Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Февраля 2012 в 11:36, реферат
С начала 80-х годов 20 века, в связи с массовым производством и внедрением персональных компьютеров (ПК), идея системной автоматизации процесса проектирования становится практически осуществимой для проектных организаций любого масштаба: от крупного института до частного бюро. Понятие САПР, с одной стороны, упростилось и зачастую ассоциируется с той или иной компьютерной программой. С другой стороны, проектирование сложных технических объектов возможно лишь в рамках САПР как организационно-технической системы, в основе которой - весь потенциал информационных технологий.
Введение………………………………………………………………………….… 3
1. Математическое обеспечение САПР……...........................................…….… 4-5
1.1. Требования к математическому обеспечению…………………………5-8
2. Математическое моделирование объектов и устройств автоматизации
в САПР ……………………………………………………………………………8
2.1. Классификация математических моделей….………….…….…………8-10
2.2 Методика получения математических моделей элементов и устройств
автоматизации ……………………………………………………………….10-12
Список использованной литературы……………………………………………13
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»
Кафедра когнитивных технологий проектирования
Реферат на тему:
Выполнила: студентка
Москва, 2011
Содержание
Введение…………………………………………………………
1. Математическое обеспечение САПР……........................
1.1. Требования к математическому обеспечению…………………………5-8
2. Математическое моделирование объектов и устройств автоматизации
в САПР ……………………………………………………………………………8
2.1. Классификация математических моделей….………….…….…………8-10
2.2 Методика получения математических моделей элементов и устройств
автоматизации ……………………………………………………………….10-12
Список использованной литературы……………………………………………13
Введение
С начала 80-х годов 20 века, в связи с массовым производством и внедрением персональных компьютеров (ПК), идея системной автоматизации процесса проектирования становится практически осуществимой для проектных организаций любого масштаба: от крупного института до частного бюро. Понятие САПР, с одной стороны, упростилось и зачастую ассоциируется с той или иной компьютерной программой. С другой стороны, проектирование сложных технических объектов возможно лишь в рамках САПР как организационно-технической системы, в основе которой - весь потенциал информационных технологий.
Согласно определению, рекомендуемому ГОСТом, САПР (Система Автоматизированного Проектирования) - это комплекс программно-технических средств автоматизированного проектирования, взаимосвязанных с необходимыми подразделениями проектной организации или коллективом специалистов, выполняющих проектирование.
Структурное единство подсистем САПР обеспечивается строгой регламентацией связей между различными видами обеспечения, объединенных общей для данной подсистемы целевой функцией.
Принято выделять 7 видов обеспечения:
– математическое;
– техническое;
– программное;
– информационное;
– лингвистическое;
– методическое;
– организационное;
Рассмотрим более подробно математическое обеспечение.
1. Математическое обеспечение САПР
Основу этого компонента САПР составляют алгоритмы, по которым разрабатывается программное обеспечение САПР и, следовательно, осуществляется процесс автоматизирования проектирования САПР. Элементы МО в САПР чрезвычайно разнообразны. Среди них имеются инвариантные элементы - принципы построения функциональных моделей, методы численного решения алгебраических и дифференциальных уравнений, постановки экстремальных задач, методы поиска экстремума.
Математическое обеспечение (МО) – это совокупность математических методов, математических моделей (ММ), проектируемых объектов, и алгоритмов выполнения проектных процедур.
Применение тех или иных методов зависит от уровня развития САПР, свойств объектов проектирования и характера решаемых задач.
Разработка МО является самым сложным этапом создания САПР, от которого в наибольшей степени зависят производительность и эффективность функционирования САПР в целом. На основе математического обеспечения решаются все задачи в САПР: постановка проблемы, организация вычислительного процесса и диалога человек – ЭВМ, анализ, синтез, техническое проектирование и т.д.
МО любых САПР по назначению и способам реализации делится на две части: специальную часть и инвариантную часть. Первую составляют математические методы и построенные на их основе математические модели, описывающие объекты проектирования или их части или вычисляющие необходимые свойства и параметры объектов. Вторую часть составляет формализованное описание технологии автоматизированного проектирования. В составе любой САПР эти части МО должны органично взаимодействовать.
Способы и средства реализации первой части МО наиболее специфичны в различных САПР и зависят от особенностей процесса проектирования.
Развитие и совершенствование методов в данной части - процесс постоянный. Создание САПР стимулирует эти работы, и прежде всего - в части разработки оптимизационных методов проектирования.
Сложнее обстоит дело с разработкой второй части МО. Формализация процессов автоматизированного проектирования в комплексе оказалась более сложной задачей, чем алгоритмизация и программирование отдельных проектных задач. При решении задач данной части должна быть формализована вся логика технологии проектирования, в том числе логика взаимодействия проектировщиков друг с другом с использованием средств автоматизации. Указанные проблемы решались и решаются в настоящее время эмпирическим путем, главным образом - методом проб и ошибок.
Следовательно, МО САПР должно описывать во взаимосвязи объект, процесс и средства автоматизации проектирования. Для совершенствования МО выделяют два направления работ:
развитие методов получения оптимальных проектных решений, в том числе ориентированных на автоматизированное проектирование;
совершенствование и типизацию самих процессов автоматизированного проектирования.
1.1. Требования к математическому обеспечению
При выборке и разработке моделей, методов и алгоритмов необходимо учитывать требования, предъявляемые к МО в САПР.
Универсальность
Под универсальностью МО понимается его применимость к широкому классу проектируемых объектов. Одно из отличий расчетных методов в САПР от ручных расчетных методов - высокая степень универсальности. Например, в подсистеме структурного проектирования САПР ЭВМ используются модели и алгоритмы, позволяющие исследовать стационарные и нестационарные процессы переработки информации при произвольных входных потоках.
Высокая степень универсальности МО нужна для того, чтобы САПР была применима к любым или большинству объектов, проектируемых на предприятии.
Алгоритмическая надежность
Методы и алгоритмы, не имеющие строгого обоснования, называют эвристическими. Отсутствие четко сформулированных условий применимости приводит к тому, что эвристические методы могут использоваться некорректно. В результате либо вообще не будет получено решение (например, из-за отсутствия сходимости), либо оно будет далеким от истинного. Главная неприятность заключается в том, что в распоряжении инженера может не оказаться данных, позволяющих определить, корректны или нет полученные результаты. Следовательно, возможна ситуация, когда неверное решение будет использоваться в дальнейшем как правильное.
Свойство компонента МО давать при его применении в этих условиях правильные результаты называется алгоритмической надежностью. Степень универсальности характеризуется заранее оговоренными ограничениями, а алгоритмическая надежность - ограничениями, заранее не выявленными и, следовательно, не оговоренными.
Количественной оценкой алгоритмической надежности служит вероятность получения правильных результатов при соблюдении оговоренных ограничений на применение метода. Если эта вероятность равна единице или близка к ней, то говорят, что метод алгоритмически надежен.
Применение алгоритмичности ненадежных методов в САПР нежелательно, хотя и допустимо в случаях, когда неправильные результаты легко распознаются.
С проблемой алгоритмической надежности тесно связана проблема обусловленности математических моделей и задач. О плохой обусловленности говорят в тех случаях, когда малые погрешности исходных данных приводят к большим погрешностям результатов. На каждом этапе вычислений имеются свои промежуточные исходные данные и результаты, свои источники погрешностей. При плохой обусловленности погрешности могут резко возрасти, что может привести как к снижению точности, так и к росту затрат машинного времени.
Точность
Для большинства компонентов МО важным свойством является точность, определяемая по степени совпадения расчетных и истинных результатов. Алгоритмически надежные методы могут давать различную точность. И лишь в тех случаях, когда точность оказывается хуже предельно допустимых значений или решение вообще невозможно получить, говорят не о точности, а об алгоритмической надежности.
В большинстве случаев решение проектных задач характеризуется:
1) совместным использованием многих компонентов МО, что затрудняет определение вклада в общую погрешность каждого из компонентов;
2) векторным характером результатов (например, при анализе находят вектор выходных параметров, при оптимизации - координаты экстремальной точки), т.е. результатом решения является значение не отдельного параметра, а многих параметров.
В связи с этим оценка точности производится с помощью специальных вычислительных экспериментов. В этих экспериментах используются специальные задачи, называемые тестовыми. Количественная оценка погрешности результата решения тестовой задачи есть одна из норм вектора относительных погрешностей: m-норма или l-норма, где l - относительная погрешность определения j-го элемента вектора результатов; m - размерность этого вектора.
Экономичность
а) Затраты машинного времени
Универсальные модели и методы характеризуются сравнительно большим объемом вычислений, растущим с увеличением размерности задач. Поэтому при решении большинства задач в САПР затраты машинного времени (Tм) значительны. Обычно именно Tм являются главным ограничивающим фактором при попытках повысить сложность проектируемых на ЭВМ объектов и тщательность их исследования. Поэтому требование экономичности по Tм - одно из основных требований к МО САПР.
При использовании в САПР многопроцессорных ВС уменьшить время счета можно с помощью параллельных вычислений. В связи с этим один из показателей экономичности МО - его приспособленность к распараллеливанию вычислительного процесса.
В САПР целесообразно иметь библиотеки с наборами моделей и методов, перекрывающими потребности всех пользователей САПР.
б) Используемая память
Затраты памяти являются вторым после затрат машинного времени показателем экономичности МО. Они определяются длиной программы и объемом используемых массивов данных. Несмотря на значительное увеличение емкости оперативной памяти в современных ЭВМ, требование экономичности по затратам памяти остается актуальным. Это связано с тем, что в мультипрограммном режиме функционирования ЭВМ задача с запросом большого объема памяти получает более низкий приоритет и в результате время ее пребывания в системе увеличивается.
Улучшить экономичность по затратам оперативной памяти можно путем использования внешней памяти. Однако частые обмены данными между оперативной памятью и внешней могут привести к недопустимому росту Tм. Поэтому при больших объемах программ и массивов обрабатываемой информации целесообразно использовать МО, допускающее построение оверлейных программных структур и реализующее принципы диакоптической обработки информации.
2. Математическое моделирование объектов и устройств автоматизации в САПР
В САПР используют метод исследования – моделирование.
Моделирование—это исследование объекта путем создания его модели и оперирования ею с целью получения полезной информации об объекте. При математическом моделировании исследуется математическая модель (ММ) объекта.
Математической моделью (ММ) технического объекта называется совокупность математических объектов (чисел, скалярных переменных, векторов, матриц, графов и т. п.) и связывающих их отношений, отражающая свойства моделируемого технического объекта, интересующие инженера - проектировщика.
2.1. Классификация математических моделей