Учебное пособие ПАС

4.СТРУКТУРА И ФОРМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ВЫХОДНЫХ

4

5

ВВЕДЕНИЕ

Проектирование автоматизированных систем является завершающей дисциплиной в процессе подготовки специалиста в области автоматизации технологических процессов и производств. Целью дисциплины является систематизация знаний, полученных студентом в процессе обучения на предыдущих четырех курсах, а также приобретение навыков проектирования современных автоматизированных систем.

Предполагается, что к моменту изучения данной дисциплины студент обладает познаниями и навыками в следующих областях: основы технологии объектно-ориентированного программирования; теория и практика создания и использования реляционных баз данных; основы математического и имитационного моделирования; интернет-технологии; основы системного анализа.

Вучебном пособии рассматриваются основные этапы проектирования автоматизированных систем. Последовательность проектирования излагается на основе технического проекта автоматизированной системы информационной поддержки магистрально-модульного построения радиоэлектронной аппаратуры. Форма изложения соответствует требованиям ГОСТ 19.xxx – Единая система программной документации (ЕСПД).

Так как изложение материала отвечает требованиям, предъявляемым

кнаучным текстам, учебное пособие может быть использовано в качестве примера представления материала пояснительной записки выпускной квалификационной работы.

Вприложении 1 представлены материалы по анализу проблемы автоматизации структурно-параметрического синтеза, решение которой на сегодняшний день является одной из важнейших задач при создании систем автоматизированного проектирования (САПР) различных объектов.

Приложение 2 содержит материалы по четырехуровневым интегративным моделям – наиболее полным системологическим моделям класса объектов, содержащие знания, как об анализе, так и о синтезе объектов, принадлежащих рассматриваемым классам.

6

1. КОНЦЕПЦИЯ

Назначение и цели создания системы

Для широкого распространения комплексирования радиоэлектронной аппаратуры на основе магистрально-модульного принципа необходимо наличие автоматизированной информационной системы, обеспечивающей поддержку всех этапов и дисциплин такого комплексирования.

Автоматизированная система комплексирования радиоэлектронной аппаратуры различных уровней разукрупнения на основе магистральномодульного принципа построения (АИС ММПП) предназначена для комплексного информационно-аналитического обеспечения магистральномодульного принципа построения (ММПП) радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) [1] в части следующих процессов:

формирование оптимальных типоразмерных рядов базовых электронных модулей (БЭМ);

быструю компоновку РЭА на основе ММПП;

дистанционное формирование заказа на электронные модули с заданной функциональностью на базе БЭМ;

формирование электронных каталогов, содержащих комплексную информацию об объектах, и обеспечивающих поиск по определенным критериям.

Основными целями создания системы АИС ММПП являются:

автоматизация формирования оптимальных типоразмерных рядов

БНК;

автоматизация комплексирования РЭА из БЭМ;

поддержка дистанционного заказа изделий на основе БЭМ;

ведение единой базы данных компонентов ММПП различных производителей, доступной через Интернет;

автоматизация проведения маркетинговых исследований в области

БЭМ;

унификация описания БЭМ.

Для реализации поставленных целей система должна решать следующие задачи:

ведение базы данных БЭМ;

дистанционный сбор информации от производителей БЭМ;

дистанционное (через Интернет) комплексирование РЭА из БЭМ в диалоговом режиме;

регистрация пользователей через Интернет;

7

проведение опросов и обеспечения дистанционного диалога со всеми заинтересованными лицами (производителями и потребителями БЭМ) посредством интернет-портала.

Формализация задачи синтеза РЭА

Задачу синтеза оптимальной системы (а РЭА можно с полным основанием отнести к классу сложных систем), можно представить следующим

образом:

S*(K) = Opt(S, K)

Constraints = <ElemConstr, LinkConstr, ParamConstr>

где Opt(S, K) – оператор оптимизации системы S по критерию (критериям) K, при наличие ограничений Constraints, а S*(K) – система оптимальная по K.

Синтезируемая система S может быть представлена тройкой:

S = <E, R, P>

где:

E – множество элементов, из которых состоит система; R – множество связей между элементами;

P – множество параметров элементов. При этом возможно наличие ограничений:на элементы ElemConstr:

o на номенклатуру элементов; o на общее число элементов;

o на число элементов определенного типа;

oна сочетаемость элементов;

на связи LinkConstr;

на параметры элементов ParamConstr.

Таким образом, для решения задачи синтеза необходимо: определить множество компонентов, из которых будет состоять система, установить связи между ними и определить параметры компонентов. Причем на множество компонентов, способы их соединения и параметры могут быть наложены ограничения.

При постановке задачи синтеза реальных систем часто бывает сложно выполнить адекватное свертывание отдельных критериев в единый интегративных критерий и наиболее подходящим способом является выбор решения из множества Парето:

S* = Select[Pareto(Opt(S, K))],

где:

Pareto(Opt(S, K)) – оператор, аппроксимирующий множество Парето; Select – оператор выбора решения из множества недоминирующих

альтернатив.

8

В случае наличия компьютера с неограниченной вычислительной мощностью можно было бы без особого труда решить поставленную задачу, просто перебрав все возможные комбинации элементов, связей и параметров. Но таких компьютеров не существует, а число комбинаций просто огромно, ввиду чего прямой перебор для решения данной задачи абсолютно не подходит. Ввиду вышесказанного необходимо применять комбинацию различных методов теории исследования операций, математического программирования, инженерии знаний и математического моделирования.

Таким образом, при автоматизации задачи синтеза сложных систем, и, в частности, РЭА, приходится иметь дело с комплексным представлением знаний, которые не могут быть представлены в рамках классических математических моделей, представляющих собой системы интегродифференциальных уравнений. Для представления различного вида знаний об объекте хорошо подходят кибернетические модели, к которым могут быть отнесены, в частности, и комплексные модели.

Комплексные модели

Ядром АИС ММПП являются комплексные модели. Основным назначением комплексных моделей является представление информации, необходимой для проведения комплексирования радиоэлектронной аппаратуры в рамках магистрально-модульного принципа построения. Они содержат комплексную информацию (геометрия, тепловыделение, функциональное назначение и т.д.) (рис. 1). Таким образом, комплексные модели не являются классическими математическими моделями, которые представляются системой интегро-дифференциальных уравнений. Но они, также, не являются и имитационными моделями. Комплексные модели могут быть отнесены к кибернетическим моделям, к которым также относятся интегративные [2-3] и универсальные [4-6] компьютерные модели.

Одним из основных назначений комплексных моделей – это определение различных видов совместимости (конструктивной, электромагнитной, функциональной, коммутационной и информационной). В таких моделях проводится максимальное абстрагирование от внутренней структуры БНК и СЭМ и они рассматриваются на уровне черного ящика: моделируются лишь те параметры, которые необходимы для учета совместимости и определения характеристик системы по параметрам элементов БНК и СЭМ, возможно, с учетом разброса параметров. Следовательно, комплексные модели являются макромоделями. Внутренняя структура, электромагнитное и прочее моделирование БНК и СЭМ осуществляется другими программными комплексами, возможно, глубоко интегрированными с системой макромоделирования БНК и РЭС на основе ММПП. Сами же комплексные модели могут содержать ссылки на файлы компьютерных моде-

9

лей различных типов (тепловые, имитационные, электродинамические) и, таким образом, помимо всего прочего, позволяют в одном месте сконцентрировать всю необходимую информацию об объекте.

Особенностью комплексных моделей является высокая степень инвариантности их структуры данных различным классам электронных модулей. Так, специфичными для конкретного класса электронных модулей (усилителей, смесителей, источников питания и т.д.) будет лишь структура данных для задания их функциональных характеристик и, для отдельных классов модулей – конфигурации. Структура же большей части информации (конструктивное решение, требование по питанию, тепловой режим и т.д.) является одинаковой для всех электронных модулей (рис. 2). А это сокращает издержки на расширение информационной системы, путем наращивания поддерживаемых электронных модулей, и унифицирует способ занесения информации о модулях, что, в свою очередь, сокращает время на освоение системы и упрощает работу оператора.

Использование комплексных моделей позволяет эволюционно увеличивать степень автоматизации ММПП РЭА: от простого диалогового режима, когда разработчик, используя систему интеллектуальных фильтров, выбирает подходящие модули, до автоматического формирования множества Парето РЭА и выбора на нем наиболее подходящего варианта.

Не смотря на то, что первая версия АИС ММПП ориентирована на диалоговый режим комплексирования, в дальнейшем она может быть усовершенствована, путем наращивания выполняемых функций и глубокой интеграцией с другими системами автоматизированного проектировании (САПР), пакетами компьютерного моделирования и систем поддержки принятия решений. Это обеспечивается тем, что современные методологии разработки программного обеспечения являются адаптивными (agile) и позволяют создавать расширяемые программы, а также, адаптировать их к изменившимся требованиям бизнеса [7-11].

10