Описание компонентов САПР

Описание компонентов САПР. Система автоматизированного проектирования представляет собой организационно техническую систему, состоящую из комплекса средств автоматизации проектирования, взаимодействующего с подразделениями проектной организации.

Средства автоматизированного проектирования группируются по видам обеспечения следующим образом - математическое обеспечение - информационное обеспечение - программное обеспечение - техническое обеспечение - лингвистическое обеспечение - методическое обеспечение - организационное обеспечение. 4.1 Математическое обеспечение САПР Математическое обеспечение объединяет в себе математические модели, методы и алгоритмы выполнения проектных процедур, используемые в автоматизированном проектировании. Задача оптимального раскроя является частным случаем задачи двумерной упаковки раскроя также известной как 2 Dimensional Bin Packing Problem 2DBPP . По сути, необходимо расположить элементы известной формы и размеров в прямоугольных областях заданных характеристик.

Учитывая специфику предметной области, задача получает ряд дополнительных ограничений, усложняющих её решение. Данная задача относится к классу так называемых NP-полных, что говорит о том, что точно решение этой задачи возможно только методом полного перебора всех возможных вариантов.

Очевидно, что при большом количестве элементов, которые необходимо расположить, даже при использовании мощных вычислительных систем время решения задачи будет неприемлемым в условиях реального производства. Поэтому для решения задач такого класса используются разнообразные эвристические алгоритмы, дающие не оптимальное, но близкое к таковому решение за приемлемый промежуток время. Одной из особенностей задачи оптимального раскроя плитных и листовых материалов является то, что располагаемые элементы можно поворачивать на 90 Также необходимо учесть то, что элементы не должны пересекаться.

Очень важным условием, диктуемым особенностями технологического процесса раскроя пиломатериалов является тот факт, что плитный и листовой материал раскраивается не на детали, а на заготовки прямоугольной формы, которые потом дорабатываются на следующих технологических операциях. Это объясняется нецелесообразностью использования отходов, получаемых при обработке деталей сложных форм для производства других деталей ввиду невозможности автоматизации данного процесса, так как используемое оборудование неспособно делать пропилы произвольной формы.

Также для ускорения процесса раскроя необходимо обеспечить наличие сквозных пропилов по всей длине либо ширине листа. Количество сквозных пропилов определяется индивидуально для каждого типа станков. Учитывая вышеописанные особенности процесса раскроя, задача оптимального раскроя плитных и листовых материалов сводится к задаче рационального расположения прямоугольных заготовок на заданных форматах с выравниванием по выбранным внутренним линиям это обеспечит возможность сквозного пропила . 4.1.2 Постановка задачи Дано множество прямоугольных областей, заданное множеством векторов и множество прямоугольников, заданное множеством векторов . 4.1 Требуется определить такие непересекающиеся подмножества множества, при которых при условии , 4.2 и ограничениях для каждого прямоугольника 1 для вершины и любой другой вершины этого прямоугольника 4.3 2 для любых 4.4 3 для 4.5 4 должно существовать такое множество, для которого верно . 4.6 В нашей задаче в качестве прямоугольных областей выступают форматы плитных или листовых материалов, в качестве прямоугольников - заготовки.

Левая нижняя точка каждого формата связывается с началом координат 0 0 . Вектором описывается левая нижняя точка расположения каждой заготовки на листе, а вектором длина и ширина заготовки.

Критерий оценивается как разница между площадью i-того формата и суммарной площадью заготовок, расположенных на нём. Ограничения 4.3 - 4.6 описывают специфику рассматриваемой предметной области.

Ограничение 4.3 подразумевает параллельность сторон каждой заготовки относительно формата и друг друга. Ограничение 4.4 необходимо, чтобы обеспечить непересечение заготовок. Ограничение 4.5 служит для того, чтобы исключить выход заготовки за край формата.

Ограничение 4.6 подразумевает возможность сквозного пропила листа. Для множества должно быть известно. Оно описывает возможности оборудования, используемого для раскроя i-го формата, т.е. количество суппортов для продольного пиления. Обычно равно 1. Для удобства решения разобьём данную задачу на n подзадач, каждая из которых рассматривает заполнение i-го формата. Тогда с учётом 4.1 подзадача будет иметь следующий вид. Дан вектор и множество векторов 4.1 . Определить такое непересекающееся подмножество множества, при которых при условии . 4.7 и ограничениях 4.3 - 4.6 . Целевой функцией в данном случае выступает выражение, полученное из 4.7 . 4.8 Очевидно, что решение даже одной подзадачи методом перебора нерационально, т.к. количество возможных вариантов составляет. В данной работе предлагается решение вышеописанной задачи, основанное на генетических алгоритмах. 4.1.2 Генетические алгоритмы Эволюционные вычисления Ї термин, обычно используемый для общего описания алгоритмов поиска, оптимизации или обучения, основанных на некоторых формализованных принципах естественного эволюционного процесса.

Основное преимущество эволюционных вычислений заключается в возможности решения многомодальных имеющих несколько локальных экстремумов задач с большой размерностью за счет сочетания элементов случайности и детерминированности точно так, как это происходит в природной среде.

Детерминированность этих методов заключается в моделировании природных процессов отбора, размножения и наследования, происходящих по строго определенным правилам.

Основным правилом при этом является закон эволюции выживает сильнейший, который обеспечивает улучшение находимого решения. Другим важным фактором эффективности эволюционных вычислений является моделирование размножения и наследования. Генетические алгоритмы, являясь одной из парадигм эволюционных вычислений, представляют собой алгоритмы поиска, построенные на принципах, сходных с принципами естественного отбора и генетики.

Они объединяют в себе принцип выживания наиболее перспективных особей-решений и обмен информацией, в котором присутствует элемент случайности, и который моделирует природные процессы наследования и мутации. Дополнительным свойством этих алгоритмов является невмешательство человека в развивающийся процесс поиска. Человек может влиять на него лишь опосредованно, задавая определенные параметры. Будучи разновидностью вероятностных методов поиска, генетические алгоритмы имеют целью нахождение лучшего, а не оптимального решения задачи.

Это связано с тем, что для сложной задачи часто требуется найти хоть какое-нибудь удовлетворительное решение, а проблема достижения оптимума отходит на второй план. При этом другие методы, ориентированные на поиск именно оптимального решения, вследствие чрезвычайной сложности задачи становятся вообще неприменимыми. В этом кроется причина появления, развития и роста популярности генетических алгоритмов.

Основное отличие генетических алгоритмов заключается в представлении любой альтернативы решения в виде строки фиксированной длины, манипуляции с которой производятся в отсутствие всякой связи с ее смысловой интерпретацией. То есть в данном случае применяется единое универсальное представление любой задачи. Парадигму генетических алгоритмов предложил Джон Холланд, опубликовавший в начале 60-х годов ее основные положения. А всеобщее признание она получила после выхода в свет в 1975 году его классического труда Адаптация в естественных и искусственных системах. Основная особенность генетического алгоритма состоит в том, что анализируется не одно решение, а некоторое подмножество квазиоптимальных решений, называемых хромосомами и состоящих из генов.

Это подмножество носит название популяция. Оптимальность решения, закодированного в каждой хромосоме, оценивается с помощью вычисления целевой функции. В начале работы алгоритма случайным образом формируется начальная популяция, состоящая из заданного числа хромосом.

После формирования начальной популяции, осуществляется процесс синтеза новых решений поколений задачи посредством кроссинговера скрещивания и мутации. Исходными данными для него являются хромосомы текущей популяции. Исследуемая в некоторый момент времени популяция называется текущей. В начале работы алгоритма текущая популяция совпадает с начальной. Операция кроссинговера происходит следующим образом. Случайным образом среди хромосом те поколения выбираются пары родителей, причем вероятность выбора хромосом с лучшими значениями целевой функции должна быть выше. Далее происходит разрыв двух родительских хромосом и рекомбинирование образовавшихся хромосомных отрезков.

Мутации, т. е. случайные изменения некоторых хромосом, происходят по некоторому правилу например, с заданной вероятностью и служат для исключения застревания поиска в ограниченном подпространстве. Очевидно, что не любой результат кроссинговера оказывается допустимой хромосомой.

Поэтому после кроссинговера необходимо производить проверку хромосомы на допустимость путём проверки на ограничения. После скрещивания и мутации размер популяции увеличивается. Однако для последующих преобразований необходимо сократить число хромосом текущей популяции. Такая процедура носит название селекции. В текущей популяции, состоящей из родителей и потомков, производится отбор лучших решений, т.е. хромосом с наилучшим значением целевой функции.

Эта функция показывает, насколько исследуемая хромосома близка к оптимальному решению. Для текущей популяции повторяются все описанные процедуры. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет обработано заданное число поколений. При этом каждая последующая популяция должна быть лучше, чем предыдущая. Решению задачи соответствует хромосома с наилучшим значением целевой функции. 4.1.3 Описание алгоритма решения задачи Входными данными для работы алгоритма является список деталей, которые необходимо расположить на заданных листах.

Вначале работы алгоритма происходит подготовка входных данных, осуществляемая следующим образом 1 из списка деталей строится таблица заготовок, содержащая следующие сведения - номер заготовки - длина заготовки - ширина заготовки - коэффициенты припусков - флаг, значение которого определяет состояние заготовки. 2 Получаем длину и ширину j-ой заготовки с учётом величины операционного припуска 1.4 по формуле 4.8 где - коэффициент, определяющий количество необходимых припусков с каждой стороны по длине 0 - нет припусков, 1 - один припуск, 2 - два припуска - коэффициент, определяющий количество необходимых припусков с каждой стороны по ширине - значение операционного припуска по длине - значение операционного припуска по ширине 3 Сортируем полученную таблицу по ширине заготовок. 4 Делаем копию таблицы сортируем её по длине заготовок.

Это необходимо для ускорения расчётов при рассмотрении случая, когда заготовку необходимо повернуть.

Для решения подзадачи выбирается один из имеющихся листов с наименьшей площадью. Далее для этого листа применяется генетический алгоритм. Введём некоторое изменение в базовый генетический алгоритм. Так как при операции кроссинговера происходит обмен генетическим материалом, и возможен случай, что полученные от родительского набора хромосомы будут содержать набор ген, в котором аллели значения генов будут повторяться. Это противоречит условиям задачи, поэтому необходимо делать проверку набора на допустимость.

Это существенно снижает время работы, ввиду чего в данной работе предлагается использовать гибридный генетический алгоритм, известный как HCM Heuristics Combination Method - методом комбинирования эвристик. Сутью данного алгоритма относительно рассматриваемой задачи является использование в качестве аллелей не номера заготовки, а имя эвристики, с помощью которой определяется номер заготовки. Выполнение условий допустимости переносится в сами эвристики, что делает генетический алгоритм свободным от необходимости корректировки дочерних хромосом.

В соответствии с предлагаемым алгоритмом предлагается следующий список эвристик 1 выбирается еще не размещенный компонент, обеспечивающий наименьший горизонтальный зазор рис. 1 если, то компонент размещается вплотную к тому краю участка, на котором меньше по абсолютной величине вертикальный зазор если компонентов с нет, то участок шириной а и высотой h объявляется пустотелым и заполняется фиктивным компонентом 2 то же, что и в 1, но выбирается компонент, обеспечивающий минимальный вертикальный зазор при исходной ориентации компонента если таких компонентов нет, то делается попытка найти подходящий компонент при повернутой ориентации 3 то же, что и в 2, но сначала исследуются компоненты при повернутой ориентации 4 выбирается компонент с наибольшей площадью среди еще не размещенных компонентов и с. Началом работы генетического алгоритма является построение начальной популяции.

На данном шаге случайным образом строится первоначальный набор эвристик и рассчитывается целевая функция для каждой хромосомы.

Следующим шагом работы алгоритма является операция кроссинговера. Она осуществляется нижеописанной последовательностью действий 1 случайным образом выбирается пара родительских хромосом 6 h - высота свободного элемента, a - ширина свободного элемента, g - горизонтальный зазор, v - вертикальный Рисунок 4.1 - Схема расположения нового элемента 2 случайно выбираются две точки кроссинговера и, причём, где L - длинна хромосомы.

Далее связи в хромосоме рвутся и из полученного генетического материала строятся новые хромосомы. Пример Исходные хромосомы Результат ch1 a1a2.a3a4a5.a6a7a8 ch1 a1a2.b3b4b5.a6a7a8 ch1 b1b2.b3b4b5.b6b7b8 ch1 b1b2.a3a4a5.b6b7b8 3 полученные в результате операции хромосомы добавляются к текущей популяции. В предлагаемом алгоритме реализован принцип элитарности. Принцип элитарности заключается в том, что лучшие представители текущей популяции переходят в следующее поколение без изменений.

Далее осуществляется операция мутации. Для этого выбирается часть хромосом с худшим показателем целевой функции 5-10 хромосом и у них случайным образом меняется набор генов. Полученные хромосомы добавляются к текущей популяции. После скрещивания и мутации размер популяции увеличивается. Однако для последующих преобразований необходимо сократить число хромосом текущей популяции. Такая процедура носит название селекции. В текущей популяции, состоящей из родителей и потомков, производится отбор лучших решений, т.е. хромосом с наилучшим значением целевой функции.

Эта функция показывает, насколько исследуемая хромосома близка к оптимальному решению. Для текущей популяции повторяются все описанные процедуры. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет обработано заданное число поколений. При этом каждая последующая популяция должна быть лучше, чем предыдущая. Решению подзадачи соответствует хромосома с наилучшим значением целевой функции.

По аллелям найденной хромосомы восстанавливается карта раскроя выбранного формата. После этого использованные детали помечаются в таблице заготовок как упакованные, и формат считается использованным. Далее выбирается следующий формат и к нему снова применяется генетический алгоритм. Схема алгоритма приведена в приложении Г. 4.2 Информационное обеспечение САПР Функционирование САПР мебели из модульных конструкций невозможно без информационной поддержки. Информационное обеспечение САПР объединяет различные данные, необходимые для выполнения автоматизированного проектирования.

Информационные потоки, используемые прикладными программами при проектировании, составляют основу информационного обеспечения. Для достижения оптимальности использования данного вида обеспечения наиболее приемлемой формой его реализации является набор интерактивных баз данных на основе реляционной модели данных, обеспечивающих контроль, хранение и управление информационными потоками.

При разработке информационного обеспечения необходимо учитывать следующие принципы - независимость данных - совместимость - при развитии программного и модернизации технического обеспечения компоненты информационного обеспечения должны сохранять работоспособность - неизбыточность данных - информационное обеспечение должно представлять собой совокупность интегрированных данных, являющихся основной частью информационного потока - защита данных - учитывая реалии рыночной экономики, необходимо предусмотреть защиту данных от несанкционированного доступа - целостность данных - информационное обеспечение должно предотвращать нарушение структуры данных пользователем.

В данной САПР предполагается использование следующих компонент информационного обеспечения 1 СУБД с моделью данных реляционного типа 2 набор различных утилит, обеспечивающих создание, поддержку, организацию и восстановление баз данных 3 База данных готовых проектов 4 База данных материалов 5 База данных шаблонов.

База данных готовых проектов заполняется информацией о результатах проектирование, т.е. информацией о готовых проектах и содержит значения входных данных, параметры и составляющие спроектированного изделия. Для получения необходимой информации используется поиск по значениям входных данных типа изделия и линейных размеров. База данных материалов содержит информацию о наименовании, типе и характеристиках комплектующих, использующихся при сборке изделия. База данных шаблонов содержит информацию об имеющихся готовых шаблонах текстовых документов или графических примитивов например, чертежа какого-то типового элемента. Поля этой базы данных могу содержать местонахождение шаблона текстового документа или наименование графического примитива с описанием его параметров.

Шаблоны документов представляют собой файлы, содержащие координаты расположения основных элементов на листе и предназначенные для формирования документации в форматах программ Autodesk AutoCAD и Microsoft Word. С помощью шаблона задаются размеры, интервалы расположения строк, ссылки на описание форм первого и последующих документов основные надписи, штампы и др состав и размещение постоянного текста для данного документа, ссылки на процедуры, осуществляющие формирование переменного содержимого данного документа.

Схема, описывающая таблицы, в которых хранятся данные предметной области и связи между ними, соответствующие логике предметной области называют инфологической моделью базы данных.

В реляционных базах данных схема содержит как структурную, так и семантическую информацию. Структурная информация связана с объявлением отношений, а семантическая выражает множество известных функциональных зависимостей между атрибутами отношений, указанными в схеме. Однако некоторые функциональные зависимости могут быть нежелательными из-за побочных эффектов или аномалий, которые они вызывают при модификации данных. В этом случае необходимо прибегнуть к процедуре, называемой декомпозицией, при которой данное множество отношений заменяется другим множеством отношений число их возрастает, являющихся проекцией первых.

Цель этой процедуры - устранить нежелательные функциональные зависимости а, следовательно, и аномалии, что составляет суть процесса нормализации. Таким образом, нормализация - это пошаговый, обратимый процесс замены данной схемы совокупности отношений другой схемой, в которой отношения имеют более простую и регулярную структуру. При этом возникает проблема обратимости, т.е. возможности восстановления исходной схемы.

Это значит, что декомпозиция должна сохранять эквивалентность схем при замене одной схемы на другую. Для обеспечения эквивалентности схем необходима декомпозиция, гарантирующая отсутствие потерь и сохраняющая зависимости. Декомпозиция без потерь гарантирует обратимость, т.е. получение исходного множества отношений путём применения последовательности естественных соединений над проекциями. При этом в результирующем отношении не должны появляться ранее отсутствующие кортежи записи, являющиеся результатом ошибочного соединения.

Соединение зависимостей подразумевает выполнение исходного множества функциональных зависимостей на отношениях новой схемы. В связи со спецификой предметной области предложенная инфологическая модель базы данных является нормализованной и полностью соответствует требованиям предметной области в ее состав входят все таблицы, необходимые для хранения требуемых данных система связей функциональных зависимостей между таблицами соответствует логике данных предметной области и не содержит нежелательных зависимостей, приводящих к побочным эффектам. На основе приведенной инфологической модели базы данных может быть разработана даталогическая модель базы данных.

Предметной областью данного курсового проекта является проектирование мебели, в связи с чем база данных готовых проектов должна хранить следующую информацию о сущности объекта проектирования - наименование изделия тип изделия линейные размеры изделия комплектующие, входящие в состав изделия в виде файла проекта. Файл проекта содержит индексы комплектующих, их размеры, расположение и способы крепления между собой.

Также подразумевается парольная защита файлов разработанных проектов. Кроме того, необходимо обеспечить хранение следующей информации о комплектующих и материалах - код наименование тип стандартные линейные размеры код назначения стоимость другие характеристики цветовые вариации, способ крепления и др На основании разработанной инфологической модели данных была разработана даталогическая модель данных.

По отношению к инфологической модели данных даталогическая модель является более детальным описанием базы данных указываются таблицы со списком ключевых и индексных полей атрибутов, а также типы полей. Разработанная даталогическая модель данных приведена в приложении В. Данная даталогическая модель данных САПР мебели из модульных конструкций имеет минимальный объем избыточных данных, а, следовательно, и аномалий обновления данных.

На основе этой модели с использованием СУБД реляционного типа и должна быть реализована база данных САПР мебели. 4.3 Лингвистическое обеспечение САПР Лингвистическое обеспечение - совокупность языков, используемых в САПР для представления информации о проектируемых объектах, процессе и средствах проектирования, которой обмениваются люди с ЭВМ и между собой в процессе автоматизированного проектирования. Лингвистическое обеспечение представляет собой набор информационно-поисковых используются в обслуживающих подсистемах, вспомогательных языков и языков проектирования, обеспечивающих взаимодействие пользователя и САПР. Взаимодействие пользователя с подсистемами осуществляется посредством специализированного языка взаимодействия разрабатываемой САПР с пользователем, который организован в виде диалога с пользователем.

Он включает в себя следующие виды диалога - окно меню заполнение бланков. В состав лингвистического обеспечения любой системы должны входить Язык Определения Данных ЯОД и Язык Манипулирования Данными ЯМД . В состав лингвистического обеспечения данной САПР введен язык SQL, представляющий собой интеграцию ЯОД и ЯМД. Язык SQL имеет мощные средства по определению и манипулированию данными.

Помимо этого общесистемное программное обеспечение позволяет создавать и выполнять SQL-сценарии для определения и модификации данных, необходимых для работы САПР. Главным недостатком языка SQL является наличие специальной подготовки у оператора для составления запросов при работе с базой данных.

В целях снижения профессиональных требований к операторам необходимо построить диалоги системы с пользователем таким образом, чтобы SQL-запросы формировались неявно. Возможность использовать SQL-запросы напрямую должна быть предоставлена только администратору базы данных, обладающему достаточной квалификацией и опытом. 4.4 Техническое обеспечение САПР Техническое обеспечение САПР представляет собой совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих технических средств, предназначенных для выполнения автоматизированного проектирования.

Техническое обеспечение делится на группы средств обеспечения программной обработки данных, подготовки и ввода данных, отображения и документирования, архива проектных решений, передачи данных. Совместно с программным обеспечением оно является инструментальной базой САПР, в среде которой реализуются другие виды обеспечения САПР. Для эффективного функционирования системы автоматизированного проектирования необходимо подобрать такой комплекс технических средств, который позволил бы наиболее полно использовать возможности компьютерной техники производить все необходимые действия для получения нужного результата, а также являлся бы современным, надежным и доступным по цене организациям, осуществляющим проектирование.

К используемым в данной дипломной работе техническим средствам предъявляют следующие основные требования - быстродействие - достаточный объем оперативной и внешней памяти - наличие необходимого программного обеспечения - совместимость - приемлемая стоимость.

Объединение компьютеров в вычислительную сеть позволяет увеличить производительность труда людей, работающих на них. Хорошо скоординированная группа людей способна выполнять более сложные проекты, состоящие из множества отдельных задач, а компьютерные сети помогают в решении связанных с этим проблем. Компоненты технического обеспечения включают в себя средства вычислительной и организационной техники, средства передачи данных и другие устройства, обеспечивающие функционирование САПР. Технические средства данной системы позволяют решать следующие задачи - ввод исходных данных - отображение введенной информации с целью ее контроля и редактирования - создание проектной документации - обеспечение оперативного общения проектировщика с системой в процессе решения задач - преобразование информации - хранение информации - отображение промежуточных и конечных результатов.

Все рабочие станции данной системы объединены в сеть. Назначение компьютерной сети - поддержка обмена информацией между рабочими станциями. Достигается это при помощи выделения общих ресурсов.

Компьютерные сети разделяются на глобальные и локальные. Локальные сети делятся на одноранговые и сети с выделенным сервером. В данной системе предлагается использование сети с выделенным сервером. На физическом уровне сеть состоит из активного и пассивного коммуникационного оборудования. На программном уровне возможность общения рабочих станций в сети поддерживается средствами операционной системы MS Windows 2000 и драйверами сетевых устройств.

Пассивное оборудование включает построение кабельной системы - топологии сети. Наиболее приемлемым решением является применение топологии звезда, которая в отличие от широко распространенной топологии шина, позволяет следующее - обеспечивает более высокую надежность физических соединений, так как в сети с топологией шина разрыв ведет к полному останову работы сети, а в сети с топологией звезда разрыв кабеля ведет к отключению только одной рабочей станции - обеспечивает поддержку новых стандартов ATM, Fast Ethernet, вплоть до поддержки Gigabit Ethernet.

В данном проекте применяется стандарт Fast Ethernet - ТХ IEEE 802.3u. Этот стандарт позволяет применить сетевую карту Intel EtherExpress PRO 100. Стандарт построен по принципу уменьшения интервала ожидания между кадрами в 10 раз. Таким образом, интервал равен 0,09 мс вместо 0,9 мс. Применение такой технологии уменьшает затраты на переоборудование сети. В качестве кабеля в сети используется витая пара пятого поколения, представляющая собой четыре перевитые пары, которые в свою очередь также перевиты.

Витые пары этой категории имеют полосу пропускания 100 Mbit c при условии использования соответствующей сетевой карты, например, Intel EtherExpress PRO 100, и соответствующего стандарта Fast Ethernet - ТХ . Вместе с этим, фирма Intel, основываясь на проведенных тестах, советует для персональных компьютеров на базе процессоров Pentium использовать витую пару UTP-5. Для формирования текстовой документации в системе имеется принтер Hewlett Packard LaserJet 1320. Технология печати - лазерная.

Скорость печати превышает 12 страниц в минуту. Разрешение 600 точек на дюйм, 120 уровней градации серого цвета. Возможна печать с разрешением 300 точек на дюйм с экономией тонера. Имеется большой выбор шрифтов.

Оперативная память - 2 MB, которую можно удвоить, а также нарастить до 50 Mb. Картридж рассчитан на 250 листов формата А4, возможна печать на листах меньшего формата. Есть возможность установки сетевой карты. Запаса тонера хватает на 4000 страниц. Для формирования графической документации используется струйный плоттер Hewlett Packard Design Jet 488 SA. Вывод может производиться на листы любого формат, включая формат АО. Технология - черно-белая струйная печать, позволяющая плавно прорисовывать элементы чертежей. Существует возможность подключения плоттера к сети. Оперативная память 4Mb. Скорость вывода - за 3 мин один лист формата А1 с чертежом средней плотности.

В данной системе в качестве сервера сети, обеспечивающего функционирование подсистемы управления обработкой информации, используется персональный компьютер на базе процессора Pentium IV - 3.04 GHz, оперативной памятью 512 Mb и винчестером объемом 160 GB, установленного в рейд-массив RAID 1. Процессор такого уровня необходим для обеспечения функционирования технических и программных средств.

Объём памяти обоснован необходимостью функционирования ОС MS Windows 2000 Server и хранением массивов баз данных, к которым прикладное программное обеспечение будет обращаться очень часто в процессе работы, т.к. базы данных постоянно пополняются. Установленный рейд-массив призван обеспечить более высокую надёжность хранения данных. Для расчетной подсистемы используются персональные компьютеры на базе процессора Pentium IV- 2.6GHz с оперативной памятью объёмом 1GB с жестким диском объемом 80 GB. Для подсистемы ввода вывода информации на базе процессора Pentium IV- 1.8GHz с оперативной памятью объёмом 512 MB с жестким диском объемом 80 GB и видеокартой на чипе NVIDIA GeForce FX5200. Это обусловлено наличием программных и технических средств, требующих больших объемов памяти и мощности процессора, а также производительности видеокарты для системы визуализации.

Для поддержки бесперебойного питания используются источники бесперебойного питания Smart - UPS 420 ВА. Возможности данного источника обусловлены технологией Interactive, которая заключается в применении стабилизатора напряжения при значении напряжения, не попадающем в предел от 180 до 260В, стабилизатор выравнивает его без включения батареи.

Время срабатывания при включении батареи - 2-3 мс. Батарея позволяет работать в течении 10-15 мин, в течении которых работа персонального компьютера экстренно завершается. В источнике имеется в наличии встроенный сетевой фильтр, позволяющий отфильтровывать помехи.

Источник обладает возможностью подсоединения к компьютеру через последовательный порт и вывода информации. Существует возможность программирования источника, вплоть до программирования поддержки расписания работы источника время включения и выключения. Перечисленные выше технические средства достаточны для обеспечения функциональности системы автоматизированного проектирования, разрабатываемой в рамках данного дипломного проекта. 4.5 Программное обеспечение САПР Программное обеспечение САПР объединяет комплекс программ для систем обработки данных на машинных носителях. Программное обеспечение ПО делится на общесистемное, базовое и прикладное.

Общесистемное ПО предназначено для организации функционирования технических средств, т.е. для планирования и управления вычислительным процессом, распределения имеющихся ресурсов, и представлено операционными системами. В прикладном ПО реализуется математическое обеспечение для непосредственного выполнения проектных процедур.

Прикладное ПО реализуется в виде пакетов прикладных программ, каждый из которых обслуживает определенный этап процесса проектирования. В базовое ПО включают программы, обеспечивающие правильное функционирование прикладных программ. Для решения задачи автоматизированного проектирования используется прикладное программное обеспечение представленное пакетом программ, обеспечивающих ввод исходных данных, поиск и запись информации в базу данных, решение задачи оптимального проектирования, а также подготовку на печать текстовой документации по проекту.

В качестве общесистемного ПО использованы операционные системы MS Windows 2000 Server и MS Windows 2000 Professional. Подготовка пакета чертежей осуществляется с помощью программы AutoCAD 2002. Для работы с базой данных рекомендовано использование СУБД MS SQL Server 2000. Для обеспечения наилучшей сохранности данных необходимо использовать утилиты архивирования данных на съёмные носители и периодически проводить проверку состояния технических средств с помощью соответствующих утилит. 4.6