![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Определение модели, моделирования, свойств интерполяции и экстраполяции. Классификация моделей по критерию подобия и соотношению точности/абстрактности.
- •Математические модели – критерий подобия, фазовое пространство и координаты. Классификация и характеристика математических моделей.
- •Примеры использования и сравнительный анализ моделей различных типов по степени соответствия объекту моделирования.
- •Режимы функционирования технических объектов моделирования. Модельные тестовые воздействия.
- •Виды и модели анализа технических объектов моделирования.
- •Системный подход. Элементы описания объекта моделирования как системы.
- •Системный подход. Совокупность процедур синтеза и анализа в итерационном цикле проектирования.
- •Иерархические уровни моделирования вс. Структурные примитивы уровней моделирования.
- •Математический аппарат моделирования вс на различных уровнях декомпозиции.
- •Переход от компонентного моделирования к схемотехническому. Модели с распределенными и сосредоточенными параметрами.
- •Моделирование структурных примитивов. Постановка задачи управления. Линеаризация дифференциальных уравнений. Аппарат передаточных функций.
- •Задача управления
- •Задача идентификации
- •Моделирование структурных примитивов. Постановка задачи идентификации. Методы корреляционного и регрессионного анализа.
- •Методы планирования эксперимента. Логические основания планирования эксперимента. Матрицы планирования. Типы экспериментов.
- •Вероятностное моделирование. Метод Монте-Карло для дискретного распределения вероятностей.
- •*Использование метода Монте-Карло для реализации неравномерных распределений.
- •Абстрактные конечные автоматы 1-го и 2-го рода. Матрицы переходов и выходов. Представление графом.
- •Простые временные сети Петри. Способы задания. Моделирование элементарного цикла обслуживания простой временной сетью Петри.
- •Ингибиторные сети Петри. Моделирование элементарного цикла обслуживания ингибиторной сетью Петри. Пример моделирования системы или процесса ингибиторной сетью Петри.
- •Типы сетей Петри, используемые для моделирования вс. Пример моделирования процесса параллельного обслуживания заявок с пакетированием сетью Петри.
- •Сеть Петри для моделирования процесса пакетирования заявок с переменным размером пакета и параллельного обслуживания
- •Моделирование вс с использованием теории массового обслуживания. Классификация смо. Типы элементов функциональных структур смо, используемых для моделирования вс.
- •Аналитические модели массового обслуживания.
- •*Обслуживание с ожиданием. Постановка задачи. Свойства экспоненциального распределения времени обслуживания. Обслуживание как Марковский процесс.
- •Обслуживание с потерями. Обслуживание с ограниченным временем ожидания. Постановка задачи. Обслуживание как Марковский процесс.
- •Обслуживание с потерями. Обслуживание с ограниченным временем пребывания. Постановка задачи. Обслуживание как Марковский процесс.
- •Обслуживание с потерями. Моделирование приоритетного обслуживания с использованием теории массового обслуживания.
- •*Имитационные модели массового обслуживания. Элементы имитационных моделей.
- •*Способы управления модельным временем.
- •Алгоритмы имитационного моделирования для событийного управления модельным временем.
- •Алгоритмы имитационного моделирования для пошагового управления модельным временем.
Задача идентификации
Результатом решения задачи идентификации является имитационная или аналитическая модель структурного примитива. Как уже отмечалось, аналитические модели делятся на теоретические и экспериментальные. Теоретические модели получают на основе известных описаний процессов функционирования объекта. Экспериментальные – на основе изучения поведения объекта моделирования во внешней среде.
Для построения экспериментальных моделей используют:
методы аппроксимация зависимостей;
методы корреляционного и регрессионного анализа;
методы планирования эксперимента.
Пусть экспериментальная статистика функционирования структурного примитива задана таблично. В этом случае значения функции базисной координаты известны только для дискретных значений входной переменной. Для того чтобы вычислять значение базисной координаты в любой произвольной точке, необходимо восстановить непрерывную функцию v=f(х). Такое приближение называют аппроксимацией.
Аппроксимация характеристик структурных примитивов применяется в следующих случаях:
если аналитическое описание характеристики неизвестно и она задана набором экспериментальных данных;
аналитическое описание v=f(х) сложное и затрудняет расчеты.
Постановка задачи аппроксимации имеет два варианта. В первом случае осуществляется поиск аппроксимирующей функции, наилучшим образом описывающей экспериментальную статистику, при условии обязательного прохождения графика аппроксимирующей функции через определенные заданные точки экспериментальной статистики (см. рис. 8-а). Эти точки называются узлами. Второй вариант постановки задачи аппроксимации не имеет ограничивающего условия обязательного прохождения функции через узлы (см. рис. 8-б).
Для решения первой задачи используется методы кусочно-линейной аппроксимации и аппроксимации сплайнами.
Кусочно-линейная аппроксимация получается соединением узлов отрезками прямых линий. Узлы располагаются так, чтобы обеспечить наименьшую ошибку между аппроксимирующей и точной функцией.
Чаще используют аппроксимацию сплайнами. В отличие от интерполяции полиномом, которым описывается вся область данных, при интерполяции сплайнами строится отдельный полином, описывающий интервал от узла xi-1 до узла xi (см. рис. 9).
Наиболее
часто используют полиномы третьей
степени – кубические сплайны. На каждом
отрезке
кубический сплайн
является многочленом третьей степени:
.
В
узлах
сплайн
принимает заданные значения
,
:
-
(1)
(2)
Условия
(1) и (2) требуют, чтобы сплайны соприкасались
в заданных точках. Количество условий
таких условий равно
.
Во внутренних узлах
,
сплайн имеет непрерывную первую и вторую
производные:
-
(3)
(4)
Условия
(3) и (4) означают, что в местах соприкосновения
сплайнов их первые и вторые производные
должны быть равны. Таких условий
.
Для отыскания искомого сплайна требуется
найти коэффициенты
,
,
,
многочленов
,
,
т. е.
неизвестных. Однако количество уравнений,
записанных по условиям (1)–(4) равно
.
Чтобы система алгебраических уравнений
имела решение, необходимо, чтобы число
уравнений равнялось числу неизвестных.
Следовательно, для разрешимости задачи
нужны еще два дополнительных условия.
Их обычно получают из естественного
предположения о нулевой кривизне графика
сплайна на концах:
,
.
Полученный таким образом сплайн называют естественным. Если есть дополнительные сведения о поведении функции на концах интервала интерполяции, то можно записать другие краевые условия.