
- •Введение
- •Лабораторная работа № 1 структурно-параметрическое моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения
- •Параметры биосырья (молока):
- •На базе статистических данных по формуле (1-1) сформирована матрица корреляционных коэффициентов связей между параметрами состояния системы (таблица 1.2). Матрица коэффициентов корреляции Rij
- •Матрица коэффициентов регрессии Pij
- •Матрица безразмерных характеристик связей Cij
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •Лабораторная работа № 2 идентификация аномальных состояний большой системы
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты графов системы [2]
- •Вводится вектор текущих относительных отклонений x1,…,xn в виде
- •Ситуационная матрица аномального состояния системы Sij
- •Вопросы для самопроверки
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 4 статистическое моделирование производственных систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Контрольные задания для самопроверки
- •Программа
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 5 универсальная система имитационного моделирования simplex 3
- •Теоретическое введение
- •Компоненты модели, описываемые на объектно-ориентированном языке, объединяются в иерархические модели различной сложности структурными компонентами вышестоящего (верхнего) уровня.
- •Порядок выполнения работы
- •5.2. Общий порядок подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Изучить диалоговый интерфейс имитационной системы.
- •Изучить общий порядок подготовки модели
- •Внешние функции (External functions).
- •При этом в окне содержания появляется таблица с перечислением компонентов и версий. В рассматриваемом примере в окне появляются три
- •Для этого:
- •1). Выделить директорию priv и в ее контекстном меню задать команду New library…(создать новую библиотеку) и ввести имя новой модели.
- •5.2.4. Диалоговый интерфейс подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Для описания непрерывных процессов в каждом случае требуется дифференциальное уравнение. В комбинированных моделях дифференциальные уравнения могут дополняться дискретными событиями.
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 7 многомерные массивы в моделировании параметрических полей
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Требования к отчету
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •38 # Конец обслуживания
- •Листинг 8.1. Mdl- описание модели Queue
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты заданий*
- •Пример выполнения задания По заданному описанию построить и реализовать в универсальной имитационной системе Simplex3 mdl- модель сборочного конвейера.
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Объектно-ориентированное моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Листинг 9.1. Базисный компонент Sun
- •Листинг 9.2. Базисный компонент Lake
- •Листинг 9.3. Компонент верхнего уровня Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 10 многокомпонентная иерархическая модель
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 11 собственные функциональные компоненты
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 12 внешние с-функции и с- процедуры
- •Теоретическое введение
- •Листинг 12.1. Модель QueueExp
- •Листинг 12.2. С-функция для вычисления экспоненциально распределенных случайных чисел
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 14 мультиагентное моделирование систем в simplex 3
- •1. Теоретическое введение
- •2. Общее задание и порядок выполнения работы
- •3. Возможные варианты заданий
- •3.1. Моделирование маркетинговых ситуаций
- •3.2. Моделирование учебного процесса
- •3.4. Мультиагентное моделирование биологических систем
- •3.4.2. Имитационное моделирование динамического развития колоний и популяций микроорганизмов.
- •3.5.5. Объектно-ориентированное моделирование и имитация экологической системы.
- •4. Пример выполнения работы
- •И накопления знаний
- •В циклах учебного процесса
- •В цикле учебного процесса
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Структурно-параметрическое описание технологических систем
- • Технологические режимы и параметры производства творога
- •Результаты наблюдений процесса производства кисломолочного продукта (ряженки жирностью 2,5%)
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Матрица безразмерных оценок множественной регрессии для технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Результаты наблюдений процесса изготовления сметаны жирностью 15%
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Результаты наблюдений процесса производства нежирного диетического творога
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Общий порядок создания пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •1. Создание пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •Межвидового взаимодействия.
- •2. Создание процедуры на языке edl, реализующей запуск пользовательского интерфейса и передачу исходных данных переменным модели сводится к следующему.
- •Листинг 1. Описание ввода исходных данных на языке Simplex-edl
- •4. Просмотр результатов моделирования.
Вопросы для самопроверки
1. Из каких разделов состоит описание базисных компонентов объектно-ориентированной модели?
2. Язык описания моделей Simplex-MDL. Описание базисных компонентов и моделей. Выбор параметров модели (константы, независимые, зависимые, случайные и др. переменные). Динамика поведения.
3. Чем отличается описание динамики в компонентах непрерывных и дискретных моделей?
4. Определить понятие «трофическая цепь» и привести примеры такого типа взаимодействия, наблюдаемые в природе.
5. Опишите модель двувидового взаимодействия типа «хищники и жертвы».
6. Назовите все виды возможного взаимодействия в четыреxвидовой биологической системе, описываемой квадратной матрицей коэффициентов межвидового влияния. Поясните, какой биологический смысл имеют диагональные, недиагональные и нулевые коэффициенты матрицы.
7. Каким образом в обобщенной модели Лотки - Вольтерра можно учесть динамику изменения внешних факторов ?
8. В чем различие описания моделей для различных форм взаимодействия видов?
9. При каких условиях процесс взаимодействия видов будет иметь колебательный характер?
Требования к отчету
Отчет должен содержать описание компонентов и моделей непрерывных систем, диалогового алгоритма, интерфейса и форм представления результатов имитационного моделирования с анализом поведения каждого вида.
Литература
1. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем : учебное пособие / Ю.А. Ивашкин. – М. : МГУПБ, 2008. – 238 с.
2. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в универсальную имитационную систему Simplex3 / Б. Шмидт; перевод с немецкого под редакцией Ю.А. Ивашкина и В.Л. Конюха. – Ghent, Belgium, 2003. – 550 с.
3. Дерканосова Н.М. Математическое моделирование динамики биологических систем : учебное пособие / Н.М. Дерканосова, В.И. Корчагин, Ю.С. Сербулов. – Воронеж : Изд-во «Кварта», 2003. – 150 с.
Лабораторная работа № 7 многомерные массивы в моделировании параметрических полей
Целью работы является приобретение навыков имитационного моделирования нестационарных параметрических полей с использованием многомерных массивов в Simplex3 на основе решения уравнений математической физики методом конечных разностей.
Теоретическое введение
В объектно-ориентированном языке описания моделей Simplex3-MDL возможно описание и использование многомерных массивов до трех измерений. Количество элементов массива отсчитывается от 1 до конечного элемента и объявляется в разделе описания переменных, как:
STATE VARIABLES
DISCRETE (CONTINUOUS)
ARRAY[3] X (INTEGER) := 0, # Объявление одномерного массива
ARRAY[3] [5] Y (INTEGER) := 1 # Объявление двумерного массива
Выбираемый элемент массива задается индексом или списком индексов массива:
DYNAMIC BEHAVIOUR
WHENEVER x[1] >= 0
DO
X[1]^ := 2;
Y[1][2]^ := 2;
END
В некоторых случаях отдельный индекс может быть заменен списком индексов, и тогда изменение состояния переменных массива применяется ко всем значениям индекса:
WHENEVER X[1] >= 0
DO
X {1..3}^ := 1; # Присвоение 1 первым трем элементам массива
Y {1..2} {3..5}^ := 3; # Списки индексов в двумерном массиве
END
Как видно из примера, отдельный индекс заключается в квадратные скобки, а набор индексов – в фигурные. При этом индекс массива выражается числовым значением типа INTEGER. Для индексов массива возможно ввести идентификатор, который будет использован для организации цикла внутри структуры массива.
DIFFERENTIAL EQUATIONS
X {i OF 1..2}' := 3 * i;
Y {k OF 3..5} {i OF 4..5}' := Y[k+1] [i] ;
END
Множество индексов может быть задано ключевым словом ALL, обозначающим все возможные значения идентификатора индекса в соответствии с количеством элементов в массиве. Например:
WHENEVER X[1] >= 0
DO
X {ALL}^ := 1; # Всему массиву присваивается значение 1
END
При использовании ключевого слова ALL также возможно ввести идентификатор, для организации структуры цикла внутри массива.
DIFFERENTIAL EQUATIONS
X {ALL j}' := j * X [j];
Y {k} {ALL k}' := k * X[k];
END
Список индексов описывает непрерывный интервал целых чисел, который может быть ограничен условием, следующим после вертикального штриха ‘ | ’.
WHENEVER X[1] = 0
DO
X {ALL i | Y[i] [1] > 0}^ := 1;
X {ALL i | i > 2}^ := 1;
END
Простое выражение для расчета индекса должно иметь значение типа INTEGER. Выход за границы массива ведет к появлению ошибки выполнения программы.
В качестве примера использования массивов рассмотрим имитационное моделирование температурного поля, изменяющегося в процессе нагрева в прямоугольном теле, одна из сторон которого значительно больше двух других, описываемого уравнением теплопроводности:
для
и
,
(1)
где u – температура нагреваемого тела, °C;
а – коэффициент температуропроводности, м2/c;
x, y – прямоугольные координаты, м;
t – время, с,
при
начальном условии
или в частном случае
.
Граничные условия, определяющие теплообмен между поверхностью нагреваемого тела и окружающей средой, задаются в виде уравнений теплоотдачи:
;
(2)
;
(3)
;
(4)
;
(5)
где uc – температура греющей среды, °C ;
– коэффициент
теплоотдачи, Вт/(м²·K);
λ – коэффициент теплопроводности, Вт/(м²·K).
Решение
уравнения теплопроводности (1) при
заданных ограничениях (2)-(5) осуществляется
методом конечных разностей, при котором
поперечное сечение банки разбивается
плоскостями, параллельными координатным,
с шагом h,
и задача сводится к нахождению температуры
uij
в пространственных узлах сетки
;
в дискретные моменты времени tk
с временным шагом ..
В конечных разностях при = h2/(4a) с учётом симметрии нагрева дискретное распределение температуры в узлах сетки одной четверти поперечного сечения тела рассчитывается по формулам:
для
k=
0 :
;
или
;
(6)
для
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
где uki,j – температура в точке нагреваемого тела с координатами i,j в k-й
момент времени;
hτ = h2/ (4·a) – шаг по времени, с;
h – шаг пространственной сетки, м.
Алгоритм решения сводится к последовательному заполнению массива uki,j для k-го момента времени (рис. 7.1) в узловых точках сетки поперечного сечения прямоугольного тела i = 0,n; j = 0,m. При этом сначала по формулам (7) и (8) определяются значения параметра в узловых точках на внешних границах тела, затем – по осям симметрии (9) и в углах выделенного квадранта (10) и (11) и далее в узлах сетки i = 2,n-1; j = 2, m – 1 внутри тела.
Имитационная модель нестационарного температурного поля на плоскости в имитационной системе Simplex3 составляется с помощью двумерных массивов, элементы которых отражают значения параметра в узлах сетки поперечного сечения нагреваемого тела.
Описания массивов (7)-(9) и (12) в Simplex-MDL, соответственно, будут иметь вид:
u [15]{j OF 2..24}^:=(Alfa *h/Lyambda*Uc+u[14][j])/(1+Alfa*h/Lyambda);
u {i OF 2..14}[25]^:=(Alfa *h/Lyambda*Uc+u[i][24])/(1+Alfa*h/Lyambda);
u [1]{j OF 2..25}^:=u[2][j];
u {i OF 2..15}[1]^:=u[i][2];
u {i OF 2..14}{j OF 2..24}^:=1/4*(u[i-1][j]+u[i+1][j]+u[i][j+1]+u[i][j-1]);