12

Федеральное агентство по образованию

Рыбинская государственная авиационная

технологическая академия им. П.А. Соловьева

Заочная форма обучения

Моделирование

Программа учебной дисциплины

и методические указания

к выполнению контрольной работы

Рыбинск 2005

УДК 681.32: 521.391

Моделирование: Программа учебной дисциплины и методические указания к выполнению контрольной работы / Сост. В.А. Вишняков; РГАТА. – Рыбинск, 2005. – с. (Заочная форма обучения /РГАТА).

Данные методические указания предназначены для выполнения курсовой работы студентами специальности 220100 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети»

СОСТАВИТЕЛЬ

кандидат технических наук, профессор

В.А. Вишняков

ОБСУЖДЕНО

на заседании кафедры ВС

РЕКОМЕНДОВАНО

Методическим Советом РГАТА

Введение

Цель преподавания дисциплины заключается в получении студентом знаний в области моделирования, как важнейшего этапа проектирования электронной аппаратуры, приобретения умений по аналитическому и компьютерному моделированию вычислительных систем.

Задачами изучения дисциплины являются:

– приобретение знаний об основных принципах моделирования в целом и информационных систем в частности;

– приобретения умений применять методы моделирования при решении различных инженерных задач, в том числе связанных с анализом и синтезом вычислительных систем.

1. Содержание дисциплины

Введение

Цель и задача дисциплины. Место в программе подготовки инженера по проектированию вычислительных систем. Развитие методов моделирования и автоматизации научных исследований и проектирования. Порядок изучения дисциплины. Литература.

1.1. Моделирование – этап образного проектирования электронной аппаратуры

Понятие о моделях. Требования к моделям. Основные понятия теории моделирования. Классификация видов моделирования. Физическое, математическое и имитационное моделирование. Построение концептуальной модели и ее формализация. Средства моделирования и модели, применяемые в процессе проектирования вычислительных систем.

1.2. Моделирование статических безынерционных систем

Построение полиноминальных моделей с использованием регрессионного анализа. Роль натурного и компьютерного эксперимента в определении параметров моделей. Планирование эксперимента. Полный и дробный эксперименты. Оценка статистических данных. Оценка точности и достоверности экспериментальных исследований. Адекватность моделей.

1.3. Модели динамических систем

Аналоговое и цифровое моделирование. Дискретизация сигналов. Способы описания систем. Нерекурсивные и рекурсивные модели. Моделирование динамических систем в пространстве состояний.

1.4. Модели систем информатики, вычислительных систем и сетей

Формализация и алгоритмизация процессов в сложных системах. Марковские модели вычислительных процессов. Модели вычислительных систем и сетей с использованием теории массового обслуживания, расчет параметров моделей. Модели мультипроцессорных систем.

1.5. Статистическое моделирование на ЭВМ

Статистическая имитация случайных величин, событий и воздействий. Стандартные генераторы случайных чисел. Формирование случайных чисел по заданному закону распределения. Цифровое моделирование детерминированных сигналов. Описание случайных процессов, методы и алгоритмы их формирования.

1.6. Имитационное моделирование систем

Логическая структура моделей. Построение моделирующих алгоритмов. Машинные средства и языки для имитационного моделирования. Моделирование систем на языке GPSS. Моделирование цифровых устройств на языке VHDL. Статистическое моделирование вычислительной системы. Анализ и интерпретация результатов моделирования на ЭВМ.