pronikov_a_s_2000_t_3 (830968), страница 104
Текст из файла (страница 104)
Различают следующие основные методы увеличения статистической надежности результатов моделирования: уменьшение длины тактов по времени (для ИМ по временным тактам) либо увеличение числа наблюдений за тот же период времени; повторение имитационных прогонов при моделировании с изменением начальных значений баз генераторов случайных чисел (для стохастических ИМ); В большинстве случаев ИМ используются для изучения установившихся режимов функционирования АПС. Но в начальный период работы АПС, а также при значительном изменении условий ее функционирования существуют переходные режимы.
Длительности переходных режимов в АПС по сравнению с периодом установившихся режимов могут быть достаточно большими. Значения выходных характеристик, измеренные с учетом переходных периодов, смещают получаемые статистические оценки. Уменьшить ошибки, обусловленные переходными режимами можно, увеличив период моделирования или исключив из собираемых статистических данных данные, относящиеся к переходным периодам. Объем отсечки — число наблюдений (или время), исключаемых из собранной статистики по анализируемым показателям функционирования 540 венных оценок показателей, в том числе времени окончания процедуры, и условий оптимальности (критериев).
При выборе критериев из числа показателей к ним предъявляются требования: 1. Значимость. 2. Непротиворечивость глобальному критерию. 3. Управляемость. 4. Непротиворечивость известным практическим результатам. 5. Непротиворечивость здравому смыслу. 6. Удобство формирования машинных алгоритмов. 7. Желательность единого критерия. Концептуальная модель — это абстрактная модель, определяющая обычно словесно состав и структуру системы, свойства ее элементов, характер внутренних и внешних связей. Исходя из цели исследования, устанавливается степень и уровни детализации модели, состав оставляемых для дальнейших исследований показателей и внешних воздействий, их формы представления, методы описания динамики работы системы.
В концептуальной модели находят отражение главным образом качественные характеристики производственной системы и ее внешних воздействий. Их количественные значения, необходимые для моделирования системы, определяются при подготовке исходных данных. Разработка модели, как правило, проводится для вновь создаваемой, несуществующей производственной системы. Такие ее свойства как гибкость, стохастичность предполагают работу в изменяющихся, часто заранее неизвестных условиях. Поэтому исходные данные модели ПС характеризуются значительной неопределенностью.
Это относится к номенклатуре изготавливаемых в ПС изделий на планируемом интервале времени, технологических маршрутах, вероятностных характеристиках отказов оборудования, управляющих ЭВМ и т.д. Неопределенность исходных данных и форма их представления влияет в дальнейшем на процедуру моделирования и степень достоверности получаемых в результате моделирования результатов. Окончательное формирование исходных данных осуществляется специалистом предметной области, хорошо знакомым с технологией моделирования.
Определению подлежат: номенклатура изделий, включаемых в программу испытаний, последовательность их запуска (или алгоритм), вид законов распределения случайных параметров и т.д. В зависимости от задач моделирования формирование исходных данных может быть направлено на выявление среднестатистических результатов установившихся процессов, наиболее неблагоприятных результатов поведения системы в переходных режимах или совокупности этих задач. В задачи моделирования может входить определение отдельных выходных характеристик с различной степенью точности. Методами получения исходных данных могут быть: теоретические, исходя из природы функционирования ПС, экспериментальные, на основании наблюдения за аналогичными объектами и последующего использования методов математической статистики, регрессионного, корреляционного или дисперсионного анализа, гипотетические на основании экспертных предположений специалистов.
В связи с большим разнообразием различных структур отдельных систем и подсистем АПС, их различной сложности и физической природы 515 АПС. Объем отсечки характеризует период переходного процесса в д начала сбора статистических данных. При моделировании нестационарных режимов требуется проведение повторных экспериментов. В этом случае число экспериментов существенно увеличивается, что выдвигает особые требования по их планированию.
Для принятия решения о влиянии переходных режимов и планирования их исследований нужна информация о наличии и характере процессов, реализуемых моделью. Такая информация может быть получена на основании предварительных аналитических расчетов или имитации по упрощенным моделям. Разработан ряд эвристических процедур определения необходимых объемов выборки и отсечки, наиболее распространенные из которых основаны на анализе динамики изменения показателей в ходе имитационного эксперимента. Объемы выборки и отсечки, либо соответствующие времена функционирования объекта моделирования фиксируются в задании на имитационный прогон.
В зависимости от выбранной методики получения требуемой статистической точности оценки показателей функционирования на ИМ расчеты осуществляются либо в одну длительную, либо в несколько более коротких итераций процедуры имитационного моделирования (от запуска программы имитации и до получения окончательных результатов).
В качестве рабочих рекомендаций для достаточно широкого класса задач можно ограничиться заданием величины объема выборки в 1200 наблюдений и отсечением первых 200, что позволяет получить статистическую точность оцениваемых показателей в 2 — 5Ы. Результаты имитационных прогонов обрабатываются в соответствии с требованиями выбранного метода проведения исследований. Анализ полученных результатов, как правило, приводит к следующим вариантам действий: 1) точность результатов соответствует требуемой — в этом случае задача считается решенной и подготавливается информационный отчет; 2) точность результатов недостаточна для принятия решения по объекту исследования — в этом случае анализируются составляющие погрешности оценки показателей функционирования.
В зависимости от располагаемого ресурса моделирования и принятого метода проведения исследования рассматриваются следующие возможные варианты увеличения точности результатов моделирования: а) увеличение длительности моделирования (увеличение объема выборки в имитационном прогоне либо числа независимых имитационных прогонов) — сокращение статистической составляющей погрешности оценки; б) наращивание объемов имитационного экспериментирования в факторном пространстве — уменьшение составляющей погрешности, определяемой принятым методом проведения имитационного исследования; в) увеличение степени детализации ИМ. Ниже приведена технология имитационного моделирования на основе ПОДСИМ.
Непосредственная работа с ПОДСИМ после выбора этой системы как средства ИМ включает две стадии: неавтоматизированную и автоматизированную. 541 Первая стадия — подготовительная. Она состоит из следующих этапов. Этап 1.
Анализ структуры моделируемого объекта с целью определения возможности его моделирования с помощью ПОДСИМ. Пользователь определяет качественное соответствие целей и исследования, структуры объекта моделирования возможностям ПОДСИМ. Определяется соответствие количественных значений параметров структуры объекта, а также объема анализируемых выходных показателей возможностям ПОДСИМ. Этап 2.
Сбор и подготовка исходной информации. Подготавливается вся необходимая информация для определения структуры модели и состава выходных показателей; создания файлов планово-технологической информации и основного и транспортного оборудования. Этап 3. Подготовка планов имитационных экспериментов. Определяются параметры модели, которые будут варьироваться в процессе моделирования, и их количественные значения.
Изменение варьируемых параметров объекта может осуществляться либо непосредственно при моделировании в диалоговом режиме, либо автономно путем корректировки информации в файлах исходных данных с помощью диалоговой системы подготовки исходных данных.
Оцениваются необходимые затраты машинного времени с учетом объема экспериментов и сложности модели. Вторая стадия работы автоматизирована и в общем случае состоит из следующих этапов: 1. Генерации, трансляции и компоновки имитационной модели. В режиме диалога пользователь с помощью программного генератора моделей определяет необходимую конфигурацию варианта имитационной модели. В результате формируются файлы с текстами специальных подпрограмм на Фортране. В пакетном режиме транслируются специальные подпрограммы и полученные объектные имитационной модели совместно модули компонуются в загрузочный модуль с объектными модулями СИМФОР (САЯР-ГЧ).
2. Создания файлов исходных данных. С помощью диалоговой системы подготовки исходных данных в режиме диалога формируются два файла: планово-технологической информации; информации по основному и транспортному оборудованию. На этом же этапе может быть проведена полная или выборочная коррекция всех атрибутов файлов плановой технологии и оборудования, а также осуществлен их вывод на экран дисплея или на печатающее устройство с целью контроля. 3. Проведения имитационных экспериментов.
Особенностью этого этапа является возможность непосредственного участия пользователя в процессе моделирования. Такая возможность обеспечивается интерактивным режимом моделирования, который позволяет: на этапе инициализации переменных и массивов модели корректировать параметры модели, что дает возможность получения результатов для различных значений параметров при одном запуске загрузочного модуля модели; останавливать моделирование в любой момент времени для вывода промежуточных результатов; 542 осуществлять трассировку процесса моделирования, т.е. наблюдать на экране терминала за ходом моделирования; по окончании очередной реализации получать информацию о достаточности выборки для заданной статистической точности получаемых результатов и при необходимости продолжать реализацию до получения этой точности; начинать новую реализацию или завершать моделирование. Активизация интерактивного режима осуществляется с помощью специального монитора ПОДСИМ. Пример анализа на имитационной модели влияния ненадежности металлорежущего оборудования на характеристики ГПС Формулировка задачи исследования: определить критический уровень надежности металлорежущего оборудования ГПС в составе обрабатывающих центров типа ИР-500 для фиксированной номенклатуры выпуска.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
