- •Конспект лекций по моделированию на эвм
- •Тема1. Моделирование - всеобщий метод познания окружающего мира
- •Тема2. Общая характеристика методов и средств моделирования
- •2.1. Соотношение абстрактного и количественного при моделировании
- •2.2. Мысленное и натурное моделирование - основа научной и производственной деятельности человека
- •2.3. Физическое и аналоговое моделирование - сфера приложения теории подобия
- •2.4. Математическое моделирование - сфера широкого применения математических методов и эвм
- •1. Структурные математические моделирования /аналоговое и цифровое/
- •2. Цифровые аналитические /детерминированные и cтохастические /
- •3. Математические имитационные модели
- •2.5. Имитационное и семиотическое моделирование, современные методы исследования сложных систем
- •Общая структура систем имитационного моделирования
- •Тема 3. Состояние математических моделей исследуемых объектов и систем
- •3.1. Абстрактные математические модели.
- •3.2. Понятие морфизмов в моделировании
- •3.3. Этапы формализации описаний, исследуемых объектов
- •3.4. Некоторые примеры разработки математических
- •Первый пример простейшей дискретной системы - модель апб
- •Пример простейшей непрерывной системы. Модель эмр
- •Модели детерминированных и стохастических объектов
- •Третий пример разработки модели бюро мта
- •3.5. Оценки качества работы прибора
- •Тема 4. Аналитические модели информационных потоков
- •4.1. Интерпретация потоков однородных событий
- •4.2. Основные характеристики информационных потоков
- •4.3. Примеры моделей информационных потоков
- •2. Стационарный поток о экспоненциальным распределением (Пуассона)
- •3. Специальные обобщения для заданий распределения в потоках
- •3.1. Стационарный поток со специальным распределением Эрланга
- •4. Стационарный поток с гиперэкспоненциальным распределением
- •5. Стадионарный поток с кусочно-степенным распределением
- •6. Стационарный поток с нормальным распределением /Гаусса/
- •Тема 5: марковские модели смо
- •5.1. Классификация смо
- •5.2. Дисциплина обслуживания заявок в смо
- •5.3. Марковские случайные процессы. Основные
- •5.4. Свойство однородных марковских цепей
- •5.5. Пример решения марковской модели Микро-эвм
- •5.6. Решение непрерываэмой модели смо с одним центром обслуживания
- •5.7. Анализ характеристик fifo-системы
- •5.8. Решение прерываемой марковской модели смо с одним центром обслуживания и rr-дисциплинной очередью управления
- •5.9. Анализ процессов в rr-системе и ее идеализированной
- •Тема 6: моделирование сложных систем на основе аппарата сетей пэтри
- •6.1. Сеть Пэтри - как математическая структура и
- •6.2. Понятие состояния сетей Пэтри.
- •6.3. События, запуски переходов и выполнение
- •Выполнение сетей пэтри на основе решения матричных уравнений
- •6.5. Свойства сетей Пэтри
- •6.6. Дерево достижимости сетей Пэтри.
2.3. Физическое и аналоговое моделирование - сфера приложения теории подобия
Физическое моделирование предусматривает использование модели одной физической природы с оригиналом. При этом имеет место обычно введение масштабов для линейных размеров, временной переменной и т.д.. Физическая модель отличается размерами от оригиналов. Размеры модели упрощают исследования, повышают наглядность и возможности вариации параметров модели.
Физические модели:
1. пространственные физические модели или компоновки
2. временные электро-динамические модели
3. пространственно-временные физические модели.
I-е в строительстве, учебном деле при конструировании РЭА.
2-е используется для исследования переходных процессов в электрических цепях. В качестве модели используются расчетные столы, на которых коммутируются электрические цепи, имитируется распределение параметров электрических цепей и позволяющее решать задачи управления энергосистемой.
3-е для исследования особо сложных систем, там где нет полного описания процесса /модели радиолокационных станций/.
Недостатки физического моделирования: высокие затраты на модели, сложность изменения параметров модели.
Преимущество: высокая достоверность полученных результатов исследований, поскольку воспроизводятся все процессы, которые имеют место в физическом исходном объекте.
Более широкие возможности у аналогового моделирования, когда исследование проводится на объектах я явлениях другой физической природы, чем природа в оригинале. В качестве модели используется электрические цепи, электрические процессы, для которых хорошо изучены и развиты методы электрических измерений. В качестве оригиналов выступает тепловая система, механические процессы, магнитные поля и т.д.
К аналоговым моделям относятся R,L,C цепи, моделирующие установки, электрические сетки и другие сеточные модели.
К аналоговым моделям относятся R,L,С цепи, моделирующие установки, электрические сетки и другие сеточные модели. R,L,C цепи используют для моделирования механических, физических систем с сосредоточенными параметрами. Аналогом таких систем является электрическая цепь. Устанавливается строгое соответствие между переменными и параметрами натуры и модели. Соответствие между переменными и параметрами натуры и модели, устанавливается на основе специальных соотношения, которые называются критериями подобия. Критерии могут быть сформированы на основе анализа уравнений натуры и модели, но могут и на основе анализа размерностей этих величин. На моделях 1-го типа исследуются разные процессы или строятся механические системы с высоким качеством переходных процессов.
Моделирующие установки используются для исследования потенциальных магнитных полей. В качестве модели аналога в моделирующих установках используется стационарное поле тока в проводящей среде.
Электрические сетки также исследуют потенциальные физические поля, но уже на основе решения разности уравнений. В узлах сетки производится измерение потенциала, которые дают представление о распределении физического поля. Всякие физические поля описываются дифференциальными уравнениями. /Лапласа, Пуассона, Фурье/. Разрешаются цифровые сетки как спецпроцессоры для гибридных схем.
Преимущество аналогового моделирования: возможности вариаций параметрами модели. Точность измерения невысокая, и вариации структурной модели требуют построения новых моделирующих установок. Более современный - метод математического моделирования на ЭВМ.