Моделиране на система за автоматизирано проектиране. Московски държавен университет по печатни изкуства Какво е разработването и моделирането на системи за автоматизация

Числените методи са разработени много преди появата на компютрите и са предназначени за решаване на проблеми в механиката. Първоначално изчисленията бяха извършени ръчно, алгоритмите на методите бяха добре отстранени и оптимизирани. По-нататъшните стъпки към автоматизация на моделирането бяха свързани с разработването на системи за компютърно проектиране (CAD) и системи за автоматизация на компютърни експерименти - пакети с приложен софтуер. Стандартните изчисления и представянето на експерименталните резултати бяха подложени на автоматизация. Тези системи са създадени за специфична предметна област, предимно във високотехнологични индустрии (космос, авиация). За създаването на повечето пакети от приложения за числени изчисления е използван езикът Fortran, който е много подходящ за тези цели. Когато използва система за компютърно моделиране, изследователят формулира математически модел на изследваната система на формален входен език за моделиране. Могат да се отбележат следните фактори, които допринасят за внедряването на системи за автоматизирано моделиране: 1. сложността на получаване на математически модел на сложни технически обекти; 2. необходимо е да има няколко модела за един обект, различни по сложност; 3. възможност за бързо извършване на промени в модела, което е най-лесно въз основа на използването на графични езици за уточняване на първоначалната информация. ____ Съвременните професионални CAM имат следните отличителни характеристики: поддръжка на йерархичен дизайн, както отгоре надолу, така и отдолу нагоре, чрез прилагане на многостепенно моделиране и метода на локално детайлизиране на модела; моделиране на компоненти, базирано на използването на библиотеки, съдържащи голям брой графични и функционални описания на компоненти, и тези библиотеки са отворени за добавяне на нови описания към тях, които самият потребител може да направи; графичен потребителски интерфейс, автоматично генериране на модел на цялата верига според нейното структурно описание; наличие на интерактивна дизайнерска работна среда; наличието на постпроцесори за моделиране в съвременните CAD и CAM системи, което позволява не само преглед на резултатите от моделирането в удобна форма, но и обработка на тези резултати; наличието на вградени инструменти за числена симулация на работния процес в реално време или в режим на мащабиране на моделното време; съвместимост с други пакети с подобно предназначение; възможността за интерактивна намеса в хода на моделирането; възможност за използване на 2D и 3D анимация.

2. Архитектура на програми за автоматизирано моделиране. Графичен интерфейс. GUI задачи.

Съществуващите инструменти за автоматизирано моделиране могат да принадлежат към различни предметни области и да се различават значително по своите възможности, но техните модулни структури се различават малко една от друга. Графичният интерфейс вече е стандартен компонент на съвременния CAM. Той създава интерфейс между потребителя и програмата и дава възможност за работа с графични изображения вместо с аналитични изрази. Това улеснява работата в CAM и намалява вероятността от грешки при въвеждане на информация за системата.

Формата на графично представяне на информацията за симулираната система може да бъде; операторно-структурни диаграми, приети в TAU; функционални и принципни схеми на различни физически устройства; кинематични схеми на механизми; сигнални графики; графи на свързване; блок-схеми на алгоритми и други графични модели. Задачите на графичния интерфейс са: следене на спазването на определени правила в процеса на създаване на графично изображение на екрана на монитора; преобразуване на информация за веригата в команди за програмата за моделиране (симулатор); контрол върху процеса на моделиране, визуализация на резултатите от моделирането.

Софтуерни средства за автоматизация на проектиране, моделиране и проектиране

1. CAD пакети с приложения

2. SCADA системи

3. Среда за разработка на приложения за събиране на данни и управление на Genie

1. CAD пакети с приложения

CAD е призната област на приложение на компютърните технологии. Компютърът може да предостави на дизайнерите и технолозите пълен набор от CAD възможности и, освобождавайки ги от рутинната работа, им дава възможност да се занимават с творчество, което драстично повишава производителността.

Доближаването на CAD до дизайнера направи възможно драстично повишаване на производителността на самите CAD системи, чието разпространение беше възпрепятствано от трудността на алгоритмизирането на задачите за проектиране. Наистина е невъзможно да се „присвои“ програмист на всеки дизайнер. Това противоречие може да бъде елиминирано само чрез широкото използване на приложен софтуер, който „комуникира“ с дизайнера на „естествен“ език. Трябва да се отбележи, че това не е вярно само за компютърната графика. Почти целият съвременен софтуер се фокусира върху потребителя, общувайки с него по приятелски начин, който той разбира и му дава пълна свобода на действие. Такава „комуникация“ между човек и компютър е възможна само в интерактивен (диалогов) режим, когато потребителят веднага вижда резултата от своите действия на екрана. CAD системите са фокусирани и върху работа в интерактивен режим, осигуряващ на дизайнера бърз достъп до графична информация, прост и ефективен език за управление на нейната обработка с почти неограничени възможности за контрол на резултатите. На първо място, това се отнася за графичния диалог, тъй като именно графиките (чертежи, диаграми, диаграми и др.), Като най-ефективен начин за представяне на информация, заемат привилегирована позиция в CAD. По този начин е възможно да се автоматизира най-трудоемката част от работата - според специалисти от проектантските бюра, в процеса на традиционното проектиране разработването и изпълнението на чертежи представляват около 70% от общите разходи за труд на проектантската работа (15% за организиране и поддържане на архиви и 15% за действителния дизайн, включително разработване на дизайн, изчисления, координация със свързани области и др.).

Много съвременни софтуерни системи, фокусирани върху проектирането на промишлени продукти, имат доста голям арсенал от интерактивни графични възможности, осигуряващи възможност за създаване и редактиране на двуизмерни изображения, състоящи се от проекции на продукти, засенчване, размери и т.н., както и формирането на реалистични триизмерни изображения на проектирани продукти, изградени от оригиналните чертежни данни с премахване на невидими линии, като се вземат предвид различни методи на осветление, задаване на параметри на структурата на повърхността и др. В същото време CAD системите предоставят недостижими досега възможности. Всъщност дизайнерът попада в нова среда – средата на компютърната графика. И качеството на един CAD пакет почти основно се определя от това колко трудно е за дизайнера да премине към нова технология, когато използва определен пакет.

В момента има огромен брой CAD системи с различна сложност и предназначение. Очевидно потребителят ще избере система, като балансира необходимостта от графични възможности с цената на системата и хардуера, които имат необходимите възможности. Например, цената на работна станция Apollo или SAN, която има всички възможности, които можете да си представите днес, е значително по-висока от цената на всеки конвенционален компютър - това е просто различен клас машини. Повечето проекти и проекти изискват по-скромни, но все пак доста широки възможности и редица системи могат да ги задоволят.

Сред малките и средни системи в света най-популярна е системата AutoCad на AutoDesk, както и системите Pcad, OrCAD (разработка и моделиране на електронни устройства, предимно печатни платки), ArchiCAD (архитектура), Basis, Компас, SolidWorks "(механика), всеки от които има своите предимства и недостатъци и предпочитана област на приложение.

AutoDesk е един от признатите лидери в областта на разработката на CAD, а създаденият от него пакет AutoCad е един от най-добрите. Това е сложна и разклонена система по своята структура, която в същото време се управлява лесно с прости и ясни команди. Тази система дава на потребителя на компютъра възможности, които преди това бяха достъпни само на големи и скъпи компютърни системи. AutoCad има ефективна система за диалог с потребителя, използвайки няколко менюта. Използването на слоеве осигурява и допълнително удобство за дизайнера, като позволява при наслагване на слоеве с изображения на отделни части, начертани върху тях, да контролира тяхната съвместимост в цялостното оформление, както и да запази „в резерв“ произволен брой различни опции за части и чрез включване или изключване на слоевете избирателно ги въведете в общото оформление. Завършените чертежи могат да се съхраняват като набор от слайдове с възможност за автоматично преглеждане, а наличието на голям брой цветове прави работата с такава система естетически приятна.

AutoCad е универсален графичен пакет, предназначен за всеки специалист, работещ с техническа графика. AutoDesk, фокусирайки се върху най-широк кръг потребители, е включил в пакета богати възможности за адаптиране към всяка предметна област. Ето защо AutoCad придоби широка популярност и продължава да поддържа позициите си на световния пазар.

В допълнение към автоматизирането на действителното чертане и графична работа, AutoCad със своите разширения (AutoShade, AutoFlix, 3D-STUDIO и др.) предоставя следните възможности:

* графично моделиране, т.е. използване на компютър в CAD като мощен изчислителен инструмент, който ви позволява да работите със сложни пространствени модели без специални умения за програмиране;

* създаване и поддържане на информационна база данни (архив) от чертежи;

* създаване на библиотека от стандартни чертожни елементи, свързани с определена предметна област, за изграждане на нови чертежи от предварително създадени елементи;

* параметризиране на чертежи - конструиране на детайли и чертежи с нови размери по веднъж начертан чертеж (модел);

* създаване на демонстрационни илюстрации и карикатури.

AutoDesk подобрява своята система от няколко години - в момента има няколко версии, които се различават по своята функционалност. Всички те са съвместими отдолу нагоре, т.е. чертежите, създадени в по-ранни версии, се обработват в по-късни версии. Най-широко използваните версии сега са от 10 до 14. Най-новата версия на AutoCAD 2000.

КОМПАС 5 е модерен софтуерен продукт, работещ под операционна система Windows 95/98/NT.

Системата има адаптивен интерфейс на прозореца, който отговаря на стандартите на Windows и се управлява с помощта на команди от текстово меню, панели с бутони и чувствителни към контекста (динамични) менюта. Дизайнът на екрана, съставът на панелите с бутони и всякакви системни параметри могат да бъдат конфигурирани директно по време на работната сесия. Потребителят може да създава свои собствени панели с бутони, включително свързващи функции на библиотеки на приложения като команди.

Поддържа се едновременна работа с няколко документа, както и показване на всеки документ в няколко прозореца. Реализирани са различни режими за архивиране на изтеглените документи.

Отпечатването на разработени документи може да се извърши на всякакви устройства (принтери или плотери), поддържани от Windows. Реалистичното изображение на документи в режим на предварителен преглед ви позволява да подредите няколко документа в изходното поле и да отпечатате едновременно. Осигурена е гъвкава конфигурация на всички параметри на печат. Системата включва помощна програма за разработване на ваши собствени драйвери за изходни устройства с писалка (плотери).

KOMPAS 5 поддържа OLE технология, която ви позволява да вмъквате KOMPAS документи във всеки документ, който е OLE контейнер (например в документ на MS Word). Създаденият по този начин OLE обект може по-късно да бъде прегледан с помощта на KOMPAS-Viewer или редактиран с помощта на KOMPAS. Ако връзката към източника се запази при вмъкване на OLE обект, тогава всички промени, направени в източника, ще бъдат отразени в контейнерния документ.

Основните компоненти на КОМПАС 5 са КОМПАС-ГРАФИК - редактор на проектна документация и КОМПАС-3D - система за триизмерно солидно моделиране.

Графичният редактор ви позволява да разработвате и произвеждате различни документи - скици, чертежи, диаграми, плакати и др. Системата предоставя два вида графични документи - чертежи и фрагменти. Чертежът има рамка и основен надпис, в него можете да създадете до 255 изгледа (проекции, разрези, разрези) с различни мащаби на изображението. Спецификации, технически изисквания и знак за неуточнена грапавост могат да бъдат поставени върху чертожния лист. Фрагментът съдържа изображение в пълен размер без дизайнерски елементи (рамки, технически изисквания и др.).

Всеки чертожен изглед или фрагмент може да съдържа до 255 слоя, всеки от които може да бъде направен текущ, нередактируем или невидим.

Фиг. 1. Форма на екрана COMPASS.

KOMPAS-GRAPHIC ви позволява да работите с всички видове графични примитиви, необходими за извършване на всяка конструкция. Те включват точки, прави линии, сегменти, кръгове, елипси, дъги от кръгове и елипси, многоъгълници, полилинии, NURBS криви (включително криви на Безие). Различни методи и режими за конструиране на тези примитиви (например команди за създаване на скосявания, заоблени, равноотдалечени линии, конструиране на сегменти и окръжности, допирателни към обекти и т.н.) освобождават потребителя от необходимостта да прави сложни спомагателни конструкции. За да ускорите изграждането, можете да използвате локални координатни системи, многомащабна мрежа и механизъм за прихващане на обекти.

Лекция 7. Автоматизирани системи за моделиране

Сложността на съвременните обекти, съдържащи стотици хиляди, а понякога и милиони компоненти, прави проектирането им по традиционни (ръчни) методи със задължителното производство на модел почти невъзможно.

Поради тази причина рязко нарасна интересът на разработчиците на електронно оборудване към системите за автоматизирано проектиране и включените в тях подсистеми за моделиране.

Това може да се съди по размера на средствата, инвестирани в тяхното развитие, което според чуждестранни оценки надвишава годишния оборот на такова чудовище като Intel.

През последните години дори най-консервативните разработчици на хардуер бяха принудени да преразгледат отношението си към CAD като големи и скъпи „играчки“, след като откриха в тях много мощни и ефективни инструменти. Особено привлекателна е възможността за окончателна замяна на текущото оформление със симулационен модел и пълномащабни експерименти с моделни. Преди това те бяха спрени от липсата на надеждност на симулационните експерименти, но сега всичко изглежда наред.

CAD и неговата неразделна част AFM вече могат много. Те ви позволяват да проверите не само правилната работа на проектираното устройство, но и да разберете основните му характеристики, като се започне от първите стъпки, когато се разработват само архитектурните решения на бъдещия проект.

Съвременното АСМ електронно оборудване позволява:

§ проверка на правилната работа на проектираното устройство;

§ открийте неговите времеви закъснения и наблюдавайте съответствието с необходимите времеви отношения във веригата;

§ извършете моделиране, като вземете предвид допустимите натоварвания на изходните контакти;

§ проверка на допустимото разсейване на мощността на всеки компонент;

С други думи, съвременните SM позволяват да се вземат предвид такива „малки неща“ в проект, поради които „правилната“ схема по някаква причина отказва да работи в реални условия и в реална среда.

Съвременните професионални системи за управление имат следните отличителни характеристики:

§ графичен потребителски интерфейс, който ви позволява да "начертаете" проектираните схеми и времедиаграми на входовете му на екрана на монитора;

§ интерактивна работна среда за проектиране - контролна обвивка, тоест специална програма, от която можете да стартирате всички или повечето други програми в пакета, без да прибягвате до услугите на стандартна операционна система (например PCADSHL.EXE в PCAD пакет);

§ съвременните системи за управление поддържат йерархичен дизайн както отгоре надолу, така и отдолу нагоре;

§ многостепенно моделиране и методът на локално детайлизиране на проекта, неразривно свързан с йерархичния дизайн;

§ многобитови контакти и шини, позволяващи на горните нива на йерархията много сбито да опишат проекта и веднага да определят неговата функционалност;

§ наличието на постпроцесори за симулация в съвременните CAD и AFM позволява не само преглед на резултатите от симулацията в удобна за потребителя форма, но и обработка на тези резултати, търсене на необходимите събития или състояния във веригата, измерване на времеви интервали и наблюдение на спазването на времето взаимоотношения във веригата;

§ съвременните системи за управление поддържат метода на проектиране на библиотеката, т.е. съдържат огромен брой графични и функционални описания на компоненти; Освен това, тези библиотеки са отворени за добавяне на нови описания към тях, което самият потребител може да направи;

§ в съвременната SM е реализиран събитиен механизъм за изпреварване на моделното време, базиран на принципа dz; това означава, че времето на модела напредва въз основа на най-близкото събитие, а не на следващия тик;

§ моделирането се извършва, като се вземат предвид закъсненията в реално време, свързани с разпространението на сигнали вътре в компонентите; в този случай могат да се вземат предвид не само средните закъснения, но и техните максимални стойности, както и най-лошият случай с тяхното разпространение;

§ автоматично генериране на модел на цялата верига въз основа на нейното структурно описание;

За целта се изгражда структурен модел на обекта като комбинация от поведенчески модели на структурните примитиви, изграждащи обекта. Привлекателен аспект на метода за проектиране на библиотека е, че структурните примитиви могат да принадлежат към различни йерархични нива. Това значително подобрява ефективността на моделирането.

Ясно е, че поведенческите модели трябва много точно да отразяват времевите параметри на примитивното. Съвременните СМ позволяват изграждането на такива модели. Това обяснява голямото внимание, отделено на най-обещаващите CAD и MS системи, като PCAD, PSPICE (DesignLab), OrCAD, Active HDL и езиците за моделиране PML, VERILOG и VHDL.

Типичният състав на професионална система за моделиране (фиг. 3) включва графика или текст език за описание на обекти (NOO), с помощта на който потребителят въвежда симулирана верига в системата. За моделиране на събития описанието на даден обект обикновено се представя в таблична форма или автоматично се преобразува в него от оригиналното графично представяне (в така наречения свързан списък).

Проектирането на веригата се извършва с помощта на основни структурни примитиви, чиито графични и функционални описания се съдържат в съответните библиотеки.

Преводач на ядрени оръжия (в PCAD например това е програмата PC-NODES) преобразува оригиналното описание на проекта във формат, подходящ за моделиране. Симулацията се извършва от специална програма т.нар програма за управление на симулацията или за кратко моделист (в PCAD такава програма се нарича PC-LOGS). Следните функции обикновено се възлагат на моделиста:

§ първоначална инициализация на симулираната схема;

§ настройка на времедиаграми на входовете на веригата (имайте предвид, че тази функция понякога се изпълнява от друга програма, наречена редактор на входни сигнали.);

§ насърчаване на моделното време по принципа Dt или dz, а при моделиране на смесени (аналогово-цифрови) схеми се използват и двата принципа едновременно (лекция 6);

§ автоматично или поетапно изпълнение на моделни експерименти, планирани от потребителя;

§ поддържане на диалог с потребителя (запитвания, диагностични съобщения, грешки);

§ натрупване и записване на резултатите от симулацията и представянето им в желаната форма (обикновено под формата на времеви диаграми или таблици).

За да зададете времедиаграмите на входните сигнали, SM обикновено има специална програма, която ви позволява да рисувате или редактирате набори от входни тестове в графична или текстова форма. Нарича се редактор на входни сигнали, например в пакета DesignLab е Stimulus Editor - редактор на стимули, който ви позволява да рисувате диаграми на външни влияния с мишката.

За извеждане, наблюдение и обработка на резултатите от симулацията се използва друга програма, наречена симулационен постпроцесор (в PCAD се нарича POSTSIM). Често допълнителните програми се комбинират под общо име: инструменти за моделиране . Това може да включва някои други програми, като например мениджър на йерархия, мениджър на проекти, програма за управление на електрически вериги, библиотекар, дебъгери на поведенчески модели, програми за автоматично генериране на макромодели, софтуерни логически анализатори и др.

Съвременните индустриални системи за управление разполагат и с инструменти за проектиране на поведенчески модели, в т.ч езици за логическо моделиране (YALM) и съответните YALM компилатори .

Информацията за проекта се съхранява в бази данни на MS, които са разделени на справочни и работни. Контролната обвивка на SM извиква необходимите програми и прави работата със системата удобна за потребителя.

По този начин може да се каже, че AFM съчетава средствата за:

§ интерактивно въвеждане на структурната схема на обекта, който се проектира или изучава;

§ автоматично изграждане (генериране) на неговия модел;

§ интерактивно въвеждане на времедиаграми на входните сигнали, включително директно в графичен вид;

§ автоматично провеждане на симулационни експерименти с конструирания модел;

§ автоматизирана или интерактивна обработка на резултатите от моделирането.

Един от най-слабите аспекти на моделирането е невъзможността да се симулира работата на даден обект в реално време, тоест да се поддържа темпото, с което се случват процесите в симулирания обект. Горното се отнася преди всичко за изчислителните системи с техните луди скорости на работа. Например, за да се симулира функционирането на микропроцесора MP8086 на времеви интервал от 100 ns, е необходима една секунда компютърно процесорно време със скорост 1 MIPS.

Отношението на посочените времена се нарича ефективност на моделирането и за този пример стойността е:

Ниската ефективност на моделирането до голяма степен се дължи на невъзможността за адекватно симулиране на паралелни процеси на еднопроцесорни компютърни системи. Такива процеси трябва да се моделират квазипаралелно (лекция 6), като се обработват едно след друго едновременни събития, докато времето на модела е спряно (замразено).

Това време остава фиксирано, докато не бъдат обработени всички едновременни (множество) събития, свързани с текущия момент във времето. След това моделното време оживява отново и започва да се движи по-нататък на стъпки с еднаква дължина (принципът Dt - симулация по часовниковата стрелка ) или прескачане на неравномерни скокове от текущото събитие към близкото бъдеще (принцип dz - моделиране на събития ).

За повишаване на ефективността на моделирането се използват следните методи:

n моделиране на високо ниво;

n многопроцесорни компютри;

n механизъм за събития за напредване на моделното време;

n многостепенно моделиране;

n метод за локално детайлизиране на проекта;

n мрежово моделиране;

n компилативен метод на моделиране (вместо интерпретативен);

n хардуерни ускорители за симулация.

Изброените по-горе методи за повишаване на ефективността на моделирането показват, че АСМ може да бъде не само софтуерен, но и хардуерно-софтуерен комплекс. В последния случай, в допълнение към софтуерния пакет, той включва и специализирано оборудване, по-специално многопроцесорни изчислителни инсталации и/или хардуерни ускорители за симулация.

Такива ускорители се използват и при други задачи, например графичните ускорители се инсталират на видеокарти или специализирани аритметични копроцесори, които доскоро бяха монтирани на дънни платки на компютри, за да се ускорят операциите с плаваща запетая.

Кратък преглед на съвременните CAD и AFM

В този преглед няма да засягаме CAD и AFM, насочени към „големи машини“. Нека разгледаме само системите, инсталирани на персонални компютри.

Неслучайно започваме ревюто си с този пакет. PCAD е една от първите (ако не и първата) система за автоматизирано проектиране от край до край, която се появява на пазара на CAD системи. Думата „от край до край“ означава, че такава система ви позволява да автоматизирате всички етапи на хардуерния дизайн, от създаването и проверката на коректността на разработената схема до оформлението на печатната платка и създаването на контролна информация за изпълнителното оборудване.

Пакетът наследява името си Personal Computer Aided Design (накратко PCAD) от името на компанията, която го е разработила – Personal CAD Systems. Дълго време PCAD остава лидер в класа на подобни софтуерни продукти и ако не беше честата смяна на собственика, тогава може би дори сега нямаше да загуби водещата си позиция.

Но съдбата реши друго. Първите версии на този продукт 1.0, 2.0 и 3.0, създадени от посочената компания през 1985 - 1987 г., не получиха забележимо внимание у нас.

През 1988 г. правата върху PCAD бяха придобити от компанията CADAM, която пусна версия PCAD 4.5, която след това придоби голяма популярност в Съветския съюз. Той беше русифициран, за него бяха създадени обширни библиотеки с графични описания на домашни компоненти и, най-важното, бяха решени проблемите с достъпа до домашно технологично оборудване - фотоплотери и автоматични пробивни машини.

Благодарение на тези постижения PCAD 4.5 все още се използва в предприятията на руската електронна индустрия.

През 1992 г. PCAD отново сменя собственика си, сега е собственост на ALTIUM, който се решава на сериозни иновации. Той пусна PCAD 6.0, който въведе аритметика с плаваща запетая. Благодарение на това разделителната способност на графичните редактори се увеличи с два порядъка и бяха елиминирани много проблеми, свързани с оформлението на печатни платки.

ALTIUM взеха трудно решение. Тя реши да промени форматите на графичните библиотеки и премина от 16- към 32-битови формати за описание на данни. За да не се загубят всички библиотеки с графични описания, създадени за по-ранни версии, компанията разработи специална програма, която преобразува старите библиотеки в новия формат.

Въпреки това, нито тази, нито следващите DOS версии на PCAD (PCAD 7.0, PCAD 8.0, PCAD 8.5) спечелиха много любов от местните разработчици на хардуер. Старата любов към PCAD 4.5 се оказа по-силна от новите функции.

Необходимо е да се спомене още една характеристика на по-късните версии на PCAD. Подсистемата за моделиране беше премахната от тях и пакетът престана да бъде CAD система от край до край.

През последните години (по-точно от 1995 г.) собственикът на пакета PCAD е ACCEL Technologies, който спря доста скучната линия от DOS версии на този продукт и премина към платформата за приложения на Windows.

Най-новото й дете ACCEL EDA 14.0, дори в самото име, не отразява връзката с бившия PCAD. Новият продукт обаче запазва идеологията на по-ранните версии на PCAD, така че разработчиците на хардуер не трябва да се учат отново.

ACCEL Technologies направи пореден опит да възвърне така абсурдно загубената си позиция на лидер в областта на CAD системите за персонални компютри. Във всеки случай, след като създадете гореща връзка със системата за моделиране на Dr. Spice 2000 A/D 8.2 от Deutsch Research възстанови ACCEL EDA 14.0 до предишния й статут на система за проектиране от край до край.

Трябва да се каже, че ACCEL Technologies превърна използването на „чужди“ програми в стратегическа линия на своето поведение. По същия начин тя свърза софтуера за автоматично поставяне и автоматично насочване на Cadence SPECCTRA 7.1 към своята система. Това е една от най-мощните и ефективни програми, използващи най-новите безмрежови алгоритми за маршрутизиране на печатни платки.

PSpice (Design Center, DesignLab)

Съкращението PSpice означава: Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis (симулационна програма с акцент върху интегралните схеми).

За разлика от PCAD, тази CAD система остана вярна на собственика си. Всичко започна с разработката в края на 70-те години на миналия век в Калифорнийския университет
(Berkeley) програма за моделиране на вериги SPICE 2. Нейният език за описание на входната верига се оказва толкова успешен, че определя неофициалния стандарт за описание на електронно оборудване за много години напред.

Форматите и моделите, приети в него, сега се използват в много програми за подобни цели, а списъците с мрежи във формат SPICE се използват в много съвременни пакети, например Micro-Cap, Dr. Spice, OrCAD, ACCEL EDA, ViewLogic и много други.

Съкращението PSpice означава: Симулационна програма с акцент върху интегрални схеми.

Първата версия на програмата PSpice на PC платформата е създадена през 1984 г. от MicroSim Corporation. Тази и следващите версии използват същите алгоритми като SPICE, същия формат за представяне на входни и изходни данни. Имайте предвид, че първата версия на PSpice симулира само аналогови схеми.

През 1989 г. беше пуснат PSpice 4.0, позволяващ симулация на смесени аналогово-цифрови схеми. На следващата година се появи петата версия на тази програма. Той, за разлика от всички предишни версии, ви позволява да въведете диаграма не само в текстова, но и в графична форма. Освен това MicroSim пусна версия, която работи в Windows.

От 1994 г., въз основа на разработените програми за моделиране, MicroSim започва да произвежда CAD Design Center (версии 6.0, 6.1, 6.2, 6.3), който допълнително включва програми за технически дизайн, по-специално вече познатия ни авторутер SPECCTRA.

През 1996 г. има друга промяна в името на системата. Новата версия 7.1 се казва DesignLab. През 1997 г. се появява най-новата версия под това име, DesignLab 8. Казваме „последна“, защото след пускането й MicroSim Corporation се слива с друго чудовище в областта на разработката на CAD продукти - OrCAD. Обединената компания беше наречена OrCAD, но търговската марка MicroSim беше запазена. Създадената компания вече обяви разработването на нова CAD система - OrCAD 9.0.

Нека веднага да отбележим, че VHDL не е CAD или AFM, а език за описание на хардуера, който в момента се поддържа от много системи за моделиране, като GMVHDL, Active HDL, Accolade Peak VHDL, OrCAD и др. Историята на появата и развитието на този език в много отношения е показателен.

Езикът VHDL не се появи от нищото. Можете да дадете доста дълъг списък от езици за описание и моделиране на цифрови устройства, например FOROS, OSS-2, DDL, HSL и т.н., които изглежда са предназначени за същите цели. Въпреки това, всички те страдаха от един недостатък - докато моделираха функцията на даден обект, те не разполагаха с разработени средства за описание и контролиране на времевите връзки в цифровото оборудване (DA).

Това беше особено остро по време на разработването на свръхвисокоскоростни интегрални схеми (VHSIC - Very High Speed Integrated Circuits). Веригата работи правилно при умерени честоти. Но при високи честоти на синхронизация се появяват повреди и работата на контролния център се влошава. Не беше възможно да се открият тези ограничаващи честоти за оборудването чрез моделиране на езиците, които все още съществуват.

Военният департамент на САЩ, който финансира програмата VHSIC за разработване на свръхвисокоскоростни интегрални схеми, реши да спонсорира разработването на такъв език през 1983 г. Наричаше се VHDL (Vhsic Hardware Description Language) – език за описание на хардуер, базиран на свръхвисокоскоростни интегрални схеми.

Разработването на VHDL беше подкрепено от Института на инженерите по електротехника и електроника (IEEE), а в края на 1987 г. езикът беше приет като стандарт (IEEE Standard 1076).

Окончателното издание на езика VHDL (1993 г.) включва предложения и препоръки от много известни специалисти в областта на компютърните технологии и водещи компании, участващи в разработването на CAD електронно оборудване. Следователно може да се каже, че VHDL отразява общ консенсус за това какви характеристики трябва да има един ефективен стандартен език за описание на хардуера.

Езикът VHDL има развита обща алгоритмична база, заимствана от езика за програмиране PASCAL. Той съдържа внимателно разработени конструкции за поведенческо (функционално) и структурно представяне, както и инструменти за документиране на дизайни.

Описанията на високо ниво могат да се комбинират с диаграми на ниско ниво. С други думи, това е многостепенен език, който поддържа йерархичен дизайн.

Езикът има инструменти за описване на процеси, протичащи във времето, и за определяне на времеви закъснения на елементи. С негова помощ можете да опишете времедиаграмите на входовете на симулираната верига и взаимодействията между отделните устройства през системната шина.

Министерството на отбраната на САЩ задължи своите доставчици на IC да предоставят VHDL модели и VHDL вектори, като ги тестват като част от документацията за нови продукти.

Интересът към езика VHDL е огромен. В САЩ е създадена VHDL Users Group, а в Европа е създадена групата VHDL FORUM, които участват в внедряването на този език. Подобно сдружение съществуваше и в бившия СССР.

С въвеждането на VHDL дизайнерите на хардуер могат да „експериментират“ идеи за дизайн на цифров хардуер на архитектурно ниво на своите компютри и веднага да видят резултатите от своите експерименти.

Те вече не трябва да чакат, докато дизайнът им бъде детайлизиран до нивото на логическата врата, за да могат да оценят идеите си на практика. Те вече няма да трябва да чакат, докато стане твърде късно, за да направят фундаментални промени в цялостната архитектура на проекта без огромна загуба на време и пари. Сега въвеждането на дори големи промени в проекта ще има малко влияние върху разходите и времето за подготовка на производството.

За разлика от други езици за описание и моделиране на хардуер, VHDL не налага специфичен метод на проектиране на разработчика. Той е свободен да избере всеки метод на проектиране, използвайки както поведенчески, така и структурни представяния на компоненти, дизайн отдолу нагоре или отгоре надолу, или комбинация от тях.

Езикът VHDL ви позволява първо да създадете абстрактно описание на функциите и след това (с напредването на проекта) да извършите тяхното детайлизиране до момента, в който структурните решения за тях станат ясни. Други езици не могат да се похвалят с толкова широки възможности.

Симулационните системи, които поддържат VHDL, обикновено включват VHDL компилатор, програма за отстраняване на грешки в изходния код и интерактивна машина за цифрова симулация. Някои ACM допълнително включват редактор на схеми или са интегрирани с други CAD системи, които имат такъв редактор. Например, можете да създадете електрическа схема в пакета OrCAD и специална програма преобразува графичното описание във VHDL код.

Една от най-модерните системи за моделиране на езика VHDL, разработена от ALDEC Corporation, се нарича Active HDL 3.6. За първоначално запознаване с езика VHDL можем да препоръчаме „играчката“ AFM, създадена от Green Mountain Computing Systems. Нарича се GMVHDL, работи под DOS и заема само около 1Mb дискова памет.

Кутия 1

Системата за моделиране е набор от езикови и софтуерни инструменти, който включва... (вижте Технология за моделиране на системата, стр. 332).

Случи се да се случи, да се случи

За да свържете нова графична библиотека (библиотека със символи) към редактора на схеми, активирайте командата Options -> Editor Configuration

За да свържете библиотеки с математически (функционални) модели към контролната обвивка (редактор на верига), активирайте командата Анализ -> Библиотека и включване на файлове

1. CAD пакети с приложения

2. SCADA системи

3. Среда за разработка на приложения за събиране на данни и управление на Genie

1. CAD пакети с приложения

графично моделиране, т.е. използване на компютър в CAD като мощен изчислителен инструмент, който ви позволява да работите със сложни пространствени модели без специални умения за програмиране;

създаване и поддържане на информационна база данни (архив) от чертежи;

създаване на библиотека от стандартни чертожни елементи, свързани с определена предметна област, с цел изграждане на нови чертежи от предварително създадени елементи;

параметризиране на чертежи - конструиране на детайли и чертежи с нови размери по веднъж начертан чертеж (модел);

създаване на демонстрационни илюстрации и карикатури.

КОМПАС 5 е модерен софтуерен продукт, работещ под операционна система Windows 95/98/NT.

Фиг. 1. Форма на екрана COMPASS.

Една от най-силните страни на KOMPAS-GRAFIC все още е пълната поддръжка на ESKD. Поддържат се стандартни (съответстващи на ESKD) и потребителски стилове на линии и щриховки. Изпълняват се всички видове линейни, ъглови, радиални и диаметрални размери (включително наклонени размери, размери на височина и размери на дъга). Допустимите отклонения се задават автоматично и квалификациите се избират въз основа на определени максимални отклонения. Обектите за проектиране включват всички видове грапавини, водещи линии, обозначения на основата, допустими отклонения на формата и местоположението на повърхностите, линии на рязане и сечение, стрелки за посока на гледане, щриховки, текстове, таблици.

В графичния документ KOMPAS-GRAPHIC може да се вмъкне растерно изображение във формати BMP, PCX, DCX, JPEG, TIFF. Когато вмъквате растерен обект, можете да зададете неговия мащаб и ъгъл на завъртане.

Текстовият редактор KOMPAS-GRAPHIC ви позволява да създавате различни текстови документи - изчислителни и обяснителни бележки, технически спецификации, инструкции и др. Текстовият документ е отделен вид документ KOMPAS.

Модулът за проектиране на спецификации KOMPAS-GRAFIC ви позволява да създавате различни спецификации, изявления и други електронни таблици. Спецификацията е отделен вид документ KOMPAS-GRAPHIC.

Много от функционалностите на модула за разработка на спецификации KOMPAS-GRAFIC са заимствани от логиката и технологията за разработване на спецификации на „хартия“.

Когато попълва документ на екрана, потребителят вижда таблица със стандартни спецификации и може да въвежда данни в нейните колони.

Приложения на KOMPAS: Инструменти за разработка на приложения KOMPAS-MASTER, библиотека за машинно инженерство, интегрирани системи за проектиране на тела на въртене KOMPAS-SHAFT Plus и цилиндрични пружини KOMPAS-SPRING, библиотеки от елементи на хидравлични и пневматични вериги, машинни инструменти, електрически и кинематични диаграми, архитектурни и строителна библиотека, набори от инструменти за изпълнение на типови проекти, система за проектиране на метални конструкции, библиотечни пакети „Елементи на инженерните комуникации“, „Елементи на химическото производство“, „Електроснабдяване“, „Автоматизация на технологичните процеси“, „Превключващи устройства“ , библиотека тръбопроводна арматура, библиотека „Строителни конструкции. Профили", указател на конструкционни материали, електронен указател на търкалящи лагери.

2. SCADA системи

В повечето случаи автоматизираните системи за управление на процесите са организационни и технически системи, което означава наличието на функции, изпълнявани от лице (оператор, диспечер).

Преди няколко десетилетия тези функции се състоеха главно от измервателна апаратура и директно ръчно управление на процеса.

След като компютризацията достигна до производствения сектор, компютрите започнаха да се появяват на операторски настолни компютри, където взаимодействието между оператора и процеса се осъществява с помощта на софтуер, общо наричан SCADA.

“SCADA-система” (Supervisory Control And Data Acquisition System) - система за събиране на данни и оперативен диспечерски контрол. Името съдържа две основни функции, присвоени на SCADA системата:

събиране на данни за контролирания технологичен процес;

контрол на технологичния процес, осъществяван от отговорни лица въз основа на събрани данни и правила (критерии), прилагането на които осигурява най-голяма ефективност и безопасност на технологичния процес.

Ако се опитаме да характеризираме накратко основните функции, можем да кажем, че системата SCADA събира информация за технологичния процес, осигурява интерфейс с оператора, запазва историята на процеса и автоматично контролира процеса доколкото е необходимо и възможно.

Необходимо е да се прави разлика между SCADA софтуер, работещ като част от автоматизираната система за управление на процесите на конкретно съоръжение, и набор от софтуерни инструменти, предназначени за разработване на такъв софтуер.

SCADA системите могат значително да ускорят процеса на създаване на софтуер от по-високо ниво за автоматизирани системи за управление на процесите, без да се изисква от разработчика да има познания по съвременни процедурни езици за програмиране с общо предназначение. Не е тайна, че само технолог или друг представител на технологичния персонал, който по правило няма умения за програмиране, разбира тънкостите на автоматизирания технологичен процес. Системата SCADA трябва да бъде достъпна не само за разработчика, но и за крайния потребител на създаваната автоматизирана система за управление на процесите, тъй като външният вид на системата се определя и може да се променя както от разработчика, така и от потребителя.

В допълнение към достъпността, SCADA системата трябва да се характеризира с максимална отвореност - наличие на универсални и общоприети механизми за обмен на данни с входно-изходно оборудване.

Разумна цена и ефективно използване на инвестираните средства - цената на системата, разходите за разработка и разходите за работа по създаването, поддръжката и развитието на автоматизирани системи за управление на процеси трябва да бъдат минимални. При равни други условия това изискване е най-важното при избора на SCADA система.

3. Среда за разработка на приложения за събиране на данни и управление на Genie

Genie е среда за разработка на приложения за събиране, обработка и графично представяне на данни и контрол, която съдържа много вградени функционални блокове и графични елементи на дисплея, които могат значително да намалят разходите за разработка на софтуер за системи за индустриална автоматизация. Разработката на приложения се състои в избор на подходящи функционални блокове, установяване на логически връзки между тях, създаване на графичен операторски интерфейс и персонализиране на отчетни форми.

Разработено от Advantech, компания, специализирана в производството на индустриални компютри и друго оборудване за автоматизация и събиране на данни. С разработването на тази система компанията „затвори“ цикъла, тоест доставя както хардуера, така и софтуера, необходими за създаването на индустриални системи за управление на информацията. Като пример разглеждаме образователната версия - Genie за Windows v3.04.

Изискванията към хардуерната и софтуерната платформа са много умерени.

Функционалност: център за данни с отворена архитектура; програмиране на скриптов език, съвместим с Visual Basic за приложения (VBA); използване на многозадачност при внедряване на алгоритми за събиране на данни и контрол; обектно-ориентирана графика; стандартен потребителски интерфейс, възприет в Windows; разработка на приложения с помощта на функционални блокове; адаптивен редактор на отчети; показване, контрол и обработка на данни в реално време; построяване на графики на контролираните параметри в реално време; управление на достъпа до системна информация и контроли; обработка на събития/аларми; комуникация с други Windows приложения чрез DDE механизма; интерфейс за програмиране на приложения чрез OLE Automation; библиотеки с динамични връзки, създадени от потребителя; възможност за организиране на мрежово взаимодействие; поддръжка на протоколи DeviceNet и CANOpen.

Основни области на приложение: системи за събиране на данни и контрол; автоматизация на производствени площи; създаване на работни места на технолог; автоматизация на лабораторни измервания; измервателни системи; тестови автоматизирани системи и комплекси.

Пакетът има вградена среда за разработка на скриптове, съвместима с Microsoft VB и VBA, предоставяйки на системния разработчик мощен набор от инструменти, наречен Script Designer. Редакторът на скриптове съдържа много VBA функции, както и методи за събиране и обработка на данни, които ви позволяват да внедрявате приложени алгоритми с почти всяко ниво на сложност. VBA внедри и непрекъснато разширява поддръжката за много функции на Windows OS: динамичен обмен на данни (DDE) и механизми за свързване и вграждане на обекти (OLE Automation); Функции за оперативна съвместимост на отворени бази данни (ODBC).

Отвореността на архитектурата на Genie гарантира на потребителя възможността да интегрира пакета с корпоративна система, внедрена или внедрявана в предприятието.

За да намали времето за разработка на софтуер, като същевременно поддържа подходящ за целта софтуер и го прави лесен за поддръжка и надграждане, Genie предлага инструменти за графичен дизайн и представяне, наречени Task Designer и Display Designer. Примери за екранни форми на тези редактори са показани на фиг. 1. и 2. Редакторът на задачите използва модел на програмиране на информационен поток, който е много по-удобен за възприемане и алгоритмична интерпретация от традиционната линейна архитектура на текстово-базирани езици за програмиране. Когато разработва приложение, потребителят създава блок-схема на стратегията, без да се фокусира върху различните логически и синтактични конвенции, характерни за стандартното програмиране. Обектите (икони на функционални блокове) се избират от лентата с инструменти на редактора на задачи (фиг. 3) и се свързват помежду си, за да прехвърлят данни от един блок в друг. Ако е необходимо да се създаде графичен операторски интерфейс, редакторът на дисплейни форми предоставя възможност за разработване на лесни за четене екранни дисплейни форми за възможно най-кратко време, като се използват стандартните елементи на дисплея, включени в пакета (фиг. 4 и 5). В допълнение, посоченият графичен операторски интерфейс може да бъде подобрен със специални инструменти за рисуване и дефинирани от потребителя елементи на дисплея. Библиотеките от вградени функционални блокове и елементи на дисплея включват най-често използваните функции в индустриалната автоматизация за събиране, обработка и графично представяне на данни. Пример за резултат от разработването на операторски интерфейс за наблюдение на натоварването на конвейера и отчитане на количеството насипни материали е показан на фиг. 6.

Редакторът на задачи Genie ви позволява да редактирате няколко задачи наведнъж. Всяка задача се показва в отделен прозорец и има свои собствени параметри: период на сканиране, методи за стартиране/стоп и др. Genie 3.04 поддържа до 8 задачи.

Фиг.2. Редактор на задачи Genie

Фиг.3. Редактор на форми за показване на Genie.

Фиг.4. Лента с инструменти за редактор на задачи Genie.

Фиг.5. Панел с формуляри

Фиг.6. Меню на елемент на формуляр на интерфейса на оператора на дисплея Genie

Фиг. 7 Пример за конвейерна линия в Genie.

Genie's Report Designer предоставя конфигурируема среда за разработка, в която потребителите могат да дефинират необходимото съдържание на отчета, като представят необходимите данни в определени моменти от време и след това автоматично отпечатват в определено време. Интерфейсите, предоставени от редактора на отчети, могат също да се използват за ръчно избиране и отпечатване на отчети.

Редакторът на отчети предоставя пет основни функции: събиране на данни, конфигурация на формата на отчета, планиране на отчет, генериране на отчет за събития и генериране на отчет за аларма.

Подсистемата за запис на събития на пакета Genie позволява непрекъснат мониторинг на състоянието на технологичния процес и системата за събиране на данни, както и ранно предупреждение за възможни отклонения в хода на технологичния процес и функционирането на хардуера и софтуера на системата. Гъвкавите опции за конфигуриране на прагови и гранични стойности на параметрите ви позволяват да приложите множество условия, чрез които се идентифицират аварийни и предварителни ситуации. Стойностите на алармата могат да се показват, регистрират, архивират с времеви печат и потвърждават от оператора в реално време. В допълнение, протоколът за аварийно събитие може да бъде показан на екрана на монитора или отпечатан на печатащо устройство, за да се получи хартиено копие.

В момента Advantech е разработил по-усъвършенствана версия на GenieDAQ 4.11.

Литература

Стехин А.П. Основи на проектирането, моделирането и проектирането на системи за управление на производствени процеси: Учебник. надбавка. – Донецк: ДонГАУ, 2008 г.

Лукас V.A. Основи на теорията на автоматичното управление. -М .: "Недра", 1977 г.

Основи на теорията на оптималното управление: Учебник. Надбавка за икономика университети/ В. Ф. Кротов, Б. А. Лагоша, С. М. Лобанов и др.; Под редакцията на В. Ф. Кротов - М.: Висше. Училище, 2008г.

Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математически модели в икономиката , - М.: “Наука”, 2007

Подобни резюмета:

Характеристики на съвременната компютърна употреба. Модемни компютърни телекомуникации. Видове и характеристики на организацията на комуникацията. Модемен телекомуникационен софтуер. Концепцията и принципът на работа на факс-модемните телекомуникации.

Анализ на възможностите за реализация на комбинирани схеми за различни видове програмируеми логически интегрални схеми (FPGA). Възможности на софтуерните пакети Decomposer и WebPACK ISE. Описание на суматора в VHDL, неговият синтез с помощта на пакета Decomposer.

Автоматизирани информационни технологии на системи за управление на електронни документи и видове тяхната поддръжка. Информационни технологии за управление. Офис автоматизация. Автоматизирани информационни технологии в офиса. Microsoft Office XP. Слово.

Преглед на инструменталните разработки. Анализ на пазарната ситуация. От самото си създаване пазарът на инструменти за разработка на софтуер вероятно никога не е преживявал криза – и е малко вероятно да преживее такава в бъдеще. Но това не означава, че работата на този пазар е лесна. Бързо променящата се ситуация...

Проектиране на съвременни електронни средства и характеристики на съществуващите методи за тяхното проектиране. Държавни стандарти за изготвяне на проектна документация, тяхното записване и съхранение в бюрото за техническа документация. Видове носители за съхранение.

Методи и етапи на проектиране на електронно оборудване. Ролята на езика за програмиране в системите за автоматизирано проектиране. Кратко описание на компютрите, използвани за решаване на проблемите на автоматизацията на проектирането на електронно оборудване.

Функции на системния софтуер. Системите за програмиране са софтуерни инструменти, които осигуряват автоматизация на разработването на програми и отстраняването на грешки. Състав и предназначение на операционната система (ОС). Сервизни програми, разширяващи възможностите на ОС.

Процедурата за разработване и производство на технически продукти и електрическо оборудване се определя от държавните стандарти на Руската федерация. Класификационни групи от стандарти в ESKD. Списък на графични и текстови дизайнерски документи.

Програмни средства за проектиране на радиотехнически устройства. Основни технически възможности на Microsoft Word. Сравнителна характеристика на програми за математически изчисления. Програми за моделиране на процеси в радиоелектронни схеми.

Принципи на проектиране на комплекс от технически средства за автоматизирани системи за управление. Изисквания към специализираните устройства и разходите за тяхното внедряване. Устройства за кодиране на графична информация. Грапотери и табла.

Оптимизиране на управлението в различни сфери на човешката дейност. Класификация на автоматизираните информационни системи за управление. Методи на проектиране и етапи на разработка. Блокова схема, капацитет на паметта, оборудване за извеждане на информация и дисплей.

Софтуер за автоматизация на дизайна

CAD софтуер

CAD софтуерът се състои от математически модели на проектни обекти, методи и алгоритми за извършване на дизайнерски операции и процедури.

В CAD софтуера можем да различим специална част, който отразява до голяма степен спецификата на обекта на проектиране, физическите и информационните характеристики на неговото функциониране и е тясно обвързан с конкретни йерархични нива (тази част обхваща математически модели, методи и алгоритми за тяхното производство, методи и алгоритми за едновариантен анализ, както и повечето от използваните алгоритми за синтез), И неизменна част, който включва методи и алгоритми, които са слабо свързани с характеристиките на математическите модели и се използват на много йерархични нива (това са методи и алгоритми за многовариантен анализ и параметрична оптимизация).

Изисквания към математическия софтуер

Свойствата на софтуера (MS) имат значително и понякога решаващо влияние върху възможностите и производителността на CAD системите.

При избора и разработването на модели, методи и алгоритми е необходимо да се вземат предвид изискванията за моделиране в CAD. Нека разгледаме основните.

Универсалност

Под универсалност на МОразбира се неговата приложимост към широк клас проектирани обекти. Една от разликите между методите за изчисление в CAD и ръчните методи за изчисление е високата степен на гъвкавост. Например в подсистемата за проектиране на схеми на CAD IET се използват математически модели на транзистора, които са валидни за всяка област на работа (активен, насищане, прекъсване, обратен актив), а методите за получаване и анализ на модели са приложим за всяка аналогова или превключваща верига на елементи от разрешения списък; в подсистемата за структурно проектиране на CAD компютри се използват модели и алгоритми, които позволяват да се изучават стационарни и нестационарни процеси на обработка на информация при произволни закони за обслужване в компютърни системи и с произволни входни потоци.

Висока степен на универсалност на ML е необходима, за да може CAD да бъде приложим към всеки или повечето обекти, проектирани в предприятието.

Алгоритмична надеждност

Методи и алгоритми, които нямат строга обосновка, се наричат евристични. Липсата на ясно формулирани условия за приложимост води до факта, че евристичните методи могат да се използват неправилно. В резултат на това или изобщо няма да се получи решение (например поради липса на конвергенция), или то ще бъде далеч от истинското. Основният проблем е, че инженерът може да не разполага с данните, за да определи дали получените резултати са верни или неверни. Следователно е възможна ситуация, когато неправилно решение ще бъде използвано в бъдеще като правилно.

Свойството на MO компонента да дава правилни резултати, когато се използва при тези условия, се нарича алгоритмична надеждност. Степента на универсалност се характеризира с предварително зададени ограничения, а алгоритмичната надеждност се характеризира с ограничения, които не са идентифицирани предварително и следователно не са посочени.

Количествена оценка на алгоритмичната надеждност е вероятността за получаване на правилни резултати при спазване на посочените ограничения за използване на метода. Ако тази вероятност е равна или близка до единица, тогава се казва, че методът е алгоритмично надежден.

Използването на алгоритмичен характер на ненадеждни методи в CAD е нежелателно, въпреки че е приемливо в случаите, когато неправилните резултати се разпознават лесно.

Тясно свързан с проблема за надеждността на алгоритмите е проблемът условност на математическите моделии задачи. За лоша условност се говори в случаите, когато малки грешки в изходните данни водят до големи грешки в резултатите. Всеки етап от изчисленията има свои собствени междинни начални данни и резултати и свои собствени източници на грешки. При лошо кондициониране грешките могат да се увеличат рязко, което може да доведе както до намаляване на точността, така и до увеличаване на разходите за компютърно време.

точност

За повечето ML компоненти важно свойство е точността, определена от степента на съответствие между изчислените и истинските резултати. Алгоритмично стабилните методи могат да дадат различна точност. И само в случаите, когато точността се окаже по-лоша от максимално допустимите стойности или изобщо не може да се получи решение, се говори не за точност, а за алгоритмична надеждност.

В повечето случаи решението на дизайнерските проблеми се характеризира с:

съвместно използване на много MO компоненти, което затруднява определянето на приноса към общата грешка на всеки от компонентите;

векторният характер на резултатите (например по време на анализ се намира векторът на изходните параметри, по време на оптимизацията се намират координатите на екстремната точка), т.е. Резултатът от решението не е стойността на един параметър, а на много параметри.

В тази връзка точността се оценява с помощта на специални изчислителни експерименти. Тези експерименти използват специални задачи, наречени тестове. Количествената оценка на грешката в резултата от решаването на тестова задача е една от нормите на вектора на относителните грешки: m-норма или l-норма, където l е относителната грешка при определяне на j-тия елемент от резултата вектор; m е размерността на този вектор.

Разход на компютърно време

Универсалните модели и методи се характеризират със сравнително голям обем изчисления, който се увеличава с размера на проблемите. Следователно, когато се решават повечето проблеми в CAD, цената на компютърното време T m е значителна. Обикновено T m са основният ограничаващ фактор, когато се опитваме да увеличим сложността на обектите, проектирани на компютър, и задълбочеността на тяхното изследване. Следователно изискването за ефективност в T m е едно от основните изисквания за MO CAD.

Когато се използват многопроцесорни компютри в CAD системи, времето за изчисление може да се намали с помощта на паралелни изчисления. В тази връзка един от показателите за ефективността на МО е неговата адаптивност към паралелизиране на изчислителния процес.

В CAD е препоръчително да имате библиотеки с набори от модели и методи, които покриват нуждите на всички CAD потребители.

Използвана памет

Разходите за памет са вторият показател за ефективност на машинното обучение след разходите за компютърно време. Те се определят от дължината на програмата и размера на използваните масиви от данни. Въпреки значителното увеличение на капацитета на RAM в съвременните компютри, изискването за ефективност на разходите за памет остава актуално. Това се дължи на факта, че в многопрограмния режим на работа на компютъра задача с искане за голямо количество памет получава по-нисък приоритет и в резултат на това времето за престой в системата се увеличава.

Можете да подобрите ефективността на разходите за RAM, като използвате външна памет. Честият обмен на данни между RAM и външната памет обаче може да доведе до неприемливо увеличение на T m. Следователно, за големи обеми програми и масиви от обработена информация, препоръчително е да се използва MO, който позволява изграждането на наслагващи се програмни структури и изпълнява принципи на диакоптична обработка на информация.

Математическо моделиране на обекти и средства за автоматизация в CAD

Изисквания към математическите модели

Математическите модели (MM) се използват за описание на свойствата на обектите в AM процедурите. Ако процедурата на проектиране включва създаване на ММ и работа с него, за да се получи полезна информация за даден обект, тогава се казва, че процедурата се изпълнява на базата на математическо моделиране.

Математическите модели са подчинени на изискванията за универсалност, адекватност, точност и ефективност.

Степен на гъвкавост MMхарактеризира пълнотата на представяне на свойствата на реален обект в модела. Математическият модел отразява само някои от свойствата на даден обект.

Точността на ММ се оценява от степента на съответствие между стойностите на параметрите на реален обект и стойностите на същите параметри, изчислени с помощта на прогнозния ММ. Нека свойствата, отразени в ММ, се оценяват чрез вектора на изходните параметри Y = (y 1, y 2, ..., y m). След това, обозначавайки истинските и изчислените с помощта на MM стойности на j-тия параметър като y jist и y jm, съответно, ние определяме относителната грешка E j на изчисляването на параметъра Y j като

E j = (y jm - y jist)/y jist (2.1)

Получава се векторната оценка E = (E 1 , E 2 , ..., E m). Ако е необходимо да се намали тази оценка до скаларна, използвайте някаква норма на вектора E, например

E m = ||E|| = maxE j .

Адекватността на MM е способността да отразява зададените свойства на обект с грешка не по-голяма от зададената. Тъй като изходните параметри са функции на векторите на външните Q и вътрешните X параметри, грешката E j зависи от стойностите на Q и X.

Обикновено стойностите на вътрешните параметри на ММ се определят от условието за минимизиране на грешката E m в някаква точка Q в nom пространството на външните променливи и модел с изчислен вектор за различни стойности на Q В този случай, като правило, адекватността на модела се проявява само в ограничен диапазон от промени във външните променливи - област на адекватност (АО) на математическия модел:

OA = (Q|E m , d),

където d е дадена константа, равна на максимално допустимата грешка на модела.

Рентабилност на ММхарактеризиращ се с цената на изчислителните ресурси. Колкото по-малки са те, толкова по-икономичен е моделът.

Класификация на математическите модели

Нека разгледаме основните характеристики, класификации и видове MM, използвани в CAD.

Въз основа на естеството на показаните свойства на даден обект ММ се разделят на структурни и функционални.

Структурните ММ са предназначени да показват структурните свойства на даден обект. Структурните ММ се разграничават между топологични и геометрични.

IN топологична ММпоказва се съставът и връзките на елементите. Най-често се използват за описание на обекти, състоящи се от голям брой елементи, при решаване на проблеми за свързване на структурни елементи към определени пространствени позиции (например проблеми с разположението на оборудването, разположението на частите, маршрутните връзки) или към относителни точки във времето ( например при разработване на графици, технологични процеси). Топологичните модели могат да бъдат под формата на графики, таблици (матрици), списъци и др.

IN геометрична ММпоказват се свойствата на обектите; в допълнение към информацията за относителната позиция на елементите, те съдържат информация за формата на частите. Геометричните ММ могат да бъдат изразени чрез набор от уравнения на линии и повърхности; набор от алгебрични отношения, които описват областите, които изграждат тялото на даден обект; графики и списъци, показващи структури от стандартни структурни елементи и др. Геометричните ММ се използват при решаване на конструктивни проблеми в машиностроенето, уредостроенето, радиоелектрониката, за изготвяне на проектна документация и при определяне на изходни данни за разработване на технологични процеси за производство на части. Използват се няколко вида геометрични ММ.

Функционален ММса предназначени да показват физически или информационни процеси, протичащи в даден обект по време на неговата експлоатация или производство. Обикновено функционалните ММ са системи от уравнения, свързващи фазови променливи, вътрешни, външни и изходни параметри.

В зависимост от нивото на детайлност на описанието, в рамките на всяко йерархично ниво се разграничават пълни ММ и макромодели.

Пълният модел е модел, в който се появяват фазови променливи, които характеризират състоянията на всички съществуващи междуелементни връзки (т.е. състоянието на всички елементи на проектирания обект).

Макромодел - MM, който показва състоянията на значително по-малък брой междуелементни връзки, което съответства на описанието на обекта с разширен избор на елементи.

Според метода за представяне на свойствата на даден обект функционалните ММ се разделят на аналитични и алгоритмични.

Аналитична ММса изрични изрази на изходните параметри като функции на входните и вътрешните параметри.

Алгоритмичен ММекспресни връзки между изходни параметри и вътрешни и външни параметри под формата на алгоритъм.

Симулационният ММ е алгоритмичен модел, който отразява поведението на обекта, който се изследва във времето, когато са определени външни влияния върху обекта.

Математически модели на микро, макро и мета ниво

Описанията на техническите обекти трябва да са съобразени по сложност с възможностите на човешкото възприятие и с възможностите на компютъра да оперира с описания на модели в процеса на трансформирането им по време на проектирането. Въпреки това е възможно да се изпълни това изискване в рамките на определено унифицирано описание, без да се разделя на отделни компоненти, само за прости продукти. По правило се изисква структуриране на описанията и съответното разделяне на идеите за проектираните обекти в йерархични нива и аспекти. Това ви позволява да разпределяте работата по проектирането на сложни обекти между отделите на проектантската организация, което допринася за ефективността и производителността на дизайнерите.

Използването на принципите на блоково-йерархичния подход за проектиране на структурите на математическите модели на проектираните обекти ни позволява да формализираме процеса на тяхното писане. Броят на йерархичните нива в моделирането се определя от сложността на проектираните обекти и възможностите на инструментите за проектиране. Въпреки това, йерархичните нива на повечето предметни области могат да бъдат класифицирани в едно от трите общи нива, наричани по-долу микро-, макро- и мета-нива.

В зависимост от мястото им в йерархията на описанието, математическите модели се разделят на ММ, свързани с микро-, макро- и мета-нива.

Характеристика на ММ на микро ниво е отразяването на физически процеси, протичащи в непрекъснато пространство и време. Типичните ММ на микро ниво са частични диференциални уравнения (PDE). При тях независимите променливи са пространствени координати и време. С помощта на тези уравнения се изчисляват полета на механични напрежения и деформации, електрически потенциали и напрежения, налягания и температури и др. Възможностите за използване на MM в PDE са ограничени до отделни части; опитите да се използват за анализиране на процеси в многокомпонентни среди, монтажни единици и електронни схеми не могат да бъдат успешни поради прекомерното увеличаване на разходите за компютърно време и памет.

На макро ниво се използва разширена дискретизация на пространството по функционален критерий, което води до представяне на ММ на това ниво под формата на системи от обикновени диференциални уравнения (ОДУ). В тези уравнения независимата променлива е времето t, а векторът на зависимите променливи се състои от фазови променливи, които характеризират състоянието на уголемените елементи на дискретизираното пространство. Такива променливи са сили и скорости в механични системи, напрежения и токове в електрически системи, налягания и скорости на потока на течности и газове в хидравлични и пневматични системи и др. ODE системите са универсални модели на макро ниво, подходящи за анализ както на динамични, така и на устойчиви състояния на обекти. Моделите за стационарни условия могат също да бъдат представени като системи от алгебрични уравнения. Редът на системата от уравнения зависи от броя на избраните елементи на обекта. Ако редът на системата се доближи до 10 000, тогава работата с модела става трудна и следователно е необходимо да се премине към представяния на мета ниво.

На мета ниво доста сложни набори от части се приемат като елементи. Мета-нивото се характеризира с голямо разнообразие от използвани видове ММ. За много обекти MM на мета ниво все още се представят от ODE системи. Въпреки това, тъй като моделите не описват вътрешни фазови променливи елементи, а се появяват само фазови променливи, свързани с взаимните връзки на елементите, разширеното представяне на елементи на мета ниво означава получаване на MM с приемливо измерение за значително по-сложни обекти от MM измерение на макро ниво.

В редица предметни области е възможно да се използват специфични характеристики на функционирането на обекти за опростяване на ММ. Пример са електронни цифрови автоматизирани устройства, в които е възможно да се използва дискретно представяне на фазови променливи като напрежения и токове. В резултат на това ММ се превръща в система от логически уравнения, които описват процесите на преобразуване на сигнала. Такива логически модели са значително по-икономични от електрическите модели, които описват промените в напреженията и токовете като непрекъснати функции на времето.

Използването на тензорни концепции на дизайнерски обекти прави възможно използването на диакоптични методи за получаване на ММ на сложни технически системи.

Изучаване на сложни системи част по частприлагани в диакоптичните методи на изследване. Разликата между подхода на диакоптичното проектиране и блоково-йерархичния е, че диакоптиката се основава на използването на структурните характеристики на анализираните вериги и матриците, които ги изразяват, а не на приемането на каквито и да било опростяващи предположения. При диакоптичните методи математическите модели са разделени на части, които могат да се изучават независимо.

Разделянето на математическите модели на части позволява да се оптимизира и минимизира броят на обмените на информация между RAM и външната памет при анализиране на сложни системи, както и да се изберат най-изгодните режими на анализ за изучаване на всяка част. Тези обстоятелства правят диакоптичните методи икономични по отношение на компютърното време и RAM.

Макромоделиранележи в основата на посоката, свързана с рационалния избор на математически модели на елементи при конструирането на математически модел на система. Макромоделирането дава възможност да се използват няколко модела при анализ на един и същ обект, различаващи се по сложност, точност и пълнота на показване на свойствата на обекта, сложността на необходимите изчисления и др.

При макромоделиране трябва да бъдат изпълнени следните условия:

адекватност на модела (изпълнението на това условие изисква от инженера да вземе предвид целите за решаване на всеки конкретен проблем и степента на влияние на параметрите на избраните елементи върху резултатите от решаването на този проблем);

по-голяма ефективност при създаването на макромодели на елементи и тяхното по-нататъшно използване в сравнение с решаването на проблем въз основа на пълен математически модел (обикновено това условие е изпълнено, когато се използват макромодели за елементи, които са типични или поне често се срещат в дадена система);

Събитийност на анализасе крие във факта, че при симулиране на процеси, протичащи в изследвания обект, във всеки момент от моделното време се извършват изчисления само за малка част от математическия модел на обекта. Тази част включва онези елементи, чието състояние може да се промени на следващата времева стъпка. Използването на принципа на събитието значително повишава рентабилността на анализа на функционално-логическо и системно ниво на проектиране.

Рационално използване на човешките евристични способностив интерактивни процедури позволява на инженера да се намеси в хода на изчисленията и да избере най-обещаващите продължения въз основа на евристични оценки. Това е от полза при всички онези процедури за проектиране, при които следването само на формални критерии за избор на допълнителни действия е свързано с прекомерни разходи за компютърно време. При изучаване на сложни елементи и устройства за автоматизация често се използват многовариантни методи за анализ и теория на чувствителността.

Основните типове многовариантен анализ в проблемите на дизайна са анализ на чувствителността и статистически анализи.

Цел на анализа на чувствителността- определяне на коефициентите на чувствителност, наричани още коефициенти на влияние:

a ji = δY i /δx i ; b ji = a ji x inom /Y inom (2.1)

където a ji и b ji са абсолютните и относителните коефициенти на чувствителност на изходния параметър y j към промените във вътрешния параметър X i; y inom и x inom - номинални стойности на параметрите y j и X i. Резултатите от анализа на чувствителността на m изходни параметри към промени в n вътрешни параметри представляват mn коефициента на чувствителност, които съставляват матрицата на абсолютна или относителна чувствителност.

Анализ на чувствителносттасе прилага, ако параметрите X и Q могат да се считат за непрекъснати величини, а параметрите y j са диференцируеми функции на техните аргументи X i и q knom.

Резултатите от анализа на чувствителността се използват за решаване на такива важни проблеми като параметрична оптимизация, изчисляване на допустимите отклонения и оценка на точността на изходните параметри. Чрез стойностите на коефициентите на чувствителност разработчикът разделя параметрите, които значително влияят от тези, които имат малко влияние, определя посоките на промени във вътрешните параметри за подобряване на изходните параметри и оценява допустимите отклонения на параметрите X и Q, за да отговарят на изискванията за точност на параметрите Y.

В някои случаи инкременталният метод се използва за получаване на резултатите от математически експерименти. Това е основният метод за анализ на чувствителността в инвариантния ML CAD. Метод

нараствания

има метод за числено диференциране на зависимостта

Алгоритъмът на инкременталния метод включва достъп до модела (n + 1) пъти за изчисляване на Y, където n е броят на разнообразните параметри, т.е. такива параметри (или q k), чието влияние върху Y се изследва. В първата опция са посочени номиналните стойности на аргументите и следователно резултатът от достъпа до модела ще бъде номиналната стойност Y nom = (Y 1 nom, Y 2 nom, ..., Y m nom) на вектора Y. В следващия (i + 1)-ти вариант от останалите n варианта отклонението... x i от номиналната стойност е посочено само за един от вариращите параметри. В резултат на изпълнение на (i + +1)-та опция се получава стойността Y i = (y 1i , y 2i , ..., y mi) за вектора Y, с която следващата i-та колона на матрицата на абсолютната чувствителност A i = ( Y i - Y nom)/...x i . Всеки от намерените коефициенти a ji може лесно да се преобразува в коефициент b ji в съответствие с работните данни.

Основното предимство на инкременталния метод е неговата гъвкавост: методът е приложим за всякакви непрекъснати математически модели.

Инкременталният метод обаче има и съществени недостатъци: ниска точност, характерна за операциите с числено диференциране; относително висока изчислителна сложност. Сложността на изчисленията се оценява от броя на извикванията към модела, тъй като обемът на изчисленията в алгоритмичните модели обикновено е голям и значително надвишава сложността на изпълнението на процедурите за обработка на резултатите от извикванията към моделите. Инкременталният метод изисква n + 1 опции за достъп до модела.

Директни и вариационни методи. Тези методи за анализ на чувствителността са по-малко гъвкави от инкременталния метод, но могат да подобрят точността или да намалят машинното време. Те се основават на интегрирането на специални системи от обикновени диференциални уравнения, свързани са със специален математически софтуер и се използват в подсистемата за проектиране на схеми.

Регресионен метод. При регресионния метод на анализ на чувствителността коефициентите на чувствителност се идентифицират с коефициенти на регресия, изчислени в процеса на статистически анализ по метода Монте Карло. Този метод изисква много голямо количество изчисления; използването му е от полза, ако при който и да е маршрут на проектиране е необходимо да се решат проблеми както на статистическия анализ, така и на анализа на чувствителността. Тогава разходите за време в допълнение към разходите за статистически анализ ще бъдат незначителни.

Статистически анализ

Мишена Статистически анализ- получаване на оценки на дисперсията на изходните параметри Y и вероятностите за изпълнение на зададени експлоатационни условия за проектирания обект. В случай на обекти като системи за масово обслужване, самите изходни параметри имат вероятностно значение, тогава целта на статистическия анализ е изчисляването на такива параметри. Причините за разсейването на изходните параметри Y са нестабилността на външните параметри Q и случайния характер на вътрешните параметри X. Резултатите от статистическия анализ могат да бъдат хистограми на изходните параметри, оценки на математическите очаквания M j и стандартни отклонения...y j на всеки от изходните параметри..y j от номиналните стойности, оценява коефициентите на корелация r ji между параметрите y j и x i, както и изходните параметри на системите за масово обслужване. Първоначалните данни включват статистическа информация за дисперсията на вътрешните параметри и данни за технически спецификации за допустимите граници на изменение или законите на разпределение на външните параметри.

Статистическият анализ е изключително важен, тъй като неговите резултати позволяват да се предвиди процентът на добив на подходящи продукти по време на тяхното серийно производство, т.е. оценка на серийната годност на проектирания обект. Ако първоначалните данни отразяват стареенето на вътрешните параметри - тяхното изменение по време на работа и съхранение под въздействието на различни физични и химични фактори, тогава резултатите от статистическия анализ могат директно да се използват за оценка на надеждността.

Най-широко използваните методи в CAD за статистически анализ са най-лошият случай и методите за статистически тестове.

Метод в най-лошия случай. Този метод се използва за определяне на диапазоните на възможно разсейване на изходните параметри, без да се оценява плътността на разпределението на тези параметри.

Нека на някакъв изходен параметър y бъде дадено условие за производителност във формата y< тт. Тогда интерес представляет верхняя граница диапазона рассеяния, так как большие значения у наиболее опасны с точки зрения невыполнения условия работоспособности. Верхняя граница диапазона рассеяния достигается в наихудшем случае, когда все аргументы функциональной зависимости y = f(X) принимают самые неблагоприятные значения. Самым неблагоприятным значением аргумента X i будет максимально возможное значение X imax = x iном + x i при выполнении условий у < тт и dy/dx i >0 или y > tt и dy/dx i< 0. Самым неблагоприятным значением аргумента X i будет минимальное значение X imin = x iном - x i , если (Y < тт dy/dx i < 0) V (Y >tt dy/dx i > 0). Тук x i е толерансът на вътрешния параметър X i. Приема се, че знаците на коефициентите на влияние остават непроменени в разглежданата област.

Алгоритъмът на метода в най-лошия случай включва следните твърдения:

Анализ на чувствителността, в резултат на който се определят коефициентите на чувствителност dy/dx i.

Задаване на параметрите X i на най-неблагоприятните стойности.

Изчисляване на стойностите на изходните параметри при неблагоприятни вътрешни условия.

Извършете анализ на най-лошия случай на обект. Всеки изходен параметър има свой собствен най-лош случай. Ако даден обект се характеризира с m изходни и n вътрешни параметъра, тогава оператори 2 и 3 на алгоритъма се повтарят m пъти и общо е необходимо да се изпълнят m + n + 1 опции за достъп до обектния модел. Предимството на метода на най-лошия случай е, че неговото прилагане не изисква познаване на законите за разпределение на вътрешните параметри. Достатъчно е да знаете само допустимите отклонения x i. Недостатъкът на метода е, че резултатите от анализа в най-лошия случай могат да подведат потребителя по отношение на реалната дисперсия на изходните параметри.

Метод Монте Карло (статистически тестов метод). Този метод ви позволява да получите по-пълна статистическа информация за изходните параметри на изследвания обект. Алгоритъмът на статистическия метод за тестване включва следните основни оператори:

Задаване на стойностите на вътрешни и външни параметри (аргументи за зависимостта на Y от X и Q в следващия статистически тест).

Натрупване на статистически суми.

Обработка на натрупаните суми за получаване на резултатите от статистическия анализ.

Оператори 1-3 се изпълняват във всеки опит и могат да бъдат паралелизирани. Оператор 4 завършва статистическия анализ. Задаването на стойностите на случайни параметри се извършва в съответствие с техните закони за разпределение. Подпрограми за генериране на псевдослучайни числа за количества, разпределени според такива закони като нормален, равномерен, експоненциален, са налични като част от общия софтуер на повечето компютри. В практиката на проектиране обаче може да има проблеми с корелирани първоначални данни, които имат някакво разпределение. Често първоначалните данни се получават като резултати от измерване на параметрите на партида продукти и се представят под формата на хистограми. След това е препоръчително да се изгради алгоритъм за определяне на произволни стойности на параметри въз основа на следната трансформация: X = 0(AZ), където 0 е операторът за трансформиране на стойностите на нормално разпределените количества в стойностите на вътрешните параметри, които имат зададени разпределения; Z е реализация на n-мерен некорелиран случаен вектор, чиито елементи имат нормализирано нормално разпределение, т.е. характеризиращ се с нулеви математически очаквания и дисперсии на единица; X - реализация на n-мерен случаен вектор от вътрешни параметри в следващия статистически тест; A е матрицата на трансформация на вектора Z в нормален вектор с корелирани елементи.

Методика за получаване на математически модели на елементи и устройства за автоматизация

Като цяло процедурата за получаване на математически модели на елементи и устройства включва следните операции:

Моделиране на технически обекти на мета ниво

На мета ниво се използва разширено математическо описание на обектите.

Един от най-общите подходи за анализиране на обекти на мета ниво е функционално моделиране, разработен за анализ на системи за автоматично управление. Този подход прави редица опростяващи предположения. Първо, на мета ниво, както и на макро ниво, обектът се представя като набор от елементи, свързани помежду си чрез ограничен брой връзки. В този случай за всеки елемент връзките са разделени на входове и изходи. На второ място, елементите се считат за еднопосочни, т.е. такива, при които входните сигнали могат да се предават към изходите, но сигналите на изходите не могат да влияят на състоянието на входовете чрез вътрешните връзки на елемента. В този случай промените във фазовите променливи се наричат сигнали. Трето, състоянието на всеки изход не зависи от товара, т.е. върху броя и вида на елементите, свързани към този изход. Четвърто, състоянието на всяка връзка се характеризира не с две, а с една фазова променлива (тип потенциал или тип поток), което пряко следва от предишното предположение.

Възприемането на такива предположения води до опростяване на математическите модели на елементите и методите за получаване на математически модели на системите.

Функционалното моделиране се използва широко за симулиране на аналогово електронно оборудване; системи за автоматично управление и регулиране с елементи не само от електрическо, но и от друго естество; енергийни системи, чието функциониране е свързано с пренос на енергия, импулс, налягане и др. между частите на системите.

Друг доста общ подход за анализиране на обекти на мета ниво е тяхното представяне модели на системи за масово обслужване(SMO). QS моделите са приложими във всички случаи, когато изследваният обект е предназначен да обслужва много заявки, получени от QS в нередовни часове. Характеристика на QS моделите е наличието в тях на елементи от два различни типа: обслужващи устройства, иначе наричани ресурси, и заявки, наричани също транзакции.

Потокът от заявления се характеризира с времето на получаване на заявления. В общия случай потокът може да се разглежда като случаен процес, определен от функцията на разпределение на интервалите от време между моментите на пристигане на две съседни заявки. Основната характеристика на потока от заявки е интензитетът I, равен на средния брой заявки, пристигащи за единица време (I/s = T - средният интервал от време между пристигането на две съседни заявки).

Работата на обслужващия апарат се характеризира с продължителността на заявките за обслужване - периодът от време, необходим за обслужване. В общия случай това е случайна величина, характеризираща се с някакъв закон на разпределение. Математическото очакване на този закон за разпределение е средното време за обслужване на заявка.

Законите за разпределение на случайни променливи при моделиране на QS могат да бъдат произволни, но най-често използваните разпределения са експоненциални, δ-разпределения на Erlang и нормални. Моделирането на поредица от произволни числа (в QS това са интервалите от време между постъпването на заявките и времето за обслужване), разпределени по зададен закон, се извършва на базата на програмен сензор за числа с равномерно разпределение в диапазона от 0 до 1.

QS моделите трябва да описват процесите на приложенията, преминаващи през QS. Състоянието на системата във всеки момент от време се изразява чрез набор от променливи (аналози на фазови променливи), които са предимно дискретни по природа. По този начин състоянието на обслужващото устройство се описва от променливата k, която може да приеме една от двете възможни стойности - „свободно“, „заето“, както и дължината на опашките на входовете на обслужващото устройство. Може да има няколко опашки, ако QS съдържа приложения от няколко различни типа (приоритети). Състоянието на всяка заявка се описва от променлива, чиито стойности могат да бъдат „услуга“ или „чакане“. Резултатът от анализа на QS трябва да бъде стойностите на изходните параметри (типични изходни параметри са производителността на QS, средното и максимално време за обслужване на заявките, средната дължина на опашките и коефициентите на натоварване на обслужващите устройства, вероятностите за обслужване на заявки в рамките на определено време и т.н.). Изходните данни за моделиране се изразяват чрез параметрите на обслужващите устройства и параметрите на източниците на заявка. Обикновено моделите на обслужващите и източниците на заявки представляват закони за разпределение на такива количества като времето за обслужване на заявка, интервалът от време между появата на заявки. Следователно вътрешните и външните параметри, чиито стойности са посочени в изходните данни, са параметрите на тези закони за разпределение. Получаването на първоначални данни и осигуряването на тяхната надеждност е важен проблем при анализа на обекти на мета ниво.

Математическите модели на QS могат да бъдат аналитични и симулационни.

Аналитичен модел на QSпредставлява набор от изрични зависимости на изходните параметри от вътрешни и външни параметри. Получаването на аналитични модели обаче е възможно само в определени случаи на относително прости QS. Като цяло се използват симулационни модели, въпреки значителните разходи за изчислителни ресурси, свързани с тяхното внедряване.

Симулационен модел на QSе алгоритъм, който описва промените в променливите на състоянието през симулиран период от време. Предполага се, че промяна в състоянието на всяка променлива, наречена събитие, настъпва мигновено в даден момент от времето. Симулационно моделиране на QS - възпроизвеждане на последователността от събития в системата с вероятностен характер на параметрите на системата. Симулирането на функционирането на системата при възникване на голям брой събития позволява статистическа обработка на натрупаните резултати и оценка на стойностите на изходните параметри.

Алгоритъмът за симулация на QS може да бъде описан накратко, както следва. Входните източници на приложения се анкетират, в резултат на което се определят моментите на поява на приложения на входовете на QS. Информацията за тези събития се въвежда в списъка със събития, който е подреден по момента на възникване на събитията. След това процесът на симулация се контролира от списък от събития. От този списък се избира събитието, което е най-близко по време на възникване, и се симулира промоцията на приложението, свързано с това събитие в QS. Напредъкът се симулира, докато заявката се забави в някоя обслужваща машина. Ако в същото време заявката влезе в състояние на обслужване, тогава продължителността на услугата се определя с помощта на математическия модел на обслужващото устройство и следователно моментът на възникване на следващото събитие, свързано с тази заявка, става предвидим. Информацията за това бъдещо събитие се записва в списъка със събития. След това по подобен начин се избира най-близкото събитие от списъка със събития и се симулира поведението на заявката, свързана с това събитие и т.н. В процеса на преминаване на приложения през QS се натрупват данните, необходими за последващото изчисляване на изходните параметри.

В момента различни видове многопроцесорни системи се използват все повече в системите за автоматизация на проектирането. Характеристика на такива системи е наличието на няколко изчислителни процесора, които като правило имат обща RAM и общи външни устройства. Многопроцесорните системи се използват, когато е препоръчително да се паралелизира изчислителният процес или да се използват едни и същи изчислителни ресурси за различни задачи. Когато се оценява ефективността на една организация, CAD се разглежда като система за масово обслужване.

Постановка на проблема за автоматично генериране на математически модели на системи на макро ниво

Изисквания към методите в CAD, поради характеристиките на математическите модели

Използването на ММ на обект под формата на система от частични диференциални уравнения е възможно само за много прости технически системи и дори в този случай редът на апроксимиращата алгебрична система от уравнения при моделиране в триизмерно пространство може да достигне 10 000 000 или по. Следователно при моделиране на макро ниво в техническата система се идентифицират доста големи елементи, които впоследствие се разглеждат като неделима единица. Единствената непрекъсната независима променлива (в сравнение с моделирането на микрониво) е времето. Математическият модел на техническата система на макро ниво ще бъде ODE система.

В CAD е препоръчително да се използват математически и софтуерни инструменти, които осигуряват моделиране на целия набор от проектирани обекти и са в състояние да се адаптират към променящите се условия на работа. Тези свойства се постигат, ако използваните продукти имат висока степен на гъвкавост. Получаването на универсални средства се улеснява от използването на аналогии между подсистеми с различно физическо естество и между компонентните и топологични уравнения, които ги моделират.

При избора или разработването на метод (алгоритъм) за анализ в CAD първо се установява обхватът на неговото приложение. Колкото по-широк е кръгът от проблеми, които са обявени за приемливи за решаване чрез този метод, толкова по-универсален е методът.

В повечето случаи е трудно да се формулират ясни и недвусмислени ограничения за използването на метода. Възможни са ситуации, когато са изпълнени предварително договорените условия за прилагане на метода, но не се получава задоволително решение на проблема. Следователно вероятността P за успешно прилагане на метода в предварително определен клас проблеми е по-малка от единица. Тази вероятност е количествена оценка на важно свойство на методите и алгоритмите, наречено надеждност.

Неуспехите при решаването на проблеми могат да се проявят в необходимостта от итеративен процес, в грешки, надвишаващи максимално допустимите стойности и т.н. Причините за неуспехите могат да бъдат фактори като лошо състояние на ММ, ограничена зона на конвергенция, ограничена стабилност. По този начин итерациите, използващи метода на Нютон при решаване на системи от нелинейни алгебрични уравнения, се сближават само ако първоначалното приближение е избрано в достатъчно малка околност на корена.

CAD трябва да използва надеждни методи и алгоритми. За повишаване на надеждността често се прибягва до комбиниране на различни методи, автоматична параметрична настройка на методи и др. В крайна сметка се постигат стойности на P, равни или близки до единица.

Използването на методи с P = 1, макар и нежелателно, е позволено в някои специални случаи при задължително условие, че е разпознато неправилно решение на задачата и няма опасност такова решение да бъде объркано с правилното.

Методите и алгоритмите за анализ, както и ММ, са обект на изисквания за точност и ефективност. Точността се характеризира със степента на съвпадение между точното решение на уравненията на даден модел и приблизителното решение, получено с помощта на оценявания метод, а ефективността се характеризира с разходите за изчислителни ресурси за прилагане на метода (алгоритъма).

Оценките за точност и ефективност могат да бъдат теоретични и експериментални.

Теоретичните оценки на грешките, сложността на необходимите изчисления и обемите, включени в обработката на масиви, обикновено се извършват чрез редица опростяващи допускания за естеството на използваните MM. Примерите включват предположения за гладкостта или линейността на функционалните зависимости, некорелирани параметри и др. Въпреки сближаването на теоретичните оценки, те имат значителна стойност, тъй като обикновено характеризират ефективността на прилагането на изследвания метод не към един конкретен модел, а към определен клас модели. Например, теоретичните изследвания позволяват да се установи как цената на компютърното време зависи от размерността и условността на ММ при прилагане на методи за числена интеграция на ODE системи.

Теоретичните оценки обаче са удобни за определяне на естеството на такива зависимости, но числените стойности на показателите за ефективност за конкретни случаи могат да бъдат много приблизителни.

Следователно се използват и експериментални оценки, базирани на определяне на показатели за ефективност върху набор от специално съставени ММ, наречени тестови. Тестовите ММ трябва да отразяват характерните характеристики на моделите от класа обекти, които са от значение за разглежданата предметна област. Резултатите от тестовете се използват за сравнителна оценка на методите и алгоритмите при избора им за внедряване в CAD софтуер.