41273

Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Классификация видов моделирования систем продолжение. Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах. Средства моделирования систем. Обеспечение имитационного моделирования.

Русский

2013-10-23

123 KB

21 чел.

Лекция 3. Классификация видов моделирования систем (продолжение). Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах. Средства моделирования систем. Обеспечение имитационного моделирования. Достоинства и недостатки имитационного моделирования. Эффективность машинного моделирования.

1.3. Классификация видов моделирования систем (продолжение)

Математическое моделирование – процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторой математической модели и исследование этой модели для получения характеристик объекта.

Пример. Математическая модель процесса как система соотношений вида:

,  (1.1)

где m – подсистемы,  – характеристики подсистем,  – параметры подсистемы,  – входные воздействия на   подсистемы,  – воздействия внешней среды на подсистемы.

Математическое моделирование делится на аналитическое, имитационное и комбинированное.

При аналитическом моделировании свойства, процессы объекта описываются в виде функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий, которые решаются либо в общем виде, либо при конкретных начальных данных (численными методами на ЭВМ), либо качественно (например, оценка устойчивости решения).

При имитационном моделировании с помощью ЭВМ осуществляется синтез структуры, алгоритмов и параметров модели, а также анализ и поиск оптимального варианта системы по некоторым критериям оценки эффективности. Когда результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели функционирования системы, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование при анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели.

При реальном моделировании исследуются различные характеристики на реальном объекте целиком либо на его части. Реальное моделирование делят на натурное и физическое.

При натурном моделировании исследования проводят на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Научный эксперимент характеризуется использованием средств автоматизации проведения активного эксперимента и обработки информации. При комплексных испытаниях вследствие повторения испытаний изделий выявляются общие закономерности о надежности этих изделий, о характеристиках качества и т.д., при этом в реально протекающий процесс вводятся критические ситуации и определяются границы устойчивости. Производственный эксперимент связан с обобщением опыта, накопленного в ходе производственного процесса.

При физическом моделировании исследования проводятся на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени, а также может просматриваться без учета времени. Например, так называемые «замороженные» процессы, которые фиксируются в некоторый момент времени.

Особое место в моделировании занимает кибернетическое моделирование, в котором отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам. Реальный объект рассматривают как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, исследуемую функцию реального объекта формализуют в виде некоторых операторов связи между входом и выходом, причем на базе совершенно иных математических соотношений и, естественно, иной физической реализации процесса.

Пример. Системы автоматического регулирования (САР) являются разновидностью систем управления. Основная функция САР состоит в поддержании выходной величины системы вблизи заданного значения. Одноконтурная САР является простейшей из всех САР.

Структурная схема простейшей одноконтурной САР представлена на рис. 1, где введены следующие обозначения: g – задающее воздействие (уставка); fвн – внутреннее возмущение по каналу регулирования; – сигнал ошибки; U – управляющее воздействие на объект управления (ОУ);
y – выходной сигнал ОУ; R(s) – передаточная функция (ПФ) регулятора;
Wоб(s) – ПФ объекта управления по управляющему воздействию.

g       U      y

fвн

Рис. 1. Структурная схема одноконтурной САР

1.4. Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах

Средства моделирования систем

При математическом моделировании используются три основных средства моделирования систем: аналоговые (АВМ), электронные вычислительные машины (ЭВМ) и гибридные вычислительные комплексы (ГВК).

АВМ используется при аналитическом моделировании для ускорения составления и расчета характеристик простой модели. Однако при использовании АВМ повышается погрешность, т.е. уменьшается точность результатов, которая дополнительно ограничена точностью приборов.

ЭВМ используется для расчета характеристик математической аналитической модели, а также и при имитационном моделировании. Современные ЭВМ можно разделить на две группы: универсальные, предназначенные для выполнения расчетных работ, и управляющие, позволяющие проводить не только расчетные работы, но прежде всего приспособленные для управления объектами в реальном масштабе времени, а также и для имитационного моделирования.

ГВК сочетает высокую скорость функционирования аналоговых средств и высокую точность расчетов на базе цифровых средств вычислительной техники. Аналоговая часть ускоряет получение конечных результатов, сохраняя некоторую наглядность протекания реального процесса, а цифровая позволяет осуществить контроль за реализацией модели, создать программы по обработке и хранению результатов моделирования, обеспечивает эффективный диалог исследователя с моделью.

Обеспечение имитационного моделирования

Имитационная система реализуется на ЭВМ и позволяет исследовать имитационную модель М, задаваемую в виде определенной совокупности отдельных блочных моделей и связей между ними в их взаимодействии в пространстве и времени при реализации какого-либо процесса. Можно выделить три основные группы блоков:

  •  блоки, характеризующие моделируемый процесс функционирования системы S;
  •  блоки, отражающие внешнюю среду Е и ее воздействие на реализуемый процесс;
  •  блоки, играющие служебную вспомогательную роль, обеспечивая взаимодействие первых двух, а также выполняющие дополнительные функции по получению и обработке результатов моделирования.

Кроме того, имитационная система характеризуется набором переменных, с помощью которых удается управлять изучаемым процессом, и набором начальных условий, когда можно изменять условия (план) проведения машинного эксперимента.

Математическое обеспечение имитационной системы – совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку (ввод исходных данных), так и работу с моделью (имитация, вывод, обработка результатов).

Программное обеспечение – совокупность программ: планирования эксперимента, имитационной модели, проведения эксперимента, обработки и интерпретации результатов, синхронизации процессов в модели (псевдопараллельное выполнение процессов в модели).

Информационное обеспечение – средства и технология организации и реорганизации базы данных моделирования, методы логической и физической организации массивов, формы документов, описывающих процесс моделирования и его результаты.

Техническое обеспечение – средства вычислительной техники, связи и обмена между оператором и сетью ЭВМ, ввода и вывода информации, управления проведением эксперимента.

Эргономическое обеспечение – совокупность научных и прикладных методик и методов, а также нормативно-технических и организационно-методических документов, создающих оптимальные условия для высокопроизводительной деятельности человека во взаимодействии с моделирующим комплексом.

Достоинства и недостатки имитационного моделирования

Основные достоинства имитационного моделирования при исследовании сложных систем:

  •  возможность исследовать особенности процесса функционирования системы S в любых условиях;
  •  за счет применения ЭВМ существенно сокращается продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом;
  •  результаты натурных испытаний реальной системы или ее частей можно использовать для проведения имитационного моделирования;
  •  гибкость варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы при поиске оптимального варианта системы;
  •  для сложных систем – это единственный практически реализуемый метод исследования процесса функционирования систем.

Основные недостатки имитационного моделирования:

  •  для полного анализа характеристик процесса функционирования систем и поиска оптимального варианта требуется многократно воспроизводить имитационный эксперимент, варьируя исходные данные задачи;
  •  большие затраты машинного времени.

Эффективность машинного моделирования

При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы. Эффективность обычно определяется как некоторая разность между какими-то показателями ценности результатов, полученных при эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

Эффективность имитационного моделирования может оцениваться рядом критериев:

  •  точностью и достоверностью результатов моделирования,
  •  временем построения и работы с моделью М,
  •  затратой машинных ресурсов (время и память),
  •  стоимостью разработки и эксплуатации модели.

Наилучшей оценкой эффективности является сравнение полученных результатов с реальными исследованиями. С помощью статистического подхода с определенной степенью точности (в зависимости от числа реализаций машинного эксперимента) получают усредненные характеристики поведения системы.

Суммарные затраты машинного времени складываются из времени по вводу и выводу по каждому алгоритму моделирования, времени на проведение вычислительных операций, с учетом обращения к оперативной памяти и внешним устройствам, а также сложности каждого моделирующего алгоритма и планирования экспериментов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. М. : Высш. шк., 2001. 343 с.

2. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 2-е изд. М.: Высшая школа, 1998. 319 с.

3. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем: учеб. для вузов / В.П. Тарасик. М.: Наука, 1997. 600 с.

4. Введение в математическое моделирование: учеб. пособие для вузов/ под ред. П.В.Тарасова. М.: Интермет Инжиниринг, 2000. 200 с.

5. Ивченко Г.И. Математическая статистика: учебное пособие для втузов / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. М.: Высш. шк., 1984. 248 с.

6. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем / И.Н. Альянах. Л.: Машиностроение, 1988. 233 с.

7. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. 308 с.

5

Wоб(s)

R(s)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

54926. ПЛАН ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА УРОКА 32.5 KB
  Место и значение данного урока в перспективном плане развития учащихся Формулировка цели. В какой мере содержание и структура урока отвечают принципам развивающего обучения: Соотношение нагрузки на память и мышление учащихся; Соотношение воспроизводящей и творческой деятельности учащихся; Соотношение усвоения знаний в готовом виде со слов учителя ученика и т. и самостоятельного поиска; Какие звенья проблемноэвристического обучения выполняются учителем и какие учащимися кто ставит проблему кто решает; Соотношение...
54927. Размножение и развитие насекомых 52.5 KB
  Так как учитель ставит перед учениками различные интересные задачи решение которых требует не только жизненного опыта но и логического мышления. Организация внимания Для организации внимания учеников на занятиях учитель обращает внимание на такие аспекты как: выделение важной информации то есть основную так называемый скелет новой темы который будет обрастать более подробной информацией. Важную информацию учитель выделяет с помощью занесения ее в конспект изменения тембра голоса также с помощью сосредоточения учеников на ней чтобы они...
54928. Валовой национальный продукт и методы его исчисления. Номинальный, реальный и потенциальный ВНП 20.34 KB
  Валовой национальный продукт – это рыночная стоимость конечных товаров и услуг, произведенных в течение года факторами производства, принадлежащими гражданам данной страны независимо от их местонахождения. Существует три метода определения величины ВНП: - метод конечного использования – определение ВНП как суммы расходов
54931. Национальное богатство, отраслевая и секторальная структура национальной экономики 19.19 KB
  Ведущей отраслью хозяйства страны является промышленность, так как она дает больше 50% совокупного общественного продукта, в ней сконцентрировано половина основных фондов страны и она объединяет большую часть трудовых ресурсов.
54932. Назначение и устройство токарно-винторезного станка ТВ-6 230.5 KB
  Цели урока: Образовательная расширение представлений учащихся об устройстве и назначении токарно-винторезного станка ТВ-6; Воспитательная приветь качества аккуратности и собранности при выполнении трудовых операциях на токарно-винторезном станке; Развивающая развить навыки при работе на токарно-винторезном станке.