- •Введение
- •1. Структура и классификация сапр
- •1.1.Разновидности сапр
- •1.2.Функции, характеристики и примеры cae/cad/cam-систем
- •1.3.Понятие о cals-технологии
- •1.4.Комплексные автоматизированные системы
- •1.5.Системы управления в составе комплексных автоматизированных систем
- •1.6.Автоматизированные системы делопроизводства (асд)
- •2.Системы автоматизированного проектирования и их место среди других автоматизированных систем
- •3.Системные среды и программно-методические комплексы сапр
- •3.1.Функции сетевого программного обеспечения
- •3.1.1.Системы распределенных вычислений
- •3.1.2.Прикладные протоколы и телекоммуникационные информационные услуги
- •3.1.3.Информационная безопасность
- •3.2.Назначение и состав системных сред сапр
- •3.2.1.Системные среды автоматизированных систем
- •3.2.2.Подходы к интеграции по в сапр
- •3.2.3.Технологии интеграции по типа dde и ole
- •3.2.4.Управление данными в сапр
- •3.2.5.Варианты управления данными в сетях ас
- •3.2.6.Интеллектуальные серверы бд
- •3.2.7.Распределенные базы данных (рбд)
- •3.2.8.Программные средства управления проектированием в сапр
- •3.2.9.Примеры подсистем управления данными и проектированием
- •3.3.Инструментальные среды разработки программного обеспечения
- •3.3.1.Среды быстрой разработки приложений
- •3.3.2.Компонентно-ориентированные технологии
- •3.3.3.Пример реализации компонентно-ориентированной технологии в сапр
- •4.Системный подход к проектированию
- •4.1.Понятие инженерного проектирования
- •4.2.Принципы системного подхода
- •4.3.Основные понятия системотехники
- •5.Структура процесса проектирования
- •5.1.Иерархическая структура проектных спецификаций и иерархические уровни проектирования.
- •5.2.Стадии проектирования
- •5.3.Содержание технических заданий на проектирование
- •5.4.Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
- •5.5.Типовые проектные процедуры
- •6.Виды обеспечения и требования к их компонентам (гост 23501.101-87)
- •6.1.Программное обеспечение сапр
- •6.2.Информационное обеспечение сапр
- •6.3.Методическое обеспечение сапр
- •6.4.Математическое обеспечение сапр
- •6.5.Лингвистическое обеспечение сапр
- •6.6.Техническое обеспечение сапр
- •6.7.Организационное обеспечение сапр
- •7.Математическое моделирование автоматизированных систем
- •7.1.Математическое обеспечение анализа проектных решений
- •7.1.1.Математический аппарат в моделях разных иерархических уровней
- •7.1.2.Требования к математическим моделям и численным методам в сапр.
- •7.1.3.Место процедур формирования моделей в маршрутах проектирования
- •7.2.Математические модели в процедурах анализа на макроуровне
- •7.2.1.Исходные уравнения моделей
- •7.2.2.Примеры компонентных и топологических уравнений
- •7.2.3.Представление топологических уравнений
- •7.2.4.Особенности эквивалентных схем механических объектов.
- •7.2.5.Характеристика методов формирования ммс
- •7.2.6.Узловой метод
- •7.3.Методы и алгоритмы анализа на макроуровне
- •7.3.1.Выбор методов анализа во временной области
- •7.3.2.Алгоритм численного интегрирования соду
- •7.3.3.Методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений
- •7.3.4.Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •7.3.5.Анализ в частотной области
- •7.3.6.Многовариантный анализ
- •7.3.7.Организация вычислительного процесса в универсальных программах анализа на макроуровне.
- •7.4.Имитационное моделирование
- •7.4.1.Имитационное моделирование систем массового обслуживания
- •7.4.2.Событийный метод моделирования
- •7.4.3.Краткое описание языка срss
- •7.4.4.Сети Петри
- •7.4.5.Анализ сетей Петри
- •7.5.Математическое обеспечение синтеза проектных решений
- •7.5.1.Постановка задач параметрического синтеза
- •7.5.1.1.Место процедур синтеза в проектировании
- •7.5.1.2.Критерии оптимальности
- •7.5.1.3.Задачи оптимизации с учетом допусков
- •7.5.2.Обзор методов оптимизации
- •7.5.2.1.Классификация методов математического программирования
- •7.5.2.2.Методы одномерной оптимизации
- •7.5.2.3.Методы безусловной оптимизации
- •7.5.2.4.Необходимые условия экстремума
- •7.5.2.5.Методы поиска условных экстремумов.
- •7.5.3.Постановка задач структурного синтеза
- •7.5.3.1.Процедуры синтеза проектных решений
- •7.5.3.2.Задача принятия решений
- •7.5.3.3.Представление множества альтернатив
- •7.5.3.4.Морфологические таблицы
- •7.5.3.5.Альтернативные графы
- •7.5.3.6.Исчисления
- •7.5.4.Методы структурного синтеза в сапр
- •7.5.4.1.Системы искусственного интеллекта.
- •7.5.4.2.Дискретное математическое программирование
- •7.5.4.3.Элементы теории сложности
- •7.5.4.4.Эволюционные методы.
- •7.5.4.5.Постановка задачи поиска оптимальных решений с помощью генетических алгоритмов
- •7.5.4.6.Простой генетический алгоритм
- •7.5.4.7.Разновидности генетических операторов
- •7.5.4.8.Генетический метод комбинирования эвристик
- •8.Эффективность сапр
- •9.Понятие об открытых системах
- •9.1.История развития открытых систем
- •9.2.Существующие определения открытых систем и терминология
- •9.3.Различные подходы к понятию "открытые системы"
- •10.Технологии и стандарты информационной поддержки жизненного цикла изделий
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
7.5.3.5.Альтернативные графы
Любую морфологическую таблицу можно представить в виде дерева (рис. 7.29). На рисунке функции представлены вершинами И (темные кружки), значения функций – вершинами ИЛИ (светлые кружки). Очевидно, что таблица представляет множество однотипных объектов, поскольку все они характеризуются одним и тем же множеством функций.
Рисунок 7.29 – Дерево, соответствующее
морфологической таблице
Для разнотипных объектов применяют многоярусные альтернативные графы. Например, на рис. 7.30 показан двухъярусный граф, в котором для разных типов объектов предусмотрены разные подмножества функций.
Рисунок 7.30 – И-ИЛИ-граф
Если допустить некоторую избыточность при изображении И-ИЛИ- графа, то его можно превратить в И-ИЛИ-дерево, что ведет к определенным удобствам.
Очевидно, что И-ИЛИ-дерево можно представить как совокупность морфологических таблиц. Каждая ИЛИ вершина дерева соответствует частной морфологической таблице, т.е. множеству функций так, что i-я выходящая ветвь отображает i-ю функцию. Каждая ИЛИ вершина, инцидентная i-й ветви, соответствует множеству вариантов реализации i-й функции, при этом j-я исходящая из ИЛИ вершины ветвь отображает j-й вариант реализации.
Алгоритмизация синтеза на базе И-ИЛИ-деревьев требует введения правил выбора альтернатив в каждой вершине ИЛИ. Эти правила чаще всего имеют эвристический характер, связаны с требованиями ТЗ, могут отражать запреты на сочетания определенных компонентов структур. Трудности эффективного решения задачи существенно возрастают при наличии ограничений, типичными среди которых являются ограничения на совместимость способов реализации разных функций, т.е. ограничения вида
-
Сij and Cpq = false,
(7.63)
где Сij = true, если в оцениваемый вариант вошел элемент Эij, иначе Сij = false. Условие (7.63) означает, что в допустимую структуру не могут входить одновременно элементы Эij и Эpq. Совокупность ограничений типа (7.63) можно представить как систему логических уравнений с неизвестными Сij. Тогда задачу синтеза можно решать эволюционными методами, если предварительно или одновременно с ней решать систему логических уравнений (задачу о выполнимости).
7.5.3.6.Исчисления
Очевидно, что в большинстве случаев структурного синтеза вместо нереализуемого явного представления всего множества проектных решений задают множество элементов и совокупность правил объединения этих элементов в допустимые структуры (проектные решения).
Эти множества элементов и правил часто представляют в виде формальной системы (исчисления), т.е. задача синтеза имеет вид
ЗС = <Э; НТ; АК; П>,
где Э – алфавит исчисления (алфавит представлен базовыми элементами, из которых синтезируется структура); НТ – множество букв, не совпадающих с буквами алфавита Э и служащих для обозначения переменных; АК – множество аксиом исчисления, под которыми понимаются задаваемые исходные формулы (слова) в алфавите Э (например, соответствия функций и элементов); П – множество правил вывода новых формул в алфавите Э из аксиом и ранее выведенных корректных формул. Каждую формулу можно интерпретировать как некоторую структуру, поэтому синтез – это процесс вывода формулы, удовлетворяющей исходным требованиям и ограничениям.
Другие примеры компактного задания множества альтернатив А через множества Э и П связан с использованием систем искусственного интеллекта, в которых Э есть база данных, П – база знаний, или эволюционных методов, в которых Э – также база данных, П – множество эвристик, последовательность применения которых определяется эволюционными и генетическими принципами.