Задача структурной оптимизации состоит в поиске ветви графа, обеспечивающей экстремум целевой функции. В силу неупорядоченности параметров основной метод структурной оптимизации состоит в последовательном переборе возможных вариантов. Чтобы выбрать один оптимальный вариант, необходимо до конца спроектировать очень большое количество допустимых техническими и технологическими ограничениями вариантов ТП.

Для реального ТП изготовления деталей даже средней сложности таких вариантов может быть огромное множество. Перебор всех вариантов даже при помощи современных быстродействующих компьютеров занимает очень большое время. Для уменьшения времени проектирования используются следующие приемы.

Прием 1. Эффективность процесса проектирования можно резко повысить, если организовать отбор рациональных вариантов проектных решений на каждом уровне проектирования. Однако при этом возникает проблема формирования критериев промежуточного отбора наиболее рациональных вариантов на различных уровнях. Например, на уровне (этапе) выбора заготовки анализ вариантов можно производить по критерию «себестоимость заготовки». Данный критерий можно достоверно рассчитать на этом этапе. Но указанный критерий не является до конца объективным. «Дешевая» заготовка (например, круглый прокат для изготовления ступенчатого вала) даст «дорогую» механическую обработку. А «дорогая» заготовка (например, штамповка для изготовления такого же вала) обеспечит более «дешевую» механическую обработку. Целесообразно, поэтому, использовать в качестве критерия суммарную стоимость заготовки и механической обработки. Однако стоимость механической обработки можно рассчитать только после разработки всего ТП. Следовательно, пропадает смысл «поэтапной оптимизации».

Но, все – таки, если удачно назначить критерии на каждом уровне проектирования, такой подход имеет смысл. При его применении может оказаться несколько равнозначных вариантов ТП, но среди них уже гораздо легче выбрать оптимальный вариант. Общая модель процесса технологического проектирования с поэтапным отсечением решений на каждом уровне может быть представлена следующим образом – см. рис.10.2.

 

Прием 2. «Предпроектная оптимизация». Рассмотрим этот прием на примере выбора модели круглошлифовального станка. Множество возможных вариантов моделей круглошлифовальных станков определяется с помощью таблиц соответствий. Фрагмент такой таблицы приведен ниже в табл. 10.1.

Таблица 10.1

 

Левая часть таблицы, обозначающая ее строки, представляет собой множество типовых решений. Верхняя часть таблицы, обозначающая ее столбцы, - условия применимости и их числовые значения. Центральная часть таблицы – булева матрица соответствий, в которой зафиксированы связи между решениями и определяющими их применимость значениями условий. Наличие связи обозначают единицей, отсутствие – нулем. Иногда вместо единицы применяют штриховку соответствующей клетки, вместо нуля клетку оставляют незаштрихованной.

---

По имеющемуся комплексу исходных данных из таблицы соответствий принимаются те решения, в строках которых булева матрица имеет единицы для всех значений факторов, входящих в условия применимости.

На базе таблиц соответствий строятся алгоритмы, позволяющие выбирать множество допустимых решений, из которых путем последовательного перебора выбираются наилучшие решения согласно тому или иному критерию оптимальности.

Но и при локализованной структурной оптимизации перебор и анализ всех допустимых решений, выбираемых из таблиц соответствий, занимает большое время. Для сокращения времени счета при структурной оптимизации с использованием таблиц соответствий производят так называемую предпроектную оптимизацию на стадии разработки информационного обеспечения. Для этого используют графики соответствий.

Построим график соответствий для одного из условий применимости, например, для первого – см. табл. 10.1. Критерий оптимизации – себестоимость , соответственно, целевая функция . Примем - типовые решения (здесь – модели станков), - диапазоны условий применимости. Пусть количество типовых решений (моделей станков) равняется не трем, а семи, количество диапазонов в первом условии применимости – пять.

График соответствий показан на рис. 10.3.

Соединяя линией решения, имеющие минимальную себестоимость, получаем линию минимальной себестоимости. Решения, лежащие на этой линии, называют предпочтительными.

 

Построим теперь таблицу соответствий, в которой единицы заменены штриховкой и предпочтительные решения выделены звездочками – см. табл. 10.2.

Таблица 10.2

 

Другими словами в таблице штриховкой показаны технически возможные решения, звездочками – экономически эффективные решения.

Поиск решений в таблице соответствий сначала осуществляется по предпочтительным решениям. В случае отсутствия подходящего предпочтительного решения поиск производится по оставшимся допустимым.

Такой подход эффективен для случаев наличия экстремума целевой функции. Но в ряде случаев решение получается неопределенным. Так, например, в нашем случае для диапазона условия применимости имеется несколько эффективных решений.

Прием 3. Следующим шагом в развитии предпроектной оптимизации является переход от булевых матриц соответствий к оценочным матрицам. В этом случае в соответствующих клетках матрицы соответствий проставляются значения себестоимости с графика соответствий – см. табл.10.3.

Таблица 10.3

 

Подобные матрицы заполняются для всех условий применимости.

Алгоритм поиска оптимального решения по оценочной матрице состоит в поиске одноименной строки в оценочных матрицах для всех диапазонов условий применимости, обеспечивающей наименьшую сумму затрат для данного условия задачи.

Рассмотренная процедура повторяется для каждого уровня проектирования, приводя в конечном итоге к варианту с оптимальной структурой.

---

ЛЕКЦИЯ 11

 

Информационный фонд и его организация на ЭВМ

 

При автоматизированном проектировании для удовлетворения потребности прикладных программ и подсистем САПР, а также запросов пользователей в диалоговом режиме возникает необходимость в машинном представлении данных.

Информационный фонд САПР – это совокупность всех необходимых для функционирования САПР данных.

Информационное обеспечение САПР – это совокупность информационного фонда и средств его ведения, т.е. средств создания, реорганизации данных и обеспечения доступа к ним с использованием ЭВМ.

В состав информационного фонда входят:

• нормативно – справочная информация (сведения о заготовках, типовых маршрутах обработки, станках, инструментах и т.д.);

• записываемые временно данные, которые являются результатом функционирования одной подсистемы САПР и которые затем вводятся в другую подсистему;

• программные модули отдельных подсистем, подпрограммы для разработки управляющих программ для станков с ЧПУ;

• чертежи инструментов и приспособлений, операционные эскизы;

• шаблоны для ввода информации и оформления документов, например, технологических карт и т.п.

 

Ведение информационного фонда на ЭВМ

 

Известны три подхода к организации информационного фонда:

Размещение данных непосредственно в теле программы – см. рис. 11.1.

1. 

Рис.11.1. Организация информационного фонда с размещением данных в теле программы

 

Запись данных в файлы – см. рис. 11.2.

2. 

Рис.11.2. Организация информационного фонда с записью данных в файлы

 

Использование баз данных – см. рис. 11.3.

3. 

Рис.11.3. Организация информационного фонда с использованием базы данных

В принципе все три подхода имеют право на существование при обоснованном и квалифицированном их использовании в каждом конкретном случае.

Первый подход на примере выбора модели зубошевинговального станка был рассмотрен в лекции 7. В случае, если данные необходимо будет модифицировать (например, станок демонтирован и данные о нем нужно удалить), то данный подход имеет существенный недостаток: неизбежность модификации программы для обновления или реорганизации данных.

Второй подход. При файловой организации информация записывается на винчестер отдельно от прикладной программы. Это обеспечивает относительную независимость прикладной программы от данных, т.е. исключает изменение программы в случае обновления данных. Если данные используются только конкретной прикладной программой, то такой подход вполне приемлем. Если нет, то очевиден следующий недостаток такого подхода. Часто одни и те же данные используются различными прикладными программами, в которых они имеют различную структуру и представлены по – разному. Это приводит к их необоснованному дублированию (избыточности) на диске.

Имеется еще один недостаток, который относится в целом ко второму подходу. К данным, рассредоточенным по десяткам файлов и организованным так, чтобы удовлетворять только запросам конкретных прикладных программ, нельзя обращаться пользователю, например, в диалоговом режиме.

---

При организации информационного фонда с использованием записи данных в файлы известны следующие формы и методы организации и поиска данных:

1. Односторонние таблицы (матрицы) решений.

2. Двухсторонние таблицы (матрицы) решений.</P.< li>

3. Алгоритмические таблицы решений.

4. Таблицы (матрицы) соответствий.

5. Логические таблицы (матрицы) соответствий.

 

Односторонние таблицы (матрицы) решений

 

Рассмотрим суть этого метода к организации и поиску данных на примере выбора модели зубошевинговального станка. Данный пример рассматривался ранее в лекции 7. Но там задача решалась с использованием первого подхода к организации информационного фонда с размещением данных в теле программы. Недостатки такого подхода указаны выше. Здесь данная задача будет решена с разработкой в конце универсального алгоритма выбора решений, при котором данные будут отделены от будущей программы и организованы в виде массивов (файлов). Исходные данные для решения задачи приведены в лекции 7, здесь напомним лишь условия применимости зубошевинговальных станков – табл. 11.1.

Таблица 11.1

 

В таблице дополнительно приняты следующие обозначения: Р₁ – первое решение, Р₂ – второе решение, Р₃ – третье решение.

Таблицы (матрицы решений) строятся в следующей последовательности. Сначала разрабатываются графические схемы выбора решений – рис. 11.4.

 

Рис.11.4. Графические схемы выбора решений

Каждая графическая схема представляет собой ряд интервалов, границами которых являются характеристические значения параметров применимости. Следует обратить внимание, что для левых границ параметров применимости берутся не сами значения, представленные в таблице, а близкие, но меньшие числа. Если брать числа равные значениям левых границ, то при работе алгоритма часть решений будет потеряна. Каждый интервал графических схем допускает свой набор решений.

С использованием графических схем заполняется следующая таблица – см. табл.11.2.

Таблица 11.2

 

В таблице «ТР» обозначает «техническое решение», цифры «1,2,3» - номера решений, т.е. «первый, второй, третий (в порядке следования в исходной таблице)» станок. В случаях, когда для сочетания интервалов параметров применимости может быть выбрано более одного решения, исходя из технических (технологических) соображений принимают одно решение. В данном случае в исходной таблице станки расположены по мере возрастания их габаритных размеров и, следовательно, жесткости. Чем больше модуль зуба обрабатываемого зубчатого колеса, тем более жесткий должен применяться станок.

Для уменьшения размеров таблицу 11.2 можно минимизировать, объединяя несколько столбцов в один столбец – см. табл. 11.3.

Таблица 11.3

 

Преобразуем таблицу 11.3 в матрицу решений, удобную для обработки ее на ЭВМ – см. табл. 11.4.

Таблица 11.4

	59			124			124			299			299	299	299	. . .
	8			1,4			6			1,4			1,9	6	6	. . .
	200			200			110			200			110	80	110	. . .
	35			35			35			35			35	17	35	. . .
10121. . ТР
Фрагмент формализованной таблицы (матрицы) решений 00

---

 

Для поиска решений разработан универсальный алгоритм, блок – схема которого показана на рис. 11.5.

 

Возможная структура массивов информации, построенных на основе односторонней таблицы решений и заполненных данными рассматриваемого примера, приведена на рис. 11.6. Пусть , , , , т.е. . В соответствии с алгоритмом поиск решения в этом случае будет осуществляться:

Т.е. решением в данном случае будет станок модели 5А702Г.

 

Рис.11.6. Структура массивов информации, построенных на основе односторонней таблицы решений (фрагмент)

 

Двухсторонние таблицы (матрицы) решений

 

Преобразуем одностороннюю таблицу решений для выбора зубошевинговального станка в двухстороннюю таблицу – см. табл. 11.5.

Таблица 11.5.

 

После упрощения таблицы путем исключения «лишних» строк, содержащих только «прочерки», и преобразования ее в форму, удобную для обработки на ЭВМ, получим таблицу 11.6.

Таблица 11.6

 

Примечание: при упрощении таблицы не исключена последняя ее строка, т.к. в полной таблице (не во фрагменте) она содержит «ненулевые» клетки.

На рис. 11.7 показана возможная структура массивов информации, построенных на основе двухсторонней таблицы решений и заполненных данными рассматриваемого примера.

Рис.11.7. Структура массивов информации, построенных на основе двухсторонней таблицы решений (фрагмент)

 

Примечание: в отличие от рис. 11.6 на рис. 11.7 показана упрощенная схема поиска решения.

Для поиска решений представленный в виде блок - схемы на рис.11.5 алгоритм здесь используется дважды: первый раз для нахождения нужной строки, второй раз – нужного столбца (или наоборот) в массиве «С». Как и при использовании односторонней таблицы искомым решением для рассматриваемого примера будет станок модели 5А702Г.

ЛЕКЦИЯ 12

 

Организация информационного фонда на ЭВМ с использованием алгоритмических таблиц решений, таблиц соответствий и логических таблиц соответствий

 

В данной лекции рассмотрим принципы организации информационного фонда на ЭВМ в САПР ТП при расположении данных в файлах с использованием алгоритмических таблиц решений, таблиц соответствий и логических таблиц соответствий.

 

Алгоритмические таблицы решений

 

При технологическом проектировании встречаются задачи, число решений которых невелико, а логические зависимости их выбора сложны. В этом случае могут быть использованы алгоритмические таблицы решений, принципы построения и использования которых рассмотрим на следующем примере.

Пример. Выбор модели токарного автомата.

Таблица 12.1

 

Комплекс условий применимости (КУП) для выбора станка:

 

В КУП приняты следующие обозначения: М – материал обрабатываемой заготовки (детали); ФП – форма прутка, применяемого в качество заготовки.

Для решения поставленной задачи можно использовать таблицу решений. Но она будет громоздкой, т.к. условия применимости здесь взаимосвязаны, и объем таблицы решений будет в данном примере в 6 раз больше, чем таблица исходных характеристик станков. Уменьшение объемов и повторов информации при сложной логике достигают при использовании алгоритмических таблиц решений. Для рассматриваемого примера алгоритмическая таблица решений представлена ниже.

---

Смотрите также файлы

• Раб тетр. ХТИ.docx

• Практикум -2012.docx

• Строительство жилого дома в г. Абакане..doc

• Пособие 1С Бухгалтерия 8.1 2010.doc

• Методичка по истории.doc