- •1.Необходимость и актуальность использования сапр при проектировании эс.
- •2. Этапы проектирования эс и возможности их автоматизации.
- •3. Этапы разработки электронной аппаратуры (техническое предложение, эскизный проект, технический проект).
- •4. Виды обеспечения сапр.
- •5. Классификация электронной аппаратуры.
- •6. Требования, предъявляемые к конструкциям эа.
- •7. Модульный принцип конструирования, иерархия уровней проектирования.
- •8. Методы изготовления печатных плат
- •9. Классы точности печатных плат, топологические нормы, материалы печатных плат.
- •10. Математические модели принципиальных схем с использованием графов.
- •11. Задача покрытия. Критерии и ограничения, алгоритмы решения.
- •12. Задача компоновки. Критерии и ограничения, алгоритмы решения.
- •13. Задача размещения. Критерии и ограничения, классификация алгоритмов.
- •14. Трассировка соединений. Критерии и ограничения, этапы решения задачи трассировки.
- •15. Классификация алгоритмов трассировки, бессеточные трассировщики.
- •16. Волновой алгоритм трассировки соединений.
- •17. Лучевой алгоритм трассировки соединений.
- •18. Общие сведения о задачах схемотехнического проектирования, возможность автоматизации задач сп.
- •19. Постановка задачи схемотехнического моделирования. Компонентные и топологические уравнения
- •20. Математические модели пассивных и активных элементов.
- •21. Формирование топологических уравнений методом узловых потенциалов. Моделирование статического режима.
- •22. Моделирование переходных процессов.
- •23. Оптимизация проектных решений. Параметрическая и структурная оптимизация. Критерии оптимальности.
- •24. Обзор современных сапр электроники и машиностроения, eda,cad, cam системы.
- •1.Необходимость и актуальность использования сапр при проектировании эс.
- •2. Этапы проектирования эс и возможности их автоматизации.
23. Оптимизация проектных решений. Параметрическая и структурная оптимизация. Критерии оптимальности.
1. Общие сведения о задаче оптимизации.
Под оптимизацией в общем случае понимают процесс улучшения какого либо из параметров объекта.
Цели оптимизации выражаются в критерии оптимальности – правиле предпочтения сравниваемых вариантов. Основу критерия оптимальности составляет целевая функция F(X), аргументами которой являются управляемые параметры (вектор X).
В постановку задачи могут также входить ограничения типа равенств Ψ(X) = 0 и неравенств φ(X) > 0.
Область пространства управляемых параметров, в которой выполняются заданные ограничения, называется допустимой областью XД. При наличии ограничений говорят об условной оптимизации, при отсутствии – о безусловной оптимизации.
Таким образом, формулировка задачи оптимизации при проектировании имеет вид: экстремизировать целевую функцию F(X) в области XД, при заданных ограничениях:
(1)
где XД = {X | Ψ(X) = 0, φ(X) > 0}.
Задача оптимизации в такой постановке есть задача математического программирования. Если F(X) и ограничения имеют некоторый специальный вид, то задача (1) относится к задачам одного из разделов математического программирования.
Если все функции линейны, имеем задачу линейного программирования. Если хотя бы одна из функций F(X), Ψ(X) или φ(X) нелинейная – задачу нелинейного программирования. Если все или часть параметров являются дискретными величинами – задачу дискретного программирования. Дискретное программирование является целочисленным, если X, принадлежит множеству целых чисел.
Оптимизация имеет место на всех уровнях проектирования РЭС: при разработке физической структуры компонентов, разработке функциональных и принципиальных схем, оптимизация на конструкторском уровне проектирования.
При оптимизации на схемотехническом уровне оптимизируемыми выходными параметрами могут являться задержка распространения сигнала, потребляемая мощность, коэффициент усиления, полоса пропускания и т.д. В качестве управляемых параметров обычно используют только параметры пассивных элементов – R, C, L. Как правило, это задачи нелинейного программирования с непрерывными переменными.
Оптимизация на конструкторском уровне связана с задачами коммутационно-монтажного проектирования: компоновкой, размещением, трассировкой. Эти задачи связаны с выбором структуры, то есть являются задачами структурной оптимизации, большинство из них может быть сведено к задачам целочисленного линейного программирования.
Таким образом, задачи оптимизации можно разделить на две группы:
задачи параметрической оптимизации, они формулируются в виде задач нелинейного программирования с нелинейными переменными;
задачи структурной оптимизации, которые, как правило, имеют комбинаторный характер (оптимальный вариант ищется в конечном множестве).
2. Критерии оптимальности.
2.1 Частные критерии оптимальности. В этом случае в качестве критерия оптимальности F(X) выбирается один из выходных параметров схемы и подвергается оптимизации (максимизации или минимизации). Например, схему можно оптимизировать по быстродействию, накладывая ограничения на потребляемую мощность, или наоборот.
Недостаток частого критерия – выбор только одного параметра для улучшения, на остальные лишь накладываются условия работоспособности.
2.2 Максиминный критерий. Критерии данного вида возникли в результате желания проектировщиков на каждом шаге оптимизации контролировать все выходные параметры, выбирать наихудший из них и именно его улучшать до тех пор, пока какой либо следующий выходной параметр не займет его место и не станет наихудшим, для этой цели используется критерий вида
F(x) = min [ai fi(x)],
где m – число выходных параметров; ai – весовой коэффициент, fi(x) – выходной параметр.
В этом случае говорят о максиминном критерии (требует максимизации).
Критерий вида , называется минимаксным (требует максимизации).
2.3 Критерии аддитивного типа (обобщенные). В них целевая функция формируется в результате сложения нормированных выходных параметров:
.
Если ai – положительны, то fi(x) – нужно максимизировать, если отрицательны, то минимизировать.
2.4 Мультипликативные критерии. В них целевая функция имеет вид:
.
Здесь в числителе перемножены все выходные параметры, требующие максимизации, а в знаменателе – минимизации.
Статистические критерии. В них целевой функцией является вероятность выполнения всех заданных условий работоспособности. Однако, их использование требует в процессе оптимизации многократного выполнения статистического анализа методом Монте-Крало, что крайне неэффективно по затратам машинного времени.