Počítačově automatizovaný design - Computer-automated design

Design Automation obvykle odkazuje automatizace elektronického designu nebo Automatizace designu což je Konfigurátor produktu. Prodlužování Počítačem podporovaný design (CAD), automatizovaný design a Počítačově automatizovaný design (CAutoD)[1][2][3] více se zabývají širší škálou aplikací, jako např automobilové inženýrství, stavební inženýrství,[4][5][6][7] Kompozitní materiál design, řídicí technika,[8] dynamický identifikace systému a optimalizace,[9] finanční systémy, průmyslová zařízení, mechatronický systémy, ocelová konstrukce,[10] strukturální optimalizace,[11] a vynález nových systémů.[12]

Koncept CAutoD se možná poprvé objevil v roce 1963 v časopise IBM Journal of Research and Development,[1] kde byl napsán počítačový program.

  1. hledat logické obvody, které mají určitá omezení v návrhu hardwaru
  2. vyhodnotit tyto logiky z hlediska jejich rozlišovací schopnosti vůči vzorkům znakové sady, od nichž se očekává, že je rozpoznají.

Více nedávno se ukázalo, že tradiční CAD simulace je transformována na CAutoD biologicky inspirovanou strojové učení,[13] včetně heuristiky vyhledávací techniky jako evoluční výpočet,[14][15] a rojová inteligence algoritmy.[16]

Vedení návrhů podle vylepšení výkonu

Interakce v počítačově automatizovaném designu

Abychom uspokojili stále rostoucí poptávku po kvalitě a konkurenceschopnosti, je nyní iterativní fyzické prototypování často nahrazováno slovy „digitální prototypování „„ dobrého designu “, jehož cílem je splnit několik cílů, jako je maximální výkon, energetická účinnost, nejvyšší rychlost a nákladová efektivita. Problém s designem se týká hledání nejlepšího designu ve známém rozsahu (tj. Prostřednictvím „učení“ nebo „optimalizace“) a hledání nového a lepšího designu nad rámec stávajících (tj. Prostřednictvím tvorby a vynálezu). To odpovídá a problém s hledáním v téměř jistě vícerozměrném (vícerozměrném), multimodálním prostoru s jediným (nebo váženým) cílem nebo více cíli.

Normalizovaná objektivní funkce: náklady vs. fitness

Jako příklad lze použít jednoobjektový CAutoD, pokud objektivní funkce funguje buď jako a nákladová funkce , nebo inverzně, jako a fitness funkce , kde

,

je diferencovatelný za praktických omezení ve vícerozměrném prostoru, lze problém s návrhem vyřešit analyticky. Nalezení sad parametrů, jejichž výsledkem je nulová derivace prvního řádu a které splňují podmínky derivace druhého řádu, by odhalilo všechna lokální optima. Porovnání hodnot indexu výkonu všech lokálních optim spolu s hodnotami všech sad hraničních parametrů by pak vedlo ke globálnímu optimu, jehož odpovídající sada parametrů bude tedy představovat nejlepší design. V praxi však optimalizace obvykle zahrnuje více cílů a záležitosti týkající se derivátů jsou mnohem složitější.

Řešení praktických cílů

V praxi může být objektivní hodnota hlučná nebo dokonce nečíselná, a proto její informace o přechodu mohou být nespolehlivé nebo nedostupné. To platí zejména tehdy, když je problém víceúčelový. V současné době se mnoho návrhů a vylepšení provádí převážně manuálním procesem pokusů a omylů pomocí CAD simulace balík. Obvykle takové a posteriori učení nebo úpravy je třeba opakovat mnohokrát, dokud se neobjeví „uspokojivý“ nebo „optimální“ design.

Vyčerpávající vyhledávání

Teoreticky lze tento proces úpravy automatizovat pomocí počítačového vyhledávání, jako je např vyčerpávající vyhledávání. Protože se jedná o exponenciální algoritmus, nemusí v omezené době v praxi poskytovat řešení.

Hledání v polynomiálním čase

Jeden přístup k virtuální inženýrství a automatizovaný design je evoluční výpočet jako evoluční algoritmy.

Evoluční algoritmy

Pro zkrácení doby hledání lze místo toho použít biologicky inspirovaný evoluční algoritmus (EA), který je (nedeterministický) polynomiální algoritmus. EA s více cíli „vyhledávací tým“ lze propojit s existujícím balíčkem simulace CAD v dávkovém režimu. EA kóduje parametry návrhu (kódování je nutné, pokud jsou některé parametry jiné než číselné), aby bylo možné upřesnit více kandidátů prostřednictvím paralelního a interaktivního vyhledávání. V procesu vyhledávání 'výběr ‚se provádí pomocí 'přežití nejschopnějších ' a posteriori učení se. K získání další „generace“ možných řešení jsou některé hodnoty parametrů vyměňovány mezi dvěma kandidáty (operací nazvanou „crossover ') a nové hodnoty zavedené (operací nazvanou'mutace '). Tímto způsobem evoluční technika využívá informace o minulých pokusech podobně inteligentním způsobem jako lidský designér.

Optimální návrhy založené na EA mohou vycházet z existující databáze návrhářů návrháře nebo z počáteční generace náhodně získaných návrhů návrhů. Řada jemně vyvinutých špičkových kandidátů bude představovat několik automaticky optimalizovaných digitálních prototypů.

Existují weby, které demonstrují interaktivní evoluční algoritmy pro design. EndlessForms.com umožňuje vyvíjet 3D objekty online a nechat je vytisknout 3D. PicBreeder.org umožňuje udělat totéž pro 2D obrazy.

Viz také

Reference

  1. ^ A b Kamentsky, L.A. a Liu, C.-N. (1963). Počítačově automatizovaný design logiky rozpoznávání tisku s více písmy, IBM Journal of Research and Development, 7 (1), str.2
  2. ^ Brncick, M. (2000). Počítačově automatizovaný design a automatizovaná výroba, Phys Med Rehabil Clin N Am, srpen 11 (3), 701-13.
  3. ^ Li, Y. a kol. (2004). CAutoCSD - Evoluční vyhledávání a optimalizace umožnily návrh počítačového automatizovaného řídicího systému Archivováno 2015-08-31 na Wayback Machine. International Journal of Automation and Computing, 1 (1). 76-88. ISSN 1751-8520
  4. ^ KRAMER, GJE; GRIERSON, DE, (1989) POČÍTAČ AUTOMATIZOVANÝ NÁVRH KONSTRUKCÍ POD DYNAMICKÝM ZATÍŽENÍM, POČÍTAČEM A KONSTRUKCÍ, 32 (2), 313-325
  5. ^ MOHARRAMI, H; GRIERSON, DE, 1993, POČÍTAČEM AUTOMATIZOVANÝ NÁVRH RÁMŮ Z ŽELEZOBETONU, VESTNÍK STRUKTURÁLNÍHO INŽENÝRSKÉHO ASCE, 119 (7), 2036-2058
  6. ^ XU, L; GRIERSON, DE, (1993) POČÍTAČEM AUTOMATIZOVANÝ NÁVRH RÁMCŮ SEMIRIGIDNÍ OCELI, VESTNÍK STRUKTURÁLNÍHO INŽENÝRSKÉHO ASCE, 119 (6), 1740-1760
  7. ^ Barsan, GM; Dinsoreanu, M, (1997). Počítačově automatizovaný design založený na kritériích strukturálního výkonu, Mouchel Centenary Conference on Innovation in Civil and Structural Engineering, AUG 19-21, CAMBRIDGE ENGLAND, INOVACE V OBČANSKÉM A STRUKTURÁLNÍM INŽENÝRSTVÍ, 167-172
  8. ^ Li, Y. a kol. (1996). Genetický algoritmus automatizovaného přístupu k návrhu systémů řízení v posuvném režimu, Int J Control, 63 (4), 721-739.
  9. ^ Li, Y. a kol. (1995). Automatizace návrhu lineárních a nelineárních řídicích systémů pomocí Evolutionary Computation, Proc. IFAC Youth Automation Conf., Peking, Čína, srpen 1995, 53-58.
  10. ^ Barsan, GM, (1995) Počítačově automatizovaný návrh polotuhých ocelových konstrukcí podle EUROCODE-3, Nordic Steel Construction Conference 95, JUN 19-21, 787-794
  11. ^ Gary J. Gray, David J. Murray-Smith, Yun Li a kol. (1998). Identifikace nelineární struktury modelu pomocí genetického programování, Control Engineering Practice 6 (1998) 1341—1352
  12. ^ Yi Chen, Yun Li, (2018). Návrh podporovaný výpočetní inteligencí: V průmyslové revoluci 4.0, CRC Press, ISBN  9781498760669
  13. ^ Zhan, Z.H., et al. (2011). Evoluční výpočet splňuje strojové učení: průzkum, IEEE Computational Intelligence Magazine, 6 (4), 68-75.
  14. ^ Gregory S. Hornby (2003). Generativní zastoupení pro návrhové systémy automatizované počítačem, NASA Ames Research Center, Mail Stop 269-3, Moffett Field, CA 94035-1000
  15. ^ J. Clune a H. Lipson (2011). Vyvíjení trojrozměrných objektů pomocí generativního kódování inspirovaného vývojovou biologií. Sborník příspěvků z Evropské konference o umělém životě. 2011.
  16. ^ Zhan, Z.H., et al. (2009). Adaptivní optimalizace roje částic, transakce IEEE na systémech, člověku a kybernetice, část B (kybernetika), svazek 39, č. 6. 1362-1381

externí odkazy