- •Факультет обучения без отрыва от производства
- •Раздел 3:«Методы построения моделей и идентификации исследуемых процессов, явлений и объектов в машиностроении»…….33
- •Раздел 4: «Методы компьютерного моделирования машиностроительных производств, математические и имитационные модели.» (3 часа)………………………………………………………………51
- •Раздел 5:«Математическое моделирование процессов и средств машиностроительных производств на основе современных технологий систем массового обслуживания» (3 часа)…………………………………64
- •Раздел 6:«Современные технологии математического моделирования процессов, средств и систем машиностроительных производств»(2 часа)………………………………………………………80
- •Раздел 1.«Модели процессов, явлений и объектов в машиностроении и методы их построения»(2 часа)
- •1.1.Введение. Классификация моделей по типам, свойствам и назначению. Методы моделирования сложных систем.
- •1.2. Основные принципы построения математических моделей
- •1.3. Средства математического моделирования технических объектов и обеспечение.
- •Раздел 2:«Разработка теоретических моделей исследования качества изделий, технологических процессов, средств и систем машиностроительных производств» (3 часа)
- •2.1. Теоретические основы математического моделирования в машиностроении.
- •2.2. Элементы теории множеств и ее применение в моделировании технических систем.
- •3.2. Моделирование технических систем на основе алгебры логики.
- •Раздел 3:«Методы построения моделей и идентификации исследуемых процессов, явлений и объектов в машиностроении» (4 часа)
- •3.4. Основы кибернетического моделирования.
- •4.1. Основные понятия корреляционного, регрессионного и
- •4.2. Пассивный и активный эксперимент, их место и роль в машиностроении. Основные принципы планирования эксперимента.
- •4.3.Ортогональное планирование первого порядка
- •5.1.2. Рототабельное планирование экспериментов
- •5.2. Принципы построения экспертных систем и технология принятия статистических решений.
- •Раздел 4: «Методы компьютерного моделирования машиностроительных производств, математические и имитационные модели.» (3 часа)
- •5.3. Основные понятия. Цель и задачи имитационного моделирования.
- •5.4. Блок-схема решения задач имитационного моделирования.
- •6.1. Планирование машинных экспериментов. Моделирование по схеме Монте-Карло
- •20% Факторов определяют 80% свойств системы;
- •6.2. Анализ результатов и принятие решений.
- •Раздел 5:«Математическое моделирование процессов и средств машиностроительных производств на основе современных технологий систем массового обслуживания» (3 часа)
- •7.1. Марковские случайные процессы. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний.
- •7.2. Потоки событий.
- •7.3. Системы массового обслуживания.
- •8.1. Критерии оптимизации моделей в машиностроении.
- •8.2. Классификация методов оптимизации.
- •Раздел 6:«Современные технологии математического моделирования процессов, средств и систем машиностроительных производств»(2 часа)
- •8.3. Основные понятия и определения. Основы теории нечетких множеств.
- •3. Отрицание множества
- •5. Операции концентрации
- •6. Операция растяжения
- •9.1. Элементы нейросетевого моделирования процессов в технических объектах и системах.
- •9.2. Генетические алгоритмы и их применение в моделировании технических систем.
1.3. Средства математического моделирования технических объектов и обеспечение.
Особенностью использования математического моделирования на современном этапе стало применение ЭВМ, что явилось решающим условием широкого внедрения аналитических методов в исследование сложных производственных систем.
Обычно модель строится по иерархическому принципу, когда последовательно анализируются отдельные стороны функционирования объекта и при перемещении центра внимания исследователя рассмотренные ранее подсистемы переходят во внешнюю среду. Иерархическая структура моделей может раскрывать и ту последовательность, в которой изучается реальный объект, а именно: последовательность перехода от структурного (топологического) уровня к функциональному (алгоритмическому) и от функционального к параметрическому.
Результат моделирования в значительной степени зависит от адекватности исходной концептуальной (описательной) модели, от полученной степени подобия описания реального объекта, числа реализаций модели и многих других факторов. Применение ЭВМ позволяет исследовать имитационную модель , задаваемую в виде определенной совокупности отдельных блочных моделей и связей между ними, физико-статистических моделей, полученных на ранних стадиях математического моделирования, в их взаимодействии в пространстве и времени при реализации какого-либо процесса, что в совокупности составляетимитационную систему. Можно выделить три основные группы блоков: блоки, характеризующие моделируемый процесс функционирования системы ; блоки, отражающие внешнюю средуи ее воздействие на реализуемый процесс; блоки, играющие служебную вспомогательную роль, обеспечивая взаимодействие первых двух, а также выполняющие дополнительные функции по получению и обработке результатов моделирования. Кроме того, имитационная система характеризуется набором переменных, с помощью которых удается управлять изучаемым процессом, и набором начальных условий, когда можно изменять условия проведения машинного эксперимента.
Как вытекает из изложенного, математическое моделирование представляет собой довольно сложный многоплановый процесс, который должен иметь определённое обеспечение (аналогично процессу САПР). В общем случае имитационная система моделирования как одна из наиболее сложных характеризуется следующими видами обеспечения :
Математическое обеспечение включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью. Сюда могут быть отнесены алгоритмы ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки.
Программное обеспечение по своему содержанию включает в себя совокупность программ: планирования эксперимента, построения имитационной модели, проведения машинного эксперимента над имитационной моделью, обработки и интерпретации его результатов. Кроме того, программное обеспечение имитационной системы должно обеспечивать синхронизацию процессов в модели, т.е. необходим блок, организующий псевдопараллельное выполнение процессов в модели. Машинные эксперименты с имитационными моделями не могут проходить без хорошо разработанного и реализованного информационного обеспечения.
Информационное обеспечение включает в себя средства и технологию организации и реорганизации базы данных моделирования, методы логической и физической организации массивов, формы документов, описывающих процесс моделирования и его результаты. Информационное обеспечение имитационной системы является наименее разработанной частью, поскольку только в настоящее время наблюдается переход к созданию сложных имитационных моделей и разрабатывается методология их использования при анализе и синтезе сложных систем с использованием концепции базы данных и знаний.
Техническое обеспечение имитационной системы включает в себя прежде всего средства вычислительной техники, связи и обмена между оператором и сетью ЭВМ, ввода и вывода информации, управления проведением эксперимента. К техническому обеспечению предъявляются весьма серьёзные требования по надежности функционирования, так как сбои и отказы технических средств, ошибки оператора ЭВМ могут резко увеличить время работы с имитационной моделью и даже привести к неверным конечным результатам.
Организационно-методическое обеспечение имитационной системы представляет собой совокупность научных и прикладных методик и методов, а также нормативно-технических и организационно-методических документов и мероприятий, используемых на всех этапах взаимодействия человека-экспериментатора с инструментальными средствами (ЭВМ, гибридными комплексами и т.д.). Эти документы, используемые на всех стадиях разработки и эксплуатации имитационных систем и их элементов, предназначены для формирования и поддержания эргономического качества путём обоснования и выбора организационно-проектных решений, которые создают оптимальные условия для высокоэффективной деятельности человека во взаимодействии с моделирующим комплексом.
Необходимо помнить, что даже при всем совершенстве средств вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, они не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.
Вопросы для самопроверки.
Что такое модель системы?
Как определяется понятие «моделирование»?
Что называется гипотезой и аналогией в исследовании систем?
Чем отличается использование метода моделирования при внешнем и внутреннем проектировании систем?
Какие современные средства вычислительной техники используются для моделирования систем?
В чем сущность системного подхода к моделированию систем на ЭВМ?
Что такое процесс функционирования системы?
В каком соотношении находятся понятия «эксперимент» и «машинное моделирование»?
Каковы основные характерные черты машинной модели?
В чем заключается цель моделирования системы на ЭВМ?
Какие существуют классификационные признаки видов моделирования систем?
Что собой представляет математическое моделирование систем?
Какие особенности характеризуют имитационное моделирование систем?
В чем суть метода статистического моделирования на ЭВМ?
Чем определяется эффективность моделирования систем на ЭВМ?
Рекомендуемая литература.
Аверченков, В.И. Основы математического моделирования технических систем: учеб. пособие / В.И. Аверченков, В.П. Федоров., М.Л. Хейфец – Брянск: Изд-во БГТУ, 2004.
Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Р. Шеннон. –М.: Мир, 1978.
Автоматизация производственных процессов в машиностроении: учеб. для втузов / Н.М. Капустин, П.М. Кузнецов, А.Г. Схиртладзе и др.; под ред. Н.М. Капустина. – М.: Высш. шк., 2004.
4. Фёдоров, В.П. Математическое моделирование в машиностроении:
учебное пособие. / В.П.Фёдоров – Брянск: БГТУ, 2013.= 112 С.