Прикладные аспекты имитационного моделирования. Учебное пособие

4.1. Моделирование электронной аппаратуры (ЭА)

элементы последующего уровня иерархии – элементы памяти. Используя логические элементы и элементы памяти, формируется следующий уровень иерархии, состоящий из функциональных элементов. На заключительном этапе из элементов предыдущих уровней иерархии компонуется самый высокий уровень, который представляет кристалл БИС микропроцессора.

Познакомимся кратко с каждым из указанных иерархических уровней элементов.

На рис. 4.4 показано формирование библиотеки транзисторов, которая, обычно состоит из 15–20 типов транзисторов, различающиеся между собой электрофизическими характеристиками.

Рис. 4.4. Формирование библиотеки транзисторов

На рис. 4.5 показан транзистор в объёме кристалла. Задачи его проектирования (функциональные, конструкторские, технологические) взаимосвязаны:

•выбор структуры и расчёт параметров;

•выбор топологии и расчёт размеров;

•анализ электрических параметров;

•анализ технологического процесса.

После решения указанных задач транзистор как «чёрный ящик» помещается в библиотеку и проектируется следующий транзистор.

На рис. 4.6 иллюстрируется формирование библиотеки логических элементов. Современная схемотехника допускает из 5–8 транзисторов формировать логические элементы И, ИЛИ, НЕ, каждый из которых также проходит все этапы проектирования, как и транзистор, затем выполняется их моделирование, после чего они помещаются в библиотеку логических элементов в виде «чёрного ящика».

51

4. Прикладные аспекты имитационного моделирования

Рис. 4.6. Формирование библиотеки логических элементов

На рис. 4.7 иллюстрируется формирование библиотеки элементов памяти. Современная схемотехника допускает из 5–8 логических элементов формировать элементы памяти (триггеры), каждый из которых также помещается в библиотеку элементов памяти в виде «чёрного ящика».

52

4.1. Моделирование электронной аппаратуры (ЭА)

На рис. 4.8 иллюстрируется формирование библиотеки функциональных элементов.

Рис. 4.8. Формирование библиотеки функциональных элементов

Используя библиотеки логических элементов и элементов памяти, формируются функциональные элементы и в виде «чёрных ящиков» помещаются в библиотеку функциональных элементов.

На заключительном этапе, пользуясь созданными библиотеками элементов, планируют кристалл БИС, решая задачи размещения функциональных элементов и прокладки электрических соединений между ними.

4.1.4. Учёт особенностей сложных систем

Обычно с понятием сложности системы или объекта связывают термины «многокритериальность» и «высокая размерность». Если эти термины характеризуют систему или объект, то считается, что система или объект являются сложными. Например, современная микроэлектронная аппаратура в полной мере отвечает понятию сложной системы или объекта.

Со сложностью системы (объекта) связана проблема автоматического поиска решений, в которой выделяют такие аспекты, как постановка многокритериальных задач, разбиение (декомпозиция) общей задачи на локальные процедуры, плохая обусловленность модели.

Постановка многокритериальных задач. Классические методы решения таких задач выбирают один из критериев в качестве целевого, а другие критерии рассматривают как ограничивающие. При таком подходе ищется условный или безусловный экстремум целевой функции. В практике инженерной деятельности часто неважен именно экстремум критериальной функции, но важно, чтобы их значения удовлетворяли системе критериальных неравенств.

53

4. Прикладные аспекты имитационного моделирования

Декомпозиция общей задачи на локальные процедуры. Основ-

ной целью решения задачи декомпозиции является разбиения общей сложной задачи на более простые задачи, которые без проблем могут решаться любыми формальными методами. Однако необходимо помнить, что разбиение общей задачи на более простые можно выполнить различными способами и получить различные варианты декомпозиции. Поэтому сама задача декомпозиции носит оптимизационный характер.

Плохая обусловленность модели. Понятие плохой обусловленно-

сти модели связано с явлением, когда даже небольшие погрешности в исходных данных обуславливают существенные погрешности результата. Плохая обусловленность модели особенно опасна при решении итерационных задач, когда может возникнуть не сходимость вычислений.

В качестве вывода отметим, что при выборе математического обеспечения для проектирования и моделирования сложных систем (объектов) необходимо учитывать особенности используемых математических моделей, такие как:

•высокая размерность модели;

•разряжённость матриц, используемых в представлении системы;

•плохая обусловленность модели.

Способы учёта особенностей моделей сложных систем. Рассмат-

риваемые ниже способы применяют с целью повысить эффективность решения задач проектирования и моделирования, а в некоторых случаях получить единственную возможность их решения.

1.Учет разреженности матриц. В моделях объектов при описании их структуры, как правило, используется матрица, задающая связи элементов. При этом число ненулевых элементов в такой матрице значительно меньше общего числа элементов матрицы. В связи с этим с целью повышения экономичности методов проектирования и моделирования часто переходят к использованию списочной формы задания связей в модели, что экономит затраты времени и памяти вычислительного процесса.

2.Высокая размерность модели. Эта особенность связана с наличием большого числа элементов модели, что делает обработку модели либо невозможной, либо нецелесообразной. В связи с этим становится необходимым применение декомпозиции модели, т.е. её исследование по частям.

54

4.2. Имитационное моделирование в производстве

При этом возникают дополнительные трудности как с выполнением оптимальной декомпозиции, так и с дополнительными задачами по управлению общим вычислительным процессом. Вместе с тем применение методов декомпозиции часто является единственной возможностью решения задач большой размерности.

3.Использование иерархии моделей (макромоделирование). Этот приём заключается в формировании таких моделей, которые в каждой конкретной ситуации в наибольшей степени удовлетворяют требованиям экономичности и точности, несмотря на то, что эти требования противоречивы.

4.Учёт событийности в вычислительном процессе. Смысл понятия событийности состоит в том, что в каждый текущий момент времени в процессе моделирования не у всех элементов модели меняется состояние.

Всвязи с тем, что доля элементов, у которых меняется состояние (событие) составляет всего (10–15) %, то становится целесообразным обрабатывать информацию только для таких элементов. Поэтому учёт событийности повышает эффективность методов моделирования, которые применяются в процессе проектирования.

5.Вмешательство разработчика в вычислительный процесс. Этот приём даёт существенный эффект особенно, когда решаются задачи оптимизации параметров или поиска оптимального значения целевой функции с использованием методов случайного или направленного поиска.

Вэтом случае можно отслеживать статистические характеристики процесса или при возможности на основании эвристических оценок, чтобы посчитать достаточность результата и прервать вычислительный процесс.

4.2. Имитационное моделирование в производстве

Создание любых сложных технических объектов в промышленности (судо-, авиа-, автомобилестроение и других отраслях) практически всегда сопровождается использованием новых, нестандартных решений. При этом всегда требуется выполнять разнообразные проверки (прочность, комфорт, качество изделия и т.п.), которые производятся с помощью многочисленного расчётного инструментария.

Средства моделирования позволяют имитировать производственный процесс в виртуальной среде, т.е. виртуально создаётся изделие, анализи-

55

4. Прикладные аспекты имитационного моделирования

руются его возможные дефекты в процессе изготовления, что в результате позволяет изготовить изделие с необходимыми параметрами и качеством. Так упрощённо выглядит процесс производства продукции, который на практике обычно носит итерационный характер. Однако, несмотря на это, сокращаются затраты на материалы, рабочее время на изготовление, число натурных испытаний и обеспечивается требуемое качество изделий.

Таким образом, необходимость в средствах имитационного моделирования обязательно появляется до передачи спроектированного изделия в производство, так как до этого этапа надо выполнить верификацию конструкторских решений, чтобы удовлетворить требованиям технического задания. При этом необходимо выполнить качественную верификацию созданных моделей. В настоящее время такая верификация проводится с помощью натурных испытаний, которые являются не дешёвым инструментом. Поэтому широкое привлечение расчётных инструментов позволяет существенно сократить число натурных испытаний.

В настоящее время точность расчётных инструментов настолько увеличилась, что в отдельных случаях их результаты стали достаточными аргументами для их сертификации. Однако такая ситуация скорее является исключением, чем правилом. Поэтому в ближайшей перспективе станет актуальной задача дальнейшего совершенствования расчётных инструментов, чтобы реализовать эффективную цепочку: проектирование изделия – расчёт параметров – выполнение виртуальных экспериментов и признание их частью сертификации.

Необходимость внедрения и использования инструментов имитационного моделирования в современном производстве стабильно увеличивается вместе с ужесточением требований к качеству продукции и ростом её сложности. При этом результаты моделирования являются основным моментом при принятии производственных решений руководством предприятия. Кроме результатов расчётных данных, топменеджмент предприятия имеет возможность динамического мониторинга связей между расчётами, конструкторскими разработками и технологическими решениями.

Приведём несколько примеров отраслей, в которых использование инструментов моделирования не просто повышает эффективность производства, но является его необходимым условием:

56

4.2.Имитационное моделирование в производстве

•аэрокосмическая отрасль с высочайшими требованиями к безопасности и двигателями как одними из наиболее сложных изделий, разработанных человеком, поэтому точность и надёжность расчетов не должны ставиться под сомнение;

•горнодобывающая отрасль, в которой геомеханические исследования, например, нефтяного месторождения являются очень сложными;

•компании-разработчики негабаритной продукции и компании сервисного обслуживания (в России в этой сфере используются редко).

Применение имитационного моделирования даёт наибольший эффект при проектировании сложных технических объектов, особенно с жесткими требованиями к их качеству. Окупаемость товара повышается, если в течении гарантийного срока на него нет рекламаций и, следовательно, отсутствуют затраты на его ремонт и обслуживание. Поэтому производитель заинтересован в изготовлении продукции высокого качества. Однако такое решение не всегда окупается напрямую. Например, коммерческий успех некоторых пакетов программ базируется на использовании «мощного» математического аппарата решения задач, которые в иной ситуации для решения требовали бы использования ряда интегрированных инструментов.

Вцелом по состоянию на 2021 г. российский рынок отстаёт от зарубежных рынков в развитии инструментов имитационного моделирования. Однако тенденции их развития соответствуют ведущим мировым трендам:

•развитие математических методов, повышающих точность и качество результатов моделирования;

•объединение расчётных инструментов моделирования на базе единой платформы и при возможности в один интерфейс;

•объединение решений с системой PLM (Product Lifecycle Management – управление жизненным циклом изделий) и расширение функциональных возможностей для решения мультифизических задач, что, в конечном счёте, совмещает выполнение структурного расчёта и моделирования для достижения более качественного результата.

Основной причиной отставания российских производителей ПО моделирования от зарубежных является слабое финансирование развития расчётных инструментов и их поддержку. Зарубежные компании придают

57

4. Прикладные аспекты имитационного моделирования

инвестициям в эту деятельность большое значение, так как вложенные средства позволяют производить более совершенные изделия, сократить за счёт этого период их окупаемости и уменьшить расходы на сервисное обслуживание. Всё это создаёт производителю дополнительную репутацию и, как следствие, увеличение числа клиентов.

В настоящее время отдельные российские производители стали инвестировать в развитие расчётных инструментов моделирования и их поддержку, но создать у себя функционал, экспертизу и репутацию, аналогичные западным компаниям, имеющим 40-летнюю историю развития, в короткие сроки не представляется возможным.

Имитационное моделирование в промышленном производстве имеет широкое применение, так как:

•сложность и значительная стоимость производственной системы требует её анализа средствами моделирования;

•визуализация динамики процесса существенно облегчает менеджеру понимание текущих процессов и последствий принимаемых решений;

•появляется возможность анализа узких мест производства и, следовательно, повышение его эффективности.

Наиболее существенный эффект при моделировании производственных систем состоит в получении информации о влиянии локальных изменений на производственную систему в целом. В целом имитационная модель позволяет выполнять анализ альтернативных вариантов построения системы, выбора стратегии её оптимального управления и решения задач стратегического, тактического и оперативного планирования.

Решение задач стратегического планирования связано с созданием новых или модернизацией действующих производств и получения прогностической оценки функционирования системы и её основных производственных показателей в периоде до года. Полученная информация является основной при выборе оборудования системы и организации её связей.

Тактическое планирование подразумевает решение таких задач, как:

•динамический анализ эффективности функционирования;

•выявление и оценка пропускной способности проблемных мест;

•рациональное формирование и синхронизация материальных потоков в производственной системе;

•выбор оборудования и ресурсов для технологического процесса.

58

4.2. Имитационное моделирование в производстве

Основной задачей оперативного и календарного планирования является формирование графика производства на короткий период времени. При этом имитационное моделирование позволяет:

•сформировать загрузку оборудования и задания для персонала;

•сформировать графики снабжения производственного участка деталями и оснасткой, а также диспетчеризацию деталей на обработку;

•найти оптимальные маршруты прохождения деталей и т.п.

Задачи стратегического, тактического и оперативного планирования

могут быть решены на базе единой имитационной модели производственной системы с настройкой её на особенности решаемого класса задач.

К перечисленным общим преимуществам моделирования в производстве можно присоединить ряд результатов, которые позволяют:

•повысить производительность системы;

•уменьшить простои станков, рабочих и эксплуатационные расходы;

•обеспечить ритмичную доставку материалов и комплектующих изделий к рабочим местам.

Кроме рассмотренных задач, имитационное моделирование производственных систем позволяет решать некоторые специальные производственные проблемы, такие как эффективное управление оборудованием и персоналом, анализ производительности, оценка технологических операций, различных стратегий и сценариев работы.

ПО имитационного моделирования в производстве. С началом

2000-х гг. средства имитационного моделирования стали наиболее востребованным инструментом исследования сложных систем и процессов. Сегодня мировой рынок информационных технологий предлагает более 150 программных средств для выполнения имитационных экспериментов, среди которых около 50-ти во многом удовлетворяют запросам производства. Разнообразие подобного ПО продолжает интенсивно множится, что подтверждает тенденцию на его растущий и устойчивый спрос.

В своём развитии разработка имитационных моделей всегда сопровождалась использованием тех или иных языковых инструментов, которые можно отнести к нескольким группам:

1. Группа, в которой разработка модели проводилась на базе использования универсальных языков программирования (C++, Delphi, Pascal). При этом функционирование во времени моделируемой системы

59

4. Прикладные аспекты имитационного моделирования

представляется уравнениями или системами уравнений, которые записывают на выбранном языке программирования и решают их.

2.Группа, в которой создание модели выполняется на базе использования специально созданных для моделирования языков (например, GPSS, AnyLogic). Функционирование моделируемой системы представляется динамикой поведения элементов модели. Специализированные языки моделирования имеет преимущества, так как их языковые конструкции являются более компактными и разработчику легче создавать разнообразные приложения. Вместе с тем при использовании таких языков моделирования разработчик должен иметь специальную подготовку, чтобы писать программы для конкретных объектов.

3.Группа, в которой разработка модели проводилась на базе использования специализированных сред (Arena, AnyLogic, GPSS World, VisSim). Такой подход представляет более высокий уровень развития программных средств создания модели, которые освобождают разработчика от традиционного программирования и предоставляют ему более эффективный инструмент на базе библиотечных графических элементов.

4.Группа, в которой разработка модели проводилась на базе использования стандартных компьютерных систем (например, пакет Simulink системы Matlab, Mathcad, Mathematica) с включёнными в них средствами имитационного моделирования. Такие многофункциональные среды позволяют выполнять математические и технические расчёты, работать с разнообразными данными (формулы, числа, графики, текст), управлять вводом – выводом данных, а также имеют графические интерфейсы.

Всовременном имитационном исследовании прослеживается несколько подходов к моделированию, для реализации которых разработаны соответствующие программные инструменты:

1.Matlab – ориентация на исследование систем во времени (динамике).

2.iThink, PowerSim – модели системной динамики.

3.Arena, GPSS World – дискретно-событийное моделирование.

4.AnyLogic – ориентация на мультиагентные системы.

Популярные программные инструменты моделирования. Крат-

ко познакомимся с некоторыми характеристиками современных, популярных инструментов моделирования, которые представлены в табл. 4.2.

60