- •Камышинский технологический институт (филиал)
- •Введение
- •1. Методология и принципы проектирования сложных технических систем
- •1.1. Общие сведения о процессе проектирования
- •1.2. Принципы, уровни и аспекты проектирования, пути повышения его эффективности
- •1.3. Структура и составные части процесса проектирования. Нисходящее и восходящее проектирование
- •1.4. Классификация типовых процедур проектирования
- •1.5. Типичная последовательность проектных процедур
- •1.6. Общая схема процесса проектирования
- •1.7. Проектирование сложных технических систем. Свойства и характеристики сложных технических систем
- •1.8. Виды и формы представления стс
- •1.9. Математические модели стс
- •1.10. Содержание процесса проектирования стс
- •1.11. Организация и принципы системного проектирования стс
- •1.12. Математическая постановка задачи принятия проектных решений
- •1.13. Типовая структура процесса принятия проектных решений
- •Вопросы для самоконтроля
- •2. Принципы, методология и методика построения сапр
- •2.1. Основные аспекты автоматизированного проектирования. Требования к объектам проектирования в сапр
- •2.2. Технологический процесс проектирования в условиях функционирования сапр
- •2.3. Основные принципы создания сапр
- •2.4. Классификация сапр
- •2.5. Состав и структура сапр
- •2.6. Математическое обеспечение сапр
- •2.7. Лингвистическое обеспечение сапр
- •2.8. Программное обеспечение сапр как объект проектирования
- •2.9. Информационное обеспечение сапр как объект проектирования
- •2.10. Техническое обеспечение сапр
- •2.11. Методика разработки сапр
- •2.12. Организация эксплуатации, обслуживания и развития сапр
- •2.13. Определение характеристик и оценка качества сапр
- •2.14. Технико-экономическая эффективность сапр
- •Вопросы для самоконтроля
- •3. Методологические основы и аспекты автоматизированного проектирования сложных технических систем
- •3.1. Автоматизация функционального проектирования. Задачи функционального проектирования
- •3.2. Одновариантный анализ
- •3.3. Многовариантный анализ
- •3.4. Процедуры параметрической оптимизации
- •3.5. Имитационное моделирование в функциональном проектировании. Понятия имитационного моделирования
- •3.6. Организация процесса имитационного моделирования
- •3.7. Автоматизация конструкторского проектирования. Классификация задач конструкторского проектирования
- •3.8. Формализация задач топологического проектирования
- •3.9. Геометрическое моделирование и синтез форм деталей
- •3.10. Оценка результатов конструкторского проектирования на основе функциональных моделей
- •3.11. Автоматизация технологического проектирования. Основные задачи и модели автоматизации технологического проектирования
- •Вопросы для самоконтроля
- •Список литературы
- •Для заметок Для заметок
- •400131 Волгоград, просп. Им. В. И. Ленина, 28.
- •400131 Волгоград, ул. Советская, 35.
2.6. Математическое обеспечение сапр
Математическое обеспечение (МО) САПР включает в себя математические модели (ММ) объектов проектирования, методы и алгоритмы, необходимые для выполнения проектных процедур автоматизированного проектирования. МО САПР делится на общее и специальное. К математическим моделям предъявляют требования универсальности, точности, адекватности и экономичности.
Степень универсальности характеризует применимость ММ к анализу более или менее многочисленной группы однотипных объектов. Например, ММ резистора в виде уравнения закона Ома характеризует свойство резистора пропускать электрический ток, вне зависимости от того, какие габаритные размеры имеет резистор как деталь, какую механическую прочность и т. п.
Точность ММ оценивается степенью совпадения значений параметров реального объекта и значений тех же параметров, рассчитанных с помощью оцениваемой ММ. Пусть отражаемые в ММ свойства оцениваются вектором выходных параметров Y =(y1, y2,…, ym ). Тогда, обозначив истинное и рассчитанное с помощью ММ значение j-го выходного параметра через yj ист и yjм соответственно, определим относительную погрешность εj расчёта параметра yj как εj =(yjм - yj ист )/yj ист. В результате получим векторную оценку относительной погрешности ε = (ε1, ε2, …, εm). При необходимости сведения этой оценки к скалярной используют какую-либо норму вектора ε, например: εм =|| ε||=max|εj|, j[1: m].
Адекватность ММ – способность отображать заданные свойства с погрешностью не выше заданной. Поскольку выходные параметры являются функциями векторов параметров внешних Q и внутренних X, погрешность εj зависит от значений Q и X. Обычно значения внутренних параметров ММ определяют из условия минимизации погрешности εм в некоторой точке Qном пространства внешних параметров, а используют модель с рассчитанным вектором X при различных значениях Q. При этом, как правило, адекватность модели имеет место лишь в ограниченной области изменения внешних переменных – области адекватности (ОА) математической модели: ОА = {Q | εм<= δ}, где δ > 0 – заданная константа, равная предельно допустимой погрешности модели.
Экономичность ММ характеризуется затратами вычислительных ресурсов (затратами машинного времени и памяти) на её реализацию. Чем меньше эти затраты, тем модель экономичнее. В общем случае процедура получения математических моделей включает в себя следующие операции:
1. Выбор свойств объекта, которые подлежат отражению в модели. Этот выбор основан на анализе возможных применений модели и определяет степень универсальности ММ.
2. Сбор исходной информации о выбранных свойствах объекта. Источником сведений могут быть: опыт и знания разработчика модели, научно-техническая литература, описания прототипов – имеющихся ММ для элементов, результаты экспериментального измерения параметров и т. п.
3. Синтез структуры ММ. Структура ММ – это общий вид математических соотношений модели без конкретизации числовых значений фигурирующих в них параметров. Синтез структуры – наиболее ответственная и с наибольшим трудом поддающаяся формализации операция.
4. Расчёт числовых значений параметров ММ. Эта задача ставится как задача минимизации погрешности модели заданной структуры, т.е. min εм (X), Х ХД, где Х – вектор параметров модели; ХД – область варьирования параметров.
5. Оценка точности и адекватности ММ.
Математические модели классифицируются по следующим признакам:
1. По характеру отображаемых свойств объекта – структурные, функциональные. Структурные ММ предназначены для отображения структурных свойств объекта. Функциональные ММ – для отображения физических и информационных процессов.
2. По принадлежности к иерархическому уровню – ММ микроуровня, макроуровня, метауровня.
3. По степени детализации описания внутри одного уровня – полные и макромодели. Полные ММ отражают связи всех элементов объекта в отличие от макромоделей.
4. По способу представления свойств объекта – аналитические, алгоритмические, имитационные. Аналитические ММ представляют собой явные выражения выходных параметров как функций входных и внутренних параметров. Алгоритмические ММ выражают связи выходных параметров с параметрами внутренними и внешними в форме алгоритма. Имитационные ММ – алгоритмические или программные модели, отражающие поведение исследуемого объекта во времени при задании внешних воздействий на объект.
5. По способу получения модели – теоретические, эмпирические.
