Введение
Глава 1. Методы автоматизации проектирования магнитных головок для устройств накопления информации 12
1.1. Анализ существующих методов автоматизации проектирования магнитных головок для устройств накопления информации 12
1.1.1. Классификация устройств накопления информации 14
1.1.2. Материалы и конструкции магнитных головок 15
1.1.3. Методы исследования магнитных головок 22
1.1.4. Математическое моделирование магнитных головок 23
1.2. Постановка задачи автоматизации проектирования магнитных головок для устройств накопления информации .28
1.3. Обзор современных САПР 30
1.3.1. Классы САПР 32
1.3.2. Универсальные САПР 34
1.3.3. Основные функциональные возможности прогрессивных САПР 36
1.4. Выводы 42
Глава 2. Структура процесса разработки и математические модели подсистемы автоматизации проектирования магнитных головок для устройств накопления информации ...43
2.1. Структура процесса разработки подсистемы автоматизации проектирования магнитных головок для устройств накопления информации 43
2.2. Математические модели синтеза материалов для изготовления магнитных головок 46
2.2.1. Синтез стекловидных диэлектриков для спаев стекла с титаном для многодорожечной магнитной головки 46
2.2.2. Синтез стекловидных диэлектриков при формировании соединения стекла с ферритом для многодорожечной магнитной головки 49
2.2.3. Прессование горячепрессованных ферритов 54
2.3. Математические модели определения эффективного функционирования магнитных головок 59
2.3.1. Анализ эффективности потокособирающей тонкопленочной магниторезистивной головки 59
2.3.2. Характеристики асимметричных тонкопленочных магнитных головок 64
2.4. Выводы 71
Глава 3. Разработка генетических алгоритмов поиска оптимальных параметров и характеристик МГ 72
3.1. Генетический алгоритм с множественным генотипом 73
3.1.1. Поиск оптимальных параметров и характеристик магнитных головок 73
3.1.2. Представление генетического материала 73
3.1.3. Методика кодирования решения 76
3.1.4. Целевая функция 77
3.1.5. Генетические операторы и структура 78
3.1.6. Теоретическая оценка алгоритма 82
3.2. Динамический генетический алгоритм 83
3.2.1. Цель разработки динамического генетического алгоритма 84
3.2.2. Структура представления генетического материала 85
3.2.3. Методика кодирования решения 86
3.2.4. Целевая функция 87
3.2.5. Генетические операторы и структура 87
3.2.6. Теоретическая оценка алгоритма 95
3.3. Выводы 96
Глава 4. Экспериментальное исследование разработанных алгоритмов 97
4.1. Цель экспериментального исследования 97
4.2. Исследование генетического алгоритма с множественным генотипом 98
4.2.1. Определение оптимальных параметров
4.2.2. Пространственная и временная сложности 102
4.2.3. Сравнительная характеристика 105
4.3. Исследование динамического генетического алгоритма 107
4.3.1. Подбор параметров алгоритмом 107
4.3.2. Пространственная и временная сложности 112
4.3.3. Сравнительная характеристика 115
4.4. Выводы 118
Заключение 120
Литература 123
Приложения 136
