Структурний синтез при проектуванні технологічних процесів
В основі рішення задач структурного синтезу різної складності лежить перебір варіантів рахункового множини. При переборі кожна проба включає:
• створення (пошук) чергового варіанта;
• прийняття рішення про заміну раніше обраного варіанту новим;
• продовження або припинення пошуку нових варіантів.
Завдання структурного синтезу при автоматизованому технологічному проектуванні залежать від рівня складності. У найбільш простих задачах синтезу (першого рівня складності) визначається структура технологічного процесу або його елементів (операції, переходи). У цьому випадку часто використовують таблиці застосовності (табличні моделі).
Для повного перебору варіантів структури з кінцевого безлічі необхідно задавати перелік всіх елементів цієї множини (другий рівень складності структурного синтезу). Такий перелік створюється у вигляді каталогу типових варіантів структури, наприклад типових технологічних маршрутів. Тоді для даного класу (групи, підгрупи або виду) деталей встановлюється так званий узагальнений маршрут (узагальнена структура) обробки. Він включає ряд операцій обробки, характерний для певного класу, підкласу або групи деталей. Перелік є впорядкованим і являє собою безліч існуючих індивідуальних маршрутів. Маршрути мають типову послідовність і зміст, причому вони відображають передовий виробничий досвід підприємства чи галузі.
При третьому рівні складності структурного синтезу вирішуються завдання вибору варіанта структури в безлічі з великим, але кінцевим результатом відомих варіантів. Для вирішення таких завдань використовують алгоритми спрямованого перебору (наприклад, алгоритми дискретного лінійного програмування); алгоритми послідовні, ітераційні та інші; зведення задачі до повного перебору шляхом обмеження області пошуку на стадії формування вихідних даних. Наприклад, оптимізація плану обробки поверхні являє задачу структурного синтезу, коли вибір варіанта плану відбувається в безлічі з великим, але кінцевим кількістю відомих варіантів. Для пошуку оптимального варіанту використовують алгоритми дискретного програмування, знаходять умови, яким повинен задовольняти оптимальний багатокроковий процес прийняття рішень. Подібний аналіз називають динамічним програмуванням. Оптимальна стратегія володіє тим властивістю, що, яким би не був шлях досягнення деякого стану (технологічного переходу), наступні рішення повинні належати оптимальної стратегії для частини плану обробки поверхні, що починається з цього стану (технологічного переходу).
Для того щоб врахувати сформульований принцип оптимальності, можна застосувати такі позначення: fn (рi) у - технологічна собівартість, що відповідає стратегії мінімальних витрат для плану обробки від технологічного переходу рi до останнього переходу (якщо до нього залишається n кроків); jn (pi) - рішення, що дозволяє досягти fn (Pi).
Спільною особливістю всіх моделей динамічного програмування є зведення задач прийняття рішення до отримання рекурентних співвідношень, які можна представити як
де Cpi - технологічна собівартість при виконанні технологічного переходу рi.
Можливі варіанти плану обробки поверхні являють собою мережу або граф. Рекурентне співвідношення дозволяє з безлічі сформованих варіантів вибрати один або декілька найкращих із зазначенням глибин різання, подач і швидкості різання по технологічних переходах, а також заготовку.
До третього рівня складності структурного синтезу технологічного процесу та його елементів також відносяться задачі цілочислового програмування; при цьому до вимог лінійності критерію та обмежень додається умова целочисленности змінних.
Завдання структурного синтезу четвертого рівня складності (вибір варіантів у безлічі із заздалегідь невідомим числом елементів або взагалі в нескінченній множині) вирішуються за активної участі технолога-проектувальника і реалізуються в режимі діалогу з ЕОМ. Технолог, що працює в режимі діалогу з ЕОМ, вибирає такий варіант структури, який являє собою оптимальний компроміс між продуктивністю роботи автомата і ймовірністю забезпечення заданої якості оброблюваної деталі. ЕОМ допомагає технологу прийняти рішення про зміну структури, розрахувавши за програмою режими роботи і продуктивність автомата.
Загальну трудомісткість проектування можна зменшити за допомогою переходу від діалогового режиму до пакетного. Подібні завдання вирішують шляхом застосування процедур навчання (процедур формування понять). В якості процедур навчання використовують програми розпізнавання та класифікації. При цьому відбувається перерозподіл рутинної та творчої роботи при використанні пакетного режиму більш високого рівня, технолог займається підготовкою вихідних даних і перевіряє остаточний результат.
П'ятий, найскладніший рівень структурного синтезу спрямований на створення принципово нових технологічних процесів і вирішується так званим пошуковим конструюванням (штучний інтелект).
Одним із шляхів пошукового конструювання є використання методу евристичних прийомів:
1. З'ясування або формулювання ТЗ.
2. Вибір одного або декількох аналогів (прототипів) технологічного процесу.
3. Аналіз прототипів, виявлення їх недоліків та формулювання задачі у вигляді відповідей на питання:
o які показники якості в прототипі синтезує технологічного процесу і наскільки бажано їх поліпшити?
o які нові параметри якості деталі повинен забезпечити створюваний технологічний процес і які параметри якості повинен втратити розглянутий прототип?
4. Рішення завдання.
Великі труднощі, що виникають при пошуковому конструюванні та евристичному програмуванні, призвели до появи експертних систем. В основі експертних систем лежить база даних, використовувана експертом (технологом-користувачем) в режимі діалогу. Недоліком таких систем з'явилася залежність якості проектних технологічних рішень (зокрема, проектування маршрутної та операційної технологій) від рівня підготовки експерта. Інший недолік полягає в обмеженні кола вирішуваних завдань і їх розмірності.
Необхідність підвищення рівня інтелектуалізації автоматизованого процесу синтезу технологічних рішень при високих размерностях вирішуваних завдань зажадала розробки принципово нових рішень, одним з яких стало створення і використання методу генетичних алгоритмів.
Застосування генетичних алгоритмів припускає відображення можливої структури технологічного процесу у вигляді хромосоми (фреймів), що складається з генів (полів). Кожен ген є аналогом операції в технологічному маршруті.
При формуванні структури технологічного процесу використовується набір евристичних правил, що дозволяє ефективно формувати конкретні структури. Оцінка ефективності проводиться на основі розрахунку значень цільової функції і аналізу отриманих результатів. Реалізація такого підходу здійснюється на основі алгоритму, представленого на рис. 2.
Рис. 2. Генетичний алгоритм
Сукупність можливих структур технологічного процесу, представлена у вигляді хромосом, утворює популяцію. Процес вирішення завдання зводиться до формування нових популяцій шляхом модифікації попередніх. Модифікація заснована на формуванні нових хромосом шляхом схрещування кращих (згідно цільової функції) хромосом з попередньої популяції. Це дозволяє досить швидко знаходити працездатний варіант при вирішенні завдань високої розмірності.
Висновок:
Системи автоматизованого проектування дають можливість на основі новітніх досягнень фундаментальних наук відпрацьовувати і удосконалювати методологію проектування, стимулювати розвиток математичної теорії проектування складних систем і об'єктів. В даний час створені і застосовуються в основному засоби і методи, що забезпечують автоматизацію рутинних процедур і операцій, таких, як підготовка текстової документації, перетворення технічних креслень, побудова графічних зображень і т.д.
Використана література
1. ru.wikipedia.org/wiki/Система_автоматизированного_проектирования
2. Норенков І.П. Системи автоматизованого проектування 2009
3. Сільниця Р.І. Автоматизація проектування систем автоматичного управління. 2013.
4. Кузина І.В., Жданов В.С., Денисова Т.С., Ваганова М.Ю. Математичне забезпечення САПР елементів і систем автоматики: 2010.
5. http://hi-edu.com/
6. Кондаков А.И. САПР технологических процессов и производств. ACADEMA, 2013
Реферат на тему :