Информационен Интернет сайт Moderno.info

CAD – Проектиране подпомагано от компютър. CAM – Производство подпомагано от компютър.
АП- системно използване на компютърна техника и програмно осигуряване в процеса на изследване, конструиране, оптимизиране и др. В случаите когато има целесъобразно разпределение на функциите между специал. и ЕИТ.
Времето за проектиране на дадено изделие отнема от 30-50 пъти повече време от колкото времето за производството му.
Технологията на проектирането на всяко изделие се характеризира като интерактивен процес включващ следните основни етапи:
определянето на потребностите – извършва се въз основа на проучване на пазара и дефиниране необходимостта от проектирането на ново изделие.

• постановка на задачата – включва детайлно описание на изделието подлежащо на проектиране. Това описание включва информация за техническите и функционалните характеристики на обекта, неговата цена, качество и работни параметри.
• синтез и анализ- многократно повтаряни в процеса на проектиране.
• оценка- определяне ефективността на дадено решение.
• представяне на резултатите във вид на чертежи, спецификации, схеми и др.

Определяне на потребностите

• Постановка на задачата
• Синтез на проектните решения
• Анализ и оптимизация
• Оценка

Представяне на резултатите

CAD/CAM системите се състоят от хардуер, софтуер, специалисти.
Режима на работа изисква непосредствено участие на човека.
Основните предпоставки който спомагат за бързото развитие и внедряване на АП биват:
I група- предпоставки свързани с развитието на самия хардуер
-огромно бързодействие и памет- дава възможност да се обработва голям поток от информация.
-минитюризация- намаляване размерите на компютърната техника до нормалните за работните места на инженерите.
-инженерна периферия- графични екрани, чертожни дъски, плотери, възможност за работа в цвят и др.
II група- развитието на специфични математически и киберн. методи пригодени за ползване от ИТ.
III група- непрекъснато внедряване в предприятията на нови и усъвършенствани машини с повишена степен на автоматизация.
Предимства от АП:
-рязко повишаване на качеството на проектираните изделия, чрез възможност да разработваме и проектираме много варианти. Можем да правим своевременен инженерен анализ на проектираното изделие или процеса в стадий екранно проектиране и да изследваме поведението на изделието.
-Симулационно моделиране- симулира се поведението на изделието когато имаме непълна изходна информация за него.
Системен характер на проектирането.
Проектиране- процес на обработка на данни. Когато става въпрос за компютърно проектиране се гледа на процеса като на система.
Система- съвкупност от отделни части, който сами за себе си са самостоятелни. Но когато са свързани по подходящ начин представляват едно цяло. Тя се характеризира с 4 системни характеристики: структура, функция която представа предназначението и, набор от свойства, връзка с околната среда.
Всяка система не съществува сама а е свързана с друга система. Всяка система може да се декомпозира, като се нарича подсистема.
Обекта на проектирането се разглежда като система.
Всяка задача за компютърно проектиране започва със съставянето на модела.

Математическо моделиране и оптимизация на АП. Общи сведения. Видове математически модели методи при АП. Съставяне и изследване на модели.

Изграждането на определена позиция (форма) представлява изграждане на модел.
Математически модел- формално описание на основните закономерности на изследвания обект, чрез математически зависимости позволява оценяването на поведението на обекта в реални условия.
Математическото моделиране се развива в две основни направления: въз основа на принципа на оптимизацията и въз основа на принципа на симулацията. В първия се използват методите на математическо програмиране, основните зависимости са известни и моделите се наричат детерминанти.
Във втория случай моделите се наричат стохастични и не разполагаме с точна информация за поведението на обекта (симулациоен метод).
Математическите модели включват следните елементи:
-променливи- величините за който трябва да се намерят оптималните стойности в процеса на решаване на задачата.
-параметри- постоянните величини, който в процеса на решаване остават неизменни и в математическите модели са представени във вид на коефициенти пред променливите или като свободни членове.
-критерии за оптималност- оптималните стойности на променливите в модела. Служат за оценяване резултата от работата на модела.
Целева функция- свързва критерия за оптималност, променливите и параметрите.
Ограничения- определят областта на възможните решения в която се търси оптималното от тях при зададените производствени условия.
Под оптимизационен математически модел се разбира съвкупността от ограничения, условия и критерии за оптималност. В зависимост от вида на математическия модел се определя съответния математически метод за решаване на оптимизационната задача.
При математическото моделиране са характерни следните основни етапи:

• постановка на задачата- ясно определяне целта на изследването.
• съставяне на математически модел- разделя се на : подробно описание на изследваната система; съставяне на формализирани разчетни системи и непосредствено разработване на модела.
• изследване на модела – прави се за да се проявят качествените му свойства.

Видове оптимизации при проектирането. Параметрична оптимизация. Видове методи и задачи на параметричната оптимизация- общ преглед.
Оптимизацията представлява процес на търсенето на най- доброто проектно решение от всички възможни при конкретните условия на реализация на проекта. Най- доброто решение се нарича оптимално.
При проектирането се различават два вида оптимизация:

• структурна оптимизация- избират се най-добри структури или схеми на проектната система или процес.
• параметрична оптимизация- определят се оптимални, конструктивни или технологични параметри на проектния обект.

Има три вида задачи за оптимизация:

1. безусловна оптимизация- липсват ограничителни условия. Математическият модел се състой само от аналитични зависимости, някой от който може да служи като критерий за оптималност.
2. условна оптимизация- математическият модел се състой от ограничителни условия. Ако ограничителните условия се състоят от “m” уравнения и “n” неизвестни то: при m=n задачата е алгебрична; при m>n задачата може да не е решима; при m
3. оптимизация с непълни данни- стойностите на някой параметри не са напълно определени при избора на решение.

При решаването на оптимизационните задачи е възможно намирането на локален или глобален оптимум. Локален екстремум е точка в пространството на параметрите за която критерия за оптималност има най-голяма стойност от всички точки в непосредствена близост. Глобалният екстремум е екстремумът във цялото пространство на параметрите. Той е най-добрият от всички локални екстремуми и е варианта, който проектанта се стреми да намери.
В зависимост от броя на критериите за оптималност се различават два вида оптимизационни задачи: еднокритериини и многоритериини (привеждат се до решаване на еднокритериини).
Методи за параметрична оптимизация: методи от класическия анализ, методи на неопределените множители на Лагранж, вариационно изчисление, чрез математическо програмиране (линейно, нелинейно и динамично); евристично програмиране (по интуитивни съображения).
Видове оптимизационни задачи:
-еднопараметрични- метод на простата оптимизация при който оптималното решение се намира със сравняване на възможните решения.
-многопараметрични- използват се методите на мат. програмиране.
Най-общата постановка на задачата на мат. програмиране: търси се екстремумът на целевата функция z= f(xj) при изпълнение на дадени ограничителни условия gi(xj) bi, като i=1..m, j=1..n, m- броят на ограничителните условия; n-броят на неизвестните.

! g1(x1,x2,…,xn) b1
! …
! gm(x1,x2,…,xn) bm
! z=f(x1,x2,…,xn) min(max)
Линейно програмиране- целевата функция и ограничителните системи са линейни. Обща постановка на задачата:
! (а11×1+а12×2,+…+,а1nxn) b1
! …
! (аm1×1+аm2×2,+…+,аmnxn) bm
! z=(c1×1+c2×2+…+,cnxn) min(max)
Най- широко приложение намират следните методи на линейно програмиране: метод на последователното обхождане; сиплекс метод; метод на транспортната задача.
Метод на последователното обхождане- прилага се когато броят на неизвестните променливи n=2 и броят на ограничителните условия m<15. Постановка на задачата:
! а11×1 + а12×2 b1
! …
! аm1×1 + аm2×2 bm
! z=c1×1 + c2×2 min(max)

Същност на метода:

• Последователно се разглеждат двойките ограничени условия и се решават като система от две линейни уравнения с две неизвестни.
• Определят се стойностите на неизвестните x1 и x2 и се проверява дали са изпълнени останалите ограничителни условия.
• Определя се оптималното решение.
• Геометрична интерпретация на метода.

Защрихования многоъгълник- област на възможните решения. Преместваме правата z0 успоредно на себе си към областта на възможните решения. Първата срещната точка от областта е минимума, а последната максимума. Когато правата z0 е успоредна на дадена гранична права съществуват множество решения, който са оптимални при така зададените условия (a). Възможно е дадената задача да има само минимум (б) или само максимум (с).

Когато дадената задача няма нито минимум нито максимум тя не е зададена коректно.
При този метод решението се търси стъпково т.е. имаме загуба на време затова се използват другите два метода.
Симплекс метод- универсален метод за решаване на многопараметрични задачи с голяма размерност. Възможни са n(>,<,=) m. Ограниченията са във вид на равенства. Броят на възможните решения: Cnm= n(n-1)(n-2)…[n-(m-1)] / m!. Установено е че оптималното решение се намира след 3m/2 до 3m итерации (стъпки). Което е значително по-малко от броя на възможните решения.
Етапи на работа:

• намиране на начално (базисно) решение.
• проверка на решението за оптималност.
• преминаване към ново базисно решение, в случаите, че критериите за оптималност не са удовлетворени.

Базисното решение е: x=(b1,b2,….,bm,0,0,…,0). Системата от ограничителни условия има вида: xi+ aij.xj= bi, i=1..m; j=m+1;
Математически модел в разгърнат вид.

! x1+ a1m+1.xm+1+…+ a1j.xj+ a1nxn = b1
! …
! xi+ aim+1.xm+1+…+ aij.xj+ ajnxn = bi
! …
! xm + amm+1.xm+1 + … + amj.x j+ amnxn = bm
z=c1×1 + c2×2 + … + cnxn  min(max)

Метод на транспортната задача: използва се за решаване на линейни оптимизационни задачи с много- голям брой неизвестни. Решават се разпределителни и транспортни задачи.
Методи за решаване: метод на северозападния ъгъл; на двупосочното предпочитане и на потенциалите

Сходни статии:

1. Структурна оптимизация. Теория на графите Структурна оптимизация – оптимизация на компановката на изделието, на процеса и т.н. Изисква се познаване свойствата на предлаганите решения въз основа на опита на проектанта. За сложни обекти пространството от...
2. Проектиране на навигация на уеб интерактивни системи за управление на уеб сайтове Проектиране навигацията на web системата Най-съществени при създаването на web система са архитектурата и навигацията. Тъй като на практика web системата представлява “дърво”, което показва връзките между отделните страници, е...
3. Основни структури на автоматизирани системи за управление на технологичните процеси автор: Гергана Андонова Иванова специалност: Компютърни интегрирани системи за управление Структурата на сложните динамични системи представя относително устойчивото подреждане на вътрешните пространствени връзки между елементите на системата, т.е. структурата е...
4. Основни термини на компютърната система Определение за компютърна система-Съвременните компютри са електронни автоматични устройства, работещи на принципа на програмното управление. Те преобразуват данни (цифрови факти) в информация (организирана използваема форма). При това изпълняват функциите управление,...