Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (3-е изд., 2001) (1186218), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Наибольшие сложность и интерес с точкизрения верности получаемых результатов представляет физическоемоделирование в реальном масштабе времени.С точки зрения математического описания объекта и в зависимости от его характера модели можно разделить на модели аналоговые (непрерывные), цифровые (дискретные) и аналого-цифровые(комбинированные). Под аналоговой моделью понимается модель,которая описывается уравнениями, связывающими непрерывныевеличины. Под цифровой понимают модель, которая описываетсяуравнениями, связывающими дискретные величины, представленные в цифровом виде. Под аналого-цифровой понимается модель,которая может быть описана уравнениями, связывающими непрерывные и дискретные величины.Особое место в моделировании занимает кибернетическоемоделирование, в котором отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальнымпроцессам.
В этом случае стремятся отобразить лишь некоторуюфункцию и рассматривают реальный объект как «черный ящик»,имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связимежду выходами и входами. Чаще всего при использовании кибернетических моделей проводят анализ поведенческой стороны объ47екта при различных воздействиях внешней среды [11, 25, 27, 44].Таким образом, в основе кибернетических моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения имитационной модели в этом случае необходимо выделить исследуемуюфункцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходоми воспроизвести на имитационной модели данную функцию, причемна базе совершенно иных математических соотношений и, естественно, иной физической реализации процесса.1.4.
ВОЗМОЖНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ МОДЕЛИРОВАНИЯСИСТЕМ НА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИНАХОбеспечение требуемых показателей качества функционирования больших систем, связанное с необходимостью изучения протекания стохастических процессов в исследуемых и проектируемыхсистемах S, позволяет проводить комплекс теоретических и экспериментальных исследований, взаимно дополняющих друг друга.Эффективность экспериментальных исследований сложных системоказывается крайне низкой, поскольку проведение натурных экспериментов с реальной системой либо требует больших материальных затрат и значительного времени, либо вообще практическиневозможно (например, на этапе проектирования, когда реальнаясистема отсутствует).
Эффективность теоретических исследованийс практической точки зрения в полной мере проявляется лишьтогда, когда их результаты с требуемой степенью точности и достоверности могут быть представлены в виде аналитических соотношений или моделирующих алгоритмов, пригодных для получения соответствующих характеристик процесса функционированияисследуемых систем.Средства моделирования систем. Появление современных ЭВМбыло решающим условием широкого внедрения аналитических методов в исследование сложных систем.
Стало казаться, что моделии методы, например математического программирования, станутпрактическим инструментом решения задач управления в большихсистемах. Действительно, были достигнуты значительные успехив создании новых математических методов решения этих задач,однако математическое программирование так и не стало практическим инструментом исследования процесса функционированиясложных систем, так как модели математического программирования оказались слишком грубыми и несовершенными для их эффективного использования.
Необходимость учета стохастическихсвойств системы, недетерминированности исходной информации,наличия корреляционных связей между большим числом переменных и параметров, характеризующих процессы в системах, приводят к построению сложных математических моделей, которые не38могут быть применены в инженерной практике при исследованиитаких систем аналитическим методом.
Пригодные для практическихрасчетов аналитические соотношения удается получить лишь приупрощающих предположениях, обычно существенно искажающихфактическую картину исследуемого процесса. Поэтому в последнеевремя все ощутимее потребность в разработке методов, которыедали бы возможность уже на этапе проектирования систем исследовать более адекватные модели. Указанные обстоятельства приводятк тому, что при исследовании больших систем все шире применяютметоды имитационного моделирования [8, 11, 19, 25, 41, 54].Наиболее конструктивным средством решения инженерных задач на базе моделирования в настоящее время стали ЭВМ.
Современные ЭВМ можно разделить на две группы: универсальные,прежде всего предназначенные для выполнения расчетных работ,и управляющие, позволяющие проводить не только расчетные работы, но прежде всего приспособленные для управления объектамив реальном масштабе времени. Управляющие ЭВМ могут бытьиспользованы как для управления технологическим процессом,экспериментом, так и для реализации различных имитационных моделей.
В зависимости от того, удается ли построить достаточно точную математическую модель реального процесса, иливследствие сложности объекта не удается проникнуть в глубь функциональных связей реального объекта и описать их какими-то аналитическими соотношениями, можно рассматривать два основныхпути использования ЭВМ: как средства расчета по полученныманалитическим моделям и как средства имитационного моделирования.Для известной аналитической модели, полагая, что она достаточно точно отображает исследуемую сторону функционированияреального физического объекта, перед вычислительной машинойстоит задача расчета характеристик системы по каким-либо математическим соотношениям при подстановке числовых значений.В этом направлении вычислительные машины обладают возможностями, практически зависящими от порядка решаемого уравненияи от требований к скорости решения, причем могут быть использованы как ЭВМ, так и АВМ.При использовании ЭВМ разрабатывается алгоритм расчетахарактеристик, в соответствии с которым составляются программы(либо генерируются с помощью пакета прикладных программ),дающие возможность осуществлять расчеты по требуемым аналитическим соотношениям.
Основная задача исследователя заключается в том, чтобы попытаться описать поведение реального объектаодной из известных математических моделей.Использование АВМ, с одной стороны, ускоряет для достаточнопростых случаев процесс решения задачи, с другой стороны, могутвозникать погрешности, обусловленные наличием дрейфа параметров отдельных блоков, входящих в АВМ, ограниченной точностью,39с которой могут быть заданы параметры, вводимые в машину,а также неисправностями технических средств и т.
д.Перспективно сочетание ЭВМ и АВМ, т. е. использование гибридных средств вычислительной техники — гибридных вычислительных комплексов (ГВК), что в ряде случаев значительно ускоряетпроцесс исследования [12, 20, 37, 49].В ГВК удается сочетать высокую скорость функционированияаналоговых средств и высокую точность расчетов на базе цифровыхсредств вычислительной техники. Одновременно удается за счетналичия цифровых устройств обеспечить контроль проведения операций.
Опыт использования вычислительной техники в задачахмоделирования показывает, что с усложнением объекта большуюэффективность по скорости решения и по стоимости выполненияопераций дает использование гибридной техники.Конкретным техническим средством воплощения имитационноймодели могут быть ЭВМ, АВМ и ГВК. Если использование аналоговой техники ускоряет получение конечных результатов, сохраняянекоторую наглядность протекания реального процесса, то применение средств цифровой техники позволяет осуществить контрольза реализацией модели, создать программы по обработке и хранению результатов моделирования, обеспечить эффективный диалогисследователя с моделью.Обычно модель строится по иерархическому принципу, когдапоследовательно анализируются отдельные стороны функционирования объекта и при перемещении центра внимания исследователярассмотренные ранее подсистемы переходят во внешнюю среду.Иерархическая структура моделей может раскрывать и ту последовательность, в которой изучается реальный объект, а именно последовательность перехода от структурного (топологического) уровняк функциональному (алгоритмическому) и от функциональногок параметрическому.Результат моделирования в значительной степени зависит отадекватности исходной концептуальной (описательной) модели, отполученной степени подобия описания реального объекта, числареализаций модели и многих других факторов.
В ряде случаевсложность объекта не позволяет не только построить математическую модель объекта, но и дать достаточно близкое кибернетическоеописание, и перспективным здесь является выделение наиболеетрудно поддающейся математическому описанию части объектаи включение этой реальной части физического объекта в имитационную модель. Тогда модель реализуется, с одной стороны, на базесредств вычислительной техники, а с другой — имеется реальнаячасть объекта. Это значительно расширяет возможности и повышает достоверность результатов моделирования.Имитационная система реализуется на ЭВМ и позволяет исследовать имитационную модель М, задаваемую в виде определенной совокупности отдельных блочных моделей и связей между ними40в их взаимодействии в пространстве и времени при реализациикакого-либо процесса. Можно выделить три основные группы блоков: блоки, характеризующие моделируемый процесс функционирования системы S; блоки, отображающие внешнюю среду £ и еевоздействие на реализуемый процесс; блоки, играющие служебнуювспомогательную роль, обеспечивая взаимодействие первых двух,а также выполняющие дополнительные функции по получениюи обработке результатов моделирования.
Кроме того, имитационная система характеризуется набором переменных, с помощьюкоторых удается управлять изучаемым процессом, и набором начальных условий, когда можно изменять условия проведения машинного эксперимента.Таким образом, имитационная система есть средство проведения машинного эксперимента, причем эксперимент может ставитьсямногократно, заранее планироваться, могут определяться условияего проведения. Необходимо при этом выбрать методику оценкиадекватности получаемых результатов и автоматизировать как процессы получения, так и процессы обработки результатов в ходемашинного эксперимента.Обеспечение моделирования. Эксперимент с имитационной моделью требует серьезной подготовки, поэтому имитационная системахарактеризуется наличием математического, программного, информационного, технического, эргономического и других видов обеспечения.Математическое обеспечение имитационной системывключает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, совокупность алгоритмов,обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
