Лекции огр проек деят заоч. Тема 1 Дизайн как проектная деятельность
 Скачать 3.86 Mb.
|
|
Метод «дельфы» (дельфийская техника) Индивидуальное анкетирование мнений экспертов с целью выявления преобладающего суждения специалистов, исключающее прямые дебаты и позволяющее экспертам оценивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. Метод «дельфы» реализует через обратные связи мнений системный подход к коллективному мышлению, «снимая» случайные влияния психологических факторов. Используется при сборе уникальных данных, затрагивающих профессиональные проблемы, при экспертизе, определении приоритетов и других действиях, требующих специальной квалификации. Методы конструирования Приведенные выше эвристические методы позволяют найти оригинальные или неожиданные идею, техническое решение, образ объекта. Однако на практике такое требуется примерно в 10 % решаемых задач, когда важны существенные прорыв в новое или отрыв от конкурентов. Чаще необходимо усовершенствовать уже известное решение. Это объясняется тем, что инженерное решение всегда должно увязываться с его практической реализуемостью, с возможностью «воплощения в металле», то есть быть, прежде всего, технологичным, экономичным и не требовать длительных по времени работ. А потому новое решение обычно получают путем постепенного внесения малых изменений в прежнюю, уже существующую конструкцию, используя разные методы и подходы, условно называемые методами конструирования. К методам конструирования относятся методы на основе преемственности, унификации, агрегатирования, модификации, стандартизации, инверсии и другие. По своему характеру эти методы являются эвристическими. Конструктивная преемственность — это постепенное совершенствование конструкции путем введения в неё отдельных новых или дополнительных деталей, узлов, агрегатов взамен морально устаревших и неудовлетворяющих современным требованиям, либо с целью изменения прежних характеристик изделия. Метод основан на совершенствовании уже существующей конструкции. Он включает следующие этапы:
Метод широко использует основные эвристические методы. Так, для поиска слабых мест в конструкции эффективно применять метод иерархической декомпозиции, расчленяя изделие на как можно более простые или элементарные части и отыскивая те, с которыми связана неудовлетворительная работа всего изделия. Чем элементарнее будет заменяемая часть, тем проще и быстрее будет создана более совершенная конструкция: меньше времени уйдет на разработку, не понадобится существенно переналаживать технологический процесс. При этом необходимо выполнять проверку на состыковку новой части с остальными частями изделия (по геометрическим размерам и формам сопрягаемых поверхностей, усилиям взаимодействия и передаваемой мощности и другим входным и выходным параметрам) и обращать внимание на то, чтобы согласование размеров, создание специальных условий и т. д. не усложняло технологию изготовления и сборки соседних взаимодействующих частей. Метод стандартизации — создание конструкции и её последующее совершенствование на основе применения стандартных деталей и узлов, элементов со стандартными параметрами. Это позволяет, не смотря на сложность стандартных элементов, использовать уже разработанную техническую документацию и, возможно, покупные части (например, асинхронный электродвигатель, подшипник качения), применять типовые технологические операции и оборудование, упрощает обслуживание и ремонт. Метод унификации — устранения излишнего многообразия посредством сокращения перечня допустимых элементов и решений, приведения их к однотипности, многократное применение в конструкции одних и тех же деталей, узлов, форм поверхностей. Унификация позволяет повысить серийность операций и выпуска изделий и, как следствие, удешевить производство, сократить время на его подготовку. Метод базового агрегата — выпуск разнообразных изделий, объединенных наличием у них общей, базовой части (агрегата). Обычно таким агрегатом является наиболее сложная часть будущих изделий. Разработка базового агрегата ведется с таким учётом, чтобы, присоединяя к нему дополнительные части, можно было достаточно просто и быстро создавать изделия с измененными внешним видом, числом выполняемых функций, характеристиками. Метод базируется на унификации форм и параметров состыковочных поверхностей, согласованности величин мощности и основных входных и выходных параметров. Метод модификации — переделка изделия с целью его приспособления к новым требования, условиям работы, технологическому процессу (способу изготовления и сборки) без изменения в нём наиболее дорогих и ответственных частей. Часто основывается на замене материалов или изменении их механических или химических свойств, либо замене одних частей на другие. Метод инверсии — создание новой конструкции на основе изменения функций, форм или положения частей существующего изделия. Например, пружину растяжения заменить пружиной сжатия, выпуклую поверхность сделать вогнутой. Экспериментальные методы Экспериментальные методы основаны на использовании реальных объектов и физических (химических, социальных и т. д.) моделей. Несмотря на сложность, только они позволяют получить наиболее достоверные и надежные исходные данные и результаты решений, служат основой для разработки других методов и моделей. Однако степень объективности результатов исследований зависит от грамотности постановки и проведения эксперимента и обработки его результатов. Цели и виды экспериментальных методов Экспериментальные исследования, в основном, ведутся с двумя целями:
Экспериментальные данные получают посредством измерений, анализов, диагностирования, органолептических методов (вкус, запах и т. п.), фиксации событий (отказы, повреждения) и другими способами. Исследуемые характеристики изделий либо экспериментально оцениваются (задача — получение качественных или количественных оценок), либо контролируются (задача — установление соответствия реальных характеристик требуемым). Характеристики могут замеряться в процессе работы или на нефункционирующем изделии, до либо после приложения воздействия. Испытания проводятся в естественных или искусственно созданных (моделируемых) условиях, или же в условиях, обусловленных функционированием самого изделия (например, внутренний нагрев вследствие трения). Испытывается единичное изделие или партия, подвергаемая сплошному или выборочному контролю. Объектом испытаний может быть макет или модель изделия, но принимаемое тогда решение относится к этим объектам. В процессе испытаний некоторого изделия возможна замена части его элементов моделями или на моделях замеряются отдельные характеристики. В зависимости от целей возможно проведение следующих видов испытаний:
В процессе нормальных испытаний информация об изделии собирается постепенно, в тот же интервал времени, который соответствует обычным условиям эксплуатации. Эту же информацию можно получить в более сжатые сроки в результате ускоренных испытаний. При ограниченности времени и материальных ресурсов проводят неполные, сокращенные испытания. Необходимо учитывать, что при повторных испытаниях результаты в той или иной степени отклоняются от ранее полученных. Воспроизводимость результатов зависит от непостоянства характеристик испытываемых изделий и разброса их параметров, воспроизводимости самих испытаний, квалификации персонала. В зависимости от степени соответствия реальным условиям испытания подразделяются на следующие:
В зависимости от ответственности назначения изделия экспериментальные исследования могут включать часть или полную систему этих испытаний. На выбор влияет и то, что затраты на проведение испытаний, при переходе от лабораторных к эксплуатационным, резко возрастают. Порядок испытаний зависит от вида исследуемого объекта и регламентируется соответствующими стандартами и разработанными на их основе рекомендациями. Обычно для проведения испытаний привлекаются специализированные организации или подразделения предприятий. Результаты работ принимаются (официально подтверждаются) приемно-сдаточными (ведомственной или государственной) комиссиями. Планирование эксперимента При проведении экспериментальных исследований всегда стремятся к сокращению их сроков и затрат, а также — к получению результатов с требуемой точностью. Для этих целей разработаны и широко применяют (а в некоторых случаях — в обязательном порядке) математические методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных. Методы планирования эксперимента позволяют минимизировать число необходимых испытаний, установить рациональный порядок и условия проведения исследований в зависимости от их вида и требуемой точности результатов. Если же по каким-либо причинам число испытаний уже ограничено, то методы дают оценку точности, с которой в этом случае будут получены результаты. Методы учитывают случайный характер рассеяния свойств испытываемых объектов и характеристик используемого оборудования. Они базируются на методах теории вероятности и математической статистики. Машинный эксперимент Использование математических моделей дает возможность заменить реальный эксперимент работой с компьютерными моделями. Такое исследование часто называют машинным экспериментом (это исторически сложившийся термин, появление которого связано с первоначальным названием компьютеров — ЭВМ). Работа с компьютерной моделью, когда для пользователя скрыты зависимости между параметрами, исходные принципы и допущения, подобна исследованию «черного ящика», а поиск взаимосвязей между входными и выходными параметрами — подобно экспериментированию с физическими моделями. Эта схожесть позволяет применять к работе с программными комплексами методы экспериментальных исследований. Также следует учитывать:
Мысленный эксперимент Мысленный эксперимент — это одна из разновидностей экспериментальных исследований, но проводимых мысленно, в воображении. Задача мысленного эксперимента — быстрое получение качественного или оценочного результата. Достоверность получаемых таким образом суждений, прежде всего, зависит от практического опыта исследователя, его фантазии и аналитических способностей мышления. Формализованные методы Знание законов, лежащих в основе работы исследуемых объектов и процессов, позволяет использовать формализованные методы. Такие методы строятся на основе четких указаний посредством языка схем, математических формул, формально-логических отношений и алгоритмов. Главной их чертой является независимость получаемых результатов от индивидуальных черт человека. Область применения формализованных методов постоянно расширяется. Это объясняется их следующими достоинствами:
С другой стороны, «объективность» формализованных методов ещё не гарантирует их полного соответствия действительности, поскольку точность результатов зависит от следующих факторов:
Стоит отметить, что при решении задачи возможны два случая:
При расчете по инженерным зависимостям следует помнить о правиле «n%»: Исходным данным всегда присуща погрешность. Перед проведением исследований или расчетов необходимо оценить максимальную погрешность данных, допустим, составляющую n% . Результаты расчетов и экспериментальных исследований, лежащие в пределах ±n% считаются тождественными. В машиностроении по умолчанию принимают погрешность, равной 5 %. Снижение погрешности является сложной задачей и требует, в первую очередь, повышения точности знания свойств материалов (технологическая задача) и характеристик внешних нагрузок (экспериментальная задача). Интересен случай, рассказанный ученым и кораблестроителем академиком А. Н. Крыловым (1863—1945)[2]. Сотрудник его института выполнил расчеты одной из конструкций корабля с очень высокой точностью. А. Н. Крылов, узнав об этом, вместо благодарности велел посадить его, в назидание другим, на несколько суток под домашний арест за бесцельное разбазаривание рабочего времени на нахождение ничего не значащих цифр. Методы поиска вариантов решений Поиск различных вариантов решений является одной из важнейших задач проектирования: чем больше вариантов, тем лучше окончательное решение. Чаще всего конкретные варианты находят для различных допустимых сочетаний параметров (аналитически или численно). Универсальным является метод полного перебора. Его применяют в ответственных случаях и если позволяют возможности (наличие вычислительной техники, достаточность времени). При ограниченности ресурсов пользуются упрощенными методами (алгоритмами поиска):
Анализ решений, найденных методом случайного или псевдослучайного поиска, позволяет получить дополнительную информацию: можно установить степень взаимосвязанности параметров, рассчитав коэффициент корреляции. Если для рассматриваемой пары, например, показателей качества этот коэффициент близок к единице, то показатели линейно зависимы и отображают разными словами одно и то же качество. В таком случае один из них можно отбросить, не потеряв общности задачи, но понизив её размерность. Формализованные методы — наиболее исследованная область человеческой деятельности. Они — основа создаваемых программ и автоматизации процедур. Методы автоматизации процедур проектирования До 60-х годов орудиями труда проектировщика служили кульман, циркуль, логарифмическая линейка и другие подобные устройства. Проектирование велось по аналогии с использованием оригинальных решений, а ускорение работ достигалось преемственностью технических решений. Нередко возникали ситуации, когда период проектирования сложных систем был соизмерим со временем их морального износа. Длительность сроков вызывалась, прежде всего, большим объёмом рутинных, ручных работ. Наличие в проектной деятельности формализованных процедур и широкое распространение компьютеров послужили основой автоматизации всех этапов жизненного цикла изделия:
Основная тенденция развития таких систем идет в направлении создания автоматических систем, которые способны выполнять заданные функции или процедуры без участия человека. Роль человека заключается в подготовке исходных данных, выборе алгоритма (метода решения) и анализе полученных результатов. Однако присутствие в решаемых задачах эвристических или сложно программируемых процедур объясняет широкое распространение автоматизированных систем. Здесь человек участвует в процессе решения, например, управляя им, вводя промежуточные данные. На степень автоматизации влияют продолжительность времени, отведенного на решение задачи, и её вид — типовая или нет. Так, при срочном поиске решения нестандартной задачи следует полагаться только на самого себя. Применение автоматизированных и автоматических процедур порождает и новую проблему — достоверность получаемых результатов: ошибки могут быть следствием как неверных действий при вводе данных и управлении работой компьютера, так и сбоя в его работе. Для повышения чувства уверенности следует пользоваться правилом: Ещё до решения любой по сложности задачи инженер должен представлять порядок получаемого результата или возможный вид решения. Методы оптимального проектирования Задачи оптимального проектирования В процессе решения практической задачи всегда возникает несколько вариантов. Это происходит и случайно, в силу неоднозначности и неопределенности процесса решения, и целенаправленно, как основа поиска лучшего результата. Но задача, и особенно техническая, считается решенной тогда, когда будет сделан выбор окончательного, единственного варианта. Только такая деятельность считается продуктивной. В проектировании предпочтителен критериальный выбор: разработчик должен уметь аргументировано доказать верность и эффективность полученных результатов. Ранее критериальный подход больше базировался на опыте (экспертных оценках), на обосновывающих верность рассуждениях и умозаключениях (логических построениях). В последнее время к выводам стали предъявлять требования четкости и точности. Появились новые науки, теория исследования операций и теория принятия решений, изучающие проблемы, связанные с принятием решений и поиском наилучших решений. А задачи, решаемые на основе их принципов, стали называть задачами оптимального проектирования. Любое изделие характеризуется огромным числом параметров, и для упрощения его описания (моделирования) выделяют принцип действия, структурный и параметрический уровни. Аналогично, задачи оптимального проектирования подразделяют на задачи выбора оптимального принципа действия, структурной и параметрической оптимизации. Разработка методов выбора оптимального принципа действия пока относится к задачам перспективных исследований: ещё не известны такие методы и критерии, которые бы позволили на основе ограниченного числа данных, которое соответствует этому уровню описания системы, дать полную и точную картину её поведения в реальных условиях и позволить выбрать предпочтительный принцип действия. Решение задачи структурной оптимизации более реально. В её основе могут лежать представление структуры в виде графов, сравнительный анализ структур на основе ограниченного числа структурных параметров, объединение исследуемых структур в одну, обобщенную. Но неполнота учитываемых данных не позволяет однозначно указать на лучший вариант, и выводы носят рекомендательно-оценочный характер. Наиболее разработаны математические методы параметрической оптимизации, то есть методы поиска оптимальных параметров объекта в рамках заданных его принципа действия и структуры. При этом поведение параметров реального изделия может подчиняться достаточно сложному закону: часть параметров может принимать только целые (например, число зубьев зубчатых колёс) или дискретные (например, стандартные величины шага резьбы) значения, связи между параметрами могут выражаться нелинейными или кусочно-нелинейными зависимостями, оптимизируемые функции иметь один или несколько экстремумов или вид террасных функций (например, при плавном увеличении нагрузки, растягивающей болт, величина его диаметра, определяемая из условия прочности, возрастает скачками, от одного стандартного значения к другому) и т. п. Основой для поиска оптимального варианта служат критерии оптимизации (критерии эффективности системы). Стоит помнить, что назначение количества и типов критериев осуществляется человеком, что придает им эвристический характер. С другой стороны, критерии определяют конечный вид проектируемой системы, и, следовательно, случайный их выбор ведет к случайным и неэффективным результатам (хотя эти результаты могут быть получены на основе многократно проверенных и общепринятых методик). Распространен принцип сведения решения задачи оптимального проектирования системы к оптимизации её подсистем. Однако наличие нелинейных связей между подсистемами не гарантирует оптимальности всей системы. Методы принятия решений Перечислим основные методы принятия решений в задачах параметрической оптимизации, применяемые в процессе проектирования. Однокритериальные задачи Поиск решений в однокритериальных задачах (задачах скалярной оптимизации) зависит от вида математической модели и описывающих её выражений. Это могут быть следующие задачи оптимизации:
Задачи многокритериальной оптимизации В задачах многокритериальной оптимизации в большинстве случаев абсолютно лучшее решение выбрать невозможно, так как при переходе от одного варианта к другому часто значения одних критериев улучшаются, а значения других ухудшаются. Состав таких критериев называется противоречивым, и окончательно выбранное решение всегда будет компромиссным. Компромисс разрешается введением тех или иных дополнительных ограничений или субъективных предположений. Поэтому невозможно говорить об объективном единственном решении такой задачи. В задачах многокритериальной оптимизации поиск решений возможен рядом способов. Выделение области компромиссов и отбрасывание заведомо неудовлетворительных решений (оптимизация по Парето). Множество допустимых решений разделяется на множество худших и множество нехудших решений. Худшим считается такое решение, если можно найти другое решение, значения критериев у которого не хуже (такие же) или лучше, чем у рассматриваемого. Решение, для которого из множества допустимых решений нельзя найти ни одного лучшего по всем критериям, называется нехудшим. Множество нехудших решений ещё называют неулучшаемым: замена одного решения из этого множества на другое ведет к улучшению одних критериев и обязательному ухудшению других. Математический алгоритм выбора нехудших решений основан на использовании бинарных отношений предпочтения теории принятия решений. Смысл бинарных отношений заключается в последовательном попарном сравнении элементов в соответствии с установленным правилом предпочтения. Обычно для поиска множества нехудших решений используют отношения предпочтения Слейтера или Парето, последние — чаще. Область Парето — это область компромиссов: все решения здесь равнозначны, а окончательный выбор решения связан с введением дополнительного условия, часто — субъективного характера. Поиск решений, оптимальных по Парето, позволяет объективно сократить область возможного выбора, причем наибольшее усечение области допустимых решений достигается при назначении двух критериев. При увеличении числа критериев эффективность этого метода падает. Целесообразен одновременный учёт 2…5 критериев. Замена критериев ограничениями и последующий поиск решений в области, задаваемой этими и ранее заданными ограничениями. Вводя те или иные ограничения, будем получать одно из нехудших решений из области Парето. Например, задачу минимизации массы и потерь энергии изделия можно свести к задаче проектирования изделия, у которого потери не превысят, допустим, 5 % , а масса — 10 кг. Если в полученной области будет находиться несколько решений, то ограничения можно ужесточить (скажем, ограничить предельную массу 6 кг). Если же решений нет, то ограничения смягчают. Сложность такой задачи — в удачной её постановке, то есть в быстром усечении области до одного решения при минимальном влиянии субъективных факторов, связанном с выбором ограничений. Сведение задачи к однокритериальной и последующее её решение методами скалярной оптимизации. Такое сведение осуществляется на основе введения дополнительных предположений о взаимосвязи и взаимозависимости учитываемых в задаче критериев. Выбор конкретного способа сведения зависит от многих обстоятельств, таких как квалификация специалистов, объём и достоверность имеющейся в их распоряжении информации, срочность решения, степень ответственности за получаемый результат. При этом следует учитывать, что характер решения меняется и со временем (то, что выгодно сегодня, может быть разорительным завтра). Сведение задачи к однокритериальной проводится посредством выбора одного критерия из нескольких, введения общей единицы измерения для всех критериев, свертки нескольких критериев в один и другими методами. Выбор из рассматриваемого перечня критериев одного, главного, который отражает наиболее существенные свойства исследуемого объекта. Выбор основывается на опыте разработчика или на мнении экспертов. С оставшимися критериями поступают следующими способами:
Введение общей единицы измерения критериев. В качестве такой меры часто выбирают стоимость достижения того или иного уровня качества, будь то снижение массы и потерь энергии, современный дизайн и т. д. То есть для каждого варианта изделия, характеризуемого своим уровнем качества, подсчитывают (или оценивают), с одной стороны, расходы на производство, эксплуатацию и утилизацию, а с другой стороны — доходы от использования. По величине экономической эффективности (разности доходов и расходов) делают вывод о предпочтительности вариантов. Свёртка векторного критерия, то есть замена рассматриваемых критериев одним новым, называемым функцией полезности или целевой функцией. Выбор целевой функции — сложная задача:
Грамотное выполнение свертки с получением максимально достоверного результата достигается тщательным проведением предварительных исследований, привлечением знаний и опыта специалистов-экспертов. В качестве целевой функции ƒ часто используют:
1 Основные группы методов
4.3.3 Принятие решений в условиях неопределенности |