare asigură cea mai mare eficiență și siguranță procesului tehnologic.

Dacă încercăm să caracterizăm pe scurt principalele funcții, putem spune că sistemul SCADA colectează informații despre procesul tehnologic, oferă o interfață cu operatorul, salvează istoricul procesului și controlează automat procesul în măsura în care este necesar și posibil.

Este necesar să se facă distincția între software-ul SCADA care funcționează ca parte a sistemului automat de control al procesului al unei anumite instalații și un set de instrumente software destinate dezvoltării unui astfel de software.

Sistemele SCADA pot accelera în mod semnificativ procesul de creare a software-ului de nivel superior pentru sistemele automate de control al proceselor, fără a fi necesar ca dezvoltatorul să aibă cunoștințe despre limbaje de programare procedurală de uz general modern. Nu este un secret pentru nimeni că doar un tehnolog sau un alt reprezentant al personalului tehnologic, care, de regulă, nu are abilități de programare, înțelege complexitățile unui proces tehnologic automatizat. Sistemul SCADA trebuie să fie accesibil nu numai dezvoltatorului, ci și utilizatorului final al sistemului automat de control al procesului care se creează, deoarece aspectul sistemului este determinat și poate fi modificat atât de dezvoltator, cât și de utilizator.

Pe lângă accesibilitate, sistemul SCADA ar trebui să fie caracterizat de deschidere maximă - prezența unor mecanisme universale și general acceptate pentru schimbul de date cu echipamente de intrare-ieșire.

Prețul rezonabil și utilizarea eficientă a fondurilor investite - costul sistemului, costurile de dezvoltare și costul lucrărilor de creare, întreținere și dezvoltare a sistemelor automate de control al proceselor ar trebui să fie minime. Toate celelalte lucruri fiind egale, această cerință este cea mai importantă atunci când alegeți un sistem SCADA.

3. Mediul de dezvoltare a aplicațiilor Genie de achiziție și control de date

Genie este un mediu de dezvoltare a aplicațiilor pentru colectarea datelor, procesarea și prezentarea grafică a datelor și control, care conține multe blocuri funcționale încorporate și elemente de afișare grafică care pot reduce semnificativ costul dezvoltării software pentru sistemele de automatizare industrială. Dezvoltarea aplicației constă în selectarea blocurilor funcționale adecvate, stabilirea conexiunilor logice între acestea, crearea unei interfețe grafice pentru operator și personalizarea formularelor de raportare.

Dezvoltat de Advantech, o companie specializată în producția de calculatoare industriale și alte echipamente de automatizare și colectare a datelor. Odată cu dezvoltarea acestui sistem, compania a „închis” ciclul, adică furnizează atât hardware-ul, cât și software-ul necesar pentru crearea sistemelor de management al informației industriale. Ca exemplu, luăm în considerare versiunea educațională - Genie pentru Windows v3.04.

Cerințele pentru platforma hardware și software sunt foarte moderate.

Funcționalitate: centru de date cu arhitectură deschisă; programare într-un limbaj de scripting compatibil cu Visual Basic for Applications (VBA); utilizarea multitasking-ului la implementarea algoritmilor de colectare și control a datelor; grafică orientată pe obiecte; interfață standard de utilizator adoptată în Windows; dezvoltarea de aplicații folosind blocuri funcționale; editor de rapoarte personalizabil; afișarea, controlul și prelucrarea datelor în timp real; trasarea graficelor parametrilor controlați în timp real; gestionarea accesului la informațiile și controalele sistemului; procesare eveniment/alarme; comunicarea cu alte aplicații Windows prin mecanismul DDE; interfață de programare a aplicațiilor prin OLE Automation; biblioteci de linkuri dinamice create de utilizator; posibilitatea de organizare a interacțiunii în rețea; suport pentru protocoalele DeviceNet și CANOpen.

Domenii principale de aplicare: sisteme de achizitie de date si control de supraveghere; automatizarea zonelor de producție; crearea de posturi de lucru pentru tehnologi; automatizarea măsurătorilor de laborator; sisteme de măsurare; testarea sistemelor și complexelor de automatizare.

Pachetul are un mediu de dezvoltare de script încorporat compatibil cu Microsoft VB și VBA, oferind dezvoltatorului de sistem un set puternic de instrumente numit Script Designer. Editorul de script conține multe funcții VBA, precum și metode de colectare și procesare a datelor care vă permit să implementați algoritmi aplicați de aproape orice nivel de complexitate. VBA a implementat și extinde constant suportul pentru multe funcții ale sistemului de operare Windows: mecanisme de schimb dinamic de date (DDE) și de legătură și încorporare a obiectelor (OLE Automation); Caracteristici de interoperabilitate a bazelor de date deschise (ODBC).

Deschiderea arhitecturii Genie garantează utilizatorului capacitatea de a integra pachetul cu un sistem corporativ implementat sau în curs de implementare în întreprindere.

Pentru a reduce timpul de dezvoltare a software-ului, menținând în același timp un software adecvat și facilitând întreținerea și actualizarea, Genie oferă instrumente de design grafic și de prezentare numite Task Designer și Display Designer. Exemple de formulare de ecran ale acestor editori sunt prezentate în Fig. 1. și 2. Editorul de sarcini folosește un model de programare a fluxului de informații, care este mult mai convenabil pentru percepție și interpretare algoritmică decât arhitectura liniară tradițională a limbajelor de programare bazate pe text. La dezvoltarea unei aplicații, utilizatorul creează o diagramă a strategiei fără a se concentra pe diferitele convenții logice și sintactice caracteristice programării standard. Obiectele (pictogramele blocurilor funcționale) sunt selectate din bara de instrumente a editorului de activități (Fig. 3) și conectate între ele pentru a transfera date de la un bloc la altul. Dacă este necesară crearea unei interfețe grafice pentru operator, editorul de formulare de afișare oferă posibilitatea de a dezvolta formulare de afișare pe ecran ușor de citit în cel mai scurt timp posibil folosind elementele de afișare standard incluse în pachet (Fig. 4 și 5). În plus, interfața grafică specificată pentru operator poate fi îmbunătățită cu instrumente speciale de desen și elemente de afișare definite de utilizator. Bibliotecile de blocuri funcționale încorporate și elemente de afișare includ cele mai frecvent utilizate funcții în automatizarea industrială pentru colectarea, procesarea și reprezentarea grafică a datelor. Un exemplu de rezultat al dezvoltării unei interfețe de operator pentru monitorizarea încărcăturii transportorului și contabilizarea cantității de materiale în vrac este prezentat în Fig. 6.

Editorul de sarcini Genie vă permite să editați mai multe sarcini simultan. Fiecare sarcină este afișată în propria fereastră și are propriii parametri: perioada de scanare, metode de pornire/oprire etc. Genie 3.04 acceptă până la 8 sarcini.

Fig.2. Genie Task Editor

Fig.3. Editor de formulare de afișare Genie.

Fig.4. Bara de instrumente Genie Task Editor.

Fig.5. Panoul de formulare

Fig.6. Meniul Element de formular al interfeței operatorului de afișare Genie

Fig. 7 Un exemplu de linie de transport în Genie.

Genie's Report Designer oferă un mediu de dezvoltare configurabil în care utilizatorii pot defini conținutul necesar al raportului, prezentând datele necesare în anumite momente și apoi imprimând automat la un moment specificat. Interfețele furnizate de editorul de rapoarte pot fi, de asemenea, utilizate pentru a selecta și tipări manual rapoarte.

Editorul de rapoarte oferă cinci funcții principale: colectarea datelor, configurarea formatului de raport, programarea rapoartelor, generarea rapoartelor de evenimente și generarea rapoartelor de alarmă.

Subsistemul de înregistrare a evenimentelor din pachetul Genie permite monitorizarea continuă a stării procesului tehnologic și a sistemului de achiziție de date, precum și avertizarea timpurie a posibilelor abateri în cursul procesului tehnologic și a funcționării hardware-ului și software-ului sistemului. Opțiunile flexibile pentru configurarea valorilor parametrilor prag și limită vă permit să implementați mai multe condiții prin care sunt identificate situațiile de urgență și pre-urgență. Valorile alarmelor pot fi afișate, înregistrate, arhivate cu un marcaj de timp și confirmate de operator în timp real. În plus, protocolul evenimentului de urgență poate fi afișat pe un ecran de monitor sau imprimat pe un dispozitiv de imprimare pentru a obține o copie pe hârtie.

În prezent, Advantech a dezvoltat o versiune mai avansată a GenieDAQ 4.11.

Literatură

Stekhin A.P. Fundamentele proiectării, modelării și proiectării sistemelor de control al procesului de producție: Manual. indemnizatie. – Donețk: DonGAU, 2008.

Lucas V.A. Fundamentele teoriei controlului automat. -M.: „Nedra”, 1977.

Fundamentele teoriei controlului optim: manual. Alocație pentru economie universități/ V.F Krotov, B.A. Lagosha, S.M.; Sub redacţia lui V.F Krotov - M.: Mai înaltă. Scoala, 2008.

Ivanilov Yu.P., Lotov A.V. Modele matematice în economie - M.: „Știință”, 2007

Rezumate similare:

Caracteristicile utilizării moderne a computerului. Telecomunicații cu modem computer. Tipuri și caracteristici de organizare a comunicării. Software de telecomunicații modem. Conceptul și principiul de funcționare a telecomunicațiilor fax-modem.

Analiza opțiunilor de implementare a circuitelor combinaționale pentru diferite tipuri de circuite integrate logice programabile (FPGA). Capabilitățile pachetelor software Decomposer și WebPACK ISE. Descrierea agregatorului în VHDL, sinteza acestuia folosind pachetul Decomposer.

Tehnologii informatice automatizate ale sistemelor electronice de gestionare a documentelor și tipurile de suport ale acestora. Tehnologia informației de management. Automatizari pentru birou. Tehnologii informatice automatizate la birou. Microsoft Office XP. Cuvânt.

Revizuirea evoluțiilor instrumentale. Analiza situatiei pietei. De la începuturile sale, piața instrumentelor de dezvoltare software nu a trecut probabil niciodată de o criză - și este puțin probabil să se confrunte cu una în viitor. Dar asta nu înseamnă că lucrul pe această piață este ușor. Situația care se schimbă rapid...

Proiectarea mijloacelor electronice moderne și caracteristicile metodelor existente de proiectare a acestora. Standarde de stat pentru întocmirea documentației de proiectare, înregistrarea și păstrarea acestora în biroul de documentație tehnică. Tipuri de medii de stocare.

Metode și etape de proiectare a echipamentelor electronice. Rolul limbajului de programare în sistemele de proiectare asistată de calculator. Scurtă descriere a calculatoarelor utilizate în rezolvarea problemelor de automatizare a proiectării echipamentelor electronice.

Funcții software de sistem. Sistemele de programare sunt instrumente software care automatizează dezvoltarea și depanarea programelor. Compoziția și scopul sistemului de operare (OS). Programe de service, extinderea capacităților sistemului de operare.

Procedura pentru dezvoltarea și producția de produse tehnice și echipamente electrice, determinată de Standardele de stat ale Federației Ruse. Grupuri de clasificare a standardelor în ESKD. Lista documentelor de design grafic și text.

Instrumente software pentru proiectarea dispozitivelor de inginerie radio. Capacitățile tehnice de bază ale Microsoft Word. Caracteristici comparative ale programelor pentru calcule matematice. Programe de modelare a proceselor în circuite radio-electronice.

Principii de proiectare a unui complex de mijloace tehnice de sisteme automate de control. Cerințe pentru dispozitive specializate și costurile implementării acestora. Dispozitive de codificare a informațiilor grafice. Ploter și tablouri de bord.

Optimizarea managementului în diverse sfere ale activității umane. Clasificarea sistemelor automate de management al informaţiei. Metode de proiectare și etape de dezvoltare. Diagrama bloc, capacitatea memoriei, echipament pentru ieșirea și afișarea informațiilor.

Studenții, studenții absolvenți, tinerii oameni de știință care folosesc baza de cunoștințe în studiile și munca lor vă vor fi foarte recunoscători.

Postat pe http://www.allbest.ru

Ministerul Educației și Culturii al Federației Ruse

Ministerul Educației din Republica Tadjikistan

Universitatea rusă - tadjică (slavă).

Facultatea de Economie

Departamentul de Informatică și SI

Lucru de curs

Disciplina: „Modelarea prin simulare a proceselor economice”

Pe tema: „Modelarea unui sistem de automatizare a designului”

Completat de: student în anul 4

Facultatea de Economie

Grupa de informatică aplicată „A”

Soliev U.

Consilier stiintific:

Bakhteev K.S.

Dușanbe-2013

adnotare

Acest curs examinează modelarea unui sistem de automatizare a proiectării (CAD).

Scopul principal al creării CAD este de a crește eficiența inginerilor, inclusiv:

Acest curs include toate etapele modelării și oferă un program pentru algoritmul de modelare.

Sarcina de curs

Introducere

Formularea problemei

Partea teoretică

Diagrama functionala

Model conceptual

Diagrama bloc generalizată

Diagrama bloc detaliată

Concluzie

Bibliografie

Aplicație

Sarcina de curs

Sarcina tehnică

Familiarizați-vă cu literatura necesară. Oferiți o imagine de ansamblu analitică a problemei de modelare a sistemului.

Teorie: informații despre sistemul de calcul

Date inițiale:

l.Tpost=10±5 sec

ll.Tobs = 10±3sec

Material de raportare a lucrărilor de curs:

l.Notă explicativă

ll.Material grafic

1. Sistem conceptual

2.Sistem funcțional

3. Diagrama bloc generalizată

http://www.ru.wikipedia.org

Introducere

În prezent, este imposibil să denumim un domeniu al activității umane în care metodele de modelare nu ar fi utilizate într-o măsură sau alta. Acest lucru se aplică în special în domeniul managementului diverselor sisteme, unde principalele procese sunt luarea deciziilor pe baza informațiilor primite.

În general, modelarea poate fi definită ca o metodă de cunoaștere secvențială, în care obiectul original studiat este într-o anumită corespondență cu un alt obiect model, iar modelul este capabil, într-un fel sau altul, să înlocuiască originalul în anumite etape ale procesul cognitiv. Se pot distinge etapele de cunoaștere în care are loc o astfel de înlocuire, precum și formele de corespondență dintre model și original:

Modelarea ca proces cognitiv ce contine prelucrarea informatiilor provenite din mediul extern despre fenomenele care se petrec in acesta, ca urmare a caruia in minte apar imagini corespunzatoare obiectelor.

Modelarea constă în construirea unui anumit sistem model, iar în acest caz, maparea unui sistem în altul este un mijloc de identificare a dependențelor dintre două sisteme, reflecții în relațiile de similaritate și nu rezultatul studiului direct al informațiilor primite.

În prezent, sunt răspândite metode de implementare computerizată de studiere a caracteristicilor procesului de funcționare a sistemelor mari. Pentru a implementa un model matematic pe un computer, este necesar să se construiască un algoritm de modelare adecvat.

În modelarea prin simulare, algoritmul de implementare produce procesul de funcționare a sistemului S în timp, iar fenomenele elementare care alcătuiesc procesul sunt simulate, păstrându-și structura logică și succesiunea de apariție în timp, ceea ce permite, din datele inițiale, pentru a obține informații despre stările procesului în anumite momente în timp, făcând posibilă evaluarea caracteristicilor Sistemului S.

Principalul avantaj al modelării prin simulare, în comparație cu modelarea analitică, este capacitatea de a rezolva probleme mai complexe.

Modelele de simulare fac posibilă luarea în considerare pur și simplu a unor factori precum prezența elementelor discrete și continue, caracteristicile neliniare ale elementelor sistemului, numeroase influențe aleatorii și alți factori care creează adesea dificultăți în studiile analitice. În prezent, modelarea prin simulare este cea mai eficientă metodă de studiere a sistemelor mari și, adesea, singura metodă practic accesibilă pentru obținerea de informații despre comportamentul sistemului, mai ales în etapa de proiectare a acestuia.

Construirea de modele de simulare a sistemelor mari și efectuarea de experimente pe computer cu aceste modele este un proces destul de intensiv în muncă, în care există în prezent o mulțime de informații neexplorate. Totuși, specialiștii în domeniul proiectării, cercetării și exploatării sistemelor mari trebuie să aibă o cunoaștere perfectă a metodologiei actuale de modelare a mașinilor pentru a fi pregătiți să utilizeze următoarea generație de calculatoare, ceea ce va face posibilă realizarea unui alt pas semnificativ în automatizarea construcției de modele și utilizarea simulării sistemului.

Formularea problemei

Sistemul de automatizare de proiectare este format din trei calculatoare și trei terminale. Fiecare proiectant creează o sarcină de calcul în mod interactiv. Tastarea unei linii a unei sarcini durează 10±5 secunde. Este nevoie de 3 secunde pentru a primi un răspuns la linie. operarea calculatorului și 5 sec. funcţionarea terminalului. După tastarea a 10 rânduri, sarcina este considerată finalizată și este trimisă la computer pentru rezolvare în 10±3 secunde. În același timp, nu mai emite răspunsuri la liniile introduse. După rezolvare, rezultatul este transmis la terminal, care necesită 8 secunde. lucrările sale. Apoi se analizează rezultatul, care durează proiectantului 30 de secunde, după care ciclul de proiectare se repetă.

Simulați funcționarea sistemului timp de 6 ore. Determinați probabilitatea de nefuncționare a proiectantului din cauza ocupării computerului și a factorului de încărcare a computerului.

Partea teoretică

Sistemul de proiectare asistată de calculator (CAD) este un sistem automatizat care implementează tehnologia informației pentru îndeplinirea funcțiilor de proiectare, este un sistem organizatoric și tehnic destinat automatizării procesului de proiectare, format din personal și un set de mijloace tehnice, software și alte mijloace de automatizare a acestuia. Activități. Abrevierea CAD este, de asemenea, utilizată pe scară largă pentru a desemna astfel de sisteme.

Sistem de proiectare asistată de calculator. Cea mai populară transcriere. În literatura tehnică, educațională și standardele guvernamentale moderne, abrevierea CAD este explicată astfel.

Sistem de automatizare pentru lucrări de proiectare. Această decodare corespunde mai precis abrevierei, dar este mai greoaie și este folosită mai rar.

Sistem automat de proiectare. Aceasta este o interpretare greșită. Termenul „automat” implică funcționarea independentă a sistemului fără intervenția umană. În CAD, unele funcții sunt îndeplinite de oameni și doar anumite operațiuni și proceduri de proiectare sunt automate. Cuvântul „automat”, în comparație cu cuvântul „automat”, subliniază participarea umană la proces.

Instrument software pentru automatizarea designului. Aceasta este o interpretare prea restrânsă. În prezent, CAD este adesea înțeles doar ca aplicație software pentru desfășurarea activităților de proiectare. Cu toate acestea, în literatura națională și în standardele de stat, CAD este definit ca un concept mai încăpător care include nu numai software.

Crearea scopurilor și obiectivelor

Ca parte a ciclului de viață al produselor industriale, CAD rezolvă problemele de automatizare a muncii în etapele de proiectare și pre-producție.

Scopul principal al creării CAD este de a crește eficiența inginerilor, inclusiv:

Reducerea complexității proiectării și planificării;

Reducerea timpului de proiectare;

Reducerea costurilor de proiectare și fabricație, reducerea costurilor de operare;

Îmbunătățirea calității și a nivelului tehnic și economic al rezultatelor proiectării;

Reducerea costurilor pentru modelarea și testarea la scară completă.

Atingerea acestor obiective este asigurată de:

Automatizarea documentatiei;

Suport informațional și automatizare a procesului decizional;

Utilizarea tehnologiilor de proiectare paralele;

Unificarea soluțiilor de proiectare și a proceselor de proiectare;

Reutilizarea soluțiilor de proiectare, a datelor și a dezvoltărilor;

Design strategic;

Înlocuirea testării la scară completă și a prototipării cu modelare matematică;

Îmbunătățirea calității managementului designului;

Aplicarea metodelor de proiectare și optimizare a variantelor.

Subsisteme

Subsistemele de service sunt subsisteme independente de obiect care implementează funcții comune subsistemelor sau sistemelor CAD în ansamblu: ele asigură funcționarea subsistemelor de proiectare, proiectarea, transmiterea și producerea datelor, întreținerea software-ului etc., totalitatea lor poartă denumirea de mediu de sistem ( sau coajă) CAD

Subsistemele de proiectare sunt subsisteme orientate pe obiecte care implementează o anumită etapă de proiectare sau un grup de sarcini de proiectare aferente. În funcție de relația cu obiectul de design, acestea sunt împărțite în:

Obiect - efectuarea de proceduri și operațiuni de proiectare direct legate de un anumit tip de obiect de proiectare.

Invariant - efectuarea de proceduri și operații de proiectare unificate care au sens pentru multe tipuri de obiecte de proiectare.

Exemplele de subsisteme de proiectare includ subsisteme pentru modelarea geometrică tridimensională a obiectelor mecanice, analiza circuitelor și rutarea conexiunilor în plăcile de circuite imprimate.

Subsistemele tipice de servicii sunt:

proiectare subsisteme de management al datelor, subsisteme de instruire pentru utilizatori pentru a stăpâni tehnologiile implementate în CAD, subsisteme grafice de intrare-ieșire, sistem de gestionare a bazelor de date (DBMS).

funcționarea CAD și statutul juridic al rezultatelor funcționării acestuia.

Clasificare

GOST 23501.108-85 stabilește următoarele caracteristici ale clasificării CAD:

Diagrama functionala

Postat pe http://www.allbest.ru

O diagramă funcțională arată tipurile de dispozitive și conexiunile într-un mod care le face mai ușor de înțeles.

1(a), 1(b) și 1(c) - în funcție de sarcină, aceste săgeți indică introducerea unei linii de către proiectant în computer și funcționarea terminalului (în program există o buclă internă) .

2(a) și 2(b) - aceasta este bucla exterioară care rulează o dată când bucla interioară

(săgețile 1(a), 1(b) și 1(c)) se repetă de 10 ori.

Am creat o diagramă funcțională pentru a facilita crearea unei diagrame conceptuale care să arate că sistemul nostru este multifazic, cu un singur canal, de exemplu. combinate.

Diagrama conceptuală

Postat pe http://www.allbest.ru

Această diagramă arată în mod clar lanțul sistemului nostru, cum este structurat din punct de vedere al modelării simulării.

Diagrama bloc generalizată a algoritmului de modelare QS

algoritm de modelare a automatizării

În acest bloc resetăm toate contoarele și introducem datele noastre

Bloc de buclă cu condiție

Parametrul fluxului de intrare este setat aici

Afișează cozile curente, stările dispozitivului

În fața dispozitivului de procesare se formează o coadă

Selectarea unei aplicații din coadă în funcție de criterii

Refuzul cererilor pe baza condițiilor și a dimensiunii cozii

Bloc pentru determinarea stării QS după toate operațiunile

Sfârșitul simulării

Postat pe http://www.allbest.ru

Diagrama bloc detaliată

e - Primirea unui răspuns la linia de operare a computerului

t - Primirea unui răspuns la linia de operare a terminalului

Verms este timpul dat pentru modelarea sistemului.

Tosk - suma „e”

Tost - suma „t”

Tobs - Modelare T

rab_pro- Cantitatea de muncă pe care trebuie să o facă proiectantul

k_zag - factor de încărcare a computerului

ver_pr_p - probabilitatea de oprire a proiectantului din cauza aglomerației computerului

Concluzie

În ultimul deceniu, simularea mașinilor a evoluat dintr-un experiment pentru obținerea de soluții numerice la diferite probleme analitice într-un instrument puternic pentru studiul și proiectarea sistemelor mari. Metoda de modelare a fost utilizată cu succes în diverse sisteme. În prezent, metoda modelării computerizate, ținând cont de complexitatea obiectului, este larg răspândită atât în analiză, cât și în sinteză. Includerea modelelor de mașini în ACS permite rezolvarea problemelor de planificare și control, prognozare, discretizare etc.

Eficacitatea modelării este determinată de dezvoltarea bazelor științifice ale modelării și de dezvoltarea tehnologiei informatice.

Simularea primește o dezvoltare semnificativă prin utilizarea programelor de simulare aplicate și a truselor de calcul multi-mașină, care fac posibilă studierea claselor complexe de sisteme la nivel calitativ.

Pe baza sarcinii primite, modelul construit a fost rulat timp de 6 ore (21.600 s). Pe baza rezultatelor datelor obținute, au fost identificate probabilitatea de oprire a proiectantului din cauza ocupației computerului și factorul de încărcare a computerului. Acum putem concluziona că există câțiva factori în sistem care îi afectează negativ performanța.

Lista literaturii folosite

Lee I.T.: „Note de curs pentru cursul Institutului de Economie și Economie”, Dushanbe - 2008.

Ryabov V.F., Sovetov B.Ya.: „Modelarea mașinilor în proiectarea sistemelor mari”, Leningrad - 1978

Busleno N.L.: „Modelarea sistemelor complexe”, Moscova - 1968

Sovetov B. Ya., Yakovlev S. A.: „Modelarea sistemului. Proiectarea cursului”, Moscova - 1988

Aplicație

Lista de programe

#include

folosind namespace std;

int main(int argc, char *argv)

int a,e,t,vrems,p, s,tosk=0,tost=0,tns,k=0;

float rab_pro=0, tzk=0, tanp=0, sanp=0, tobs=0;

cout<<"VVEDITE SKOLKO VREMENI ZANIMAET NABOR ODNOY STROKI = ";

cout<<"VVEDITE SKOLKO VREMENI ZANIMAET POLUCHENIE ODNOY STROKI RABOTI EVM = ";

cout<<"VVEDITE SKOLKO VREMENI ZANIMAET POLUCHENIE ODNOY STROKI RABOTI terminala = ";

cout<<"VVEDITE SKOLKO VREMENI ZANIMAET POSRUPLENIE NA RESHENIE V EVM = ";

cout<<"VVEDITE VREMEYA SNODELIRUEMOY RABOTI SISTEMI = ";

cin>>vrems;

for(int i=0;i<10;i++)

//cout<<"NABOR STROKI = "<

// cout<

//cout<

// cout<<"POVTOROV: "<

cout<<" RABOTA PROEKTIROVSHIKA = "<

cout<<"_____________________________________________________"<

float k_zag=0, ver_pr_p=0;

k_zag=tzk/(vrems);

ver_pr_p=(tobs-rab_pro)/tobs;

cout<<" KOEFICENT ZAGRUZKI= "<

cout<<"VEROYATNOST PROSTOYA PROEKTIROVSHIKA= "<

cout<<"_____________________________________________________"<

sistem(„PAUZĂ”);

returnează EXIT_SUCCESS;

Postat pe Allbest.ru

Tastare cu o singură linie

Obținerea unui răspuns pe o linie de lucru pe calculator

Obținerea unui răspuns pe o linie de lucru terminal

Admiterea deciziei pe calculator

probabilitatea unei perioade de nefuncționare a designerului din cauza ocupației computerului.

factor de încărcare a computerului

Simularea funcționării sistemului CAD. Construirea unui sistem de modelare, un algoritm de modelare mărit, dezvoltarea unei diagrame bloc, construirea unei diagrame de timp, model matematic. Analiza rezultatelor simulării și modelării analitice.

lucrare curs, adaugat 28.06.2011

Justificare, diagramă și descriere a procesului de afaceri al organizației. Identificarea legilor de distribuție a variabilelor aleatoare. Dezvoltarea și descrierea unui algoritm de modelare pentru implementarea unui program de model de simulare. Dezvoltarea unui program de simulare pe calculator.

lucrare curs, adaugat 28.07.2013

Simularea funcționării secției de control a atelierului. Alegerea metodelor de rezolvare a problemei. Criteriul de evaluare a eficacității procesului de funcționare a sistemului este probabilitatea defecțiunii unității în procesarea primară. Algoritmizarea modelului de sistem și implementarea mașinii acestuia.

lucrare de curs, adăugată 27.01.2011

Modelarea matematică a obiectelor tehnice. Proces simulat pentru obținerea unui emulgator. Determinarea parametrilor de proiectare a mașinilor și dispozitivelor. Aparatul de modelare matematică, algoritmul său. Crearea de instrumente de automatizare și sisteme de control.

lucrare curs, adăugată 29.01.2011

Modelarea matematică a obiectelor, principii de producție și utilizare. Sinteza unui dispozitiv de control al forței care echilibrează un sistem de două greutăți pe trei arcuri sub formă de ecuații diferențiale. Funcția de transfer a sistemului; criterii de durabilitate.

lucrare curs, adaugat 12.01.2013

Structura organizatorică și funcțională a întreprinderii Kolorit LLC, caracteristicile acesteia, principalii indicatori tehnici și economici, arborele obiectivelor și sarcinilor funcționale. Modelul matematic al profitului întreprinderii, dezvoltarea unui algoritm și analiza rezultatelor.

lucru curs, adăugat 21.01.2010

Modelarea matematică conceptuală a comportării unui reactor chimic care funcționează în modul adiabatic. Optimizarea parametrilor de proiectare și tehnologici ai unității. Construirea caracteristicilor statice și dinamice prin diverse canale.

lucrare curs, adăugată 01/05/2013

Metodologia și etapele principale ale construcției modelelor matematice, esența și caracteristicile acestora, ordinea de dezvoltare. Întocmirea modelelor matematice pentru sistemul „EMU-D”. Algoritm pentru calcularea proceselor tranzitorii din sistem și formatarea rezultatelor programului.

rezumat, adăugat 22.04.2009

Modelarea funcționării unui magazin care vinde 20 de tipuri de mărfuri și deservește un anumit număr de clienți folosind limbajul GPSS. Determinarea costului total al tuturor achizițiilor și încasărilor, diferența dintre acestea. Textul modelului și cele mai recente statistici despre acesta.

test, adaugat 22.01.2011

Procesul de creare și proiectare a unui sistem pentru viitorii utilizatori. Managementul activităților întreprinderii, planificare, regăsire informații în cantități mari de informații. Etapele de bază ale modelării informațiilor Martin. Pachetul Visible Analyst Workbench.