система управление язык spice

CAE (Computer - aided engineering) -- общее название для программ и программных пакетов, предназначенных для решения различных инженерных задач: расчётов, анализа и симуляции физических процессов. Расчётная часть пакетов чаще всего основана на численных методах решения дифференциальных уравнений. Современные системы автоматизации инженерных расчётов (CAE) применяются совместно с CAD-системами (зачастую интегрируются в них, в этом случае получаются гибридные CAD/CAE-системы).

CAE-системы -- это разнообразные программные продукты, позволяющие при помощи расчётных методов (метод конечных элементов, метод конечных разностей, метод конечных объёмов) оценить, как поведёт себя компьютерная модель изделия в реальных условиях эксплуатации. Помогают убедиться в работоспособности изделия, без привлечения больших затрат времени и средств.

Функции CAЕ-систем

Функции CAЕ-систем довольно разнообразны, так как связаны с проектными процедурами анализа, моделирования, оптимизации проектных решений. При функциональном проектировании ССУ тип используемой CAЕ-системы будет определяться уровнем описания СУ: уровень системы в целом; уровень устройств СУ; уровень элементов устройств СУ.

В состав CAЕ-систем объектов электрической природы как правило включают программы расчета:

· частотных характеристик;

· расчета установившихся процессов (анализ статики);

· расчет переходных процессов (анализ динамики);

· расчет шумов, спектров, вариации температуры;

· статистический анализ по методу Монте-Карло;

· расчет чувствительности;

· расчет наихудшего случая;

· учет задержек распространения сигналов в цифровых компонентах;

· параметрическую оптимизацию.

Большинство современных CAE-систем для проектирования электронных устройств используют формат SPICE. Это формат входного языка проектирования, который поддерживается большинством универсальных САПР электронных устройств: Protel, OrCAD, MicroCAP, Proteus и др. Эти САПР можно использовать при проектировании ССУ на уровнях системы в целом и устройств СУ

В состав CAE-систем, традиционно называемые машиностроительными, прежде всего включают программы для моделирования полей физических величин, в том числе анализа прочности, который чаще всего выполняется в соответствии с МКЭ. Такие САПР применяются при проектировании элементов устройств СУ.

Формат SPICE

Язык предназначен для описания электрических цепей разной сложности, и он используется для расчета схем во временной и частотной областях, а также в статическом режиме. Эти типы расчетов используются в инженерной практике наиболее часто. При проведении моделирования все элементы схемы заменяются их математическими моделями. Таким образом, SPICE-модели являются полными.

Язык SPICE и системы на его основе используются во многих САПР; существуют разные их модификации. Например, в системе OrCAD 9.2 используется программа PSPICE. Заметим, что в системе OrCAD предусмотрен расчет логических устройств на основе булевой алгебры. Помимо PSPICE существуют и другие программы WinSPICE (некоммерческая программа, распространяется свободно), HSPICE, XSPICE и др. Языки, используемые во всех системах, имеют незначительные отличия и дополнения по сравнению с изначальной версией SPICE.

Язык SPICE может быть использован для моделирования цифровых узлов с использованием только электрических сигналов. Это подразумевает использование полных SPICE-моделей микросхем. Основная сложность, возникающая при полном моделировании внутренней электрической схемы микросхемы при автоматизированном проектировании, связана с размерностью вычислительной задачи и высоким порядком систем уравнений, описывающих цифровой узел. Уже для микросхем средней степени интеграции объем вычислений становится неоправданно большим.

Одним из методов, позволяющих существенно сократить размерность задачи, является использование макромоделей. Однако их удается построить только для очень ограниченного класса цифровых элементов -- триггеров и логических элементов.

Еще одной трудностью, возникающей на пути полного схемотехнического моделирования цифрового узла на основе SPICE-моделей составляющих его элементов, является отсутствие в свободном доступе принципиальных электрических схем, тем более с номиналами пассивных и характеристиками активных элементов. Напротив, большинство крупных фирм старается сохранить эту информацию в тайне (особенно для новых разработок).

В технической документации на микросхемы они лишь иногда приводят структурную схему, которая не дает практически ничего для составления SPICE-моделей.

Виды анализа SPICE

· AC анализ;

· DC анализ;

· анализ DC transfer curve;

· анализ шумов;

· анализ передаточной функции;

· анализ переходных процессов.

Пример использования PSICE в OrCAD 9.2

Схема повышающего конвертора

Рисунок 4.1 -- Повышающий ИСН с транзистором IRFJ120 в силовой цепи

Проведем анализ методом Монте-Карло и проанализируем выходную мощность на R5. Статистический анализ по методу Монте-Карло производится при статистическом разбросе параметров, описанных по директиве.MODEL. Введем в параметры элементов R_VD и C_out статический разброс параметров:

Рисунок 4.2 -- Параметры статического разброса элементов

Рисунок 4.3 -- Параметры моделирования

Рисунок 4.4 -- Результаты моделирования

В результате проведенного анализа методом Монте Карло при N=10, выходная мощность с наибольшей вероятностью в 30% находиться на интервалах 8.428m - 8.434m Вт, а с наименьшей вероятностью 15% - на интервалах 8.397m - 8.417m и 8.434 - 8.447m Вт.

3.1. Aвтоматизированное проектирование (computer – aided design – CAD)

Представляет собой технологию, состоящую в использовании компьютерных систем для облегчения создания, изменения, анализа и оптимизации проектов. Таким образом, любая программа, работающая с компьютерной графикой, так же как и любое приложение, используемое в инженерных расчетах, относится к системам автоматизированного проектирования. Другими словами, множество средств CAD простирается от геометрических прогpaмм для работы с формами до специализированных приложений для анализа и оптимизации. Между этими крайностями умещаются программы для анализа допусков, расчета масс инерционных свойств, моделирования методом конечных элементов и визуализации результатов анализа. Самая основная функция CAD – определение геометрии конструкции (детали механизма, архитектурные элементы, электронные схемы, планы зданий и т.п.), поскольку геометрия определяет все последующие этапы жизненного цикла продукта. Для этой цели обычно используются системы разработки рабочих чертежей и геометрического моделирования. Вот почему эти системы обычно и считаются системами автоматизированного проектирования. Более того, геометрия, определенная в этих системах, может использоваться в качестве основы для дальнейших операций в системах САЕ и САМ. Это одно из наиболее значительных преимуществ CAD, позволяющее экономить время и сокращать количество ошибок, связанных с необходимостью определять геометрию конструкции с нуля каждый раз, когда она требуется в расчетах. Можно, следовательно, утверждать, что системы автоматизированной разработки рабочих чертежей и системы геометрического моделирования являются наиболее важными компонентами автоматизированного проектирования.

3.2. Автоматизированное производство (computer – aided manufacturing – САМ)

CAM – это технология, состоящая в использовании компьютерных систем для планирования, управления и контроля операций производства через прямой или косвенный интерфейс с производственными ресурсами предприятия. Одним из наиболее зрелых подходов к автоматизации производства является числовое программное управление (ЧПУ, numerical control – NC). ЧПУ заключается в использовании запрограммированных команд для управления станком, который может шлифовать, резать, фрезеровать, штамповать, изгибать и иными способами превращать заготовки в готовые детали. В наше время компьютеры способны генерировать большие программы для станков с ЧПУ на основании геометрических параметров изделий из базы данных САD и дополнительных сведений, предоставляемых оператором. Исследования в этой области концентрируются на сокращении необходимости вмешательства оператора.

Еще одна важная функция систем автоматизированного производства – программирование роботов, которые могут работать на гибких автоматизированных участках, выбирая и устанавливая инструменты и обрабатываемые детали на станках с ЧПУ. Роботы могут также выполнять свои собственные задачи, например, заниматься сваркой, сборкой и переносом оборудования и деталей по цеху.

Планирование процессов также постепенно автоматизируется. План процессов может определять последовательность операций по изготовлению устройства от начала и до конца на всем необходимом оборудовании. Хотя полностью автоматизированное планирование процессов, как уже отмечалось, практически невозможно, план обработки конкретной детали вполне может быть сформирован автоматически, если уже имеются планы обработки аналогичных деталей. Для этого была разработана технология группировки, позволяющая объединять поxoжие детали в семейства. Детали считаются подобными, если они имеют общие производственные особенности (гнезда, пазы, фаски, отверстия и т.д.). Для автоматического обнаружения схожести деталей необходимо, чтобы база данных CAD содержала сведения о таких особенностях. Эта задача осуществляется при помощи объектно-ориентированного моделирования или распознавания элементов.

Вдобавок, компьютер может использоваться для тoгo, чтобы выявлять необходимость заказа исходных материалов и покупных деталей, а также определять их количество исходя из графика производства. Называется такая деятельность планированием технических требований к материалу (material requirements planning – MRP). Компьютер может также использоваться для контроля состояния станков в цехе и отправки им соответствующих заданий.

3.3. Автоматическое конструирование (computer – aided engineering – САЕ)

CAE– это технология, состоящая в использовании компьютерных систем для анализа геометрии CAD, моделирования и изучения поведения продукта для усовершенствования и оптимизации eгo конструкции. Средства САЕ могут осуществлять множество различных вариантов анализа. Программы для кинематических pacчетов, например, способны определять траектории движения и скорости звеньев в механизмах. Программы динамического анализа с большими смещениями могут использоваться для определения нагрузок и смещений в сложных составных устройствах типа автомобилей. Прогpаммы верификации и анализа логики и синхронизации имитируют работу сложных электронных цепей.

По всей видимости, из всех методов компьютерного анализа наиболее широко в конструировании используется метод конечных элементов (finite element method – FЕМ). С eгo помощью рассчитываются напряжения, деформации, теплообмен, распределение магнитного поля, потоки жидкостей и другие задачи с непрерывными средами, решать которые каким-либо иным методом оказывается просто непрактично. В методе конечных элементов аналитическая модель структуры представляет собой соединение элементов, благодаря чему она разбивается на отдельные части, которые уже могут обрабатываться компьютером.

Как отмечалось ранее, для использования метода конечных элементов нужна абстрактная модель подходящего уровня, а не сама конструкция. Абстрактная модель отличается от конструкции тем, что она формируется путем исключения несущественных деталей и редуцирования размерностей. Например, трёхмерный объект небольшой толщины может быть представлен в виде двумерной оболочки. Модель создается либо в интерактивном режиме, либо автоматически. Готовая абстрактная модель разбивается на конечные элементы, образующие аналитическую модель. Программные средства, позволяющие конструировать абстрактную модель и разбивать ее на конечные элементы, называются пpeпpoцессорами (preprocessors). Проанализировав каждый элемент, компьютер собирает результаты воедино и представляет их в визуальном формате. Например, области с высоким напряжением могут быть выделены красным цветом. Программные средства, обеспечивающие визуализацию, называются пocтпpoцeccoрами (postprocessors). Существует множество программных средств для оптимизации конструкций.

Хотя средства оптимизации могут быть отнесены к классу САЕ, обычно их рассматривают отдельно. Ведутся исследования возможности автоматического определения формы конструкции путем объединения оптимизации и анализа.

В этих подходах исходная форма конструкции предполагается простой, как, например, у прямоугольного двумерного объекта, состоящего из небольших элементов различной плотности. Затем выполняется процедура оптимизации, позволяющая определить конкретные значения плотности, позволяющие достичь определенной цели с учетом ограничений на напряжения. Целью часто является минимизация веса. После определения оптимальных значений плотности рассчитывается оптимальная форма объекта. Она получается отбрасыванием элементов с низкими значениями плотности.

Замечательное достоинство методов анализа и оптимизации конструкций заключается в том, что они позволяют конструктору увидеть поведение конечного продукта и выявить возможные ошибки до создания и тестирования реальных прототипов, избежав определенных затрат. Поскольку стоимость конструирования на последних стадиях разработки и производства продукта экспоненциально возрастает, ранняя оптимизация и усовершенствование (возможные только благодаря аналитическим средствам САЕ) окупаются значительным снижением сроков и стоимости разработки.

Таким образом, технологии CAD, САМ и САЕ заключаются в автоматизации и повышении эффективности конкретных стадий жизненного цикла продукта. Развиваясь независимо, эти системы еще не до конца реализовали потенциал интеграции проектирования и производства. Для решения этой проблемы была предложена новая технология, получившая название компьютеризированного интегрированного производства (computer – integrated manufacturing – СIМ). CIM пытается соединить «островки автоматизации» вместе и превратить их в бесперебойно и эффективно работающую систему. CIM подразумевает использование компьютерной базы данных для более эффективного управления всем предприятием, в частности бухгалтерией, планированием, доставкой и другими задачами, а не только проектированием и производством, которые охватывались системами CAD, САМ и САЕ. CIM часто называют философией бизнеса, а не компьютерной системой.

4. Обзор программного обеспечения CAE
(Computer Aided Engineering)

По прогнозу аналитиков в ближайшие годы количество пользователей компьютерных систем инженерного анализа (Computer-Aided Engineering, CAE) вырастет вдвое. CAE-программы являются частью средств управления жизненным циклом изделия (Product Lifecycle Management, PLM). Уже сейчас около 25% инвестиций в PLM приходится на долю CAE, и эта часть будет увеличиваться, так как по темпу годового роста сегмент инженерного анализа опережает рынок PLM в целом.

Главные причины бума в области CAE - быстрый рост вычислительной мощности компьютеров и признание роли компьютерного моделирования для повышения качества продукции, ускорения выпуска новых изделий и снижения затрат на разработку. В течение длительного времени предприятия скептически относились к системам CAE, считая результаты традиционных методик расчета более точными. Тем не менее, растёт число проектов, обязанных своим успехом применению CAE, а у производственников расширяется опыт работы с новыми технологиями. Кроме того, CAE-продукты становятся удобнее в эксплуатации. Огромное значение имеет и то, что совершенствование аналитического ПО сопровождается снижением стоимости и повышением доступности высокопроизводительных компьютеров, так как инженерные расчёты требуют большой вычислительной мощности. Раньше для них были нужны мощные серверы и специализированные рабочие станции, а теперь достаточно настольных ПК. Более того, те расчёты, которые прежде требовали нескольких дней или недель, теперь выполняются за пару часов.

По мнению аналитиков, рынок CAE может расти быстрее, чем на 10% в год. Дело в том, что возможности этой технологии выходят за рамки простого повышения производительности труда конструкторов. Она позволяет ускорить выпуск продукции в продажу, снизить затраты на гарантийное обслуживание и, что самое главное, производить изделия лучшего качества, которые реже ломаются и более безопасны. Самые передовые предприятия уже сейчас считают внедрение CAE задачей номер один. Однако подавляющее большинство западных производственников не торопятся с переходом на эту технологию.

Почему? Любое нововведение вызывает перемены в привычном стиле работы, связано с неизбежным риском и заставляет решать множество вопросов. Основные вопросы:

1. Как узнать, что сотрудники правильно интерпретируют результаты моделирования?

2. Способно ли виртуальное моделирование заменить стендовые испытания?

3. Хватит ли у сотрудников опыта и образования, чтобы использовать CAE?

4. Захотят ли сотрудники выполнять новую работу?

Все эти вопросы, безусловно, правильные. Однако некоторые предприятия уже нашли ответ на них, успешно внедрив технологию CAE и выпустив с её помощью удачные изделия.

Чтобы оценить перспективы CAE, вспомним, какие технологии вызывали в прошлом аналогичные революционные перемены. Например, 35 лет назад Национальный научный фонд США назвал появление систем автоматизированного проектирования (Computer – Aided Design, CAD) самым выдающимся событием с точки зрения повышения производительности труда со времён изобретения электричества. Тогда наиболее прозорливые руководители, поверившие в огромный потенциал CAD, буквально «пробивали» внедрение новой технологии на своих предприятиях, преодолевая сопротивление сотрудников, которое объясняется тем, что людям, совершенно не знакомым с компьютером, приходилось коренным образом менять привычные способы работы и оставлять без применения почти весь накопленный опыт. Тем не менее, их удалось убедить в преимуществах новой технологии и уговорить пройти длительную переподготовку. Можно быть уверенными, что смена отношения к САЕ-системам также не за горами.

Аналогичный путь уже прошла индустрия электронного проектирования. Сначала CAD-системы применялись лишь для трассировки печатных плат. Однако по мере развития технологии автоматизации проектирования базовые CAD отошли на второй план, а первое место заняли продукты, которые помимо физической трассировки выполняли моделирование и анализ. В результате, сейчас в электронном проектировании первую скрипку играет CAE, а CAD-системы, тесно интегрированные с CAE, занимают важное, но менее заметное положение. Именно так же будут развиваться события в сфере машиностроительного проектирования.

Постоянные трудности в разработке и сокращение сроков промышленных изделий поставили инженеров перед необходимостью сочетания эффективных методов для изучения особенностей поведения изделий с созданием реального прототипа. Практическое решение реальных промышленных задач механики, как правило, сводится к решению систем дифференциальных уравнений в частных производных. В 50-е годы были предприняты первые попытки приложения матричных методов к непрерывным структурам путем дискретизации на конечное число областей с заданными функциями аппроксимации неизвестных параметров. Появление электронно-вычислительной техники в 60-х годах оказало существенное влияние на аппарат численных методов, и дальнейшее их развитие неразрывно связано с прогрессом в области вычислительной техники.

Воплотившись в универсальных программных пакетах (получивших название Computer Aided Engineering - САЕ-системы), численные методы, в момент появления представлявшие только узконаучный интерес, за короткое время получили широкое распространение в инженерной среде. Полностью вытеснив старые методы, применяемые на стадии проектирования изделий, они стали основным средством при углубленном поверочном расчете.

Такая особенность методов, как работа с большими массивами данных, потребовала создания эффективных средств подготовки данных и обработки полученных результатов. В конце 70-х в расчетные пакеты был введен интерактивный режим работы. Это существенно упростило и ускорило процесс решения задач. Стало возможным использовать интерактивную графику для ввода и проверки геометрии модели, заданных свойств материала и граничных условий перед началом счета. Графическая информация предоставила возможность удобного визуального контроля результатов решения - зачастую единственно возможного способа оценки.

Стремительное развитие и распространение персональных компьютеров в последние годы привело к тому, что тяжелые расчетные программные пакеты стали доступны широчайшему кругу пользователей, постепенно спускаясь с многопроцессорных платформ сначала на рабочие станции UNIX, а затем и на ПК. Если в 1997 году, по статистическим данным, около 79% инсталляций систем САЕ приходилось на UNIX-платформы, то в 2000 году более 50% инсталляций будет приходиться на персоналки. За последний год на североамериканском рынке в сегменте компьютерных технологий наблюдается почти 25%-ный рост объемов, что в несколько раз превышает общие темпы роста по промышленности, при этом оборот рынка компьютерных технологий вышел на первое место по суммарному обороту, потеснив автомобильную отрасль. Это дает основания полагать, что в ближайшее время мы станем свидетелями бума компьютерных технологий, сравнимого по масштабам и последствиям только с появлением персональных компьютеров.

Современные САЕ-системы

Современные САЕ-системы представляют собой мощные средства инженерного анализа с развитым сервисным инструментарием, успешно применяющиеся для решения всех практических задач. В настоящее время на рынке представлено большое количество самых разнообразных расчетных пакетов. Рассмотрим программные продукты, основанные на методах конечных элементов (FEA), конечных (контрольных) объемов (control volumes) и т.д., которые традиционно применяются для решения задач прочности, электромагнитных полей, тепла, механики жидкостей и газов (CFD), акустики, моделирования техпроцессов и других инженерных проблем. Анализ динамики развития САЕ-систем позволяет выделить следующие основные тенденции и актуальные направления:

• многодисциплинарность;
• повышение скорости и эффективности;
• повышение доступности тяжелых технологий.

Рассмотрим подробнее каждое из этих направлений.

Многодисциплинарность

Любая из представленных на сегодняшнем рынке систем при своем появлении являлась специализированной и ориентированной на проблематику только одной области - вычислительной гидрогазодинамики, прочности и т.д. вследствие различия математического аппарата решения каждого из этих типов. Однако в процессе развития программных продуктов стала очевидной необходимость организации связи между разнородными типами анализа. Так, например, имея поле давлений и температур по результатам аэродинамического расчета, было бы эффективно и разумно использовать их как исходные данные внешних нагрузок для проведения прочностного анализа. Следует отметить, что именно тематика взаимодействия жидкостей и газов с деформируемой конструкцией является сегодня одной из самых актуальных и быстроразвивающихся.

Практически реализовать такую возможность можно двумя путями, а именно:

• многодисциплинарностью в рамках одного пакета;
• интеграцией разнородных пакетов.

Оба направления, являясь взаимодополняющими, активно поддерживаются в настоящее время всеми известными производителями программного обеспечения (ПО). Так, например, комплекс ANSYS, будучи исключительно прочностным, в дальнейшем расширил области применения и последовательно включил теплофизику, электромагнитные поля и гидрогазодинамику. Благодаря этому стало возможным решать не только задачи в каждой из вышеприведенных областей, но и так называемые связанные задачи (например, индукционный нагрев токопроводящих структур, и далее - термодеформации). Надо отметить, что теперь самой фирмой ANSYS комплекс позиционируется как многодисциплинарный (multiphysics), и именно это его свойство является одним из важнейших в конкурентной борьбе. О важности многодисциплинарных связанных задач говорит осуществленная в 1999 году покупка фирмой ANSYS компании Centric Engineering Systems, Inc и системы Spectrum, основанной на алгоритмах произвольного контактного взаимодействия эйлеровых (традиционно применяемых для моделирования механики жидкостей и газов) и лагранжевых (механика сплошных сред) структур произвольного вида - ALE. Ожидается, что усиленный таким образом ANSYS будет сверхэффективным инструментом для решения связанных многодисциплинарных задач сверхбольшой размерности. Возможность передачи поля давлений и температур из газодинамического анализа в прочностной блок на сегодняшний день имеется практически у всех известных разработчиков тяжелых инженерных систем: из CFDesign в NASTRAN (MSC), из PAMFLOW в РАМCRASH…

В этом проявляется и стремление крупных разработчиков ПО (так же, как и производителей «железа») упрочить свои позиции на рынке путем покупки достаточно известных систем среднего и даже тяжелого уровня. В области САПР - это недавняя покупка фирмой PTC (Pro/Engineer) пакета CADDS и чуть ранее - расчетной системы Mechanica; Unigraphics и Dassault - систем Solid Edge и SolidWorks соответственно. В сфере конечно-элементных пакетов - покупка в 1999 году MSC - MARC и пр.

Одним из новейших методов, позволяющих реализовать в рамках одной программы прямое взаимодействие деформируемых конструкций с потоками жидкостей и газов, является так называемое произвольное лагранж-эйлерово взаимодействие. Первые научные публикации, посвященные этой тематике, появились в 1988 году. Среди известных авторов, активно работающих в этой области, можно назвать Томаса Хьюджеса (Thomas J.R. Hughes) (перешедшего теперь вместе со своим пакетом Spectrum в ANSYS) и Тэда Белышко (Ted Belyshko). Другим подтверждением явно оформившейся тенденции в развитии конечно-элементных пакетов является LS-DYNA (LSTC - Livermore Software Technology Corp), известная своей ориентацией исключительно на высоконелинейные и быстротекущие термомеханические процессы и основанная на явной схеме интегрирования по времени (модифицированный метод центральных разностей). Первичный код программы был разработан как средство для решения задач контактного взаимодействия оболочечных конструкций. В дальнейшем под воздействием запросов со стороны военно-промышленного комплекса США и автомобильной и авиакосмической отраслей в программу были включены и успешно решаются задачи гидро- и газодинамики, причем основное внимание уделяется связанным задачам. Реализация механизма взаимодействия жидкостей и газов с деформируемой конструкцией сделала возможным моделирование взрывного воздействия на конструкции (скажем, подводного взрыва на под- или надводные суда с разрушением последних, взрыва на борту летательных аппаратов или штамповки взрывом, поведения жидкостей с открытой поверхностью в деформируемых тонкостенных конструкциях, каковыми являются все топливные баки аэрокосмической индустрии, и др.).

Кроме того, в результате многолетнего сотрудничества фирм ANSYS, Inc. и LSTC в программу ANSYS была полностью интегрирована система LS-DYNA. Это иллюстрирует еще одно направление современного рынка - планомерное включение в один пакет двух типов решателей (ранее присутствовавших только по отдельности и, таким образом, строго задававших область применения той или иной программы). Соединение в одной программной оболочке традиционных неявных методов решения с обращением матриц и явной схемы, как это произошло с ANSYS и LS-DYNA, позволяет полностью использовать преимущества обоих методов и осуществлять переход с одного метода на другой в процессе решения задачи. С учетом предназначения каждого и с использованием функции перехода могут быть решены задачи динамического поведения предварительно напряженных конструкций (попадание птицы в преднапряженную турбину двигателя, сейсмический анализ сооружений, нагруженных, например, собственным весом, и т.п.), а также задачи исследования разгрузки конструкций, подвергнутых большим деформациям (упругое пружинение тонкого штампованного листа и т.д.). За последние несколько лет преимущества использования обеих схем настолько очевидны, что многие производители стали включать в свои программы недостающую: в 1999 году в LS-DYNA появились свои собственные неявные решатели (используются методы разреженных матриц, предопределенных сопряженных градиентов, Ланцоша (Lanczos)). То же самое прослеживается во всех системах, ориентированных на нелинейные задачи: системы ABAQUS, MARC имеют и явные и неявные решатели. Таким образом, все известные конечно-элементные системы (за исключением пока I-DEAS и COSMOS) имеют обе схемы. Вполне вероятно, что в ближайшие пять лет конечно-элементные системы, как и системы среднего уровня, включат оба метода.

В то же время в силу очевидных трудностей при разработке собственными средствами многих разнородных решений практически все известные разработчики программного обеспечения стремятся создать прямые интерфейсы к известному ПО в смежных областях. В качестве иллюстрации можно привести общеевропейский проект CISPAR, начатый в 1995 году. Заказчиками являются AeroSpatiale, Daimler-Chrysler, Sulzer Innotech и др. Суть проекта - создание универсальной библиотеки COCOLIB, связывающей разнородные специализированные гидрогазодинамические (CFD) и известные прочностные пакеты (ANSYS, ABAQUS, NASTRAN и др.) с целью решения связанных задач, а также осуществляющей с определенной периодичностью цикл «CFD-расчет => выдача результатов в COCOLIB => передача из COCOLIB в прочностной пакет => прочностной анализ => выдача напряженно-деформированного состояния в COCOLIB => полная перестройка сетки, моделирующая движение деформируемых тел и изменение областей интергрирования для CFD, => CFD-расчет». Для этого проекта была выбрана CFD-система STAR-CD (Computational Dynamics, Inc.). Объявлено, что в 1999 году система COCOLIB будет открыта для широкого использования.

Повышение скорости и эффективности

В приложении к рассматриваемому ПО общие требования, предъявляемые к любому продукту на современном рынке, могут быть переформулированы следующим образом: минимизация временных затрат при максимальном количестве принятых инженерных решений и максимальной всесторонности и глубине анализа. Процесс решения любой задачи состоит из трех этапов: постановка и подготовка исходных данных - создание модели, приложение начальных и граничных условий и нагрузок (так называемый препроцессинг), непосредственно решение, а также просмотр и обработка результатов расчета (постпроцессинг). Известно, что при решении практических задач временные затраты в процентном отношении составляют: около 40% - препроцессинг, 20% - решение и 40% - постпроцессинг. Первый и третий этапы, а именно пре-и постпроцессинг (около 80% суммарного времени), в большинстве случаев осуществляются средствами единого графического интерфейса. Следовательно, определяющим параметром является интенсивность пользовательской работы с графической оболочкой программы, то есть эффективность рабочего окружения; для сокращения же общего времени необходимо повышать:

• эффективность рабочего окружения;
• эффективность решателей (solver);
• спектр возможностей.

Эффективность рабочего окружения

Наиболее очевидным и необходимым является развитие инструментария графического интерфейса. Однако, согласно проведенным исследованиям, простое добавление новых, пусть даже очень эффективных сервисных функций начиная с некоторого их критического количества, не приводит к интенсификации работы пользователя. Разработчики ПО встают перед необходимостью дальнейшего развития сервисных средств и повышением мобильности доступа к ним, теряемой из-за чрезмерного усложнения структуры графической оболочки. Первым способом, который стал воплощаться в среде САЕ-комплексов гораздо позднее, является иконное построение меню, что, впрочем, не дает значимого прироста производительности. Таким образом, первый уровень автоматизации, заключающийся в предоставлении пользователю множества инструментов для выполнения отдельных операций (сложение твердых тел, разбиение на конечные элементы, задание нагрузок и пр.), оказывается недостаточным. Одним из найденных эффективных решений, в первую очередь опробованных на простом ПО и знакомых всем, а теперь переходящих в тяжелые расчетные комплексы, является технология Wizards. Wizards-технология переводит автоматизацию работ на следующий уровень - автоматизацию не отдельных операций, а логически структурированных определенных стандартных последовательностей действий. При этом пользователь действует в жестких рамках, требуемых для выполнения задачи операций, причем возможность ошибки исключается, так как система не позволяет перейти к последующему этапу без определения всех необходимых параметров на предыдущем. В настоящий момент большинство разработчиков тяжелого ПО только начинают внедрение Wizards.

В качестве иллюстрации приведем ПО фирмы ANSYS, Inc. Отработка методологии была проведена на системе конструкторского направления DesignSpace, и к 1997 году DesignSpace был уже полностью построен на системе из нескольких специализированных Wizards - для задач статики, тепла, собственных частот, оптимизации. При запуске Wizard последовательно проводит пользователя по всем этапам, начиная от импорта геометрической модели до автоматизированного создания отчета по результатам проведенного расчета. В 1999 году фирма внедрила в головной тяжелый продукт элементы этой технологии. Так, например, требуемое для решения контактных задач назначение контактирующих поверхностей и задание условий контактного взаимодействия было объединено в группу Contact Wizard, а в новом продукте ANSYS/Professional вся система меню основана на похожих принципах: система не позволит запустить задачу на счет, если, например, не заданы свойства материала. Иллюстрацией из смежной области являются последние нововведения в уже упомянутом комплексе STAR-CD. И стандартный графический интерфейс, и опционно поставляемые специализированные сеточные генераторы SAMM (Semi-Automatic Meshing Methodology, adapco), ICEM (ControlData - PTC) в 1999 году также включили в себя подобные шаблоны, ведущие пользователя по всем этапам построения сеток, при этом от входа в систему до получения сетки при наличии готовой геометрии требуется всего три-четыре щелчка мыши.

Знакомая каждому расчетчику проблема составления отчетов в значительной мере разрешена в DesignSpace и ANSYS функцией автоматизированного составления отчета в формате HTML с полным описанием всех параметров задачи и использованием анимации (в том числе в формате VRML). Достаточно новой и привлекательной для корпоративных клиентов явилась возможность быстрого доступа к результатам расчета, проведенного другим пользователем на базе Internet -технологий. Отметим, что два-три года назад начавшие широко внедряться в области тяжелых CAD системы и возможности внутрикорпоративного взаимодействия и менеджмента проектов начали появляться и у производителей САЕ (например, MSC/SuperModel), хотя в специфичных условиях наших производств они еще долго не будут востребованы.

Эффективность решателей

Скорость решения задачи определяется возможностями реализованного в решателе алгоритма. Главное требование к решателям - это их способность быстро и устойчиво решать задачи большой размерности. Если в 70-х годах, как правило, решались системы из нескольких сотен неизвестных, а сверхбольшими считались задачи в 10-20 тыс. неизвестных, то в настоящее время обычным является решение систем из нескольких сотен тысяч неизвестных на персональном компьютере. Наибольшая известная задача, решенная на сегодняшний день, - это моделирование термогидрогазодинамического поведения атомного реактора, проведенное в 1998 году инжиниринговой фирмой adapco при помощи пакета STAR-CD, в разработке которого adapco принимает участие. Размерность составила 57 800 400 млн. (элементов) и сотни миллионов степеней свободы. Решение проводилось на кластере из 64 рабочих станций IBM SP, объединенных в сеть, и заняло 55 часов.

Этот пример наглядно иллюстрирует, пожалуй, самое «горячее» направление современных разработок - параллелизацию вычислений путем декомпозиции расчетных заданий (Domain Decomposition) на сетевых кластерах (то есть системах, состоящих из объединенных в сеть нескольких одинаковых или разнородных компьютеров). Совместно с динамическим размещением массивов эти возможности впервые стали доступными в 1998-1999 годах. За текущий год множество пакетов анонсировали реализации обеих этих методик - структурные ANSYS, LS-DYNA, MARC, гидрогазодинамические STAR-CD, CFX, FLOW3D и пр. Современное состояние рынка параллельных алгоритмов характеризуется следующими чертами:

• отсутствием среди производителей многопроцессорных комплексов явного лидера (CRAY, NEC, Fujitsu…);
• отсутствием единых стандартов и четкого приоритета в развитии. В настоящий момент существует множество различных компьютерных архитектур. Все более завоевывающие рынок вследствие относительной простоты реализации и, соответственно, пониженной стоимости массивно-параллельные комплексы и кластерные системы хуже подходят для инженерных вычислений, чем относительно старая векторная платформа;
• проблемами параллелизации программных кодов - широко апробированные старые схемы довольно трудно адаптируются, а во многих случаях и вообще не подходят. Достаточно широкий круг задач требует разработки принципиально новых алгоритмов, изначально ориентированных на параллельные вычисления.

Спектр возможностей системы

Этот пункт является наиболее очевидным и по сути просто означает общее развитие возможностей в рамках научно-технического прогресса. Преобладающей тенденцией для программных средств по вычислительной механике твердого и жидкого тела является все большее включение нелинейных алгоритмов и более богатый инструментарий по моделированию нестационарных (transient), динамических процессов. Достаточно ознакомиться с позитивными изменениями в универсальных расчетных комплексах за последнее время, чтобы понять, что практически все они включают нелинейные модели материалов, методов решения и пр. Так как ни одно явление реального мира не является линейным, богатство нелинейного инструментария означает полноту и точность описания физики событий реального мира.

Неидеальные шарниры с зазорами, появившиеся в версии 10.0 системы ADAMS, возможности решения задач по механике жидкостей с открытой поверхностью и автоматизированное решение магнитопрочностных, термопрочностных и гидрогазодинамически-прочностных задач, специальные элементы предварительного напряжения для моделирования болтовых и других стянутых соединений в ANSYS 5.6 - это лишь малая часть тех изменений, которые все более приближают универсальные системы к полному комплексному описанию проблем любой сложности.

Повышение доступности тяжелых технологий

Доступность является комплексной характеристикой, позволяющей снизить стоимость программного обеспечения, необходимых для его работы аппаратных платформ и требований к образовательному уровню пользователей и пр.

Как и на рынке CAD/CAM, в области САЕ на быстрорастущий и перспективный сектор рынка средних систем начали активно проникать производители тяжелых пакетов, выпуская более дешевые и упрощенные версии. При этом в отличие от рынка CAD/CAM-систем среднего уровня, где проявляется одновременно два процесса - стремление средних по всем позициям максимально приблизиться к тяжелым пакетам и создание «младших братьев» больших пакетов (PT/Modeler от Pro/Engineer, Prelude от EUCLIDE, Artisan от I-DEAS и др.), - для САЕ действует преимущественно последняя тенденция. Производители тяжелых САЕ-пакетов пошли по пути интеграции расчетных модулей в среду CAD с исключением достаточно широкого круга возможностей CAE за счет максимальной интеграции с CAD-системой. При этом основной идеей таких модулей является максимальное упрощение работы, позволяющее тем, кто не имеет глубоких знаний в области вычислительной механики, производить расчет изделия, не выходя из среды столь милого ему AutoCAD (SolidWorks, Solid Edge…). Автоматизация в данном случае играет роль защиты от ошибок несведущего пользователя. Функции контроля и защиты построены на определенных правилах и нормах, выработанных в узком кругу расчетчиков и заложенных в модули в виде программных рекомендаций и ограничений. За последние три года практически все разработчики выпустили подобные продукты. Среди конечно-элементных систем ANSYS выпустил серию продуктов Design Space, за ним COSMOS - CosmosWorks, NASTRAN - Working Model и т.д. Известный производитель системы ADAMS, ориентированной на задачи в области теоретической механики и лидирующей в этой области, фирма MDI выпустила продукт под названием Dynamic Designer, являющийся приложением к AutoCAD, SolidWorks, SolidEdge и др. Еще пять-семь лет назад такие расчетные модули, интегрированные в среду CAD-систем, существовали только для тяжелых CAD, причем были собственными разработками производителей систем проектирования. Со временем появились аналогичные модули для пакетов проектирования от производителей тяжелых CAE-систем. В настоящее время они, как правило, используются как оболочка (сеточный генератор и постпроцессор) к аналитическому ядру от производителя CAE-программы . Еще более наглядной иллюстрацией является наличие абсолютно во всех больших и во многих средних системах проектирования средств по кинематическому и динамическому анализу механизмов. Как правило, эти средства - производные от ADAMS.

В ценовой категории программного обеспечения среднего уровня еще каких-то 10 лет назад существовали только специализированные программы, которые пытались «дотянуться» до больших систем. Будучи достаточно популярными, недавно появившиеся вышеописанные модули стали вытеснять с этого сегмента рынка специализированные аналитические программы профессиональной расчетной направленности среднего уровня, предлагая вполне сопоставимые аналитические возможности, но обладая при этом существенно большей простотой использования. Так, совсем недавно, решение контактных (геометрически нелинейных) задач для сборок было прерогативой только дорогостоящих САЕ-пакетов и уделом специалистов-расчетчиков. С новой версией DesignSpace 5.0 решение такого рода задач упростилось буквально до трех-четырех щелчков мыши. При этом в случае сборки пользователь выполняет один дополнительный щелчок мыши по сравнению с аналогичным расчетом единичной детали, всего лишь соглашаясь с предлагаемыми программой условиями контакта деталей (при этом области контакта, свойства и пр. определяются автоматически).

Все это дает возможность предположить, что в данной области с высокой степенью вероятности могут возобладать программные продукты в виде описанных модулей условно-«конструкторской» направленности, построенных на технологиях больших систем, преимущество которых перед обычными пакетами среднего уровня состоит помимо всего прочего и в обеспечении восходящей масштабируемости.

С ростом производительности компьютерной техники системы автоматизации инженерного анализа, являясь стимулятором ее развития, все ближе подходят к практически полностью автоматизированным комплексам, моделирующим события в масштабе реального времени, не расчленяющим комплексные проблемы на чисто прочностные, тепловые, газодинамические и пр., с визуализацией результатов расчета на уровне профессиональных программ анимации.

«САПР и графика» 2"2000

В данной статье я бы хотел поделится своим опытом работы с одной малоизвестной коммерческой CAE программой.

Имя этой программе GiD , и перед тем, как перейти к описанию, хотелось бы коротко рассказать о том, как я пришел к ее использованию.

Пролог

Если конкретнее, то это был комплект из программы создания конечно-элементных сеток и пре/постпроцессинга (Pascal с использованием DOS графики), расчетной программы, базирующейся на методе конечных элементов (fortran 75) и оптимизатора сеток (тоже fortran). Взаимодействие между этими программами осуществлялось с помощью вооруженного знаниями и командной строкой студента.

Процесс создания сеток был не вполне удобным и очень трудоемким, как вообще-то и весь остальной процесс решения задач, с помощью этого программного комплекса. На фоне постоянно растущего многообразия различных современных CAE систем, комплекс этот стал выглядеть устаревшим, и возник вопрос о его замене. Начались поиски…

Сами поиски подробно описывать не стану, речь не об этом. Замечу лишь, что такой комбайн как ANSYS для этих целей не подходил (тем более для него на факультете был выделен аж целый один отдельный курс лекций). Среди многочисленных open source проектов тоже не было очевидного претендента, удовлетворяющего нашим требованиям. В конце концов, прислушавшись к совету своего научного руководителя, я начал присматриваться к GiD.

Персональный пре/постпроцессор

1. графический препроцессор с довольно мощным аппаратом геометрического моделирования, дискретизации геометрических моделей и неплохими возможностями импорта геометрии и сеток из других CAE/CAD программ
2. неплохой и довольно простой графический постпроцессор, позволяющий анализировать результаты проделанных вычислений

Несколько скриншотов

Сразу отмечу одну из особенностей GiD, которая впоследствии и подтолкнула использовать ее для описанных во введении целей. В комплекте с GiD не поставляется ни одной расчетной программы, решающей те или иные задачи, зато имеется возможность использовать для этих целей любую стороннюю программу . Правильнее было бы назвать это не особенностью, а основной идеей.

Таким образом рассматриваемая программа представляет из себя универсальный пре/постпроцессор, который можно использовать для решения самых разнообразных задач.

Скорее всего, это не единственная программа, выполняющая такие функции, и я буду премного благодарен тем, кто приведет примеры. Но так уж вышло, что далее работать я стал именно с ней. Тем более демо-версия не накладывала никаких ограничений на срок работы с программой и на ее функциональность, кроме ограничения на количество используемых в сетке узлов (не более 1010 узлов). То есть для обучающих целей она могла использоваться, вообще говоря, бесплатно .

Цена продукта, кстати говоря, тоже весьма приемлема (только не нужно воспринимать эту информацию как рекламу). Вдобавок ко всему, разработчики предоставляют версии для различных платформ, что было очень удобно, так как я использую Ubuntu, а на машинах факультета стоят либо XP либо семерка.

Мы решили заменить устаревший пре/постпроцессор используемого нами программного комплекса GiD-ом, оставив ту же расчетную программу.

Как это работает?

Итак, мы имеем:

1. собственную расчетную программу расчета НДС пластин на базе МКЭ
2. коммерческий пре/постпроцессор

А необходимо нам сообразить из этого рабочую, простую и удобную CAE систему, пригодную для тех или иных целей (в моем случае обучение работе с подобными системами)

Подробные инструкции к этому процессу, как и руководство по работе в пре/постпроцессоре, подробно описано в мануалах, от разработчиков. На офсайте продукта вообще можно найти много доступной и полезной информации, от FAQ до материалов конференций, посвященных работе с GiD.А благодаря стараниям некой

Irene Grigorieva from University of Kemerovo

Я же затрону лишь основные аспекты.

Система шаблоннов

Для того чтобы передать информацию, о построенной (или импортированной) в препроцессоре модели во входной файл решателя, используется система шаблонов . Шаблон представляет из себя файл с расширением.bas, написанный, в соответствии с придуманными разработчиками правилами, который указывает препроцессору в каком виде нужно записать данные о сетке в файл.

Шаблон состоит из набора любых символов, в котором все символы, кроме ключевых слов, следующих за символом «* », GiD воспринимает, как простой текст, и в том же виде передает во входной файл.

Ниже в качестве пояснения представлено несколько примеров «шаблон – результат»

Пример 1. Вывод общего числа элементов и узлов сетки

projectname.dat
Myprogram datafile NumberOfNode = 12 NumberOfElements = 10

Пример 2. Список элементов

projectname.dat
ElemsList Elem /Node1 Node2 Node3 / Material 1 / 1 2 12 / 1 2 / 2 11 12 / 2 3 / 2 3 11 / 2 4 / 3 10 11 / 2 5 / 3 4 10 / 2 6 / 4 9 10 / 1 7 / 4 5 9 / 1 8 / 5 8 9 / 1 9 / 5 6 8 / 2 10 / 6 7 8 / 2

Пример 3. Создание переменных. Форматированный вывод.

projectname.dat
Radius=15, CircleLength=94.245

Думаю для наглядного объяснения, этих примеров должно хватить. На мой взгляд, все просто, и не требует от пользователя знания какого-либо языка программирования. Для того чтобы освоить основной набор лексем, используемых в шаблоне, хватит и нескольких часов.

В наборе этом присутствуют и стандартные циклы, и условия, и циклы по элементам, и messаge-box-ы, для уведомлениях об ошибках, и еще много чего. Если же стандартного набора не хватит, ввиду сложного формата входного файла, или необходимости реализации каких-то хитрых функций, то в шаблоне можно использовать процедуры, написанные на языке Tcl (как из идущей в комплекте библиотеки, так и написанные пользователем). Интерпретатор Tcl идет в комплекте, так что о его установке беспокоиться не придется.

Проблематика конкретной задачи

Для того чтобы можно было оперировать этим набором данных, опять таки нужно создавать текстовые файлы с соответствующими расширениями.

• .cnd - для описания используемых вами граничных условии
• .mat - для описания материалов, и третий
• .prb - для прочих параметров.

С созданием этих файлов все еще проще чем с шаблонами. Вот пример файла в котором описывается два граничных условия(нагрузка в узле, и начальное перемещение узла)

myproblem.cnd
CONDITION: Point-Move CONDTYPE: over points CONDMESHTYPE: over nodes QUESTION: X-Move VALUE: 0 QUESTION: Y-Move VALUE: 0 HELP:перемещение{см} END CONDITION CONDITION: Point-Force-Load CONDTYPE: over points CONDMESHTYPE: over nodes QUESTION: X-Force VALUE: 0.0 QUESTION: Y-Force VALUE: 0.0 HELP: Нагрузка{см} END CONDITION

После создания всех указанных выше файлов, нужно «сложить» их в папку с любым угодным вам именем (которое впоследствии будет использоваться в интерфейсе программы, в качестве идентификатора вашей задачи) и «расширением» .gid . Папку эту нужно поместить одну из подкаталогов программы GiD, при следующем запуске ваш тип задачи будет доступен для работы.

Проекты хранятся в папках с тем же «расширением» .gid . Туда же помещаются полученные с помощью шаблонов файлы данных, а так же дублируются файлы с граничными условиями и материалами (для возможности менять их применительно только к одному проекту). Шаблонов может быть сколь угодно много, и каждому из них будет соответствовать свой файл данных.

Готово! Как заводить?

А что же с постпроцессором?

В моем случае эта проблема была решена созданием «конвертера», который, на основе выходных файлов нашей расчетной программы, создавал файлы, необходимые постпроцессору. Формат этих файлов подробно описан в мануалах, и создание такого «конвертера» не составит труда, при наличии минимальных навыков работы с файлами в любом языке программирования.

Подведение итогов

Так же эта программа может стать выходом для тех, кто не может найти CAE, умеющую делать то, что им нужно, но при этом имеет собственный решатель (либо планирует его создать).

Надеюсь данный материал будет кому-то полезен.

Функции CAE -систем довольно разнообразны, так как связаны с проектными процедурами анализа, моделирования , оптимизации проектных решений. В состав машиностроительных CAE-систем прежде всего включают программы для выполнения следующих процедур:

моделирование полей физических величин, в том числе анализ прочности, который чаще всего выполняется в соответствии с МКЭ ;

расчет состояний моделируемых объектов и переходных процессов в них средствами макроуровня ;

имитационное моделирование сложных производственных систем на основе моделей массового обслуживания и сетей Петри .

Основными частями программ анализа с помощью МКЭ являются библиотеки конечных элементов, препроцессор, решатель и постпроцессор.

Библиотеки конечных элементов (КЭ) содержат модели КЭ - их матрицы жесткости . Очевидно, что модели КЭ будут различными для разных задач (анализ упругих или пластических деформаций, моделирование полей температур, электрических потенциалов и т.п.), разных форм КЭ (например, в двумерном случае - треугольные или четырехугольные элементы), разных наборов координатных функций .

Исходные данные для препроцессора - геометрическая модель объекта, чаще всего получаемая из подсистемы конструирования. Основная функция препроцессора - представление исследуемой среды (детали) в сеточном виде, т.е. в виде множества конечных элементов.

Решатель - программа, которая ассемблирует (собирает) модели отдельных КЭ в общую систему алгебраических уравнений и решает эту систему одним из методов разреженных матриц .

Постпроцессор служит для визуализации результатов решения в удобной для пользователя форме. В машиностроительных САПР это графическая форма. Пользователь может видеть исходную (до нагружения) и деформированную формы детали, поля напряжений, температур, потенциалов и т.п. в виде цветных изображений, в которых палитра цветов или интенсивность свечения характеризуют значения фазовой переменной .

Основные функции cad-систем

Функции CAD -систем в машиностроении подразделяют на функции двухмерного (2D) и трехмерного (3D) проектирования. К функциям 2D относят черчение, оформление конструкторской документации; к функциям 3D - получение трехмерных геометрических моделей, метрические расчеты, реалистичную визуализацию, взаимное преобразование 2D и 3D моделей. Трехмерные модели представляют в виде описания поверхностей, ограничивающих деталь, или указанием элементов пространства, занимаемых телом детали. Модели поверхностей сложной формы получают с помощью разновидностей кинематического метода , к которым относят вытягивание заданного плоского контура по нормали к его плоскости, протягивание контура вдоль произвольной пространственной кривой, вращение контура вокруг заданной оси, натягивание поверхности между несколькими заданными сечениями. В случае построения скульптурных поверхностей , проходящих через заданные точки пространства, применяют модели в форме Безье , а при требованиях высокой гладкости поверхности - модели в форме B-сплайнов . Синтез моделей сборок выполняют применением операций позиционирования и теоретико-множественных операций пересечения, объединения, вычитания к библиотечным элементам и вновь созданным моделям комплектующих деталей. В ряде систем предусмотрено также выполнение операций компоновки и размещения оборудования, проведения соединительных трасс и т.п.

К важным характеристикам CAD-систем относятся параметризация и ассоциативность . Параметризация подразумевает использование геометрических моделей в параметрической форме, т.е. при представлении части или всех параметров объекта не константами, а переменными. Параметрическая модель , находящаяся в базе данных, легко адаптируется к разным конкретным реализациям и потому может использоваться во многих конкретных проектах. При этом появляется возможность включения параметрической модели детали в модель сборочного узла с автоматическим определением размеров детали, диктуемых пространственными ограничениями. Эти ограничения в виде математических зависимостей между частью параметров сборки отражают ассоциативность моделей.

Параметризация и ассоциативность играют важную роль при проектировании конструкций узлов и блоков, состоящих из большого числа деталей. Действительно, изменение размеров одних деталей оказывает влияние на размеры и расположение других. Благодаря параметризации и ассоциативности изменения, сделанные конструктором в одной части сборки, автоматически переносятся в другие части, вызывая изменения соответствующих геометрических параметров в этих частях.

Корректные синтез и редактирование 3D твердотельных моделей изделий возможны с помощью нескольких методов.

Наиболее очевидный метод - задание проектировщиком изделия ограничений и условий, накладываемых на параметры модели и отражающих требования непересечения тел, соосности отверстий, компланарности, перпендикулярности и т.п.

В большинстве современных MCAD используется метод, основанный на использовании дерева построения модели. Деревом построения называют историю моделирования сборки, другими словами, последовательность операций создания модели, упорядоченную по времени их совершения. Согласно этому методу внесение изменений в ту или иную часть модели подразумевает переход в ту вершину дерева, которая соответствует изменяемой части, и после внесения изменений повторное выполнение всех последующих операций синтеза.

Третий способ - синхронное моделирование , основанное на автоматическом определении, благодаря применению экспертных систем , тех ограничений, которые в первом методе задаются пользователем. В результате упрощается работа конструктора, не требуются затраты времени на перестроение дерева модели.