rpd000000689 (1009872), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Описание: Метод зависимых испытаний (МЗИ) при сравнении по математическому ожиданию. Особенности метода при сравнении по вероятности события. Дополнительные возможности МЗИ.

2.3.8. Комбинированные методы понижения дисперсий(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Комбинированный метод с использованием аналитического упрощенного исследрвания. Комбинированный метод с использованием натурных экспериментов. Метод условной вероятностной характеристики. Метод иссследования системы по частям.

2.3.9. Группа методов понижения дисперсий для ИМ с фиксированным числом БПЧ(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Метод регрессионной выборки. Метод дополняющей переменной. Метод значимой выборки. Метод стратифицированной выборки.

1. Практические занятия

2.4.1. Проведение этапа формализации ИМ для индивидуального задания курсовой работы(АЗ: 8, СРС: 4,5)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Выбор и обоснование класса ИМ. Содержательное определение показателей КОРМ. Определение следующих разделов формализованного описания ИМ: параметров, состояния и начального сотояния ИМ, моделируемых случайных явлений и способа организации зависимых испытаний, сбора статистики и расчета показателей КОРМ, алгоритмов обработки модельных событий.

1. Лабораторные работы

1.5.1. Разработка дискретной ИМ с использованием СИМ MODELLING(АЗ: 16, СРС: 5)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Анализ постановки задачи на моделирование системы массового обслуживания (СМО). Проведение этапа формализации при построении ИМ заданной СМО. Разработка имитационной программы (ИП). Проведение имитационных экспериментов и анализ их результатов с целью оценки работоспособности ИМ (анализ трассировочной печати ИП, верификация ИМ). Оформление отчета.

1.5.2. Разработка ИМ СМО с использованием СИМ GPSS(АЗ: 16, СРС: 3)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Проведение этапов формализации и разработки ИП с использованием СИМ GPSS. Проведение имитационных экспериментов по оценке показателей критерия оценки результатов моделирования. Сравнение результатов имитационных экспериментов (ИМЭ) с ИМ, построенной на основе GPSS, с результатами ИМЭ с ИМ, построенной на основе СИМ MODELLING. Оформление отчета.

2.3.1. Метод зависимых испытаний при сравнении вариантов системы(АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Анализ постановки задачи. Разработка алгоритма получения отклика ИМ. Определение внешних случайных воздействий. Освоение программного обеспечения лабораторной работы. Разработка модуля организации зависимых испытаний сравниваемых вариантов системы. Проведение имитационных экспериментов и анализ их результатов с целью оценки эффективности применения метода зависимых испытаний. Оформление отчета.

2.3.2. Комбинированный метод понижения дисперсии с использованием аналитического упрощенного исследования(АЗ: 4, СРС: 6)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Анализ постановки задачи. Разработка алгоритма получения отклика исходной ИМ. Построение двух вариантов упрощенной модели, допускающей аналитическое решение.Разработка алгоритма получения отклика упрощенной ИМ.Определение внешних случайных воздействий исходной и упрощенной ИМ. Освоение программного обеспечения лабораторной работы. Разработка модуля организации зависимых испытаний исходной и упрощенной ИМ. Проведение имитационных экспериментов и анализ их результатов с целью оценки эффективности применения комбинированного метода. Оформление отчета.

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Компьютерное моделирование систем »

Прикрепленные файлы

ЗАДАНИЯ_КР_МС.doc

ЗАДАНИЯ НА КУРСОВУЮ РАБОТУ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ»

ВАРИАНТ № 1. Цех наладки и контроля телевизоров. Собранные телевизоры проходят цех контроля. Входной поток телевизоров в цех контроля из сборочного цеха характеризуется законом равной плотности вероятности с параметрами [3 мин., 7 мин] для интервалов времени между поступлениями очередных телевизоров. В цехе контроля работают два поста контроля. Время проверки- случайная величина, подчиненная нормальному закону распределения с параметрами МО=9 мин, СКО= 1,5 мин. Проходят проверку успешно 85 % телевизоров. Они уходят в цех упаковки. Остальные попадают в цех наладки. Одновременно может осуществляться наладка только одного телевизора. Время наладки – случайная величина, подчиненная экспоненциальному закону распределения с МО= 30 мин. После наладки телевизоры уходят в цех упаковки. Телевизоры, ожидающие в цехах контроля и наладки, располагаются на стеллажах. Построить имитационную модель для оценки мест на стеллажах цехов контроля и наладки, загрузки постов контроля и наладки и времени прохождения телевизора от цеха сборки до цеха упаковки.

ВАРИАНТ № 2. Цех наладки и контроля телевизоров. Собранные телевизоры проходят цех контроля. Входной поток телевизоров в цех контроля из сборочного цеха характеризуется законом равной плотности вероятности с параметрами [3 мин., 7 мин] для интервалов времени между поступлениями очередных телевизоров. В цехе контроля работают два поста контроля. Время проверки- случайная величина, подчиненная нормальному закону распределения с параметрами МО=9 мин, СКО= 1,5 мин. Проходят проверку успешно 85 % телевизоров. Они уходят в цех упаковки. Остальные попадают в цех наладки. Одновременно может осуществляться наладка только одного телевизора. Время наладки – случайная величина, подчиненная экспоненциальному закону распределения с МО= 30 мин. После наладки телевизоры проходят в цех контроля, после чего повторный возврат на наладку возможен с вероятностью 1%. Третий цикл наладка-контроль исключается. Телевизоры, ожидающие в цехах контроля и наладки, располагаются на стеллажах. Построить имитационную модель для оценки мест на стеллажах цехов контроля и наладки, загрузки постов контроля и наладки и времени прохождения телевизора от цеха сборки до цеха упаковки.

ВАРИАНТ № 3. Станок с запасными деталями (1). Рассматривается работа станка, в составе которого есть периодически отказывающая деталь. Имеется определенное число запасных деталей этого типа. Время безотказной работы рассматриваемой детали распределено по нормальному закону распределения с параметрами МО= 100 ч., СКО= 10 ч. При отказе детали осуществляется операция ее съема (4 ч.) и отправка ее в ремонтный цех. Ремонт выполняет механик, который помимо этого может быть занят ремонтом других деталей. Входной поток этих деталей имеет интенсивность 1/9 (1/ч.) и обладает относительным приоритетом по отношению к ремонту детали станка. Время ремонта детали станка распределено по нормальному закону распределения с параметрами МО= 8 ч., СКО 0.5 ч., а деталей, не принадлежащих станку – по закону равной плотности вероятности с параметрами [4ч., 12 ч.]. Отремонтированные детали пополняют число запасных, если станок работает или идет установка на него исправной детали. Время установки – 6 ч. Когда деталь отказала и нет запасных деталей или идут операции съема и установки детали, станок простаивает.

Построить имитационную модель для исследования времени работы станка и загрузки механика в зависимости от количества запасных деталей.

ВАРИАНТ № 4. Станок с запасными деталями (2). Рассматривается работа станка, в составе которого есть периодически отказывающая детали двух типов. Имеется определенное число запасных деталей каждого типа. Время безотказной работы рассматриваемой деталей распределено по нормальному закону распределения с параметрами: для детали типа 1 МО= 100 ч., СКО= 10 ч. , для детали типа 2 МО= 50 ч., СКО= 5 ч. При отказе детали осуществляется операция ее съема (время операции: 4 ч.- для детали первого типа, 2 ч. – для детали второго типа) и отправка ее в ремонтный цех. Ремонт выполняет механик, который помимо этого может быть занят ремонтом других деталей. Входной поток этих деталей имеет интенсивность 1/9 (1/ч.) и обладает относительным приоритетом по отношению к ремонту деталей станка. Время ремонта детали станка распределено по нормальному закону распределения с параметрами: для детали первого типа МО= 8 ч., СКО 0.5 ч., для детали первого типа МО= 16 ч., СКО 1 ч., а для деталей, не принадлежащих станку – по закону равной плотности вероятности с параметрами [4ч., 12 ч.]. Отремонтированные детали пополняют число запасных, если станок работает или идет установка на него исправной детали. Время установки – 6 ч. Когда деталь отказала и нет запасных деталей или идут операции съема и установки детали, станок простаивает.

Построить имитационную модель для исследования времени работы станка и загрузки механика в зависимости от количества запасных деталей различного типа.

ВАРИАНТ № 5. Производственная система «Сборка+ обжиг». Производство определенного конструктивного узла включает длительный процесс сборки, заканчивающийся периодом обжига в печи. Несколько сборщиков используют печь, в которой можно обжигать только один узел. Запас исходных для сборки частей неограничен, т.е. сборщик может начать сборку следующего узла, закончив обжиг предыдущего. Временные затраты на операции сборки и обжига – случайные величины, распределенные по закону равной плотности вероятности, соответственно с параметрами [25 мин., 35 мин.], [6 мин., 10 мин.]. Зарплата сборщика -3.75 $/ч., стоимость печи 80 $/ч., цена материала, из которого сделан узел, 2 $/узел, цена готового изделия - 7 $.

Построить имитационную модель для определения числа сборщиков, использующих одну печь, с точки зрения минимума средней часовой прибыли. Время моделирования – 40 ч.

ВАРИАНТ № 6. Обслуживание клиентов в банке (1). Банк производит обслуживание клиентов по пяти различным видам запросов. Входной поток клиентов пуассоновский с интенсивностью 200кл./ ч. Вероятности возникновения запросов по типа и временные характеристики их обслуживания приведены в таблице (время обслуживания - экспоненциальное).

В банке работают 8 операторов.

Создать имитационную модель для оценки времени пребывания клиента в банке (по различным операциям), времени простаивания их в очередях, загрузке операторов при следующих альтернативных вариантах организации обслуживания:

- все кассиры обслуживают все виды операций, очередь к каждому кассиру своя, клиент становится в очередь наименьшей длины;

- очередь единая, клиенты из очереди обслуживаются первым освободившимся оператором.

ВАРИАНТ № 7. Обслуживание клиентов в банке (2). Банк производит обслуживание клиентов по пяти различным видам запросов. Входной поток клиентов пуассоновский с интенсивностью 200кл./ ч. Вероятности возникновения запросов по типа и временные характеристики их обслуживания приведены в таблице (время обслуживания - экспоненциальное).

В банке работают 8 операторов.

Создать имитационную модель для оценки времени пребывания клиента в банке (по различным операциям), времени простаивания их в очередях, загрузке операторов при следующих альтернативных вариантах организации обслуживания:

- все кассиры обслуживают все виды операций, очередь к каждому кассиру своя, клиент становится в очередь наименьшей длины;

- операции 1и 2 обслуживаются оператором № 1, остальные операции обслуживаются другими операторами, клиент встает в очередь наименьшей длины.

ВАРИАНТ № 8. Задача об управлении запасами товара в магазине. В магазине ежедневная потребность в некоторой продукции распределена по нормальному закону распределения с параметрами МО=10, СКО=2. Как только запас товара падает до (или ниже) точки восстановления, поставщику товара посылают заказ на пополнение запаса. Величина пополнения, называемая объемом восстановления равна 100 ед. Пополнение приходит в магазин через некоторый случайный интервал времени в соответствии со следующим рядом распределения:

Покупатель, пришедший в магазин в отсутствие товара, теряется.

Характеристики

Список файлов учебной работы