- •Министерство образования и науки, молодёжи и спорта украины
- •Содержание
- •Тема.1. Основные понятия и методология проектирования сложных обьектов и систем Лекция 1. Основные понятия и методология
- •1.1. Основные определения
- •1.2. Сущность процесса проектирования
- •1.3. Методология системного подхода к проблеме проектирования сложных систем
- •1.4. Системный подход к задаче автоматизированного проектирования технологического процесса
- •1.5. Системный анализ сложных процессов
- •1.6. Этапы проектирования сложных систем
- •Техническое задание
- •Этап нир
- •Этап окр
- •Этап разработки технического проекта объекта
- •Рабочее проектирование
- •Проектирование технологии изготовления спроектированного объекта
- •1.6. Контрольные вопросы и упражнения
- •Тема.2. Системный ( структурный ) уровень компьютерного проектирования сложных обьектов Лекция 2. Определение визуального моделирования
- •2.1. О пользе чертежей
- •2.2. По и другие инженерные объекты
- •2.3. Чертить по.
- •2.4. Метафора визуализации
- •2.5. Графовая метафора
- •2.6. Определение визуального моделирования
- •2.7. Средства визуального моделирования
- •2.8. О программных инструментах
- •2.9. Визуальное моделирование на фоне эволюции средств программирования
- •2.10. Семантический разрыв визуальных моделей и программного кода
- •2.11. Где выход?
- •2.12. Предметная область, модель, метамодель, метаметамодель.
- •2.13. Множество моделей по
- •2.14. Граф модели и диаграммы
- •2.15. Об операциях над графом модели и диаграммами
- •2.16. Контрольные вопросы
- •Лекция 3. Что такое The uml
- •3.1. Назначение языка
- •3.2. Историческая справка
- •3.3. Способы использования языка
- •3.4. Структура определения языка
- •3.5. Терминология и нотация
- •3.6. Контрольные вопросы
- •Лекция 4. Виды диаграмм uml
- •4.1. Почему нужно несколько видов диаграмм
- •4.2. Виды диаграмм
- •4.3. Диаграмма прецедентов (use case diagram)
- •4.4. Диаграмма классов (class diagram)
- •4.5. Диаграмма объектов (object diagram)
- •4.6. Диаграмма последовательностей (sequence diagram)
- •4.7. Диаграмма взаимодействия (кооперации, collaboration diagram)
- •4.8. Диаграмма состояний (statechart diagram)
- •4.9. Диаграмма активности (деятельности, activity diagram)
- •4.10. Диаграмма развертывания (deployment diagram)
- •4.11. Ооп и последовательность построения диаграмм
- •4.12. Контрольные вопросы
- •Лекция 5. Диаграмма классов: крупным планом
- •5.1. Как класс изображается на диаграмме uml?
- •5.2. А что внутри?
- •5.3. Как использовать объекты класса?
- •5.4. Всегда ли нужно создавать новые классы?
- •5.5. Отношения между классами
- •5.6. Контрольные вопросы
- •Лекция 6. Диаграмма активностей: крупным планом
- •6.1. А ведь это вовсе не блок-схема!
- •6.2. Примеры использования таких диаграмм
- •6.3. Советы по построению диаграмм активностей
- •6.4. Контрольные вопросы
- •Лекция 7. Диаграммы взаимодействия: крупным планом
- •7.1. Диаграммы последовательностей и их нотация
- •7.2. Диаграммы кооперации и их нотация
- •7.3. Рекомендации по построению диаграмм взаимодействия
- •7.4. Контрольные вопросы
- •Лекция 8: Диаграммы прецедентов: крупным планом
- •8.1. Несколько слов о требованиях
- •8.2. Диаграммы прецедентов и их нотация
- •8.3. Моделирование при помощи диаграмм прецедентов
- •8.4. Контрольные вопросы
- •Лекция 9: Элементы графической нотации диаграммы развертывания. Паттерны проектирования и их представление в нотации uml
- •9.1. Диаграмма развертывания, особенности ее построения
- •9.1.1. Узел
- •9.1.2. Соединения и зависимости на диаграмме развертывания
- •9.1.3. Рекомендации по построению диаграммы развертывания
- •9.2. Паттерны объектно-ориентированного анализа и проектирования, их классификация
- •9.2.1. Паттерны проектирования в нотации языка uml
- •9.2.2. Паттерн Фасад и его обозначение в нотации языка uml
- •9.2.3. Паттерн Наблюдатель и его обозначение в нотации языка uml
- •Лекция 10: Визуальное моделирование систем реального времени
- •10.1. Системы реального времени
- •10.2. Структурное подобие срв и аппаратуры
- •10.3. Многоуровневые открытые сетевые протоколы и блочная декомпозиция
- •10.4. Композитные компоненты
- •10.5. Интерфейс
- •10.6. Порт
- •10.7. Соединитель
- •10.8. Реактивные системы
- •10.9. Обзор примера
- •10.10. Контрольные вопросы
- •Лекция 11. Визуальное моделирование бизнес-процессов
- •11.1. Новая концепция бизнеса - ориентация на бизнес-процессы
- •11.2. Erp-системы
- •11.3. Моделирование бизнес-процессов
- •11.4. Пример бизнес-процесса
- •11.5. Декомпозиция бизнес-процессов
- •11.6. Исполняемая семантика бизнес-процессов
- •11.7. Бизнес-процессы и web-сервисы
- •11.8. Обзор bpmn
- •11.8.1. Действия (activities)
- •11.8.2. Связи (connecting objects)
- •11.8.3. Участники (swimlanes) бизнес-процесса
- •11.8.4. Порты (gateways)
- •11.9. Контрольные вопросы
- •12. Лекция: Этапы проектирования ис с применением uml
- •12.1. Разработка модели бизнес-прецедентов
- •12.2. Разработка модели бизнес-объектов
- •12.3. Разработка концептуальной модели данных
- •12.4. Разработка требований к системе
- •12.5. Анализ требований и предварительное проектирование системы.
- •12.6. Разработка моделей базы данных и приложений
- •12.7. Проектирование физической реализации системы
- •Тема.3. Математические модели обьектов проектирования Лекция 14. Математические модели объектов проектирования
- •14.1. Общие сведения о математических моделях
- •14.1.1. Компоненты математического обеспечения
- •14.1.2. Требования к математическим моделям и численным методам в сапр
- •14.1.3. Место процедур формирования моделей в маршрутах проектирования
- •14.2. Классификация математических моделей
- •14.3. Методика получения математических моделей элементов
- •14.3.1. Преобразование математических моделей в процессе получения рабочих программ анализа
- •14.3.2. Формализация получения математических моделей систем
- •Тема.4. Математическое обеспечение компьютерного проектирования Лекция 15. Математическое обеспечение компьютерного проектирования
- •15.1. Методы и алгоритмы анализа на макроуровне
- •15.2. Алгоритм численного интегрирования соду
- •15.3. Методы решения систем нелинейных алгебраических уравнений
- •15.4. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •15.5. Организация вычислительного процесса в универсальных программах анализа на макроуровне
- •15.6. Математическое обеспечение анализа на микроуровне
- •15.7. Методы анализа на микроуровне
- •15.8. Структура программ анализа по мкэ на микроуровне
- •15.9. Математическое обеспечение анализа на функционально–логическом уровне
- •15.10. Математические модели дискретных устройств
- •15.11. Методы логического моделирования
- •15.12. Математическое обеспечение анализа на системном логическом уровне
- •15.13. Аналитические модели смо
- •15.14. Имитационное моделирование смо
- •15.15. Событийный метод моделирования
- •15.16. Сети Петри
- •Тема.5. Интегрированные системы автоматического проектирования
- •16.2. Этапы развития информационных систем и технологий на машиностроительных предприятиях
- •16.3. Современные ит и их значение для предприятия
- •16.4. Жизненный цикл изделия
- •16.5. Обеспечение информационных систем на предприятии
- •16.6. Иерархия автоматизированных систем на предприятии
- •16.7. Общепроизводственные системы
- •Тема.6. Системы и технологии управления проектированием и
- •17.1.2. Программные продукты компании sap
- •17.1.2.1. Базисная технология системы r/3 фирмы sap
- •17.1.2.2. Sap erp
- •17.1.2.2. Sap plm
- •17.2. Информационная безопасность в cals-системах
- •17.2.1. Основные понятия и определения
- •17.2.2. Технологии построения защищенной сети виртуального предприятия
- •Лекция 18. Case – технологии Тема.7. Case-технологии компьютерного проектирования
- •Ibm Rational Rose
- •Visio поддерживает множество локальных языков
- •Тема.8. Case-средства анализа и синтеза проектных решений ис
- •Основы методологии проектирования ис
- •Структурный подход к проектированию ис
- •Состав функциональной модели
- •Иерархия диаграмм
- •Внешние сущности
- •Системы и подсистемы
- •Накопители данных
- •Потоки данных
- •Пример использования структурного подхода
- •Тема.9. Анализ, верификация и оптимизация проектных решений средствами сапр
- •Список литературы
14.1.1. Компоненты математического обеспечения
К математическому обеспечению анализа относят математические модели, численные методы, алгоритмы выполнения проектных процедур. Компоненты МО определяются базовым математическим аппаратом, специфичным для каждого из иерархических уровней проектирования.
На микроуровне типичные математические модели (ММ) представлены дифференциальными уравнениями в частных производных (ДУЧП) вместе с краевыми условиями. К этим моделям, называемым распределенными, относятся многие уравнения математической физики.
Объектами исследования здесь являются поля физических величин, что требуется при анализе прочности строительных сооружений или машиностроительных деталей, исследовании процессов в жидких средах, моделировании концентраций и потоков частиц и т.п.
Число совместно исследуемых различных сред (число деталей, слоев материала, фаз агрегатного состояния) в практически используемых моделях микроуровня не может быть большим из-за сложностей вычислительного характера. Резко снизить вычислительные затраты в многокомпонентных средах можно, только применив иной подход к моделированию, основанный на принятии определенных допущений.
Допущение, выражаемое дискретизацией пространства, позволяет перейти к моделям макроуровня. Моделями макроуровня, называемыми также сосредоточенными, являются системы алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений, поскольку независимой переменной здесь остается только время t. Упрощение описания отдельных компонентов (деталей) позволяет исследовать модели процессов в устройствах, приборах, механических узлах, число компонентов в которых может доходить до нескольких тысяч.
В тех случаях, когда число компонентов в исследуемой системе превышает некоторый порог, сложность модели системы на макроуровне вновь становится чрезмерной. Поэтому, принимая соответствующие допущения, переходят на функционально-логический уровень. На этом уровне используют аппарат передаточных функций для исследования аналоговых (непрерывных) процессов или аппарат математической логики и конечных автоматов, если объектом исследования является дискретный процесс, т.е. процесс с дискретным множеством состояний.
Наконец, для исследования еще более сложных объектов, примерами которых могут служить производственные предприятия и их объединения, вычислительные системы и сети, социальные системы и другие подобные объекты, применяют аппарат теории массового обслуживания, возможно использование и некоторых других подходов, например, сетей Петри. Эти модели относятся к системному уровню моделирования.
14.1.2. Требования к математическим моделям и численным методам в сапр
Основными требованиями к математическим моделям являются требования адекватности, точности, экономичности. Модель всегда лишь приближенно отражает некоторые свойства объекта. Адекватность имеет место, если модель отражает заданные свойства объекта с приемлемой точностью. Под точностью понимают степень соответствия оценок одноименных свойств объекта и модели.
Экономичность (вычислительная эффективность) определяется затратами ресурсов, требуемых для реализации модели. Поскольку в САПР используются математические модели, далее речь пойдет о характеристиках именно математических моделей, и экономичность будет характеризоваться затратами машинных времени и памяти.
Адекватность оценивается перечнем отражаемых свойств и областями адекватности. Область адекватности, это область в пространстве параметров, в пределах которой погрешности модели остаются в допустимых пределах. Например, область адекватности линеаризованной модели поверхности детали определяется системой неравенств
где εij и εдоп - допущенная и предельно допустимая относительные погрешности моделирования поверхности, максимум берется по всем координатам и контролируемым точкам.
Отметим, что в большинстве случаев области адекватности строятся в пространстве внешних переменных. Так, область адекватности модели электронного радиоэлемента обычно выражает допустимые для применения модели диапазоны изменения моделируемых температур, внешних напряжений, частот.
Аналогичные требования по точности и экономичности фигурируют при выборе численных методов решения уравнений модели.