Уход и... Инструменты Дизайн ногтей

Имитационное моделирование применяется если. Что такое имитационные модели? Применение имитационного моделирования

При создании методики по имитационному моделированию мне понадобилось разобраться с терминами. Проблема была в том, что общепринятые термины не годились для описания статистических данных, собранных в процессе имитации. Термины: процесс и экземпляры процесса были неприемлемы, потому что я не мог работать в парадигме Аристотеля. Парадигма Аристотеля не стыкуется с примененным мной матаппаратом. При этом практическое применение данной методики было простое – моделирование и имитация бизнес-объектов с целью принятия управленческих решений. В программе создавался виртуальный объект, описание которого состояло из описания сценариев и их взаимодействия. Сценарии прогонялись внутри программы , а также моделировались ресурсы и их взаимодействия.

Напомню, что:

Имитационное моделирование - метод исследования объектов, основанный на том, что изучаемый объект заменяется имитирующим объектом. С имитирующим объектом проводят эксперименты (не прибегая к экспериментам на реальном объекте) и в результате получают информацию об изучаемом объекте. Имитирующий объект при этом являет из себя информационный объект .

Цель имитационного моделирования - получение приближенных знаний о некотором параметре объекта, не производя непосредственное измерение его значений. Понятно, что это необходимо тогда и только тогда, когда измерение невозможно, или оно стоит дороже проведения имитации. При этом для изучения этого параметра мы можем пользоваться другими известными параметрами объекта и моделью его конструкции. Допуская, что модель конструкции достаточно точно описывает объект, предполагается, что полученные в ходе имитации статистические распределения значений параметра моделирующего объекта будут в той или иной степени совпадать с распределением значений параметра реального объекта.

Понятно, что матаппарат, который был применен, - это статистическая математика. Понятно, что матстатистика не использует термины экземпляры и типы. Она работает с объектами и множествами. В итоге для написания методики я был вынужден был использовать логическую парадигму на основе которой создан стандарт ИСО 15926. Основой его является наличие объектов, классов и классов классов.

Примеры определений:

Операция

Событие


На рисунке изображено отношение между сущностями: события собраны в классы событий. Класс событий описан при помощи объекта справочника «События». События одного класса изображены на диаграммах процессов при помощи графических элементов. На основе объекта справочника «События» движок имитации создает имитирующие события.

Процесс

  1. Моделируемый процесс: Последовательность моделируемых операций. Описание этой последовательности удобно представить в виде диаграммы Ганта. Описание содержит события. Например, события: «старт процесса» и «завершение процесса».
  2. Имитирующий процесс: Объект, созданный для имитации моделируемого процесса. Этот объект создается в памяти компьютера в ходе выполнения имитации.
  3. Класс моделируемых процессов: Множество моделируемых процессов, объединенных по какому-либо признаку. Самым распространенным объединением является объединение процессов, имеющих общую модель. В качестве модели может быть использована диаграмма процессов, выполненная в любой нотации моделирования: Процесс, Процедура, EPC, BPMN.
  4. Класс имитирующих процессов: Множество имитирующих процессов, созданных в рамках имитации, для имитации активности.
  5. Процесс (как объект в справочнике ): Объект справочника «Процессы.
  6. Процесс (диаграмма процессов ): Модель процессов одного класса, выполненная в виде диаграммы. На основе этой модели создаются имитирующие процессы.

Заключение

Спасибо за внимание. Я искренне надеюсь, что мой опыт будет полезен тем, кто желает различать приведенные выше объекты. Проблема современного состояния отрасли такова, что сущности, именованные одним термином, перестают различаться в сознании аналитиков. Я постарался дать вам пример, как можно мыслить, и как можно вводить термины, чтобы различать разные сущности. Надеюсь, чтение было интересным.

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Имитационные модели представляют собой довольно сложные программы для компьютера, описывающие поведение компонентов системы и взаимодействие между ними. Расчеты по этим программам при различных исходных данных позволяют имитировать динамические процессы, происходящие в реальной системе.

В результате исследования модели, являющейся аналогом реального объекта, получают количественные характеристики, отображающие его поведение при заданных условиях (исходных данных).

Изменяя исходные данные моделирования, можно получить достоверную информацию о поведении объекта в той или иной ситуации. Эти данные впоследствии могут быть использованы для разработки теории поведения объекта.

Имитационные модели в некоторой степени напоминают физические модели, т.е. модели реальных объектов в миниатюре. Например, существует физическая модель Братской ГЭС, в которой воспроизведены все реальные условия ее работы в уменьшенном масштабе. Задавая различные скорости течения воды, меняя условия прохождения водного потока через колеса гидроагрегатов, донные и сливные отверстия, ученые измеряют различные параметры водных потоков, оценивают устойчивость сооружений станций, степень размыва речного дна, берегов и дают заключения о наилучших режимах работы ГЭС. Примерно так же происходит процесс имитационного моделирования. Разница заключается только в том, что вместо потоков воды используются потоки информации о движении воды, вместо показаний физических приборов - данные, полученные с помощью ЭВМ. Конечно, имитационный эксперимент менее нагляден, чем физический опыт, но его возможности гораздо шире, так как в имитационной модели фактически допустимы любые изменения, каждый фактор можно варьировать по усмотрению исследователя, ошибки, возникающие в модели или исходных данных, легче заметить.

Математический аппарат, используемый для построения имитационных моделей, может быть самым разнообразным, например: теория массового обслуживания, теория агрегативных систем, теория автоматов, теория дифференциальных уравнений и пр. Имитационные исследования обычно требуют статистической обработки результатов моделирования, поэтому в основу всякой имитации входят методы теории вероятностей и математической статистики.

Имитационное моделирование является многоэтапным процессом и связано с оценкой полученных результатов, изменением структуры модели, целей и критериев моделирования. Для изучения полученных экспериментальных данных необходима группа людей (экспертов), обладающих знаниями в областях, непосредственно относящихся к объекту исследования.

Экспертные процедуры используют коллективный опыт людей и предназначены для усреднения мнений и получения объективной оценки какого-либо события или явления. Проведение экспертиз в большинстве случаев позволяет выработать определенные решения оценить относительную важность ряда событий или найти пропорции между показателями. Например, экспертам, занятым планированием в сфере обслуживания населения, может быть задан вопрос: «В каком отношении (пропорции) должны развиваться отрасли сферы обслуживания населения с точки зрения объемов реализации услуг?» При ответе на вопрос каждому эксперту предлагается проставить коэффициенты относительной важности, или баллы, каждой отраслевой группы обслуживания, например, в такой форме:

Для определения пропорций развития отраслевых групп обслуживания экспертам раздают анкеты определенного образца и предлагают ознакомиться со «сценарием» развития сферы обслуживания населения. «Сценарий» представляет собой своего рода прогноз состояния развития общественных потребностей на длительную перспективу, включая численность населения, его доходы и расходы по статьям затрат, жилищные условия, внедрение в практику новой техники и технологий, совершенствование видов и форм обслуживания населения, методов организации и управления обслуживанием и т.п.

После ознакомления со «сценарием» эксперты выражают свое мнение в виде баллов. Затем анкеты собирают и результаты экспертного анализа (допустим, баллы, приведенные в примере) усредняют по каждой отраслевой группе и нормируют, т.е. баллы по каждой отраслевой группе делят на их общую сумму. Полученные нормированные баллы отражают желаемые пропорции развития отраслевых групп обслуживания.

Существует большое количество форм и методов проведения экспертных анализов. Например, можно собирать группы экспертов для обсуждения рассматриваемых вопросов. Анкеты могут быть посланы эксперту домой (на работу), и тогда оценки отразят его мнение без посторонних влияний и дискуссий. Можно осуществить учет компетентности эксперта, проставив ему соответствующий «вес», аналогичный баллам.

При оценке качества функционирования какой-либо имитационной модели эксперты определяют, какие параметры модели главные, а какие - второстепенные; устанавливают желаемые пределы изменения параметров; осуществляют выбор лучшего варианта модели. В задачи эксперта также входит изменение условий моделирования, если это необходимо, выбор и корректировка целей моделирования в тех случаях, когда после проведения модельных экспериментов выявляются новые неучтенные факторы.

Как правило, работа экспертов или экспертных групп связана с обработкой данных на ЭВМ, оценкой результатов, полученных после моделирования какой-либо задачи, т.е. основана на общении членов экспертной группы с ЭВМ при помощи специальных языков.

Общение человека-эксперта с компьютером при имитации «больших систем» требуется в двух случаях. В первом случае, когда имитационная модель не использует формальный математический аппарат и представляет собой в основном процесс экспертной оценки совокупности содержательных событий или целей, для общения применяют типовые пакеты Excel, Word и т.п. Процесс общения эксперта с ЭВМ при подсчете средних баллов или коэффициентов, оценивающих те или иные события, цели, осуществляется согласно методике экспертного анализа. Здесь применение ЭВМ минимально. Во втором случае, когда имитационную модель используют для изучения функционирования какого-либо сложного объекта, например производственного предприятия, банка или рынка, путем машинной имитации информационных процессов при заданных условиях, модель записывается на одном из специальных имитационных языков, например JPSS, Симскрипт, Симула, Динамо, MathCad plus и пр.

Важным преимуществом таких языков является наличие в них методов нахождения ошибок, значительно превосходящих соответствующие возможности универсальных языков. Однако применение специальных имитационных языков налагает ограничения на форму вывода информации о поведении моделируемой системы. Использование универсального языка типа Фортран меньше всего ограничивает форму вывода данных. Наоборот, использование языка типа Симскрипт вынуждает приспосабливаться к требованиям, налагаемым этим языком. Поэтому в сложных имитационных системах для общения экспертов с имитационной моделью используют различные языки. При описании процессов в имитируемой системе могут быть применены такие языки, как JPSS, Симскрипт, Симула, Динамо, а для описания различных «сервисных» и выводных процедур - универсальные языки Фортран, PL, Алгол, а также пакеты Excel, Word и т.п.

Проектирование любого объекта – это многоступенчатый процесс, который требует анализа данных, их систематизации, конструирования и проверки результатов. В зависимости от объема предстоящих работ, трудности его воплощения в жизнь, используется либо реальные испытания, либо имитация. Это упрощает процесс, делает его менее дорогостоящим, а также позволяет вносить коррективы, доработки уже на моменте эксперимента.

В статье мы расскажем про имитационное математическое моделирование систем – что это такое, какие модели получаются, где они находят свое применение.

Особенности технологии

Любая работа с моделями состоит из двух основных этапов:

  • разработка и создание образца;
  • его аналитический анализ.

Затем уже вносятся коррективы, или утверждается данный план. При необходимости можно повторить процедуру несколько раз, чтобы добиться безупречного построения.

Таким образом, этот способ можно назвать наглядным познанием реальности в миниатюре. Есть объекты, которые дорого и трудоемко воплотить в реальность в натуральном размере без точной уверенности в эффективности всех конструктивных элементов, например, космические корабли или все использование имитационного моделирования в области аэродинамики методом фотоупругости.

Создание идентичной модели с повторением особенностей всей системы помогает добиться не только отражения внутренних закономерностей, но и внешних действующих сил, например, воздушных потоков или сопротивления воды.

Конструирование копий объектов началось с появлением первых компьютеров и сначала имело схематический характер, с развитием технологий прем получил все большее развитие и начал применяться даже на небольших производствах из-за своей наглядности.

Где, в каких случаях используется и для чего применяется метод имитационного моделирования

  • стоимость объекта намного выше, чем затраты на разработку модели;
  • деятельность продукции проходит с большой переменчивостью, есть необходимость просчитать все возможные сбои;
  • в конструкции находится большое количество мелких деталей;
  • важно увидеть наглядный образец с акцентом на внешний вид;
  • эксплуатация происходит в трудных для изучения средах – в воздухе или воде.

Применение обусловлено тем, что появляется возможность:

  • просчитать реальные значения и коэффициенты деятельности инженеров;
  • увидеть недостатки, исключить их, внести коррективы;
  • посмотреть работу объекта в реальном времени;
  • сделать наглядную демонстрацию.

Метод имитационного моделирования используется для:

  • Проектирования реальных бизнес-процессов.

  • Имитации боевых действий – действуют макеты реальных боеприпасов, снарядов, военной техники и мишеней. Так анализируют дальность выстрела, его разрушительные способности и радиус затронутой территории, проверяют оружие перед запуском в производство.
  • Анализа динамики населения.
  • Создания проекта инфраструктуры города, района.
  • Аутентичного изображения исторической реальности.
  • Логистики.
  • Проектирования перемещений пешеходов и автомобилей на проезжей части.
  • Производственного процесса – в виде экспериментального метода.
  • Аналитики рынка и конкурирующих фирм.
  • Ремонта автомобилей.
  • Управления предприятием.
  • Воссоздания экосистемы с животным и растительным миром.
  • Медицинских и научных опытов.

Мы будем рассматривать особенности имитационного моделирования на примере производственных работ и проектирования. Но разновидность систем показывает необходимость применять способ в разных сферах деятельности. Так исследуются характеристики конкретных областей – какие изменения могут произойти, как их контролировать и что предпринять, чтобы предотвратить возможные негативные последствия.

Все возможности создания модели реализуются с помощью компьютера, но различают две основных разновидности процесса:

  • Математический – он помогает разработать схему физических явлений с заданными параметрами.
  • Имитации – их основная задача – показать изменчивость поведения, поэтому исходные данные можно варьировать.

И математическое, и компьютерное имитационное моделирование основано на программах для автоматизированного проектирования, поэтому нужно ответственно подходить к выбору программного обеспечения. Компания ZWSOFT предлагает свои продукты по невысокой цене. – является аналогом ACAD, но при этом становится со временем популярнее старого софта. Это обусловлено:

  • облегченной системой лицензирования;
  • приемлемой ценовой политикой;
  • переводом на русский язык и адаптацией под пользователей многих стран;
  • широким выбором надстроек и модулей, которые созданы для узких специальностей и расширяют базовый функционал ZWCAD.

Виды имитационного моделирования

  • Агентное. Оно чаще используется для анализа сложных систем, где изменения не обуславливаются действием определенных законов, поэтому не подвергаются прогнозированию. Переменчивость зависит от агентов – нефиксированных элементов. Часто такая разновидность находит применение в таких науках, как социология, биология, экология.
  • Дискретно-событийное. Такой способ используется для вычленения из общей последовательности событий конкретных интересующих действий. Часто применяется для управления производственным циклом, когда важно отметить только результат определенных участков деятельности.
  • Системная динамика. Это основной способ для вычисления причинно-следственных связей и взаимовлияния. Именно он используется при производственных процессах и конструировании моделей будущего товара, чтобы проанализировать его характеристики в реальной жизни.

Основы аэродинамического и гидродинамического имитационного моделирования

Самыми трудоемкими для разработки являются объекты, которые изготовлены для эксплуатации в условиях повышенного давления, сопротивления или труднодосягаемы. К ним обязательно подходят с точки зрения ИМ, создают математические схемы, меняют исходные данные и проверяют влияние различных факторов, совершенствуют модель. При необходимости создается трехмерный макет, который погружается в имитацию реальной среды. К таким объектам относят:

  • Конструкции, которые погружаются под воду или находятся частично в жидкости, там самым испытывая на себе давление потоков. К примеру, для макетирования подводной лодки необходимо просчитать все силы, которые будут влиять на корпус, а затем анализировать, как ни изменятся при увеличении скорости движения и глубины погружения.
  • Предметы, созданные для полета в воздухе или даже для выхода из атмосферы Земли. Искусственные спутники, космические корабли до запуска проходят множественные проверки, причем инженеры не довольствуются только компьютерной визуализацией, а делают макет вживую по заданным на компьютере данным.

В основе ИМ аэродинамики часто лежит метод фотоупругости – определение воздействий на вещество определенных сил за счет двойного преломления лучей в материалах оптической природы. Так можно определить степень напряжения и деформации стенок. Этим же методом можно определить не только статичное воздействие, но и динамичное, то есть последствия взрывов, ударной волны.

Гидродинамическая модель задается несколькими параметрами вручную, учитываются все геологические, биологические, химические и физические свойства среды и объекта. На основе этих данных создается объемная модель. Задаются начальные и максимальные границы воздействия на конструкцию. Далее происходит адаптация к условиям нахождения предмета и последующий вывод конечных данных.

Активно применяют этот метод в горнодобывающей промышленности и при бурении скважин. Здесь учитываются сведения о земле,воздушных и водных ключах, возможных неблагоприятных для работ слоях.


Разработка модели

Воссоздаваемая проекция – это упрощенный вариант реального объекта с сохранением характеристик, особенностей, свойств, а также с причинно-следственными связями. Именно реакция на воздействия обычно становится самым важным элементом изучения. Понятие «имитационное моделирование» предполагает три этапа работа с моделью:

  1. Ее конструирование после тщательного анализа натуральной системы, перенос всех характеристик в математические формулы, построение графического образа, его объемный вариант.
  2. Эксперимент и фиксирование изменений качеств макета, выведение закономерностей.
  3. Проецирование полученных сведений на реальный объект, внесение коррективов.

Программное обеспечение для имитационного моделирования систем

При выборе программы для реализации проекта необходимо выбирать софт с поддержкой трехмерного пространства. Также важна возможность 3D-визуализации с последующей объемной печатью.

Компания «ЗВСОФТ» предлагает свою продукцию.

Базовый САПР, является аналогом популярного ПО – AutoCAD. Но многие инженеры переходят на «ЗВКАД» из-за облегченной системы лицензирования, более низкой цены и удобного, русскоязычного интерфейса. При этом новая разработка совсем не уступает по функционалу:

  • поддерживается работа как в двухмерном, так и в трехмерном пространстве;
  • интеграция с практически любыми текстовыми и графическими файлами;
  • удобство и большая функциональная панель инструментов.

При этом на ZWCAD можно установить множество надстроек, направленных на решение тех или иных задач.

– программа для создания и работы со сложными 3D объектами. Ее преимущества:

  • Удобный, доступный для пользователя с любым уровнем навыков интерфейс и автоматизированный процесс выбора элементов.
  • Легкое структурирование объектов на базе сетки, которую можно менять (их можно сжимать, растягивать, увеличивать или уменьшать высоту, клонировать, проецировать, делать впадины и выпуклости и многое другое).
  • Элементы из кривых и поверхностей NURBZ, их модификация профессиональными инструментами редактирования.
  • Создание объемных фигур на основе производных базовых и сложных объектов.
  • Моделирование поведения предметов, описанное в виде математических функций.
  • Трансформация одних форм в другие с выделением отдельных переходных элементов.
  • С плагинами RenderZone и V-Ray становится возможной детальная прорисовка всех деталей и фактур.
  • Анимация позволяет задать движение объектов как независимое, так и в зависимости одних от других.
  • 3D печать моделей.
  • Экспорт в системы инженерного анализа.

Еще одна разработка – это программа . Универсальная CAD-система в трех версиях – облегченная, стандартная и профессиональная. Возможности:

  • Создание трехмерного объекта любой сложности.
  • Гибридное моделирование.
  • Использование математических формул и функций при построении фигур.
  • Реверсивный инжиниринг, или обратная разработка продукции для внесения коррективов.
  • Моделирование движения с помощью анимации.
  • Работа с моделью, как с твердотельным, полым или каркасным образом.
  • Получение образцов на 3D принтере.
  • Использование переменных и математической среды для имитации поведения.

В статье мы рассказали, что относится к методам имитационного моделирования и что является его целью. За новыми технологиями будущее науки и производства.

  • 6 Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности
  • 7. Информационные технологии сбора, хранения и быстрой обработки научной информации
  • 8 Вычислительная техника, классификация компьютеров по применению
  • 9 Проблемы и риски внедрения информационных технологий в общественной практике
  • 10. Периферийные устройства. Электронная оргтехника
  • 11. Техническое и программное обеспечение современных процедур научной деятельности.
  • 12.Понятие модели. Основные принципы и этапы моделирования.
  • 13. Компьютерное моделирование
  • 14. Математическое обеспечение информационных технологий
  • 15. Пакеты прикладных программ по статистическому анализу данных
  • 16. Возможности и особенности пакета Statgraphics
  • 17. Пакет Statgraphics. Одномерный статистический анализ: оценка числовых характеристик, подбор закона распределения случайных величин
  • 18. Пакет Statgraphics. Сравнение нескольких случайных величин: сравнение числовых характеристик и законов распределения
  • 19. Пакет Statgraphics. Анализ зависимостей между величинами: регрессионный и корреляционный анализ. Анализ временных рядов
  • 20. Пакет Statgraphics. Многомерный анализ: метод главных компонент, кластерный, дискриминантный анализ
  • 21. Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей
  • 22. Имитационные эксперименты. Язык имитационного моделирования gpss - возможности, структура
  • 23. Назначение и состав универсальной интегрированной компьютерной математики matlab
  • 24.Интерфейс системы, основные объекты и форматы чисел matlab.
  • 25.Операторы и функции в matlab.
  • 26. Матричные вычисления в MathCad
  • 27. Построение графиков
  • 28. Основы программирования в MathCad
  • 29. Текстовые и табличные процессоры
  • 30. Анализ данных средствамиExcel
  • 31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
  • 1. Общие сведения
  • 2. Основные встроенные статистические функции
  • 3. Анализ выборок и совокупности
  • 4. Инструмент анализа Описательная статистика
  • 5. Инструмент Гистограмма
  • 6. Ранг и Персентиль
  • 32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
  • 7. Генерирование случайных чисел
  • 8. Построение выборок из генеральной совокупности
  • 9. Вычисление скользящего среднего
  • 10. Линейная и экспоненциальная регрессии
  • 33. Корреляционно-регрессионный анализ в msExcel
  • Однофакторный регрессионный анализ с применением инструмента регрессии
  • 34 Поиск корней уравнения с помощью подбора параметра в ms Excel
  • 35 Поиск решения. Решение задач оптимизации средствами ms Excel
  • 36. Системы подготовки презентаций.
  • 37 Основы web-дизайна
  • 38 Основы использования языка html
  • Раздел 1
  • Раздел 2
  • Раздел 1
  • Раздел 2
  • 39. Сервисные инструментальные средства.
  • 40. Основы компьютерной графики.
  • 41 Возможности и назначение AutoCad.
  • 42 Разработка проекта в системе Autocad
  • 43 Модели представления данных. Типы, структуры данных.
  • 44 Базы и банки данных. Основы проектирования баз данных.
  • 45 Реляционные сетевые и иерархические базы данных
  • 46. Системы управления базами данных субд
  • 47. Объекты ms Access
  • 48. Построение различных типов запросов в ms Access
  • 1 Создание запроса на выборку при помощи мастера
  • 2 Создание запроса на выборку без помощи мастера
  • 3. Создание запроса с параметрами, запрашивающего ввод условий отбора при каждом запуске
  • 49. Формы и отчеты в ms Access
  • 50. Основы программирования на языке Visual Basic for Applications
  • 51. Базы знаний
  • 52. Компьютерные сети: Локальные, корпоративные, региональные, глобальные.
  • 53. Службы сети Интернет
  • 54. Работа с почтовым клиентом.
  • 55 Планирование совместной деятельности в корпоративной сети с помощью почтовых программ.
  • 56. Работа со средствами навигации в www
  • 57 Методы и средства поиска информации в Интернет
  • 1 Поисковые системы
  • 3. Каталоги интернет-ресурсов
  • 58. Деловые интернет-технологии
  • 59. Проблемы защиты информации.
  • 60. Организационные методы защиты информации
  • 61. Технические и программные методы защиты локальных данных
  • 62.Технические и программные методы защиты распределённых данных.
  • 1) Служба www
  • 2) Электронная цифровая подпись (эцп)
  • 63 Тенденции развития информационных технологий
  • 64. Пути решения проблемы информатизации общества
  • 65. Новые технические средства и программные продукты, интеллектуализация средств
  • 66. Внедрение информационных технологий (ит) в образование
  • Глава 1 общие положения
  • Глава 2 государственное регулирование и управление в области информации, информатизации и защиты информации
  • Глава 3 правовой режим информации
  • Глава 4 распространение и (или) предоставление информации
  • Глава 5 информационные ресурсы
  • Глава 6 информационные технологии, информационные системы и информационные сети
  • Глава 7 защита информации
  • Глава 8 права и обязанности субъектов информационных отношений. Ответственность за нарушение требований законодательства об информации, информатизации и защите информации
  • Глава 9 заключительные положения
  • 9 Августа 2010 г. № 1174
  • Глава 1 общие положения
  • Глава 2 состояние развития информационного общества
  • Глава 3 цель, задачи и условия развития информационного общества
  • 21. Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей

    Имитационные математические модели применяются тогда, когда техническая система особенно сложна или когда необходим высокий уровень детализации представления процессов, протекающих в ней. К таким системам можно отнести экономические и производственные объекты, морские порты, аэропорты, комплексы перекачки нефти и газа, ирригационные системы, программное обеспечение сложных систем управления, вычислительные сети и многие другие. Для таких технических систем ради получения аналитической математической модели исследователь вынужден накладывать жёсткие ограничения на модель и прибегать к упрощениям. При этом приходится пренебрегать некоторыми особенностями технической системы, что приводит к тому, что математическая модель перестаёт быть средством изучения сложной системы. В имитационных моделях моделируемый алгоритм поведения технической системы приближённо воспроизводит сам процесс-оригинал в смысле его функционирования во времени. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и порядка протекания во времени. Таким образом, реализуется на ЭВМ специальный алгоритм, который воспроизводит формализованный процесс поведения технической системы. Этот алгоритм по исходным данным позволяет получить информацию об изменении во времени t состояний и откликов модели. В этом алгоритме можно выделить три функциональные части: моделирование элементарных подпроцессов; учёт их взаимодействия и объединение их в единый процесс; обеспечение согласованной работы отдельных подпроцессов при реализации математической модели на ЭВМ. Влияние случайных факторов на течение процесса имитируется с помощью генераторов случайных чисел с заданными вероятностными характеристиками. В ходе имитации постоянно фиксируется статистика о состояниях системы и изменениях откликов. Эта статистика либо должным образом обрабатывается в ходе имитации, либо накапливается и по окончании заданного интервала моделирования ТМ обрабатывается статистическими методами. Как видим, идея имитации привлекательна по своей простоте, но дорога по реализации. Поэтому применяются имитационные модели только в тех случаях, когда другие способы моделирования неэффективны.

    Модель – представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

    Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

    Имитационное моделирование - метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.

    Такую модель можно использовать любое количество времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

    Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами - разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

    Этапы:

      формулировка проблемы;

      построение математической модели функционирования системы;

      составление и отладка программы для ЭВМ, включая и разработку процедур моделирования различных случайных факторов;

      планирование имитационных экспериментов;

      проведение экспериментов и обработка результатов исследования.

    Принципы построения ИМ модели:

    Принцип Δt.

    Принцип состоит в том, что алгоритмом моделирования имитируется движение, то есть изменение состояния системы, в фиксированные моменты времени: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …

    Для этого заводится счетчик времени (часы), который на каждом цикле увеличивает свое значение t на величину шага во времени Δt, начиная с нуля (начало моделирования). Таким образом, изменения системы отслеживаются такт за тактом в заданные моменты: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …

    Принцип особых состояний.

    К примеру, состояние, в котором обычно находится система, обычным состоянием. Такие состояния интереса не представляют, хотя занимают большую часть времени.

    Особые состояния - это такие состояния в изолированные моменты времени, в которых характеристики системы изменяются скачкообразно. Для изменения состояния системы нужна определенная причина, например, приход очередного входного сигнала. Ясно, что с точки зрения моделирования интерес представляет именно изменение характеристик системы, то есть принцип требует от нас отслеживать моменты перехода системы из одного особого состояния в другое.

  • построении математических моделей для описания изучаемых процессов;
  • использовании новейших вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием (миллионы операций в секунду) и способных вести диалог с человеком.
  • Суть компьютерного моделирования состоит в следующем: на основе математической модели с помощью ЭВМ проводится серия вычислительных экспериментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их оптимальные параметры и режимы работы, уточняется модель. Например, располагая уравнением, описывающим протекание того или иного процесса, можно изменяя его коэффициенты , начальные и граничные условия, исследовать, как при этом будет вести себя объект . Имитационные модели - это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.

    Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.

    В аналитических моделях поведение реальных процессов и систем (РПС) задается в виде явных функциональных зависимостей (уравнений линейных или нелинейных, дифференциальных или интегральных, систем этих уравнений). Однако получить эти зависимости удается только для сравнительно простых РПС. Когда явления сложны и многообразны исследователю приходится идти на упрощенные представления сложных РПС. В результате аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности. Если все же для сложных РПС удается получить аналитические модели, то зачастую они превращаются в трудно разрешимую проблему. Поэтому исследователь вынужден часто использовать имитационное моделирование .

    Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течение заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

    Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течение заданного периода.

    Под алгоритмизацией функционирования РПС понимается пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующем комплексу требований к модели.

    "Имитационное моделирование" (ИМ)- это двойной термин. "Имитация" и " моделирование " - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.

    Основное достоинство ИМ:

    1. возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;
    2. отсутствие ограничений между параметрами ИМ и состоянием внешней среды РПС;
    3. возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы;

    Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.

    1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. Имитационная модель служит средством изучения явления.
    2. Если аналитические методы имеются, но математические процессы сложны и трудоемки, и имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
    3. Когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы желательно осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы (ПС) в течение определенного периода.
    4. Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явлений в реальных условиях (реакции термоядерного синтеза, исследования космического пространства).
    5. Когда необходимо контролировать протекание процессов или поведение систем путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.
    6. При подготовке специалистов для новой техники, когда на имитационных моделях обеспечивается возможность приобретения навыков в эксплуатации новой техники.
    7. Когда изучаются новые ситуации в РПС. В этом случае имитация служит для проверки новых стратегий и правил проведения натурных экспериментов.
    8. Когда особое значение имеет последовательность событий в проектируемых ПС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании РПС.

    Однако ИМ наряду с достоинствами имеет и недостатки:

    1. Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат.
    2. Может оказаться, что ИМ неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности.
    3. Зачастую исследователи обращаются к ИМ, не представляя тех трудностей, с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

    И тем не менее ИМ является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

    Одним из видов имитационного моделирования является статистическое имитационное моделирование , позволяющее воспроизводить на ЭВМ функционирование сложных случайных процессов.

    При исследовании сложных систем, подверженных случайным возмущениям используются вероятностные аналитические модели и вероятностные имитационные модели .

    В вероятностных аналитических моделях влияние случайных факторов учитывается с помощью задания вероятностных характеристик случайных процессов (законы распределения вероятностей, спектральные плотности или корреляционные функции). При этом построение вероятностных аналитических моделей представляет собой сложную вычислительную задачу . Поэтому вероятностное аналитическое моделирование используют для изучения сравнительно простых систем.

    Подмечено, что введение случайных возмущений в имитационные модели не вносит принципиальных усложнений, поэтому исследование сложных случайных процессов проводится в настоящее время, как правило, на имитационных моделях .

    В вероятностном имитационном моделировании оперируют не с характеристиками случайных процессов, а с конкретными случайными числовыми значениями параметров ПС. При этом результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели рассматриваемого процесса, являются случайными реализациями. Поэтому для нахождения объективных и устойчивых характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение, с последующей статистической обработкой полученных данных. Именно поэтому исследование сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью имитационного моделирования принято называть статистическим моделированием.