Поможем в ✍️ написании учебной работы

Имя

Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Выберите тип работыЧасть дипломаДипломная работаКурсовая работаКонтрольная работаРешение задачРефератНаучно - исследовательская работаОтчет по практикеОтветы на билетыТест/экзамен onlineМонографияЭссеДокладКомпьютерный набор текстаКомпьютерный чертежРецензияПереводРепетиторБизнес-планКонспектыПроверка качестваЭкзамен на сайтеАспирантский рефератМагистерская работаНаучная статьяНаучный трудТехническая редакция текстаЧертеж от рукиДиаграммы, таблицыПрезентация к защитеТезисный планРечь к дипломуДоработка заказа клиентаОтзыв на дипломПубликация статьи в ВАКПубликация статьи в ScopusДипломная работа MBAПовышение оригинальностиКопирайтингДругое

Нажимая кнопку "Продолжить", я принимаю политику конфиденциальности

Тенденции развития ИТ

Развитие ИТ можно рассматривать с позиции совершенствования технических средств и создания прикладных программных продуктов, ориентируемых на решение определенных классов задач. Перечислим важнейшие этапы развития современных ИТ, обусловленные совершенствованием технических средств.

Период с конца 1950-х до начала 1960-х годов характеризуется появлением и применением для решения отдельных расчетных задач (главным образом инженерных) ЭВМ первого и второго поколений.

С 1960-х до начала 1970-х годов значительно расширяются возможности ЭВМ, создаются ИТ в виде вычислительных систем сбора и обработки данных.

В начале 1970-х годов на базе ЭВМ третьего поколения появились автоматизированные системы управления (АСУ) деятельностью предприятия, т. е. ИТ стали выполнять функции централизованной автоматизированной обработки информации в условиях вычислительных центров коллективного пользования.

В конце 1970-х годов стали распространяться персональные компьютеры (ПК), открывшие широкий доступ для автоматизации многих процессов человеческой деятельности, к созданию ИТ с диалоговым режимом работы.

Начиная с 1980-х годов развивается тенденция децентрализованной обработки данных, решения задач в многопользовательском режиме, получило широкое развитие АСУТП, САПР, отраслевых и общегосударственных АСУ. Появились ИТ, использующие удаленный доступ к массивам данных с одновременной универсализацией способов обработки информации на базе мощных суперЭВМ, ИТ стали применяться для испытания сложных объектов, в экономике и других областях.

Появление сетевого оборудования, включая стремительное развитие Интернета, привело к значительному расширению круга решаемых задач, в том числе к комплексному решению экономических задач, созданию широкого спектра приложений и сетевых информационных структур, развитию интерактивного взаимодействия пользователя при эксплуатации вычислительной техники и реализации интеллектуального человеко-машинного интерфейса, созданию систем поддержки принятия решений и информационно-справочных систем.

В начале 21 века стало быстро развиваться направление сетевых ИТ, в том числе электронная почта, Web-технологии и др. Дальнейшее совершенствование компьютерной техники привело к появлению новых направлений: беспроводных технологий (Bluetooth, Wi-Fi, WiMax), встроенных телекоммуникационных систем (Embedded-System, Mini-Web-Server), GRID-технологии (информационные базы данных глобальных ресурсов), интеллектуальных информационных систем и др. Этапы развития ИТ как прикладных программных продуктов соответствовали возрастающим возможностям вычислительной техники и росту массовости их применения.

На первом этапе в большинстве случаев программы разрабатывались отдельно для каждой задачи. Затем начали создавать библиотеки подпрограмм для каждого класса ЭВМ. Они в основном решали наиболее часто встречаю-щиеся математические задачи, например поиск решения систем уравнений, определение экстремума, обработка экспериментальных данных и т д.

Второй этап характеризовался созданием сложных программных продуктов — различных автоматизированных систем управления (АСУ) предприятиями (АСУП), технологическими процессами (АСУТП), автоматизированных систем научных исследований (АСНИ), САПР и т. п. Эти программные средства разрабатывались в основном для конкретных предприятий, были малоуниверсальными и устаревали при смене поколения ЭВМ.

На третьем этапе с появлением персональных компьютеров началось интенсивное создание пакетов прикладных программ (ППП) как общего пользования, так и специализированных. Именно в это время стали широко использоваться системы CAD/CAM/ CAE (ComputerAidedDesign / ComputerAidedManufacturing / ComputerAidedEngineering — автоматизированные системы проектирования, технологической подготовки и управления производственными процессами), отвечающие международным стандартам. Особенностью третьего этапа было то, что специализированное программное обеспечение разрабатывалось для отдельных процессов жизненного цикла продукта, в частности для его проектирования, технологии производства и т. п.

На четвертом этапе стали создаваться программные комплексы, охватывающие весь жизненный цикл продукта от планирования до утилизации. Это системы типа MRPII, ERP, CRM и др. Дальнейшее развитие прикладных программных средств идет в направлении их использования в сетевых технологиях, совместного применения программ, созданных на различных языках высокого уровня, обеспечения требуемого уровня защиты информации.

В последние годы создание новых версий ППП,идет очень высокими темпами. Каждый год они обновляются. Программное обеспечение современных ИТ обычно создается как система-конструктор (или трансформер). Такие системы обеспечивают возможность решения специфических для пользователя задач, учитывать их узкоспециализированность и уникальность. Они дают возможность непрерывного внесения изменений в систему (доработка, настройка на специфические и уникальные задачи управления и т. п.) собственными силами потребителей для адаптации системы к специфическим и уникальным задачам управления. Все это позволяет увеличить жизненный цикл программного продукта до десятков лет. Примерами таких систем являются OracleApplications, SAP R/3 и др.

В настоящее время развитие ИТ отражает эволюционные изменения в производственных отношениях, которые характеризуются следующими проявлениями. Во-первых, наблюдается тенденция стирания границ между организациями, регионами и даже между странами.

Во-вторых, происходит гуманизацияпроизводства*, переход от авторитарного стиля руководства к командной работе, стремлению к лидерству, вовлечению всех сотрудников в решение задач организации.

В-третьих, структуры организаций становятся более гибкими, возрастает роль горизонтальных связей, широко используются управление проектами, создание виртуальных предприятий**, стратегическое партнерство. В этих условиях новое поколение ИТ должно обеспечивать высокую конкурентоспособность, быструю адаптацию предприятий к постоянным переменам, «симбиоз» реинжиниринга и гуманизации бизнеса, соответствие уровню организации и ее традициям, сбалансированность системы технико-экономических показателей, решение задач управления знаниями, изменениями и др. Развитие ИТ привело к появлению таких новых видов деятельности, как консалтинг, аутсорсинг, системная интеграция и ситуационное управление, дистрибуция, электронный бизнес, защита информации, дистанционное обучение и т.д. Развитие ИТ можно рассматривать с позиции совершенствования технических средств и создания прикладных программных продуктов, ориентируемых на решение определенных классов задач. Перечислим важнейшие этапы развития современных ИТ, обусловленные совершенствованием технических средств.

Проектирования

САПР-К (САПР конструктора)                   - CAD

САПР-Т (САПР технолога)                         – САМ

ИСАПР (интеллектуальные САПР)                

КТПП (конструкторско-технологическая подготовка производства) - САЕ–CASE -(автоматизированная разработка ПО)

СУП (система управления проектированием) – PDM (управление проектными данными),

СЕ (параллельное проектирование)

 

Управления

АСУТП - SCADA

АСУТС - ERP

АСУП   - CRM

ИСУП   –SCM

СУР      - S&SM, ЕАМ

ИПИ     - CALS

 

Поддержки принятия решений

СППР   - DSS

ЭС         – ES

 

Планирования

ИРС      - MRP, MRPII

СУП      – ERP

ЛИС      - ЕАМ

 

Бизнеса и маркетинга

СЭД      - В2В В2С В2Р В2А

АСД      - С2С e-CRM

 

Справочные

АА(автоматизированный архив)       - Р-Lіb (библиотека

АСД (автомат система документооборота) -EDI (электронный обмен данными)

АИСС (автомат информац-справочн система)

АС (автомат справочник)

 

Моделирования и обучения

КОС(компьютерная обучающая модель),ТиТК,МЦ (моделирующий центр) - COM/DCOM (общая-распределенная модель),ARM(обычная модель данных),методологии - IDEF/lx (построения реляционных БД),IDEF/0 (построения моделей бизнес процессов)

Системы поддержки принятия решений (СППР) служат для автоматизации деятельности конкретных должностных лиц при выполнении ими своих обязанностей в процессе управления.

С использованием автоматизированных информационно-вычислительных систем (АИВС) решаются сложные в математическом отношении задачи, требующие переработки больших объемов разнообразной информации. Сбор, хранение, поиск и выдача информации пользователям в требуемом виде выполняются с помощью автоматизированных информационно-справочных систем (АИСС). Автоматизацию подготовки специалистов, разработку учебных курсов, управление процессом обучения и оценку его результатов обеспечивают автоматизированные системы обучения (АСО или АОС).

 

ОСНОВЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОНСТРУКЦИЙ

Задачи проектирования

Проектирование РЭС в большинстве случаев заключается в разработке в течение заданного времени и с минимальными затратами конструкции и техно-логических процессов производства новых конкурентоспособных электронных средств, которые с требуемой эффективностью выполняют предписанные им функции в допустимых условиях. В процессе проектирования выполняется комплекс исследовательских и расчетно-конструкторских работ, в результате выполнения которых создается документация на разрабатываемое изделие, необходимая для его производства. По степени новизны создаваемых объектов выделяют следующие задачи проектирования.

1. Частичная модернизация существующего объекта (прототипа), обеспечивающая незначительное улучшение функциональных характеристик и показателей качества, например: повышение надежности, точности работы, дальности действия, уменьшение габаритов, энергопотребления и т. д. В зависимости от вида РЭС под незначительным улучшением понимается изменение характеристик от нескольких процентов (например, точности работы) до нескольких десятков процентов.

2. Существенная модернизация прототипа, в результате которой происходит значительное улучшение показателей качества РЭС (от нескольких десятков до сотен процентов, т. е. в несколькораз). Это может достигаться серьезными изменениями конструкции и принципа действия.

3. Создание новых РЭС, использующих новые принципы действия, решающих новые задачи и изготовляемых по новым технологиям. При сопоставлении с прототипами и аналогами отдельные показатели качества новых РЭС могут увеличиваться на несколько порядков. Основные пути достижения новизны проектируемых РЭС:

• использование новых физических явлений и принципов действия;

• применение новых материалов, в том числе наноматериалов, более совершенной элементной базы и структуры;

• применение в РЭС современных информационных технологий, методов искусственного интеллекта, средств обеспечения отказоустойчивости и т.п.;

• улучшение производственных процессов на основе прогрессивных и энергосберегающих технологий, автоматизации процессов, внедрения методов контроля качества и др. В общем случае проектирование следует рассматривать как один из этапов жизненного цикла РЭС. Укрупненно это можно представить в виде замкнутого цикла обновления.

Данный цикл содержит пять последовательно повторяющихся этапов:

1) формирование цели; здесь на основе накопленного опыта эксплуатации и проектирования РЭС, требований заказчика, характеристик продукции конкурентов, последних достижений науки и техники формулируются основные цели модернизации или создания новой РЭС;

2) анализ объекта проектирования и предметной областипредусмат-ривает определение (изыскание) общих идей и концепций, которые могут быть использованы для достижения поставленных целей;

3) проектирование, т. е. непосредственное выполнение всех этапов про-ектных работ (на основе решения задач синтеза и анализа);

4) производствона основе разработанной технологии;

5) эксплуатация в различных условиях, сопровождающаяся сбором сведений о том, насколько достигнуты сформулированные цели, какие имеются пожелания пользователей для дальнейшего совершенствования изделий.

Наиболее часто в качестве основной цели процесса проектирования рас-сматривается создание малогабаритных, надежных и высокоэффективных РЭС, которые при производстве и эксплуатации требуют минимального расхода энергетических, трудовых и материальных ресурсов. Эта цель достигается решением широкого комплекса задач, наиболее важными из них являются комплексная миниатюризация, энергетическая эффективность и высокая технологичность. При проектировании обычно выделяют два широких класса задач: задачи синтеза и задачи анализа.

1. Задачи синтезазаключаются в разработке проектных решений по заданным требованиям, свойствам и ограничениям к функционированию системы (блока, узла), например разработка электрической схемы узла по заданным характеристикам. Различают задачи синтеза структурного и параметрического.

1.1. При структурном синтезесоздается структура схемы, т. е. определяются состав элементов и способы их соединения.

1.2. В случае параметрического синтезанаходятся числовые значения параметров элементов, от которых зависят общие характеристики схемы. Обычно задачи синтеза решаются как оптимизационные.

2. Задачи анализа связаны с определением свойств проектируемого объекта, например, расчетом динамических характеристик (частотных, временных) электрических схем. По результатам анализа оценивается степень соответствия проектных решений задаваемым требованиям. При проектировании РЭС задачи синтеза и анализа взаимосвязаны, каждое синтезируемое проектное решение сопровождается этапом анализа его характеристик.

Проектирование называют автоматизированным, если отдельные преобразования описаний осуществляются при взаимодействии человека и ЭВМ, и автоматическим, если все необходимые преобразования выполняются на ЭВМ без участия человека.

СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Система автоматизированного проектирования представляет собой совокупность средств и методов, обеспечивающих выработку проектных решений на основе автоматизации информационных процессов. САПР реализуют информационную технологию в виде определенной последовательности информационно связанных функций, задач или процедур, выполняемых в интерактивном режиме. Обычно САПР внедряется, и первое время функционирует на предприятии в виде самостоятельной информационной системы, однако в последующем она, как правило, интегрируется с другими автоматизированными системами: АСУП, АСУТП и др. Основными частями САПР являются комплекс средств автоматизации, организационно-методические и технические документы. Комплекс средств автоматизации, в свою очередь, включает взаимосогласованные программные, технические и информационные компоненты с необходимой эксплуатационной документацией. Классификацию САПР осуществляют по ряду признаков: сложности объектов проектирования, уровню автоматизации, уровню комплексности, производительности и числу уровней технического обеспечения. Иногда САПР классифицируют по приложениям, целевому назначению, масштабам (комплексности решаемых задач).

По приложениям наиболее представительными и широко используемыми являются следующие группы САПР:

• САПР для радиоэлектроники, в том числе системы ECAD (ElectronicCAD) или EDA (ElectronicDesignAutomation);

• САПР для применения в отраслях общего машиностроения, их часто называют машиностроительными САПР или системами MCAD (MechanicalCAD);

• САПР в области энергетики, строительства и др. Кроме того, известно большое число специализированных САПР, выделяемых в указанных группах (САПР для проектирования изделий микроэлектроники) или представляющих самостоятельную ветвь в классификации (САПР электрических машин, САПР летательных аппаратов и др.). По целевому назначению различают системы или подсистемы САПР, обеспечивающие разные аспекты и этапы проектирования.

По масштабам выделяют отдельные программно-методические комплексы (ПМК) САПР (комплекс анализа электронных схем, комплекс анализа прочности изделий и т.п.), совокупность ПМК и системы с уникальными архитектурами не только программного (software), но и технического (hardware) обеспечения.

Необходимо заметить, что среди САПР различают «легкие», «средние» и «тяжелые» системы. Первые из них ориентированы преимущественно на двухмерную графику, сравнительно дешевы и менее требовательны в отношении вычислительных ресурсов. «Тяжелые» САПР работают с трехмерной графикой, более универсальны и дороги. «Средние» системы занимают промежуточное положение. Однако с ростом возможностей персональных ЭВМ границы между «легкими» и «средними» САПР постепенно стираются. Как сложная система САПР представляет собой совокупность взаимосвязанных частей, среди которых можно выделить проектирующие и обслуживающие подсистемы.

Проектирующие подсистемы непосредственно выполняют проектные процедуры, например геометрическое моделирование механических объектов, схемотехнический анализ, трассировку соединений в печатных платах, подготовку конструкторской документации и т.д.

Обслуживающие подсистемы обеспечивают функционирование проектирующих подсистем, их совокупность часто называют системной средой (или оболочкой) САПР. К ним относят подсистемы управления проектными данными, подсистемы сопровождения программного обеспечения, обучающие подсистемы для освоения пользователями технологий, использованных в САПР.

В САПР реализованы следующие системные принципы.

Принцип включения, заключающийся в том, что САПР рассматривается как часть более сложной автоматизированной системы, например CALS, которая определяет требования к функционированию и модернизации САПР.

Принцип системного единства, в соответствии с которым целостность САПР обеспечивается тесными связями между ее подсистемами.

Принцип комплексности, т. е. связность проектирования объектов на всех этапах жизненного цикла проекта.

Принцип информационного единства, означающий информационную согласованность всех подсистем САПР, в том числе использование единой терминологии, условных обозначений и способов представления информации. Это позволяет результаты решения одних задач в САПР рассматривать как исходные данные для других задач, многократно использовать файлы, содержащиеся в базах данных и т.д.

Принцип совместимости, в соответствии с которым обеспечивается совместимость используемых языковых, программных и технических средств САПР, их совместное функционирование и открытость структуры, т. е. введение в систему новых аппаратных средств и (или) компонентов программного обеспечения не должно приводить к значительным изменениям существующей САПР.

Принцип инвариантности, означающий максимальную универсальность используемых в САПР компонентов, методов и пакетов программ для проектирования объектов определенного класса радиосистем. Примерами таких пакетов являются программы решения задач структурного и параметрического синтеза, расчета надежности и др.

Принцип развития означает, что САПР является развивающейся системой, в которую вводятся новые подсистемы и компоненты, увеличиваются функциональные возможности, расширяется спектр решаемых проектных задач.

В соответствии с ГОСТ 23501.101—87 и РД 50-680—88 выделяют следующие основные виды обеспечения САПР.

ВИДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ САПР

Математическое

Математические методы

Модели

Алгоритмы

 

Программное

Общесистемное

Базовое

Прикладное

 

Лингвистическое

Языки программирования

Языки проектирования

Языки управления

 

Информационное

Базы данных (БД)

Системы управления БД

Набор приложений БД

 

Техническое

Средства вычислительной техники

Сетевое оборудование

Периферийное и вспомогательное оборудование

 

Организационно - Правовое Эргономическое

Математическое обеспечение (МО) объединяет математические методы, модели и алгоритмы обработки информации, используемые при автоматизированном проектировании. Элементы МО САПР чрезвычайно разнообразны. Это модели проектируемых РЭС, методы численного решения алгебраических и дифференциальных уравнений, поиска экстремума функционала и т. д. Практическое использование МО для решения задач проектирования происходит после его реализации в программном обеспечении. Программное обеспечение (ПО) представляет собой совокупность программ на носителях информации (CD, оптических или жестких дисках и др.) с программной документацией. Программное обеспечение САПР делится на общесистемное, базовое и прикладное (специальное). Общесистемное ПО предназначено для обеспечения функционирования технических средств, в базовое ПО входят программы, обеспечивающие правильное функционирование прикладных программ САПР, а в прикладном ПО реализуется математическое обеспечение для непосредственного выполнения проектных процедур.Прикладное ПО состоит из пакетов прикладных программ, каждый из которых обслуживает определенный этап процесса проектирования или группу однотипных задач внутри различных этапов. Лингвистическое обеспечение состоит из языковых средств для формализации естественного языка, построения и сочетания информационных единиц, используемых в САПР при функционировании системы для общения с комплексом средств автоматизации, а также между проектировщиками и ЭВМ. Информационное обеспечение состоит из совокупности данных, описывающих принятый в системе словарь базовых описаний (классификаторы, типовые модели, форматы документов и др.), и актуализированных данных о состоянии информационной модели объекта проектирования на всех этапах его жизненного цикла. Эти данные могут быть представлены в виде тех или иных документов на различных носителях информации. Основная часть информационного обеспечения САПР — базы данных (БД) и системы управления базами данных (СУБД). В БД содержатся данные, структурированные в соответствии с принятыми в конкретной БД правилами. СУБД представляет собой совокупность программных средств, обеспечивающих функционирование БД. С помощью СУБД производятся запись данных в БД, их выборка по запросам как проектировщиков, так и прикладных программ, обеспечивается защита от потери информации, несанкционированного доступа и т.п.

Техническое (аппаратное) обеспечение включает в себя средства реализации управляющих воздействий, а также средства получения, ввода, подготовки, преобразования, обработки, хранения, регистрации, вывода, отображения, использования и передачи данных с конструкторской и эксплуатационной документацией. Организационно-методическое обеспечение представлено документами, определяющими организационную структуру объекта и системы автоматизации, необходимых для выполнения конкретных автоматизируемых функций, деятельность в условиях функционирования системы, а также формы представления результатов деятельности. Значительную часть организационно-ме-тодического обеспечения САПР составляют документы, характеризующие состав, правила отбора и эксплуатации средств автоматизированного проектирования, т. е. положения, инструкции, приказы, штатные расписания, квалификационные требования и другие документы, регламентирующие организационную структуру подразделений проектной организации и их взаимодействие с комплексом средств автоматизированного проектирования. Правовое обеспечение состоит из нормативно-правовых материалов, регламентирующих правоотношения при функционировании САПР, и юридического статуса результатов ее функционирования. Эргономическое обеспечение объединяет взаимосвязанные требования, направленные на согласование психологических, психофизиологических, антропометрических характеристик и возможностей человека с характеристиками САПР и параметрами среды на рабочем месте. Перечисленные виды обеспечения составляют основу любой САПР. Наиболее важными из них с точки зрения особенностей функционирования САПР РЭС являются математическое, программное, лингвистическое, информационное и техническое обеспечения.

 

Microsoft Windows

Компания Microsoft создала операционную систему Windows в начале 1980-х годов

Семейство MicrosoftWindows:

· Windows 95-98

· Windows NT 4

· Windows 2000

· Windows ME

За последующие годы было выпущено много версий Windows. Наиболее популярныеиз них:

· Windows 10 (2015)

· Windows 8 (2012)

· Windows 7 (2009)

· WindowsVista (2007)

· Windows XP (2001)

 

Windows 10 – операционная система для персональных компьютеров, разработанная корпорацией Microsoft в рамках семейства Windows NT. Первая предварительная версия Windows 10 была выпущена 30 сентября 2014 года для корпоративных клиентов. Это первая операционная система Microsoft, которая официально распространяется не только с серверов поставщика, но и с компьютеров ее пользователей.

Значимые нововведения – это голосовая помощница Кортана, возможность создания и переключения нескольких рабочих столов, обновленный интерфейс и др. Лицензионное соглашение Windows 10 позволяет компании Microsoft собирать многочисленные сведения о пользователе, историю его интернет-деятельности, пароли к сайтам и точкам доступа, данные набираемые на клавиатуре и многое другое.

Windows 8 – операционная система, принадлежащая к семейству ОС MicrosoftWindows. В продажу поступила 26 октября 2012 года. В отличие от своихпрдшественников Windows 8 использует новый интерфейс под названием Metro. Также в системе присутствует «классический» рабочий стол в виде отдельного приложения. Вместо меню «Пуск» в интерфейсе используется «активный угол», нажатие на которой открывает стартовый экран.

Основные нововведения – функция «Семейная безопасность», новая панель управления, новый Диспетчер задач, Магазин приложений Windows Store и др.

Windows 7 - пользовательская операционная система семейства Windows NT, поступила в продажу 22 октября 2009 года. В этой операционной системе реализована поддержка Unicode 5.1.

В систему встроено около 120 фоновых рисунков, уникальных для каждой страны и языковой версии. Также в Windows 7 была улучшена совместимость со старыми приложениями. Проигрыватель WindowsMediaPlayer 12 получил новый интерфейс. Функция Удаленного рабочего стола тоже потерпела изменения. Была введена поддержка интерфейса AeroPeek, Direct 2D и Direct 3D 10.1, поддержка нескольких мониторов, расширений мультимедиа, DirectShow, а также возможность воспроизведегия звука с инзкими задержками.

Новая версия DirectX, которая впервые выпустилась именно в составе этой операционной системы, имеет следующие улучшения: добавлена поддержка новых вычислительных шейдеров, появились новые алгоритмы компрессии текстур, возможность многопоточного рендеринга и др. Изменилась и панель задач, она увеличена на 10 пикселей и имеет обновленный внешний вид.

WindowsVista – операционная система семейства Windows NT производства корпорации Microsoft. Построена на основе гибридного ядра NT версии 6.0. Официально для корпоративных клиентов была выпущена 30 ноября 2006 года, а для обычных клиентов продажи системы начались 30 января 2007 года.

В WindowsVista обновлена подсистема управления памятью и вводом-выводом. Также новой функциональностью является «Гибридный спящий режим», при использовании которого содержимое оперативной памяти записывается на HDD, но из памяти также не удаляется. Также WindowsVista имеет новый логотип.

С 28 июля 2005 года разработчикам и IT-профессионалам была разослана первая бета-версия. В ней были представлены основы новой арзитектуры системы и все разработанные на тот день технические возможности. Основные нововведения:

· По утверждению Microsoft, время загрузки системы меньше, чем в Windows XP

· Боковая панель Windows: прозрачная панель сбоку экрана, где пользователь может разместить мини-приложения (гаджеты)

· Windows Shell: панель предварительного просмотра позволяет пользователям просматривать миниатюры различных файлов и просмотр содержимого документа

 

AppleMac OS X

 

OS X – проприетарная(патентованная, не свободная) операционная система производства Apple.

В OS X используется ядро XNU, основанная на микроядре Mach и содержащие программный код, разработанный компанией Apple, а также код из OC NeXTSTEP иFreeBSD.

Операционная система OS X значительно отличается от предыдущих, «классических» версий Mac OS. Основа этой системы – POSIX-совместимая операционная системаDarwin, являющаяся свободным программным обеспечением.

Также OS X отличается высокой устойчивостью. В этой операционной системе используется вытесняющая многозадачность и защита памяти, позволяющие запускать несколько изолированных друг от друга процессоров, каждый из которых не может прервать или модифицировать все остальные.

Наиболее заметно здесь изменился графический интерфейс, который получил название Aqua.

Основами OS X являются:

· Подсистема с открытым кодом – Darwin (ядро Mach и набор утилит BSD)

· Средапрограммирования Core Foundation (Carbon API, Cocoa API и Java API)

· Графическаясреда Aqua (Quick Time, Quartz Extreme и Open GL)

· Технологии Core Image, Core Animation, CoreAudio и CoreData

 

 

Linux

 

Linux – общее название UNIX подобных операционных систем на основе одноименного ядра и собранных для него библиотек и системных программ, разработанных в рамках проекта GNU. Linux работает на РС-совместимых системах семейства Intel x86 IA-64, а также на AMD64, PowerPC, ARM и многих других.

Ядро Linux создается и распространяется в соответствии с моделью разработки свободного и открытого программного обеспечения. Они распространяются в основном бесплатно в виде различных готовых дистрибутивов, имеющих свой набор прикладных программ и настроенныхподконкретнве нужды пользователя. Первый релиз ядра состоялся 5 октября 1991 года.

Есть много различных версий Linux икаждая из них имеет свой внешний вид. Наиболее популярные из них: Ubuntu, Mint и Fedora.

В большей степени дизайн Linux систем базируется на принципах, заложенных вUnix в течение 1970-х и 1980-х годов. Такая система использует монолитное ядроLinux, которое управляет процессами, сетевыми функциями, периферией и доступом к файловой системе.

Драйверы устройств либо интегрированы непосредственно в ядро, либо добавлены в виде модулей, загружаемых во время работы системы. Пользовательские компонентыGNU являются важной частью большинства Linux систем, которые включают в себя наиболее распространенные реализации библиотеки языка Си, популярных оболочек операционной системы, и многих других общих инструментов Unix, которые выполняют многие основные задачи операционной системы. Графический интерфейс пользователя в большинстве систем Linux построен на основе X Windows System.

 

От применяемых алгоритмов управления локальными ресурсами компьютера во многом зависит эффективность ОС в целом.

В зависимости от особенностей управления процессором ОС классифицируют по следующим основным признакам:

- числу выполняемых задач,

- числу одновременно работающих пользователей и

- возможности поддержки нескольких процессоров.

В зависимости от числа выполняемых задач в каждый момент времени ОС разделяют на одно- и многозадачные.

Однозадачные ОС в основном выполняют функцию предоставления пользователю виртуальной машины, делая более простым и удобным процесс взаимодействия пользователя с компьютером. Однозадачные ОС включают средства управления периферийными устройствами, средства управления файлами, средства общения с пользователем. Типичными представителями однозадачных ОС являлись MS DOS (MicroSoftDiskOperationSystem), IBM PC DOS (IBM PersonalComputer DOS), CP/M (ControlProgram/Microcomputer). Многозадачные ОС, кроме вышеперечисленных функций, управляют разделением совместно используемых ресурсов, таких, как процессор, оперативная память, файлы и внешние устройства.

Большинство современных операционных систем являются многозадачными. По числу одновременно работающих пользователей выделяют одно- и многопользовательские операционные системы. К однопользовательским относят такие ОС, как MS DOS, IBM PC DOS, CP/M, Windows 3.x, ранние версии OS/2 и некоторые другие. Главным отличием многопользовательских ОС от однопользовательских является наличие средств защиты информации каждого пользователя от несанкционированного доступа других пользователей. Однако не всякая многозадачная система является многопользовательской, и не всякая однопользовательская ОС является однозадачной. Важным свойством ОС является наличие в ней средств поддержки многопроцессорной обработки данных. Такие средства есть в операционных системах Solaris фирмы Sun, OS/2 фирмы IBM, Windows NT/2000/2003/2008 фирмы Microsoft и NetWare 4.1 фирмы Novell.

Среди многопроцессорных операционных систем различают асимметричные и симметричные. Асимметричная ОС работает только на одном из процессоров системы, распределяя выполнение прикладных программ по остальным процессорам. Симметричная ОС полностью децентрализована и использует весь пул процессоров, разделяя их между системными и прикладными задачами.

Существенной особенностью современных операционных систем является возможность распараллеливания вычислений в рамках одной задачи, т. е. разделение процессорного времени не между задачами, а между их отдельными ветвями (нитями).Определенное влияние на свойства операционной системы в целом, на возможности ее использования в той или иной области оказывают особенности других подсистем управления локальными ресурсами — памятью, данными, устройствами ввода-вывода.

Существующие ОС бывают коммерческими и свободно распространяемыми (Freeware). К коммерческим относятся все версии MicrosoftWindows, NovellNetware, UNIX, Mac OS, а также некоторые версии Linux. К бесплатным ОС в первую очередь следует отнести Linux и все разновидности FreeBSD.

Состав базовой составляющей ПОстрого не регламентируется и для разных категорий САПР может существенно различаться. Она включает программные продукты, необходимые для работы с подсистемами САПР, например графические и текстовые редакторы, дополнительные надстройки (в частности, виртуальная машина Java), файловые менеджеры, архиваторы и др. В большинстве случаев пакеты прикладных программ САПР содержат различного рода справочную информацию в виде встроенной контекстной помощи, текстовых и (или) графических документов или презентации. Иногда возникает необходимость импорта (экспорта) документов, подготовленных в разных САПР, или упаковки/распаковки файловых архивов.

Для этих целей на ПЭВМ устанавливается базовый набор дополнительных программных средств. Так, в наиболее общем случае такой базовый набор может включать в себя программу AdobeAcrobatReader (для просмотра справочной информации), средства пакета MicrosoftOffice (для просмотра или внесения изменений в документацию), архиватор WinRAR (WinZIP), а также файловый менеджер TotalCommander или FAR.

Прикладную составляющую ПО САПР определяют пакеты прикладных программ (ППП), реализующие алгоритмы решения проектных задач. Они разрабатываются на основе единого внутреннего представления информации по модульному принципу и ориентированы на использование пользователем, не владеющим навыками программирования.

В зависимости от состава пакета различают несколько типов ППП.

Пакеты программ простой структуры характеризуются наличием только обрабатывающей части, состоящей из набора функциональных модулей, каждый из которых предназначен для выполнения только одной проектной процедуры. Объединение нужных модулей осуществляется средствами операционной системы ПЭВМ.

Пакеты программ сложной структуры появились в результате развития прикладного ПО. В них имеется управляющая часть (монитор) и языковой процессор с проблемно-ориентированным входным языком. К настоящему времени разработано большое количество ППП для САПР электронных средств. В качестве примеров можно привести AltiumDesigner, DeltaDesign, OrCAD, Spice, MicrowaveOffice, MicroCAP и другие, ориентированные на автоматизацию проектирования печатных плат, цифровых и аналоговых интегральных схем, операционных усилителей, антенн и устройств СВЧ–AdvancedDesignSystem.

Развитие ПО требует все более значительных затрат высококвалифицированного труда программистов, поэтому стоимость многих промышленных САПР достаточно высока. Внедрение таких САПР связано с определенными рисками экономического характера, поэтому при выборе той или иной САПР важно оценить ее срок окупаемости, затраты на модернизацию или приобретение необходимых средств вычислительной техники, издержки на переобучение персонала. Некоторые фирмы-разработчики ПО предлагают демонстрационные (demo) версии, имеющие ряд ограничений по сравнению с коммерческой. Другие фирмы распространяют так называемые ознакомительные (trial) версии своего продукта с ограниченным сроком функционирования. За это время возможно определить эффективность данного ПО и принять решение о его приобретении.

 

Реляционные базы данных

Реляционная база данных состоит из взаимосвязанных таблиц, содержащих информацию об объектах одного типа, а совокупность всех таблиц образует единую БД. Каждая таблица БД состоит из строк и столбцов и предназначена для хранения данных об однотипных объектах информационной системы САПР. Строки таблицы называются записями, столбцы таблицы — полями. Каждое поле должно иметь уникальное в пределах таблицы имя. На рис. 3.8 схематично изображен фрагмент таблицы базы данных со справочной информацией о транзисторах.

Рис. 3.8. Фрагмент таблицы базы данных «Транзисторы»

Для представления в БД традиционному наименованию полей соответствуют уникальные имена А, В, С, D и Е. Поле может содержать символьные или числовые данные одного из допустимых типов. Необходимо заметить, что особенности организации таблиц зависят от конкретной СУБД, при этом существуют общие правила создания таблиц. Основу таблицы составляет описание ее полей, каждая таблица должна иметь хотя бы одно поле. С таблицей можно выполнять следующие операции: создание, т. е. определение структуры, реструктуризация, переименование и удаление. Понятие структуры таблицы является более широким и включает описание полей, ключ, индексы, ограничения на значения полей, ограничения ссылочной целостности между таблицами и пароли.

Ключ представляет собой комбинацию полей, данные в которых однозначно определяют каждую запись в таблице. Простой ключ состоит из одного поля, а составной — из нескольких полей. Поля, по которым построен ключ, называют ключевыми. В каждой таблице может быть определен только один ключ, обеспечивающий однозначную идентификацию записей таблицы, ускорение выполнения запросов к БД, установление связи между отдельными таблицами БД.

Иногда ключ также называют первичным или главным индексом. Необходимо заметить, что таблицы различных форматов имеют свои особенности построения ключей, но, тем не менее, существуют общие требования:

• ключ должен быть уникальным, достаточным и не избыточным, т. е. он не содержит поля, которые можно удалить без нарушения уникальности ключа;

• в состав ключа не могут входить поля некоторых типов, например поле с графическими данными или поле с комментариями. Выбор ключевого поля не всегда прост и однозначен, особенно для таблиц, содержащих множество полей. Нежелательно выбирать в качестве ключевых поля, содержащие, например, фамилии людей в таблице проектировщиков какого-либо изделия РЭС или названия готовой продукции, заготовок или компонентов РЭС в таблице данных склада. В этом случае высока вероятность существования однофамильцев, изделий с одинаковыми названиями, которые различаются, к примеру, цветом, климатическим исполнением, набором дополнительной комплектации. Для подобных таблиц в качестве ключа можно использовать, например, поле кода сотрудника и поле артикула изделия, причем указанные значения должны быть уникальными.

Как и ключ, индекс представляет собой своеобразное оглавление таблицы, которое просматривается перед обращением к ее записям. Индекс также строят по полям таблицы, однако его главной особенностью является то, что он может допускать повторение значений составляющих его полей. Поля, по которым построен индекс, называют индексными. Простой индекс состоит из одного поля, а составной (сложный) — из нескольких полей. Индексы при их создании именуются. Использование индекса позволяет увеличить скорость поиска данных, проводить сортировку записей таблицы, устанавливать связи между отдельными таблицами БД. Одной из главных задач СУБД является обеспечение быстрого доступа к данным (поиска данных). Время доступа к данным в значительной степени зависит от используемых для поиска методов и способов.

В настоящее время используют следующие методы доступа к данным таблиц: последовательный, прямой и индекснопоследовательный.

При последовательном доступе выполняются поочередный просмотр всех записей таблицы и выбор из них требуемых. Существенным недостатком метода являются значительные временные затраты на поиск, прямо пропорциональные числу записей таблицы. Поэтому его используют, как правило, только для относительно небольших таблиц.

При прямом доступе выбор нужной записи в таблице осуществляется на основании ключа или индекса. При этом просмотр других записей не выполняется.

Индексно-последовательный доступ включает в себя элементы последовательного и прямого методов доступа и используется при поиске группы записей. Сущность метода заключается в том, что находится индекс первой записи, удовлетворяющей заданным условиям, и соответствующая запись выбирается из таблицы (прямой доступ). После обработки первой найденной записи осуществляется последовательный переход к следующему значению индекса, и в таблице выбирается запись, соответствующая значению этого индекса. Достоинством прямого и индексно-последовательного методов является максимально возможная скорость доступа к данным, а недостатком — расход памяти ЭВМ на хранение информации о ключах и индексах.

Указанные методы доступа реализуются СУБД и не требуют специального программирования, а задачей разработчика является определение соответствующей структуры БД, и в том числе определение ключей и индексов. Например, если для поля создан индекс, то при поиске записей по этому полю автоматически используется индексно-последовательный метод доступа, а если индекс отсутствует — то последовательный метод.

Кроме рассмотренных методов доступа к данным при выполнении операций с таблицами используется один из следующих способов доступа к данным — навигационный или реляционный.

Навигационный способ доступа заключается в обработке каждой отдельной записи таблицы и обычно используется в локальных или удаленных БД небольшого размера. Если необходимо обработать несколько записей, то они обрабатываются поочередно.

Реляционный способ доступа основан на SQL-запросах, предназначен для обработки группы записей и ориентирован на выполнение операций с удаленными БД, несмотря на то, что его можно использовать и для локальных БД. Способ доступа к данным выбирается программистом и зависит от средств доступа к БД, используемых при разработке приложения. Следовательно, методы доступа к данным определяются структурой БД, а способы доступа — приложением.

В частном случае БД может состоять из одной таблицы, однако, как правило, реляционная БД включает набор взаимосвязанных таблиц. Процесс организации связи между таблицами получил название связывание или соединение таблиц. Связи между таблицами можно устанавливать как при создании БД, так и при выполнении соответствующего приложения САПР при помощи средств, предоставляемых СУБД. Для связи таблиц используются так называемые поля связи, или совпадающие поля. Поля связи обязательно должны быть индексированными. В подчиненной таблице для связи с главной таблицей задается индекс, называемый внешним ключом. Состав полей этого индекса должен полностью или частично совпадать с составом полей индекса главной таблицы. На рис. 3.9 показан упрощенный пример схемы связи между двумя таблицами, в названия полей которых включены префиксы, указывающие на принадлежность поля соответствующей таблице.

Рис. 3.9. Схема связи между таблицами базы данных

Так, названия полей главной таблицы начинаются с буквы М (Master), а подчиненной таблицы — с буквы D (Detail). Такой принцип именования полей облегчает ориентацию в их названиях, особенно при большом количестве таблиц. В главной таблице содержание полей аналогично соответствующим полям на рис. 3.8 (тип транзистора, коэффициент усиления, мощность, ток и аналог), а поля D_A, D_B и D_C подчиненной таблицы содержат информацию о складах комплектующих, их наличии и количестве соответственно. В главной таблице (см. рис. 3.9) определен ключ, построенный по полю М_А, а в подчиненной — индекс, составленный по полю D_A. Связь между таблицами устанавливается по полям D_A и М_А. Индекс по полю D_A является внешним ключом. Связь между таблицами определяет отношение подчиненности, при котором одна таблица является главной (иногда называемой родительской или мастером — Master), а вторая — подчиненной (в другой терминологии дочерней или детальной — Detail).

Существуют следующие виды связи: «один-к-одному», «один-ко- многим», «многие-к-одному» и «многие-ко-многим».

Отношение «один-к-одному» означает, что одной записи в главной таблице соответствует одна запись в подчиненной таблице, и обычно используется при разбиении таблицы с множеством полей на несколько отдельных таблиц. В этом случае в первой таблице остаются поля с наиболее важной информацией, а остальные поля переносятся в другие таблицы.

Отношение «один-ко-многим» встречается наиболее часто и означает, что одной записи главной таблицы может соответствовать как несколько записей в подчиненной таблице, так и ни одной. После установления связи между таблицами при перемещении на какую-либо запись в главной таблице в подчиненной автоматически становятся доступными записи, у которых значение поля связи равно значению поля связи текущей записи главной таблицы. Типичным примером является, например, организация учета расхода комплектующих при сборке изделий РЭС, для чего удобно создать две таблицы:

• таблицу готовой продукции, содержащую такую информацию об изделиях, как наименование, шифр, годовой объем выпуска;

• таблицу комплектующих, в которую заносятся данные о выдаче необходимых ЭРЭ для сборки изделия и о возврате дефектных элементов.

В этой ситуации главной является таблица готовой продукции, а подчиненной — таблица комплектующих. В одном изделии РЭС обычно содержится множество разнообразных ЭРЭ, поэтому одной записи в главной таблице может соответствовать множество записей в подчиненной таблице. Если на сборку изделия еще не выдавались комплектующие, то для него нет записей в подчиненной таблице. После связывания обеих таблиц при выборе записи с данными конкретного изделия в таблице комплектующих будут доступны только записи с данными об ЭРЭ, примененных в этом изделии.

Отношение «многие-ко-многим» имеет место, когда одной записи главной таблицы может соответствовать несколько записей подчиненной таблицы и одновременно одной записи подчиненной таблицы — несколько записей главной.

На практике отношение «многие-ко-многим» реализуется редко из-за сложности организации связи между таблицами и взаимодействия между их записями. Кроме того, для данного отношения понятия главной и подчиненной таблиц не имеют смысла. Среди рассмотренных наиболее общим является отношение «один-ко-многим», другие же виды отношений по сути являются его вариантами. Так, отношение «один-к-одному» представляет собой частный случаи отношения «один-ко-многим», а отношение «многие-к-одному» является его зеркальным отображением. Отношение «многие-ко-многим» сводится путем преобразования и разделения таблиц к отношению «один-ко-многим». Одно из наиболее главных требований к БД — обеспечение целостности и непротиворечивости информации, хранящейся в БД.

Одним из путей выполнения этого требования является использование механизма транзакций. Транзакция представляет собой выполнение последовательности операций, переводящих БД из одного целостного состояния в другое. Использование транзакций необходимо при выполнении последовательности взаимосвязанных операций с БД, а также при многопользовательском доступе к БД.

При этом возможны две ситуации.

1. Успешно выполнены все операции. В этом случае транзакция также считается успешной, все изменения в БД, которые были произведены в рамках транзакции отдельными операциями, подтверждаются, и в результате БД переходит из одного целостного состояния в другое.

2. Неудачное завершение одной или нескольких операций. При этом вся транзакция считается неуспешной, и результаты выполнения всех, даже успешно выполненных операций, отменяются, и происходит возврат БД в состояние, в котором она находилась до начала транзакции.

Часто в транзакцию объединяют операции над несколькими таблицами, в том случае, когда необходимо внесение в разные таблицы взаимосвязанных изменений, например, осуществляется перенос записей из одной таблицы в другую. Здесь возможна ситуация, когда запись из одной таблицы уже удалена, но во вторую таблицу еще не попала, что бывает, в частности, при сбое электропитания компьютера. Если же запись сначала заносится во вторую таблицу и только потом удаляется из первой, тогда сбой может привести к появлению одной записи в двух таблицах. И в первом и во втором случае нарушается целостность и непротиворечивость БД. Именно поэтому операции удаления записи из одной таблицы и занесения ее в другую таблицу объединяют в одну транзакцию, выполнение которой гарантирует, что при любом ее результате целостность БД нарушена не будет.

Для реализации механизма транзакций СУБД предоставляют ряд средств, в том числе бизнес-правила. Бизнес-правила — это механизмы управления БД, не имеющие отношения к бизнесу как к предпринимательству и предназначенные для поддержания БД в целостном состоянии, а также выполнения некоторых других действий (например, накапливания статистических данных по работе с БД).

Бизнес-правила реализуют следующие ограничения БД:

• задание допустимого диапазона значений и значений по умолчанию;

• обеспечение уникальности значения;

• запрет пустого значения;

• ограничения ссылочной целостности.

Бизнес-правила реализуются на физическом и (или) программном уровнях.

В первом случае эти правила задаются при создании таблиц и входят в структуру БД. При этом заданное на физическом уровне ограничение в дальнейшей работе с БД нельзя нарушить или обойти.

Во втором случае бизнес-правила определяются на программном уровне, причем действие этих правил распространяется только на приложение, в котором они реализованы. Преимущество такого подхода заключается в простоте изменения бизнес-правил, а недостаток — в снижении безопасности БД, так как каждое приложение может устанавливать свои правила управления БД. Проектирование реляционной БД начинается с разработки структуры данных, т. е. с определения состава таблиц и связей между ними. Иногда проектирование структуры БД называют проектированием на логическом уровне. В качестве основных критериев оценки эффективности структуры БД рассматриваются скорость доступа к данным, отсутствие дублирования и целостность данных.

При проектировании структуры БД выделяют три основных подхода.

1. Сбор информации об объектах решаемой задачи в рамках одной таблицы и последующее разбиение ее на несколько взаимосвязанных таблиц.

2. Определение типов исходных данных, их взаимосвязей и требований к обработке данных, а затем получение структуры БД с помощью CASE-средств.

3. Использование методов системного анализа для структурирования информации.

Различают два способа проектирования БД: ручное и автоматизированное.

Ручное проектирование применяется для разработки относительно небольших БД. Однако во многих пакетах САПР используются крупные базы данных, состоящие из нескольких десятков или сотен различных взаимосвязанных таблиц.

Для облегчения проектирования таких БД предназначены программные средства класса ETL (ExtractTransferLoad), которые обеспечивают извлечение, приведение к общему формату, преобразование и загрузку данных в хранилища, а также системы автоматизации разработки приложений — средства CASE.

Средства CASE (ComputerAidedSoftwareEngineering) представляют собой наборпрограмм, поддерживающих процессы создания и сопровождения сложных информационных систем. К таким программам относятся средства анализа и формулировки требований, проектирования БД и соответствующего программного обеспечения, генерации кода, верификации, тестирования, контроля качества, управления конфигурацией и проектом в целом. Система CASE включает в себя набор CASE-средств определенного функционального назначения в виде единого программного продукта. CASE-системы для разработки баз данных классифицируют по ориентации на этапы жизненного цикла, функциональной полноте, типу используемых моделей, степени независимости от СУБД и программно-аппаратной платформе.

По ориентации на этапы жизненного цикла выделяют следующие основные типы CASE-систем:

• системы построения и анализа моделей предметной области, например,Design/IDEF фирмы MetaSoftware и AllFusionProcessModeler (прежнее название BPWin) фирмы ComputerAssociates;

• системы анализа и проектирования, позволяющие создавать проектные спецификации, такие, как VantageTeamBuilder фирмы Cayenne, Silverrun (SilverrunTechnologies), PRO-I (McDonnellDouglas);

• системыпроектированияБД, напримерAllFusionERwinDataModeler (ComputerAssociates), S-Designer (SPD) иDataBaseDesigner (Oracle);

• системыразработкиприложений — Uniface (Compuware), JAM (JYACC), PowerBuilder (Sybase), Developer/2000 (Oracle), NewEra (Informix), SQLWindows (Centura), Delphi (Borland). По функциональной полноте CASE-системы условно делятся на следующие группы:

• системы, предназначенные для решения частных задач на одном или нескольких этапах жизненного цикла, например All- FusionERwinDataModeler, S-Designer и Silverrun (SilverrunTechnologies);

• интегрированные системы, поддерживающие весь жизненный цикл информационной системы, например VantageTeamBuilder и система Designer/2000 совместно с Developer/2000. По типу моделей CASE-системы бывают трех видов: структурные, объектно-ориентированные и комбинированные. Структурные системы CASE основаны на методах структурного и модульного программирования, структурного анализа и синтеза, например,VantageTeamBuilder.

Объектно-ориентированные CASE-системы позволяют сократить сроки разработки, повысить надежность и качество функционирования информационной системы. Типичными примерами объектно-ориентированных систем CASE являются RationalRose фирмы RationalSoftware и ObjectTeam фирмы Cayenne. КомбинированныеCASE-системы, например Designer/2000, поддерживают одновременно и структурное, и объектно-ориентированное программирование.

По степени независимости от СУБД среди CASE-систем выделяют две группы: независимые и встроенные в СУБД:

• независимые CASE-системы поставляются в виде автономных средств, не входящих в состав конкретной СУБД и обычно поддерживающих несколько форматов баз данных. К числу независимых относятся SDesigner, AllFusionERwinDataModeler и Silverrun;

• встроенные CASE-системы, как правило, поддерживают только один формат базы данных, в состав СУБД которой они входят. Примером встроенной системы является система Designer/2000, входящая в состав СУБД Oracle. По программно-аппаратной платформе различают CASE-системы, ориентированные на работу с определенными типами ПЭВМ и операционных систем, под управлением которых возможно использование программного продукта, созданного с помощью конкретной CASE-системы.

 

Примеры САПР

ПРОЕКТИРОВАНИЯ

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, для которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к проектированию и управлению различными объектами, где процессы принятия решений основаны на получаемой с помощью моделей информации.

Моделирование в широком смысле является основным методом исследования сложных систем и используется для принятия решений в различных сферах инженерного творчества. При этом системы и их части описываются множествами математических моделей, каждая их которых характеризует определенные аспекты и свойства моделируемого объекта.

Компьютерное моделирование можно рассматривать как один из самых мощных методов и инструментов познания, анализа и синтеза, которым располагают проектировщики, ответственные за разработку, производство и функционирование современных РЭС. Идея компьютерного моделирования состоит в замене реального объекта его образом в виде математической модели (ММ), разработки соответствующей программы для ЭВМ и проведения машинных экспериментов с целью получения новых знаний об объекте или решения определенной задачи. При этом у исследователя появляется возможность экспериментировать с моделью системы даже в тех случаях, когда делать это на реальном объекте практически невозможно или нецелесообразно. Работа не с самим объектом или процессом, а с его математической моделью дает возможность относительно быстро и без существенных затрат исследовать его свойства и поведение в любых возможных ситуациях.

 

Требования к математическим моделям РЭС

Понятие математической модели не имеет строгого формального определения. Обычно под математической моделью объекта понимают совокупность отношений, выраженных при помощисистемы математических символов и обозначений, которые отражают наиболее существенные свойства изучаемого объекта. Процесс моделирования предполагает наличие объекта (системы) исследования, исследователя, перед которым поставлена конкретная задача, и модели, создаваемой для получения информации о системе и необходимой для решения поставленной задачи.

В общем случае РЭС как объект моделирования можно представить кортежем символов, например

 

РЭС = (ЦН, О, СТР, ТТХ),

где ЦН — целевое назначение; О — оператор; СТР — структура; ТТХ — тактико-технические характеристики.

Целевое назначение определяет перечень задач, решение которых должно обеспечивать РЭС, например, для радиолокационной станции это обнаружение целей, определение их координат, автоматическое сопровождение целей и др.

Оператор системы представляет собой комплекс математических отношений, устанавливающих связи между переменными (входными, фазовыми координатами, выходными) в соответствии с используемыми принципами действия.

Под структурой понимается некоторая организация РЭС, характеризующая ее качественный и количественный состав, множество связей между компонентами, основные свойства компонентов. Важное значение при проектировании имеет геометрическое размещение компонентов в задаваемом объеме или на заданной площади.

Массив тактико-технических характеристик задает количественные значения показателей, определяющих эффективность функционирования радиосистем, например дальность действия, точность, показатели надежности, помехозащищенности и т.д. Для эффективного решения задач проектирования математическая модель должна удовлетворять ряду общих требований, а также требованиям, отражающих специфику РЭС. К основным общим требованиям ММ относятся следующие.

ПолнотаММпозволяет отразить в достаточной мере именно те характеристики и особенности системы, которые интересуют проектировщиков с точки зрения поставленной цели проведения моделирования. Например, модель может полно описывать протекающие в системе процессы, но не отражать ее габаритные, массовые или стоимостные показатели.

Точность ММ дает возможность обеспечить приемлемое совпадение реальных и найденных при помощи ММ значений выходных переменных системы, составляющих вектор у = (у₁, у₂,... у _n )^т.

Пусть у^м и у^э — найденное при помощи ММ и реальное по результатам эксперимента значения i-й выходной переменной. Тогда относительные погрешности ММ при одних и тех же значениях входных переменных определяются по формуле

АдекватностьММ— это способность ММ получать выходные переменные системы с погрешностью не более некоторого заранее заданного значения. В общем смысле под адекватностью ММ понимают правильное качественное, структурное и точное количественное описание именно тех характеристик системы, которые наиболее важны в данном конкретном случае.

Экономичность ММоценивают затратами на вычислительные ресурсы (машинное время и память), необходимые для проведения вычислительного эксперимента с ММ на ЭВМ. Эти затраты зависят от числа арифметических операций при использовании модели, от размерности пространства переменных, характеризующих состояние системы и других факторов. Требования экономичности во многих случаях противоречат требованиям высокой точности и адекватности ММ и на практике могут быть удовлетворены лишь на основе разумного компромисса.

РобастностьММхарактеризует ее устойчивость по отношению к погрешностям исходных данных, способность не допускать их чрезмерного влияния на результат вычислительного эксперимента.

ПродуктивностьММсвязана с возможностью получения достоверных исходных данных. Если исходные данные являются результатом измерений, то точность их измерения должна быть не ниже, чем для тех переменных, которые получаются при использовании ММ. В противном случае ММ считается непродуктивной, и ее применение для проектирования РЭС теряет смысл. Наряду с перечисленными требованиями ММ должна обладать следующими свойствами:

• информативностью, т. е. модель должна содержать информацию, достаточную для решения задач проектирования;

• адаптивностью, т. е. приспособленностью к различным значениям входных переменных, параметров элементов, воздействий внешней среды;

• возможностью развития (эволюции) в процессе совершенствования проектируемой системы и др.

Специфические требования к ММ, кроме того, обусловлены особенностями различных классов РЭС, в том числе радиотехнических и оптико-электронных комплексов, предназначенных для радиолокации, радиосвязи, радиоуправления, радионавигации, автонаведения, телевидения, радиосвязи и т. п.

Эти комплексы решают широкий класс задач, в том числе обнаружение целей, сопровождение целей по дальности, направлению и скорости, наведение на цель, передача сообщений на большие расстояния и многие другие.

Главная особенность подобных РЭС состоит в том, что большинство решаемых ими задач связано с созданием и обработкой радиосигналов, анализом их спектров, а также с использованием параметров этих сигналов — частоты, амплитуды, фазы, временного положения и направления прихода. Обработка радиосигналов ведется специальными методами с использованиемгенерирующих, приемно-усилительных и преобразующих устройств. При этом учитываются свойства радиосигналов, обусловленные диапазоном частот, применяемым методом модуляции, наличием амплитудных, фазовых и других искажений, а также влияние помех и шумов.

Радиосигналы, сформированные в процессе изменения одного из параметров, сравниваются с некоторым опорным сигналом. Это требует использования в радиосистемах специальных устройств — дискриминаторов, демодуляторов, фильтров, селекторов. Кроме того, основными элементами многих РЭС являются различные генераторы высокочастотных колебаний, приемные и антенные устройства, а также системы автоматической регулировки усиления, фазовой и частотной автоподстройки передающих и приемных устройств. Поэтому при решении задач анализа и синтеза РЭС широко используются методы спектрального анализа, оптимальной фильтрации, кодирования, выделения полезного сигнала на фоне шума и др.

Специфика ММ РЭС проявляется также при рассмотрении автоматических радиолокационных и оптико-электронных пеленгационных систем, решении задач срыва захвата или слежения, автосопровождения целей, самонаведения и др.

К математическим методам, используемым в РЭС, предъявляют жесткие требования к быстродействию обработки радиосигналов, обусловленному скоростью распространения радиоволн, а также необходимостью рассмотрения их работы в различных состояниях функционирования, учитывающих параметры антенн, помеховую обстановку, метеоусловия, работу других систем и т. п.

При исследовании процессов в РЭС для решения задач проектирования и технологической подготовки производства невозможно учесть все факторы, какие-то требования являются существенными для моделирования, а какими-то можно пренебречь. При этом выдвигается система допущений (гипотез), которая тщательно обосновывается и позволяет выявить и учесть при математическом описании наиболее характерные черты исследуемой системы. В результате формируется ММ проектируемого объекта.

На рис. 4.1 приведена укрупненная схема, отражающая основные этапы работ при построении ММ систем.

Эта схема содержит этапы, которые являются общими для любых методов построения моделей (аналитических, экспериментальных и др.). Инициацией начала работ являются возникновение какой-либо проблемы (задачи), требующей использования ММ, и получение задания на моделирование.

На первом этапе описывается проблемная область, формулируются цели и задачи, для решения которых требуются ММ. Например, такими задачами могут быть оптимизация конструкции РЭС, оптимизация режимов технологических процессов и т.д.

На втором этапесоставляется полный перечень требований к ММ, по существу, этот перечень представляет собой техническое задание на разрабатываемую модель. Задание должно содержать сведения о входных и выходных переменных, области их изменения, допустимые погрешности, требования к быстродействию и др.

На основе выполнения первых двух этаповразрабатывается концепция модели (третий этап), дается ее вербальное описание, строится схема, учитывающая логические связи между переменными, делаются предположения о методах построения модели.

Четвертый этапявляется самым трудоемким. В зависимости от метода построения ММ этот этап разбивается на несколько под этапов. Например, при использовании экспериментальных методов на этом этапе могут быть выполнены работы по планированию и проведению эксперимента, обработки его результатов и др.

На пятом этапепроверяется адекватность компьютерной программы, разработанной на основе математической модели. Для этого программа тестируется во всем диапазоне изменения переменных. По результатам тестирования и сопоставления с экспериментальными данными делается вывод об адекватности модели или необходимости внесения изменений, т. е. коррекции ранее выполненных этапов.

Окончательная проверка пригодности модели делается на шестом (завершающем) этапе на основе ее использования для решения задач, сформулированных на первом этапе.

В процессе компьютерного моделирования исследователь имеет дело с тремя объектами: системой (реальной, проектируемой, воображаемой), математической моделью и программой ЭВМ, реализующей алгоритм решения уравнений модели. Традиционная схема компьютерного моделирования как единого процесса построения и исследования модели, содержащая триаду «модель– алгоритм - программа», представлена на рис. 4.2.

Эффективность компьютерного моделирования во многом зависит от качественного выполнения следующих работ:

• определение (изучение) объекта, т. е. установление границ изменения переменных, ограничений, измерителей эффективности функционирования объекта и т.д.;

• формализация объекта (построение модели), т. е. переход от реального объекта к некоторой логико-математической схеме;

• подготовка данных, необходимых для построения модели, и представление их в соответствующей форме;

• разработка моделирующего алгоритма и программы для ЭВМ;

• оценка адекватности, т. е. определение степени уверенности, с которой можно судить о корректности выводов о реальном объекте, полученных на основании модели;

• стратегическое планирование вычислительного эксперимента для получения необходимой информации;

• тактическое планирование, т. е. определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента;

• проведение вычислительных (имитационных) экспериментов;

• интерпретация и анализ данных машинного моделирования;

• реализация полученных результатов моделирования.

В ходе автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства РЭС используется большое число разнообразных математических моделей. Эти ММ классифицируются по разным признакам: по характеру отражаемых свойств разрабатываемого объекта, по отношению к иерархическому уровню, по способу получения и т.д. (рис. 4.3).

Большинство математических моделей предназначено для определения значений выходных переменных исследуемого объекта (вектора у) в зависимости от значений входных управляющих воздействий (вектора х) и воздействий внешней среды (вектора v) при задаваемых параметрах (массив А) объекта, обычно называемых внутренними или функциональными. Такие модели обобщенно записываются в виде

у = F(x, v , А)                                               (4.1)

или как система функций:

у₁ = f ₁ (x, v , А)

         у₂ = f ₂ (x, v , А)                              (4.2)

                                 . . . . . . . . . . . .

Функциональные модели вида (4.1), (4.2) широко используются для описания электрических, тепловых, механических и других процессов в РЭС. В общем виде функциональные модели задают как динамические системы (ДС). В простейшем случае ДС представляет собой систему, функционирование которой задается обыкновенными дифференциальными уравнениями в форме Коши обычно с гладкими правыми частями, что гарантирует существование и единственность решения.

Форма Коши- матричная форма записи системы ДУ решенных исключительно относительно первой производной координат САУ:

(2)

где:

• x₁, x₂, x₃ - собственные координаты системы - ошибка системы x(t), воздействие на объект v(t), выходная координата - y(t), ...;
• a₁₁, ... , a₃₃ - постоянные коэффициенты (если система не является зависимой от параметра) - суммы и произведения постоянных времени T_j, коэффициентов усиления K_n;
• f₁, f₂, f₃ - воздействия на систему - сигнал задания g(t), помехи f_j(t).

 

В более сложном случае система обыкновенных дифференциальных уравнений в форме Коши дополняется нелинейными алгебраическими уравнениями и набором вспомогательных формул.

В широком смысле под ДС понимается непрерывно наблюдаемая и изменяющая свое состояние под воздействием внешних и внутренних причин система, которая функционирует в непрерывном времени.

Основными объектами данной модели являются векторы входных переменных (входа)х, фазовых координат (переменных состояния) z, выходных переменных (выхода) у, такие, что

                       х = (х₁, х₂,..., х _m )^Т∈ Х = Х₁ ×Х₂× . . .×Х _m

                       z = ( z ₁ , z₂ ,..., z_n )^Т∈ Z = Z ₁ × Z ₂ × . . .× Z_n

                              y = (y₁, y₂,...,y_p)^Т∈ Y = Y₁ ×Y₂× . . .× Y_p

 

где X , Z , Y –множества значений векторов x , z, y соответственно;

стей вида х = (х₁, х₂,..., х _m ), причем х₁ ∈ Х₁, х₂ ∈ X ₂ ,. . ., x_m ∈ X_m, аналогичные определения имеют место дляУи Z; т — символ транспонирования вектора. (Транспонированный вектор – вектор, компоненты которого располагаются не столбцом, а в виде строки).

Аналитические модели позволяют построить модели состава и модели структуры системы.

Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом (из чего состоит), а сверху границей системы. Как эта граница, так и границы разбиения на подсистемы определяются целями построения модели и, следовательно, не имеют абсолютного характера, поэтому существует многообразие моделей состава системы.

Модель структуры описывает существенные связи между элементами (компонентами модели состава).

Эмпирический метод построения математической модели основывается на понятии “чёрный ящик”, введённое У. Р. Эшби.

“Чёрным ящиком” называют систему, внутреннее содержание которой наблюдателю неизвестно, а доступными ему являются только входы и выходы системы.

Модель “чёрного ящика”

Эта на первый взгляд простая модель отражает два важных свойства системы: целостность и обособленность от среды.

Представление такой модели осуществляется несколькими способами.

Во многих случаях достаточно содержательного словесного описания входов и выходов; тогда модель “чёрного ящика” является просто их списком.

В других случаях строят количественное описание некоторых или всех входов и выходов. В этом случае тем или иным способом задаются два множества X и Y, например, путём наблюдения за входами и выходами.

Простота модели “чёрного ящика” обманчива, потому что построение такой модели не является тривиальной задачей, так как на вопрос о том, сколько и какие именно входы и выходы следует включать в модель, не всегда однозначны.

Главной причиной множественности входов и выходов в модели “чёрного ящика”, является то, что всякая реальная система, как и любой объект, взаимодействует с объектами окружающей среды неограниченным числом способов. При построении модели из бесчисленного множества входов, выходов, связей отбирается их конечное число. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели, существенность той или иной связи по отношению к этой цели.Именно здесь возможны ошибки. Тот факт, что из рассмотрения исключаются остальные связи, не лишает их реальности, и они всё равно действуют.

Нередко оказывается, что казавшееся несущественным или неизвестным при построении модели, на самом деле является важным и должно быть учтено.

Особое значение это имеет при задании цели системы, т.е. при определении её выходов. Это относится к описанию существующей системы по результатам её обследования, и к проекту пока ещё не существующие системы.Для решения этого противоречия главную цель сопровождают заданием дополнительных целей.

Важно подчеркнуть, что выполнение только основной цели не достаточно, что невыполнение дополнительных целей может сделать ненужным или даже вредным и опасным достижение основной цели. Этот момент заслуживает особого внимания, так как на практике часто обнаруживается незнание, непонимание или недооценка важности указанного положения.

Между тем оно является одним из центральных во всей системологии.

Системология — это методологияизучения, проектирования управления и использования природной системности мира и его базовых категорий.

Модель “чёрного ящика” часто называется в ряде случаев единственно применимой при изучении систем в силу объективной невозможности попасть внутрь системы (исследование психики человека) без нарушения её целостности или при действительном отсутствии данных о внутреннем устройстве системы. Например, мы не знаем как “устроен электрон”, но известно, как он взаимодействует с электрическим и магнитными полями, с гравитационным полем. Это и есть описание электрона на уровне модели “чёрного ящика”.

Таким образом, при всём многообразии реальных систем принципиально различных типов моделей, очень немного:

модель типа “чёрного ящика”,

 модель состава,

 модель структуры,

а также их разумное сочетание и, прежде всего объединение всех трёх моделей, т.е. структурная схема системы:

Типы моделей

Можно сказать, что структурная схема “белый ящик” получается как результат “суммирования” всех трёх типов моделей. Все указанные типы моделей являются формальными, относящимися к любым системам и, следовательно, не относящимися ни к одной конкретной системе. Чтобы получить модель определённой технической системы, нужно придать модели конкретное содержание. Процесс построения содержательных моделей является процессом интеллектуальным, творческим.

Статические риски сбоя

На рис. 6 показана работа элементовИ и ИЛИ при подаче на их входы двух последовательных во времени наборов Х₁ = x₁x₀= 01 и Х₂ = x₁x₀= 10. Значение сигнала у₁ для элемента И на этих наборах должно оставаться постоянным и равным 0, а у₂ – равным 1. Это выполняется для случаев разброса во времени моментов пере ключения переменных x₁ и x₀, показанных на рис. 6, а и г.

Рис. 6. Разброс во времени моментов переключения

Если же этот разброс соответствует рис. 6, б и в, то видно, что на выходе схемы И появится логический сигнал 1 длительностью Δτ₁, а на выходе схемы ИЛИ - сигнал 0 длительностью Δτ₂. Эти ложные сигналы и являются рисками сбоя, причем видно, что они могут быть, а могут и отсутствовать. Все дальнейшие примеры будут иллюстрироваться временными диаграммами для наихудшего случая, когда риск сбоя обязательно имеет место.

Риск сбоя называется статическим, если у(X₁) = y(Х₂), где y - булева функция. Риск сбоя называется статическим в нуле S₀, если у(X₁) = y(Х₂) = 0. Риск сбоя называется статическим в единице S₁, если у(X₁) = y(Х₂) = 1. Итак, на рис. 6, б имеет место статический риск сбоя в нуле S₀, а на рис. 6, в - статический риск сбоя в единице S₁.

 

В идеальном случае оба перепада должны приходить в момент времени Тодновременно. Вследствие разброса времени задержек сигналы х₁ и х₂ могут поступить на входы так, как показано на рис. 4.13,б. В этом случае на выходе элемента появляется импульс помехи, который может привести к сбою в работе всего устройства.

Для выявления и устранения таких рисков сбоя применяют трехзначное синхронное моделирование.

Тремя возможными значениями сигналов х_і и у считают 0, 1, , где

интерпретируется как неопределенность. В табл. 4.4 приведены правила выполнения основных логических операций И, ИЛИ, НЕ в трехзначном алфавите.

 

На каждом этапе решения уравнений модели элемента при анализе рисков сбоя выполняют двукратное решение, при этом рассматриваются исходные, промежуточные (после первого решения) и итоговые (после второго решения) значения переменных. Для входных сигналов х₁, х₂ допустимы следующие последовательности исходных, промежуточных и итоговых значений: 0 - 0 - 0, 1 – 1-1, 0 — — 1, 1 - - 0. Появление последовательностей 0 -  - 0 или 1 -  - 1 для других переменных означает возможность статического риска сбоя.

Результаты трехзначного моделирования для диаграммы сигналов (см. рис. 4.13,6) представлены в табл. 4.5.

Трехзначный алфавит может использоваться и в асинхронных моделях, когда неопределенное значение обусловлено случайным разбросом времени задержки t _зад.

Динамический риск сбоя выражается в появлении нескольких перепадов выходного сигнала увместо одного при правильном функционировании схемы.

Динамические риски сбоя

На рис. 7, а приведена схема, реализующая функцию у= x₂x₁ + x₀. Пусть входной набор Х₁ = x₂x₁x₀= 010изменяется на входной набор Х₂ = x₂x₁x₀= 101. На рис. 7, б приведены временные диаграммы, соответствующие наихудшему случаю разброса моментов переключения переменных x₂, x₁ и x₀. Поскольку у(X₁) = 0, а y(Х₂) = 1, из рис. 7, б видно, что на выходе схемы имеет место многократное переключение вместо идеального алгоритмического перехода 01. Пусть входной набор Х₁ = x₂x₁x₀= 011изменяется на входной набор Х₂ = x₂x₁x₀= 100. Из рис. 7, в видно, что вместо идеального алгоритмического перехода 10 на выходе имеет место многократное переключение.

Рис. 7. Наихудший случай разброса во времени моментов переключения

Риск сбоя называется динамическим, если у(X₁) ≠ y(Х₂), где y - булева функция. Риск сбоя называется динамическим D₊ при переходе на выходе 01, если у(X₁) =0, а y(Х₂) = 1. Риск сбоя называется динамическим D_– , если у(X₁) =1, а y(Х₂) = 0. Итак, на рис. 7, б имеет место динамический риск сбоя D₊, а на рис. 7, в - D_–. Из временных диаграмм работы схемы видно, что динамический риск сбоя является следствием статического риска сбоя. Наличие динамических рисков сбоя в цифровой схеме также может привести к нарушению закона ее функционирования.

 Обнаружение динамических рисков сбоя производится аналогично статистическим рискам, но с использованием пятизначного алфавита

{ 0, 1, . E(α) , D ( β) },

где αозначает положительный перепад, β— отрицательный перепад.

В пятизначной логике кроме трех состоянийвводят еще 2 состояния: E и D.

E – переход из состояния 0 в состояние 1,

D – переход из состояния 1 в состояние 0, причем «не Е» = D и «не D» = E,

E∨ 0=E, E∨ 1=1, E∨X=X, E∨D=X; E& 0=0, E& 1=E, E&X=X, E&D=X.

Для D точно такие же формулы бинарных операций. К символам X, E, D так же применимо свойство идемпотентности (Х ∨X = X&X = Х и т.д.).

На динамический риск сбоя указывают появления последовательностей 0 -  - 1 или 1 -  - 0.

В настоящее время выпускается большое число контроллеров, которые обеспечивают цифровую обработку сигналов и расчет управляющих воздействий для объектов с несколькими входами, а также групп объектов. Эти контроллеры предусматривают функционирование с различными видами сигналов на входе и выходе — цифровыми, аналоговыми, широтно-модулированными и др.

13.12.2018

Как уже отмечалось, важными принципами конструирования РЭС являются принципы модульности и иерархичности. В соответствии с этими принципами конструкция радиосистемы имеет иерархическую структуру, состоящую из компонентов (модулей) разной степени сложности (рис. 4.14).

Здесь компоненты верхнего уровня представляют собой шкафы, стойки и т. п.

Стойки, шкафы

Каждый шкаф Ш_i состоит из нескольких блоков (панелей, кассет) Б j(Ш_i), j = 1, 2, …n.

Панели, кассеты, блоки

Субблоки

 

В свою очередь, блоки содержат печатные платы П_к(Б_ji), к = 1, 2, …, n_ji,

Печатные платы

на которых расположены модули нижнего уровняM_l (П_kji), l = 1, 2, …, n_kji, в виде неделимых устройств (микросхем, транзисторов и других электрорадиоэлементов).

Электро-радиоэлементы

Через n_і , n_ji, n_kji на рисунке обозначено число блоков в i-м шкафу, число плат в j-м блоке i-го шкафа и число элементов на k-й плате j-ro блока i-го шкафа соответственно.

Математические модели представленных на рисунке конструктивных модулей должны позволять в автоматизированном режиме решать следующие задачи:

• компоновки модулей;

• размещения модулей низших уровней в вышестоящих уровнях;

• трассировки соединений;

• получения конструкторско-технологической документации.

Под задачей компоновки обычно понимается задача оптимального распределения модулей низшего уровня по конструктивным модулям высшего уровня.

Задача размещения заключается в определении наилучшего расположения задаваемого множества элементов (модулей) в коммутационном (монтажном) пространстве, например микросхем на печатной плате, плат в блоке и т. д.

Задачи трассировки проводных и печатных соединений заключаются в оптимизации соединений между контактами модулей (элементов) приразличного рода ограничениях.

Задача типизации

Рассмотрим задачу типизации. Типизация, как отмечалось,— это разбиение схемы на части с минимизацией номенклатуры частей разбиения. В зависимости от постановки задачи проектиро­вания различается постановка задачи типизации. Так, при проекти­ровании твердотельных БИС под однотипными понимают ТЭК, имеющие одинаковый состав элементов. При этом не оговаривает­ся, различаются ли в ТЭК схемы соединений. При решении задачи компоновки часто добавляется требование совпадения схем соединений ТЭК с точностью до элемента.

Однотипными называются ТЭК, имеющие одинаковый состав элементов и одинаковую КС с точностью до инвариантного контакта (ТЭК функционально одинаковы). В этом случае задача типизации формулируется А. М. Бершадским как задача выделе­ния в графе изоморфных подграфов. Поскольку элементы КС могут быть различных типов, то в общем случае используются графы G* (с весами на вершинах и ребрах).

Задача выделения в графе G* изоморфных подграфов форму­лируется следующим образом: найти разбиение графа G* на множество групп Г = {Г1, Г2, ..., Гf} изоморфных подграфов Г_i, удовлетворяющих следующим условиям:

любые два подграфа G_ij и G_i,m, принадлежащие произволь­ной группе разбиения Г_i должны быть изоморфны;

множества вершин любых двух подграфов разбиения не должны пересекаться;

число вершин любого подграфа разбиения не должно превышать заданное (конструктивное ограничение, связанное с числом элементов на типовом элементе конструкции);

4) суммарное число внешних ребер каждого подграфа не должно превышать заданное (конструктивное ограничение, связанное с числом элементов разъема или длиной параметра корпуса ТЭК).

Критерием оптимальности при типизации является минималь­ное число групп изоморфных подграфов, полученных в результате разбиения, т. е. minf_φ Для решения задачи типизации путем сведения ее к задаче выделения в графе изоморфных подграфов необходимо:

1) описать исходную КС с помощью графовой модели;

2) решить для графа задачу выделения в нем изоморфных подграфов;

3) от полученных результатов решения задачи на графе необходимо перейти к результатам решения задачи типизации в КС.

В случае обработки КС большой размерности с большим числом инвариантных контактов элементов целесообразно исполь­зование гиперграфовой модели.

Алгоритм А. М. Бершадского выделения в графе изоморфных подграфов имеет следующий вид:

1°. Объединяются равноинвариантные вершины графа G = ( X , U ) в группы Г^k_i (к— шаг выделения изоморфных подграфов, начальный шаг k_i = 0).

2°. Определяются группы Г^k_i с мощностью множества, равного 1 (t=1), и производится исключение их из дальнейшего рассмот­рения.

3°. Определяется число возможных объединений групп Г ^k _i : L = l ( l —1)/2, где l—число групп Г^k_i.

4°. Объединяются группы Г^k_i и Г^k_i и определяются группы изоморфных подграфов Г^k_i⁺¹, имеющих мощность t = k + 2. Про­цесс выделения изоморфных подграфов заключается в выборе максимального числа одинаковых (но не нулевых) элементов подматрицы R[Г^k_i \ Г^k_j], расположенных в разных строках и сто­лбцах рассматриваемой подматрицы, где R[Г^k_i \ Г^k_j]— подматрица матрицы R исходного графа, расположенная на пересечении строк, соответствующих вершинам х_iєГ_;, и столбцов, соответству­ющих вершинам х_jєГ_j.

5°. K = K_i +1 означает переход к следующему шагу наращива­ния изоморфных подграфов.

6°. Для каждой полученной на предыдущем шаге группы определяется исходный массив М ^k _i ^­ , содержащий вершины, не вошедшие в группу Г^k_i:

7°. Разбиение массивов М ^k _i ^­на группы равноинвариантныхвершин Г^k_i, аналогично выполняемым в 1°.

8°. Определяются группы Г ^k _Mi с мощностью t =1и исключа­ются из дальнейшего рассмотрения:

где р— число групп Г ^k _Miс мощностью t=1; М* _i ^К— массив, оставшийся для дальнейшего наращивания изоморфных подгра­фов после исключения групп Г ^k _Miс t =1.

9°. Для каждого массива М* _i ^Кпроверяются условия М* _i ^К ≠0. Если условие для всех массивов не выполняется, то дальнейшее наращивание изоморфных подграфов невозможно, так как от­сутствуют равноинвариантные вершины. В этом случае — переход к 12°. Если хотя бы для одного массива условие выполняется — пе­реход к 10°.

10°. Определяется число возможных объединений групп Г^k_i с группами массивов М _i *. Каждая из групп Г^k_i объединяется только с группами Г^k_Miсвоего исходного массива М* _i ^К :

где h_t— число групп Г^k_Miв массиве М* _i ; Т^к— число групп Г ^Kизоморфных подграфов, которые участвуют в дальнейшем наращивании.

11°. Объединение групп Г^k_i и Г^k_Mi и определение групп изоморфных подграфов Г^k_Mi ⁺¹, имеющих мощность t = k + 2 (анало­гично 4°). Переход к 5°.

12°. Конец работы алгоритма.

Рассмотрим пример решения задачи типизации. Во взвешенном графе G * =( X , U ) (рис. 2.4) необходимо выделить максимальное по мощности множество изоморфных подграфов, имеющих максимальное число вершин и ребер.

 

Рис.2

 

Строим матрицу связности размером 9 на 9:

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9       

0	1	1	0	0	0	0	0	0
1	0	2	0	0	0	0	0	0
1	2	0	0	0	1	0	0	1
0	0	0	0	1	1	0	0	0
0	0	0	1	0	2	0	0	0
0	0	1	1	2	0	0	0	1
0	0	0	0	0	0	0	1	1
0	0	0	0	0	0	1	0	2
0	0	1	0	0	1	1	2	0

2 3 5 2 3 5 2 3 5

 

Г⁰₁ = {1, 4, 7} Г⁰ ₂ = {2, 5, 8} Г⁰ ₃  = {3, 6, 9}

 

R₁₂=  2 5  8                

1	0	0
0	1	0
0	0	1

 

 

R₁₃ =        3 6 9      

1	0	0
0	1	0
0	0	1

 

R₂₃ =   3 6  9

2	0	0
0	2	0
0	0	2

 

Г¹₁  = {1 - 2, 4 - 5, 7 - 8}                 М¹ ₁ = {3, 6, 9}

 

Г¹₂  = {1 - 3, 4 - 6, 7 - 9}                 М¹ ₂  = {2, 5, 8}

 

Г¹₃  = {2 - 3, 5 - 6, 8 - 9}                 М¹ ₃  = {1, 4, 7}

1 2 4 5 7 8

3 6 9	1 2	0 0	0 0
	0 0	1 2	0 0
	0 0	0 0	1 2

 

R¹ ₁₁ =

 

1 3 4 6 7 9

2 5 8	1 2	0 0	0 0
	0 0	1 2	0 0
	0 0	0 0	1 2

 

R¹ ₂₂  =

 

 

2 3 5 6 8 9

1 4 7	1 2	0 0	0 0
	0 0	1 2	0 0
	0 0	0 0	1 2

 

R¹ ₃₃  =

 

 

 

Рис. 3

 

 

Рис. 4

 

Для автоматизированного решения задачи компоновки применяется ряд алгоритмов.

1. Последовательный алгоритм, использующий матрицу смежности. Идея последовательного алгоритма состоит в поочередной компоновке частей графа от первой до последней.

2. Последовательный алгоритм, использующий матрицу цепей. Принципиальные электрические схемы соединения многоконтактных элементов (например, микросхем и микросборок) удобно представлять гиперграфом Q и записывать в виде матрицы цепей (Аналогичен методу максимальной конъюнкции - минимальной дизъюнкции).

_mxk

где m — число элементов схемы; k — число выводов многоконтактных элементов.

Элемент матрицы Сij означает номер электрической цепи, которая подключается к j-му выводу i-го много-контактного элемента. Если контакт свободен, то c_ij = 0. Оптимальному разбиению схемы на n частей Qi, Q2. •••, Qn соответствует такое разбиение матрицы С на подматрицы С1, С2..... Сn, при котором число связей между частями минимально. Критерий оптимальности в этом случае записывается в виде

где Rij — число связей между i-й и j-й частями.

Рассмотренный алгоритм компоновки применительно к схемам с многоконтактными элементами позволяет с помощью простых операций оптимальным образом разбить исходную схему на требуемое количество частей

3. Итерационный алгоритм, использующий матрицу смежности.

Идея итерационного алгоритма заключается в перестановках вершин или групп вершин из одной части графа в другую, до тех пор, пока после многократного применения одних и тех же операций не будет получено минимальное число связей между частями.

В общем случае алгоритм состоит из двух этапов:

1) начальное «разрезание» графа (например, механическое деление матрицы смежности на части) — это вспомогательный этап;

2) основной этап, в ходе которого выполняется итерационное улучшение решения на основе парного или группового обмена вершин из различных частей.

Несмотря на то, что итерационный алгоритм позволяет достичь оптимального результата, его недостатком является наличие большого числа громоздких процедур, связанных с перестановкой элементов.

4. Последовательно-итерационный алгоритм.

    Данный алгоритм решения задачи компоновки отличается от итерационного тем, что первоначально группы (части) графа G(V, R) формируются не произволь-но, а на основе простых операций последовательного алгоритма. Это позволяет значительно сократить число трудоемких в вычислительном отношении итераций обмена вершинами между частями. Таким образом, в этом комбинированном алгоритме объединены достоинства последовательного и итерационного алгоримов.

Последовательно-итерационный алгоритм позволяет сократить число итераций и обеспечивает оптимальное решение.

5. Генетический алгоритм

В последние годы широкое применение для решения конструкторских задач находят генетические алгоритмы (ГА).

В общем случае в этих алгоритмах задаются структура хромосомы, способы рекомбинации и условия завершения эволюции.

Хромосома играет роль вектора управляемых параметров, она состоит из генов и содержит информацию об их значениях. Выделяют хромосомы родителей и потомков. На начальном этапе решения задачи формируются хромосомы родителейи рассчитывается показатель (критерий), характеризующий предпочтительность каждой хромосомы (особи). Затем отбираются «лучшие» родительские хромосомы для получения хромосом потомков. Операция рекомбинации (скрещивания, кроссовера) обычно выполняется по схеме (2;2), т. е. два родителя — два потомка. Точка разрезания пары хромосом родителей может выбираться случайным образом. На последующих этапах оцениваются предпочтительности хромосом потомков и из них выбираются пары для рекомбинации. В качестве условий окончания эволюционного процесса селекции может использоваться достижение некоторого значения критерия либо выполнение заранее задаваемого числа рекомбинаций.

Лучевые алгоритмы

Эти алгоритмы представляют собой упрощенные модификации волнового алгоритма. Они используются для печатных плат с невысокой плотностью монтажа или для трассировки значительной части соединений (до 70 — 80 %) с последующей доводкой другими способами. Достоинствами лучевых алгоритмов являются простота, быстродействие, малый объем занимаемой памяти. Основной их недостаток — не гарантируется нахождение трассы, которая в действительности существует.

Волновой алгоритм

(см. лаб. работу 7).

 

Модели надежности

Требования к надежности систем радиосвязи постоянно возрастают. В значительной степени это определяется усложнением систем, увеличением числа выполняемых функций, расширением области применения и т.д. Математические модели надежности необходимы при проектировании РЭС для выбора варианта, который будет обеспечивать ее эффективное функционирование в процессе реальной эксплуатации. Кроме того, модели надежности требуются при решении задач диагностики неисправностей, планирования ремонтно-профилактических работ и комплектования запасными частями.

При построении модели надежности системы в первую очередь требуется определить:

• состояния, которые являются отказами системы (отказ — событие, заключающееся в нарушении работоспособности объекта, т. е. когда не обеспечивается нормальное функционирование при выполнении поставленных задач), факт возникновения отказа устанавливается критериями отказа согласно нормативно-технической документации;

• характер процессов возникновения отказов компонентов исследуемой системы, эти процессы описывают с помощью вероятностных законов и дифференциальных уравнений;

• конфигурацию (структуру) системы, в том числе характер соединения компонентов, правила работы, наличие резервирования, схему обслуживания и т. п.

Важную роль для построения модели надежности играет выделение класса системы по отношению к ремонту и восстановлению.

Восстановление — это процесс обнаружения и устранения отказа (повреждения) с целью восстановления его работоспособности (исправности). Объект называется восстанавливаемым, если работоспособность его в случае возникновения отказа подлежит восстановлению в рассматриваемых условиях, и невосстанавливаемым — если не подлежит. Один и тот же объект в зависимости от ситуации может быть восстанавливаемым или невосстанавливаемым. Например, электронная аппаратура спутника на этапе хранения иподготовки к старту — восстанавливаемая, а во время полета — ^восстанавливаемая. Ремонт представляет собой комплекс операций по восстановлению исправности или работоспособности объекта и восстановлению ресурса объекта или его элементов. Заметим, что ресурс (технический ресурс) — это наработка объекта от начала его эксплуатации или ее возобновления после ремонта (среднего, капитального) до наступления предельного состояния. Под наработкой понимается продолжительность или объем работы объекта. Предельным называется состояние объекта, при котором его дальнейшее применение по назначению должно быть прекращено из-за неустранимого нарушения требований безопасности или неустранимого отклонения заданных параметров за установленные пределы, недопустимого увеличения эксплуатационных расходов или необходимости проведения капитального ремонта. Признаки (критерии) предельного состояния устанавливают в соответствии с требованиями нормативно-технической документации (НТД) на систему. Ремонт объекта может выполняться заменой или восстановлением отдельных элементов и сборочных единиц. Объект называется ремонтируемым, если его работоспособность в случае возникновения отказа или повреждения подлежит восстановлению, проведение ремонта объекта предусматривается в НТД. Объект, исправность и работоспособность которого в случае возникновения отказа (повреждения) не подлежит восстановлению, — неремонтируемый. Таким образом, ремонт предусматривает возможность замены отказавших частей и не увязывается с рассматриваемыми условиями (ситуацией). Классификация объектов по отношению к ремонту и восстановлению приведена на рис. 4.26.

МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОНСТРУКЦИЙ

И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Применительно к этапам проектирования РЭС можно выделить четыре группы задач:

 системотехнического,

 схемотехнического,

 конструкторско-технологического проектирования и

испытания РЭС.

 

Этап проектирования	Состав группы задач
Системотехническое проектирование	Инициация проекта. Выбор и формулировка цели проектирования. Планирование проектных работ. Разработка концепции. Обоснование исходных данных. Определение принципов действия и структуры системы. Структурная оптимизация
Схемотехническое проектирование	Аппаратурный синтез. Параметрическая оптимизация. Исследование чувствительности
Конструкторско-технологическое проектирование	Конструирование модулей, устройств. Компоновка, размещение, трассировка. Оптимизация конструкций по векторному критерию. Разработка технологий изготовления элементов и системы в целом. Выбор технологического оборудования. Разработка технической документации, ИЭТР и др.
Испытания РЭС	Разработка испытательной аппаратуры. Планирование испытаний, обработка их результатов, оценка эффективности

 

В процессе решения системотехнических задач определяются цели проектирования, выполняется краткое технико-экономическое обоснование, формулируются задачи проектирования сначала на качественном уровне, и затем на основе количественных данных разрабатывается план выполняемых работ. Во многих случаях план включает выполнение научно-исследовательских работ с решением задач структурной оптимизации и др.

Основные особенности задач этой группы: высокая степень ответственности за получение правильных результатов, большая неопределенность используемых данных, недостаточность разработанных методик и математических методов решения таких задач. В связи с этим при решении системотехнических задач широкое применение находят ИТ управления рисками, поддержки принятия решений, управления проектами и др. При проектировании важно помнить, что ошибки, допущенные на начальных этапах проектирования и обнаруженные на последующих этапах, требуют на порядок больше затрат по сравнению с затратами на их своевременное устранение на соответствующем этапе (правило «десятикратных затрат»).

Для решения задач схемотехнического проектированияразработано большое число математических методов, которые используются в математическом обеспечении современных САПР. Результаты решения схемотехнических задач служат исходными данными для конструкторско-технологического проектирования, а также для разработки испытательной аппаратуры.

Решение задач конструкторско-технологического проектированияво многом регламентировано существующими нормативно техническими документами. Вместе с тем широко используются методы оптимизации, позволяющие вырабатывать оптимальные проектные решения, как по конструктивно-технологическим, так и экономическим показателям. При автоматизированном решении задач конструкторского проектирования важное место занимают

задачи компоновки (объединения модулей низшего уровня структурной иерархии элементов конструкции в модули более высокого уровня),

размещения (оптимального расположения элементов в монтажном пространстве) и

трассировки (определения линий, соединяющих эквипотенциальные контакты компонентов проектируемых устройств).

Все группы задач тесно взаимосвязаны, и во многих случаях при решении задач одной группы приходится возвращаться к решению предшествующих задач. Например, при выполнении конструкторско-технологического проектирования может возникнуть необходимость пересмотра решений схемотехнических задач и даже принципа действия РЭС, т. е. в схеме процесса проектирования имеют место обратные связи и отдельные итерации могут выполняться многократно.

Во многих случаях задачи проектирования РЭС и технологической подготовки производства формулируются как оптимизационные. При этом общая задача проектирования декомпозируется на ряд частных задач. Постановка задачи оптимизации включает несколько этапов, основными из них являются следующие:

• выделение (описание) объекта и формулировка цели проектирования;

• построение математической модели объекта, которая характеризует связь варьируемых конструктивных параметров с показателями эффективного достижения намеченных целей;

• задание ограничений на изменение варьируемых параметров, а также на значения других переменных и параметров, т. е. формирование области поиска возможных решений;

• строгая математическая постановка задачи, содержащая модель объекта, критерий оптимальности, варьируемые переменные (параметры), возможные ограничения и другие особенности задачи. Задачи оптимизации классифицируются по разным признакам.

В зависимости от вида критерия оптимальности различаютзадачи со скалярным критерием и задачи с векторным критерием.

По виду математической модели выделяют задачи линейного и нелинейного программирования, с непрерывным или целочисленным изменением варьируемых параметров.

В зависимости от степени определенности исходных данных (параметров модели, внешних воздействий и т. п.) различают детерминированные и стохастические задачи, задачи в условиях неопределенности.

При создании новых РЭС и используемых в них информационных технологий (программных продуктов) наибольшее распространение получили два вида моделей выполнения проектов: каскадная («водопад») и спиральная.

Для каскадной модели пунктиром показаны обратные связи, т. е. возможные коррекции по результатам принятия решения после окончания очередного этапа.

Рис.5.1,а. Модель выполнения проектов по созданию новых РЭС. Каскадная модель

Спиральная модель предполагает итерационный процесс выполнения проекта. Каждая итерация представляет собой определенный цикл разработки, приводящий к созданию действующего образца проектируемого объекта или версии программного обеспечения.

Рис.5.1,б. Модель выполнения проектов по созданию новых РЭС.

Спиральная модель

В условиях обостряющейся конкурентной борьбы на рынке электронных средств роль оперативного принятия обоснованных решений постоянно возрастает. Руководству предприятий электронного профиля приходится принимать исключительно ответственные решения по разработке стратегии развития предприятия, созданию благоприятного конкурентного положения, выбору новых видов продукции для производства, увеличению доли рынка и т. д.

Принятие обоснованного решения в основном определяется тремя факторами:

1) правильной постановкой задачи исследования, т. е. определением модели рассматриваемой задачи;

2) выбором наиболее эффективного метода (группы методов) решения задачи;

3) использованием компьютерных технологий для оперативной обработки данных в процессе решения и представления результатов.

В табл. 5.2 приведены методы, наиболее часто используемые на разных этапах проектирования и в различных условиях, связанных с достаточностью информации для принятия проектных решений. Распределение методов в таблице условно, один и тот же метод может применяться на разных этапах и в разных условиях.

С позиций системного подхода выделяют задачи системного анализа и системного синтеза.

В результате решения задач системного синтеза разрабатывается, например, структура проектируемой системы, которая удовлетворяет требованиям технического задания.

Задачи анализа в основном заключаются в определении свойств системы при конкретной структуре и значениях параметров системы. Для каждого этапа проектирования характерны свои задачи анализа и синтеза. В большинстве случаев они решаются как оптимизационные и тесно взаимосвязаны, так как для решения одних задач в качестве исходных данных используются результаты решения других. Например, в результате анализа свойств и характеристик прототипа решается задача структурного синтеза проектируемого объекта, а полученные варианты структуры анализируются с целью выбора наиболее предпочтительной.

В общем случае математическая формулировка оптимизационной задачи проектирования РЭС может быть записана следующим образом:

Q (L, U) —>extr,

где U ∈ S , Q — экстримизируемый функционал; L — условия функционирования объекта; U — вектор (массив) варьируемых переменных (параметров); S — область значений U, при которых они удовлетворяют требуемым ограничениям,

Эти ограничения в форме равенств и неравенств связаны с необходимостью удовлетворения различных требований, предъявляемых к проектируемой РЭС. В процессе проектирования определяются варианты структуры W системы и вектора ее параметров С = (с_і,...,с _n ),включающего параметры элементов электрических схем, характеристики модулей и т.п., таким образом,

U = ( W , C ).

Оптимальные структура W*и вектор параметровС*РЭС находятся в результате решения оптимизационной задачи

где S_w,S_c — множества допустимых структур и параметров. На различных этапах проектирования задача оптимизация формулируется с учетом вида критерия Q, состава варьируемых переменных и других особенностей исходных данных.

 

Полной неопределенности

Понятие «полная неопределенность» условно, точнее под этим понимается высокая степень неопределенности. Такая неопределенность характерна для формирования концепции проекта, когда исходных данных для принятия обоснованного решения недостаточно, имеющиеся сведения недостоверны, возможные риски в полной мере не исследованы, на результаты могут влиять действия конкурентов и т.д. Аналогичная неопределенность может иметь место при сравнении инвестиционных проектов, когда критерии сопоставления вариантов (текущая стоимость, период окупаемости, внутренняя ставка доходности, прогнозируемая прибыль и т.д.) четко не сформулированы.

Как уже отмечалось, при решении задач ВОВ и ВПВ в условиях полной неопределенности широко применяются методы экспертных оценок, в частности, с использованием ранжирования вариантов или парных сравнений. Существенную роль здесь играет вид критерия для сравнения альтернативных вариантов.

Возможны два случая:

1) критерий задается в форме словесной формулировки цели проекта или в виде скалярной величины, этот случай будем называть принятием решения при скалярном критерии;

2) критерий представляет собой векторную величину.

Методы экспертных оценок и другие родственные им методы объединяет то, что основой для решений экспертов в большей степени служит качественная информация. Вместе с тем, для обработки мнений экспертов применяются такие математические методы, как корреляционный анализ, проверка статистических гипотез, многокритериальная оптимизация и др. Методом ранжирования вариантов при скалярном критерии q, а также в случае словесной формулировки цели (Ц) оперативно решается широкий круг задач ВОВ и ВПВ в условиях полной неопределенности, в частности задачи с моделями

(v*. q. 1.ЭК). (v*. Ц. 1. ЭК). (v*. X. 1. ЭК):

(Ѵ₀. q. 1.ЭК), (Ѵ₀. Ц. 1. ЭК).(Vo. X. 1. ЭК) и др.

Ранжирование часто применяется, когда значения критерия для вариантов нельзя непосредственно измерить или рассчитать.

Пусть имеется группа из m экспертов (m>= 2) и множество вариантов решения V = {v_i, i = 1.....n}. Сформулирована целевая функция принятия решения в виде критерия q или цели Ц. В результате сопоставления вариантов по критерию q на основе накопленного опыта и профессиональных знаний j-й эксперт определяет начальный вектор y_j рангов вариантов в виде

Требуется по значениям компонентов матрицы Y определить:

1) оптимальный вариант ѵ* или сформировать подмножество предпочтительных вариантов Ѵ₀, содержащее оптимальное решение;

2) суммарные рейтинги вариантов;

3) степень согласованности мнений экспертов (коэффициент конкордации и его значимость).

Мерой согласованности суждения группы экспертов может быть величина коэффициента конкордации (W).

W = 12 S / n² (m³ - m), где

S - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения,

n число экспертов;

m - число объектов экспертизы.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0 < W < 1, где 0 - полная несогласованность между экспертами; 1 - полная согласованность.

 

В общем случае методика проведения экспертизы для решения задач принятия проектных решений включает следующие этапы:

1) формирование множества альтернативных вариантов V = {v_і, ….. ѵ_n};

2)  определение задания для экспертизы, т. е. что требуется получить ѵ*, Ѵ₀ или ранги r;

3)  задание целевой функции;

4)  формирование экспертной группы;

5)  выбор метода проведения экспертизы;

6)  работа группы экспертов;

7)  математическая обработка результатов экспертизы;

8)  принятие решения по результатам экспертизы;

9)  выделение вариантов для окончательного принятия решения;

10)  формирование множества ситуаций;

11)  определение показателей эффективности вариантов в различных ситуациях;

12)  расчет оптимального варианта методами принятия решений в условиях неопределенности.

Качество проектируемых радиоэлектронных средств и их частей обычно оценивается большим числом показателей, относящихся к различным свойствам — целевому назначению, помехозащищенности, пропускной способности, надежности и т.д. Комплекс показателей качества может включать как количественные величины определенной размерности или безразмерные (относительные), так и качественные, например оценивающие дизайн, представляемые в баллах. При сравнении вариантов проектных решений комплекс частных показателей качества записывается в виде векторного критерия

Q = ( q ₁ , q ₂ , . . . q_n )

В критерий Q рекомендуется включать минимальное число наиболее важных частных критериев q_i, где i= 1, 2, . . , к отобранные показатели q_i должны иметь ясный смысл и характеризовать конкретные свойства; вектор Q должен с достаточной точностью характеризовать качество проектируемого узла или системы.

Наибольшее развитие получили алгоритмы решения многокритериальных задач, использующие следующие методы: оптимизации по Парето; свертки векторного критерия в скалярный; выделения наиболее важного частного показателя в качестве основного и наложение ограничений на остальные показатели.

 

Частичной неопределенности

На начальных этапах проектирования используются различные методы принятия решений в условиях неопределенности. Принимаемое решение часто зависит от того, какой метод применялся для выработки решения, вместе с тем во многих случаях далеко не очевидно, какой метод следует применять в той или иной ситуации.

Если вероятности возможных ситуаций, в которых будут реализовываться результаты проекта, неизвестны и исходными данными для принятия решения служит матрица эффективностей

где e_ij — эффективность варианта v_іi= 1, 2, . , , n, в ситуации Sj, j = 1,. . . , k, то используют широко распространенные методы равной вероятности, Гурвица и Шанявского. Эти методы отличаются простотой, их удобно использовать, если допускается риск от неправильно выбранного варианта.

В зависимости от важности исследуемой проблемы, повторяемости решения задач, наличия информации о вероятностях ситуаций в таблице приведены рекомендации по применению различных методов:

ЭОПС — экспертные оценки (метод парных сравнений);

ЭОР — экспертные оценки (метод ранжирования вариантов);

ММ — теория игр (метод максимина или минимакса);

БЛ — метод Байеса — Лапласа;

РВ — метод равной вероятности;

Г — метод Гурвица;

Ш — метод Шанявского;

С — метод Сэвиджа.

Для обработки статистических данных также используется многочисленная группа методов, в частности регрессионный анализ (РА), корреляционный анализ (КА), дисперсионный анализ (ДА), методы диаграмм рассеяния, проверки статистических гипотез (ПСГ) и др. Каждый из этих методов имеет свои разновидности. Например, в РА выделяют линейный и нелинейный РА, одномерный и многомерный РА; ДА подразделяется на однофакторный, двухфакторный, трехфакторный и т.д. Каждый метод эффективен для решения определенной группы задач. Так, при анализе существенности влияния факторов на выходной показатель при большом числе факторов и значительном изменении Q удобно использовать метод диаграмм рассеяния, если же число факторов невелико и колебания Q незначительны, то эффективнее дисперсионный анализ.

При решении идентификации моделей важное значение имеет точность определения значений входных переменных.

Если ошибками в их определении можно пренебречь, то целесообразно использовать методы РА; если входные переменные рассматриваются как случайные величины, применяют методы КА.

Методы ПСГ используются в различных задачах, связанных с анализом случайных величин (идентификация закона распределения случайной величины, проверка существенности различий между параметрами распределения), построением доверительных интервалов, оценкой степени согласованности мнений экспертов и др.

Во многих случаях на практике в ходе решения задачи проектирования поступает дополнительная информация, которую следует использовать для коррекции получаемых результатов. Для этого целесообразно использовать методы, использующие итерационные процедуры пересчета получаемых решений.

 

Дополнительную информацию

Пусть рассматривается задача выбора наиболее целесообразного варианта из множества альтернатив. При этом предварительный анализ на основе имеющейся информации показал, что достаточных оснований для выделения одного из вариантов в качестве оптимального нет. Это может быть связано с несогласованностью мнений экспертов (коэффициент конкордации низок) или с примерно одинаковыми значениями показателей эффективности вариантов при низкой достоверности исходных данных. В этих случаях целесообразно собрать дополнительные сведения и использовать методы, которые позволяют корректировать результаты решения задачи с учетом новой поступающей информации (свидетельств). К таким методам относятся методы байесовского подхода, Шортлифа - Бьюкенена, Демпстера - Шафера и др. Эти методы содержат итерационные процедуры пересчета показателей предпочтительности вариантов проектного решения на основе дополнительных сведений, при этом учитывается их достоверность.

В общем случае использование формулы Байеса требует знаний априорных и условных вероятностей, для оценки которых необходимы статистические данные.

При этом встречаются следующие трудности:большие трудозатраты для получения представительной выборки, особенно в случае многомерных распределений; необходимость принятия решений в условиях редко повторяющихся ситуаций, наблюдение за которыми требует длительного времени; изменение характера распределений и взаимосвязи между данными и ситуациями со временем, особенно для экономических показателей развивающихся предприятий и др.

Вместе с тем байесовский подход позволяет сделать достаточно надежные выводы о предпочтительном варианте

Существуют методы, которые в определенной степени позволяют избежать перечисленных трудностей.

Например, стендфордская теория фактора уверенности или модель (метод) Шортлифа- Бьюкенена (МШБ) позволяет делать оперативные выводы на основе неполных знаний. Для этого вместо сбора представительной выборки составляется система продукционных правил, собираются и обрабатываются мнения экспертов, которые затем интерпретируются в вероятностном смысле. Преимущество МШБ по сравнению с системой условных вероятностей, применяемых при байесовском подходе, заключается в следующем:

• имеется возможность использования фундаментальных знаний и теоретических закономерностей;

• возможно применение опытных данных при рассмотрении объектов, имеющих разные классы проблемных ситуаций и для которых нет достаточного статистического материала;

 • легкость модификации алгоритма решения задачи, так как продукционные правила жестко не связаны одно с другим и нет необходимости строить заранее структурированное дерево решений;

• изменение правил и добавление новых не требуют анализа сложных взаимосвязей с другими частями системы исходных данных и промежуточных результатов;

• облегчается поиск потенциальных конфликтов и несовместимостей в базе знаний;

• используются простые механизмы объяснений вычислительного процесса.

 

Методы нечеткой логики

Ряд задач системотехнического проектирования, связанных с построением моделей, оптимизацией в условиях неопределенности, идентификацией проблемных ситуаций и т.д., успешно решается в автоматизированном режиме с использованием методов теории нечетких множеств. Основными понятиями этой теории являются нечеткое (размытое) множество, функция принадлежности, лингвистическая переменная, операции нечеткого вывода.

Под нечетким множеством (fuzzyset) обычно понимается совокупность элементов произвольной природы, относительно которых нельзя с полной определенностью утверждать, принадлежит ли тот или иной элемент данной совокупности либо нет. Например, X — совокупность всех проектов; х — конкретный проект, связанный с модернизацией передающего устройства радиостанции. Нечеткое множество А — множество сложных проектов.

Математически нечеткое множество (НМ) определяется как множество упорядоченных пар вида (х, µ _А (х)), где х является элементом универсума (универсального множества) Х, µ _А (х)) — функция принадлежности (ФП) элемента х к множеству А, которая ставит в соответствие каждому из элементов х е X некоторое действительное число из интервала [0,1]. Таким образом, функция принадлежности определяет степень или уверенность, с которой элементы некоторого множества принадлежат заданному нечеткому множеству. Задать конкретное нечеткое множество означает определить соответствующую ему функцию принадлежности.

Задача принятия проектных решений с использованием нечеткой логики обычно формулируется следующим образом. Задаются входные Хі,Х2,... и выходные Y1, Y2, . . .лингвистические переменные (ЛП) в виде математических выражений соответствующих функций принадлежности. В качестве входных ЛП могут рассматриваться требуемые материальные затраты на проект, сроки выполнения проекта, необходимые кадровые ресурсы, сложность предстоящих работ и т.п. Выходными ЛП могут быть:

 важность проекта для организации,

риск своевременного выполнения и достижения ожидаемых результатов и т.д.

Составляется система продукционных правил (правил нечетких продукций) Пi,

i = 1, 2,…., записываемых в виде

Экспертные системы

Экспертные системы (ЭС) относятся к классу систем искусственного интеллекта, они способны строить логические выводы, осуществлять обобщения и формировать заключения на основе использования знаний и данных, подобно тому как это делают специалисты в своей области при выработке умозаключений. Реализуются ЭС в виде программных комплексов, которые называют интеллектуальными системами. Эти системы на основе знаний в конкретной предметной области могут строить логические выводы и обеспечивать решение специфических задач.

Основными требованиями, предъявляемыми к экспертной системе, являются следующие:

использование знаний, связанных с конкретной предметной областью;

способность приобретения знаний от экспертов;

решение реальных и сложных задач;

наличие способностей, присущих экспертам.

В качестве экспертов могут выступать опытные проектировщики, программисты, консультанты, экономисты, врачи, преподаватели, переводчики и другие квалифицированные специалисты в соответствующих областях. Так как создание экспертных систем стало возможным лишь с развитием ЭВМ, то их иногда рассматривают как компьютерные системы, использующие логику экспертов.

Структурная схема экспертной системы включает:

БЗ — база знаний;

БД — база данных;

МЛВ — механизм логических выводов;

МПЗ — модуль приобретения знаний;

МСО — модуль советов и объяснений;

ПИ — пользовательский интерфейс

В качестве экспертов могут выступать опытные проектировщики, программисты, консультанты, экономисты, врачи, преподаватели, переводчики и другие квалифицированные специалисты в соответствующих областях. Так как создание экспертных систем стало возможным лишь с развитием ЭВМ, то их иногда рассматривают как компьютерные системы, использующие логику экспертов.

Ядром экспертной системы является база знаний (БЗ), которая содержит знания из конкретной предметной области. В БЗ содержатся как общие знания, так и информация о частных случаях. Пользователи и эксперты взаимодействуют с ЭС через пользовательский интерфейс.

 Механизм логических выводов (создатель заключений) применяет знания и сведения из баз знаний и данных при решении реальных задач.

Модуль приобретения знаний позволяет пополнять и модифицировать знания в процессе эксплуатации системы.

Модуль советов и объяснений выдает заключения, позволяет программе пояснить пользователю свое «рассуждение», дать ответы на вопросы «как?» и «почему?». Экспертные системы должны в качестве выходной информации наряду с получаемым решением выдавать два вида объяснений: объяснения полученного решения и объяснения по запросу. Объяснение полученного решения в случае необходимости должно пояснить пользователю процесс решения задачи, ход рассуждений. В объяснениях по запросу может потребоваться информация об используемых моделях, методах, значениях переменных, параметров и т.д.

Экспертные системы классифицируются по разным признакам.

CALS-технологии

Важным резервом повышения эффективности и качества РЭС является использование информационных технологий на всех этапах жизненного цикла (ЖЦ). Интеграция новых автоматизированных информационных систем, применяемых на разных стадиях ЖЦ изделий, в единую многофункциональную систему выполняется на принципах CALS-технологий. В соответствии со стандартами ISO жизненный цикл технических систем включает 12 этапов. Укрупненно эти этапы показаны на рисунке.

Начальные этапы выполняются с помощью систем: CAE (ComputerAidedEngineering) — автоматизированные расчеты и анализ, CAD (ComputerAidedDesign) — автоматизированное конструирование, САМ (ComputerAidedManufacturing) — автоматизированная технологическая подготовка производства. Для решения проблем совместного функционирования компонентов САПР различного назначения используются системы управления проектными данными — PDM (ProductDataManagement). Функции управления производством и автоматизация бизнес- процедур возложены на системы: ERP — планирование и управление предприятием, MRP-2 (ManufacturingRequirementPlanning) — планирование производства, MES (ManufacturingExecutionSystem) — производственная исполнительная система, SCM (SupplyChainManagement) — управление цепочками поставок, CRM (CustomerRelationshipManagement) — управление взаимоотношениями с заказчиками, SCADA (SupervisoryControlAndDataAcquisition) — диспетчерское управление и сбор данных, CNC (ComputerNumericalControl) — компьютерное числовое управление, S&SM (SalesandServiceManagement) — управление продажами и обслуживанием и др. Многие задачи на начальных этапах решаются с помощью систем управления рисками (СУР) и систем поддержки принятия решений (СППР или DSS — DecisionSupportSystem). Система CPC (CollaborativeProductCommerce — совместный электронный бизнес) является интегрирующей системой, которая управляет информацией, используемой другими автоматизированными системами предприятия, а именно системами ERP, SCM, CRM, PDM и др. В последнее время возрастает роль систем оперативного управления производственными процессами, в частности автоматизированных систем оперативно-диспетчерского управления (АСОДУ), управление производственными фондами (EnterpriseAssetsManagement, ЕАМ), систем контроля управления потребляемыми энергоресурсами и др. Это связано с необходимостью модернизации рабочих процессов на предприятиях в целях обеспечения их конкурентоспособности.

В настоящее время CALS-технологии рассматриваются как ключ к обеспечению успеха предприятий на внутреннем и внешнем рынках, использование CALS-систем и логистики означает переход к новому образу и стилю ведения бизнеса в условиях рыночных отношений.

До настоящего времени на ряде предприятий существуют разобщенные автоматизированные системы САПР, АРМ, АСУТП и др. Дальнейший количественный рост «островковой» автоматизации без интеграции информационных технологии мало перспективен.

Для достижения должного уровня взаимодействия промышленных автоматизированных систем требуется создание единого информационного пространства не только в рамках отдельных предприятий, но и в рамках объединения предприятий. Единое информационное пространство обеспечивается благодаря унификации как формы, так и содержания информации о конкретных изделиях на различных этапах их жизненного цикла.

 

Тенденции развития ИТ

Развитие ИТ можно рассматривать с позиции совершенствования технических средств и создания прикладных программных продуктов, ориентируемых на решение определенных классов задач. Перечислим важнейшие этапы развития современных ИТ, обусловленные совершенствованием технических средств.

Период с конца 1950-х до начала 1960-х годов характеризуется появлением и применением для решения отдельных расчетных задач (главным образом инженерных) ЭВМ первого и второго поколений.

С 1960-х до начала 1970-х годов значительно расширяются возможности ЭВМ, создаются ИТ в виде вычислительных систем сбора и обработки данных.

В начале 1970-х годов на базе ЭВМ третьего поколения появились автоматизированные системы управления (АСУ) деятельностью предприятия, т. е. ИТ стали выполнять функции централизованной автоматизированной обработки информации в условиях вычислительных центров коллективного пользования.

В конце 1970-х годов стали распространяться персональные компьютеры (ПК), открывшие широкий доступ для автоматизации многих процессов человеческой деятельности, к созданию ИТ с диалоговым режимом работы.

Начиная с 1980-х годов развивается тенденция децентрализованной обработки данных, решения задач в многопользовательском режиме, получило широкое развитие АСУТП, САПР, отраслевых и общегосударственных АСУ. Появились ИТ, использующие удаленный доступ к массивам данных с одновременной универсализацией способов обработки информации на базе мощных суперЭВМ, ИТ стали применяться для испытания сложных объектов, в экономике и других областях.

Появление сетевого оборудования, включая стремительное развитие Интернета, привело к значительному расширению круга решаемых задач, в том числе к комплексному решению экономических задач, созданию широкого спектра приложений и сетевых информационных структур, развитию интерактивного взаимодействия пользователя при эксплуатации вычислительной техники и реализации интеллектуального человеко-машинного интерфейса, созданию систем поддержки принятия решений и информационно-справочных систем.

В начале 21 века стало быстро развиваться направление сетевых ИТ, в том числе электронная почта, Web-технологии и др. Дальнейшее совершенствование компьютерной техники привело к появлению новых направлений: беспроводных технологий (Bluetooth, Wi-Fi, WiMax), встроенных телекоммуникационных систем (Embedded-System, Mini-Web-Server), GRID-технологии (информационные базы данных глобальных ресурсов), интеллектуальных информационных систем и др. Этапы развития ИТ как прикладных программных продуктов соответствовали возрастающим возможностям вычислительной техники и росту массовости их применения.

На первом этапе в большинстве случаев программы разрабатывались отдельно для каждой задачи. Затем начали создавать библиотеки подпрограмм для каждого класса ЭВМ. Они в основном решали наиболее часто встречаю-щиеся математические задачи, например поиск решения систем уравнений, определение экстремума, обработка экспериментальных данных и т д.

Второй этап характеризовался созданием сложных программных продуктов — различных автоматизированных систем управления (АСУ) предприятиями (АСУП), технологическими процессами (АСУТП), автоматизированных систем научных исследований (АСНИ), САПР и т. п. Эти программные средства разрабатывались в основном для конкретных предприятий, были малоуниверсальными и устаревали при смене поколения ЭВМ.

На третьем этапе с появлением персональных компьютеров началось интенсивное создание пакетов прикладных программ (ППП) как общего пользования, так и специализированных. Именно в это время стали широко использоваться системы CAD/CAM/ CAE (ComputerAidedDesign / ComputerAidedManufacturing / ComputerAidedEngineering — автоматизированные системы проектирования, технологической подготовки и управления производственными процессами), отвечающие международным стандартам. Особенностью третьего этапа было то, что специализированное программное обеспечение разрабатывалось для отдельных процессов жизненного цикла продукта, в частности для его проектирования, технологии производства и т. п.

На четвертом этапе стали создаваться программные комплексы, охватывающие весь жизненный цикл продукта от планирования до утилизации. Это системы типа MRPII, ERP, CRM и др. Дальнейшее развитие прикладных программных средств идет в направлении их использования в сетевых технологиях, совместного применения программ, созданных на различных языках высокого уровня, обеспечения требуемого уровня защиты информации.

В последние годы создание новых версий ППП,идет очень высокими темпами. Каждый год они обновляются. Программное обеспечение современных ИТ обычно создается как система-конструктор (или трансформер). Такие системы обеспечивают возможность решения специфических для пользователя задач, учитывать их узкоспециализированность и уникальность. Они дают возможность непрерывного внесения изменений в систему (доработка, настройка на специфические и уникальные задачи управления и т. п.) собственными силами потребителей для адаптации системы к специфическим и уникальным задачам управления. Все это позволяет увеличить жизненный цикл программного продукта до десятков лет. Примерами таких систем являются OracleApplications, SAP R/3 и др.

В настоящее время развитие ИТ отражает эволюционные изменения в производственных отношениях, которые характеризуются следующими проявлениями. Во-первых, наблюдается тенденция стирания границ между организациями, регионами и даже между странами.

Во-вторых, происходит гуманизацияпроизводства*, переход от авторитарного стиля руководства к командной работе, стремлению к лидерству, вовлечению всех сотрудников в решение задач организации.

В-третьих, структуры организаций становятся более гибкими, возрастает роль горизонтальных связей, широко используются управление проектами, создание виртуальных предприятий**, стратегическое партнерство. В этих условиях новое поколение ИТ должно обеспечивать высокую конкурентоспособность, быструю адаптацию предприятий к постоянным переменам, «симбиоз» реинжиниринга и гуманизации бизнеса, соответствие уровню организации и ее традициям, сбалансированность системы технико-экономических показателей, решение задач управления знаниями, изменениями и др. Развитие ИТ привело к появлению таких новых видов деятельности, как консалтинг, аутсорсинг, системная интеграция и ситуационное управление, дистрибуция, электронный бизнес, защита информации, дистанционное обучение и т.д. Развитие ИТ можно рассматривать с позиции совершенствования технических средств и создания прикладных программных продуктов, ориентируемых на решение определенных классов задач. Перечислим важнейшие этапы развития современных ИТ, обусловленные совершенствованием технических средств.

Классификация информационных технологий и систем

Важными классификационными признаками ИТявляются масштаб системы, полнота (комплексность, интегрированность), назначение (сфера применения, специализация), способ организации, а также тип информации, пользовательский интерфейс, операционная система и т.д.