Создать
проект объекта (изделия или процесса) означает выбрать структуру объекта, определить значения всех его параметров и представить результаты в установленной форме. Результаты (проектная документация) могут быть выражены в виде чертежей, схем, пояснительных записок, программ для программно-управляемого технологического оборудования и других документов на бумаге или на машинных носителях информации.
Задача структурного синтеза формулируется в
системотехнике как
задача принятия решений (ЗПР). Ее суть заключается в определении цели, множества возможных решений и ограничивающих условий.
Классификацию ЗПР осуществляют по ряду признаков. По числу критериев различают задачи одно- и многокритериальные. По степени неопределенности различают ЗПР детерминированные, ЗПР в условиях риска — при наличии в формулировке задачи случайных параметров, ЗПР в условиях неопределенности, т.е. при неполноте или недостоверности исходной информации.
Реальные задачи проектирования, как правило, являются многокритериальными. Одна из основных проблем постановки многокритериальных задач — установление правил предпочтения вариантов. Способы сведения многокритериальных задач к однокритериальным и последующие пути решения изучаются в дисциплинах, посвященных методам
оптимизации и
математическому программированию.
Наличие случайных факторов усложняет решение ЗПР. Основные подходы к решению ЗПР в условиях риска заключаются или в решении "для наихудшего случая", или в учете в
целевой функции математического ожидания и дисперсии
выходных параметров. В первом случае задачу решают как детерминированную при завышенных требованиях к качеству решения, что является главным недостатком подхода. Во втором случае достоверность результатов решения намного выше, но возникают трудности с оценкой целевой функции. Применение
метода Монте-Карло в случае
алгоритмических моделей становится единственной альтернативой и, следовательно, для решения требуются значительные вычислительные ресурсы.
Существуют две группы ЗПР в условиях неопределенности. Одна из них решается при наличии противодействия разумного противника. Такие задачи изучаются в теории игр, для задач проектирования в технике они не характерны. Во второй группе достижению цели противодействие оказывают силы природы. Для их решения полезно использовать теорию и методы нечетких множеств.
- множество выполняемых системой функций (другими словами, множество работ, каждая из которых может состоять из одной или более операций); возможно, что в этом множестве имеется частичная упорядоченность работ, что может быть представлено в виде ориентированного графа, в котором вершины соответствуют работам, а дуги — отношениям порядка;
- типы допустимых для использования серверов (машин), выполняющих функции системы;
- множество внешних источников и потребителей информации;
- во многих случаях задается также некоторая исходная структура системы в виде взаимосвязанной совокупности серверов определенных типов; эта структура может рассматриваться как обобщенная избыточная или как вариант первого приближения;
- различного рода ограничения, в частности, ограничения на затраты материальных ресурсов и (или) на времена выполнения функций системы.
Задача заключается в синтезе (или коррекции) структуры, определении типов серверов (программно-аппаратных средств), распределении функций по серверам таким образом, чтобы достигался экстремум целевой функции при выполнении заданных ограничений.
Конструирование, разработка технологических процессов, оформление проектной документации — частные случаи
структурного синтеза.
Пример 1
Электронный усилитель: управляемые параметры

= (параметры резисторов, конденсаторов, транзисторов); выходные параметры

= (

и

— верхняя и нижняя граничные частоты полосы пропускания;

— коэффициент усиления на средних частотах;

— входное сопротивление). В качестве целевой функции

можно выбрать параметр

, а условия работоспособности остальных выходных параметров отнести к функциям-ограничениям.
Следующая после синтеза группа проектных процедур — процедуры
анализа. Цель анализа — получение информации о характере функционирования и значениях
выходных параметров 
при заданных структуре объекта, сведениях о
внешних параметрах 
и параметрах элементов

. Если заданы фиксированные значения параметров

и

, то имеет место процедура
одновариантного анализа. Одновариантный анализ часто выполняется с помощью
моделирования.
Моделирование состоит из этапов
формирования модели (modeling) и
исследования модели (решения, simulation). В свою очередь, формирование модели включает две процедуры: во-первых, разработку моделей отдельных компонентов, во-вторых, формирование модели системы из моделей компонентов.
Первая из этих процедур выполняется предварительно по отношению к типовым компонентам вне маршрута проектирования конкретных объектов. Как правило, модели компонентов разрабатываются специалистами в прикладных областях, причем знающими требования к моделям и формам их представления в САПР. Обычно в помощь разработчику моделей в САПР предлагаются методики и вспомогательные средства, например, в виде программ анализа для экспериментальной отработки моделей. Созданные модели включаются в библиотеки моделей прикладных программ анализа.
На
маршруте проектирования каждого нового объекта выполняется вторая процедура (рис. 1) — формирование модели системы с использованием библиотечных моделей компонентов. Как правило, эта процедура выполняется автоматически по алгоритмам, включенным в заранее разработанные программы анализа. Примеры таких программ имеются в различных приложениях и прежде всего в отраслях общего машиностроения и радиоэлектроники.
Рис. 1. Формирование модели системы
При применении этих программ пользователь описывает исследуемый объект на входном языке программы анализа не в виде системы уравнений, которая будет получена автоматически, а в виде списка элементов структуры,
эквивалентной схемы, эскиза или чертежа конструкции.
Если заданы статистические сведения о параметрах

и нужно получить оценки числовых характеристик распределений выходных параметров (например, оценки математических ожиданий и дисперсий), то это процедура
статистического анализа. Если требуется рассчитать матрицы абсолютной

и (или) относительной

чувствительности, то имеет место задача
анализа чувствительности.
Элемент

матрицы

называют абсолютным
коэффициентом чувствительности, он представляет собой частную производную

-го выходного параметра

по

-ому параметру

. Другими словами,

является элементом вектора градиента

-го выходного параметра. На практике удобнее использовать безразмерные относительные коэффициенты чувствительности

, характеризующие степень влияния изменений параметров элементов на изменения выходных параметров:

где

и

— номинальные значения параметров

и

соответственно.
В процедурах
многовариантного анализа определяется влияние
внешних параметров, разброса и нестабильности параметров элементов на выходные параметры. Процедуры статистического анализа и анализа чувствительности — характерные примеры процедур многовариантного анализа.
Выполнение анализа и сопоставление полученных результатов с желаемыми значениями называют процедурой
верификации.