Современные средства и методы проектирования машиностроительных изд

экспериментальным путем, т.е. посредством обработки результатов эксперимента и подбора аппроксимирующих (приближенно совпадающих) зависимостей.

Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент (т.е. в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного фактора при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Математические модели – основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники. Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования – с целью проверки получаемых данных и для уточнения самой модели.

К промежуточным между эвристическими и математическими моделями можно отнести графические модели, представляющие различные изображения – схемы, графики, чертежи. Так, эскизу (упрощенному изображению) некоторого объекта в значительной степени присущи эвристические черты, а в чертеже уже конкретизируются внутренние и внешние связи моделируемого объекта.

Промежуточными также являются и аналоговые модели. Они позволяют исследовать одни физические явления или математические выражения посредством изучения других физических явлений, имеющих аналогичные математические модели.

Выбор типа модели зависит от объема и характера исходной информации о рассматриваемом объекте и возможностей проектировщика, исследователя. По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические (образные) – математические – физические (экспериментальные).

Технические объекты различаются по назначению, устройству и условиям функционирования. Следовательно, можно и нужно вносить соответствующие различия и в их модели.

51

В зависимости от целей исследования выделяют следующие модели:

функциональные, предназначенные для изучения функционального назначения элементов объекта, внутренних и внешних связей;

функционально-физические, предназначенные для изучения физических явлений, используемых для реализации заложенных в объект функций;

модели процессов и явлений, таких как кинематические, прочностные, динамические и другие, предназначенные для исследования тех или иных характеристик объекта, обеспечивающих его эффективное функционирование.

Модели также подразделяют на простые и сложные, однородные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и динамические, вероятностные и детерминированные и т.д. Стоит отметить, что когда говорят о техническом объекте как простом или сложном, закрытом или открытом и т.п., в действительности подразумевают не сам объект, а возможный вид его модели, подчеркивая особенность устройства или условий работы.

Четкого правила разделения объектов (т.е. моделей) на сложные и простые не существует. Обычно признаком сложных объектов служит многообразие выполняемых функций, большое число составных частей, разветвленный характер связей, тесная взаимосвязь с внешней средой, наличие элементов случайности, изменчивость во времени и др. Понятие сложности объекта субъективно и определяется необходимыми для его исследования затратами времени и средств, потребным уровнем квалификации, т.е. зависит от конкретного случая и конкретного специалиста.

К особому классу моделей относят имитационные модели. Их применение стало возможным благодаря развитию компьютерных технологий. У данных моделей и моделирования большие перспективы, поэтому студенты должны познакомиться с их возможностями.

52

4.3. Общая характеристика метода имитационного моделирования

Имитационное моделирование представляет собой процесс построения и испытания некоторого моделирующего алгоритма, имитирующего поведение и взаимодействие исследуемой системы с учетом случайных входных воздействий и внешней среды.

Имитационная модель обладает самым главным свойством моделей вообще – она может быть объектом эксперимента, причем эксперимент проводится с моделью, представленной в виде компьютерной программы [25].

Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний системы. При реализации модели на компьютере производится накопление статистических данных по показателям модели, которые являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин. Таким образом, математическая статистика и теория вероятностей являются математическими основами имитационного моделирования.

Имитационные модели могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Pascal, С++, Fortran и др.). Они предоставляют практически неограниченные возможности в разработке и отладке программ моделей. Однако модель в виде программы на универсальном языке программирования часто непонятна исследователю. Ведь совершенно необязательно исследователь, специалист в конкретной предметной области должен знать тонкости программирования на каком-либо языке. Поэтому были созданы специализированные языки моделирования, которые существенно упрощают создание моделей и обработку результатов моделирования (Simula, Аrena, семейство языков GPSS и др.).

53

Имитационная модель может представить объект практически любой сложности. Ограничениями могут служить лишь недостаточная квалификация исполнителя, а также требование адекватности модели и достижения очень большой точности результата. А это связано с получением статистических выборок большого объема, что ведет к необходимости получения большого числа реализаций модели и, следовательно, высокопроизводительных компьютеров.

Если сложность аналитической модели с усложнением моделируемого объекта возрастает с ускорением, как показано на рис. 4.1, то сложность имитационной модели, начиная с некоторого уровня S0, растет незначительно [25].

Рис. 4.1. Иллюстрация роста сложности моделей: 1 – имитационная модель; 2 – аналитическая модель

Достоинствами имитационных моделей также являются:

простота алгоритма;

малая связность алгоритма;

устойчивость к случайным сбоям компьютера, так как при большом числе реализаций (прогонов) модели сбой в одной из них исказит статистику несущественно.

Недостатком имитационного моделирования является то, что решение, результат является численным, частным, справедливым только для конкретных значений исходных данных.

54

Чтобы получить функциональные зависимости между параметрами исследуемого процесса (системы), потребуется сделать очень большое количество вариантов решений. Аналитическая же модель дает, как правило, функциональные зависимости. Если сложность задачи, требуемая точность решения, возможности математики и способности исследователя позволяют построить математическую аналитическую модель, то следует использовать ее.

Метод имитационного моделирования стал развиваться с появлением цифровых вычислительных машин, большой производительностью и памятью. Отметим, что именно необходимость широкого применения статистического моделирования является одним из существенных стимулов создания высокопроизводительных компьютеров.

Одной из основных целей имитационного моделирования является определение показателей эффективности различных операций. Показатели эффективности могут выступать в виде оценок характеристик случайных величин или процессов либо вероятностей исхода операций. В первом случае это время, расход ресурсов, численности противоборствующих сторон, расстояния и т.п. Во втором случае показатель эффективности выступает в качестве вероятности, например, достижения цели операции в заданный срок, исправного состояния техники и т.д.

Контрольные вопросы

1.Что понимается под моделью технического объекта?

2.Какие требования предъявляются к моделям?

3.Какие виды моделей существуют вообще и какие используются при проектировании ТО?

4.Что такое имитационное моделирование?

5.Для каких задач целесообразно использовать имитационное моделирование?

55

5. МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Проектирование представляет собой последовательность выполнения взаимообусловленных действий – процедур. В свою очередь, процедуры подразумевают использование определенных методов, основанных на тех или иных законах природы и общества.

Сложность процесса проектирования, нестандартность проектных ситуаций вызывают необходимость знания и владения различными методами: эвристическими, экспериментальными, формализованными, алгоритмическими. Рассмотрим кратко суть и особенности этих методов.

5.1. Эвристические методы

Сейчас практически во всех преуспевающих фирмах, занятых созданием материальной продукции, поиск новых идей и решений ведется с помощью тех или иных эвристических методов. А для современного проектанта знание этих методов становится столь же необходимым, как умение работать на компьютере.

Эвристические методы основаны на подсознательном мышлении, не допускают алгоритмизации и характеризуются неосознанным способом действий для достижения осознанных целей, т.е. базируется на накопленном и упорядоченном в мозгу человека опыте и на интуиции.

Эвристические методы присущи только человеку, это творческий процесс и это отличает их от искусственных интеллектуальных.

В настоящее время к сфере человеческой деятельности относят:

постановку задачи;

выбор методов ее решений и построение моделей и алгоритмов, выдвижение гипотез и предположений;

осмысление результатов и принятие решений.

56

Стоит отметить, что важной особенностью именно человеческой деятельности является наличие в ней элемента случайности: необъяснимые поступки и сумасбродные решения часто лежат в основе оригинальных и неожиданных идей.

Однако с развитием вычислительной техники выполнение все большего числа функций берут на себя автоматические системы, при этом выполняя работу быстрее и эффективнее человека. Задача проектанта, прежде всего, совершенствоваться в эвристических процедурах, а не в выполнении алгоритмизированных операций, чтобы впоследствии не оказаться вытесненным «разумной» техникой или конкурирующими организациями.

Эвристические методы оперируют понятиями и категориями – абстрактными, отвлеченными, конкретными.

В настоящее время известно более трех десятков существенно отличающихся эвристических методов. К таким методам относят:

метод мозговой атаки (мозгового штурма);

метод синектики;

метод элементарных вопросов;

принцип «синергии»;

метод наводящих операций и др.;

морфологический анализ и синтез технических систем;

методы поискового конструирования с помощью различных систематизированных накопителей информации;

метод проектирования, основанный на применении операций Коллера;

метод матриц открытия;

метод гирлянд ассоциаций и метафор;

методступенчатогоподходакрешениюзадачиА. Фрейзера;

метод функционального изобретательства К. Джоунса;

метод проектирования Фанге;

метод проектирования по Байтцу;

системное проектирование по Ханзену;

методическое конструирование по Роденакеру;

57

процесс проектирования изделий по Э. Тьялве;

метод эвристических приемов;

метод морфологического ящика и другие подходы;

десятичные матрицы поиска Повилейко;

различные интегральные обобщенные методики.

Обзор ряда эвристических методов будет приведен в следующих главах. Но особое внимание будет уделено, как наиболее зарекомендовавшим себя для многих проектантов, методу Коллера (глава 7), десятичным матрицам поиска Повилейко (глава 8), методу эвристических приемов (глава 9).

5.2. Экспериментальные методы

Экспериментальные методы проектирования основаны на использовании реальных объектов и физических (химических, социальных и т.д.) моделей.

Несмотря на сложность, только они позволяют получить наиболее достоверные и надежные исходные данные и результаты решений, служат основой для разработки других методов и моделей. Однако следует помнить, что степень объективности результатов исследований зависит от грамотности постановки и проведения эксперимента и обработки его результатов.

Экспериментальные исследования в основном ведутся с двумя целями:

1)определение закономерностей и характеристик, присущих исследуемому объекту (например, зависимость удлинения детали при ее нагреве), и определение действительных значений его параметров (например, физико-механические свойства используемого материала, степень коррозиеустойчивости и т.п.);

2)сбор данных, которые будут содержать достаточные сведения для подтверждения правильности гипотез или ранее принятых решений (определение фактических характеристик, их соответствие заданным показателям качества, проверка технологических решений и т.д.).

Экспериментальные данные получают посредством измерений, анализов, диагностирования, фиксации событий (отка-

58

зы, повреждения) и другими способами. Исследуемые характеристики изделий либо экспериментально оцениваются (задача – получение качественных или количественных оценок), либо контролируются (задача – установление соответствия реальных характеристик требуемым).

Испытания проводятся в естественных или искусственно созданных (моделируемых) условиях либо в условиях, обусловленных функционированием самого изделия (например, внутренний нагрев вследствие трения). Для имитации условий используют следующие виды воздействий: механические (внешние нагрузки, вибрации, удар и т.п.); климатические (атмосферное давление, температура, влажность, пыль и т.п.); термические (нагрев или охлаждение); радиационные; электрические (напряжение, ток, поле); электромагнитные; магнитные; химические (специальные среды); биологические.

В зависимости от целей возможно проведение следующих видов испытаний:

определительные; уточняют значения характеристик изделия;

контрольные; уточнят качество изделия;

сравнительные; проводят в идентичных условиях для сравненияхарактеристиканалогичных илиодинаковых объектов;

исследовательские; изучают и уточняют свойства изделия; этот вид испытаний могут проводить и на промежуточных этапах проектирования: исследуют показатели качества, выбирают наилучший режим эксплуатации или наилучшие характеристики (поисковые исследования), сравнивают проектные варианты изделия и его узлов, оценивают параметры и вид математических моделей, выявляют существенно влияющие на показатели качества факторы.

В зависимости от степени соответствия реальным условиям испытания подразделяются на следующие:

Лабораторные. Это – в основном исследовательские испытания. В лабораторных условиях изучается поведение от-

59

дельных узлов и деталей, макетов и образцов. Часть внешних параметров имитируется.

Стендовые (заводские). На испытательном оборудовании (стендах) в работе проверяется взаимодействие механизмов и отдельных узлов, выявляются дефекты, замеряются основные характеристики. Здесь исследуются экспериментальные образцы изделий, и часть внешних воздействийимитируется.

Полигонные. Исследования опытных образцов изделий ведется в условиях, наиболее приближенных к реальным, в две стадии: обкатка и опробование. Проверяется надежность изделия и соответствие его характеристик. Время обкатки устанавливается нормативными документами. Изделие последовательно обкатывается на холостом ходу и под частичной нагрузкой. Опробование изделия с целью уточнения фактических характеристик проводится в рабочих условиях, под полной нагрузкой и предусматривает различные варианты условий и режимов работы.

Натурные. Испытывается реальное изделие в условиях его прямого назначения с непосредственной оценкой реальных свойств.

Эксплуатационные. Проводятся в условиях непосредственной эксплуатации серийно (промышленно) выпускаемого изделия. Собираются статистические данные об изделии, выявляются скрытые дефекты и дополнительные возможности.

Порядок испытаний важен в процессе поисковых исследований: в зависимости от выбранной последовательности действий при экспериментальном поиске оптимального соотношения параметров объекта или какого-то процесса может потребоваться больше или меньше опытов. Эти экспериментальные задачи подобны математическим задачам численного поиска оптимальных решений. Наиболее хорошо разработаны методы одномерного поиска (однофакторные однокритериальные задачи), такие как метод Фибоначчи, метод золотого сечения.

Снижение трудоемкости и сокращение сроков испытаний достигается применением автоматизированных экспериментальных комплексов. Такой комплекс включает в себя испыта-

60