Методы моделирования

 

 

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ТЮМЕНСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НЕФТЕГАЗОВЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ»

ИНСТИТУТ  МЕНЕДЖМЕНТА И БИЗНЕСА

 

 

 

 

Контрольная работа

по дисциплине «Инфоматика»

за 1 семестр

студента группы ГМУбзс-13-1

«методы моделирования»

 

 

Выполнила: Краснова К. А.

Проверила: Барбаков О. М.

Оценка:

Подпись:

Дата:

 

 

 

 

 

 

 

Тюмень

ТюмГНГУ

2013

 

            Компьютерное моделирование

Моделирование и  его виды

Моделирование является одним  из способов познания мира.

Понятие моделирования достаточно сложное, оно включает в себя огромное разнообразие способов моделирования: от создания натуральных моделей (уменьшенных  и или увеличенных копий реальных объектов) до вывода математических формул.

Для различных явлений  и процессов бывают уместными разнообразные способы моделирования с целью исследования и познания.

Объект, который получается в результате моделирования, называется моделью. Мы должны понимать, что это совсем не обязательно реальный объект. Это может быть математическая формула, графическое представление и т.п. Однако он вполне может заменить оригинал при его тщательном изучении и описании поведения.

Хотя модель и может  быть точной копией оригинала, но чаще всего в моделях воссоздаются какие-нибудь важные для данного  исследования элементы, а остальными пренебрегают. Это упрощает модель. Но с другой стороны, создать модель – точную копию оригинала –  бывает абсолютно нереальной задачей. Например, если моделируется поведение  объекта в условиях космоса. Можно  сказать, что модель – это определенный способ описания реального мира.

Моделирование проходит три  этапа:

1. Создание модели.
2. Изучение модели.
3. Применение результатов исследования на практике и/или формулирование теоретических выводов.

Видов моделирования огромное количество. Вот некоторые примеры  типов моделей:

Математические  модели. Это знаковые модели, описывающие определенные числовые соотношения.( математическое представление реальности).

Графические модели. Визуальное представление объектов. Наглядность этих моделей очень важна, так как из-за своей сложности , они практически не подлежат описанию.

Имитационные  модели. Позволяют наблюдать изменение поведения элементов системы-модели, изменять некоторые параметры модели, проводя необходимые эксперименты.

Над созданием модели могут  работать специалисты из разных областей, т.к. в моделировании достаточно велика роль межпредметных связей.

Особенности компьютерного  моделирования

Совершенствование вычислительной техники и широкое распространение  персональных компьютеров открыло  перед моделированием огромные перспективы  для исследования процессов и  явлений окружающего мира, включая  и человеческое общество.

Компьютерное моделирование  – это, то же самое, описанное выше моделирование, но реализуемое с помощью компьютерной техники.

Для компьютерного моделирования  важно наличие определенного  программного обеспечения.

При этом программное обеспечение, средствами которого может осуществляться компьютерное моделирование, может  быть универсальным (например, обычные  текстовые и графические процессоры), так и весьма специализированными, предназначенными лишь для определенного  вида моделирования.

Очень часто компьютеры используются для математического моделирования. Здесь их роль в выполнении численных  операций, в то время как анализ задачи обычно ложится на плечи человека.

Обычно в компьютерном моделировании различные виды моделирования  дополняют друг друга. Так, если математическая формула очень сложна, то на помощь приходят графические и имитационные модели. Компьютерная визуализация может  быть намного дешевле реального  создания натуральных моделей.

С появлением мощных компьютеров  распространилось графическое моделирование  на основе инженерных систем для создания чертежей, схем, графиков.

Если система сложна, а  требуется проследить за каждым ее элементом, то на помощь могут придти компьютерные имитационные модели. На компьютере можно воспроизвести  последовательность временных событий, а потом обработать большой объем  информации.

Однако следует четко  понимать, что компьютер является хорошим инструментом для создания и исследования моделей, но он их не придумывает. Абстрактный анализ окружающего  мира с целью воссоздания его  в модели выполняет человек.

Методы исследования сложных систем

Одной из важных проблем  в области разработки и создания современных сложных технических  систем является исследование динамики их функционирования на различных этапах проектирования, испытания и эксплуатации. Сложными системами называются системы, состоящие из большого числа взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов. При исследовании сложных систем возникают задачи исследования как отдельных видов оборудования и аппаратуры, входящих в систему, так и системы в целом.

К разряду сложных систем относятся крупные технические, технологические, энергетические и  производственные комплексы.

При проектировании сложных  систем ставится задача разработки систем, удовлетворяющих заданным техническим  характеристикам. Поставленная задача может быть решена одним из следующих  методов:

• методом синтеза оптимальной структуры системы с заданными характеристиками;
• методом анализа различных вариантов структуры системы для обеспечения требуемых технических характеристик.

Оптимальный синтез систем в большинстве случаев практически  невозможен в силу сложности поставленной задачи и несовершенства современных  методов синтеза сложных систем. Методы анализа сложных систем, включающие в себя элементы синтеза, в настоящее  время достаточно развиты и получили широкое распространение.

Любая синтезированная или  определенная каким-либо другим образом  структура сложной системы для  оценки ее показателей должна быть подвергнута испытаниям. Проведение испытаний системы является задачей  анализа ее характеристик. Таким  образом, конечным этапом проектирования сложной системы, осуществленного  как методом синтеза структуры, так и методом анализа вариантов  структур, является анализ показателей  эффективности проектируемой системы.

Среди известных методов  анализа показателей эффективности  систем и исследования динамики их функционирования следует отметить:

• аналитический метод;
• метод натуральных испытаний;
• метод полунатурального моделирования;
• моделирование процесса функционирования системы на ЭВМ.

Строгое аналитическое исследование процесса функционирования сложных  систем практически невозможно. Определение  аналитической модели сложной системы  затрудняется множеством условий, определяемых особенностями работы системы, взаимодействием  ее составляющих частей, влиянием внешней  среды и т.п.

Натуральные испытания сложных  систем связаны с большими затратами  времени и средств. Проведение испытаний  предполагает наличие готового образца  системы или ее физической модели, что исключает или затрудняет использование этого метода на этапе  проектирования системы.

Широкое применение для исследования характеристик сложных систем находит  метод полунатурального моделирования. При этом используется часть реальных устройств системы. Включенная в  такую полунатуральную модель ЭВМ  имитирует работы остальных устройств  системы, отображенных математическими  моделями. Однако в большинстве случаев  этот метод также связан со значительными  затратами и трудностями, в частности, аппаратной стыковкой натуральных  частей с ЭВМ.

Исследование функционирования сложных систем с помощью моделирования  их работы на ЭВМ помогает сократить  время и средства на разработку.

Затраты рабочего времени  и материальных средств на реализацию метода имитационного моделирования  оказываются незначительными по сравнению с затратами, связанными с натурным экспериментом. Результаты моделирования по своей ценности для практического решения задач  часто близки к результатам натурного  эксперимента.

Метод имитационного  моделирования

Метод имитационного моделирования  основан на использовании алгоритмических (имитационных) моделей, реализуемых  на ЭВМ, для исследования процесса функционирования сложных систем. Для реализации метода необходимо разработать специальный  моделирующий алгоритм. В соответствии с этим алгоритмом в ЭВМ вырабатывается информация, описывающая элементарные процессы исследуемой системы с  учетом взаимосвязей и взаимных влияний. При этом моделирующий алгоритм сроится  в соответствии с логической структурой системы с сохранением последовательности протекаемых в ней процессов и отображением основных состояний системы.

Основными этапами метода имитационного моделирования являются:

1. моделирование входных и внешних воздействий;
2. воспроизведение работы моделируемой системы (моделирующий алгоритм);
3. интерпретация и обработка результатов моделирования.

Перечисленные этапы метода многократно повторяются для  различных наборов входных и  внешних воздействий, образуя внутренний цикл моделирования. Во внешнем цикле  организуется просмотр заданных вариантов  моделируемой системы. Процедура выбора оптимального варианта управляет просмотром вариантов, внося соответствующие  коррективы в имитационную модель и  в модели входных и внешних  воздействий.

Процедура построения модели системы, контроля точности и корректировки  модели по результатам машинного  эксперимента задает и затем изменяет блок и внутреннего цикла в  зависимости от фактических результатов  моделирования. Таким образом, возникает  внешний цикл, отражающий деятельность исследователя по формированию, контролю и корректировке модели.

Метод имитационного моделирования  позволяет решать задачи исключительной сложности. Исследуемая система  может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими  соотношениями и т.п. Метод не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет  легко изменять значения параметров исследуемых систем и начальных  условий. Эффективность метода имитационного  моделирования тем более высока, чем на более ранних этапах проектирования системы он начинает использоваться.

Следует, однако, помнить, что  метод имитационного моделирования  является численным методом. Его  можно считать распространением метода Монте-Карло на случай сложных  систем. Как любой численный метод, он обладает существенным недостатком  – его решение всегда носит  частный характер. Решение соответствует  фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Для анализа системы приходится многократно моделировать процесс  ее функционирования, варьируя исходные данные модели. Таким образом, для  реализации имитационных моделей сложной  модели необходимо наличие ЭВМ высокой  производительности.

Для моделирования системы  на ЭВМ необходимо записывать моделирующий алгоритм на одном из входных языков ЭВМ. В качестве входных языков для решения задач моделирования могут быть с успехом использованы универсальные алгоритмические языки высокого уровня, Си, Паскаль и др.

Аппаратно-программное  моделирование систем

Анализ развития наиболее сложных технических систем позволяет  сделать вывод о все более глубоком проникновении ЭВМ в их структуру. Вычислительные машины становятся неотъемлемой, а зачастую и основной частью таких систем. Прежде всего это относится к сложным радиоэлектронным системам. Среди них различные автоматические системы, в том числе системы автоматической коммутации (электронные АТС), системы радиосвязи, радиотелеметрические системы, системы радиолокации и радионавигации, различные системы управления.

При построении таких систем в значительной степени используются принципы и структуры организации  вычислительных машин и вычислительных систем (ВС). Характерной особенностью является наличие в системах нескольких процессоров, объединенных различными способами в специализированную ВС. При этом осуществляется переход от «жесткой» логики функционирования технических систем к универсальной «программной» логике. В силу этого все более значительную роль в таких системах, наряду с аппаратными средствами, играет специализированное системное и прикладное программное обеспечение.