99043

Имитационное моделирование СМО на языке GPSS World

Курсовая

Информатика, кибернетика и программирование

На основе языка блок-диаграмм в 70-х годах был создан язык имитационного моделирования – GPSS что означает General Purpose Simulation System система моделирования общего назначения. Одной из первых реализаций GPSS для персональных компьютеров является система имитационного моделирования GPSS PC. После своего появления в 1984 году GPSS РС и его последующие версии сохранили тысячам пользователей миллионы долларов. Система GPSS World это прямое развитие языка моделирования GPSS РС.

Русский

2016-07-29

184 KB

4 чел.

Федеральное агентство по образованию РФ

Рязанский государственный радиотехнический университет

Кафедра САПР ВС

Пояснительная записка к курсовой работе по курсу:

“ Моделирование электронных средств ”

Выполнил: ст.гр.346 Бровкин С.Н.

Проверил: Скворцов С.В.

Рязань 2006

Содержание.


1. Введение.

Существует множество систем, процессы функционирования в которых могут быть представлены моделями информационных потоков, получившими название систем массового обслуживания (СМО). Это прежде всего процессы в технических системах -- телефония, радиосвязь и телекоммуникации, вычислительные машины, системы и вычислительные сети. При их анализе наиболее важно определить скорость передачи или обработки информации, оценить пропускную способность, загрузку оборудования и т. д. При анализе транспортных систем важнейшими задачами являются определение скорости и объема перевозок, сокращение простоев и др. Процессы жизнедеятельности в биологи-ческих системах требуют прежде всего определения благоприятных условий жизни, размножения и развития отдельных особей или популяции (колонии, сообщества) в целом. Многие процессы деятельности человека (социальные, экономические, экологические) могут быть представлены моделями типа СМО. И даже обучение, представляемое как усваивание знаний и забывание, также может быть описано такими моделями.

Любая подобная система неизбежно испытывает различного pода возмущения, источниками которых могут быть либо внешние воздействия, обусловленные случайными или систематическими изменениями окружающих условий, либо внутренние флюктуации, возникающие в самой системе в результате взаимодействия элементов. Пpи исследовании эти системы представляются в виде стохастических моделей дискретных процессов (CМДП). Несмотря на успешное развитие и применение методов аналитического моделирования СМДП, основным методом исследования таких систем остается имитационное моделирование.

Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующего алгоритма. При его реализации на ЭВМ производится накопление статистических данных по тем атрибутам модели , характеристики которых являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов. Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь всегда идет о статистическом имитационном моделировании.

Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий, затрачиваемых на разработку и программирование весьма сложных моделирующих алгоритмов, оперирующих со списковыми структурами данных. Альтернативой этому является использование специализированных языков имитационного моделирования.

Специализированные языки имеют средства описания структуры и процесса функционирования моделируемой системы, что значительно облегчает и упрощает программирование имитационных моделей, поскольку основные функции моделирующего алгоритм а при этом реализуются автоматически. Программы имитационных моделей на специализированных языках моделирования близки к описаниям моделируемых систем на естественном языке, что позволяет конструировать сложные имитационные модели пользователям, не являющимся профессиональными программистами.

За всю историю развития вычислительной техники было создано более 300 языков моделирования дискретных процессов. Одним из первых языков описания СМДП, появившихся в начале 60-х годов, был язык блок-диаграмм. В основном этот язык был разработан Джефри Гордоном приблизительно в 1960 году в IBM и привнес множество важных концепций и идей которые оказались настолько плодотворны, что использовались во многих последующих pазpаботках в нашей стране и за рубежом. На основе языка блок-диаграмм в 70-х годах был создан язык имитационного моделирования – GPSS, что означает General Purpose Simulation System (система моделирования общего назначения).

Одной из первых реализаций GPSS для персональных компьютеров является система ими-тационного моделирования GPSS/PC. После своего появления в 1984 году GPSS/РС и его последующие версии сохранили тысячам пользователей миллионы долларов.

Система GPSS World – это прямое развитие языка моделирования GPSS/РС. Система GPSS World, разработанная компанией Minuteman Software (США), – это мощная среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования. Это комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладаю-щий высочайшим уровнем интерактивности и визуального представления информации. GPSS World разработан для оперативного получения достоверных результатов с наимень-шими усилиями. В соответствии с этими целями в GPSS World хорошо проработана ви-зуализация процесса моделирования, а также встроены элементы статистической обработ-ки данных. Использование GPSS World дает возможность оценить эффективность конструкторских решений в чрезвычайно сложных системах реального мира.

GPSS World является объектно-ориентированным языком. Его возможности визуального представления информации позволяют наблюдать и фиксировать внутренние механизмы функционирования моделей. Его интерактивность позволяет одновременно исследовать и управлять процессами моделирования. С помощью встроенных средств анализа данных можно легко вычислить доверительные интервалы и провести дисперсионный анализ. Кроме того, теперь есть возможность автоматически создавать и выполнять сложные отсеивающие и оптимизирующие эксперименты.

GPSS World был разработан, чтобы полностью использовать возможности вашей вычислительной системы. Использование механизма виртуальной памяти позволяет моделям реально достигать размера миллиарда байт. Вытесняющая многозадачность и многопоточность обеспечивают высокую скорость реакции на управляющие воздействия и дают возможность GPSS World одновременно выполнять множество задач. Это также означает, что система моделирования GPSS World может использовать вычислительные возможности, предоставляемые симметричными многопроцессорными архитектурами (SMP).

GPSS World сочетает в себе функции дискретного и непрерывного моделирования. Возможность перехода из дискретной фазы моделирования в непрерывную фазу и обратно обеспечивает тесную связь с непрерывным моделированием. В непрерывной фазе могут быть установлены пороговые значения, управляющие созданием транзактов в дискретной фазе.

В настоящее время последняя версия GPSS World 4.3.5. для ОС Windows включает в себя массу нововведений, позволяющих проводить более эффективные исследования. Имеет расширенные возможности, включая пользовательскую среду с интегрированными функциями работы с Интернет.


2. Описание системы массового обслуживания.

 В математических моделях (ММ) сложных объектов, представленных в виде систем массового обслуживания (СМО), фигурируют средства обслуживания, называемые обслуживающими аппаратами (ОА), и обслуживаемые заявки, называемые транзактами. Так, в моделях систем обработки и передачи данных ОА отображают микропроцессоры и линии связи, а транзакты - поступающие на обработку заявки и пакеты данных.
      Состояние СМО характеризуется состояниями ОА, транзактов и очередей к ОА. Состояние ОА описывается двоичной переменной, которая может принимать значения "занят" или "свободен". Переменная, характеризующая состояние транзакта, может иметь значения "обслуживания" или "ожидания". Состояние очереди характеризуется количеством находящихся в ней транзактов.
      
Имитационная модель СМО представляет собой алгоритм, отражающий поведение СМО, т.е. отражающий изменения состояния СМО во времени при заданных потоках заявок, поступающих на входы системы. Параметры входных потоков заявок - внешние параметры СМО. Выходными параметрами являются величины, характеризующие свойства системы - качество ее функционирования. Примеры выходных параметров:  производительность СМО - среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; коэффициенты загрузки оборудования - отношение времен обслуживания к общему времени в каждом ОА;  среднее время обслуживания одной заявки. Основное свойство ОА, учитываемое в модели СМО, - это затраты времени на обслуживание, поэтому внутренними параметрами в модели СМО являются величины, характеризующие это свойство ОА. Обычно время обслуживания рассматривается, как случайная величина и в качестве внутренних параметров фигурируют параметры законов распределения этой величины.
      Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО при различных  типах входных потоков и интенсивностях поступления заявок на входы, при вариациях параметров ОА, при различных дисциплинах обслуживания заявок.
Дисциплина обслуживания - правило, по которому заявки поступают из очередей на обслуживание. Величина, характеризующая право на первоочередное обслуживание, называется приоритетом. В моделях СМО заявки, приходящие на вход занятого ОА, образуют очереди, отдельные для заявок каждого приоритета. При освобождении  ОА на обслуживание принимается заявка из непустой очереди с наиболее высоким приоритетом.
      Основной тип ОА - устройства, именно в них происходит обработка транзактов с затратами времени. К ОА относятся также
 накопители (памяти), отображающие средства хранения обрабатываемых данных в вычислительных системах. Накопители характеризуются не временами обслуживания заявок, а емкостью - максимально возможным количеством одновременно находящихся в накопителе заявок.
       К элементам имитационных моделей СМО кроме ОА относят также
узлы и источники заявок. Связи ОА между собой реализуют узлы, т.е. характеризуют правила, по которым заявки направляются к тому или иному ОА.
       Для описания моделей СМО при их исследовании на ЭВМ разработаны специальные языки имитационного моделирования. Существуют
общецелевые языки, ориентирован-ные на описание широкого класса СМО в различных предметных областях, и специали-зированные языки, предназначенные для анализа систем определенного типа. Примером общецелевых языков служит широко распространенный  язык  GPSS.

Для описания имитационной модели на языке GPSS полезно представить ее в виде схемы, на которой отображаются элементы СМО - устройства, накопители, узлы и источники. Описание на языке GPSS есть совокупность операторов (блоков), характеризующих процессы обработки заявок. Имеются операторы и для отображения возникновения заявок, задержки их в ОА, занятия памяти, выхода из СМО, изменения параметров заявок (например, приоритетов), вывода на печать накопленной информации, характеризующей загрузку устройств, заполненность очередей и т.п.

Пути продвижения заявок между ОА отображаются последовательностью операторов в описании модели на языке GPSS  специальными операторами передачи управления (перехода). Для моделирования используется событийный метод. Соблюдение правильной временной последовательности имитации событий в СМО обеспечивается интерпретато-ром GPSS World - программной системой, реализующий алгоритмы имитационного моделирования.


2.1. Построение структурной схемы модели.

Имеется система передачи данных, состоящая из:

  •  3-х пунктов–накопителей A,B и C
  •  4-х линий AB1, AB2, BC1 и BC2

Причем пакеты данных из AB1 поступают в BC1, а из AB2 соответственно в BC2.

Система передачи данных обеспечивает передачу пакетов данных из пункта A в пункт C через промежуточный пункт B. В пункт А пакеты поступают через 6±2мс. Там они буферизуются и передаются по любой из двух линий. В пункте В они снова буферизуются и передаются по следующим линиям в пункт C. Во время передачи пакетов по линия возможны сбои, вероятности которых отображены на схеме.

Требуется смоделировать прохождение через систему 500 пакетов данных и определить максимальные объемы буферов в пунктах A и B, и характеристики их заполнения.


2.2. Описание сети в виде системы массового обслуживания.

В данной модели системы передачи данных, представляем:

пункты – статистические объекты типа очередь;

линии – аппаратные объекты типа прибор;

пакеты данных – транзакты.

За единицу модельного времени (е.м.в.) принята 1мс.


2.3. Формализация и алгоритмизация модели.

Формально схема модели имеет вытянутый вид с некоторым количеством узлов (переходов). Это делается для реализации передачи пакетов по четырем линиям и моделирования сбоев в них.

Алгоритм.

  1.  Генерация транзакта через 6±2 е.м.в.
  2.  Равновероятная передача заявок: АВ1 – переход в пункт 3; АВ2 – переход в пункт 16.
  3.  Вход в пункт - накопитель А.
  4.  Занятие линии АВ1.
  5.  Передача транзакта по линии АВ1 за 3±1 е.м.в. (ожидание).
  6.  Освобождение линии АВ1.
  7.  Сбой линии АВ1: 10% переходит в пункт 4.
  8.  Выход из пункта - накопителя А.
  9.  Вход в пункт - накопитель В.
  10.  Занятие линии ВС1.
  11.  Передача транзакта по линии ВС1 за 3 е.м.в. (ожидание).
  12.  Освобождение линии ВС1.
  13.  Сбой линии ВС1: 5% переходит в пункт 10.
  14.  Выход из пункта - накопителя В.
  15.  Без условная передача транзактов в пункт 28.
  16.  Вход в пункт - накопитель А.
  17.  Занятие линии АВ2.
  18.  Передача транзакта по линии АВ2 за 3±2 е.м.в. (ожидание).
  19.  Освобождение линии АВ2.
  20.  Сбой линии АВ2: 10% переходит в пункт 17.
  21.  Выход из пункта - накопителя А.
  22.  Вход в пункт - накопитель В.
  23.  Занятие линии ВС2.
  24.  Передача транзакта по линии ВС2 за 3±1 е.м.в. (ожидание).
  25.  Освобождение линии ВС2.
  26.  Сбой линии ВС2: 5% переходит в пункт 23.
  27.  Выход из пункта - накопителя В.
  28.  Удаление транзакта из модели.
  29.  Повторение 1-28 пока через пункт 28 не проследует 500 транзактов.


Блок схема модели.


2.4. Имитационный эксперимент.

2.4.1. Текст программы.

* V #16

* Объявление имен

*

ABUF equ 1

BBUF equ 2

CAB1 equ 1

CAB2 equ 2

CBC1 equ 3

CBC2 equ 4

ABUF STORAGE 3

BBUF STORAGE 8

*

* Основной сегмент модели

*

 GENERATE 6,2,,500 ; Ввод пакетов в модель

 TRANSFER .50,AB1,AB2 ; Передача на CAB1 и CAB2

AB1 ENTER ABUF ; Вход в пункт А

AB1Er SEIZE CAB1 ; Линия AB1

 ADVANCE 3,1 ; Время передачи по AB1

 RELEASE CAB1 ; Линия AB1

TRANSFER .10,,AB1Er ; Передача на AB1Er

LEAVE ABUF ; Выход из пункта А

 ENTER BBUF ; Вход в пункт B

BC1Er SEIZE CBC1 ; Линия BC1

 ADVANCE 3 ; Время передачи по BC1

 RELEASE CBC1 ; Линия BC1

TRANSFER .05,,BC1Er ; Передача на BC1Er

LEAVE BBUF ; Выход из пункта B

 TRANSFER ,OUT ; Передача пакетов на метку

AB2 ENTER ABUF ; Вход в пункт А

AB2Er SEIZE CAB2 ; Линия AB2

 ADVANCE 3,2 ; Время передачи по AB2

 RELEASE CAB2 ; Линия AB2

TRANSFER .10,,AB2Er ; Передача на AB2Er

LEAVE ABUF ; Выход из пункта А

 ENTER BBUF ; Вход в пункт B

BC2Er SEIZE CBC2 ; Линия BC2

 ADVANCE 3,1 ; Время передачи по BC2

 RELEASE CBC2 ; Линия BC2

TRANSFER .05,,BC2Er ; Передача на BC2Er

LEAVE BBUF ; Выход из пункта B

*

* Сегмент счетчика

*

OUT TERMINATE 1 ; Пункт C. Выход пакетов из модели

 START 500


2.4.2. Описание программы.

Оператор

Функция оператора

< symb > EQU < numb >

Позволяет определить символические имена для объектов GPSS: symb – символическое, а numb – соответствующее ему числовое имя объекта.

< name > STOREGE A

Описание объекта типа память: name – символическое или числовое имя памяти; В – емкость памяти.

GENERATE A,B,C,D,E,F,G

Обеспечивает поступление транзактов в модель А –среднее значение интервала поступления транзактов в модель; В – разброс или модификатор среднего значения А; С – время поступления первого транзакта; D – общее число генери-руемых транзактов; Е – уровень приоритета транзактов; F – количество параметров транзактов; G – тип параметра (F – полнословный, Н – полусловный).

SEIZE A

Занятие прибора транзактом: А – имя прибора.

RELEASE A

Освобождение прибора транзактом: А – имя прибора.

ENTER A[,B]

Занятие памяти: А – имя памяти; В – число занимаемых единиц.

LEAVE A[,B]

Освобождение памяти: А – имя памяти; В – число освобож-даемых единиц.

TRANSFER [A],B[,C,D]

Передать транзакт, позволяет направлять транзакт на мет-ку: A – определяет режим передачи; B и C – метки, на которые производится пересылка; D – используется только в режиме ALL для указания значения индекса.

Безусловный режим: TRANSFER ,B – безусловная переда-ча на метку указанную в поле B;

Статический режим: TRANSFER A,B,C ; A – десятичная дробь начинающаяся с точки, определяющая вероятность перехода на метку C; дополнение до 1 значения операнда A определяет вероятность перехода на метку B.

ADVANCE A[,B]

Задержка: А – средняя величина задержки, В – модифика-тор разброса этой величины.

TERMINATE [A]

Завершить, вывод транзактов из модели.

START A,B,C,D

Инициирует начало работы интерпретатора GPSS: А – начальное значение счетчика моделирования; В – признак подавления вывода статистических результатов С – начальное значение счетчика промежуточной выдачи статистики D – признак распечатки списков.


2.4.3. Листинг результатов моделирования

             GPSS World Simulation Report - #16_end.26.9

                  Tuesday, May 04, 2005 01:11:51

          START TIME           END TIME  BLOCKS  FACILITIES  STORAGES

               0.000           3014.613    28        4          2

             NAME                       VALUE

         AB1                             3.000

         AB1ER                           4.000

         AB2                            16.000

         AB2ER                          17.000

         ABUF                            1.000

         BBUF                            2.000

         BC1ER                          10.000

         BC2ER                          23.000

         CAB1                            1.000

         CAB2                            2.000

         CBC1                            3.000

         CBC2                            4.000

         OUT                            28.000

LABEL              LOC  BLOCK TYPE     ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

                   1    GENERATE           500             0       0

                   2    TRANSFER           500             0       0

AB1                 3    ENTER              246             0       0

AB1ER               4    SEIZE              281             0       0

                   5    ADVANCE            281             0       0

                   6    RELEASE            281             0       0

                   7    TRANSFER           281             0       0

                   8    LEAVE              246             0       0

                   9    ENTER              246             0       0

BC1ER              10    SEIZE              255             0       0

                  11    ADVANCE            255             0       0

                  12    RELEASE            255             0       0

                  13    TRANSFER           255             0       0

                  14    LEAVE              246             0       0

                  15    TRANSFER           246             0       0

AB2                16    ENTER              254             0       0

AB2ER              17    SEIZE              277             0       0

                  18    ADVANCE            277             0       0

                  19    RELEASE            277             0       0

                  20    TRANSFER           277             0       0

                  21    LEAVE              254             0       0

                  22    ENTER              254             0       0

BC2ER              23    SEIZE              265             0       0

                  24    ADVANCE            265             0       0

                  25    RELEASE            265             0       0

                  26    TRANSFER           265             0       0

                  27    LEAVE              254             0       0

OUT                28    TERMINATE          500             0       0

FACILITY         ENTRIES  UTIL.   AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

CAB1               281    0.271       2.911  1        0    0    0     0      0

CAB2               277    0.285       3.100  1        0    0    0     0      0

CBC1               255    0.254       3.000  1        0    0    0     0      0

CBC2               265    0.259       2.950  1        0    0    0     0      0

STORAGE            CAP. REM. MIN. MAX.  ENTRIES AVL.  AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

 ABUF                2    2   0     2      500   1    0.570  0.285    0    0

 BBUF                2    2   0     2      500   1    0.518  0.259    0    0


3. Заключение.

После проведения имитационного эксперимент из листинга результатов видно, что максимальные объемы буферов в пунктах А и В:

  •  пункта А – 2 единицы
  •  пункта В – 2 единицы

Загрузка пункта А – 29% , а пункта В – 26%. Временные потери, возникающие из-за сбоев в каналах связи:

  •  по направлению AB1: 35×2.911=101.885
  •  по направлению BС1:  9×3.000=27.000
  •  по направлению AB2: 23×3.100=71.300
  •  по направлению BС2: 11×2.950=32.45

Итого: 232.635 е.м.в. (232.635мс = 0.232635c), а время моделирования равно 3014.613 е.м.в.

Во время выполнения курсовой работы мы заметили, что язык GPSS сильно отличается от алгоритмически языков программирования. Хотя язык GPSS не требует специальной подготовки в области программирования, а наличие интерактивной среды со стандартным интерфейсом, которую система GPSS World, позволяет до минимума свести взаимодействие пользователя с инструментальной ЭВМ и ее операционной системой. Однако построение моделей и организация вычислительного эксперимента требуют некоторых знаний из области теории массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики.


4. Библиографический список.

  1.  Скворцов С.В., Телков И.А. Языки моделирования в САПР ВС: Учебное пособие

Рязань: РРТИ, 1992.

  1.  Скворцов С.В., Телков И.А., Хрюкин В.И. Описание структур вычислительных

систем на языке GPSS:Методическое указание. Рязань: РГРТА, 1999.

  1.  Шрайбер Т.Жд. Моделирование на GРSS. М.: Машиностроение, 1980.
  2.  Разработка САПР. В 10 кн. Кн. 9. Имитационное моделирование: Практ.

пособие / В.М. Черненький; Под ред. А.В. Петрова. М.: Высшая школа. 1990.


6±2мс

AB1

10%

5%

BC2

C

AB2

BC1

10%

A

2

1

TRANSFER

     .50

 

5%

B

АВ1

ABUF

LEAVE

       

TRANSFER

     .10

 

АВ2Er

CAB2

RELEASE

ADVANCE

3,2

CAB2

   SEIZE

                            

ABUF

ENTER

 

TRANSFER

     .10

 

АВ1Er

CAB1

RELEASE

ADVANCE

3,1

CAB1

   SEIZE

                            

ABUF

ENTER

 

АВ2

GENERATE

         6,2,,500

2

1

ABUF

LEAVE

       

TERMINATE

  1

TRANSFER

BBUF

LEAVE

       

TRANSFER

     .05

 

ВC1Er

CBC1

RELEASE

ADVANCE

3

CBC1

   SEIZE

                            

BBUF

ENTER

 

BBUF

LEAVE

       

TRANSFER

     .05

 

ВC2Er

CBC2

RELEASE

ADVANCE

3,1

CBC2

   SEIZE

                            

BBUF

ENTER

 

OUT


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46057. Организация специальных PR-мероприятий: разработка общей концепции и сценария мероприятия; организация и курирование мероприятия; оценка эффективности 25.56 KB
  Организация специальных PRмероприятий: разработка общей концепции и сценария мероприятия; организация и курирование мероприятия; оценка эффективности. По Алёшиной: Специальные события это мероприятия проводимые компанией в целях привлечения внимания общественности к самой компании её деятельности и продуктам. Мероприятия имеющие значение для общественности более широкой чем сами участники предполагается освещать в СМИ. Специальные мероприятия как правило привязывают к особым корпоративным датам событиям появлению новинок.
46058. Оценка эффективности PR-кампании 44 KB
  Планирование PRмероприятия дает возможность проведения оценки эффективности. Оценка эффективности это всегда сравнение достигнутых результатов с планируемыми поэтому прежде всего необходимо определить стратегическую цель и тактические задачи проводимой PRдеятельности. Оценка эффективности PRкампании всегда напрямую связана с ее планированием так как это позволяет уже на этапе подготовки любой PRактивности...
46059. Уравнения движения механизма 479.5 KB
  Выполнив приведение сил и масс, любой механизм с одной степенью свободы (рычажный, зубчатый, кулачковый и др.), сколь бы сложным он ни был, можно заменить его динамической моделью...
46060. Кинематика и динамика вращательного движения АТТ 500.5 KB
  Кинематические характеристики частицы (поступательного движения АТТ) – перемещение , скорость и ускорение не могут служить характеристиками АТТ, участвующего во вращательном движении (для разных точек АТТ они разные). Нужны другие характеристики.
46061. Ламбдацизм. Определение, этиология, виды. Логопедические технологии устранения ламбдацизма у детей 30.5 KB
  Во время правильного произнесения звука л органы речи принимают следующее положение: губы раскрыты занимают нейтральное положение или принимают положение последующего гласного звука; зубы незначительно разомкнуты; язык узкий кончик языка поднимается и упирается в верхние резцы или их десны средняя часть языка опущена боковые края тоже опущены; между боковыми краями языка и коренными зубами остается щель через которую выходит воздушная струя.Артикуляция твердого звука л сложнее артикуляции ль поэтому нарушение его произношения...
46062. Ротацизм. Определение, этиология, виды. Логопедические технологии устранения ротацизма у детей 36.5 KB
  Причины нарушения звуков р и рь: укороченная подъязычная связка уздечка ограничивающая движение вверх кончика языка и передней части спинки языка; слабость мышц языка; неумение выполнять языком произвольные целенаправленные движения; нарушения фонематического слуха.Звук р согласныйвоздушная струя встречает преграду;язычный переднеязычный передненебный передняя часть языка направляется к передней части неба;смычный дрожащий вибрант образуется путем вибрации кончика языка смыкании и размыкании его около альвеол;сонорный...
46063. Каппацизм и йотацизм. Определение, этиология, виды. Логопедические технологии устранения каппацизма и йотацизма. Каппацизм – дефект произношения нёбных звуков к, к 18.5 KB
  Кончик языка опущен но не прикасается к нижним зубам. Корень языка поднят и смыкается с небом.Предложите ребенку произносить слоги татата и одновременно с этим нажимайте шпателем или плоским концом ложечки на кончик языка отодвигайте язык отт нижних зубов глубь рта. Таким образом спинка языка все больше выгибается и соответственно получается тятятя потом кякякя и наконец когда происходит смычка спинки языка с небом должно получиться какака.
46064. Нарушение звукопроизношения по звонкости – глухости, твёрдости – мягкости. Логопедические технологии устранения этих дефектов 32 KB
  Исправление данного недостатка следует начинать со щелевых звуков в –з – жА потом квзрывным б – д – г. громкое ишёпотное произнесение гласных звуков отрывисто и длительно. Озвончение щелевых звуков не всегда удаётся вызвать сразу это связано с тем что как правило в этих случаях есть какой то вид сигматизма. При этом он обращает внимание ребенка не только на различие в звучании звуков но и на то что в момент произнесения твердого звука в можно прикоснувшись рукой к гортани ощущать её вибрацию.
46065. Игры в логопедической работе с детьми. Системы игр, анализ методической литературы 15 KB
  Игры в логопедической работе с детьми. Игры используют в любые режимные моменты как на занятиях так и вне. Подготовительный этап: игры на развитие всех психических функций. Далее игры на развитие артикуляционной моторики.