
- •Математические модели
- •Введение
- •1.1. Состояние проблемы моделирования систем
- •1.2. Моделирование как метод научного познания
- •1.3. Использование моделирования при исследовании и проектировании сложных систем
- •1.4. Перспективы развития методов и средств моделирования систем в свете новых информационных технологий
- •Лекция № 2 классификация видов моделирования систем
- •3.1. Системный подход
- •3.2. Подходы к исследованию систем
- •3.3. Процесс моделирования на основе классического подхода
- •3.4. Процесс моделирования на основе системного подхода
- •3.5. Стадии разработки моделей
- •3.6. Характеристики моделей систем
- •3.7. Цель моделирования систем
- •3.8. Основные подходы к построению математических моделей систем
- •Лекция № 4 типовые схемы. Непрерывно-детерминированные модели
- •4.1. Типовые схемы
- •4.2. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы)
- •4.3. Основные соотношения
- •4.4. Возможные приложения
- •Лекция № 5 дискретно-детерминированные модели
- •5.1. Дискретно-детерминированные модели (f-схемы)
- •5.2. Основные соотношения
- •5.3. Возможные приложения
- •Пример: Для рассмотренного выше автомата Мура f2 запишем матрицу соединений и векторов выходов:
- •Лекция № 6 дискретно-стохастические модели
- •6.1. Дискретно-стохастические модели (р-схемы)
- •6.2. Основные соотношения
- •6.3. Возможные приложения
- •Лекция № 7 непрерывно-сТоХастические модели
- •7.1. Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •7.2. Основные соотношения
- •7.3. Возможные приложения
- •Пример. Допустим, что процесс обслуживания описывается следующей системой уравнений:
- •Лекция № 8 сетевые модели
- •8.1. Сетевые модели (n-схема)
- •8.2. Основные соотношения
- •8.3. Возможные приложения
- •Лекция № 9 комбинированные модели
- •9.1. Комбинированные модели (а-схемы)
- •9.2. Возможные приложения
- •Лекция № 10 формализация и алгоритмизация процессов
- •10.1. Формализация алгоритмизация процессов
- •10.2. Методика разработки и машинной реализации объекта
- •10.3. Методологические аспекты моделирования
- •10.4. Требования пользователя к модели
- •10.5. Этапы моделирования систем
- •Лекция № 11 построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •11.1. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •11.2. Переход от описания к блочной модели
- •11.3. Подэтапы первого этапа моделирования
- •11.3.1. Постановка задачи машинного моделирования системы
- •11.3.2 Анализ задачи моделирования системы
- •11.3.3. Определение требований к исходной информации об объекте моделирования и организация ее сбора
- •11.3.4. Выдвижение гипотез и принятие предположений
- •11.3.5. Определение параметров и переменных модели
- •11.3.6. Установление основного содержания модели
- •11.3.7. Обоснование критериев оценки эффективности системы
- •11.3.8. Определение процедур аппроксимации
- •11.3.9. Описание концептуальной модели системы
- •11.3.10. Проверка достоверности концептуальной модели
- •11.3.11. Составление технической документации по первому этапу
- •11.4. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •11.5. Принципы построения моделирующих алгоритмов
- •11.6. Формы представления моделирующих алгоритмов
- •11.7. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем
- •11.8. Подэтапы второго этапа моделирования
- •11.8.1. Построение логической схемы модели
- •11.8.2. Получение математических соотношений
- •11.8.3. Проверка достоверности модели системы
- •11.8.4. Выбор инструментальных средств для моделирования
- •11.8.7. Верификация и проверка достоверности схемы программы
- •11.8.8. Проведение программирования модели
- •11.8.9. Проверка достоверности программы
- •11.9. Получение и интерпритация результатов моделирования систем
- •11.10. Подэтапы третьего этапа моделирования
- •11.10.3. Проведение рабочих расчетов
- •11.10.4. Анализ результатов моделирования системы
- •11.10.5. Представление результатов моделирования
- •11.10.6. Интерпретация результатов моделирования
- •11.10.8. Составление технической документации по третьему этапу
- •Лекция № 12 Линейное программирование
- •12.1. Общая и основная задачи линейного программирования
- •12.2. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •Исходные данные задачи
- •12.3. Составление математической модели
- •Решение
- •12.4. Решение задач линейного программирования на эвм
- •12.5. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •12.6. Итерационные методы
- •Лекция № 13 нелинейное программирование
- •13.1. Постановка задачи нелинейного программирования
- •13.2. Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования. Графический метод решения
- •13.3. Алгоритм решения знп графическим методом
- •Пример решения знп графическим методом
- •13.4. Метод множителей Лагранжа
- •13.5. Алгоритм метода множителей Лагранжа решения задачи
- •Лекция № 14 динамическое программирование
- •14.1. Постановка задачи динамического программирования
- •14.2. Составление математической модели динамического программирования
- •14.3. Этапы решения задачи динамического программирования
- •Оглавление
- •Математические модели
- •6 80021, Г. Хабаровск, ул. Серышева, 47
Лекция № 4 типовые схемы. Непрерывно-детерминированные модели
Рассматриваемые вопросы
1. Обзор типовых схем.
2. Непрерывно-детерминированные модели.
3. Приложение непрерывно-детерминированных моделей.
4.1. Типовые схемы
Приведенные математические соотношения представляют собой математические схемы общего вида и позволяют описать широкий класс систем. Однако на практике моделирования объектов в области системотехники и в области системного анализа на первоначальных этапах исследования системы рационально использовать типовые математические схемы: дифференциальные уравнения, конечные и вероятностные автоматы , системы массового обслуживания, сети Петри и т. д.
Не обладая такой степенью общности, как рассмотренные модели, типовые математические схемы имеют преимущества простоты и наглядности, но при существенном сужении возможностей применения.
При построении математических моделей процессов функционирования систем можно выделить следующие основные подходы: непрерывно детерминированный (например, дифференциальные. уравнения), дискретно-детерминированный (конечные автоматы), дискретно стохастический (вероятностные автоматы), непрерывно-стохастический (системы массового обслуживания), обобщенный универсальный (агрегативные системы).
4.2. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы)
Рассмотрим особенности непрерывно-детерминированного подхода на примере использования в качестве математических моделей дифференциальных уравнений. Дифференциальными уравнениями называются такие уравнения, в которых неизвестными будут функции одной или нескольких переменных, причем в уравнение входят не только функции, но и их производные различных порядков. Если неизвестные – функции многих переменных, то уравнения называются уравнениями частных производных, в противном случае при рассмотрении функции только одной независимой переменной уравнения называются обыкновенными дифференциальными уравнениями.
4.3. Основные соотношения
Обычно
в таких математических моделях в качестве
независимой переменной, от которой
зависят неизвестные искомые функции,
служит время
.
Тогда математическое соотношение для
детерминированных систем в общем виде
будет:
,
(4.1)
где
и
n – мерные векторы;
–
вектор-функция, которая определена на
некотором
– мерном
множестве и является непрерывной.
Так как математические схемы такого вида отражают динамику изучаемой системы, т. е. ее поведение во времени, то они называются D-схемами (англ. Dynamic).
В простейшем случае обыкновенное дифференциальное уравнение имеет вид
,
(4.2)
Наиболее важно для системотехники приложение D-схем в качестве математического аппарата теории автоматического управления. Для иллюстрации особенностей построения и применения D-схем рассмотрим простейший пример формализации процесса процесса функционирования двух элементарных систем различной физической природы: механической Sм (колебания маятника рис. 4.1, а и электрической рис. 4.1, б )
Процесс малых колебаний маятника описывается обыкновенным дифференциальным уравнением
,
(4.3)
где
– масса и длинна подвеса маятника;
– ускорение свободного падения,
– угол отклонения маятника в момент
времени
.
Рис. 4.1. Элементарные системы
Из этого уравнения свободного колебания маятника можно найти оценки интересующих характеристик. Например, период колебания маятника
,
(4.4)
Аналогично, процессы в электрическом колебательном контуре описываются обыкновенным дифференциальным уравнением.
,
(4.5)
где
– индуктивность и емкость конденсатора;
– заряд конденсатора в момент времени
.
Из этого уравнения можно получить различные оценки характеристик процесса в колебательном контуре. Например, период характеристических колебаний
.
(4.6)
Очевидно,
что, введя обозначения
получим обыкновенное дифференциальное
уравнение второго порядка, описывающее
поведение этой замкнутой системы:
,
(4.7)
где
– параметры системы;
– состояние системы в момент времени
.
Таким образом, поведение этих двух объектов может быть исследовано на основе общей математической модели. Кроме того, необходимо отметить, что поведение одной из систем должно быть проанализировано с помощью другой. Например, поведение маятника (системы Sм) может быть изучено с помощью электрического колебательного контура (системы Sк).
Если изучаемая система S, т. е. маятник или контур, взаимодействует с внешней средой E, то появляется выходное воздействие x(t) (внешняя сила для маятника и источник энергии для контура) и непрерывно – детерминированная модель такой системы будет иметь вид
.
(4.8)
С
точки зрения общей схемы математической
модели
является входным (управляющим)
воздействием, а состояние системы S в
данном случае можно рассматривать как
выходную характеристику, т. е. полагать,
что выходная переменная совпадает с
состоянием системы в данный момент
времени
.