
- •1.Структура сапр оборудования.
- •2.Средства диалогового проектирования
- •3.Оптимизация при проектировании технических объектов
- •4.Обоснование и выбор критериев оптимальности
- •5.Проектирование машин на основе системного подхода
- •6.Типовые решения в сапр
- •7.Классификация задач конструкторского проектирования
- •8.Геометрическое моделирование и синтез форм деталей, общие положения
- •9.Геометрические модели, определение, классификация
- •10.Выбор промышленных роботов в автоматизированном производстве
- •11.Назначение и состав сапр приспособлений
- •12.Построение информационной базы сапр приспособлений
- •13.Автоматизация синтеза конструкции приспособления
- •14.Анализ конструкций, основные задачи анализа.
- •15.Последовательность подготовки задач для решения на эвм
- •16.Методы описания алгоритма.
- •17.Программное обеспечение сапр.
- •18.Информационное обеспечение сапр.
- •19.Технологическое информационное обеспечение сапр
- •20.Создание трехмерной модели. Трехмерное параметрическое моделирование
- •21.Состав интегрированных сапр.
- •22.Направления интеграции при разработке современных сапр. Требования к интегрированным сапр.
- •23.Стадии разработки конструкторской документации
- •24.Автоматизация конструкторского документирования
- •25.Определение синтеза. Автоматизация синтеза конструкций.
- •26.Состав технологической подготовки производства.
- •27.Процесс проектирования машин. Автоматизация проектирования.
- •28.Основные документы, регламентирующие организацию функционирования сапр в проектной организации.
- •29.Состав гибких производственных систем.
- •30.Перспективы автоматизации конструкторского и технологического проектирования.
4.Обоснование и выбор критериев оптимальности
Содержание критериев оптимальности (К. о.) объективно обусловлено многими факторами: характером общественного строя, экономическими законами, масштабами решений (народное хозяйство, отрасль производства, отдельное предприятие), содержанием целей, на достижение которых направлены действия, и т. д. Принцип оптимальности заимствован из математического программирования и теории управления.
К. о. призван помочь обосновать решение. Практические задачи обоснования решения можно условно подразделить на 3 типа. Сущность задач 1-го типа заключается в необходимости выбора наилучшего варианта действий, обеспечивающих достижение вполне определённого, т. е. заданного результата при минимальном расходе ресурсов. В задачах 2-го типа объём имеющихся ресурсов зафиксирован, нужно найти наилучший вариант их использования для получения максимального результата. Задачи, в которых поиск наилучшего варианта ведётся при отсутствии жёстких ограничений как по объёму используемых ресурсов, так и по конечному результату, относятся к 3-му типу. При обосновании решений оперируют понятием степень достижения цели, которую характеризуют определённым показателем.
Ресурсы, имеющиеся в распоряжении общества, отрасли или предприятия, ограничены, поэтому объём ресурсов, выделяемых на одну цель, в какой-то степени зависит от того, сколько их выделено на др. цели. Следовательно, любой вариант распределения ресурсов прямо или косвенно касается одновременно несколько целей и поэтому характеризуется несколькими показателями.
Решение задачи любого типа в принципе сводится к рассмотрению множества альтернатив с последующей их сравнительной оценкой и выбором наилучшей
Результаты каждого решения характеризуются сочетанием значений нескольких показателей. Чтобы установить, какое из возможных решений лучше, нужно сравнить их по нескольким показателям. В этом случае может возникнуть необходимость в формировании К. о., который облегчит сравнительную оценку альтернатив. В качестве К. о. можно использовать величину, которая, как и отдельные показатели, измеряется в непрерывной или дискретной шкалах. Причём дискретные оценки могут быть порядковыми и метрическими. Порядковая шкала представляет собой последовательность различных сочетаний значений показателей, составленную исходя из соответствия этих сочетаний определённым целям. При использовании подобной шкалы для сравнения вариантов нельзя установить, насколько один результат лучше другого, можно только определить, какой из вариантов лучше других. Метрическая шкала, в отличие от порядковой, допускает оценку «расстояния» между двумя соседними порядками (рангами), т. е. позволяет установить, насколько одна альтернатива лучше другой. Примером порядковой шкалы для одного показателя могут быть словесные (качественные) определения степени достижения намеченной цели: полное удовлетворение какой-либо потребности, частичное удовлетворение потребности и т. п. Показатель, выраженный в метрической шкале, может представлять собой объём продукции определённого назначения. На практике чаще всего приходится сравнивать альтернативы, различающиеся конечными результатами и затратами типа «лучше и дороже», «хуже и дешевле».