- •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.
Имитационное моделирование.
Имитационное моделирование есть процесс конструирования на ЭВМ моделей, сложной реальной системы.
Выделим ряд обстоятельств учитывающих особенности применения названного метода для исследования системы:
имитационное моделирование включает два этапа:
I. Конструирование модели на ЭВМ;
II. Проведение экспериментов с этой моделью.
В соответствии с принципами должны быть выделены две возможные цели имитационных экспериментов:
1) понять поведение исследуемых систем;
2) Оценить или определить возможные стратегии управления системой.
3. С помощью имитационного моделирования исследуют сложные системы.
4. Метод имитационного моделирования исследует системы, функционирующие во времени. Это определяет необходимость создания и использования специальных методов управления систем системным временем.
Основные составляющие имитационной модели.
Каждая имитационная модель представляет собой комбинацию (совокупность) шести основных составляющих: компонентов, параметров, переменных, функциональных зависимостей, ограничений и целевых функций.
Под компонентами понимают составные части, которые при соответствующем объединении образуют системы. Например, в модели рынка ценных бумаг компонентами могут выступать ценные бумаги, доходы, котировки.
Параметры - это величины, которые исследователь, пользователь модели может выбирать произвольно.
Переменные могут принимать только значения, определяемые видом данной функции.
Функциональные зависимости описывают поведение параметров и переменных в пределах компонента или выражают соотношение между компонентами системы.
Ограничения - это устанавливаемые пределы изменения значений переменных или ограничивающие условия их изменения. Ограничения могут вводиться разработчиком или определяться самой системой.
Целевая функция предназначена для измерения степени достижения системой цели исследования, вынесение оценочное суждение по результатам моделирование.
По сути, весь машинный эксперимент с имитационной моделью заключается в поиске таких стратегий управления системой, которые удовлетворяли бы одной из трех концепций её рационального поведения:
оптимизации;
пригодности;
адаптивизации.
При реализации имитационной модели, как правило, рассматриваются не все реально осуществляемые функциональные действия системы, а только те из них, которые являются наиболее существенными для исследуемой операции. Кроме того, реальные функциональные действия аппроксимируются упрощенными действиями, причем степень этих упрощение определяется уравнением уровнем детализации, учитываемых в модели факторов.
Названные обстоятельства порождают ошибки имитации процесса реальной системы, что в свою очередь, обуславливает степень адекватности модели объекту - оригиналу и достоверность, получаемых результатов.
Основные достоинства имитационного моделирования.
Имитационная модель позволяет описать моделируемый процесс с большей адекватностью, чем другие методы.
Имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров системы.
Применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натуральным экспериментом, а также стоимость.