Надо сказать, что в настоящее время в России происходит своего рода второе при­шествие инструментов численного моделирования в инженерии. Один из пиков активности наблюдался в конце семидесятых – начале восьмидесятых годов и был связан с выходом инструментов вычислительной техники и программирования на достаточно высокий уровень. Ситуация характеризовалась тем, что трудоемкость собственно программирования (со всей сопутствующей деятельностью в виде содержания и обслуживания ЭВМ) уменьшилась до уровня, позволяющего при­кладным специалистам заниматься разработкой программ. Само собой, существо­вала и объективная потребность в инструментах инженерного анализа. К сожале­нию, в силу многих причин усилия многочисленных коллективов разработчиков и отдельных энтузиастов практически не реализовались в виде отчуждаемых про­граммных продуктов. Однако именно тогда были разработаны алгоритмы, создан и систематизирован математический аппарат, который актуален и по сей момент.

В силу известных обстоятельств, накопленный потенциал в последующее де­сять – пятнадцать лет не был воплощен в коммерческих программах. И это даже несмотря на то, что персональные компьютеры и соответствующие инструменты программирования уже в начале девяностых позволяли создавать эффективные инструменты компьютерного анализа. Одна из основных причин – это отсутствие объективного заказа, поскольку немногочисленные потребители вполне удовлет­ворялись программами зарубежного производства, поступающими как из легаль­ных, так и, по большей части, из других источников.

Сегодняшняя заинтересованность в использовании компьютерного анализа в России, как представляется, основана на двух сопоставимых по значимости факторов. Первый – это собственно потребность в инструментах для создания конкурентоспособных изделий, когда использование традиционных «ручных» расчетов (пусть и реализованных посредством вычислительной техники) не га­рантирует каких-либо значимых улучшений. Да и использовать традиционные подходы становится весьма затруднительно из-за человеческого фактора: пере­дать наработанные навыки, основанные на многолетней адаптации прикладных узкопрофильных математических моделей к опытным результатам, ничуть не легче, чем освоить универсальные инструменты численного анализа. При этом выбора у конечного «потребителя» инженерных кадров, в принципе, и не остается: система высшего инженерного образования также приобрела отчетливый акцент на освоении «компьютерного моделирования» вместо систематического изучения конкретных математических методов в совокупности с реальным экспериментом.

Вторая, не менее значимая причина роста популярности программ, анализа – наличие предложения в виде относительно доступного по цене и крайне доступ­ного по интерфейсу программного обеспечения в сочетании с приемлемой ценой компьютеров. У организаций, собственно, и не нет альтернативы – «старое» вос­произвести затруднительно, а «новое» уже, вроде как, стало общепринятым – отсутствие в арсенале фирмы того или иного расчетного пакета не считается

признаком хорошего тона. Провокационную, в определенном смысле, роль вдр_а ют и исполнители – иногда они настроены на привлечение все более сложных «универсальных» инструментов без адекватного не то чтобы понимания, а даз|§ представления о том, как этот комплекс математики, алгоритмов, данных функ ционирует. Как показывает практика, подавляющая часть вопросов, возникающих’ у пользователя, не связана с собственно методологией, а особую озабоченность вызывают разного рода интерфейсные проблемы, стремление быть «на передовых рубежах» по части поддержки/отсутствия таковой разнообразных операционных систем, специализированного аппаратного обеспечения, экзотических аппарат­ных средств, других моментов, отвлекающих от конечного результата. В первую очередь этими результатами должны быть адекватные модели реальных объектов и процессов.

В этой связи интересно отметить, что рост производительности и доступно­сти вычислительной техники слабо коррелирован с практическими результатами. Можно предположить, что производительность единственного современного персо­нального компьютера сопоставима с совокупными ресурсами всех вычислительны, систем шестидесятых годов, когда развитие, например, авиационно-космической техники происходило куда более интенсивно, чем сейчас. Это утверждение можно, помимо многих других причин, объяснить тем, что уровень подготовки пользовате­лей должен быть адекватен предоставленным ему ресурсам.

Особенности методов инженерного анализа, базирующихся на численных методах таковы, что практически на всех этапах работы: при подготовке геоме­трической модели, приложении закреплений и нагрузок, постановке контактны» условий, выполнении дискретизации, настройке параметров решающих процедур, отображении и интерпретации результатов, и т.д. присутствует неоднозначность. Недаром же, изрядное число книг, издаваемых за рубежом, в названии содержит слово «искусство» или производные от него. На самом деле, природа этого «искус­ства» вполне аналогична тому, что присутствует во многих сферах деятельности: при равных условиях конечные результаты, полученные различными исполни­телями, могут отличаться. Поэтому компьютерные модели, начиная с некоторо­го уровня сложности, требуют как определенного уровня формальных знании в конкретных областях, так и некоторой доли творчества, умения ощутить грань между допустимой и неприемлемой точностью, отделить проблемы, порождаемые несовершенством программы от результатов своей деятельности. Конечно, боль­шинство вопросов решаются посредством «объективных» инструментов, однако случаев, когда требуется экспертный, субъективный по характеру анализ более- чем достаточно.

Иногда одним из факторов, стимулирующих внедрение расчетных программ называют возможность замены или сокращения натурных экспериментов за счет компьютерной симуляции. Однако, как показали недавние события, связанные с многочисленными отказами сложной новой техники на этапе завершающих иЦ пытаний, имевшая когда-то место эйфория, основанная на превратно понимаем j универсальности и самодостаточности компьютерных расчетов, становится неаК туальной. Разумеется, суть проблем не только в несовершенстве инструментов человеческом факторе. Эти составляющие, даже при сниижении качества и функциональности программ к идеалу, неустранимы в принципе. Поэтому экспериментальная отработка, тоже, кстати, не свободная от функциальных методических ошибок, является обязательной. Еще одним объектом для полемики являются взаимоотношения между сущеующими стандартами, в частности, ГОСТ, СНиП, другими нормативными документами с одной стороны и расчетными программами – с другой. Первые, как правило, создавались до массового внедрения вычислительных моделей и поэтому базируются на совокупности эмпирических данных и упрощенных аналитиче­ских методик. В целом эта система остается вполне работоспособной, несмотря на настойчивые попытки пересмотреть (по сути, ослабить) ее, законодательно под­менив некими «регламентами», расширяющими полномочия (произвол) произ­водителя. Это делается «сверху». С другой стороны – со стороны расчетчиков – активность направлена на признание правомочности компьютерных моделей за счет отказа от традиционных, основанных на явной математике.

Будучи объективно заинтересованным во всемерном распространении ком­пьютерных систем инженерного анализа и SolidWorks с расчетными модулями, в частности, автор полагает, что следует здраво сочетать нормативные и числен­ные расчеты. Во-первых, постановка типовых задач в части граничных условий, нагрузок наилучшим образом сформулирована именно в стандартах. Также там, как правило, однозначно сформулированы критерии, определяющие пригодность изделия к эксплуатации, нормативные запасы прочности. Что лее касается соб­ственно решения, то здесь возможности стандартов ограничены уровнем теорети­ческой базы. В частности, для задач строительной механики балочно-стержневых систем она лимитирована статически определимой постановкой. Для статически неопределимых моделей в СНиПах предлагается использовать компьютерные ме­тоды без конкретизации их происхождения.

При расчете узлов строительных конструкций потенциал нормативных доку­ментов состоит в адаптации подходящих разделов «Сопротивления материалов», «Деталей машин». Абсолютное большинство соответствующих результатов могут быть с неменьшей точностью получены, например, методом конечных элементов. Однако есть класс задач, где, численные алгоритмы, при внешней простоте, порождают неоднозначные для интерпретации результаты. Это, в частности, про­исходит, когда в расчетной модели присутствует сингулярность. Характерные примеры: резьбовые; штифтовые, шпоночные соединения, а также соединения контактной сваркой. Здесь более надежным является совместное использование различных инструментов.

В ряде случаев компьютерные методы, в зависимости от типа конкретной про­граммы или доступной пользователю конфигурации, имеют определенные огра­ничения. В этом случае, аналитические оценки, при всех их упрощениях и ограни­чениях, остаются единственно возможным инструментом. При этом численные рас­четы могут быть использованы для получения некоей промежуточной информации. Характерным примером является, например, расчет конструкций под действием ветрового резонанса. Адекватная компьютерная модель явления подразумевает связанный гидрогазодинамический и упругий динамический анализ. Далеко не все программные комплексы, а также редкие пользователи в состоянии эту модель реализовать. В то же время инструменты, доступные квалифицированному ин­женеру, в частности, COSMOSFloWorks достаточно легко решают задачу опреде­ления частот схода вихрей с неподвижного тела произвольной, по сути, формы. Относительно точная оценка этих параметров крайне полезна при использовании в дальнейшем аналитических методик.