2.5. Классификация видов и методов моделирования систем

2.5.1. Классификационные признаки

Классификация видов моделирования представлена ниже.

Первый признак классификации видов моделирования – это степень полноты модели. Условная схема такой классификации приведена на рисунке 2.1.

Особенности того или иного вида моделирования наглядно демонстрируется таблицей 2.1.

Таблица 2.1. Виды моделирования и их особенности

Виды моделирования	Отличительные особенности вида моделирования
Детерминированное	Отображает процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия
Стохастическое	Отображает вероятностные (стохастические) процессы и события
Статическое	Служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени
Динамическое	Отображает поведение объекта во времени
Дискретное	Для описания процессов, которые предполагаются дискретными
Непрерывное	Отражает непрерывные процессы
Дискретно-непрерывное	Отражает как дискретные, так и непрерывные процессы
Мысленное	Часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания
Наглядное	Отображает явления и процессы, протекающие в объекте
Гипотетическое	Закладывается гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальных объектах
Аналоговое	Применяются аналоги различных уровней
Макетирование	Применяется в случаях, когда протекающие в реальных объектах процессы не поддаются физическому моделированию, либо могут предшествовать проведению других видов моделирования
Знаковое	Отображение понятий с помощью знаков, описание какого-то реального объекта в отдельных символах
Языковое	В основе лежит некоторый тезаурус – словарь, который очищен о неоднозначности, т.е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие
Символическое	Искусственный процесс создания логического объекта

Наиболее общая схема классификации видов моделирования представлена на рисунке 2.2.

Применение того или иного вида и/или метода моделирования определяется в каждом конкретном случае в зависимости от исследуемой системы.

Дадим характеристики отдельных основных видов и методов моделирования подробнее.

2.5.2. Математическое моделирование.

Для исследования характеристик процесса функционирования любой системы S математическими методами должна быть проведена формализация этого процесса, т.е. построена математическая модель.

Под математической моделью понимается процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющей получить характеристики реального объекта.

Отличают математические модели аналитические, имитационные и комбинированные.

Аналитические модели – это процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегро-дифференциальных, конечно-разностных и др.) или логических соотношений.

Аналитическая модель может быть исследована следующими методами:

• аналитическим, при котором в общем виде получают явные зависимости для исследования характеристик);

• численным, при котором не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных;

• качественным, при котором не имея значения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

Имитационное моделирование – наиболее эффективный метод исследования больших систем.

При таком моделировании алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы S во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

В процессе имитационного моделирования происходит воспроизведение процессов, объектов или явлений с имитацией случайными величинами и случайными процессами динамических свойств звеньев оригиналов, которые не удается представить определенными математическими зависимостями.

Метод статистического моделирования – метод машиной реализации имитационной модели, а метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) – это численный метод решения аналитической задачи.

Комбинированное моделирование объединяет достоинства аналитического и имитационного моделирования.

В целом можно сказать, что при математическом моделировании в качестве объекта оригинала выступают исходные уравнения, представляющие математическую модель объекта. А в качестве модели – сами процессы, протекающие в соответствии с этими уравнениями, которые воспроизводятся или аналитически, или на ЭВМ (ЦВМ) в виде машинных решений.

При математическом моделировании наряду с ЭВМ также достаточно широко используются аналоговые вычислительные машины (АВМ) как консольные или терминальные устройства на рабочих местах разработчиков и испытателей.

Реальное моделирование

Реальное моделирование –это исследование различных характеристик системы либо на реальном объекте целиком, либо на его части.

Натурное моделирование

Это проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия.

Производственный эксперимент и комплексные испытания

Они обладают высокой степенью достоверности.

Научный эксперимент

Научный эксперимент характеризуется широким использованием средств автоматизации проведения, применения разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс эксперимента.

Физическое и геометрическое моделирование

Оно отличается от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим и геометрическим подобием.

При физическом и геометрическом моделировании необходимо иметь набор правил и условий, выполнение которых обеспечивает требуемую точность изучения заданного объекта по его модели.

В частности, это требование условий обеспечения подобия объекта–модели и объекта-оригинала. Объекты считаются подобными. если характеристики процесса. происходящие в какой-либо из них отличаются от соответствующих характеристик другого объекта вполне определенными и постоянными для данного процесса коэффициентами.

В общем случае модель изучаемого объекта может быть иной физической природы, отличной от природы оригинала.

Полунатурное моделирование

Особое место в моделировании систем занимает полунатурное моделирование. Оно отличается тем, что при нем в систему подключается реальная аппаратура, элементы которой необходимо исследовать совместно с моделью остальной части системы, реализованной на ЭВМ.

(Например, контур слежения в системах теленаведения с подключением реального пульта управления в виде джойстика).

При полунатурном моделировании систем управляемых объектов возникает необходимость моделирования в реальном масштабе времени.

Целью при этом является определение влияния кинематики и динамики устройств САУ на работу САУ в целом. При этом ряд элементов этой САУ не поддаются математическому описанию и аппаратурной реализации.