МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ НЕСУЩИХ КОНСТРУКЦИЙ

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ НЕСУЩИХ КОНСТРУКЦИЙ

 

ме­то­ди­че­ские ука­за­ния сту­ден­там ­оч­но­го обу­че­ния ин­же­нер­ных спе­ци­аль­но­стей

 

 

Ба­ла­ши­ха – 2003

Спец­строй Рос­сий­ской Фе­де­ра­ции

ВО­ЕН­НО-ТЕХ­НИ­ЧЕ­СКИЙ УНИ­ВЕР­СИ­ТЕТ

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ НЕСУЩИХ КОНСТРУКЦИЙ

 

ме­то­ди­че­ские ука­за­ния сту­ден­там ­оч­но­го обу­че­ния ин­же­нер­ных спе­ци­аль­но­стей:

 

291000 Ав­то­мо­биль­ные до­ро­ги и аэ­ро­дро­мы

291100 Мос­ты и транс­порт­ные тон­не­ли

290300 Про­мыш­лен­ное и гра­ж­дан­ское строи­тель­ст­во

 

Ба­ла­ши­ха – 2003

 

Ме­то­ди­че­ские ука­за­ния по дис­ци­п­ли­не " Моделирование работы несущих конструкций" вклю­ча­ет: подробно изложенные темы кур­са и ли­те­ра­ту­ру. Они име­ют це­лью ока­зать по­мощь сту­ден­ту-оч­ни­ку в са­мо­стоя­тель­ном изу­че­нии дис­ци­п­ли­ны.

 

Составители:

- ктн, майор Балахонов А.В.

- с-т III курса, группы Б-10 Юриков И.В.

 

Одоб­ре­но на за­се­да­нии ка­фед­ры мос­тов и тон­не­лей

" ___" __________ 2004 го­да, про­то­кол №

 

Ре­цен­зент –

 

I. Содержание:

№	Наименование темы:	Стр
	Введение. Понятия об автоматизированной системе проектирования транспортных сооружений.
1.1	Введение.
1.2	Понятие об автоматизированной системе проектирования транспортных сооружений.
1.3	Понятие система и её изменяемость. Модель и её свойства.
	Моделирование работы несущих конструкций мостов и тоннелей с использованием универсальных и про­блемно-ориентированных программных комплексов.
2.1	Введение.
2.2	Компас-График. Проектирование. Выпуск чертежно- конструкторской документации.
2.3	Пакет программ SCAD Office.
2.4	Автокад (AutoCAD).
2.5	Возможности AutoCAD и других CAD программ. Эффективность САПР.
2.6	Программы по расчету пролётных строений. Программный комплекс “Лира”.
2.7	Программы по расчёту опор и фундаментов.
	Адаптация стандартного программного обеспечения для решения прикладных инженерных задач.
3.1	Введение.
3.2	Виды чертежно-конструкторских работ при проектировании транспортных сооружений.
3.3	Виды чертежно-конструкторских работ, выполняемых в ходе строительства.
3.4	Виды прикладных инженерных задач.
3.5	Состав и содержание проектов производства работ.
3.6	Необходимость решения прикладных инженерных задач в ходе проектирования и строительства.
	Автоматизация чертежно-конструкторских работ с применением графических редакторов и табличных процессоров.
4.1	Введение в о/с Windows.
4.2	Использование программ Microsoft Office при решении прикладных инженерных задач в ходе проектирования.
4.3	Состав пакета MS Office.
4.4	Понятия о графических редакторах и табличных процессорах.
4.5	Разновидности и порядок использования графических редакторов.
	Состав вычислительной системы.
5.1	Введение.
5.2	Аппаратное обеспечение.
5.3	Програмное обеспечение.
5.4	Классификация прикладных программных средств.
5.5	Понятие об информационном и математическом обеспечении вычислительных систем.
	Литература.

II. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ И ТЕМ.

 

Раздел I.

Введение.

 

Компьютеризация — один из важнейших рычагов научно-тех­нического прогресса. Так как количество вновь разрабаты­ваемых приборостроительными отраслями промышленности из­делий удваивается каждые 15 лет, а их сложность—каждые 10 лет (в отдельных областях техники эти показатели еще выше), тре­бования к срокам и качеству их проектирования непрерывно рас­тут. До последнего времени возникающие проблемы реша­лись в основном за счет постоянного увеличения численности инженер­но-технического персонала и частично за счет роста производи­тельности труда проектировщиков. Такой экстенсив­ный путь раз­вития производительности признан неэффектив­ным. В мире про­изводительность труда за последние 100 лет в производстве возросла в среднем на 100%, а в проектирова­нии—на 20°/о. Внедрение средств вычислительной техники в практику проекти­рования на системной основе, создание систем автоматизирован­ного проектирования позволяют устранить это противоречие.

Применение математических методов и средств вычислитель­ной техники на всех этапах создания и организации серийного выпуска изделий электронной техники и радиоэлектронной аппа­ратуры дает значительный экономический эффект. Наи­большая эффективность применения средств вычислительной техники, в первую очередь электронных вычислительных ма­шин (ЭВМ), достигается при системном подходе к решаемой проблеме.

Можно выделить следующие автоматизированные системы, участвующие в общем цикле создания нового изделия и органи­зации его серийного выпуска на предприятиях:

— автоматизированная система научных исследований (АСНИ);

—система автоматизированного проектирования (САПР);

—автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУТП);

—автоматизированная система технологической подготовки производства (АСТПП);

—автоматизированная система управления производством на уровне предприятия (АСУП);

—автоматизированная система управления на уровне объеди­нения (главка), отрасли (АСУ).

 

Требования к моделям

 

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования:

• адекватность, т. е. соответствие модели исходному объекту и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и харак­теристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемого объ­екта еще неизвестен, очень сложно. Здесь полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определен­ные ме­тоды, например, метод последовательных приближений (см. главу, посвященную методам проектирования);

• точность, т. е. степень совпадения полученных в процессе мо­делирования результатов с заранее установленными, желаемы­ми. Важной задачей здесь является оценка, как потребной точ­ности результатов, так и точности исходных данных, согласо­вание их между собой и с точностью используемой модели;

• универсальность, т. е. применимость модели к анализу ряда однотипных объектов в одном или нескольких режимах функ­ционирования. Это позволяет расширить область поиска реше­ний;

• целесообразная экономичность, т. е. точность получаемых ре­зультатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как по­казывает практика, - результат компромисса между отпущен­ными ресурсами и особенностями используемой модели.

Выбор и обеспечение точности моделирования считается од­ной из самых важных задач.

Погрешности моделирования вызываются как объективными причинами, связанными с упрощением реальных объектов и про­цессов, так и субъективными, обусловленными недостатком зна­ний и навыков, особенностями характера того или иного че­ловека. Погрешности можно предотвратить, компенсировать или учесть. И всегда обязательна оценка правильности получае­мых результа­тов. Часто оценку проводят следующими спосо­бами:

• проверяют соответствие результатов физическому (здравому) смыслу. Удобно это делать для частного случая модели, когда решение очевидно. Иногда даже говорят, что еще перед реше­нием задачи инженер уже должен представлять характер и по­рядок ожидаемого результата. Правда, точность такого пред­ставления зависит от развитости физического воображения и опыта работы с подобными объектами;

• проверяют выполнение очевидных условий задачи, что также позволяет отсечь неприемлемые решения;

• проверяют соблюдение тенденции изменения величин и знаков результатов (монотонность, цикличность, плавность и т. п.);

• проверяют правильность размерности полученного результата (если работа ведется с аналитическими зависимостями). Из­вестно, что посредством грубых измерений, использования при­боров с низкой точностью или на основе приближенных дан­ных невозможно получить точные результаты. С другой стороны, бессмысленно вести, например, расчет с точностью до грамма, если результат потом нужно округлять (скажем, указывать в фор­муляре) с точностью до килограмма, или же определять среднюю величину точнее составляющих ее значений, и т. д. Поэтому важ­но помнить о следующем:

• точность результатов расчетов и экспериментальных исследо­ваний не может превысить точности исходных данных, исполь­зуемых приборов, измерительных инструментов и т. п.;

• вид выбираемой модели должен согласовываться с точностью исходных данных и потребной точностью результатов;

• желаемая точность результатов должна соответствовать нуж­дам и реалиям практики.

 

Виды моделей

 

По способу отображения действительности различают три ос­новных вида моделей - эвристические, физические и матема­тиче­ские.

Эвристические модели , как правило, представляют собой об­разы, рисуемые в воображении человека. Их описание ве­дется словами естественного языка и, обычно, неоднозначно и субъек­тивно. Эти модели неформализуемы, т. е. не описыва­ются фор­мально-логическими и математическими выраже­ниями, хотя и рождаются на основе представления реальных процессов и явле­ний. Эвристическое моделирование - основное средство вырвать­ся за рамки обыденного и устоявшегося. Но способность к такому моделированию зависит, прежде всего, от богатства фантазии че­ловека, его опыта и эрудиции. Эвристиче­ские модели используют­ся на начальных этапах проектирова­ния (или других видов дея­тельности), когда сведения о разраба­тываемом объекте еще скуд­ны. На последующих этапах проек­тирования эти модели заменя­ются на более конкретные и точ­ные.

Физические модели - материальны, но могут отличаться от реального объекта или его части размерами, числом и материа­лом элементов. Выбор размеров ведется с соблюдением теории подобия. К физическим моделям относятся реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели.

Физические модели подразделяются на объемные (модели и ма­кеты) и плоские (тремплеты).

Под моделью понимают изделие, являющееся упрощенным по­добием исследуемого объекта.

Под тремплетом понимают изделие, являющееся плоским мас­штабным отображением объекта в виде упрощенной ортого­нальной проекции или его контурным очертанием. Тремплеты вырезают из пленки, картона и т. п. и применяют при исследова­нии и проектировании зданий, установок, сооружений.

Под макетом понимают изделие, собранное из моделей или тремплетов.

Физическое моделирование - основа наших знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчетов. Такая модель позволяет охватить явление или процесс во всемих многообра­зии, наиболее адекватна и точна, но достаточно дорога, трудо­емка и менее универсальна. В том или ином виде с физическими моделя­ми работают на всех этапах проектирования.

Математические модели - формализуемые, т. е. представля­ют собой совокупность взаимосвязанных математических и фор­мально-логических выражений, как правило, отображающих ре­альные процессы и явления (физические, психические, социаль­ные и т. д.). Модели по форме представления могут быть:

• аналитические, их решения ищутся в замкнутом виде, в виде функциональных зависимостей. Удобны, при анализе сущности описываемого явления или процесса, но отыскание их решений бывает весьма затруднено;

• численные, их решения - дискретный ряд чисел (таблицы). Модели универсальны, удобны для решения сложных задач, но не наглядны и трудоемки при анализе и установлении взаимо­связей между параметрами. В настоящее время такие модели реализуют в виде программных комплексов - пакетов программ для расчета на компьютере. Программные ком­плексы бывают прикладные, привязанные к предметной об­ласти и конкретной системе, явлению, процессу, и общие, реализующие универ­сальные математические соотношения (например, расчет сис­темы алгебраических уравнений).

Построение математических моделей возможно следующими способами:

• аналитическим путем, т. е. выводом из физических законов, математических аксиом или теорем;

• экспериментальным путем, т. е. посредством обработки ре­зультатов эксперимента и подбора аппроксимирующих (при­ближенно совпадающих) зависимостей.

Математические модели более универсальны, дешевы, позво­ляют поставить " чистый" эксперимент (т. е. в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного фактора при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или про­цесса. Математические модели - основа построения компьютер­ных моделей и применения вычислительной техники. Резуль­таты математического моделирования нуждаются в обязатель­ном со­поставлении с данными физического моделирования - с целью проверки полученных данных и для уточнения самой мо­дели.

К промежуточным между эвристическими и математическими моделями можно отнести графические модели , представляю­щие различные изображения - схемы, графики, чертежи. Так, эскизу (упрощенному изображению) некоторого объекта в зна­чительной степени присущи эвристические черты, а в чертеже уже конкрети­зируются внутренние и внешние связи моделируе­мого объекта.

Промежуточными также являются и аналоговые модели . Они позволяют исследовать одни физические явления или математи­че­ские выражения посредством изучения других физических явле­ний, имеющих аналогичные математические модели.

Выбор типа модели зависит от объема и характера исходной информации о рассматриваемом объекте и возможностей проек­тировщика, исследователя. По возрастанию степени соответст­вия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эври­стические (образные) - математические - физические (экс­пери­ментальные).

Технические системы различаются по назначению, устрой­ст­ву и условиям функционирования. Следовательно, можно и нужно вносить соответствующие различия и в их модели.

В зависимости от целей исследования выделяют следующие модели:

• функциональные, предназначенные для изучения функцио­нального назначения элементов системы, внутренних связей и связей с другими системами;

• функционально-физические, предназначенные для изучения сущности и назначения физических явлений, используемых в системе, их взаимосвязей;

• модели процессов и явлений, таких как кинематические, проч­ностные, динамические и другие, предназначенные для иссле­дования тех или иных характеристик системы, обеспечиваю­щих ее эффективное функционирование.

Модели также подразделяют на простые и сложные, однород­ные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и дина­мические, вероятностные и детерминированные.

Часто говорят о технической системе как простой или слож­ной, закрытой или открытой и т. п. В действительности же под­ра­зумевается не сама система, а возможный вид ее модели, ак­центи­руется особенность ее устройства или условий работы.

Четкого правила разделения систем на сложные и простые не существует. Обычно признаком сложных систем служит много­об­разие выполняемых функций, большое число составных час­тей, разветвленный характер связей, тесная взаимосвязь с внеш­ней средой, наличие элементов случайности, изменчивость во времени и другие. Понятие сложности системы - субъективно и определя­ется необходимыми для ее исследования затратами времени и средств, потребным уровнем квалификации, т. е. за­висит от кон­кретного случая и конкретного специалиста.

Подразделение систем на однородные и неоднородные произ­водится в соответствии с заранее выбранным призна­ком: исполь­зуемые физические явления, материалы, формы и т. д. При этом одна и та же система при разных подходах может быть и однород­ной, и неоднородной. Так, велосипед - однородная механическая система, поскольку использует механические способы передачи движения, но неоднородная по типам материалов, из которых из­готовлены отдельные части (резиновая шина, стальная рама, ко­жаное седло).

Все системы взаимодействуют с внешней средой, обменива­ются с нею сигналами, энергией, веществом. Системы относят к открытым , если их влиянием на окружающую среду или воз­дей­ствием внешних условий на их состояние и качество функ­циони­рования пренебречь нельзя. В противном случае системы рассмат­ривают как закрытые , изолированные.

Динамические системы, в отличие от статических , нахо­дятся в постоянном развитии, их состояние и характеристики изменяют­ся в процессе работы и с течением времени.

Характеристики вероятностных (иными словами, стохас­ти­ческих) систем случайным образом распределяются в про­странст­ве или меняются во времени. Это является следствием как случай­но, о распределения свойств материалов, геометриче­ских размеров и форм объекта, так и случайного характера воз­действия на него внешних нагрузок и условий. Характеристики детерминирован­ных систем заранее известны и точно предска­зуемы.

Знание этих особенностей облегчает процесс моделирова­ния, так как позволяет выбрать вид модели, наилучшим образом соот­ветствующей заданным условиям.

Выбор модели того или иного вида основывается на выделе­нии в системе существенных и отбрасывании второстепенных факторов и должен подтверждаться исследованиями или пред­ше­ствующим опытом. Наиболее часто в процессе моделирова­ния ориентируются на создание простой модели, поскольку это позво­ляет сэкономить время и средства на ее разработку. Од­нако повы­шение точности модели, как правило, связано с рос­том ее сложно­сти, так как необходимо учитывать большое число факторов и связей. Разумное сочетание простоты и по­требной точности и ука­зывает на предпочтительный вид мо­дели.

Характеристики моделей

 

С какой бы системой или ее моделью мы не работали, всегда приходится их характеризовать. И так, чтобы это и нам было удобно, и возможному собеседнику (заказчику, покупа­телю, кол­леге и т. д.) ясно и понятно.

Общепринятой основной элементарной характеристикой сис­темы и ее моделей служит параметр , т. е. величина, представ­ляющая определенное физическое, геометрическое или иное свой­ство объекта. Вид и число параметров, характер их взаим­ных свя­зей и форма представления отличает одну модель от другой и оп­ределяет степень их идеализации по отношению к реальному объ­екту.

В зависимости от назначения технические параметры можно подразделить на функциональные, объектные и вспомогатель­ные.

Функциональные параметры характеризуют выполняемую функцию. Эти параметры в процессе проектирования известны, и создание технической системы заключается в разработке кон­ст­рукции, т. е. материального носителя заданных функций, с тре­буемыми значениями функциональных параметров.

Объектные параметры характеризуют материальный носи­тель этой функции (объект, систему, изделие). К ним относятся его геометрические характеристики (размер, форма, взаимное по­ложение, количество), марка и состояние использованных мате­риалов. При этом марка выступает как обобщенный параметр, объединяющий в себе данные о составе, условиях изготовления и иных свойствах материала. Но для разработчика технической сис­темы, по аналогии с ее элементной базой, существует и уро­вень элементарных параметров, детализация которых вызывает потреб­ность в дополнительных специальных знаниях. По этой причине марка материала является элементарным параметром, скажем, для проектировщика, а его состав - для материаловеда, металлурга.

Отыскание величин объектных параметров является целью про­ектирования. Напомним, что понятие " геометрический пара­метр" включает не только количественные характеристики (раз­меры), но и форму поверхностей и профилей, взаимное располо­жение поверхностей и осей.

Остальные параметры относятся к группе вспомогательных. Они необходимы для обоснования принимаемых решений, ха­рак­теристики свойств системы или модели и т. п.

Состав параметров, и особенно - вспомогательных, для каж­дой конкретной системы и модели различен. Это связано с отли­чиями не только в устройстве отдельных систем, но и в предъяв­ляемых к ним требованиях, условиях применения. Определение же объектных параметров - цель проектирования.

Например, в качестве функциональных параметров лифта (функция - поднимать груз) будут выступать высота подъема и масса груза, объ­ектных - размеры и форма лифта и марки мате­риалов, из которых он изготовлен. Вспомогательными парамет­рами могут стать скорость подъе­ма, срок службы, запас проч­ности и т. д., т. е. все то, что использовалось при обосновании принимаемых решений, необходимо для характеристики техни­ческих, экономических, социальных и иных свойств изделия и т. п.

Количество параметров, характеризующих поведение не только системы, но и ее модели, очень велико. Для упрощения процесса изучения реальных систем выделяют три уровня их мо­делей, различающиеся количеством и степенью важности учиты­ваемых свойств. Это - принципиальная, структурная и параметри­ческая модели. -

Принципиальные модели или, как их еще называют, мо­дели принципа действия системы отображают ее самые сущест­венные (принципиальные) связи и свойства. Это - основопола­гающие физические явления, обеспечивающие функциониро­вание систе­мы, или любые другие принципиальные положения, на которых базируется планируемая деятельность или иссле­дуемый процесс. Часто стремятся к тому, чтобы количество учитываемых свойств и характеризующих их параметров было небольшим (оставляют наиболее важные), а обозримость мо­дели - максимальной, так чтобы трудоемкость работы с моде­лью не отвлекала внимание от сущности исследуемых явлений. Как правило, описывающие по­добные модели параметры - функциональные, а также физические характеристики материа­лов.

Работа с моделями принципа действия позволяет опреде­лить перспективные направления разработки (механика, элек­тротехни­ка и т. п.) и требования к возможным материалам (твердые или жидкие, металлические или неметаллические, магнитные или не­магнитные и т. д.).

Графическим представлением этих моделей служат блок-схемы. Они отражают порядок действий, направленных на дости­жение заданных целей (функциональная схема), либо процесс преоб­разования вещества, как материальной основы системы, по­сред­ством определенных энергетических воздействий с целью реа­лизации потребных функций (функционально-физическая схе­ма). На схеме виды и направления воздействия изображаются стрелками, а объекты воздействия - прямоугольниками.

Четкого определения структурной модели не существует. Обычно под ней подразумевают упрощенное графическое изо­бра­жение системы, дающее общее представление о форме, рас­поло­жении и числе наиболее важных ее частей и их взаимных связях. Степень упрощения может быть различной и зависит от полноты исходных данных об исследуемой системе и потреб­ной точности результатов. На практике виды структурных схем могут варьиро­ваться от несложных небольших схем (мини­мальное число частей, простота форм их поверхностей) до близких к чертежу изображе­ний (высокая степень подробности описания, сложность исполь­зуемых форм поверхностей).

Для удобства восприятия на структурных схемах в символь­ном (буквенном, условными знаками) виде указываются парамет­ры, характеризующие свойства отображаемых систем. Исследова­ние схемы позволяет установить соотношения (функциональ­ные, геометрические и т. п.) между этими параметрами, т. е. предста­вить их взаимосвязь в виде равенств и неравенств или в иных выражениях.

Под параметрической моделью понимается математическая модель, позволяющая установить количественную связь между функциональными, объектными и/или вспомогательными пара­метрами. Графической интерпретацией такой модели служит чер­теж системы или ее частей с указанием численных значений пара­метров.

Возможно изображение структурной схемы в масштабе. Та­кую модель относят к структурно-параметрическим . Ее приме­ром служит кинематическая схема механизма, на которой размеры упрощенно изображенных звеньев (длины линий-стержней, ра­диу­сы колес-окружностей и т. д.) нанесены в масштабе, что по­зволяет дать численную оценку некоторым исследуемым харак­теристи­кам.

Параметры модели подразделяются на входные, внутренние и выходные.

Входные (внешние) параметры отражают внешние требования к системе, их значения или характер изменения с той или иной точностью известны. Часть этих параметров, существенно влияю­щих на состояние и характеристики системы, называют управ­ляющими.

Внутренние параметры характеризуют состояние и свойства самой системы. Их значения вначале неизвестны и определя­ются в процессе исследований модели.

Часть входных и рассчитанных внутренних параметров сис­темы может использоваться в качестве исходных данных для мо­дели другой, взаимосвязанной, системы. Такие параметры назы­ва­ются выходными для рассмотренной системы и входными - для вновь рассматриваемой.

Так, для лифта, входными параметрами будут, например, высота подъема и масса груза, срок службы (они задаются, при­ходят извне), а внутренними - диаметр и материал троса (они определяются, характери­зуют систему и заранее неизвестны). Выходными параметрами будут размеры кабины лифта (явля­ются входными при проектировании шахты лифта).

 

 

Раздел II.

Моделирование работы несущих конструкций мостов и тоннелей с использованием универсаль­ных и проблемно-ориентированных программных комплексов.

 

Введение.

Все автоматизированные системы проектирования (САПР) должны, по Российским законам, соответствовать следующим требованиям стандартов:

Стандарт.08 - 80 классифицирует все САПР по ряду признаков:

1) По типу объекта проектирования. (САПР изделий машиностроения и приборостроения; САПР объектов строительства).

2) Разновидность объекта проектирования.

3) Сложность объекта проектирования.{< 10²-простые, (10²-10³)-средней сложн, (10³-10⁴)-сложн, (10⁴-10⁶)- очень сложн, > 10⁶-сверх сложн}.

4) Уровень автоматизации проектирования (меньше 25%- низкий, 25-50%-средний, больше 50%-высокий).

5) Комплексность автоматизации проектирования (одно- многоэтапные и комплексные (интегрированные)).

6) Характер проектных документов (текстовые, графические или совокупность).

7) Кол-во выпускаемых проектных документов(< 10⁵ док в год в формате A4- малая производительность, (10⁵-10⁶)-средняя пр-ть, > 10⁶-высокая пр-ть).

ГОСТ.21-81 устанавливает виды документов их комплектность по стадиям создания САПР.

 

Стадии создания не отличаются от стадий разработки технических объектов. Существенное отличие заключается только в разработке плана мероприятий по вводу САПР в действие (задание на строительные работы, санитарно-технические и т.д.).

При синтезе структуры САПР выделяют следующие этапы системного уровня:

1) Сбор данных о содержании и объёмах проектных работ (классы проектируемых объектов, размерность проектных задач). Результатом выполнения 1-ого этапа является ТЭО целесообразности создания САПР.

2) Построение маршрутов проектирования.

3) Установление зависимости между характеристиками моделей проектируемых объектов и требуемыми вычислительными ресурсами.

4) Определение структуры ТО САПР (САПР на отдельном АРМ, на базе ЛВС, 1 или много- уровневых САПР).

5) Выбор таковых ПМК, формулирование заданий на их формирование и адаптацию (использующиеся каталоги, программных средств имеющихся в фондах данной отрасли).

6) Выбор конкретной структуры и методов доступа ЛВС.

7) Составление моделей имитирующих функциональность САПР. По результатам полученным на предыдущих этапах формируется модель САПР как системы массового обслуживания. Моделирование позволяет выявить узкие места в маршрутах проектирования, определить загрузку узлов ЛВС, оценить проект САПР в целом.

8) Технико-экономический анализ проекта САПР. Оформление требуемой по ГОСТ 23501-81 документации, согласование сроков разработки и внедрения отдельных подсистем.

На сегодня САПР рассматривается как один из компонентов цепочки:

АСНИ – САПР – АСТПП – ГАП

АСТПП - автоматизированные системы технологической подготовки производства. ГАП-гибкое автоматизированное производство.

АСНИ иногда включаются в состав САПР, если речь идет о наукоемких изделиях. Изделие считается наукоемким, если затраты в них на НИОКР превышают 6% от общей стоимости жизненного цикла изделия. В традиционном машиностроении - 2, 3%.

 

КОМПАС-ГРАФИК.

Эффективность САПР.

Общий эффект от применения САПР складывается из двух компонент:

Э_САПР = Э_потр + Э_проект

Э_потр – годовой экономический эффект, получаемый потребителем изделий спроектированных в рамках САПР, благодаря тому, что эти изделия обладают повышенными потребительскими качествами.

Э_проект – годовой экономический эффект, полученный непосредственно в результате проектирования в рамках САПР.

Э_потр может быть оценена:

а) Э_потр = [Ц_опт - (С+Е_нK)]*N

Ц_опт – оптовая цена единицы изделия, С – себестоимость производства, К – капитальные затраты на реализацию цикла подготовки производства, Е_н – нормативный коэффициент окупаемости капитальных затрат (0, 15), N – годовой выпуск изделий.

Эта формула применяется в том случае, когда нет изделия-прототипа. Если оно существует, то см. б)

б) Э_потр = (З₁*а – З₂)*N

 

З₁ и З₂ – затраты на призводство изделия прототипа и нового изделия соответственно, а – коэффициент приведения показателей нового изделия к старому.

Э_проект оценивается в рамках проектной организации как:

Э_проект = Д - З_САПР, Д-доход,

З_САПР = S + S + S + … (стоимость технических средств, транспортных расходов, монтажа, электроэнергии, аренды здания, обучения персонала, и дополнительных затрат S_доп).

S_доп = S + S + S + …(стоимость предпроектных исследований, разработки архитектуры САПР и расходы, связанные с разработкой оригинальных компонент САПР (ЛО, ПО, ТО и т.д.)).

Доход (Д) в проектных организациях может быть получен за счет сохранения персонала и возрастания обслуживаемого потока заявок на проектирование.

В приведенных формулах не учтены текущие затраты на эксплуатацию САПР, связанные с проведением профилактических и ремонтных работ, сменой расходных материалов и т.д.

 

Продукты. Лира.

Лир-Визор | Лир-Арм | Лир-Стк | Сечение | Стальной сортамент | ЛирАрм Локальный

Продукты. Лира. Лир-Визор

 

 

Интуитивная графическая среда пользователя ЛИР-ВИЗОР обеспечивает единые принципы работы с расчетной схемой как на этапе ее создания, так и на этапе анализа результатов расчета.

Продукты. Лира. Лир-Арм

 

Конструирующая система ЛИР-АРМ позволяет: · Объединять элементы расчетной схемы в конструктивный элемент, выполнить унификацию конструктивных элементов. · Подобрать площадь сечения арматуры железобетонных элементов балок, колонн, плит, оболочек. · Выполнить увязку продольного и поперечного армирования по длине конструктивного элемента. · Сформировать чертежи балок и колонн, создать файл DXF для работы в графических системах, поддерживающих данный формат.

 

 

Продукты. Лира. ЛИР-СТК

 

 

Конструирующая система ЛИР-СТК позволяет: · Объединить элементы расчетной схемы в конструктивный элемент, выполнить унификацию конструктивных элементов. · Подобрать сечения элементов металлических ферм, балок, колонн. · Проверить заданные сечения и определить коэффициенты использования сечений. · Выполнить вариантное проектирование конструктивных элементов, меняя сечения полок и стенок, схему ребер, материал. · Расширить сортамент сечений.

 

 

Продукты. Лира. Сечение

 

Программа СЕЧЕНИЕ позволяет: · Сформировать сечение произвольной формы, определить его геометрические характеристики, в том числе при кручении и сдвиге, определить положение главных центральных осей инерции сечения. · Включить данное сечение в библиотеку сечений для использования при назначении жесткостей элементов. · Получить изополя нормальных, касательных, главных и эквивалентных напряжений для отдельных загружений, расчетных сочетаний нагрузок и усилий.

 

Продукты. Лира. Сортамент

 

 

Программа " Стальной сортамент" применяется для создания новых и редактирования существующих баз данных стальных профилей, используемых в ЛИРЕ и в подсистеме ЛИР-СТК. С программой ЛИРА поставляются готовые файлы базы данных, которые охватывают широкий диапазон существующих профилей и сталей, при необходимости можно производить их корректировку

Раздел III.

Введение.

123456789Следующая ⇒

Поделиться: