Модели и их параметры в сапр
Модели и их параметры в сапр
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом — моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называютматематическими моделями, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
В свою очередь, математические модели могут быть геометрическими, топологическими, динамическими, логическими и т.п., если они отражают соответствующие свойства объектов. Наряду с математическими моделями при проектировании используют функциональные модели, информационные модели в виде диаграмм сущность-отношение, геометрические модели (чертежи). В дальнейшем, если нет специальной оговорки, под словом «модель» будем подразумевать математическую модель.
Математическая функциональная модель в общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров 
при заданных векторах параметров элементов (внутренних параметров) 
и внешних параметров 
.
Математические модели могут быть символическими и численными. При использовании символических моделей оперируют не значениями величин, а их символическими обозначениями (идентификаторами). Численные модели могут быть аналитическими моделями, т.е. их можно представить в виде явно выраженных зависимостей выходных параметров 
от параметров внутренних 
и внешних 
, или алгоритмическими моделями, в которых связь 
, 
и 
задана неявно в виде алгоритма моделирования. Важнейший частный случай алгоритмических моделей —имитационные модели, они отображают процессы в системе при наличии внешних воздействий на систему. Другими словами, имитационная модель — это алгоритмическая поведенческая модель.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков.
Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функционально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т.п.
Например, на системном уровне преимущественно применяют модели систем массового обслуживания и сети Петри, нафункционально-логическом уровне — автоматные модели на основе аппарата передаточных функций или конечных автоматов, на макроуровне — системы алгебро-дифференциальных уравнений, на микроуровне — дифференциальные уравнения в частных производных. Особое место занимают геометрические модели, используемые в системах конструирования.
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных, символических и численных.
Полная модель объекта в отличие от макромодели описывает не только процессы на внешних выводах моделируемого объекта, но и внутренние для объекта процессы.
Статические модели описывают статические состояния, в них не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамические модели отражают поведение системы, т.е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различаются в зависимости от учета или неучета случайных факторов.
Информационные модели относятся к информационной страте автоматизированных систем, их используют прежде всего при инфологическом проектировании баз данных (БД) для описания связей между единицами информации.
Наибольшие трудности возникают при создании моделей слабоструктурированных систем, что характерно прежде всего для системного уровня проектирования. Здесь значительное внимание уделяется экспертным методам. В теории системсформулированы общие рекомендации по подбору экспертов при разработке модели, организации экспертизы, по обработке полученных результатов. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Обычно в имитационных моделях фигурируют величины, характеризующие состояние моделируемой системы и называемые фазовыми переменными. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений
где 
— вектор фазовых переменных; 
— время; 
— вектор начальных условий. К фазовым переменным можно отнести токи и напряжения в электрических системах, силы и скорости — в механических, давления и расходы — в гидравлических.
В аналоговых моделях фазовые переменные — непрерывные величины, в дискретных моделях— дискретные, в частном случае дискретные модели являются логическими (булевыми), в них состояние системы и ее элементов описывается булевыми величинами. В ряде случаев полезно применение смешанных моделей, в которых одна частьподсистем характеризуется аналоговыми моделями, другая — логическими.
Выходные параметры систем могут быть двух типов. Во-первых, это параметры-функционалы, т.е. функционалы зависимостей 
в случае использования (1). Примеры таких параметров: амплитуды сигналов, временные задержки, мощности рассеивания и т.п. Во-вторых, это параметры, характеризующие способность проектируемого объекта работать при определенных внешних условиях. Эти выходные параметры являются граничными значениями диапазонов внешних переменных, в которых сохраняется работоспособность объекта.
САПР-модели
САПР-модель (модель данных, типичная для систем автоматизированного проектирования) используется в геоинформационных системах, как правило, для графического оформления карт исоздания сложных чертежей. При этом в пределах одного слоя карты, представленного в САПР-модели, допускаются объекты различных типов: простые (точки, мультиточки, линии, полигоны) и сложные (прямоугольники, дуги, эллипсы, сплайны, растры, метафайлы, OLE-объекты, надписи, указатели, размерные линии и элементы оформления карт).
САПР-модель используется для создания на картографической основе сложных графических изображений, например схем инженерных сетей.
Векторная топологическая модель данных содержит 3 основных типа объектов: узлы, дуги и регионы. Каждый из этих объектов имеет уникальный идентификатор, с помощью которого устанавливаются взаимные связи между объектами.
Слой карты, представленный в виде топологической модели данных, называется покрытием. Этот термин происходит из-за того, что взаимное наложение дуг и регионов в модели покрытия не допускается, а вся совокупность регионов в модели вместе с универсальным регионом «покрывает» всю плоскость (рис. 12).
Узлы являются обычными точечными объектами, характеризуемыми координатами на плоскости (х,у).
Дуги являются линейными объектами – ломаными, соединяющими пару узлов покрытия и проходящими через последовательность промежуточных точек. Кроме того, дуги характеризуются ссылками на два смежных (слева и справа) региона. Между собой дуги одного покрытия пересекаться не могут.
Рис. 12. Пример данных модели «покрытия»:
(1–9 – узлы; 10–17 – промежуточные точки;
а – к – дуги; A–D – регионы; U – универсальный регион)
Регионы (области, полигоны) являются площадными объектами. Они характеризуются набором контуров, каждый из которых, в свою очередь, описывается последовательностью дуг покрытия. Между собой регионы одного покрытия пересекаться не могут. Регионы бывают нескольких основных видов:
1 Простой регион – регион, содержащий только один контур.
2 Составной регион – регион, содержащий более одного контура. При этом составные регионы могут состоять из топологически несвязанных частей и иметь дырки.
3 Универсальный регион – часть плоскости, не входящая ни в один регион покрытия. Это понятие является абстракцией и в явном виде не представляется в модели покрытия.
Классификация моделей и параметров, используемых при автоматизированном проектировании
При автоматизированном проектировании широко используют модель проектируемого объекта, отражающую некоторые интересующие проектировщика свойства объекта. Модель может представлять собой физический объект (макет, стенд) или так называемую спецификацию. Среди моделей-спецификаций различают функциональные, поведенческие, информационные, структурные. Эти модели называют математическими, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
Математические модели могут быть геометрическими, топологическими, динамическими, логическими и т.п., если они отражают соответствующие свойства объектов. Наряду с математическими моделями при проектировании используют функциональные IDEFO-uo- дели, информационные модели в виде диаграмм «сущность — отношение», геометрические модели.
Математические модели могут быть символическими и численными. При использовании символических моделей оперируют не значениями величин, а их символическими обозначениями (идентификаторами). Численные модели могут быть аналитическими, когда их можно представить в виде явно выраженных зависимостей выходных параметров Y от внутренних X и внешних параметров Q. Численная модель называется алгоритмической, если связь параметров Y, X и Q задана неявно в виде алгоритма. Важным частным случаем алгоритмических моделей являются имитационные поведенческие модели.
Классификацию математических моделей объектов проектирования выполняют также по ряду других признаков. Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели системного уровня, макроуровня и микроуровня.
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т.п.
На системном уровне преимущественно применяют модели в виде систем массового обслуживания и сетей Петри, на функциональнологическом — автоматные модели на основе аппарата передаточных функций или конечных автоматов, на макроуровне (уровне систем с сосредоточенными параметрами) — системы алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений, на микроуровне (уровне систем с распределенными параметрами) — дифференциальные уравнения в частных производных. Особое место в автоматизированном проектировании занимают геометрические модели.
Кроме того, различают понятия полных моделей и макромоделей, статических и динамических моделей, детерминированных и стохастических, непрерывных и дискретных моделей.
Полная модель объекта в отличие от макромодели описывает не только внешнее поведение объекта, но и внутренние процессы объекта.
Статические модели формализуют статические состояния объекта. В этих моделях не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамические модели отражают поведение системы во времени. В этих моделях обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различают в зависимости от того, учитываются или нет в них случайные факторы.
В непрерывных моделях переменными состояния являются непрерывные величины, в дискретных моделях — дискретные величины. В ряде случаев приходится использовать смешанные модели, в которых одни подсистемы представлены аналоговыми, а другие—дискретными моделями.
Информационные модели адекватны информационному аспекту проектируемой системы. Данные модели используют прежде всего при морфологическом анализе системы.
Наибольшие трудности возникают при математическом моделировании слабоструктурированных систем, что характерно в первую очередь для системного уровня проектирования. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Модели и их параметры в САПР
Дата добавления: 2015-08-06 ; просмотров: 1527 ; Нарушение авторских прав
В автоматизированных проектных процедурах вместо еще не существующего проектируемого объекта оперируют некоторым квазиобъектом — моделью, которая отражает некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Модель может быть физическим объектом (макет, стенд) или спецификацией. Среди моделей-спецификаций различают функциональные, поведенческие, информационные, структурные модели (описания). Эти модели называют математическими моделями, если они формализованы средствами аппарата и языка математики.
В свою очередь, математические модели могут быть геометрическими, топологическими, динамическими, логическими и т.п., если они отражают соответствующие свойства объектов. Наряду с математическими моделями при проектировании используют функциональные модели, информационные модели в виде диаграмм сущность-отношение, геометрические модели (чертежи). В дальнейшем, если нет специальной оговорки, под словом «модель» будем подразумевать математическую модель.
Математическая функциональная модель в общем случае представляет собой алгоритм вычисления вектора выходных параметров 
при заданных векторах параметров элементов (внутренних параметров) 
и внешних параметров 
.
Математические модели могут быть символическими и численными. При использовании символических моделей оперируют не значениями величин, а их символическими обозначениями (идентификаторами). Численные модели могут быть аналитическими моделями, т.е. их можно представить в виде явно выраженных зависимостей выходных параметров от параметров внутренних и внешних , или алгоритмическими моделями, в которых связь , и задана неявно в виде алгоритма моделирования. Важнейший частный случай алгоритмических моделей — имитационные модели, они отображают процессы в системе при наличии внешних воздействий на систему. Другими словами, имитационная модель — это алгоритмическая поведенческая модель.
Классификацию математических моделей выполняют также по ряду других признаков.
Так, в зависимости от принадлежности к тому или иному иерархическому уровню выделяют модели уровней системного, функционально-логического, макроуровня (сосредоточенного) и микроуровня (распределенного).
По характеру используемого для описания математического аппарата различают модели лингвистические, теоретико-множественные, абстрактно-алгебраические, нечеткие, автоматные и т.п.
Например, на системном уровне преимущественно применяют модели систем массового обслуживания и сети Петри, на функционально-логическом уровне — автоматные модели на основе аппарата передаточных функций или конечных автоматов, на макроуровне — системы алгебро-дифференциальных уравнений, на микроуровне — дифференциальные уравнения в частных производных. Особое место занимают геометрические модели, используемые в системах конструирования.
Кроме того, введены понятия полных моделей и макромоделей, моделей статических и динамических, детерминированных и стохастических, аналоговых и дискретных, символических и численных.
Полная модель объекта в отличие от макромодели описывает не только процессы на внешних выводах моделируемого объекта, но и внутренние для объекта процессы.
Статические модели описывают статические состояния, в них не присутствует время в качестве независимой переменной. Динамические модели отражают поведение системы, т.е. в них обязательно используется время.
Стохастические и детерминированные модели различаются в зависимости от учета или неучета случайных факторов.
Информационные модели относятся к информационной страте автоматизированных систем, их используют прежде всего при инфологическом проектировании баз данных (БД) для описания связей между единицами информации.
Наибольшие трудности возникают при создании моделей слабоструктурированных систем, что характерно прежде всего для системного уровня проектирования. Здесь значительное внимание уделяется экспертным методам. В теории систем сформулированы общие рекомендации по подбору экспертов при разработке модели, организации экспертизы, по обработке полученных результатов. Достаточно общий подход к построению моделей сложных слабоструктурированных систем выражен в методиках IDEF.
Обычно в имитационных моделях фигурируют величины, характеризующие состояние моделируемой системы и называемые фазовыми переменными. Так, на макроуровне имитационные модели представляют собой системы алгебро-дифференциальных уравнений
(1)
где 
— вектор фазовых переменных; 
— время; 
— вектор начальных условий. К фазовым переменным можно отнести токи и напряжения в электрических системах, силы и скорости — в механических, давления и расходы — в гидравлических.
В аналоговых моделях фазовые переменные — непрерывные величины, в дискретных моделях— дискретные, в частном случае дискретные модели являются логическими (булевыми), в них состояние системы и ее элементов описывается булевыми величинами. В ряде случаев полезно применение смешанных моделей, в которых одна часть подсистем характеризуется аналоговыми моделями, другая — логическими.
Выходные параметры систем могут быть двух типов. Во-первых, это параметры-функционалы, т.е. функционалы зависимостей 
в случае использования (1). Примеры таких параметров: амплитуды сигналов, временные задержки, мощности рассеивания и т.п. Во-вторых, это параметры, характеризующие способность проектируемого объекта работать при определенных внешних условиях. Эти выходные параметры являются граничными значениями диапазонов внешних переменных, в которых сохраняется работоспособность объекта.
Модели и их параметры в сапр
САПР (CAD или CADD) — система автоматизированного проектирования. Программный пакет, который призван создавать конструкторскую и технологическую документацию,3D модели и чертежи.
Содержание
Производители проектных систем
Представленная в данном материале таблица представляет собой упорядоченный список производителей готовых программных решений в области систем проектирования, разработки и промышленного дизайна.
Особенности
Наряду с использованием систем автоматизации инженерных расчетов и анализа CAE в данное время, как правило, используются системы автоматизированного проектирования CAD (Computer-Aided Design). Сведения из CAD-систем поступают в CAM (Computer-aided manufacturing). Следует заметить, что английский термин «CAD» по отношению к промышленным системам имеет более узкое толкование, чем русский термин «САПР», поскольку в понятие «САПР», входит и CAD, и CAM, и CAE. Среди всех информационных технологий автоматизация проектирования занимает особое место. Прежде всего, автоматизация проектирования — это дисциплина синтетическая, так как в ее состав входят различные современные информационные технологии. Так, например, техническое обеспечение САПР базируется на эксплуатации вычислительных сетей и телекоммуникационных технологий, также САПР практикует использование персональных компьютеров и рабочих станций. Говоря о математическом обеспечении САПР, следует отметить разнообразие используемых методов: вычислительной математики, математического программирования, статистики, дискретной математики, искусственного интеллекта. Программные комплексы САПР можно сравнить с одними из самых сложных современных программных систем, в основе которых лежат такие операционные системы как Windows, Unix, и такие языки программирования как С, С++ и Java, а также современные CASE-технологии. Практически каждый инженер-разработчик должен обладать знаниями основ автоматизации проектирования и уметь работать со средствами САПР. Поскольку все проектные подразделения, офисы и конструкторские бюро оснащены компьютерами, работа конструктора таким инструментом как обычный кульман или расчеты с помощью логарифмической линейки стали неактуальны. Следовательно, предприятия, работающие без САПР или использующие ее в малой степени, становятся неконкурентоспособными, поскольку тратят на проектирование значительно больше времени и финансовых средств.
Типы САПР
Структура САПР
Структура ПО САПР определяется следующими факторами:
Классификация САПР
САПР классифицируют по следующим принципам: целевому назначению, по приложению, масштабам и характеру базовой подсистемы. По целевому назначению выделяют САПР или подсистемы САПР, которые предоставляют различные аспекты проектирования. Таким образом, CAE/CAD/CAM системы появляются в составе MCAD:
По приложениям самыми важными и широко используемыми считаются такие группы САПР как:
Помимо этого, существует большое количество более специализированных САПР, или выделяемых в определенных группах, или являющихся самостоятельной ветвью в классификации. Это такие системы как: БИС-САПР (больших интегральных схем); САПР летательных аппаратов и САПР электрических машин. По масштабу определяют самостоятельные программно-методические комплексы (ПМК) САПР:
Классификация по характеру базовой подсистемы
Развитие САПР
Следующая важная тенденция — альтернативные ОС. Еще лет пять назад, когда заводились разговоры об альтернативе Microsoft Windows, речь, как правило, шла о Linux. Данная тема актуальна и сегодня: отечественная национальная программная платформа, по всей видимости, будет сделана на базе ядра Linux; к этой ОС растет интерес в области образования и в госструктурах (есть примеры успешного перехода). Однако теперь уже можно говорить о существенном потенциале операционной системы Google Chrome OS. И здесь упомянутый тренд смыкается с облачным трендом — ОС Google, как известно, не подразумевает установку приложений на локальном компьютере.
Немаловажную роль в продвижении этой ОС играет тенденция к уменьшению рыночной доли ПК. Очевидно, что если в облака перенести большинство громоздких и сложных вычислений, снижаются требования к аппаратному обеспечению и появляется возможность работать на любых устройствах. Например, на планшетах. В итоге разработчикам САПР-решений придется либо разрабатывать платформонезависимые решения (облачный вариант), либо делать их мультиплатформенными.
Следующая тема — `железо`. Здесь все опять же определяется неудовлетворенностью рынка решением монополиста — классической архитектурой Intel (темпами ее развития). В этой связи явно отмечается тренд на развитие архитектуры ARM. Ее сейчас поддерживает несколько производителей, среди которых одним из самых активных является компания Nvidia (Нвидиа). Пока данная архитектура активно применяется только в мобильных устройствах, но в ближайшее время, судя по всему, она перейдет и на стационарные ПК. Косвенно об этом свидетельствует тот факт, что будущая ОС Microsoft Windows 8 сможет работать и на ARM-архитектуре тоже (впервые не только на Intel).
Вторая тенденция — перенос существенной части вычислений с центрального процессора на графическое ядро. Данная тема относится скорее к области параллельных вычислений.
В секторе САПР сегодня многие сотрудники являются мобильными — работают на выезде, на удаленных строительных объектах, перемещаются по стране, трудятся дома. (Все это требует удобного мобильного устройства.)
Так или иначе за рубежом о том, что планшет скоро будет у каждого сотрудника инженерной службы, сегодня говорят как о свершившемся факте. Уже появились привлекательные для разработчиков мобильные платформы IOS Apple и Android Google, а также существенное количество САПР-приложений под них.
Сейчас весьма сложно сказать, уйдут ли через десять лет из нашего арсенала клавиатура и мышь. Но факт в том, что интерфейсы, ориентированные на работу с мультитач-экранами (пальцеориентированные), явно набирают популярность. В мобильных устройствах они уже практически стали стандартом. На сегодняшний день вполне понятно, что этот интерфейс более чем подходит для потребления информации. Так же ли он хорош для ее создания, для работы с САПР, сказать пока сложно. Для массового перехода к подобным интерфейсам до сих пор не хватает технологической базы. Сейчас на рынке просто не существует достаточно больших мультитач-панелей с необходимым для САПР разрешением.
Рынок САПР весьма консервативен. Даже замена одной такой системы на другую в рамках работы над одним проектом — задача довольно сложная. Что уж говорить о серьезной смене парадигмы, интерфейсов, поколений САПР. Поэтому данный рынок явно не входит в число лидеров технологической гонки — развитие есть, но очевидно не такое быстрое, как хотелось бы. Впрочем, в ближайшее десятилетие на предприятия придут инженеры, выросшие уже в эпоху интернета, новых технологий и мобильных устройств, и так или иначе они станут активно привносить на рынок элементы своей культуры.
САПР в строительстве
Цифровизация бизнеса затронула все его отрасли. В последнее десятилетие бум переживают решения для проектирования, инжиниринга и конструирования промышленных объектов. От советских кульманов проектировщики пришли к 3D-моделированию. Что цифровизация означает для этого сегмента, как помочь команде работать в едином пространстве и почему пока не удается окончательно избавиться от бумажных носителей, помогал разбираться генеральный директор компании AVEVA Алексей Лебедев.