pronikov_a_s_2000_t_3 (830968), страница 101
Текст из файла (страница 101)
Одним из преимуществ имитационных моделей является возможность учета неконтролируемых факторов объекта, т.е. его стохастичности и логических условий функционирования.Е. Для реализации такого оператора Г необходимо знать как влияет фактор .Е на состояние и функционирование АПС, хотя бы в статистическом смысле.
При имитации значений этого фактора используются программные датчики случайных чисел, генерирующие последовательность случайных чисел с заданным законом распределения. При построении модели закон распределения каждой случайной величины должен быть известен, т.е. должны быть заданы его вид и параметры. При имитации АПС в модель, помимо модели технологической системы, включаются модель системы управления или ее элементов, а также датчики случайных чисел (рис.15.8).
Модель системы управления служит для имитации выработки управляющих команд У в зависимости от текущего состояния модели технологической системы. Входное воздействие в имитационной модели может задаваться при имитации различными способами: таблично, оператором с дисплея ЭВМ, генерироваться датчиками случайных чисел, комбинацией перечисленных способов и т.д. Для выполнения этого в имитационную модель включаются специальные функциональные блоки. Изменение Х в модельном времени определяется планом эксперимента и направлено на достижение поставленной цели имитационного моделирования. Выходные данные (результаты эксперимента) о наблюдаемом векторе У, а также при необходимости о действующих случайных факторах Е и управлении Усобираются и обрабатываются специальными функциональными модулями модели.
Можно выделить три уровня представления модели АПС: концептуальную модель, алгоритмическую и программную. Любой переход от одного уровня представления к другому требует времени и интеллектуальных затрат для преобразования информации и отладки модели. Для упрощения построения программ-имитаторов и частичной или полной автоматизации переходов от одного уровня представления к другому используются различные языки программирования.
Существует три основных направления реализации аппарата имитационного моделирования: использование универсальных алгоритмических языков программирования; создание и использование специализированных языков моделирова- ния; создание и использование проблемно-ориентированных систем моделирования. Программирование ИМ с использованием универсальных алгоритмических языков (Паскаль, С++, Р1./1 и др.) позволяет создавать ИМ практически произвольной сложности, ограничиваемой лишь доступным описанием объекта моделирования. Однако для этих языков характерно отсутствие гибкости при изменении компонент объекта моделирования, требований пользователя по количественным и качественным характеристикам, необходим высокий уровень программистов-разработчиков.
Все это существенно ограничивает возможности применения алгоритмических языков для создания имитационных моделей исследования АПС. Использование специализированных языков моделирования для разработки ИМ приводит к необходимости специальной интерпретации физических процессов объекта. Для воспроизведения в ИМ взаимодействий, в которых участвуют компоненты объекта моделирования (системы), выделяются состояния системы и описываются действия, которые переводят ее из одного состояния в другое. Языки моделирования делятся на три группы в соответствии с тремя альтернативными методологическими подходами к построению дискретных ИМ: 1) ориентированные на события, т.е.
языки, моделирующие процесс по временным моментам, в которые происходят качественные изменения в системе. Состояние системы между этими моментами не анализируется. К этому классу языков моделирования относят СИМСКРИПТ, САЯР-1У, СИМПАК, СИМКОМ, СИММАК, М13-81М АМИГО и др.; 2) ориентированные на действия, в которых заданы условия появления событий, но не регламентировано время их появления. Эти языки исполь- 530 зуются при моделировании производственных систем, описываемых нерегулярно происходящими событиями.
Сюда относят языки СЯЬ, ФОРСИМ, ЕСБЬ, бЗР и др.; 3) ориентированные на процессы, т.е. на совокупность событий, описывающих поведение системы. Написанная на таком языке программа работает так же, как и несколько программ на языке, ориентированном на события. К ним относят языки СИМУЛА, ЯОЬ, бРЯЗ, ПЧЯ, ПМДС и др. Имеются языки моделирования, объединяющие преимущества отдельных подходов, например, СЕКТ, Я.АМ-П.
Языки моделирования обладают двумя наиболее важными преимуществами — удобством программирования и концептуальной выразительностью. Основным недостатком языков моделирования является их относительно ограниченная гибкость с точки зрения многообразия исследуемых систем и возможного разнообразия задач их анализа и синтеза. Это приводит к необходимости разработки новых моделей для альтернативных вариантов не только технологических (тип структуры, специализация оборудования и т.п.), но и организационных (алгоритмы диспетчирования, приоритетные правила и т.п.) структур АПС. Хотя трудоемкость создания сложной модели реального объекта на специализированном языке ниже, чем на универсальном (человеко-недели или человеко-месяцы вместо человекомесяцев или человеко-лет), суммарные трудозатраты оказываются значительными. Дальнейшее развитие аппарата имитационного моделирования связано с созданием проблемно-ориентированных систем моделирования. Основным преимуществом таких систем имитационного моделирования является ориентация на неквалифицированного (в области программирования и разработки ИМ) пользователя.
Для подготовки ИМ пользователь описывает в принятой терминологии объект моделирования и задает необходимые параметры имитационного эксперимента. В качестве базового аппарата проблемно-ориентированных систем ИМ используются как универсальные алгоритмические языки программирования, так и специализированные языки моделирования (см. табл. 15.2). К проблемно-ориентированным системам ИМ предъявляется требование автоматизации процесса разработки (формирования) имитационных моделей. Можно выделить два основных направления автоматизации процесса формирования моделей с помощью ЭВМ: 1) с применением средств графического ввода информации об объекте моделирования Я-бЕРТ, ИМ на базе алгоритмических языков программирования); 2) с использованием диалоговых систем ввода информации об объекте моделирования (ПОДСИМ, АСИМПТОТА, СИММАК, СИАМАК).
Укрупненный алгоритм имитационной модели АПС, основанной на моделировании событий, приведен на рис.15.9. Основным блоком модели является блок анализа событий, происходящих в системе. При наступлении того или иного события в модели происходит появление новых объектов (например, партии деталей), изменение параметров объектов (например, состояния станка — рабочее, отказ), начало или окончание некоторого действия над объектом (например, транспортирование инструмента), уход объекта из смены, завершение работы модели по наступлении события конца моделируемого периода. 531 15.2. Языки имитационного моделирования Метод описания объектов Характер моделируемых про- цессов Способ представления п оцессов Базовый язык Средства Сети П и с,д События Т анзакты Т анзакты АМИГО АСС ИМПТОТА СМО СМО АСС ИМПТОТА-СМ ОРБИ События Действия дсим Фортран Паскаль мим СМО,ИИ П едикаты Паскаль МНМ1М 6АБР- 1Ч Паскаль с,д СМО События ПОДСИМ САПР-О гп оект-ИЖ бРЫ А еги ование ействия с,д САП Р-ИМ-ГАЛ Паскаль Сети П и Аг еги ование П оцесс Действия СИМПЛ-1 ямиБ с,д А еги ование Т анзакты плис бАБР- 1Ч СмО с,д События ействия Действия СИМФОР СИММАК Ргосеаа СЬаггег 1.0.2 А еги ование С ная схема Система обозначе- ний Оуг ать Ра1а ЕхсЬап е Непрерывный дис- кретный Роюегаюпп 2.01 1йпй 3.0.61 Процесс П оцесс То же То же Ехгепй+ВРК 3.1 Блоки То же Принятые обозначения: С вЂ” стохастический, Д вЂ” детерминированный.
В результате анализа событий в имитационной модели осуществляется запуск подпрограммы обработки текущего события. При этом прогнозируется время наступления будущего события (или событий), инициируемого текущим. Например, если наступило событие отказа станка, то прогнозируется (моделируется) время, когда произойдет восстановление станка, событие «восстановление станка» заносится в список будущих событий модели и фиксируется время его наступления.
После выполнения подпрограммы обработки очередного текущего события осуществляется продвижение модельного времени до следующего ближайшего по времени события в списке будущих событий. Осуществляется распознавание события и запуск подпрограммы его обработки. Процесс имитации продолжается до наступления события окончания времени моделирования или какого-либо другого признака, например, отсутствия в списке событий, получения требуемой статистики и т.д.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
