ОКР Моделирование

1.Становление моделирования. Виды подобия. Адекватность модели.

2.Понятие модели. Структура модели.

3.Требования, свойства, основополагающие принципы построения модели.

4.Цели моделирования, возможности использования модели вместо оригинала, общая схема моделирования.

5.Понятие моделирования. Цели и аксиомы моделирования. Условия качественного моделирования.

6.Аспекты, этапы моделирования. Процесс моделирования по переходу и соответствию. Инструмент, технология, среда моделирования. Пояснить спиралевидный характер моделирования

7.Виды и стадии построения модели.

8.Классификация моделей относительно временного фактора .

9.Классификация моделей по отношению к оригиналу.

10.Классификация математических моделей относительно уровней, отображаемых свойств обьекта, способу представления свойств обьекта, способу получения модели.

11.Классификация математических моделей относительно формы представления объекта, вероятностных компонентов, степени устойчивости, внешних факторов.

12.Принцип системного подхода в моделировании.

13.Процессы синтеза модели. Принципы системного подхода.

14.Качественные и количественные модели.

15.Компьютерное моделирование.

16.Основные этапы компьютерного моделирования. Понятие модельного времени.

17.Пакеты прикладных программ.

18.Системы автоматизированного проектирования (САПР).

19.Системы имитационного моделирования. Системы искусственного интеллекта.

20.Системы моделирования электронных схем.

21.Системы моделирования компьютерных сетей.

22.Структурная схема системы телекоммуникаций. Система связи.

23.Модуляция света.

24.Структура модема. Модемы для физических соединительных линий. Модемы для коммутируемых телефонных каналов.

25.Модемы для цифровых систем передачи.

26.Оптические модемы. Пакетные радиомодемы. Модемы для сотовых систем связи.

27.Оконечные устройства. Сетевые среды. Промежуточные устройства. Построение сети с использованием коммутатора. Построение сети с использованием маршрутизатора.

28.Сетевая технология Ethernet. Сервисы (сетевые услуги) и процессы. Основные компоненты сети.

29.Структура оконечного устройства – персонального компьютера (ПК).

30.Системная магистраль. Слот PCI. Слот AGP. Интерфейсы IDE, ATA, PATA, SATA, eSATA.

31.Разъёмы для подключения монитора и видеоустройств. Универсальный порт USB, виды. RJ45, виды штекеров.

32.Сетевой коммутатор. Назначение. Виды. Способы построения коммутаторов.

33.Архитектура сетевого коммутатора. Принцип работы.

34.Режимы коммутации сетевого коммутатора. Основные характеристики коммутатора. Порты коммутатора.

35.Маршрутизатор. Особенности.

36.Маршрутизатор. Виды. Порты. Разъемы.

37.Структура, принципы работы маршрутизатора.

38.Организация компьютерной сети. Особенности.

39.Архитектура компьютерной сети. Модель OSI.

1. Становление моделирования. Виды подобия. Адекватность модели

Становление моделирования

Моделирование — это метод исследования объектов и систем путем создания их моделей, которые упрощенно отображают их поведение, структуру или другие характеристики

Моделирование как метод изучения реальности имеет долгую историю, берущую начало в античной философии и математике. Математические принципы и теории (например, математический анализ, теория вероятностей) заложили основу для развития теории моделирования, а с появлением цифровых технологий XX века появились мощные возможности для прикладного использования моделей в различных сферах. В этот период также были разработаны прикладные методы, такие как численные методы, алгоритмы, кибернетика и теория систем, которые позволяют строить точные модели сложных систем. Современное моделирование продолжает развиваться благодаря технологиям, которые позволяют строить и тестировать модели для прогнозирования, оптимизации и анализа сложных объектов и процессов.

Виды подобия

Подобие — это принцип, на котором строится модель, чтобы передать свойства оригинала. Существуют следующие виды подобия:

1.Масштабное подобие — это упрощенное представление объекта, сохраняющее его основные геометрические и физические характеристики. Примеры таких моделей включают уменьшенные макеты зданий, автомобилей, самолетов и других объектов, где сохраняются пропорции и основные черты оригинала.

2.Косвенное подобие (математическая аналогия) — основано на математическом описании объекта, при этом оригинал и модель могут принадлежать разным физическим областям. Например, электрические процессы можно описывать через аналогии с механическими или тепловыми процессами. Это упрощает построение моделей и анализ за счет использования математических уравнений.

3.Условное подобие (подобие по соглашению) — такое подобие применяется в случаях, когда требуется передать основные структурные или функциональные характеристики объекта, не соблюдая его физическое или геометрическое сходство. Например, когнитивные модели, схемы и карты являются примерами условного подобия, где основное внимание уделяется внутренней логике и отношениям между элементами.

Адекватность модели

Адекватность модели означает, насколько точно модель отражает свойства и поведение оригинала в рамках задач, для которых она создается. Ключевыми аспектами адекватности модели являются:

Информационная полнота: Модель должна представлять достаточное количество характеристик и параметров объекта, которые важны для целей моделирования. Полное соответствие модели реальному объекту часто невозможно, поэтому акцент делается на тех аспектах, которые существенны для поставленной задачи.

Проверка и валидация модели: Адекватность проверяется через верификацию и валидацию. Верификация означает, что концептуальная модель была корректно реализована в программном обеспечении. Валидация, в свою очередь, определяет, насколько модель соответствует реальному объекту для конкретных целей исследования.

Эффективность в принятии решений: Если модель признана адекватной, ее можно использовать для прогнозирования и оптимизации. Хорошая модель позволяет принимать решения относительно системы на основе экспериментов и анализа, проводимых на самой модели, а не на оригинале.

Таким образом, моделирование, виды подобия и адекватность модели являются важными основами для создания и использования моделей в науке и технике.

2. Понятие модели. Структура модели

Понятие модели

Модель – это объект, который представляет собой упрощенное или абстрагированное отображение другого объекта (оригинала), сохраняя его основные свойства и характеристики, необходимые для изучения и анализа. Основная цель модели – обеспечить возможность изучения поведения и свойств оригинала без необходимости прямого взаимодействия с ним. Модели широко применяются для имитации, прогнозирования и тестирования гипотез, предоставляя возможность экспериментировать с системой без риска для реального объекта.

Модель может быть представлена в различных формах: как физическая копия (макет или прототип), математическая формула, алгоритмическая схема, чертеж или программное обеспечение. По назначению и детализации модели делятся на познавательные, концептуальные и инструментальные. Например, математические модели позволяют исследовать поведение физической системы, описывая ее через уравнения и логические связи.

Структура модели

Структура модели включает несколько ключевых компонентов, определяющих, как модель будет использоваться и какие задачи решать:

1.Субъект моделирования — это исследователь или группа лиц, создающих и применяющих модель для решения задач.

2.Задача моделирования — формулируется субъектом и задает основные параметры модели, определяет, какие свойства и характеристики объекта

будут исследоваться. Четкое понимание задачи помогает определить уровень детализации и сложность модели.

3.Объект оригинал — реальная система, которую необходимо изучить, но с которой невозможно или неудобно работать напрямую. Это может быть физический объект, процесс или явление.

4.Язык описания или способ материального воспроизведения модели

— это средство, при помощи которого модель создается и представляется. Язык описания может быть формализованным (математический язык, программный код) или материальным (макет, прототип).

Важные аспекты структуры модели

Эффективная структура модели должна соответствовать нескольким критериям:

Адекватность: Модель должна быть достаточно точной для решения поставленных задач и отражать свойства оригинала.

Простота и управляемость: Излишне сложная модель может быть трудной для анализа и управления. Она должна быть достаточно простой, чтобы ее можно было легко использовать и контролировать.

Гибкость и адаптивность: Хорошая модель должна быть адаптируемой, чтобы, при необходимости, ее можно было бы обновить или изменить для решения новых задач.

Значение структуры модели

Четко определенная структура модели позволяет исследователю ориентироваться в объекте исследования, анализировать свойства и связи его частей. Это обеспечивает удобство в процессе создания и последующего использования модели, а также повышает точность и информативность результатов.

3. Требования, свойства, основополагающие принципы построения модели

Требования к модели

При создании модели важно соблюдать ряд требований, чтобы она эффективно выполняла свою задачу:

1.Функциональная полнота: Модель должна обладать достаточными средствами для выполнения всех задач, для которых она предназначена. Это означает, что модель должна охватывать все аспекты оригинала, которые существенны для данного исследования.

2.Адекватность: Модель должна достоверно воспроизводить свойства оригинала, которые необходимы для исследования. Это требование касается точности отображения, достаточной для задач моделирования.

3.Простота: Излишне усложненная модель может затруднить исследование и управление. Простота структуры модели упрощает работу с ней и делает процесс анализа более эффективным.

4.Управляемость и удобство в использовании: Модель должна быть легко управляемой, что включает как техническую возможность внесения изменений, так и удобство в работе с ней.

5.Адаптивность: Это способность модели легко модифицироваться для использования в новых условиях или для решения других задач. Например, математическая модель может быть адаптирована для учета дополнительных факторов.

6.Изменяемость: Модель должна допускать возможность изменений в процессе эксплуатации. Это свойство особенно важно для систем, где условия и требования могут изменяться со временем.

Основные свойства модели

Модели обладают рядом характеристик, которые помогают оценить их полезность и эффективность:

1.Конечность: Модель отображает оригинал лишь в ограниченном числе его аспектов и свойств. Из-за ограниченных ресурсов невозможно создать абсолютно точную копию оригинала.

2.Упрощенность: В модели отражены только наиболее значимые для исследования стороны объекта. Менее важные свойства часто упускаются, чтобы уменьшить сложность.

3.Приблизительность: Модель является только приближением оригинала, поэтому ее результаты должны быть интерпретированы с учетом допустимых погрешностей.

4.Адекватность: Определяет, насколько успешно модель выполняет поставленные задачи и воспроизводит исследуемую систему.

5.Информативность: Модель должна содержать необходимую информацию о системе в рамках гипотез и предположений, положенных в ее основу.

6.Прогнозируемость: Это свойство модели позволяет предсказывать поведение оригинала на основе изученных параметров и условий.

7.Сложность: Оценка удобства использования модели, учитывая ее структуру, функциональность и управляемость.

8.Полнота: Насколько все нужные для исследования характеристики объекта отражены в модели.

9.Адаптивность: Способность модели к изменениям и развитию в соответствии с новыми требованиями и задачами.

Основополагающие принципы построения модели

Принципы построения моделей помогают сделать процесс создания и использования моделей систематичным и эффективным:

1.Принцип информационной достаточности: При полном отсутствии информации о системе невозможно построить модель, а при полном знании об объекте моделирование становится излишним.

2.Принцип осуществимости: Модель должна быть способна достигать целей исследования. На этом этапе исследователь должен установить границы моделирования и определить, какие аспекты объекта будут включены в модель.

3.Принцип множественности моделей: Для каждого объекта можно создать несколько моделей, каждая из которых будет отражать различные аспекты объекта. Это позволяет исследовать объект с разных сторон и на разных уровнях детализации.

4.Принцип агрегирования: Модели часто строятся из подсистем или отдельных элементов, которые в совокупности образуют целую модель. Это позволяет упростить структуру модели и облегчить процесс исследования.

5.Принцип параметризации: Модель описывается параметрами, что дает возможность оценить влияние различных факторов и изменить их в ходе исследования.

4. Цели моделирования, возможности использования модели вместо оригинала, общая схема моделирования

Цели моделирования

Моделирование используется для решения различных задач, от изучения и анализа до прогнозирования и обучения. Основные цели моделирования включают:

1.Познание действительности: Моделирование помогает изучать сложные объекты и процессы, позволяя исследователю лучше понять их свойства и поведение.

2.Проведение экспериментов: Модели дают возможность проводить эксперименты и проверять гипотезы без взаимодействия с реальной системой, что позволяет избежать потенциальных рисков.

3.Проектирование и управление: Модели активно используются в проектировании новых систем и устройств, а также в управлении существующими.

4.Прогнозирование поведения объектов: На основе данных, полученных

врезультате моделирования, можно предсказать будущее состояние и поведение системы.

5.Тренировка и обучение специалистов: Модели используются в учебных целях для подготовки специалистов, которые учатся работать с системами

всимулированных условиях.

6.Обработка информации: Моделирование помогает структурировать и анализировать данные, извлекая полезную информацию о системе.

7.Получение новых данных и прогнозирование: Модели позволяют исследователям получать данные о системе, которые иначе было бы невозможно получить, и предсказывать новые свойства.

Возможности использования модели вместо оригинала

Модель применяется вместо оригинала, когда прямая работа с объектом нецелесообразна или невозможна. Модель позволяет решить следующие задачи:

Безопасность: Работа с моделью вместо реального объекта может быть необходима, если эксперимент с оригиналом представляет опасность, например, при моделировании агрессивных сред или процессов с высокой температурой.

Экономичность: Модели часто используют для экономии ресурсов, когда работа с реальной системой слишком дорогостоящая.

Исследование микроскопических или макроскопических объектов:

Модели помогают изучать как малые, так и крупные объекты, которые физически трудно наблюдать.

Долговременные процессы: Для процессов, которые требуют длительного времени (например, коррозия), моделирование позволяет ускорить анализ.

Тестирование еще не существующих объектов: Модели позволяют работать с проектами или идеями, которые пока существуют только в теории, что важно для разработки и тестирования.

Общая схема моделирования

Процесс моделирования включает следующие этапы:

1.Формулирование цели и постановка задачи: Исследователь определяет,

какие аспекты системы необходимо изучить, и ставит перед собой задачи, которые должна решать модель.

2.Анализ объекта и выделение его свойств: Изучается оригинал и отбираются ключевые свойства, которые будут перенесены в модель.

3.Формализация модели: Модель переводится в формализованный вид (математический, программный или графический), что позволяет работать с ней систематично и точно.