Компьютерно-автоматизированное проектирование
Из Википедии, свободной энциклопедии
  (Перенаправлено из CAutoD )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Автоматизация проектирования обычно относится к автоматизации электронного проектирования или автоматизации проектирования, которая является конфигуратором продукта . Расширение систем автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированного проектирования и автоматизированного проектирования (CAutoD) [1] [2] [3] больше связано с более широким спектром приложений, таких как автомобилестроение , гражданское строительство , [4] [ 5] [6] [7] проектирование композитных материалов , техника управления , [8] идентификация и оптимизация динамических систем , [9] финансовые системы, промышленное оборудование, мехатронные системы, стальные конструкции , [10] структурная оптимизация , [11] и изобретение новых систем. [12]

Концепция CAutoD, возможно, впервые появилась в 1963 году в IBM Journal of Research and Development [1], где была написана компьютерная программа.

  1. для поиска логических схем, имеющих определенные ограничения на проектирование оборудования
  2. оценить эти логические схемы с точки зрения их способности различать образцы набора символов, которые они должны распознать.

Совсем недавно, традиционное моделирование CAD рассматривается преобразовываться в CAutoD биологически-вдохновенного машинного обучения , [13] , включая эвристические методы поиска , такие как эволюционные вычисления , [14] [15] и роя разведки алгоритмов. [16]

Направление дизайна за счет улучшения производительности

Взаимодействие в автоматизированном проектировании

Чтобы удовлетворить постоянно растущий спрос на качество и конкурентоспособность, итеративное физическое прототипирование в настоящее время часто заменяется « цифровым прототипированием » «хорошего дизайна», которое направлено на достижение нескольких целей, таких как максимальная производительность, энергоэффективность, максимальная скорость и стоимость. эффективность. Проблема дизайна касается как поиска наилучшего дизайна в пределах известного диапазона (т. Е. Путем «обучения» или «оптимизации»), так и поиска нового и лучшего дизайна за пределами существующих (т. Е. Путем создания и изобретения). Это эквивалентно задаче поиска в почти наверняка многомерном (многомерном) многомодальном пространстве с одной (или взвешенной) целью или несколькими задачами.

Нормализованная целевая функция: стоимость vs. пригодность

Используя одноцелевой CAutoD в качестве примера, если целевая функция, либо как функция стоимости , либо, наоборот, как функция приспособленности , где

,

дифференцируема при практических ограничениях в многомерном пространстве, задача проектирования может быть решена аналитически. Нахождение наборов параметров, которые приводят к нулевой производной первого порядка и которые удовлетворяют условиям производной второго порядка, выявит все локальные оптимумы. Тогда сравнение значений показателей производительности всех локальных оптимумов вместе со значениями всех наборов граничных параметров приведет к глобальному оптимуму, соответствующий набор параметров которого, таким образом, будет представлять лучший проект. Однако на практике оптимизация обычно включает несколько целей, а вопросы, связанные с производными финансовыми инструментами, намного сложнее.

Решение практических задач

На практике объективное значение может быть зашумленным или даже не числовым, и, следовательно, его информация о градиенте может быть ненадежной или недоступной. Это особенно верно, когда задача является многоцелевой. В настоящее время многие конструкции и усовершенствования в основном выполняются вручную методом проб и ошибок с помощью пакета моделирования САПР . Обычно такое апостериорное обучение или корректировки необходимо повторять много раз, пока не появится «удовлетворительный» или «оптимальный» дизайн.

Исчерпывающий поиск

Теоретически этот процесс корректировки можно автоматизировать с помощью компьютеризированного поиска, например, исчерпывающего поиска . Поскольку это экспоненциальный алгоритм , он может не предоставить решения на практике в течение ограниченного периода времени.

Искать за полиномиальное время

Один из подходов к виртуальному проектированию и автоматизированному проектированию - это эволюционные вычисления, такие как эволюционные алгоритмы .

Эволюционные алгоритмы

Чтобы сократить время поиска, вместо него можно использовать биологически вдохновленный эволюционный алгоритм (EA), который является (недетерминированным) полиномиальным алгоритмом . Многоцелевая «поисковая группа» на основе EA может быть связана с существующим пакетом моделирования САПР в пакетном режиме. Советник кодирует параметры проекта (кодирование необходимо, если некоторые параметры не являются числовыми) для уточнения нескольких кандидатов с помощью параллельного и интерактивного поиска. В процессе поиска « отбор » осуществляется с использованием апостериорного обучения « выживание наиболее приспособленных » . Чтобы получить следующее «поколение» возможных решений, некоторые значения параметров обмениваются между двумя кандидатами (с помощью операции, называемой « кроссовер»).') и введены новые значения (с помощью операции, называемой « мутация »). Таким образом, эволюционная техника использует информацию из прошлых испытаний так же разумно, как и человек-конструктор.

Оптимальные проекты, основанные на EA, могут начинаться из существующей базы данных дизайнеров или из начального поколения проектов-кандидатов, полученных случайным образом. Ряд тщательно разработанных высокопроизводительных кандидатов будет представлять несколько автоматически оптимизированных цифровых прототипов.

Есть веб-сайты, демонстрирующие интерактивные эволюционные алгоритмы дизайна. EndlessForms.com позволяет вам создавать 3D-объекты онлайн и печатать их в 3D. PicBreeder.org позволяет делать то же самое с 2D-изображениями.

Смотрите также

  • Автоматизация электронного проектирования
  • Автоматизация проектирования
  • Конференция по автоматизации проектирования
  • Генеративный дизайн
  • Приложения на основе генетических алгоритмов (GA) - автоматизированное проектирование

использованная литература

  1. ^ а б Каменцкий Л.А.; Лю, К.-Н. (1963). «Автоматизированный компьютерный дизайн логики распознавания мульти шрифтов» . Журнал исследований и разработок IBM . 7 (1): 2. DOI : 10,1147 / rd.71.0002 .
  2. ^ Brncick, M (2000). «Компьютерное автоматизированное проектирование и компьютерное автоматизированное производство». Phys Med Rehabil Clin N Am . 11 (3): 701–13. DOI : 10.1016 / S1047-9651 (18) 30806-4 . PMID 10989487 . 
  3. ^ Li, Y., et al. (2004). CAutoCSD - Эволюционный поиск и оптимизация позволили проектировать компьютерную автоматизированную систему управления. Архивировано 31 августа 2015 года на Wayback Machine . Международный журнал автоматизации и вычислений , 1 (1). 76-88. ISSN 1751-8520
  4. ^ Kramer, GJE; Грирсон, Д.Е. (1989). «Компьютерное автоматизированное проектирование конструкций при динамических нагрузках». Компьютеры и конструкции . 32 (2): 313–325. DOI : 10.1016 / 0045-7949 (89) 90043-6 .
  5. ^ Мохаррами, H; Грирсон, Д.Е. (1993). «Автоматизированное компьютерное проектирование железобетонных конструкций». Журнал структурной инженерии . 119 (7): 2036–2058. DOI : 10.1061 / (ASCE) 0733-9445 (1993) 119: 7 (2036) .
  6. ^ XU, L; Грирсон, Д.Е. (1993). «Автоматизированное компьютерное проектирование полужестких стальных конструкций». Журнал структурной инженерии . 119 (6): 1740–1760. DOI : 10.1061 / (ASCE) 0733-9445 (1993) 119: 6 (1740) .
  7. ^ Барсан, GM; Динсореану, М. (1997). Компьютерное автоматизированное проектирование на основе критериев структурных характеристик, Конференция Mouchel Centenary по инновациям в гражданском и строительном строительстве, 19-21 августа, КЕМБРИДЖ, АНГЛИЯ, ИННОВАЦИИ В ГРАЖДАНСКОМ И СТРОИТЕЛЬСТВЕ, 167-172
  8. ^ Ли, Юнь (1996). «Генетический алгоритм автоматизированного подхода к проектированию систем управления скользящим режимом». Международный журнал контроля . 63 (4): 721–739. DOI : 10.1080 / 00207179608921865 .
  9. ^ Ли, Юнь; Чви Ким, Нг; Чен Кей, Тан (1995). «Автоматизация проектирования линейных и нелинейных систем управления с помощью эволюционных вычислений» (PDF) . Сборники материалов МФБ . 28 (16): 85–90. DOI : 10.1016 / S1474-6670 (17) 45158-5 .
  10. ^ Барсан, GM, (1995) Автоматизированное компьютерное проектирование полужестких стальных каркасов в соответствии с EUROCODE-3, Nordic Steel Construction Conference 95, JUN 19-21, 787-794
  11. ^ Грей, Гэри Дж .; Мюррей-Смит, Дэвид Дж .; Ли, Юнь; и другие. (1998). «Идентификация структуры нелинейной модели с использованием генетического программирования». Инженерная практика управления . 6 (11): 1341–1352. DOI : 10.1016 / S0967-0661 (98) 00087-2 .
  12. Перейти ↑ Yi Chen, Yun Li, (2018). Дизайн с помощью вычислительного интеллекта: в промышленной революции 4.0, CRC Press, ISBN 9781498760669 
  13. ^ Zhan, ZH, et al. (2011). Эволюционные вычисления встречаются с машинным обучением: обзор, журнал IEEE Computational Intelligence Magazine, 6 (4), 68-75.
  14. ^ Грегори С. Хорнби (2003). Генеративные представления для компьютерно-автоматизированных систем проектирования, NASA Ames Research Center, Mail Stop 269-3, Moffett Field, CA 94035-1000
  15. ^ Дж. Клун и Х. Липсон (2011). Эволюция трехмерных объектов с генеративным кодированием, вдохновленная биологией развития. Труды Европейской конференции по искусственной жизни. 2011 г.
  16. ^ Zhan, ZH, et al. (2009). Адаптивная оптимизация роя частиц, транзакции IEEE в системах, человеке и кибернетике, часть B (кибернетика), том 39, номер 6. 1362-1381

внешние ссылки

  • Интерактивный онлайн-демонстратор CAutoD на основе GA. Учитесь шаг за шагом или наблюдайте за глобальной конвергенцией в 2-параметрическом CAutoD
Источник « https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Computer-automated_design&oldid=1035145722 »
Contribute a better translation