Доклад на тему моделирования

Основные принципы моделирования систем управления. Принципы системного подхода в моделировании систем управления. Подходы к исследованию систем управления.

Применение имитационного моделирования[ править править код ] К имитационному моделированию прибегают, когда: дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте; невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические случайные переменные; необходимо сымитировать поведение системы во времени. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в х годах. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями.

Моделирование

Основные принципы моделирования систем управления. Принципы системного подхода в моделировании систем управления. Подходы к исследованию систем управления. Стадии разработки моделей. Общая характеристика проблемы моделирования систем управления. Цели моделирования систем управления. Классификация видов моделирования систем.

Список литературы. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей аналитических и имитационных , реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

Методологическая основа моделирования. В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. Принципы системного подхода в моделировании систем.

В настоящее время при анализе и синтезе сложных больших систем получил развитие системный подход, который отличается от классического или индуктивного подхода. Объект моделирования. Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством — стремлением достичь некоторой цели.

Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S — целенаправленное множество! Внешняя среда Е— множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой. Поэтому, рассматривая системный подход как основу для построения больших систем и как базу создания методики их анализа и синтеза, прежде всего необходимо определить само понятие системного подхода.

Системный подход — это элемент учения об общих законах развития природы и одно из выражений диалектического учения. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций. При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему систему-оригинал, или первую систему , создается модель система-модель, или вторая система под поставленную проблему.

Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель. Подходы к исследованию систем. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т.

Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Проявление функций системы во времени S t , т.

Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т.

Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S.

Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Таким образом, разработка модели М на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели.

Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. В этом случае наблюдатель разработчик рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т.

Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного — формулировки цели функционирования. На основе исходных данных Д, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S.

При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы, которая определяется как некоторая разность между какими-то показателями результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание. На этой стадии можно установить основные характеристики созданной модели, оценить время работы с ней и затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы S.

Модель М должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.

Построение модели относится к числу системных задач, при решении которых синтезируют решения на базе огромного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. Важное значение при создании реальных систем S имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на! Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний.

Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования.

Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный! Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование! Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов!

Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия — основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных; процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность.

В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедур организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляв ют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их.

В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. Характеристики моделей систем. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S M , включает в себя большое количество составных частей элементов , находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам. При моделировании основная цель — получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью.

Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — это проблема целевого назначения.

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта.

В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки. Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т. Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования.

Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация в других — проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случай имитационного моделирования больших систем.

При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс.

Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследовав теля может привести к ошибочным результатам моделирований.

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность тон или иной модели.

Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.

Классификационные признаки. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту.

В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта системы J 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 базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в вид наглядного, символического и математического.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Тезаурус — словарь, который очищен от неоднозначности, т.

Математическое моделирование. Любая математическая модель, как и всякая другая, Рис 1. В заключении данной курсовой работы хочу сделать несколько выводов из вышеизложенного материала о моделировании в исследовании систем управления.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Николай Николаевич Осетрин - доклад на Форуме транспортного моделирования

Реферат. на тему: "Информационное моделирование". 1. Моделирование как метод решения прикладных задач. С точки зрения информатики. Доклад Информационное моделирование 6, 8, 11 класс сообщение, по информатике Моделирование представляет собой замещение реалистичных Сообщение-доклад на тему Тюльпаны 1, 2, 3, 4, 6 класс по биологии.

Традиционная методология взаимосвязи теории и эксперимента должна быть дополнена принципами компьютерного моделирования. Эта новая эффективная процедура дает возможность целостного изучения поведения наиболее сложных систем как естественных, так и создаваемых для проверки теоретических гипотез. Методами компьютерного моделирования пользуются специалисты практически всех отраслей и областей науки и техники - от истории до космонавтики, поскольку с их помощью можно прогнозировать и даже имитировать явления, события или проектируемые предметы в заранее заданных параметрах. Компьютерное моделирование в естествознании: возможности, достижения, перспективы Большинство естественнонаучных теорий очень похожи на математику внутренней логикой своего построения. В основе любой математической теории лежит несколько аксиом , а все частные результаты, называемые теоремами, выводятся из аксиом посредством дедуктивных логических рассуждений. Аксиомы являются идеальными абстрактными образами реальных объектов. Точно также во всех т. Компактная и точная формулировка законов естествознания делается на языке математики в виде каких-либо уравнений. Таким образом, математической моделью любой реальной системы является некоторое уравнение или система уравнений с определенными значениями параметров и определенными граничными условиями. Во многих случаях для решения этих уравнений традиционными аналитическими методами требуется использование серьезного, порой, очень громоздкого математического аппарата. Иногда решения в аналитической форме вообще отсутствуют. Попытка ограничиться рассмотрением простейших систем, для которых решение основных уравнений может быть найдено элементарными методами, существенно обедняет наши представления об окружающем мире. Эффективный путь преодоления этих трудностей - построение компьютерной модели изучаемого явления, под которой понимается совокупность численных методов решения основных уравнений, алгоритмов их реализации и компьютерных программ. Хорошая компьютерная модель превращает компьютер из сверхбыстрого калькулятора в интеллектуальный инструмент, способствующий открытию новых эффектов, явлений и даже созданию новых теорий. Результативность компьютерной модели в значительной степени определяется качеством используемого программного обеспечения. Основные требования, предъявляемые к программам - это, конечно, простота ввода и корректировки исходных данных, а также визуализация наглядность результатов счета. Использование компьютерных моделей превращает компьютер в универсальную экспериментальную установку. В компьютерном эксперименте обеспечен полный контроль за всеми параметрами системы, компьютерный эксперимент дешев и безопасен, с помощью компьютера удается ставить "принципиально невозможные" эксперименты геологические процессы, космология, экологические катастрофы и т. Приведу примеры задач, которые имеют красивые и неожиданные решения, найденные и исследованные с использованием компьютерного моделирования: 1. Как происходит перераспределение энергии между частицами макроскопической системы при их тепловом движении?

Предложили взять мобильный телефон samsung S Лучшие Школы г Москвы отзывы, адреса, телефоны Формализация и моделирование Модель — это искусственно создаваемый объект, заменяющий некоторый объект реального мира объект моделирования и воспроизводящий ограниченное число его свойств.

Доклад Информационное моделирование 6, 8, 11 класс сообщение, по информатике А что такое модель, цели ее? Зачем нужно моделирование?

Доклад Информационное моделирование 6, 8, 11 класс сообщение, по информатике

Научный руководитель: к. Сегодня существуют различные модели испарения капли, которые обладают рядом особенностей, что мешает использовать их при моделировании процесса испарения капли. Особый интерес в процессе испарения капли представляет осаждение раствора из испаряющейся капли, приводящее к образованию кольцеобразного осадка. Заштрихованный слой капли испаряется. Контактная линия смещается из точки А в точку В. Возникновения радиального течения в капле б Случай пиннинга контактной линии: Происходит изменение формы поверхности капли.

Имитационное моделирование

Природа оказывает на нас огромное влияние. В настоящее время большое значение приобретает экологическое воспитание, которое является важнейшим условием гармонично развитой личности. А начинать это воспитание надо с дошкольного возраста, так как именно на этапе дошкольного детства ребенок получает эмоциональные впечатления о природе, накапливает представления о разных формах жизни, то есть у него формируются первоосновы экологического мышления, сознания, закладываются начальные элементы экологической культуры. Экологическое воспитание включает в себя знакомство с бесконечно разнообразным миром природы. Основные задачи такого воспитания заключаются в формировании у дошкольников элементов экологического сознания. Процесс познания окружающего мира непрост для ребёнка. Познавая, ребёнок осваивает представления о связях и социуме, о многообразии ценностей природы Земли. При этом его знания, как показали научные исследования, приобретают качество системности. Тем самым возрастают возможности операциональной стороны интеллекта: совершенствуются познавательные умения, наблюдательность и познавательный интерес, способность понимать последствия поступков и осознавать важность соблюдения правил и норм поведения в природе.

Видов моделирования огромное количество.

Процесс моделирования включает три элемента: субъект исследователь , объект исследования, модель, определяющую отражающую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале.

Реферат по теме «Компьютерное моделирование»

.

Моделирование систем управления

.

.

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Владимир Швецов - доклад на Форуме транспортного моделирования в Киеве
Похожие публикации