Автоматизация изготовления и испытания задвижки
Дипломная работа - Разное
Другие дипломы по предмету Разное
S = 2...4 несут S - целевых условий (по одному условию для каждого блока), представленных альтернативами, реализующими эти блоки.
Тогда остальные g - блоков (g = n - s) будут содержать на уровне альтернатив локальные решения типа условий - ограничения, а множество, формирующее вариант синтезируемого решения X, составят два подмножества Хs и ХG
X = { XS, XG }, x Rn(1)
Набор условий Хs, выбираемых на второй ступени упорядочения, определяет некоторую S - мерную цель синтеза:
XS = { XSib }, i = 1тАжS; b = 1тАж m(2)
Выбранные локальные целевые условия XSib, как правило, неодинаково влияют на эффективность синтезируемого решения и поэтому должны быть ранжированы по их значимости и оценены с помощью некоторого параметра li, т.е.:
l1 l2 тАж lS(3)
Значения оценочных параметров li, устанавливаются с соблюдением дополнительного условия, в качестве которого удобно использовать соотношение:
l1 + l2 + тАж+ lS = 1(4)
Для данного проекта набор целевых условий следующий:
Виды проводимых испытаний:
XS1 = Х13: l1 = 0,5.
Среды используемые при проведении испытаний
= Х33: l2 = 0,3
Средства контроля результатов испытаний:
XS3 = Х103: l3 = 0,2.
,5+0,3+0,2=1.
В итоге трехмерная цепь синтеза:
XS = { X23, Х51 , X93 }(5)
.2.3 Выбор условий ограничения
Любой объект, процесс или проект нетехнической сферы деятельности человека характеризуется структурой и параметрами. Начальное представление о строении объекта несет его структура. С её формирования как облика проекта и начинается синтез. Проведя декомпозицию и выбрав в полученном поисковом пространстве Rn некоторую S - мерную цель, необходимо решить вторую часть задачи синтеза - сформировать g - мерное решение - ограничение.
На основе метода ранжирования определяем условия ограничения:
XG* = { XGjb}, j = 1,тАж, g = n - s(6)
где XGjb - альтернатива, реализующая j-й блок декомпозиционной схемы и удовлетворяющая всем S - целевым условиям множества XS = { XSib }.
Если при выборе целевых условий XSib можно было использовать исходные данные, то при выборе условий ограничения XGjb такие возможности уменьшились.
Оптимизация неформальных решений при нескольких целях традиционными методами неосуществима. В этом случае в качестве оптимизационного подхода целесообразно формировать паретовское множество альтернатив.
Итак, эффективное решение - ограничение XG*, в отличие от XG (6) определяется паретовским множеством наиболее предпочтительных альтернатив при мягкой конкуренции всех ранее выбранных целевых условий XGjb. Для решения этой задачи предлагаются следующие шаги:
. Каждой альтернативе XGjb в блоках XGj по каждому условию XSib присваивается оценка liGjb , например, по трехступенчатой шкале в виде кодов (оценок): лучшая альтернатива (решение) - код 1, альтернативы в блоке по отношению к данной локальной цели равнозначные - код 2, в блоке уже есть лучшая альтернатива - код 3.
. Каждой оценке в соответствие с её кодом присваивается численное значение по правилу:
Код Значение liGjb
1liGjb = li,
2liGjb = li / m,
liGjb = 0,
где mi - количество альтернатив lGjb в блоке liGj.
. В каждом блоке XGj выбираются оценки liGjb с наилучшими численными значениями и соответствующие им альтернативы XGjb по принципу
max liGjb XG1b, тАж, max liGjb XGgb(7)
l1,тАж,lS l1,тАж,lS
. Формируется в виде множества X* эффективное решение - наилучший вариант.
Таблица 4 - Результаты выбора решений-ограничений XGjb целевыми условиями XSib
XSibXGjbX13 Х32 X103X21, X63, X72, X114 X52 , X82, X122 X43, X92 , X114
Для нашего варианта эффективное решение - ограничение
XG* = {X21, X43, X52, X63, X72, X82, X92, X114, X122}
2.2.4 Формирование оптимальной по Парето структуры объекта
Согласно этому подходу, альтернатива считается оптимальной по Парето, если всякая другая альтернатива, являющаяся более предпочтительной для одних целей, в то же время будет менее предпочтительна для остальных целей. Принцип оптимальности по Парето далее утверждает, что никогда не следует выбирать альтернативу, которая не является Парето - оптимальной. Лишь при таком (паретовском) выборе можно увеличить степень удовлетворения некоторых целей, не ущемляя при этом других целей. Таким образом, альтернатива паретовского множества обладает тем свойством, что дальнейшее увеличение степени предпочтения для достижения одних целевых условий возможно только за счет других. Проблема состоит в том, чтобы выбрать наилучшие паретовские альтернативы во всех блоках g = n - S. И эта проблема всегда достаточно серьезна, однако сам подход ведущий к общему выигрышу, уже является практически важным достижением в решении противоречивых интересов в любой сложной ситуации. К тому же можно утверждать, что оптимальность по Парето является категорией нравственной.
Оптимальный по Парето вариант формируется в виде множества:
X* = { XSi ,XGj*}(8)
В развернутом виде с указанием всех целевых условий XSib и условий ограничений ХGjb множество (9) запишется так:
X* = { XSib ,тАж, XSsb , ХG1b,тАж, ХGgb}(9)
Для данного случая эффективное решение будет иметь вид:
X* = { X13, Х21, X32, X43, X52, X63, X72, X83, X92, X103, X114, X122} (10)
Далее разработаем компоновку объекта и сформируем основные параметры объекта. В итоге мы имеем следующие результаты: стенд предназначается для испытания задвижек (X13), проводят испытания на прочность и плотность материала (Х21), для чего используются вода (Х32), для контроля результатов испы?/p>