Из Википедии, бесплатной энциклопедии
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]

Управление дизайном за счет улучшения производительности [ править ]

Взаимодействие в компьютерно-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 [ править ]

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. Затем 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 [ править ]

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 [ править ]

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 [ править ]

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

Эволюционные алгоритмы [ править ]

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.

См. Также [ править ]

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

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b Каменцкий, Л.А., и Лю, К.-Н. (1963). Компьютерно-автоматизированный дизайн логики распознавания мульти шрифтов, IBM Journal of Research and Development, 7 (1), p.2
  2. ^ Brncick, М. (2000). Компьютерное автоматизированное проектирование и компьютерное автоматизированное производство, Phys Med Rehabil Clin N Am, 11 августа (3), 701-13.
  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; GRIERSON, DE, (1989) КОМПЬЮТЕРНОЕ АВТОМАТИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ КОНСТРУКЦИЙ ПОД ДИНАМИЧЕСКИМИ НАГРУЗКАМИ, КОМПЬЮТЕРЫ И СТРУКТУРЫ, 32 (2), 313-325
  5. ^ МОХАРРАМИ, H; ГРИСОН, ДЕ, 1993, КОМПЬЮТЕРНО-АВТОМАТИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ КАРКАСОВ, ЖУРНАЛ СТРОИТЕЛЬСТВА-ASCE, 119 (7), 2036-2058
  6. ^ XU, L; ГРИСОН, ДЕ, (1993) КОМПЬЮТЕРНО-АВТОМАТИЧЕСКОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПОЛУЖЕСТКИХ СТАЛЬНЫХ КАРКАСОВ, ЖУРНАЛ СТРОИТЕЛЬСТВА-ASCE, 119 (6), 1740-1760
  7. ^ Барсан, GM; Динсореану, М. (1997). Компьютерное автоматизированное проектирование на основе критериев структурных характеристик, Конференция Mouchel Centenary по инновациям в гражданском и строительном проектировании, 19-21 августа, КЕМБРИДЖ, АНГЛИЯ, ИННОВАЦИИ В ГРАЖДАНСКОМ И СТРОИТЕЛЬСТВЕ, 167-172
  8. ^ Li, Y., et al. (1996). Генетический алгоритм автоматизированного подхода к проектированию систем управления скользящим режимом, Int J Control, 63 (4), 721-739.
  9. ^ Li, Y., et al. (1995). Автоматизация проектирования линейных и нелинейных систем управления эволюционными вычислениями, Тр. Конференция IFAC по автоматизации молодежи, Пекин, Китай, август 1995 г., стр. 53-58.
  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. ^ Гэри Дж. Грей, Дэвид Дж. Мюррей-Смит, Юн Ли и др. (1998). Идентификация структуры нелинейной модели с использованием генетического программирования, Control Engineering Practice 6 (1998) 1341–1352
  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 [ править ]

  • Интерактивный онлайн-демонстратор CAutoD на основе GA. Учитесь шаг за шагом или наблюдайте за глобальной конвергенцией в 2-параметрическом CAutoD