Znaczenie algorytmów w projektowaniu montażu elektronicznego

w projektowaniu montażu elektronicznego

Projektowanie montażu elektronicznego, zarówno przez jednostki przemysłowe lub badawcze, jest coraz częściej wspomagane metodami numerycznymi. Do najczęściej stosowanych algorytmów należą metody typu HCNLP. Algorytmy typu HCNLP mają wiele zalet w porównaniu z algorytmami tradycyjnymi:

● Pozwalają na znalezienie lepszego rozwiązania optymalnego w zadanej przestrzeni projektowej. W literaturze można znaleźć porównania, które mówią nawet o 50%

poprawie położenia optymalnego [205, 123]. Należy także zauważyć, że algorytmy iteracyjne w porównaniu z kompaktowymi znacznie lepiej radzą sobie z poszukiwa-niem ekstremum dla zadanego problemu optymalizacyjnego. Niemniej w przypad-ku większości problemów typowych dla montażu elektronicznego, celem optymali-zacji jest także analiza czułości i projektowanie tolerancji. W takim przypadku znacznie lepiej sprawdza się metoda kompaktowa.

● Jednym z najważniejszych aspektów projektowych, oprócz dokładności, jest czas konieczny do opracowania i zoptymalizowania analizowanego obiektu. Omawiane metody pozwalają na znaczne skrócenie czasu projektowania aż do 60% [56]. Wynika to z mniejszej liczby doświadczeń numerycznych koniecznych do znalezienia optimum. Jest to szczególnie widoczne w przypadku algorytmu kom-paktowego, gdyż doświadczenia numeryczne wykonywane są w czasie jednej sesji, co pozwala na realizację obliczeń numerycznych w nocy lub dni wolne od pracy. W przypadku algorytmu iteracyjnego kolejny krok obliczeń zależy od wyniku kroku poprzedniego. Dodatkowo w przypadku algorytmów kompaktowych kolejne doświadczenia można wykonać na podstawie modelu powierzchni odpowiedzi, podczas gdy w przypadku algorytmu iteracyjnego konieczne jest przeprowadzenie kolejnych obliczeń.

● Metody projektowania komputerowego umożliwiają analizę interdyscyplinarną i wieloparametrową; aspekt ten pozwala m.in. na uniknięcie problemu rozwiązania pseudooptymalnego, które nie spełnia warunków projektowych. Rozwiązanie optymalne w przypadku analizy wieloparametrowej można osiągnąć przez od-powiednią definicję funkcji celu. Należy przy tym zauważyć, że zastosowanie analizy wieloparametrowej i interdyscyplinarnej jest prostsze w przypadku algoryt-mu kompaktowego niż iteracyjnego.

● Jedną z najważniejszych zalet metod projektowania numerycznego jest możliwość ich zastosowania przez osoby nie będące ekspertami w dziedzinie projektowania. Należy jednak zauważyć, że projektowanie numeryczne jest stosunkowo skompli-kowane, szczególnie na etapie interpretacji wyników i etap ten powinien być zare-zerwowany wyłącznie dla ekspertów. W przypadku algorytmów kompaktowych istnieje możliwość wykorzystania powierzchni odpowiedzi przez osoby nie będące ekspertami, aby zobrazować istotną zależność, czy przeprowadzić proces optymali-zacji. Coraz częściej stosowana w dużych firmach jest możliwość opracowania po-wierzchni odpowiedzi w oddziale badawczym, a następnie jej wykorzystanie w od-dziale projektowym. Według niektórych badaczy właśnie ta możliwość jest jedną z najbardziej niedocenionych i niewykorzystanych zalet algorytmów kompak-towych [205]. Możliwość ta nie dotyczy algorytmów iteracyjnych.

● Większa dokładność oraz wiarygodność, która może być rozpatrywana na kilku po-ziomach:

− algorytmy kompaktowe oferują większą wiarygodność, że otrzymane rozwiąza-nie jest rzeczywiście optymalne; wiarygodność oznacza, że w razie powtórzenia

całego procesu projektowania, dla tych samych lub podobnych założeń i narzę-dzi numerycznych, otrzyma się podobne rozwiązanie; w metonarzę-dzie kolejnych „prób i błędów” projektant nigdy nie ma pewności, że poświęcając większą ilość czasu osiągnie lepsze rozwiązanie.

− rozwiązanie optymalne w mniejszym stopniu zależy od tego, kto prowadzi proces optymalizacji; tym samym cały proces projektowania staje się bardziej wiarygodny i stabilny.

− w wyniku projektowania otrzymujemy nie tylko rozwiązanie optymalne, lecz także możliwość prowadzenia analizy czułości oraz projektowania tolerancji bez konieczności wykonywania kolejnych doświadczeń, dotyczy to jednak jedynie algorytmu kompaktowego.

Biorąc pod uwagę powyższe spostrzeżenia, można stwierdzić, że w przypadku projektowania numerycznego montażu elektronicznego algorytm kompaktowy wydaje się być bardziej odpowiedni oraz oferuje więcej możliwości niż algorytm iteracyjny (tabela 3.6).

Tabela 3.6. Porównanie zalet oraz wad algorytmu iteracyjnego i kompaktowego Problem Algorytm iteracyjny Algorytm kompaktowy

Wartość optymalna tak tak/nie

Analiza czułości nie tak

Projektowanie tolerancji nie tak

Lepsza dokładność tak tak

Ograniczenie czasu projektowania tak/nie tak Analiza wieloparametrowa tak/nie tak Wykorzystanie przez nie ekspertów nie tak

Metoda kompaktowa, oprócz rozwiązania problemu typu HCNLP, pozwala dodat-kowo na lepsze zrozumienie charakteru optymalizowanej funkcji celu f0(y) oraz reali-zację procesu analizy czułości i projektowania tolerancji. Wadą algorytmu kompakto-wego w porównaniu z iteracyjnym jest niewątpliwie mniejsza dokładność i ograniczona wiarygodność w odniesieniu do rozwiązania optymalnego. W ostatnich latach coraz czę-ściej firmy zajmujące się tworzeniem oprogramowania typowo symulacyjnego dołączają do swoich pakietów moduły umożliwiające realizację zarówno algorytmu iteracyjnego, jak i kompaktowego. W ostatnich latach pojawiła się duża liczba usprawnień oraz modyfikacji wymienionych algorytmów, które zazwyczaj spotykane są w praktyce in-żynierskiej. Przykładem takich modyfikacji mogą być następujące algorytmy:

● adaptacyjny ARSM (ang. Adaptive Response Surface Method) [209, 210], którego celem jest ograniczenie analizowanej przestrzeni parametrów konstrukcyjnych do najbardziej obiecującego obszaru ze względu na rozwiązanie optymalne; niestety w takim przypadku tracimy informację na temat zachowania funkcji celu w całej przestrzeni parametrów konstrukcyjnych;

● dynamiczny DRSM (ang. Dynamic Response Surface Method) [211], który koncen-truje się na problemach typowych dla zagadnień chemicznych i problemach, gdzie powierzchnia odpowiedzi zmienia się w funkcji czasu, np. na skutek trwania reakcji chemicznej; konieczne jest więc opracowanie parametrycznej powierzchni od-powiedzi, gdzie parametrem jest czas;

● sekwencyjny SRSM (ang. Sequential Response Surface Method) [212], którego głównym celem jest minimalizacja koniecznej liczby doświadczeń w celu uzy-skania rozwiązania optymalnego; algorytm opiera się na sekwencyjnym przeszu-kiwaniu przestrzeni projektowej;

● parametryczno-sekwencyjny PSRSM (ang. Parametric–Sequential Response Surfa-ce Method) opracowany m. in. przez autora [206, 207, 208] konSurfa-centruje się na pro-blemie dokładności i efektywności procesu projektowania numerycznego w dzie-dzinie montażu elektronicznego [33, 34]; dotyczy problemów o charakterze nieliniowym oraz z dużą liczbą czynników i ograniczeń dla przestrzeni projektowej; modele numeryczne analizowanych obiektów mają charakter parametryczny i są oparte na językach programowania skryptowego.