Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (3-е изд., 2001) (1186218), страница 8
Текст из файла (страница 8)
е. реализацию модели, основные29задачи которой — минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.Для правильно построенной модели М характерным являетсято, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужныисследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинали модель должны быть одновременно сходны по одним признаками различны по другим, что позволяет выделить наиболее важныеизучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый «заместитель» оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта.Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большаягруппа сложных научно-технических проблем, к основным из которых можно отнести следующие: идентификацию реальных объектов, выбор вида моделей, построение моделей и их машиннуюреализацию, взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверку правильности полученных в ходемоделирования результатов, выявление основных закономерностей,исследованных в процессе моделирования.
В зависимости отобъекта моделирования и вида используемой модели эти проблемымогут иметь разную значимость.В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация,в других — проблема построения формальной структуры объекта.Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случаеимитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реальногообъекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике.
И в этом смысле нет формальных путейвыбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальныйпроцесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того илииного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследователя может привести к ошибочным результатам моделирования[37, 46].Средства вычислительной техники, которые в настоящее времяшироко используются либо для вычислений при аналитическоммоделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализациисложной модели, но не позволяют подтвердить правильность тойили иной модели.
Только на основе обработанных данных, опытаисследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.зоЕсли в ходе моделирования существенное место занимает реальный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежностьиспользуемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказыпрограммно-технических средств могут приводить к искаженнымзначениям выходных данных, отображающих протекание процесса.И в этом смысле при проведении физических экспериментов необходимы специальная аппаратура, специально разработанное математическое и информационное обеспечение, которые позволяютреализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять теошибки в ВЫХОДНОЕ информации, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры.
В ходе машинного эксперимента могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора.В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономическогообеспечения процесса моделирования.1.3. КЛАССИФИКАЦИЯ ВИДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯСИСТЕМВ основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь призамене одного объекта другим точно таким же [5]. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобымодель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.Классификационные признаки. В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этимпризнаком на полные, неполные и приближенные.
В основе полногомоделирования лежит полное подобие, которое проявляется как вовремени, так и в пространстве. Для неполного моделированияхарактерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основеприближенного моделирования лежит приближенное подобие, прикотором некоторые стороны функционирования реального объектане моделируются совсем [5, 36, 37].
Классификация видов моделирования систем S приведена на рис. 1.2.В зависимости от характера изучаемых процессов в системеS все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е.процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайныхвоздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события.
В этом случае анализируется рядреализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либомомент времени, а динамическое моделирование отражает поведение31Моделирование системДетерминированиеI=СтатическоеIНаглядноеЕСтохастическое3LДинамическоеДискретное~IМысленноеДискретнонепрерывноеСимволическоеМатематическоеIэ:Непрерывное>РеальноеI3_НатурноеФизическоеXяasJ>о Sлa*оц1я ВсоК ОО ЙЛftII ц&5йЮ оРис.
1.2. Классификация видов моделирования системобъекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделированиеиспользуется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.В зависимости от формы представления объекта (системы 5)можно выделить мысленное и реальное моделирование.Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания.
Например, на баземысленного моделирования могут быть проанализированы многиеситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в виденаглядного, символического и математического.При наглядном моделировании на базе представлений человекао реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. В основугипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя обобъекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта.
Гипотетическое моделирова32ние используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов.С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо толькоодну сторону функционирования объекта.Существенное место при мысленном наглядном моделированиизанимает макетирование. Мысленный макет может применятьсяв случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы неподдаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования.
В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычнобазирующиеся на причинно-следственных связях между явлениямии процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции междуэтими знаками, то можно реализовать знаковое моделированиеи с помощью знаков отображать набор понятий — составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус.Последний образуется из набора входящих понятий, причем этотнабор должен быть фиксированным. Следует отметить, что междутезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия.
Тезаурус — словарь, который очищен от неоднозначности,т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.Символическое моделирование представляет собой искусственныйпроцесс создания логического объекта, который замещает реальныйи выражает основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов.Математическое моделирование. Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы 5" математическими методами, включая и машинные, должна быть проведенаформализация этого процесса, т.
е. построена математическая модель.Под математическим моделированием будем понимать процессустановления соответствия данному реальному объекту некоторогоматематического объекта, называемого математической моделью,и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решенияэтой задачи.
Любая математическая модель, как и всякая другая,33описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности. Математическое моделирование дляисследования характеристик процесса функционирования системможно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.Для аналитического моделирования характерно то, что процессыфункционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродифференпиальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующимиметодами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общемвиде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным,когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получитьчисловые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы S.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
