CC BY
30
Раздел
Автоматизация проектирования»
• поэтапная комплексная автоматизация производственных (интеллектуальных и материальных) и управленческих процессо в на базе новых информационных технологий (методов и средств искусственного интеллекта, метаинстру-ментальных средств и др.).
Заключение. Исходя из этого ос новные требования, предъявляемые к современным системам автоматизации предприятий, можно сформулировать так:
• высокая информационная и организационная интеграция подсистем проектирования - управления;
• узкая специализация этих подсистем (изделий, деталей, технологии их из-
,
и т.д.) на каждом рабочем месте;
• параллельное конструкторско-технологическое проектирование, при котором одновременно с созданием конструкторской модели производится подготовка информации и частично формируется модель технологического процесса ;
• использование единой информационной модели объекта проектирования, построенной на основе функционально-логических связей между характеристиками и параметрами объектов на всех стадиях, что позволяет сократить затраты времени на коррекцию полученных решений в процессе отработки изделия и создания его модификаций .
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Журнал "Мир ПК", статья "Компьютерная вежливость", автор Рубен Герр.
2. Журнал "САПР и графика" (№1'98).
3. Дж.Мартин "Rapid Application Development", 1991.
УДК 621.3.06
В.В. Марков
РАЗМЕЩЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОЙ ОЦЕНКИ ЗАГРУЖЕННОСТИ КОММУТАЦИОННОГО
ПОЛЯ*
Сложность современной проектируемой электронной аппаратуры определяет высокую размерность решаемых проектных задач, что требует разработки методов и алгоритмов проектирования, эффективных как с точки зрения быстродействия, так и качества получаемых решений. В этом смысле достаточно актуальной остается задача размещения элементов схем. Традиционный подход к решению задачи размещения базируется на последовательном решении проблем выбора размещаемого элемента и отыскании на коммутационном поле места его установки, причем последняя задача связана, как правило, с оценкой суммарной длины соединений для получаемого варианта размещения. Очевидным недостатком при этом является отсутствие какого-либо прогноза о качестве решения следующего этапа - трасси-.
, , является степень загруженности областей коммутационного поля, отведенных под
* Работа выполнена при поддержке Мин. образования, грант № Т02-02.3-491
проведение трасс. Для объектов с регулярной структурой (например, матричные БИС) эти области представляют собой совокупность вертикальных и горизонталь. , ,
оценка загруженности каналов затруднена и в этом случае наиболее приемлемым является использование вероятностной модели распределения трасс в каналах. Построение такой модели будем вести, учитывая следующие допущения и предположения:
- под сечениями каналов по нимаются отрезки прямых, образованные при пересечении вертикальных и горизонтальных каналов и условно расположенные по их центру;
- оценку будем производить по числу трасс, пересекающих каждое сечение каж-
;
- любая трасса может быть реализована в пределах площади прямоугольника, образуемого концевыми точками этой трассы;
- трасса может пересекать любое сечение в пределах описанного на ее концах прямоугольника не более одного раза.
Анализируя распределение трасс в каналах, можно легко заметить, что число , ( -
ластей МКП в качестве каналов), будет равна
Kv(h) = (nv{K) -1), (1)
где nv(h) - число вертикальных (горизонтальных) рядов элементов. При этом ширина вертикального канала определится величиной
n
B - (£ a + Bm)
D =-ы-, (2)
K
где B - ширина области размещения элементов, Bm - ширина граничной области, a/ - ширина i-ro ряда элементов.
Считая каналы равными по ширине, можно определить пропускную способ:
W0 =——, (3)
ds + dr
где ds и dr - технологические ширина токопроводящей дорожки и расстояние между соседними дорожками.
Если j-e сечение i-ro канала в данный момент пересекает некоторое количест-
,
:
W = (Wo - W )Pj, (4)
где Pj- вероятность распределения трасс в j-e сечение /'-го канала. Анализ заполнения монтажного поля трассами при размещении элементов на основе использования традиционных критериев позволяет утверждать, что вероятность загруженности канала может быть аппроксимирована законом Пуассона или нормальным законом с возрастанием вероятности загрузки канала от его концов к середине, как показано на рис.1.
Раздел
«Автоматизация проектирования»
Рис.1. Модель распределения трасс на монтажно-коммутационном поле
Тогда оценка вероятности проведения z трасс через j-e сечение /'-го канала :
RZ
Pj (z) =—e-R,R = (an2 + b,nk + a,) (5)
z!
где a,, bi, a- коэффициенты, определяемые для /-го класса объектов; nk - относительный номер сечения канала (с возрастанием к центру МКП). В соответствии с принятыми выше допущениями, трасса реализуется в пределах своей зоны реализации (координаты концевых точек при этом могут быть координатами соединяемых элементов) и может проходить через любое сечение, попадающее в эту зону, не более одного раза. В этом случае приращение загруженности каналов можно определить выражением:
n k р
w = YZqg [ - (w 0 - (Wt + 1)Pv (z))], (6)
i=1 j=1
qg - , j - -
m - .
Тогда загруженность зоны трассировки в пределах всего МКП можно оценить ве-:
s n k
W* = 11(W0 - W)Pj . (7)
g=1 i=1 j=1
Используя приведенные выше рассуждения, можно предложить критерий ,
элементов регулярной структуры на основе вероятностной оценки плотности распределения трасс на коммутационном поле, что позволит реализовать благоприятные условия для последующей трассировки. Интерес может представлять также применение при разработке алгоритмов размещения методов последовательной .
определение позиций размещения элементов на основе критерия, учитывающего относительную длину связей с одновременным условием приоритетности форми-« » ( . . , -
1). ,
этом можно сформировать некоторое множество позиций для размещения текуще-. -
ется та из них, при помещении элемента в которую наблюдается наименьшее приращение вероятной загруженности МКП. Таким образом, будут обеспечены как метрические, так и топологические показатели качества размещения, определяющие возможности и качество последующей трассировки.
УДК 681.3
О.В. Коновалов
АЛГОРИТМ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ГРАФИЧЕСКИХ СЦЕН ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В САПР*
Введение. Современные системы графического моделирования [1], применяемые в САПР, используют сложные трехмерные графические макеты или трехмерные сцены [2,3], которые, как правило, создаются в целях получения макси, -
ли. Задачи визуализации трехмерных объектов такие, как трассировка (Ray Tracing) или обратная трассировка (Ray Casting) лучей в рамках сцены, относятся к
классу NP-сложных. Ресурсы, предоставляемые современной компьютерной тех, ,
ряд ограничений. Так, симметричные многопроцессорные системы, предназначенные для увеличения производительности задач, использующих механизм парал-
,
программное обеспечение накладывается ряд ограничений, связанных с разделением доступа к низкоскоростным ресурсам совместного использования таким, как IDE-интерфейсы, RAM, BUS, и т.д.
Для визуализации сложных графических макетов, состоящих из множества элементов, параллельные вычисления являются наиболее эффективным решением, применимым не только для симметричных многопроцессорных систем, но и для вычислительных кластерных сетей таких, как Beowulf [10] или Mosix [11-16]. В настоящее время потенциал систем данного типа практически не используется, поскольку для обработки задач в таких условиях необходимы новые методы, качественно отличающиеся от существующих.
Особенности рассматриваемой реализации. В качестве ос новы для системы распределенных вычислений задачи визуализации сложного трехмерного макета автором была выбрана модифицированная модель реализации кластерных решений Mosix с вновь разработанным алгоритмом настройки вычислительного кластера, что позволило достичь эффективности работы оборудования, близкой к максимальной при расчетах сложных трехмерных сцен.
Для демонстрации вычислительных возможностей такой распределенной вычислительной системы автором был разработан предлагаемый ниже алгоритм решения задачи построения визуального макета сложной трехмерной сцены в анизотропной кластерной среде. Данный алгоритм был апробирован на асимметричном кластере, составленном из трех машин разной вычислительной мощности, работающих под управлением ОС Linux. Следует отметить, что в данном алгоритме использованы методы принятия решений [4], базирующиеся на нейросетевых и
* Работа выполнена при поддержке Мин. образования, грант № Е02.2.0-44
