- •4. Общая классификация методов научных исследований; общенаучные методы
- •7. Математическое моделирование.
- •Основные этапы математического моделирования
- •Вопрос 8. Метрологическое обеспечение экспериментальных исследований
- •Имитационное моделирование.
- •Основные составляющие имитационной модели.
- •Основные достоинства имитационного моделирования.
- •Основные недостатки имитационного моделирования.
- •Наука, как специфический род занятий человека, его содержание и цель
- •13. Технические науки и техническая политика. Задачи и содержание технических наук.
- •15. Мышление и понятие; виды понятий - перечислить и дать характеристики.
- •16. Суждение и умозаключение. Две категорий умозаключений.
- •17. Основные этапы научного исследования.
- •19. Научная теория: определение, структура.
- •20. Системный анализ, основные этапы системного анализа
- •Этапы системного анализа.
- •21. Цель научного исследования, объект и предмет исследования
- •22.Фундаментальные и прикладные исследования
- •24. Цели и задачи теоретических исследований. Состав теоретических исследований
- •27. Математическая формулировка задачи исследования и математическая модель, выбор вида математической модели, виды ее контроля.
- •Вопрос 28. Дайте определение научного эксперимента. Виды экспериментов, классификация экспериментов
- •30. По характеру получения экспериментальных данных, методика планирования эксперимента подразделяется на пассивный и активный эксперименты.
- •31. Основные концепции математического эксперимента, обеспечивающие реализацию задач исследования. Структурная схема эксперимента.
- •Этапы технологического цикла вычислительного эксперимента
- •33. Метрологическое обеспечение экспериментальных исследований, суть измерений. Метрология – как наука об измерениях.
- •35. Эталоны и средства измерений, метрологическая служба.
- •36. Методы измерений: прямые, косвенные, абсолютные и относительные.
- •37. Совокупные и совместные методы измерения, непосредственные и сравнительные оценки результатов измерений.
- •38. Средства измерения, меры, измерительные приборы, установки и системы.
- •39. Технические характеристики средств измерения: погрешность, точность, стабильность, чувствительность, диапазон измерений.
- •40. Классы точности измерительных приборов. Проверка приборов на точность, организация проверки.
- •41. Технология машиностроения, как направление науки, ее цель и задачи
- •44. Имитационные модели информационных систем (определение). Пять особенностей применения метода исследования информационных систем
- •45. Основные достоинства и недостатки метода имитационного моделирования
- •46. Основные составляющие имитационной модели: компоненты, параметры, переменные, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции.
- •47. В чем заключается суть машинного эксперимента с имитационной моделью.
- •Вопрос 48. Функциональные действия (фд) при реализации имитационной модели. Упрощенные действия (фд). Что порождает ошибки имитации процесса функционирования реальной системы
- •Определение понятий: класс объектов, работа (активность), события, процесс, фаза процесса. Описание их взаимосвязи в имитационной модели и при её реализации.
- •Общие черты (этапы) машинного эксперимента при решении сложных прикладных задач. Графическая схема этапов машинного эксперимента
- •53. Испытание имитационной модели: задание исходной информации, верификация модели, проверка адекватности и калибровка модели.
- •55. Информационные продукты. Библиографические базы данных (первичная и вторичная информация)
- •56. Что такое научный документ. Первичный и вторичный документ.
- •57. Опубликованные документы и непубликуемые. Виды и значения опубликованных документов: монографии, книги, брошюры, периодические издания.
- •59. Первичные непубликуемые документы (научно-технические отчеты, диссертации, депонированные рукописи и др.)
- •60. Вторичные опубликованные документы и издания: справочные, обзорные и др.
Определение понятий: класс объектов, работа (активность), события, процесс, фаза процесса. Описание их взаимосвязи в имитационной модели и при её реализации.
Метод имитационного моделирования - это экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.
При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени – поведение системы; причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить дающие возможность оценить характеристики системы сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени. Основным преимуществом имитационного моделирования является возможность решения сложных задач.
Основными понятиями при имитационном моделировании являются: класс объектов, работа (активность), события и процесс.
Если мы рассматриваем область имитационного моделирования, то в стратегии объектно-ориентированного подхода объект является первым важным понятием. Объект – это некоторая сущность в виртуальном пространстве, обладающая определенным состоянием и поведением, имеющая заданные значения свойств (атрибутов) и операций над ними.
Следующим важным понятием является класс. Класс - родственные по определенным характеристикам, поведению объекты.
Для создания гибкой и мощной системы моделирования необходимо определить классы объектов, которые предполагается использовать в создаваемой системе моделирования. Для этого необходимо провести декомпозицию моделируемой системы на структурные элементы, которым будут соответствовать объекты модели. Объекты являются экземплярами классов, т.е. необходимо определить набор объектных классов, способных составить модель системы любой конструктивной схемы.
Если создать крупные классы (каждый объектный класс имеет много свойств), а самих классов будет мало, то из них сложно будет компоновать новые топологические схемы моделируемых технических систем, решать различные задачи имитационного моделирования и проектирования – среда моделирования получится недостаточно гибкой.
Если разбить предметную область на слишком простые по своим функциям классы объектов, и их будет много, трудоемкой процедурой будет составление из них сложной модели объекта. Повышенная сложность, кроме того, повышает вероятность ошибок.
Декомпозиция предметной области должна выполняться по СЭ моделируемой технической системы – например, для авиационного двигателя в функциональном аспекте это: входное устройство, компрессор, камера сгорания, турбина, реактивное сопло и т.д.
Итак, объектный класс – это единое, неделимое информационное образование, описывающее функционирование определённого типа структурных элементов моделируемой технической системы, либо отдельную проектную процедуру, из которых складывается весь процесс проектирования или моделирования технической системы.
Работа (активность) - это единичное действие системы по обработке (преобразованию) входных данных. В зависимости от природы моделируемой системы под входными данными могут пониматься информационные данные или какие-либо материальные ресурсы.
Под процессом понимают логически связанный набор работ. Некоторые процессы могут рассматриваться как работы в процессе более высокого уровня. Любой процесс характеризуется совокупностью статических и динамических характеристик.
К статическим характеристикам процесса относятся:
длительность;
результат;
потребляемые ресурсы;
условия запуска (активизации);
условия остановки (прерывания).
Статические характеристики процесса не изменяются в ходе его реализации, однако при необходимости любая из них может быть представлена в модели как случайная величина, распределенная по заданному закону.
Динамической характеристикой процесса является его фаза (активен или находится в состоянии ожидания).
Моделирование в терминах процессов проводится в тех случаях, если система оценивается по каким-либо временным показателям, либо с точки зрения потребляемых ресурсов.
Например, при оценке производительности вычислительной сети обработка заданий может быть представлена в модели как совокупность соответствующих процессов, использующих ресурсы сети (оперативную память, пространство на жестких дисках, процессорное время, принтеры и т.д.).
Если модель строится с целью изучения причинно-следственных связей, присущих системе, динамику системы целесообразно описывать в терминах событий.
Событие представляет собой мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом. Событие характеризуется:
условиями (или законом) возникновения;
типом, который определяет порядок обработки (дисциплину об-служивания) данного события;
нулевой длительностью.
События подразделяют на две категории:
события следования, которые управляют инициализацией процессов (или отдельных работ внутри процесса);
события изменения состояний (элементов системы или системы в целом).
Механизм событий используется в качестве основы построения моделей, предназначенных для исследования причинно-следственных связей в системах при отсутствии временных ограничений. К таким задачам можно отнести, например, некоторые задачи по оценке надежности.