Программный комплекс
IOSO NM, предназначен для повышения эффективности сложных технических систем на основе многокритериальной и многопараметрической оптимизации проектных параметров. Базируется на принципиально новой стратегии решения задач оптимизации - IOSO,
имеющей следующие отличительные особенности:
- высокой эффективностью
решения для сложных многопараметрических задачи, что
позволяет существенно сократить сроки решения этих задач;
- простотой использования процедур оптимизации. Реализованные
адаптивные алгоритмы не требуют предварительных настроек и
задания параметров, что позволяет их использовать специалистам
не владеющими специальными знаниями в теории оптимизации.
IOSO NM целесообразно использовать на этапе проектирования, доводки и модернизации технически сложных систем, что позволяет:
существенно снизить затраты и сроки при решении сложных в техническом отношении практических проблем;
решать однокритериальные задачи нелинейной оптимизации (более 200 варьируемых параметров);
решать многокритериальные задачи нелинейной оптимизации (10 и более критериев);
определять наиболее эффективные решения по совокупности различных критериев, включая многоцелевое оптимальное управление;
решать задачи многодисциплинарной оптимизации, за счет интеграции в одном проекте различных расчетных модулей;
минимизировать необходимое число определений целевой функции (число вычислений по математической модели, либо проведения экспериментов) при поиске оптимального технического решения для реальных объектов и систем;
определять непосредственно Парето множество для сложных топологий целевых функций (включая невыпуклые многоэкстремальные) без использования сверточных критериев;
создавать многофункциональные системы поддержки принятия решения;
на 2 порядка уменьшать временные затраты, потребных на решение задачи оптимизации по сравнению с традиционными методами, что позволяет при приемлемых временных затратах решать задачи многомерной оптимизации с использованием 3 D моделей;
достаточно просто интегрировать различное инженерное CAD/CAE программное обеспечиние (ANSYS, Star - CD, NASTRAN, FineDesign, LSDYNA), в том числе и для решения задач многодисциплинарной оптимизации.
Возможными пользователями IOSO NM могут являться все высокотехнологичные предприятия, которые серьезно относятся к созданию сложных конкурентноспособных проектов и систем.
Программный комплекс IOSO NM работает на ПК под Windows NT /2000/ XP и позволяет интегрироваться в компьютерных сетях с расчетными модулями, работающими под управлением ОС Windows или семейства UNIX (использующих протокол передачи данных TCP/IP).
2.
IOSO NM в действии.
При разработке проекта любой технической системы, будь то газотурбинный двигатель, летательный аппарат или автомобиль, конструктор осуществляет одну и ту же последовательность действий: разработка базовой концепции проекта; интеграция комплекса математических моделей для расчета основных показателей эффективности; оценка множества альтернативных вариантов для удовлетворения предъявляемым требованиям. IOSO NM позволяет конструктору легко осуществить интеграцию всех требуемых математических моделей в единый расчетный блок и автоматизировать процесс поиска альтернативных оптимальных технических решений. Простой и удобный «трех-шаговый» алгоритм работы IOSO NM позволяет конструктору повысить эффективность своей работы.
Три шага с IOSO NM.
1. Настройка проекта исследования
2. Постановка задачи оптимизации
3. Оптимизация и анализ результатов
При настройке комплекса математических моделей исследователю, как правило, требуется объединить программные продукты, разработанные разными организациями. Это могут быть коммерческие CAD – программы для описания геометрии проекта, программы конечно-элементного анализа для расчета прочностных характеристик, программы газодинамических или гидродинамических расчетов и т.д. IOSO NM может быть использован для интеграции различных программных продуктов и настройки их взаимодействия применительно к рассматриваемой проблеме. Удобный интерфейс IOSO NM позволяет осуществить интеграцию без написания дополнительных программ.
После настройки проекта исследования конструктор назначает независимые и зависимые переменные, диапазоны изменения независимых переменных, критерии оптимизации и ограничиваемые параметры. IOSO NM имеет широкие возможности по заданию дополнительных функциональных связей между параметрами проекта, что позволяет легко настроить любую задачу оптимизации. Для одного проекта исследования может быть сформулирована и настроена целая совокупность задач оптимизации, различающихся варьируемыми переменными, критериями и ограничениями. При постановке задач оптимизации от пользователя не требуется специальных знаний в теории оптимизации.
Процесс решения задачи оптимизации полностью автоматизирован и, как правило, не требует вмешательства пользователя. Наряду с этим IOSO NM предоставляет широкие возможности интерактивного управления процессом оптимизации. Мощные табличные и графические формы представления результатов позволяют исследователю оперативно анализировать информацию о ходе решения и при необходимости корректировать постановку задачи. Уникальные алгоритмы оптимизации IOSO NM позволяют изменять постановку задачи в процессе оптимизации без снижения конечной эффективности поиска. Накопление информации о ходе решения позволяет решать каждую последующую задачу быстрее, чем предыдущую.
3. Работа с IOSO NM.
Настройка проекта.
При настройке проекта осуществляется интеграция всех необходимых программных модулей в единый расчетный блок (Рис.1). На этом этапе задаются особенности запуска различных программных модулей; входные, выходные и передаваемые файлы; определяется входные, выходные и передаваемые параметры. Удобный графический интерфейс IOSO NM позволяет быстро осуществлять настройку проекта исследований даже для очень сложных многодисциплинарных задач.
IOSO NM позволяет легко осуществлять настройку входных и выходных параметров как показано на рисисунке 2.
Рис.1. Интеграция программных модулей
в единый расчетный блок
Рис.2. Н астройка входных и выходных параметров
После настройки проекта полученный расчетный блок может использоваться для проведения параметрических исследований с целью предварительного анализа влияния отдельных переменных на эффективность проектируемой системы. Все результаты, полученные на этапе параметрических исследований, накапливаются в базе данных и используются впоследствии при решении задач оптимизации.
Постановка задачи.
Цель любой оптимизации заключается в достижении предельных значений показателей эффективности при соблюдении заданных ограничений. На этапе постановки задачи исследователь определяет набор параметров, которые необходимо максимизировать, минимизировать или ограничивать.
Оптимизация показателей эффективности производится за счет варьирования входных параметров. Исследователь задает состав варьируемых переменных, диапазоны их изменения и, возможно, связь с другими входными параметрами. Обычно при проведении оптимизационных исследований требуется решение не одной, а нескольких задач оптимизации, различающихся:
составом варьируемых переменных (от минимальных изменений в проекте до полного перепроектирования); значениями ограничений (анализ возможности ослабления отдельных требований к проекту);
количеством и составом критериев оптимизации (от полного множества альтернативных проектов до единственного варианта).
IOSO NM позволяет формулировать серию постановок задач оптимизации, причем для каждой последующей задачи может использоваться информация, накопленная на предыдущих этапах, что значительно повышает скорость оптимизации.
Постановка задачи оптимизации при помощи IOSO NM не требует от пользователя специальных знаний в области теории оптимизации. Он задает только:
необходимую точность решения;
точность соблюдения ограничений;
предельное время работы;
желаемое количество Парето-оптимальных решений (для многокритериальных задач).
4. Решение задач оптимизации с IOSO NM.
В пакете IOSO NM используются мощные структурно-параметрические методы оптимизации, которые обладают низкой чувствительностью к топологии целевых функций и позволяют успешно решать задачи для гладких унимодальных, многоэкстремальных и недифференцируемых функций. Это позволяет исследователю не задумываться о математических особенностях решаемой задачи и быть уверенным в корректности получаемого решения. На рисунке 1 приведен пример решения двухкритериальной задачи, когда одна целевая функция является унимодальной, а вторая - многоэкстремальной.
Алгоритмы оптимизации IOSO NM позволяют успешно решать задачи даже при наличии областей невычисляемости критериев и ограничиваемых параметров (аварийное завершение работы комплекса математических моделей), что избавляет пользователя от необходимости обеспечения устойчивой работы моделей во всем диапазоне поиска и сокращает время оптимизационных исследований.
Скорость сходимости алгоритмов оптимизации IOSO NM сопоставима с наиболее быстрыми градиентными алгоритмами для гладких унимодальных функций и изначительно превосходит все известные методы для сложных функций. Это дает возможность решения задач оптимизации при приемлемых затратах времени даже, когда время одного расчета составляет несколько часов, а количество независимых переменных составляет порядка 100. Возможность решения серии задач оптимизации в рамках одного проекта приводит к дополнительному сокращению времени проведения оптимизационных исследований.
Табличная и графическая формы представления результатов оптимизации позволяют проводить оперативный анализ получаемых решений и определять направление дальнейших исследований. Анализ результатов возможен как в процессе решения задачи, так и после ее завершения.
Рис.1. Пример решения двухкритериальной задачи
Рис.2. Представление результатов оптимизации
5. Опыт применения программного комплекса IOSO NM.
IOSO NM успешно применяется при решении задач в интересах НПО "Сатурн", ОКБ Сухого, Snecma (Франция) и других отечественных и зарубежных компаний при решении следующих проблем:
получение наиболее эффективных технических решений, за счет оптимизации моделей систем большой размерности и обеспечения экстремальности одного или нескольких критериев эффективности технической системы;
определение оптимальных законов управления сложными устройствами на различных их режимах работы;
сравнительный анализ альтернативных оптимальных вариантов и обоснование выбора технического решения.
