Лекции по "Разработке САПР"

Автор: Пользователь скрыл имя, 06 Января 2012 в 13:47, курс лекций

Описание работы

Стадии разработки в соответствии со стандартами на проектирование, их основные характеристики
Циклы Кондратьева и технологические уклады

Работа содержит 1 файл

Ответы.doc

— 767.50 Кб (Скачать)

    работа  u: 1 → 2 → 4 → 6 → 8; работа v: 1 → 3 → 5 → 7 → 8.

    Возможно  также одновременно выполнение нескольких работ, в процессе которых одни и те же элементы заняты в обеих работах:

    работа  x: 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8; работа y: 1 → 3 → 2 → 5 → 4 → 7 → 6 → 8.

    Многоаспектность. Одну и ту же организационную систему можно рассматривать с разных точек зрения — в зависимости от изучаемых процессов в ней. Это связано с тем, что в разных процессах участвуют разные элементы, соединённые между собой некоторыми связями. Элементы могут быть очень разнородными по своей физической сущности — материальными и абстрактными (люди, компьютеры, станки, счёта в банке и др.). Между этими элементами протекают технологические процессы, в рамках которых осуществляется преобразование предмета переработки (продукции, информации и др.).

    Разнородность связей между одними и теми же элементами. В технических объектах связи между элементами обычно однородны. В организационных системах элементы связаны между собой разными связями.

    Оборудование, с одной стороны, взаимодействует  через обычные физические связи — линии электропитания, сетевые кабели, транспортёры на складе и т. п. Такие связи имеют обычное математическое описание и легко анализируются. Но некоторые виды оборудования, например компьютеры, осуществляют между собой также информационные связи, которые уже сложнее описать математически, хотя методы описания всё время развиваются.

    Ещё более сложными являются связи между нетехническими элементами — людьми и подразделениями. Частично это информационные связи, но в значительной степени они включают личностные свойства — характер, профессионализм и т. д.

    Для выполнения любой работы используются многие виды связей — передаётся информация, материальные предметы, между людьми — эмоции (например, готовность выполнить работу, готовность провалить работу) и т. д. Разнородные связи могут осуществляться по разным каналам, а могут и по одному и тому же — например, через одного и того же человека. Всё это, в конечном счёте, определяет выполнение или невыполнение работы, т. е. получение или не получение конечного результата.

    Изменчивость целей, структуры, параметров, внешних воздействий. Организационные объекты не просто имеют одновременно различные цели, но могут их менять по указанию извне (вследствие внешних воздействий), а также в ходе собственного функционирования. В соответствии с целью выстраивается новая структура (например, назначаются ответственные за какое-то новое дело), которым передаются некоторые технические и финансовые средства и т. д. В процессе выполнения различных работ элементы могут обладать разными параметрами — в зависимости от выполняемой работы. Например, студент в учебном процессе по одной дисциплине может хорошо учиться, а по другой — плохо. Один тот же станок может обрабатывать деталь из одного материала быстрее, чем из другого. И т. д. Структура и параметры могут также меняться в процессе работы. Например, вследствие болезни одного сотрудника его работу поручают выполнять другому.

    Причиной этих отличий организационных объектов является то, что в них обязательно присутствует человек или «человеческий фактор» как продукт человеческого влияния в той или иной форме: один человек, группа людей, органы управления, документы, подготовленные людьми, компьютерные программы (написанные людьми и несущие на себе отпечаток их личностных качеств) и т. п. Человек как элемент системы обладает целым рядом особенностей, которые отсутствуют у технических элементов.

    Во-первых, человек не был создан специально для проектируемой системы, в отличие от технических элементов, которые всегда имеют некоторую функциональную направленность

    Во-вторых, человек до сих пор не имеет  адекватного математического описания в соответствии с многообразием своих функций и параметров.

    В-третьих, человек вносит с любую систему  интеллектуальную составляющую, превращая систему в интеллектуальную. Таким образом, всё функционирование организационной системы становится не вполне предсказуемым и сильно зависящим от поведения человеческого элемента. В то же время, математической модели человека пока не существует. Это связано с тем, что, с одной стороны, с помощью обычного математического аппарата описать человека не представляется возможным, а с другой стороны, не существует специального математического аппарата для этих целей. Человеческие функции столь многообразны, что человек с точки зрения математического описания представляет собой самый сложный объект природы: нелинейный, стохастический, дискретно-непрерывный, с изменяющими параметрами.

    Особую  сложность добавляет то, что человек  как элемент системы сам является системой с большим числом пока ещё  слабо изученных элементов и  связей между ними. Этот элемент  обладает «аппаратной частью». Но наиболее сложным является то, что человек является также системой с «программной частью», включающей его интеллект.  

    
  1. Модели  организационных  объектов: общие принципы имитационного моделирования, метод Монте-Карло, дискретно-событийное моделирование.

    Имитационным моделированием называют анализ процессов в системе с учётом вероятностного характера отдельных параметров и внешних воздействий и наличия выбора в зависимости от их конкретных реализаций.

    В теории вероятностей и математической статистике разработаны аналитические методы исследования такого рода процессов с помощью формул, если известны законы распределения вероятностей, т. е. если они могут быть заданы приближёнными аналитическими выражениями. Но это не всегда возможно. Например, если в зависимости от случайного события изменяется направление процесса, то такую систему проанализировать аналитически (с помощью формул) может оказаться затруднительно. В этом случае следовало бы рассчитать все возможные варианты протекания процесса, а их может оказаться много сотен и тысяч. Поэтому даже если такие расчёты в принципе возможны, полученные результаты могут стать необозримыми и практически бесполезными. Именно для этого случая целесообразно применять метод Монте-Карло.

    Суть  метода Монте-Карло заключается в том, что в модель (туда, где проявляет себя неопределённость) вводят датчики случайных чисел. В результате с их помощью в нескольких местах модели производится розыгрыш случайной величины или случайного события, в зависимости от которых меняется ход или параметры исследуемого случайного процесса. В этом случае можно провести последовательно серию испытаний при различных ситуациях и затем попробовать выявить закономерности процесса.

    Случайности в разных частях модели причудливо сочетаются друг с другом, поэтому получаемая модель обычно имеет большое число возможных ветвлений. Это приводит к сравнительно простой модели сравнительно сложного процесса, когда появляется возможность учесть самые разнообразные факторы весьма простыми средствами. Кроме случайностей, в модели могут присутствовать и детерминированные фрагменты процесса с жёстко заданными причинно-следственными связями.

    При сложности исследуемого процесса, простота его модели связана с тем, что  нет необходимости вручную специально просчитывать все возможные варианты — эту работу выполняет сама программа. В процессе счёта фиксируются все события, величины, параметры, которые затем подвергаются статистической обработке и отображаются тем или иным образом.

    При имитационном моделировании процессы развиваются в функции от некоторой независимой переменной. Вообще говоря, она может иметь различный физический смысл, но очень часто независимой переменной является время.

    Процессы  протекают во времени по-разному  и цели их моделирования также  могут быть разными. Если исследуется объём перевозок, потоки пассажиров, получаемые доходы и т. п., то достаточно лишь самого факта и времени появления автобуса в нужном месте, т. е. интерес представляет событие. Между соседними во времени событиями имеются временные промежутки, в которых никаких событий не происходит. Следовательно, в программной модели все последовательные события могут протекать непосредственно друг за другом, а время между ними определяется расчётным путём. Это можно проиллюстрировать следующим образом.

    Это можно проиллюстрировать следующим образом.

    При функциональном моделировании (например, при численном интегрировании системы дифференциальных уравнений) вначале определяется время (начальное время , шаг интегрирования , новое время ), а затем вычисляются все переменные. При этом ось времени — равномерная (промежутки времени между соседними событиями одинаковы).

При имитационном моделировании процесс привязки ко времени осуществляется иначе

    Время или задано точно, или разыгрывается  случайным образом в рамках существующих условий с помощью генератора случайных чисел. Этому времени соответствует какое-то событие. Если оно детерминированное (т. е. происходит обязательно), то оно просто фиксируется для заданного времени и программа переходит к следующему моменту времени, известному для следующего события. Если событие случайное, то возможность его появления разыгрывается в этот момент времени и процесс получает новое направление развития в зависимости от результата розыгрыша.

    Таким образом, при имитационном моделировании  приращение времени  производится сразу — ещё до момента наступления очередного события без промежуточных значений. Поэтому ось времени оказывается неравномерной.

    Если  в модели заранее заданы времена  наступления всех событий, то эти  времена вычисляются сразу, а  затем накладываются одно на другое и получается диаграмма событий во времени.

    Если  возможно ветвление процесса, т. е. в зависимости от условий может происходить одно или другое событие, то программа рассчитывает времена событий до точки ветвления, затем выбирает направление развития процесса и рассчитывает времена событий на этом направлении до следующей точки возможного ветвления.

    Таким образом, всегда рассчитываются только те события, которые происходят, и тем самым экономится время счёта.

    Такое моделирование называют дискретно-событийным: дискретным — по отношению ко времени (используются времена только в точках событий) и событийным — по отношению к характеру моделируемых элементов (ими являются именно события). При имитационном моделировании организационных объектов используется именно дискретно-событийная форма, которая:

    во-первых, отвечает сути изучаемых процессов, главным в которых является последовательность событий (которые, разумеется, могут иметь свои параметры);

    во-вторых, является весьма экономичным, так как программа считает только в точках изменения состояния модели — в моменты событий (вообще говоря, состояние модели может и не измениться, если ожидаемое событие не произошло из-за невыполнения каких-то условий);

    в-третьих, весьма точна в отношении начала и завершения событий, так как времена всегда рассчитываются без погрешностей.

    Сами  события могут иметь различную физическую природу и различное представление в модели. 

    
  1. Оптимизация при решении проектных  задач, многокритериальные задачи, область Парето.

    Проектирование  всегда связано с принятием решений, которое в САПР возможно в двух аспектах:

  • принятие проектного решения (выбор того или иного варианта )
  • принятие организационного решения (по организации процесса проектирования).

    Принятие  проектных решений связано с  решением конкретных подзадач проектирования, на которые разбивается общая  задача. Подзадачи появляются в двух общих случаях:

  • когда объект структурируют, т. е. расчленяют на составные части;
  • когда объект рассматривают с разных точек зрения.

    Решение проектных подзадач выполняется  с применением моделирования, методов решения систем уравнений (когда ищется точное решение) и методов оптимизации (когда ищется наилучшее в некотором смысле решение).

    Поиск точного решения является наиболее распространённым, при этом выбираются такая структура, такие функциональные узлы и такие элементы, чтобы обеспечить выполнение требуемой функции.

    Оптимизация выполняется методами линейного  и нелинейного программирования и другими методами, но всегда направлена на минимизацию (или максимизацию) какого-то параметра, выбранного в качестве критерия качества: максимизируют положительные качества, а минимизируют отрицательные. Часто возникает необходимость использовать несколько критериев одновременно — тогда возникает задача многокритериальной оптимизации.

    Все реальные задачи оптимального проектирования — многокритериальные. В этом случае поиск оптимального решения затрудняется. Можно представить себе, что определены целевые функции для важных показателей качества, зависящих каждый от параметров объекта:

      

    Для каждой целевой функции находится  экстремум, т. е. определяются:

Информация о работе Лекции по "Разработке САПР"