- •394026 Воронеж, Московский просп., 14 оглавление
- •Введение
- •Глава 1. Введение в теорию систем
- •1.1. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем
- •1.2. Закономерности систем
- •1.3. Системный подход и системный анализ
- •1.4. Сложная и большая система
- •1.5. Классификация систем
- •1.6. Система как всеобщность свойства материи
- •1.7. Методика системного анализа
- •Глава 2. Методы описания систем
- •2.1. Качественные методы описания систем
- •2.2. Количественные методы описания систем. Уровни описания систем
- •2.3. Методы формализованного представления систем
- •2.4. Кибернетический подход к описанию систем
- •Глава 3. Моделирование систем
- •3.1. Классификация видов моделирования систем
- •3.2. Построение моделей систем
- •3.3. Проверка адекватности моделей, анализ чувствительности и работоспособности
- •3.4. Основные положения теории планирования эксперимента
- •3.4.1. Этапы планирования эксперимента
- •3.4.2. Полный факторный эксперимент
- •3.4.3. Дробный факторный эксперимент
- •3.5. Обработка и анализ результатов моделирования систем
- •3.5.1. Метод наименьших квадратов
- •3.6. Аналитические модели сложных систем
- •3.6.1. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений при заданных начальных условиях
- •3.6.2. Метод Эйлера и его модификации
- •3.6.3. Метод Рунге-Кутта
- •3.6.4. Приближенное решение дифференциальных уравнений n-го порядка при заданных начальных условиях
- •3.6.5. Приближенное решение дифференциальных уравнений при заданных граничных условиях (краевых задач)
- •3.6.6. Метод начальных параметров
- •3.6.7. Редукция к задаче Коши для линейного дифференциального уравнения второго порядка
- •3.7. Имитационное моделирование
- •3.7.1. Композиция дискретных систем
- •3.7.2. Содержательное описание сложной системы
- •3.7.3. Пример построения имитационной модели анализа надежности сложной системы
- •3.8. Когнитивное моделирование
- •Глава 4. Модели многосвязных технических систем
- •4.1. Типы элементов
- •4.2. Источники энергии и преобразователи. Аналоги топологических уравнений
- •4.3. Метод получения топологических уравнений.
- •Глава 5. Конечно-элементные модели. Метод конечных элементов
- •5.1. Общий ход решения задачи на основе метода конечных элементов
- •5.2. Сети одномерных конечных элементов
- •5.3. Виды конечных элементов
- •5.4. Выделение конечных элементов
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
3.7. Имитационное моделирование
Особым видом моделей являются имитационные модели. Имитационное моделирование проводится в тех случаях, когда исследователь имеет дело с такими математическими модулями, которые не позволяют заранее вычислить или предсказать результат. В этом случае для предсказания поведения реальной сложной системы необходим эксперимент, имитация на модели при заданных исходных параметрах. Имитация представляет собой численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с математическими модулями, описывающими поведение сложной системы и их взаимодействие в имитационной модели, например, для оценки вероятностных характеристик некоторых выходных параметров. Моделирование на системном уровне применяется в системном анализе для проведения расчетов характеристик будущей системы. При построении имитационной модели исследователя, прежде всего, интересует возможность вычисления некоторого функционала, заданного на множестве реализаций процесса функционирования изучаемой системы. Наиболее важным для исследователя функционалом является показатель эффективности системы. Имитируя различные реальные ситуации на модели, исследователь получает возможность решения таких задач как оценка эффективности тех или иных принципов управления системой, сравнения вариантов структурных схем, определение степени влияния изменений параметров системы и начальных условий на показатель эффективности системы. Примерами расчетов на имитационных моделях также могут служить вычисления характеристик производительности, надежности, качества функционирования и т.п., которые необходимо определить как функции внутренних и внешних параметров системы.
Ответственный этап создания имитационной модели представляет собой этап составления формального описания объекта моделирования сложной системы. Цель этапа – получение исследователем формального представления алгоритмов поведения компонентов сложной системы и отражение вопросов взаимодействия между собой этих компонентов. При составлении формального описания модели исследователь использует тот или иной язык формализации. В зависимости от сложности объекта моделирования и внешней среды могут использоваться три вида формализации: аппроксимация явлений функциональными зависимости, алгоритмическое описание происходящих в системе процессов, комбинированное представление в виде формул и алгоритмических записей.
Сложность системы и вероятностный характер процессов, происходящих в объекте исследования, свидетельствуют о том, что для определения выходных характеристик системы необходимо использовать стохастические модели. Вероятностный характер процессов, происходящих в сложных системах, приводит к невозможности аппроксимации явлений функциональными зависимостями. Доминирующим методом при моделировании сложных систем является способ алгоритмического описания происходящих в системе процессов.
Отменим еще одну особенность, которою необходимо учитывать при моделировании процесса функционирования сложной системы. В социотехнических системах люди решают часть задач из общей последовательности задач, решаемых системой, например, задачи управления, принятия решения и т.п. Следовательно, они принципиально не устранимы из системы и должны быть представлены в модели системы как ее элементы. Однако учет так называемого «человеческого фактора» имеет принципиальные сложности. При выполнении человеком производственных операций требуется учитывать квалификацию конкретного исполнителя, его опыт и стаж работы. Необходимо также иметь в виду, что на качество выполняемых процедур могут оказывать влияние состояние его здоровья, эмоционально-психологический настрой и прочие факторы, которые практически не удается формализовать при составлении модели. Поэтому в моделях принимают определенного рода допущения, приводящие к упрощению модели, к решению задачи «в среднем», т.е. задают некоторые средние характеристики выполнения человеком своих функций и при данных значениях приводят расчеты модели. Для того, чтобы учесть возможные отклонения в процессе выполнения операций различными исполнителями, необходимо проводить анализ чувствительности модели.