Презентация на тему: лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования

лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
Закон Гордона Мура
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
Системы нижнего уровня (2 D)
Системы среднего уровня (3 D)
Системы верхнего уровня ( CAD/CAM/CAE)
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
Физические модели
Физические модели
Аналоговые модели
Образные модели
Знаковые модели
Мысленные модели
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
Аналитические модели
Имитационные модели
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования
1/43
Средняя оценка: 4.2/5 (всего оценок: 27)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (6848 Кб)
1

Первый слайд презентации

№ лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования изделий. 2 Основы геометрического моделирования деталей. 3 Поверхностное моделирование объектов. 4 Твёрдотельное моделирование объектов. 5 Моделирование объёмных сборок. 6 Инженерный анализ методом конечных элементов. 7 Методы и технологии прототипирования 8 Операционные технологические процессы для обработки на станке с ЧПУ. 9 Особенности 5-координатной обработки. 1

Изображение слайда
2

Слайд 2

2 Введение. Классификация подходов к конструированию изделий. Процесс формирования моделей изделий. Классификация и задачи систем автоматизированного проектирования (CAD/CAM). Математическое обеспечение автоматизированного проектирования. Основные понятия моделирования. Классификация математических моделей. Параметры качества математических моделей. Методы и технологии конструирования изделий

Изображение слайда
3

Слайд 3: Закон Гордона Мура

Технический директор Intel Gordon Moore в 70- x годах прошлого столетия сделал прогноз, что количество транзисторов в интегральных схемах будет возрастать вдвое, каждые 24 месяца Современная версия закона Мура гласит, что количество транзисторов на кристалле удваивается каждые восемнадцать месяцев Закон Гордона Мура Если бы Боинг 747 прогрессировал с такой же скоростью, с какой прогрессирует твердотельная электроника, то он умещался бы в спичечном коробке и облетал бы без дозаправки земной шар 40 раз 3

Изображение слайда
4

Слайд 4

- 1941 : Разработан первый компьютер – Z3 Конрад Цузе ( Konrad Zuse ) 4

Изображение слайда
5

Слайд 5

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1946: разработана модель В-сплайнов (кривые, степень которых не определяется числом опорных точек, по которым она строится) – Исаак Шёнберг. 5

Изображение слайда
6

Слайд 6

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1952: запущен первый в мире станок с ЧПУ (Массачусетский технологический институт). 6

Изображение слайда
7

Слайд 7

Демонстрация прототипа первого станка с числовым управлением ( Massachusetts Institute of Technology, 1952 ) Устройство считывания управляющих программ с перфоленты 7

Изображение слайда
8

Слайд 8

Первое поколение станков с ЧПУ имело ламповые контроллеры, занимали огромную площадь и выделяли много тепла. Во втором поколении ламповая логика была заменена на более надёжную транзисторную. В третьем поколении стали применяться интегральные схемы. 8

Изображение слайда
9

Слайд 9

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1950-ые: разработан метод конечных элементов. 9

Изображение слайда
10

Слайд 10

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1959: создание «скульптурных поверхностей» (гладкие кривые и поверхности, построенные по набору контрольных точек, будущие кривые и поверхности Безье) – Поль де Кастельжо.

Изображение слайда
11

Слайд 11

Первая система автоматизированного проектирования « DAC -1» (совместный проект General Motors и IBM, 1959-1964 г.г.) 11

Изображение слайда
12

Слайд 12

Автомобиль Citroen DS (1959-1975 гг.) – пример создания «скульптурной поверхности» 12

Изображение слайда
13

Слайд 13

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1963: создана программа Scetchpad, прародительница современных CAD – Айвен Сазерленд. 13

Изображение слайда
14

Слайд 14

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1961: разработка языка APT (Automatic Programming Tools) для станков с ЧПУ. 1969: UNIAPT – первый миникомпьютер, программируемый на APT. 14

Изображение слайда
15

Слайд 15

1950–ые: формирование теоретических основ САПР – 1972: выпуск первой коммерческой версии пакета конечно-элементного анализа NASTRAN (NASA STRuctural ANalysis ). 15

Изображение слайда
16

Слайд 16

1980–ые: появление и распространение CAD/CAM/CAE-систем массового применения 16

Изображение слайда
17

Слайд 17

1990–ые: совершенствование функциональности САПР и их интеграция с системами поддержки жизненного цикла изделий

Изображение слайда
18

Слайд 18

Смена парадигмы САПР Современная технология конструирования Традиционная технология конструирования 18

Изображение слайда
19

Слайд 19

CAD – средства автоматизированного проектирования. CAM – средства технологической подготовки производства изделий. CAE – средства автоматизации инженерных расчётов, анализа и симуляции физических процессов. КЛАССИФИКАЦИЯ САПР 19

Изображение слайда
20

Слайд 20

CAD – системы конструкторского проектирования. Решение конструкторских задач; оформление конструкторской документации 20

Изображение слайда
21

Слайд 21

CAM – системы технологического проектирования. Проектирование технологических процессов; расчёт норм времени; симуляция механической обработки; программы для станков с ЧПУ CAM-система - SRP Player 21

Изображение слайда
22

Слайд 22

CAE – системы расчётов и инженерного анализа. Препроцессор Решатель Постпроцессор CAE-система литья пластмасс MoldFlow 22

Изображение слайда
23

Слайд 23

Системы высокого уровня 2D ( Чертёжно- ориентированные) 3D ( Среднего класса) КЛАССИФИКАЦИЯ САПР 23

Изображение слайда
24

Слайд 24: Системы нижнего уровня (2 D)

CADMech T-Flex CAD AutoCAD 24

Изображение слайда
25

Слайд 25: Системы среднего уровня (3 D)

SolidWorks Компас 3D 25

Изображение слайда
26

Слайд 26: Системы верхнего уровня ( CAD/CAM/CAE)

Creo Parametric (Pro/ENGINEER) NX (Unigraphics) CATIA 26

Изображение слайда
27

Слайд 27

Основные понятия моделирования Модель (лат. modulus – мера) – это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала, при упрощенном описании используемой системы объекта-оригинала. Система (I) исследуемая Система (II) упрощенная Моделирование – это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. Адекватность модели объекту – есть подтверждение результатов моделирования и возможность служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах.

Изображение слайда
28

Слайд 28

Классификация моделей

Изображение слайда
29

Слайд 29

Изображение слайда
30

Слайд 30: Физические модели

Изображение слайда
31

Слайд 31: Физические модели

Изображение слайда
32

Слайд 32: Аналоговые модели

Изображение слайда
33

Слайд 33: Образные модели

Изображение слайда
34

Слайд 34: Знаковые модели

Изображение слайда
35

Слайд 35: Мысленные модели

Изображение слайда
36

Слайд 36

Классификация математических моделей Признаки классификации Виды математических моделей I. Принадлежность к иерархическому уровню Модели микроуровня Модели макроуровня Модели метауровня II. Способ получения модели Теоретические Эмпирические III. Особенности поведения объекта Детерминированные Вероятностные IV. Способ представления свойств объекта Алгоритмические Аналитические Имитационные Комбинированные V. Характер отображаемых свойств объекта Структурные Функциональные

Изображение слайда
37

Слайд 37: Аналитические модели

Изображение слайда
38

Слайд 38: Имитационные модели

Изображение слайда
39

Слайд 39

Этапы моделирования постановка задачи: описание (концептуальная модель), определение целей моделирования, ожидаемые результаты (прогноз); выбор методов моделирования, декомпозиция (разбиение) системы на части (подсистемы) и подбор методов моделирования для отдельных частей без потери связей между подсистемами; разработка модели; оценка параметров качества модели; изменение параметров, а если возможно и структуры модели для реализации целей моделирования, а также исследования проблемы (системы) или синтез (разработка) новой системы; использование результатов моделирования.

Изображение слайда
40

Слайд 40

Параметры качества моделей Универсальность математической модели характеризует полноту отражения в ней свойств реального объекта. Точность математической модели оценивается степенью совпадения значений выходных параметров реального объекта и значений тех же параметров, рассчитанных с помощью модели. Пусть отражаемые в математической модели свойства объекта оцениваются вектором выходных параметров Y   =   ( y 1,  y 2, …  y m ). Тогда относительная погрешность математической модели E i по i - му параметру равна: где y i * – параметр, рассчитанный с помощью модели. В целом для математической модели погрешность оценивается следующим образом: Адекватность математической модели – это её способность отражать заданные свойства объекта с погрешностью, не выше заданной.

Изображение слайда
41

Слайд 41

Пусть выходные параметры модели являются функцией Y   =   F ( X, Q ) от параметров внутренних X и входных Q. Тогда адекватность модели имеет место в ограниченной области ОА изменения X и Q ( области адекватности ), где погрешность модели не превышает заданную величину d : Экономичность математической модели характеризуется затратами вычислительных ресурсов на ее реализацию (личного времени проектировщика, машинного времени и памяти компьютера и т.д.) Вычислимость модели – возможность ручного или компьютерного исследования качественных и количественных закономерностей функционирования объекта (системы ). Модульность – соответствие конструкций модели структурным составляющим объекта (системы ). Алгоритмизируемость – возможность разработки соответствующих алгоритма и программы, реализующей математическую модель компьютере. Наглядность – удобное визуальное восприятие модели.

Изображение слайда
42

Слайд 42

Целенаправленность – модель всегда отображает некоторую систему, т. е. имеет цель. Упрощенность – модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения. Информативность – модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели) и должна давать возможность получить новую информацию; сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез ). Полнота – в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования. Устойчивость – модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже она вначале является неустойчивой. Целостность – модель реализует некоторую систему (т. е. целое ). Замкнутость – модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений. Адаптивность – модель может быть приспособлена к различным входным параметрам, воздействиям окружения. Управляемость ( имитационность ) – модель должна иметь хотя бы один параметр, изменениями которого можно имитировать поведение моделируемой системы в различных условиях. Эволюционируемость – возможность развития моделей (предыдущего уровня).

Изображение слайда
43

Последний слайд презентации: лекции Темы лекционных занятий 1 Методы и технологии конструирования

Математическое моделирование процессов в технологии машиностроения: Пособие / М. В. Тимофеев, Е. В. Тимофеева. – Рыбинск: РГАТУ имени П. А. Соловьёва, 2015. 160 с. Литература

Изображение слайда