- •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
4.7. Системы массового обслуживания
Объектами проектирования на системном уровне являются такие сложные системы, как производственные предприятия, транспортные системы, вычислительные системы и сети, автоматизированные системы проектирования и управления и т.п. В этих приложениях анализ процессов функционирования систем связан с исследованием прохождения через систему потока заявок (иначе называемых требованиями или транзактами). Примерами транзактов в названных системах могут служить заготовки и обрабатываемые детали, пассажиры и грузы, решаемые задачи и запросы на информационные услуги, технические задания и обрабатываемые документы. Разработчиков подобных сложных систем интересуют прежде всего такие параметры, как производительность (пропускная способность) проектируемой системы, продолжительность обслуживания (задержки) заявок в системе, эффективность используемого в системе оборудования.
Очевидно, что параметры заявок, поступающих в систему, являются случайными величинами и при проектировании могут быть известны лишь их законы распределения и числовые характеристики этих распределений. Поэтому анализ функционирования на системном уровне, как правило, носит статистический характер. В качестве математического аппарата моделирования удобно принять теорию массового обслуживания, а в качестве моделей систем на этом уровне использовать системы массового обслуживания (СМО).
Типичными выходными параметрами в СМО являются числовые характеристики таких величин, как время обслуживания заявок в системе, длины очередей заявок на входах, время ожидания обслуживания в очередях, загрузка устройств системы, а также вероятность обслуживания в заданные сроки и т.п.
В простейшем случае СМО представляет собой некоторое средство (устройство), называемое обслуживающим аппаратом (ОА), вместе с очередями заявок на входах. Более сложные СМО состоят из многих взаимосвязанных ОА. Обслуживающие аппараты СМО в совокупности образуют статические объекты СМО, иначе называемые ресурсами или каналами. Например, в вычислительных сетях ресурсы представлены аппаратными и программными средствами. Транзакты в СМО называют динамическими объектами.
Состояние СМО
характеризуется состояниями составляющих
ее объектов. Например, состояния ОА
выражаются булевыми величинами, значения
которых интерпретируются как
(занято)
и
(свободно),
и длинами очередей на входах ОА,
принимающими неотрицательные целочисленные
значения.
Системы массового обслуживания подразделяют на одно- и многофазные, на одно- и многоканальные, на СМО с отказами и с очередями. Фазой называют ОА, включенный последовательно с некоторым предыдущим ОА, а каналом - ОА, включенный параллельно с некоторым другим ОА.
В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем не обслуживается.
В СМО с очередями заявка, пришедшая в момент, когда все ОА заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает обслуживания.
СМО с очередями подразделяются на разные виды в зависимости от того, как организована очередь. Возможны ограничения на длины очереди и на время ожидания в очереди. Правило, согласно которому заявки выбирают из очередей на обслуживание, называют дисциплиной обслуживания, а величину, выражающую преимущественное право на обслуживание, — приоритетом. В бесприоритетных дисциплинах все транзакты имеют одинаковые приоритеты. Среди бесприоритетных дисциплин наиболее популярны дисциплины FIFO (первым пришел — первым обслужен), LIFO (последним пришел — первым обслужен) и со случайным выбором заявок из очередей.
В приоритетных дисциплинах для заявок каждого приоритета на входе ОА выделяется своя очередь. Заявка из очереди с низким приоритетом поступает на обслуживание, если пусты очереди с более высокими приоритетами. Различают приоритеты абсолютные, относительные и динамические. Заявка из очереди с более высоким абсолютным приоритетом, поступая на вход занятого ОА, прерывает уже начатое обслуживание заявки более низкого приоритета. В случае относительного приоритета прерывания не происходит, более высокоприоритетная заявка ждет окончания уже начатого обслуживания. Динамические приоритеты могут изменяться во время нахождения заявки в СМО.
В открытой СМО в отличие от замкнутой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии находится сама СМО.
Исследование поведения СМО, т.е. определение временных зависимостей переменных, характеризующих состояние СМО, при подаче на входы любых требуемых в соответствии с заданием на эксперимент потоков заявок, называют имитационным моделированием СМО. Имитационное моделирование проводят путем воспроизведения событий, происходящих одновременно или последовательно в модельном времени. При этом под событием понимают факт изменения значения любой фазовой переменной.
Подход, альтернативный имитационному моделированию, называют аналитическим исследованием СМО. Аналитическое исследование заключается в получении формул для расчета выходных параметров СМО с последующей подстановкой значений аргументов в эти формулы в каждом отдельном эксперименте.
Модели СМО, используемые при имитационном и аналитическом моделировании, называются имитационными и аналитическими моделями соответственно.
Аналитические модели удобны в использовании, поскольку для аналитического моделирования не требуются сколько-нибудь значительные затраты вычислительных ресурсов, часто без постановки специальных вычислительных экспериментов разработчик может оценить характер влияния аргументов на выходные параметры, выявить те или иные общие закономерности в поведении системы. Но, к сожалению, аналитическое исследование удается реализовать только для частных случаев сравнительно несложных СМО. Для сложных СМО аналитические модели если и удается получить, то только при принятии упрощающих допущений, ставящих под сомнение адекватность модели.
Поэтому основным подходом к анализу САПР на системном уровне проектирования считают имитационное моделирование, а аналитическое исследование используют при предварительной оценке различных предлагаемых вариантов систем.
Некоторые компоненты СМО характеризуются более чем одним входным и (или) выходным потоками заявок. Правила выбора одного из возможных направлений движения заявок входят в соответствующие модели компонентов. В одних случаях такие правила относятся к исходным данным (например, выбор направления по вероятности), но в некоторых случаях желательно найти оптимальное управление потоками в узлах разветвления. Тогда задача моделирования становится более сложной задачей синтеза, характерными примерами являются маршрутизация заявок или синтез расписаний и планов.
