WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 22 |

– закономерности существования, изменения физического состояния и свойств элементов ОД, рассматриваемые предметными областями естествознания (физика, химия, биология и т.д.);

– закономерности строения и развития объектов техники.

3. Инструментальные средства:

– способы, методы и технологии описания, построения и исследования моделей элементов ОД (математика, анализ размерностей, теория подобия, теория алгоритмов, языки и среды программирования, теория оптимизации, теория принятия решения, теория управления и т.д.).

4. Аппаратные средства:

– вычислительная техника, приборы и средства измерения.

Таким образом, предметом и основным содержанием курса «Моделирование технических систем» является совокупность методов построения, анализа моделей и проведения на их основе моделирования процессов и явлений ОД – моделирующая среда и инструментальная часть среды моделирования.

Рис. 9 Познавательные возможности человека: ДМ – доминирующая мотивация;

ОА – обстановочная афференция; П – память; Р – решение; АРД – акцептор результата действия; ПРД – программа реализации действия; Д – действие;

РД – результат действия; ПАРД – параметры результата действия;

ЦНС – центральная нервная система; ЭС – эндокринная система;

ВНС – вегетативные нервные системы; АМД – аппарат моделирования действий;

Ч – человек; СУ – система управления; ВПФ – высшие психические функции Моделирующая среда является совокупностью моделей различного назначения, которые целесообразно классифицировать по основным признакам, характеризующим познавательный процесс:

– предметная ориентация;

– вид деятельности;

– соответствие свойствам ОД;

– однозначность причинно-следственных связей описываемых параметров и процессов.

По признаку предметной ориентации можно выделить модели в рамках одной предметной области и модели в рамках пересекающихся предметных областей. Процесс построения моделей реальной действительности представляет собою итеративную процедуру формирования и системного совмещения совокупности моделей частных предметных областей в интегрированную модель пересекающихся предметных областей.

По виду деятельности можно выделить модели анализа процесса, синтеза объектов, прогнозирования. Обязательным элементом указанных типов моделей являются модели обучения, которые, кроме того, в педагогической практике имеют самостоятельное значение. Модели анализа используются для исследования режимов функционирования технических систем (ТС), границ их реализуемости, физической устойчивости и соответствия совокупности заданных требований. Модели синтеза призваны обеспечивать поиск и формирование структуры и объектного наполнения ТС, формирование необходимого набора числовых значений параметров и характеристик ее элементов и процессов. По своему содержанию модели синтеза включают модели анализа и поисковые модели различного уровня информационной определенности – от эвристических приемов построения решений до мощных комплексов математических процедур оптимизации свойств ТС. Модели прогнозирования используются для оценки позитивных резервов и направлений их реализации в рамках модернизации ТС, оценки поведения системы за рамками заданных режимов функционирования, определения способов противодействия развитию негативных явлений в процессе эксплуатации ТС. Содержательно модели прогнозирования являются существенным расширением моделей синтеза. Если последние призваны сузить первоначально неопределенную область существования ТС до границ ее практической реализуемости и целесообразности построения, то модели прогнозирования обеспечивают анализ ТС как в рамках этих границ (исследование резервов), так и за этими рамками. В последнем случае они, кроме того, используются для синтеза своего рода противоядия против разрушения системы и среды ее обитания.

По признаку соответствия свойств модели свойствам ОД можно выделить натурные модели, физически подобные, функциональные аналоги и математические аналоги.

Натурные модели по своим свойствам полностью соответствуют моделируемой системе. На них отрабатываются все рассмотренные выше виды деятельности. Натурные модели позволяют получить наиболее достоверные данные моделирования. Их использование ограничено экономическими и временными ресурсами, биологическими и экологическими последствиями моделирования.

Физически подобные модели по ряду основных свойств соответствуют моделируемой ОД либо полностью (физические свойства материалов, пространственная, временная и пространственновременная топология параметров и характеристик процессов, физическая природа моделируемых процессов), либо в определенном масштабе.

В практике моделирования используются комбинированные масштабные модели. Функциональные аналоги имеют те же возможности моделирования ТС, что и физические модели. От последних они отличаются использованием иных физических принципов по сравнению с моделируемыми процессами и явлениями. При этом описание как реального, так и модельного процессов осуществляется на определенном уровне обобщения одними и теми же математическими зависимостями.

Наиболее распространенными в настоящее время моделями являются математические аналоги. Этому способствуют их относительная материальная и временная экономичность, полная безопасность использования, высокий уровень развития теоретических и практических вопросов математики и вычислительной техники.

Такое положение дел обеспечивает возможность оперативного создания интегрированных моделей больших размерностей и их использование в широких диапазонах варьирования определяющих параметров и характеристик процессов.

По реализуемым с их помощью функциям модели-аналоги делятся на образные, описательные, трансформирующие, процедурные, оценочные, интерфейсные.

Образные модели зрительно воспроизводят характерные черты моделируемых объектов и процессов (структурные формулы химии, физики, биологии; рисунки, чертежи, топографические карты, фотоснимки, кинокадры и т.д.).

Описательные модели обеспечивают фиксацию соотношений параметров и характеристик системы в знаках математики (математические записи основных законов сохранения, уравнений движения системы и т.д.).

Трансформирующие модели используют с целью приведения описательных моделей к состоянию, наиболее пригодному для их численной реализации (дифференциальные уравнения заменяют алгебраическими на основе конечно-разностных схем представления производных, раскладывают по фундаментальным функциям и т.д.; сложные модели-аналоги заменяют простыми математически эквивалентными, например в виде полиномов различной степени и т.д.).

Процедурные модели являются моделями управления процессами исследования описательных и трансформирующих моделей (схемы решения задач, алгоритмы поиска решений жесткой, предписывающей и вариативной рекомендующей природы).

Оценочные модели используют для исследования адекватности построения моделей различных типов отображаемой ОД, точности вычислений и предсказания результатов. Их построение, как правило, осуществляется на основе возможностей математической статистики.

Интерфейсные модели обеспечивают автоматизацию управления диалогом пользователя с вычислительной системой, а также визуализацию результатов исследования. Следует отметить, что в чистом виде выделенные математические модели-аналоги используются крайне редко по причине ограниченности инструментальных возможностей. Практически любой серьезной математической модели, реализуемой с помощью вычислительной техники, присущи черты большинства из перечисленных моделей.

Кроме того, все математические аналоги по однозначности причинно-следственных связей описываемых параметров и процессов, физической сути моделируемой ОД и типу используемых данных могут быть детерминированными (представления ОД, при которых для заданной совокупности входных значений на выходе может быть получен единственный результат) и вероятностными (или стохастическими), которые строятся на основе операций со случайными числами и процессами, могут задаваться распределением случайных величин, их функциями и т.п.

Общая схема классификации моделей показана на рис. 10. Решение практических задач может потребовать использования других классифицирующих признаков (степень реальности, физический носитель и т.д.).

Построение моделей подчинено определенным правилам, имеющим большую специфику и широкие вариации в рамках различных предметных областей. Но независимо от этого обнаруживаемые при оценке моделей типичные недостатки имеют высокую стабильность:

– включение в модель несущественных для решаемой задачи переменных;

– невключение в модель существенных переменных;

– недостаточная точность предсказания параметров и характеристик процессов;

– недостаточная чувствительность модели к изменению переменных – неправильное определение функциональной зависимости критерия качества процесса от его переменных.

Функциональные аналоги Рис. 10 Вариант классификации моделей Какой-либо общей теории, обеспечивающей априори устранение указанных недостатков моделирования, не существует. Их исключение достигается за счет настройки (обучением, калибровкой) моделей по известным экспериментальным данным, использования нескольких моделей различных классов, а также опыта и искусства строящего модель и ее пользователя. Определенными резервами в этом плане обладают методы математической статистики.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Эшби, У. Р. Введение в кибернетику / У. Р. Эшби. – М. : Иностранная литература, 1959. – 432 с.

2. Седов, Л. И. Методы подобия и размерности в механике / Л. И. Седов. – М. : Наука,1981. – 448 с.

3. Баловнев, В. И. Моделирование процессов взаимодействия со средой рабочих органов дорожно-строительных машин / В. И. Баловнев. – М. : Высшая школа, 1981. – 335 с.

4. Шрейдер, Ю. А. Системы и модели / Ю. А. Шрейдер, А. А. Шаров. – М. : Радио и связь, 1982. – 152 с.

5. Шарп, Дж. Гидравлическое моделирование / Дж. Шарп. – М. : Мир, 1984. – 280 с.

6. Нефедов, А. Ф. Планирование эксперимента и моделирование при исследовании эксплуатационных свойств автомобилей / А. Ф. Нефедов, Л. Н. Высочин. – Львов : Вища школа, 1976. – 160 с.

7. Миленко, Н. П. Моделирование испытаний ЖРД / Н. П. Миленко, А. В. Сердюк. – М. : Машиностроение, 1975. – 184 с.

8. Моисеев, Н. Н. Математика ставит эксперимент / Н. Н. Моисеев. – М. :

Наука, 1979. – 224 с.

Раздел I МОДЕЛИРОВАНИЕ.

ИНСТРУМЕНТЫ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ Тема СИСТЕМНАЯ ГАРАНТИЯ РЕЗУЛЬТАТА МОДЕЛИРОВАНИЯ Информационная неопределенность построения моделей. Основные категории теории систем. Полиструктурность и свойства объектов. Критерии целостности.

1.1 Неопределенность построения моделей Одной из проблем построения моделей искусственных объектов является разработка поисковых методов, обеспечивающих гарантированное получение результата. На первый взгляд, трудно серьезно претендовать на нахождение того, что заранее в достаточной степени не определено. Вместе с тем вся история человеческой деятельности свидетельствует о возможности нахождения решения проблемы, если в этом имеется потребность. При этом заранее неизвестное решение проблемы обнаруживается в результате его поиска.

Все это позволяет предположить наличие ситуации, когда отсутствует не сам метод поиска как таковой, а лишь осознание его существования.

Действительно, создание человеком искусственных объектов связано с объективным наличием нескольких уровней информационной неопределенности.

К первому уровню можно отнести факторы (поля неопределенности), которые характеризуют сам искомый предмет и вопросы, непосредственно связанные с его существованием:

– желаемый результат и формы его представления;

– круг направлений объективной реальности, в котором возможно обнаружение результата (необходимый набор законов природы, структура практического применения их продуктивного множества);

– состав элементарных объектов и явлений, обеспечивающих синтез результата;

– степень детализации элементарных объектов и явлений, на основе которых может быть синтезирован искомый объект;

– структура дифференциации степеней детализации элементарных объектов;

– состав свойств (признаков) элементарных объектов;

– структура (комбинация) совокупного множества признаков элементарных объектов;

– необходимый состав методов поиска решения и структура их практического применения;

– материальные и временные затраты;

– социальные, технические, экологические последствия разработки системы;

– границы полей неопределенности и области их пересечения (принципы соответствия) и т.д.

Вторая группа характеризует объективные факторы, исключающие первоначальную уверенность человека в достаточности самого имеющегося знания:

– исходное информационное обеспечение не является полным, оно неоднородно по своему объему и детализации, различно для разных объектов исследуемой системы;

– в исходной информации предметного содержания могут отсутствовать продуктивные части, обеспечивающие процесс генерации последующей информации;

– потребитель информации не может априори определить достоверность наличия в ней продуктивной части;

– потребитель не может идентифицировать продуктивную часть в начальный момент по причине отсутствия знаний о структуре общей информационной неопределенности – неопределенной недостаточности одних ее частей и неопределенной избыточности других и т.д.

Вместе с тем для любого произвольного уровня информационной определенности результативность поиска будет обеспечена, если имеются:

– источники дополнительной информации (раскрытия исходной неопределенности);

– инструментально-методический комплекс обработки источника дополнительной информации.

В любом случае имеются условия, которые исключают ситуации полного неведения относительно направлений поиска и не зависят ни от существа решаемой задачи, ни от предметной области исследования, ни от каких-либо иных факторов. В качестве примера можно привести единую структуру действий по достижению результата (рис. 1.1), реализация которой проиллюстрирована таблицей (табл. 1.1).

Рис. 1.1 Схема решения проблемы Таблица 1.Характеристика этапов реализации задачи Командир Альпинист Домохозяйка Конструктор Студент полка Хочу в горы Семье следует Следует Нужна новая Хочу стать кушать выполнить машина инженером приказ Эльбрус Борщ Деревня Ивки Дробилка Теория проектирования Снаряжение, Продукты, Люди, техника, Методы Теория местность приборы местность расчета, познания приборы Методы Методы Методы подго- Теория Методы преодоления подготовки товки личного моделирования, познания, препятствий, продуктов, состава, проектирования, методы применения рецепты техники, расчетов, применения снаряжения, приготовления, тактика боевого методы аппаратных алгоритм алгоритм применения, применения средств, опыт, действия, действия, опыт, замысел боя, аппаратных интуиция опыт, интуиция интуиция опыт, средств, опыт, интуиция интуиция Применение инструмента и технологий для достижения результата Вершина Семья сыта Деревня Ивки Документация Всесторонпокорена и довольна освобождена подготовлена ность, существенность, глубина освоения, отчетливость воспроизведения Анализ хода решения, выработка и пополнение профессионального опыта Подобные стабильные моменты информационного обеспечения являются отправными для гарантированного нахождения результата. Важно суметь определить тот уровень общности, при котором присущие различным явлениям частности становятся неразличимыми. Именно этот уровень и будет первой ступенью к построению модели искусственного объекта.

1.2 О методе гарантированного результата Анализ поисковой деятельности позволяет сформулировать ряд положений, которые могли бы составить идею метода, гарантирующего решение проблемы для любой исходной ситуации.

Преобразование окружающей действительности заключается в переводе той ее части, состояние которой не удовлетворяет потребностям человека, из одного (исходного) состояния в другое (конечное) состояние. При этом перевод может быть разовым (исходное состояние конечное состояние) и многоэтапным (исходное состояние промежуточные состояния конечное состояние). В большинстве практических случаев осуществляется многоэтапный перевод, который можно заменить совокупностью разовых.

Любая часть ОД обладает совокупностью свойств и структурой их проявления, а ее состояние характеризуется их конкретными значениями. Поэтому изменение состояния ОД равнозначно изменению значений ее свойств и структуры их проявления. Их знание обеспечивает выявление наиболее предпочтительного способа организации перехода из начального состояния в конечное.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 22 |






















© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.