Системы автоматизированного проектирования технологических процессов

Примечание: границы диапазонов (13 . . . 11; 11 . . . 8; 12,5 . . . 6,3) входят в соответствующий диапазон.

Левая часть таблицы соответствий, обозначающая строки, представляет собой множество типовых решений (здесь множество МОП).

Верхняя часть таблицы соответствий, обозначающая столбцы, - условия выбора или применимости типовых решений (здесь МОП) и их числовые значения.

Центральная часть таблицы соответствий - булева матрица, обозначающая связи между условиями выбора типовых решений (здесь МОП) и самими типовыми решениями (1 - наличие связи, 0 - отсутствие связи).

По имеющемуся комплексу исходных данных из таблицы соответствий принимаются те решения, в строках которых булева матрица имеет единицы для всех значений факторов, входящих в условия применимости. Из таблицы соответствий может быть выбрано одно или несколько решений.

Например, требуется выбрать маршрут обработки поверхности детали со следующими параметрами:

а) торцовая поверхность, 14 квалитет, Ra 12,5 - МОП с кодом «12»;

б) торцовая поверхность, 11 квалитет, Ra 3,2 - МОП с кодами «13» и «15».

Если выбрано одно решение, то оно окончательное. Если выбрано несколько решений, то окончательное из них выбирается с привлечением методов оптимизации или пользователем (технологом).

Рассмотрим еще пример. Покажем результаты синтеза маршрутов обработки трех торцовых поверхностей детали «втулка» в виде трех линейных графов (на базе предыдущих таблиц) - рис.9.2.

На рисунке 9.2 приняты следующие обозначения: 10, 11, 12, 20, . . ., 31, 32, 33 - промежуточные состояния поверхностей детали «втулка». Например, 31 - первое промежуточное состояние третьей поверхности (по направлению «от детали»).

9.2 Синтез принципиальной схемы технологического процесса

Дальнейшая задача заключается в том, чтобы из отдельных МОП построить допустимые варианты технологического процесса обработки детали. Один из подходов заключается в следующем. В базе данных хранится принципиальная схема, разбивающая будущий технологический процесс на последовательность отдельных этапов обработки. Наличие принципиальной схемы позволяет вести проектирование технологического процесса в порядке, обратном изготовлению детали, т.е. от заключительных этапов с известных из чертежа параметров детали, к черновым этапам, заканчивая выбором размеров и формы заготовки.

Принципиальная схема технологического процесса построена на основе анализа обработки деталей различных классов с учетом возможных комбинаций термической и последующей механической обработки. Универсальная принципиальная схема, разработанная Цветковым В.Д. состоит из 13 этапов (таблица 9.3).

Универсальная принципиальная схема технологического процесса (по Цветкову В.Д.)

Этап - часть технологического процесса обработки детали, включающая однородные по достигаемым параметрам методы обработки различных поверхностей и детали в целом.

К одному этапу относятся, например, тонкое фрезерование и тонкое (торцовое) точение, т.к. оба этих метода обеспечивают одинаковые параметры точности и шероховатости поверхности.

С помощью условий принципиальной схемы анализируется необходимость при обработке детали каждого из 13 этапов, и выявляются те переходы из выбранных ранее в каждом МОП, которые должны быть выполнены на данном этапе. Отнесение переходов МОП и самих промежуточных поверхностей к этапам принципиальной схемы технологического процесса производится путем сравнения параметров поверхности заготовки и детали, обеспечиваемых переходом МОП, с параметрами, характеризующими один из 13 этапов схемы (выбирается самый близкий этап).

В результате распределения переходов по этапам каждый этап будет содержать переходы одного или разных методов обработки с одинаковыми (или близкими) параметрами точности, шероховатости и т.д.

Распределим МОП по этапам принципиальной схемы для примера со «втулкой» с учетом закалки и последующего шлифования торца 3 (рис. 9.3).

9.3 Синтез маршрута обработки детали

Исходные данные для проектирования на уровне маршрута обработки детали:

1. Полученная ранее структура принципиальной схемы этапов технологического процесса.

2. Сформированный набор методов - переходов одного или разных МОП в каждом этапе.

Каждый переход записан в памяти компьютера в промежуточные массивы в виде многоразрядного кода. Этот код состоит из номера получаемой поверхности и кода метода обработки. Например, код 31101 означает:

3 - третья поверхность детали;

1 - первое промежуточное состояние этой (третьей поверхности) ;

101 - метод обработки (получистовое точение), в результате которого данное промежуточное состояние достигнуто.

Код метода обработки определяет код применяемого оборудования.

Переходы одного метода обработки, коды которых имеют одинаковый код оборудования (или метода обработки), образуют укрупненную операцию этапа. Сформируем массив кодов переходов для обработки детали «втулка» - см. рис.9.4.

Для укрупненных операций этапов характерна максимальная концентрация переходов, что равносильно одновременной обработке всех поверхностей. В производственных условиях такая операция не всегда может быть выполнена. Она требует разукрупнения (дифференциации) на несколько простых операций. Основой формирования простых операций является упорядочение обработки поверхностей путем выбора обоснованной последовательности установов.

Наличие нескольких укрупненных операций разных методов обработки помимо дифференциации ставит задачу определения последовательности их выполнения.

Таким образом, при формировании маршрута обработки детали решаются следующие задачи:

1. Определяется состав операций.

2. Укрупненные операции дифференцируются на простые.

3. Формируется последовательность операций на каждом этапе.

4. Выбирается тип оборудования для каждой операции.

Данные задачи решаются следующим образом:

1. Расчленение исходного набора переходов этапа на укрупненные операции выполняются программным модулем, представляющим собой процедуру сортировки кодов отобранных в этап переходов по признаку типа оборудования.

2. Дифференциация операций осуществляется путем определения их рационального состава и последовательности обработки. Алгоритмы основаны на анализе отношений между поверхностями детали:

- наложения, когда одна поверхность расположена на другой и поэтому не может быть обработана раньше;

- точности взаимного расположения, когда в первую очередь должна быть обработана базовая поверхность, и только затем поверхности, точности взаимного расположения которых заданы относительно данной базовой поверхности и т.д.

3. Формирование последовательности операций выполняется путем выявления признаков технологической совместимости и предшествования. Две операции попарно совместимы, если состояние детали на выходе одной операции может быть исходной для другой. Так фрезерованию шпоночной канавки должна предшествовать токарная обработка цилиндрической поверхности, сверлению центрового отверстия - фрезерование торца и т.д. Источником информации для выбора оборудования являются технологические признаки кода перехода. Конкретная модель станка определяется по таблицам соответствий или обращением к базе данных с учетом габаритных размеров детали (сопоставляется с размерами рабочей зоны станка), требований точности, величины партии и других факторов.

9.4 Синтез состава и структуры операций

Задача данного уровня декомпозиции проектирования состоит в том, чтобы определить оптимальную последовательность переходов, рациональную форму, окончательные и промежуточные размеры заготовки.

Для технологической операции, не говоря уже о технологическом процессе в целом, характерна многовариантность, которая предполагает существование оптимального решения. Поиск (синтез) оптимальной операции включает в себя две задачи:

1. Структурную оптимизацию - создание оптимальной структуры операции (элементов системы СПИД, порядка выполнения переходов).

2. Параметрическую оптимизацию - определение оптимальных параметров (припусков и межпереходных размеров, режимов резания).

Об оптимизации технологических процессов будем говорить далее. Здесь коротко. В основе решения задач структурной оптимизации заложен перебор конечного множества вариантов, состоящий из трех этапов:

1. Собственно синтез очередного варианта.

2. Анализ (оценка) варианта.

3. Принятие решения о замене ранее выбранного варианта на новый вариант или о прекращении синтеза новых вариантов.

Для оценки уровня создаваемых вариантов вводится целевая функция, выражающая качество варианта. Она формируется на основе критерия оптимальности, в качестве которого могут выступать:

· технологическая себестоимость детали (операции);

· производительность операции и т.д.

В связи с тем, что рассчитать значение целевой функции можно только после того, как будет полностью синтезирована структура операции и выполнена ее параметрическая оптимизация, поиск оптимального варианта структуры методом перебора требует значительных затрат машинного времени. Поэтому на каждом шаге вводятся косвенные или эвристические (основанные на предыдущем опыте проектирования) критерии. Руководствуясь ими, отбрасываются малоэффективные варианты. В итоге, на заключительном этапе (шаге) проектирования анализируются лишь несколько наиболее рациональных вариантов, среди которых и выбирается оптимальный вариант.

Содержание отдельных шагов, на которые расчленяется синтез операции, реализуется независимыми программными модулями. Взаимодействие модулей организуется в рамках итерационного алгоритма, многократно обращающегося к одним и тем же шагам в ходе улучшения первоначальной структуры. Количество вариантов структуры при использовании такого алгоритма существенно меньше, чем при полном переборе, но нет гарантии получения наилучшего решения.

Примеры шагов такого алгоритма:

· выбор вариантов технологических баз и схемы базирования (одна из трудноформализуемых процедур, выполняется, как правило, в диалоговом режиме);

· определение последовательности обработки поверхностей и т.д.

9.5 Доработка технологического процесса

На этом этапе производится определение режимов резания и нормирование технологического процесса. Определение режимов резания в САПР технологических процессов проводится одним из трех способов:

1. Выбор нормативных значений режимов резания из базы данных по известному набору исходных данных (точности, шероховатости, материала заготовки и т.д.).

2. Решение задачи параметрической оптимизации режимов резания методом линейного программирования для случая использования степенных зависимостей (в историческом плане - это один из первых примеров использования ЭВМ в технологическом проектировании).

3. Решение задачи параметрической оптимизации режимов резания методами нелинейного программирования (в случае прямого использования нелинейных зависимостей для ограничений и целевых функций).

9.6 Оформление документации

Это заключительный этап проектирования технологического процесса. На нем вся рассчитанная и хранящаяся в разных промежуточных массивах технологическая информация сводится в единый документ - маршрутную или операционную технологическую карту. Шаблоны этих карт содержатся в составе постоянной информации базы данных.

Возможны и существуют и другие подходы (методы) синтеза в ходе автоматизированного проектирования технологических процессов.

Лекция 10. Оптимизация технологических процессов в САПР ТП

Задачи проектирования технологических процессов (ТП) являются многовариантными. К многовариантным относятся, например, задачи выбора оборудования, режущего инструмента, расчета режимов резания и т.д. В разрабатываемом ТП число возможных комбинаций переходов, схем базирования, методов обработки и компоновок операций даже для простых деталей значительно, а для более сложных возрастает чрезвычайно.

Разные варианты ТП изготовления одной и той же детали вследствие различий в структуре, применяемом оборудовании, инструменте, режимах резания и т.д. имеют различные выходные показатели: производительность, себестоимость, расход металла, загрузку оборудования и др.

Наличие нескольких вариантов решения задачи (вариантов ТП) естественным путем приводит к задаче выбора наилучшего варианта. В нашем случае таковым будет вариант ТП, обеспечивающий выполнение в конкретных производственных условиях все требования чертежа детали и дающий наилучшее значение выходных показателей. Такой технологический процесс носит название оптимального. Таким образом, задача проектирования ТП по своей природе является оптимизационной.

10.1 Постановка задачи проектирования оптимального ТП

Технологический процесс называется оптимальным, если он обеспечивает:

1. Выполнение системы ограничений, отражающих условия протекания ТП и требования, предъявляемые к нему и детали.

2. Экстремум целевой функции.

ТП, оптимальный по одному критерию, может быть далеко не оптимальным по другому. Например, максимум производительности операции может не соответствовать минимуму ее себестоимости. Поэтому при постановке задачи проектирования оптимального ТП весьма важным является выбор критерия оптимальности.

Известен и применяется ряд различных критериев оптимальности, используемых для оптимизации как ТП в целом, так и при решении отдельных частных технологических задач. Наиболее часто используются следующие критерии оптимальности ТП:

1. Штучное время - (целевая функция ).

2. Производительность (целевая функция ).</P.< li>

3. Себестоимость детали (целевая функция ).

В целом же для постановки задачи оптимизации ТП (как и любой другой задачи оптимизации) необходимо сформировать математическую модель процесса обработки детали (сборки изделия), которая должна включать в себя:

1. Критерий (критерии) оптимальности ТП.

2. Целевую функцию.

3. Систему ограничений.

4. Четко определенные входные, выходные и внутренние параметры.

5. Управляемый (варьируемый) параметр или управляемые (варьируемые) параметры, которые выделяются из числа внутренних параметров.

После формирования математической модели необходимо определить (выбрать, разработать) метод решения задачи оптимизации.

Различают три вида оптимизации ТП:

1. Структурную.

2. Параметрическую.</P.< li>

3. Структурно - параметрическую.

Структурная оптимизация - это определение оптимальной структуры ТП (вида заготовки, технологического маршрута, модели оборудования, типоразмера инструмента и т.д.).

Параметрическая оптимизация ТП заключается в расчете оптимальных припусков и межпереходных размеров, режимов резания и т.д.

Структурно - параметрическая оптимизация представляет собой комбинацию двух первых.

Параметрическая оптимизация ТП на примере расчета оптимальных режимов резания представлена подробно в дисциплине «Математическое моделирование процессов в машиностроении» в курсе лабораторных работ и здесь не рассматривается.

10.2 Структурная оптимизация ТП

Принципиальное отличие структурной оптимизации от параметрической оптимизации состоит в сущности оптимизируемых параметров. При структурной оптимизации они по своей природе являются неупорядоченными переменными. В параметрической оптимизации параметры представляют собой переменные, для которых существует понятие больше или меньше и которые естественным образом могут быть размещены в координатной системе. В структурной же оптимизации эти параметры не являются по существу числовыми. Параметрами структурной оптимизации являются, например, модели станков, типы инструментов, схемы базирования, т.е. варианты типовых решений.

Структурная оптимизация рассматривает последовательно каждую задачу технологического проектирования. Таким образом, весь процесс проектирования расчленяется на несколько взаимосвязанных уровней. Процесс проектирования на каждом уровне представляет собой многовариантную процедуру. В результате проектирования на всех уровнях образуется граф допустимых вариантов ТП, отвечающих заданным ограничениям - рис.10.1.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

График соответствий показан на рис. 10.3.

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

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

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

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

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

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

Подобные матрицы заполняются для всех условий применимости.

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

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

Лекция 11. Информационный фонд и его организация на ЭВМ

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

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

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

В состав информационного фонда входят:

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

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

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

· чертежи инструментов и приспособлений, операционные эскизы;

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

11.1 Ведение информационного фонда на ЭВМ

Известны три подхода к организации информационного фонда:

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

Организация информационного фонда с размещением данных в теле программы

Запись данных в файлы - см. рис. 11.2.

Организация информационного фонда с записью данных в файлы

Использование баз данных - см. рис. 11.3.

Организация информационного фонда с использованием базы данных

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

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

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

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

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

1. Односторонние таблицы (матрицы) решений.

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

3. Алгоритмические таблицы решений.

4. Таблицы (матрицы) соответствий.

5. Логические таблицы (матрицы) соответствий.

11.2 Односторонние таблицы (матрицы) решений

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

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

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

Графические схемы выбора решений

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

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

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

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

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

Таблица 11.1

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

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

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

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

11.3 Двухсторонние таблицы (матрицы) решений

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

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

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

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

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

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

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

Лекция 12. Организация информационного фонда на ЭВМ с использованием алгоритмических таблиц решений, таблиц соответствий и логических таблиц соответствий

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

12.1 Алгоритмические таблицы решений

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

Пример. Выбор модели токарного автомата.

Комплекс условий применимости (КУП) для выбора станка:

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

Для решения поставленной задачи можно использовать таблицу решений. Но она будет громоздкой, т.к. условия применимости здесь взаимосвязаны, и объем таблицы решений будет в данном примере в 6 раз больше, чем таблица исходных характеристик станков.

Уменьшение объемов и повторов информации при сложной логике достигают при использовании алгоритмических таблиц решений.

Для рассматриваемого примера алгоритмическая таблица решений представлена ниже.

Таблица 12.1

В таблице приняты следующие обозначения по ФП: 0 - круглый, 4 - четырехгранный, 6 - шестигранный; по М: 0 - сталь, 1 - другие материалы. Цифрой «10» условно обозначен номер следующей подпрограммы, к которой осуществляется переход после решении задачи по выбору модели станка.

Каждый элемент таблицы записывается следующим образом: , где - тип условия ; - характеристическое значение параметра применимости; - адрес (метка) перехода. Имеется три вида переходов:

1. Стандартный - к следующей строке таблицы данного столбца (обозначается точкой).

2. Переход к строке и столбцу данной таблицы, где - номер строки ( целая часть ); - номер столбца ( дробная часть ).

3. Переход к другой подпрограмме, при этом - целое число (номер подпрограммы).

Пусть - одно из исходных данных. Если условие выполняется, то осуществляется переход к следующему столбцу данной строки , т.е. к условию

. Если условие не выполняется, то осуществляется переход по метке . Процедура заканчивается принятием решения или выходом из таблицы на какую - либо подпрограмму по метке .

Пример поиска. Выбрать токарный автомат на операцию обработки детали из шестигранного стального прутка с размером под ключ 14 мм, у детали имеется резьба М10, длина детали равна 40 мм.

Множество исходных данных запишется следующим образом: U = {ФП, DZ, M, DR, LZ} = {6, 14, 0, 10, 40}. Обозначим через элемент таблицы. Тогда схема поиска:

.

12.2 Таблицы (матрицы) соответствий

Таблицы решений используют, когда необходимо найти одно решение. Если же нужно найти все допустимые решения, то применяют таблицы соответствий.

Пример. Выбор возможных моделей зубошевинговальных станков (см. ранее). Таблица соответствий представлена в табл. 12.3.

В левой части таблицы соответствий - множество решений . В верхней части таблицы - комплекс параметров применимости и их характеристические значения. Центральная часть таблицы - матрица соответствий, в которой зафиксированы связи между решениями и значениями параметров, определяющими их применимость: 1 - наличие связи; 0 - отсутствие связи.

Пусть . Задача решается нахождением соответствующих столбцов (для примера они выделены) и логическим умножением их содержимого. Если результатом логического умножения является «единица», то решение принимается, если «нуль», то не принимается. Для нашего примера возможными (допустимыми) решениями являются: и .

12.3 Логические таблицы (матрицы) соответствий

Таблицы решений применяют тогда, когда параметры применимости взаимно независимы. Но условия выбора решений могут быть сложнее.

Пример. Выбор абразивного материала шлифовального круга.

Блок - схема алгоритма выбора абразивного материала шлифовального круга представлена на рис.12.1.

Пусть Ra > 1,25 мкм, V <= 35 м/с. При HRC <= 50 ед. решением будет абразивный материал марки 14А, при HRC > 50 ед. решением будет абразивные материалы марок 33А, 43А, 91А. Пусть теперь Ra > 1,25 мкм, V > 35 м/с. При HRC <= 50 ед. решением будет абразивный материал марки 23А, при HRC >50 ед. решением будет абразивные материалы марок 24А, 33А, 91А.

Если здесь применить таблицу соответствий, то часть решений либо « пропадет», либо будет неверной. При выборе возможных (допустимых) моделей зубошевинговальных станков с помощью таблиц соответствий параметры применимости были независимыми. Здесь же параметры (условия) Ra, V, HRC являются зависимыми, и выбор решений зависит не только от их значений, но и от их сочетаний.

Построим логическую таблицу соответствий для рассматриваемого примера - см. табл. 12.4.

В логическую таблицу соответствий заложены две матрицы:

1. Матрица условий - верхняя правая часть.

2. Матрица решений - нижняя правая часть.

Элементами этих матриц являются булевые переменные, принимающие два значения: 1 - да, 0 - нет.

По матрице условий определяют нужный столбец, для которого в матрице решений выбирают все допустимые решения. Например, HRC <=50 ед.; 0,63 < Ra <= 1,25; V > 35 м/с. Этим исходным данным соответствует 4 столбец, решения - 23А, 24А.

Лекция 13. Организация информационного фонда на ЭВМ с использованием баз данных

Организация информационного фонда на ЭВМ с использованием баз данных (БД) применяется во многих современных САПР ТП.

База данных - совокупность структурированных данных, используемых многими прикладными программами и хранящихся с минимальной избыточностью.

Система управления базой данных (СУБД) - программный комплекс, обеспечивающий создание структуры, ввод, модификацию, удаление и поиск данных.

Иногда используется понятие банка данных (БнД), под которым понимается совокупность БД и СУБД.

Самой распространенной в настоящее время является СУБД Microsoft Access 2002, которая является одним из продуктов пакета Microsoft Office XP.

13.1 Основные требования, предъявляемые к базам данных

К базам данных предъявляется ряд требований, среди которых можно выделить следующие основные требования:

1. Минимальная избыточность. Каждый элемент данных вводится в БД один раз и хранится в единственном экземпляре. При вводе данных СУБД выполняет проверку на дублирование. Этим достигается экономия внешней памяти и надежность информации.

2. Независимость. Модификация данных и изменения, вносимые в их структуру в связи с появлением новых пользователей и новых запросов, не должны отражаться на программах пользователей.

3. Целостность данных:

o логическая (СУБД должна защищать БД от некорректных действий пользователей путем восстановления состояния БД на момент, предшествующий ошибочной операции);

o физическая (защита носителей информации - дисков - от сбоев путем дублирования, например, двумя параллельно работающими зеркальными дисками).

4. Секретность. Пользователи должны работать только с теми данными (фрагментами данных), к которым им разрешен доступ.

13.2 Основные понятия и основы проектирования баз данных

Начнем с определения понятия «данные». Итак, данные - это информация, представленная в определенной форме, пригодной для хранения и обработки на ЭВМ. Можно дать и другое определение: данные - это представленные в цифровом виде сведения о некоторых объектах окружающего нас мира (об объектах интересующей нас предметной области).

При создании любой БД разрабатывается модель данных. При этом интересующая пользователей БД информация существует в двух представлениях:

1. Логическое представление данных.

2. Физическое представление данных на носителе информации (диске).

Логическое представление отражает структуру данных. Модель не содержит конкретных значений. Она только описывает их структуру. В дальнейшем структура остается неизменной, а данные могут меняться при вводе и редактировании информации в БД.

Для определения модели используются следующие понятия:

· объект;</P.< li>

· атрибут;

· экземпляр;

· ключ.

В дальнейшем мы укажем на соответствующие этим понятиям понятия, используемые при описании физического представления данных и понятия, принятые в СУБД Microsoft Access.

Объект представляет собой то, о чем накапливается информация в БД, например «сверло», «зенкер», «резец» и т.д.

Атрибуты - это интересующие пользователя характеристики объекта. Например, для объекта «сверло» - это «обозначение», «диаметр», «длина общая» и т.д.

Экземпляр объекта - совокупность значений атрибутов, описывающих конкретную его реализацию. В нашем случае это строка таблицы.

Ключ - это атрибут, значение которого однозначно определяет экземпляр. Так в БД по сверлам (см. ниже) ключом может служить атрибут «обозначение», т.к. значение этого атрибута не дублируется ни в одной строке (экземпляре). Другие атрибуты не могут быть ключом, потому что могут принимать одинаковые значения для разных экземпляров. Например, вполне возможны два сверла с одинаковой длиной, хотя и разного исполнения.

При описании физического представления данных, а также в терминологии СУБД Microsoft Access понятию «атрибут» соответствует понятие «поле» (столбец таблицы). Понятию «экземпляр» соответствует понятие «запись» (строка таблицы). Объекту соответствует фрагмент файла данных или файл данных целиком.

База данных, состоящая из набора связанных между собой двумерных (плоских) таблиц, называется реляционной базой данных. Данные в этих таблицах организованы таким образом, чтобы обеспечить объединение разнородной информации, исключить ее дублирование, а также предоставить оперативный доступ к имеющимся сведениям и эффективное сопровождение базы данных в целом.

Реляционные СУБД используют реляционную модель данных, предложенную в 1970 году Э.Ф.Коддом. Если говорить упрощенно, то Кодд показал, что набор двумерных таблиц при соблюдении определенных ограничений может быть использован для хранения данных об объектах реального мира и моделирования связей между ними. В терминологии Кодда такие таблицы называются отношениями (англ. relation), вот почему подобная база данных называется реляционной.

В реляционной базе данных, в частности, реализованной в СУБД Microsoft Access, для однозначного распознавания экземпляра объекта подобно приведенному выше понятию «ключ» вводится уникальный идентификатор - первичный ключ. Первичный ключ - это уникальная характеристика для каждой записи в пределах таблицы. Первичный ключ таблицы помимо однозначной идентификации записей позволяет реализовать и связи между таблицами. Благодаря связям информация из одной таблицы становится доступной для другой. Связи устанавливаются за счет того, что в разных таблицах присутствуют поля с одинаковыми значениями.

Покажем на примере преимущества реляционных моделей данных перед моделями данных, построенными на основе сплошных таблиц.

Пример. Разработка фрагмента модели данных «Сотрудники - проекты». Пусть речь идет о технологической службе предприятия, сотрудники которой, занимаясь технологической подготовкой производства, естественным образом участвуют в разработке проектов некоторых изделий. Исходные данные по сотрудникам представлены в так называемой сплошной таблице - см. табл. 13.1.

Таблица 13.1

В данной таблице имеются следующие недостатки в представлении данных:

1. Дублируется информация о сотрудниках, т.к. сотрудник может участвовать в нескольких проектах.

2. В таблицу нельзя вписать тех сотрудников, которые не заняты в проектах именно сейчас, а также сотрудников, которые вообще не работают над проектами, иначе таблица не будет сплошной.

3. Если сотрудник увольняется, запись о нем удаляется из таблицы, а вместе с ней - и проект, хотя работа над ним должна продолжаться.

Данный пример является классическим, поскольку отмеченные выше проблемы характерны для всех сплошных файлов.

Снять указанные ограничения и позволяют реляционные базы данных. В них при проектировании таблиц и определении связей следуют формализованной процедуре, которая называется нормализацией и опирается на аппарат теории множеств и реляционной алгебры. Нормализация - это пошаговый процесс замены одной таблицы другими, имеющими более простую структуру. На каждом шаге (этапе) нормализации таблицы приводятся к некоторому определенному виду, который называется нормальной формой.

Чтобы устранить указанные выше недостатки, разобьем исходную таблицу на две: «Проекты» и «Сотрудники» - табл. 13.2 и 13.3.

Таблица 13.2

Таблица 13.3

Продолжим анализ и посмотрим на таблицу «Сотрудники». Несложно заметить следующие особенности:

1. Дублируется информация о телефонах для сотрудников одного отдела.

2. Если изменяется телефон отдела, необходимо изменять его у всех сотрудников отдела. Аналогичная ситуация будет наблюдаться при изменении размера окладов.

3. Нельзя включить данные о новом отделе, пока не будут набраны его сотрудники.

4. При увольнении все сотрудников не сохраняются данные о самом отделе.

Поэтому, следуя правилам нормализации, необходимо выполнить декомпозицию таблицы «Сотрудники» и разбить ее на три таблицы: «Сотрудники», «Должности», «Отделы» - табл.13.4, 13.5, 13.6.

Таблица 13.4

Таблица 13.5

Таблица 13.6

Т.е окончательно сформированы четыре связанные между собой таблицы: «Проекты», «Сотрудники», «Должности» и «Отделы».