- •Глава 1. Введение в автоматизированное проектирование
- •1.1. Понятие проектирования
- •1.2. Принципы системного подхода
- •1.3. Уровни проектирования
- •1.4. Стадии проектирования
- •1.5. Модели и их параметры в сапр
- •1.6. Проектные процедуры
- •1.7. Жизненный цикл изделий
- •1.8. Структура сапр
- •1.9. Введение в cals-технологии
- •1.10. Этапы проектирования автоматизированных систем
- •Лекция 2. Техническое обеспечение сапр
- •2.1. Требования к техническому обеспечению сапр
- •2.2. Вычислительные системы для сапр
- •2.2.1. Процессоры эвм
- •2.2.2. Память эвм
- •2.2.3. Мониторы
- •2.2.4. Периферийные устройства
- •2.2.5. Шины компьютера
- •2.3. Типы вычислительных машин и систем
- •2.4. Персональный компьютер
- •2.5. Рабочие станции
- •2.6. Архитектуры серверов и суперкомпьютеров
- •2. В.Н. Дацюк, а.А. Букатов, а.И. Жегуло/ методическое пособие по курсу "Многопроцессорные системы и параллельное программирование". -http://rsusu1.Rnd.Runnet.Ru/tutor/method/m1/content.Html
- •2.7. Примеры серверов
- •2.8. Суперкомпьютеры XXI века
- •Лекция 3. Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •3.1. Требования к математическим моделям и методам в сапр
- •3.2. Фазовые переменные, компонентные и топологические уравнения
- •3.3. Основные понятия теории графов
- •3.4. Представление топологических уравнений
- •3.5. Особенности эквивалентных схем механических объектов
- •3.6. Методы формирования математических моделей на макроуровне
- •3.7. Выбор методов анализа во временной области
- •3.8. Алгоритм численного интегрирования систем дифференциальных уравнений
- •3.9. Методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений
- •3.10. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •1. Alglib User Guide. - http://alglib.Sources.Ru/linequations/general/lu.Php. - Проверено 15.12.2009. Лекция 4. Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •4.1. Математические модели для анализа на микроуровне
- •4.2. Методы анализа на микроуровне
- •4.3. Метод конечных элементов для анализа механической прочности
- •4.4. Моделирование аналоговых устройств на функциональном уровне
- •4.5. Математические модели дискретных устройств
- •4.6. Методы логического моделирования
- •4.7. Системы массового обслуживания
- •4.8. Аналитические модели смо
- •4.9. Уравнения Колмогорова
- •4.10. Пример аналитической модели
- •4.11. Модель многоканальной смо с отказами
- •4.12. Принципы имитационного моделирования
- •4.13. Событийный метод моделирования
- •4.14. Краткое описание языка gpss
- •1. Томашевский в., Жданова е. Имитационное моделирование в среде gpss. — м.: Бестселлер, 2003.
- •4.15. Сети Петри
- •1. В.Э.Малышкин. Основы параллельных вычислений. -2003 цит сгга, http://www.Ssga.Ru/metodich/paral1/contents.Html
- •4.16. Анализ сетей Петри
- •1. В.Э.Малышкин. Основы параллельных вычислений. -2003 цит сгга, http://www.Ssga.Ru/metodich/paral1/contents.Html Лекция 5. Геометрическое моделирование и машинная графика
- •5.1. Типы геометрических моделей
- •5.2. Методы и алгоритмы компьютерной графики
- •5.3. Программы компьютерной графики
- •5.4. Построение геометрических моделей
- •5.5. Поверхностные модели
- •1. Семенов а.Б. Программирование графических процессоров с использованием Direct3d и hlsl. -http://www.Intuit.Ru/department/graphics/direct3dhlsl/6/1.Html
- •5.7. Графический процессор
- •1. Пахомов с. Революция в мире графических процессоров // КомпьютерПресс, № 12, 2006.
- •5.8. Шейдеры
- •5.9. Геометрические шейдеры
- •5.10. Унифицированный графический процессор
- •1. Пахомов с. Революция в мире графических процессоров // КомпьютерПресс, № 12, 2006.
- •5.11. Примеры графических процессоров
- •Лекция 6. Математическое обеспечение синтеза проектных решений
- •6.1. Критерии оптимальности
- •6.2. Задачи оптимизации с учетом допусков
- •6.3. Классификация методов математического программирования
- •6.4. Методы одномерной оптимизации
- •6.5. Методы безусловной оптимизации
- •6.6. Подходы к решению задач структурного синтеза
- •6.7. Морфологические таблицы
- •6.8. Альтернативные графы
- •Лекция 7.
- •7.1. Интеллектуальные системы
- •7.2. Планирование процессов и распределение ресурсов
- •7.3. Методы локальной оптимизации и поиска с запретами
- •7.4. Методы распространения ограничений
- •7.5. Эволюционные методы
- •7.6. Простой генетический алгоритм
- •7.7. Кроссовер
- •7.8. Метод комбинирования эвристик
- •1. Норенков и.П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации// Информационные технологии, 1999, № 1.
- •7.9. Примеры применения генетических методов
- •Лекция 8. Автоматизированные системы в промышленности
- •8.1. Системы erp
- •8.2. Стандарт mrp II
- •8.3. Логистические системы
- •8.4. Системы scm
- •8.6. Производственная исполнительная система mes
- •8.7. Автоматизированное управление технологическими процессами
- •8.8. Программирование для станков с чпу
- •8.9. Системы scada
- •8.10. Типовой маршрут проектирования в mcad
- •8.11. Типы сапр в области машиностроения
- •8.12. Основные функции cad-систем
- •8.13. Основные функции cae-систем
- •8.14. Основные функции cam-систем
- •8.15. Графическое ядро
- •Лекция 9.
- •9.1. Структура cad/cam систем
- •9.2. Машиностроительные сапр верхнего уровня
- •9.3. Маршруты проектирования сбис
- •9.4. Схемотехническое проектирование
- •9.5. Модели логических схем цифровой рэа.
- •9.6. Конструкторское проектирование сбис
- •9.7. Проектирование печатных плат
- •9.8. Назначение языка vhdl
- •Лекция10. Методическое и программное обеспечение автоматизированных систем
- •10.1. Типы case-систем
- •10.2. Спецификации проектов программных систем
- •10.3. Методика idef0
- •10.4. Методика idef3
- •10.5. Методика idef1x
- •10.7. Методика проектирования информационных систем на основе uml
- •10.8. Программное обеспечение case-систем
- •10.9. Интегрированные среды разработки приложений
- •Лекция 11. Технологии информационной поддержки этапов жизненного цикла изделий
- •11.1. Обзор cals-стандартов
- •11.2. Структура стандартов step
- •11.4. Интегрированная логистическая поддержка
- •11.5. Интерактивные электронные технические руководства
- •11.6. Стандарт aecma s1000d
- •11.7. Электронная цифровая подпись
- •11.8. Стандарты управления качеством промышленной продукции
- •Лекция 12. Технологии информационной поддержки этапов жизненного цикла изделий
- •12.1. Программное обеспечение cals-технологий
- •12.2. Язык html
- •12.3. Язык xml
- •12.5. Форматирование Web-страниц
- •12.6. Доступ к xml-документам
- •12.7. Мультиагентные системы
- •12.8. Технология soap
- •12.9. Компонентно-ориентированные технологии
4.6. Методы логического моделирования
В отношении асинхронных моделей применяется асинхронное моделирование. Возможны два метода асинхронного моделирования — пошаговый (инкрементный) и событийный.
В пошаговом
методе
время дискретизируется и вычисления
по выражениям модели выполняются в
дискретные моменты времени
и
т.д. Шаг дискретизации ограничен сверху
значением допустимой погрешности
определения задержек и потому оказывается
довольно малым, а время анализа
значительным.
Для сокращения времени анализа используют событийный метод. В этом методе событием называют изменение любой переменной модели. Событийное моделирование основано на следующем правиле: обращение к модели логического элемента происходит только в том случае, если на входах этого элемента произошло событие. В сложных логических схемах на каждом такте синхронизации обычно происходит переключение всего лишь 2...3% логических элементов и, соответственно, в событийном методе в несколько раз уменьшаются вычислительные затраты по сравнению с пошаговым моделированием.
Методы анализа синхронных моделей представляют собой методы решения систем логических уравнений. К этим методам относятся метод простых итераций и метод Зейделя, которые аналогичны одноименным методам решения систем алгебраических уравнений в непрерывной математике.
|
Рис. 1. Логическая схема триггера
Применение этих
методов к моделированию логических
схем удобно проиллюстрировать на примере
схемы триггера (см. рис. 1). В табл. 1
представлены значения переменных модели
в исходном состоянии и после каждой
итерации в соответствии с методом
простых итераций.
В исходном состоянии задают начальные
(возможно произвольные) значения
промежуточных и выходных переменных,
в данном примере это значения переменных
,
,
,
,
соответствующие предыдущему состоянию
триггера. Новое состояние триггера
должно соответствовать указанным в
таблице изменившимся значениям входных
сигналов
,
и
.
Вычисления заканчиваются, если на
очередной итерации изменений переменных
нет, что и наблюдается в данном примере
на четвертой итерации.
Таблица 1
Итерация |
|
|
|
|
|
|
|
Предыдущее состояние |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
Исходные значения (итерация 0) |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
Итерация 1 |
0 |
1 |
1 |
1* |
1 |
0 |
0* |
Итерация 2 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1* |
0 |
Итерация 3 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0* |
1 |
0 |
Итерация 4 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1* |
0 |
Согласно методу простых итераций, в правые части уравнений модели на каждой итерации подставляют значения переменных, полученные на предыдущей итерации. В отличие от этого в методе Зейделя, если у некоторой переменной обновлено значение на текущей итерации, то именно его и используют в дальнейших вычислениях уже на текущей итерации. Метод Зейделя позволяет сократить число итераций, но для этого нужно предварительно упорядочить уравнения модели так, чтобы последовательность вычислений соответствовала последовательности прохождения сигналов по схеме. Такое упорядочение выполняют с помощью ранжирования.
Ранжирование заключается в присвоении элементам и переменным модели значений рангов в соответствии со следующими правилами:
в схеме разрываются все контуры обратной связи, что приводит к появлению дополнительных входов схемы (псевдовходов);
все внешние переменные (в том числе на псевдовходах) получают ранг 0;
элемент и его выходные переменные получают ранг , если у элемента все входы проранжированы и старший среди рангов входов равен
.
Так, если в схеме
(см. рис. 1) разорвать имеющийся контур
обратной связи в цепи переменной
и
обозначить переменную на псевдовходе
,
то ранги переменных оказываются
следующими:
,
,
,
имеют
ранг 0,
и
—
ранг 1,
—
ранг 2 и
—
ранг 3. В соответствии с этим переупорядочивают
уравнения в модели триггера:
Теперь уже на первой итерации по Зейделю получаем требуемый результат. Если разорвать контур обратной связи в цепи переменной , то решение в данном примере будет получено после второй итерации, но это все равно заметно быстрее, чем при использовании метода простой итерации.
Для сокращения объема вычислений в синхронном моделировании возможно использование событийного подхода. По-прежнему обращение к модели элемента происходит, только если на его входах произошло событие.
Для триггера (см. рис. 1) применение событийности в рамках метода простых итераций приводит к сокращению объема вычислений: вместо 16-кратных обращений к моделям элементов, как это видно из табл. 1, происходит лишь 5-кратное обращение. В табл. 1 звездочками помечены значения переменных, вычисляемые в событийном методе. Так, например, на итерации 0 имеют место изменения переменных и , поэтому на следующей итерации обращения происходят только к моделям элементов с выходами и .
