Леонов А.И., Васенев В.Н. Моделирование в радиолокации (1979), страница 6

д. Подсистемы я комплекс в целом проектируются параллельно различными коллектнвамв разработчиков. Эта органнзацнонная особенность, диктуемая быстрым темпом проектирования.(определяемым, в свою очередь, непрерывно изменяющимися требованиями к системе), непосредственно сказывается яа процессе моделировинвя системы н приводит .к весьма общим методологнческнм задачам.

Рассмотрим некоторые нз лнх. - 1. Моделирование отдельных подсистем с учетом и частичной компенсаиией связей '>, разрываемых при выделении моделей. Разделение процесса разработки РЛС по подснстемам влечет за собой меобходнмость автономного моделированяя каждой подсистемы. Программа, имитирующая функцня подсистемы, может быть сравнительно несложной. Однако этой программы недостаточно для моделирования: необходимо учитыватьсвязн подсистемы с другимн элементаыв РЛС, внешней средой в системами, взанмодействуюшими с РЛС. Полное моделирование всех взаимодействий чрезвычайно трудоемко (машинная программа оказывается здесь на порядок спожнее программы, реализующей исследуемый алгоритм) н в данном случае нецелесообразно, поскольку полная модель дает, обычно существенно больше информации, чем нужно для яюследоваиня данной подсистемы.

2. Упрощение и последующее объединение частичных моделей. Вторая задача относится к моделированию радиолокационного комплекса в целом. Разработчики подсистем (радяотрактов, алгоритмов обработки ннформацнв, управления н т. д.) я системы н целом пользуются различными моделями. Проектирование нодсястем ведется на основе детальных автономных. («частнчиыхъ) моделей; свойства системы изучаются на обобщенной моделя. Непосредственное обьеднненне детальных моделей, недопустимое обычно из-за ограниченной мощности вычислительных средств, зачастую излишне (модель становнтся необозримой, а результаты ее испытания — ненаглядными). При упрошенви частичных моделей, кяк правила, сохраняют лишь отдельные аспекты вх фувкцнонвроваввя (например, временной, характеризуемый скоростью исполнения моделируемой подсистемой заданного комплекса операций обнаружения илн ч Сложность я неоднородность взаимодействующих яохснстем практичес«я исключает воэможиость выделения модели исследуемого алгоритма на осыове эквивалентного преобразования с волной компенсацией рассекаемых связей.

Та«не преобраэоваыия выполнимы лли отвосительзо однородных систем и цепей ['л] ят измерения; надежностный, характеризуемый сменой состояний исправности подсистемы в течение заданного времени, и т. д.). Специализация модели приводит к ее существенному упрощению при незначительных потерях точности [1101. Объединение раз-, дельно полученных на различных .моделях знаний о проектируемом комплексе позволяет затем восстановить целостную картину, необходимую для принятия проектных решений.

3. Стандартизация люделирующих программ. Многие компо- ' '; ненты моделируемых подсистем (элементы радиотрактов, процедуры, входящие-в алгоритм обработки данных, и т. д.) хорошо изучены и могут быть представлены в виде элементарных моделей, комбинированием которых получаются модели различных подсистем РЛС. Решение задач стандартизации состоит в создании системы программ для моделирования различных типовых компонентов н в расширении этой системы за счет включения в нее программ, воспроизводящих один и тот же компонент с различной точносг ью оответственно с различнымл затратами машняных ресурсов),. Только в этом случае можно систематически изменять детализацию (и вычислительную сложность) модели в целом.

4. Контроль систематической погрешности, возникающей при упрощении модели. Непосредственный контроль путем сопоставления результатов, полученных на полной н упрощенной моделях, возможен и целесообразен при формировании многократно используемых упрощенных моделей (например, упомянутых выше элементарных моделей), когда полная модель доступна для исследования. Трудности заключаются в том, чтобы надежно осуществить проверку соответствия за практически приемлемое число машин- ". ных экспериментов (см., в частности, [18Ц). Принципиальные затруднения возникают,при исследовании уникальной проектируемой системы (например, радиоастрономического комплекса), когда формируемая модель исследуется однократно.

Сравнение результатов испытания этой модели с результатажи, полученными на полной модели, теряет при этом смысл — все подлежащие научению показатели системы уже получены при испытании полной модели. Поэтому необходимы методы косвенного (не связанного с исследованием полной моделя) контроля ногрешиостн упрощенной модели. 5. Обоснование выбираемой степени упрощения модели. Оправданием упрощения, вносящего в модель систематические погре ио ти, могут быть неизбежные (особенно на начальной стадии с проектирования РЛС) неточность и неполнота задания характеристик моделируемой системы н внешней среды.

Таким образом, устанавливаются естественные пределы точности моделирования, позволяющие упростить модель, существенно огрубляя (илн изымаи) модели подсистем, ие подлежащих непосредственному изучению. Методы перехода от первичной неопределенности (неточности задания характеристик) к порождаемой ею неопределен-- ности результатов моделирования относятся к теории чувствитель- 28 ности [1473. Хорошо разработанная для детерминированных моделей, эта теория нуждается в дальнейшем развитии, в частности — применительно к вероятностным моделям.

б. лгоделирозаниг с учетом случайных факторов. Рассмотренные выше задачи относятся в равной степени к детерминированным и вероятностным моделям. Однако в последнем, характерном для практики моделирования РЛС случае при их решении возникают дополнительные трудности: исследование вероятностных моделей связано с многократным повторением машинного эксперимента при различных реализациях моделируемых случайных процессов и с существенно ббльшими затратами машинного времени, чем исследование их детерминированных аналогов. Прн ограниченных возможностях вычислительных средств это влечет за собой необходимость дальнейшего упрощении модели, соприжеиного зачастую с недопустимыми потерями точности. ,,'Наибольшие практические трудности связаны с определением 'изменений оцениваемых при моделировании показателей качества системы — элементарной операцией, выполняемой при анализе систематической погрешности моделирования, оценке влияния неточности исходных данных еа результаты моделирования, оптимизации модели, т.

е. при решении основных задач рационального выбора модели. Можно показать [1101, что традиционные статистические методы определения изменений по независимым оценкам исходного и измененного значений показателя качества оказываются здесь неэффективными. Поэтому решение поставленных выше проблем построения и контроля моделей применительно к вероятностным моделям зависит от того, удастся ли существенно улучшить статистические оценки показателей качества н их изменений (особенно малых).

Эта математическая задача приобретает поэтому общее значение и становится в одни ряд с рассмотренными выше методологическими проблемами. Здесь указаны наиболее очевидные задачи моделирования, непосредственно следующие из общих свойств разрабатываемых в настоящее время РЛС н из расчленения процесса их проектирования.

В данной выше общей постановке эти задачи относятся к моделированию любых, достаточно сложных технических систем. Это естественно, поскольку современные РЛС являются наиболее типичными,представнтелямн сложных систем, а опыт разработки РЛС явился основой для многих положений теории.систем [71]. С учетом этого настоящая глава посвящена изложению общих црннципов и математических методов моделирования сложных систем в терминах, приемлемых для инженеров и математиковприкладинков, которым предстоит разрабатывать модели РЛС и самостоятельно решать рассмотренные выше теоретические проблемы. Для уяснения места излагаемых нами методов в общей теории цифрового моделирования рассмотрим лзаимоснязь отдельных операций е процессе моделирования,схематичесии представленном на рис.

2.1 в виде нескольких циклов. Внутренний цикл 1 обра- 29 нуетсн .многократным повторением испытания (прагана). программы (блак 2). насцраизвадящей работу исследуемой системы црн различных реализациях случайных процессов, имитируемых блокам 1. Процедура выбора сштимальнага варианта моделируемой системы осуществляется блоком 4. При этом цикл 1 (блоки 1, 2, 3) охватывается цепями обратной связи, образующими цикл 11. Снязь 3 — 4 — 2 задает оптимизацию моделируемой системы.

Связь .Л вЂ” 4 — 1 может возникнуть, если прн оптимизации, выполняемой на основе принципа мнннмакса, варьируется не только модель системы, на и модель внешних воздействий, рассматриваемых как стратегия конфликтующей стороны. Процедуры построения (упра- (ллллн 1 ) 1 1 1 ',1й 1(й 1 (длллХ Рнс. к1. Процесс молелнровзннн системы ацения) модели, контроля .точности, корректировки модели па результатам эксперимента (блок Б) изменяют У вЂ” 4 а завнсвмастп ат фактически полученных точности модели и сложности модели21ующей программы, требований к результатам моделирования лг других получаемых нри моделировании нли задаваемых извне показателей.

Поэтому нз схеме указан вне1пннй цикл. отражаюзций деятельность исследователя па формированию и,контролю модели. Организация 1 цикла относится к ктраднционным» задачам цнфроаага моделирования, Соответствующие методические вопросы см. в рабатах 117, 19, 38, 1101 (имвтация случайных воздействий), 137, 48, 931 (алгоритмическое описание сложных моделей). Материалы настоящей главы относятся преимущественна к Ш циклу и посвящены принципам построения и контроля модели Щ 2.3, 2.4, 2.5 и, частично — 2.6). Излагаемые н $2.2 статистические методы можно рассматривать как вспомогательные па ютнашению к этим црннципам: в этом разделе показано, чта предлагаемые методы часто позволяют выполнить оценку характеристики моделируемых систем и их малых изменений настолько точна, чта при анализе систематической погрешности удается в пер- ЗО вам приближении пренебречь случайными ошибками и оперировать с вероятностными моделями так же, как с детерминированными Па этой причине описание статистических методов предшествует обсуждению принципов построения моделей.