- •Вопрос 2. Критерий Сэвиджа принятия решений: характеристики проектной ситуации и выбор варианта.
- •Вопрос 2. Моделирование на макроуровне и микроуровне: общая характеристика математических моделей и виды задач, решаемых на каждом уровне.
- •Компонентные уравнения.
- •2. Топологические уравнения
- •Вопрос 2. Элементы теории графов: основные понятия и определения.
- •Вопрос 2. Аналоговое моделирование. Принцип аналогии.
- •Билет №6
- •Билет №7
- •Вопрос 2. Аналоговое моделирование физических полей. Коэффициенты аналогии, индикаторы аналогии.
- •Вопрос 2. Теория принятия решений: общие положения и область применения. Ситуация выбора решения. Факторы выбора альтернатив и этапы процесса принятия решений.
- •Вопрос 2. Регулярные методы оптимизации: динамическое программирование. Принцип оптимальности Беллмана и рекуррентное соотношение. Примеры задач управления запасами.
- •Вопрос 2. Прямые методы оптимизации: общая характеристика и примеры пассивных и последовательных стратегий поиска.
- •Вопрос 2. Классификация математических моделей в зависимости от степени абстрагирования от структуры и физических свойств объекта.
- •1 .Компонентные и топологические уравнения в моделях макроуровня.
- •Вопрос 2. Прямые методы оптимизации: общая характеристика и примеры пассивных и последовательных стратегий поиска.
- •Вопрос 2. Методы оптимального проектирования. Прямые методы многомерного поиска: классификация; сущность методов покоординатного спуска и градиентного.
- •Вопрос 2. Методы оптимального проектирования. Критерии оптимальности технических объектов. Постановка задач оптимального проектирования.
Вопрос 2. Аналоговое моделирование. Принцип аналогии.
3.1. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ АНАЛОГОВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аналоговые модели наиболее ярко демонстрируют возможность математически объединять явления окружающего мира и в универсальной форме описывать процессы различной физической природы.
Для любого физического объекта возможно два пути исследования (рис. 3.1): во-первых, можно поставить эксперимент и непосредственно измерить характеристики объекта; во-вторых можно сравнить математическую модель объекта и рассчитать его характеристики.
П
редположим,
что существует два объекта, у которых
полностью совпадают математические
модели (см. рис. 3.1). Очевидно, в результате
расчета для этих объектов будут получены
одинаковые численные характеристики:
математика игнорирует физическую
суть явлений и оперирует лишь с
математическими зависимостями,
которые для наших объектов одинаковы.
Это значит, что совпадут и экспериментальные
характеристики таких объектов. В
результате в правой части схемы возникает
сплошная вертикальная цепочка равенств.
Объекты с совпадающими математическими
моделями называются аналогичными
объектами.
После того как аналогия (т.е. тождественность) математических моделей объектов доказана, предлагается экспериментально изучить один из них, а потом интерпретировать полученные зависимости как характеристики второго объекта. При этом для второго (натурного) объекта такое исследование но существу является вычислением. Разумеется, аналоговое моделирование имеет практический смысл лишь в том случае, когда модельный объект проще натурного.
Аналоговое моделирование применимо к относительно простым объектам. Поэтому аналоговые модели используются для подсистем, лежащих на нижних уровнях иерархического описания. Практически аналоговое моделирование используется для изучения объектов двух классов: физических полей и физических систем.
Физические поля описывают непрерывное распределение скалярных или векторных величин в пространстве. Примером физических систем являются механические системы и системы автоматического регулирования.
Построение аналоговой модели всегда включает в себя следующие этапы:
1) изучение математического описания объекта и выбор аналога, обеспечивающего наиболее простое его моделирование; 2)построение на основе выбранного аналога конкретной модели, задание краевых условий, доказательство аналогии; 3)экспериментальное определение характеристик модели; 4)интерпретация полученных результатов как характеристик исследуемого объекта.
Билет №6
Электрическое аналоговое моделирование. Исследование моделей из сплошных проводящих сред.
позволяет изучать на электрических моделях механические, гидродинамические, акустические и другие явления, поскольку электрические модели гораздо более удобны для экспериментального исследования, нежели моделируемые механические. ТО эл модель является аналогом механической модели. Используется закон Кирхгофа. Для исследования моделей из сплошных проводящих сред модель выполняют из сплошного проводящего материала (любой, кот слабо проводит эл ток)
2. Методы оптимального проектирования: математический анализ (исследование функций на экстремум).
Задача оптимизации – поиск р, при кот целевая ф-я (Численная хар-ка об-а на осн-е кот-ой формулируют правила предпочтения (для определения оптимальных значений параметра) достигает экстремального знач-я. Поэтому те р, кот достигнут экстр. знач-я, считаются оптимальными. Матан – поиск оптим знач-я з целевой ф-ии классическими способами иссл-я ее первой и второй производных.
