Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (2001) (1186219), страница 10

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

Текст из файла (страница 10)

Физическоемоделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдоре­альном) масштабах времени, а также может рассматриваться безучета времени. В последнем случае изучению подлежат так называ­емые «замороженные» процессы, которые фиксируются в некото­рый момент времени.

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.

Характеристики

Список файлов книги