
- •Вопросы к государственному экзамену Дисциплина «Моделирование систем»
- •Понятие модели системы.
- •Определение понятия «моделирование».
- •Использование гипотез и аналогий в исследовании систем.
- •Отличие использования метода моделирования при внешнем и внутреннем проектировании систем
- •Сущность системного подхода к моделированию систем.
- •2 Вариант
- •Процесс функционирования системы.
- •Классификационные признаки видов моделирования систем.
- •Математическое моделирование систем.
- •9. Особенности имитационного моделирования систем.
- •Метод статистического моделирования.
- •11.Критерии эффективности моделирования систем на эвм.
- •Определение математической схемы.
- •13. Экзогенные и эндогенные переменные в модели объекта.
- •14. Закон функционирования системы.
- •15. Понятие алгоритма функционирования.
- •16. Определение статической и динамической моделей объекта.
- •Типовые схемы, используемые при моделировании сложных систем и их элементов.
- •Условия и особенности использования при разработке моделей систем различных типовых схем.
- •Концептуальная модель системы.
- •Группы блоков выделяемые при построении блочной конструкции модели системы.
- •Сущность статистического моделирования систем.
- •Способы генерации последовательностей случайных чисел используемые при моделировании на эвм.
- •Существующие методы проверки качества генераторов случайных чисел.
- •Характерные особенности машинного эксперимента по сравнению с другими видами экспериментов.
- •Виды факторов в имитационном эксперименте с моделями систем.
- •Цель стратегического планирования машинных экспериментов.
- •Цель тактического планирования машинных экспериментов.
- •Точность и достоверность результатов моделирования систем.
- •Сущность фиксации и обработки результатов при статистическом моделировании систем.
- •Место имитационных моделей при машинном синтезе систем.
- •Способы построения моделирующих алгоритмов q –схем.
- •Синхронный и асинхронный моделирующие алгоритмы q –схем.
- •Суть структурного подхода при моделировании систем на базе n –схем.
- •34. Особенности формализации процессов функционирования систем на базе а – схем.
- •Информационная модель системы.
- •Характерные черты эволюционных моделей систем.
- •37.Роль эталонной модели в контуре управления.
- •38.Виды моделей, используемых для принятия решений.
- •39.Суть адаптации применительно к системам управления различными объектами.
- •40.Требования, предъявляемые к модели, реализуемой в реальном масштабе времени.
- •41.Какой процесс, протекающий в системе, называется Марковским?
- •42.Какой процесс называется процессом с дискретным состоянием?
- •43.Какой процесс называется процессом с непрерывным временем?
- •44. Что такое поток событий?
- •45. Что такое интенсивность потока событий?
- •Какой поток событий называется стационарным?
- •47. Какой поток событий называется ординарным?
- •48.Какой поток событий называется простейшим?
- •49.Как ведут себя смо с ограниченной очередью?
- •50.Чем отличаются динамические системы от статических?
- •51.Как выбирается частота дискретизации (теорема Котельникова)?
- •Вопрос 52. Что представляет собой динамический ряд?
- •Типы динамических рядов
- •Вопрос 53. Чем характеризуется динамическая система?
- •Вопрос 54. Что такое порядок динамической системы?
- •Вопрос 55. Что характеризуют параметры динамической системы k и t?
- •56.Передаточная функция звена первого порядка.
- •57.Передаточная функция звена второго порядка.
- •58.Переходная функцией (или переходная характеристикой) динамической системы ?
- •59.Функция Хэвисайда от времени 1[t].
- •60.Уравнение ряда Фурье и коэффициентов а0, Аi, Bi .
- •61.Процесс вычисления коэффициентов а0, Аi, Bi ряда Фурье?
- •Определение коэффициентов по методу Эйлера-Фурье.
- •62.Ряд Фурье для нечетной функции.
- •63.Ряда Фурье для четной функции.
- •64.Как вычисляется составляющие ачх (Si)?
- •65.Как вычисляется составляющие фчх (ϕi)?
- •66.Обратное преобразование Фурье для Si, ϕi.
- •67.Достоинства представления сигнала и динамической системы в виде Фурье представления при моделировании
- •68.К чему свелось моделирование прохождения сигнала через динамический объект в виде Фурье представления?
- •69.Основное уравнение динамики.
- •70.Формулой Эйлера.
- •71.Формулой Эйлера при Δt≠0.
- •72.Как изменяется t (счетчик t) и y при алгоритмической реализации расчет циклом по методу Эйлера?
- •73.Как обозначают порядок зависимости точности от величины шага?
- •74.Каков и по какой причине порядок точности у метода Эйлера?
- •75.В каких случаях численный метод обладает сходимостью?
- •Сходимость означает, что погрешность каждого последующего приближения должна быть меньше погрешности предыдущего приближения, т.Е. Погрешность приближенных значений с каждым шагом должна уменьшаться:
- •В общем случае это неравенство можно представить в виде:
- •76.Какая характеристика сходимости интересует исследователей?
- •77.Что понимается под неустойчивостью метода?
- •78.Что обеспечивает устойчивость метода?
- •79.Что обеспечивает сходимость метода?
- •80. Идея уточненного метода Эйлера.
- •Сущность другого варианта модифицированного метода Эйлера
- •Какова точность метода Рунге-Кутта?
- •Какая функция по методу Рунге-Кутта используется для построения разностной схемы интегрирования?
- •94.Что представляет собой критерий согласия Фишера и каким образом его можно применять?
- •95.Что представляет собой критерий Смирнова и каким образом его можно использовать?
- •96.Что представляет собой критерий согласия Стьюдента и как он используется?
- •97.Объясните смысл понятий: несмещенность оценки, эффективность оценки, состоятельность оценки.
- •98.Каким образом следует вбирать число реализаций опыта?
- •99.Объясните смысл понятия «мощность критерия».
- •100 Каким образом можно выбирать границы для оценки моделируемой случайной величины?
Информационная модель системы.
Невозможность ограничиться только одной универсальной моделью связана с тем, что, с одной стороны, перед этими моделями ставятся различные цели, а с другой стороны, они описывают процессы, протекающие в различных масштабах времени, причем степень полноты модели, ее соответствие реальному объекту зависят от целей, для которых эта модель используется.
Модели первого типа имеют в основном гносеологический характер, от них требуется тесная связь с методами той конкретной области знаний, для которой они строятся. Модели такого типа являются достаточно «инерционными» в своем развитии, так как отражают эволюцию в конкретной области знаний. Такие модели будем называть эволюционными.
Модели второго типа имеют информационный характер и должны соответствовать конкретным целям по принятию решений по управлению объектом, который они описывают. Такие модели будем называть десиженсными. Деление на гносеологические (эволюционные) и информационные (десиженсные) модели достаточно условно, но оно удобно для отражения целей моделирования.
В информационных моделях, используемых непосредственно для принятия решений в СУ, требование оперативности является одним из основных. Оно вызвано тем, что при каждом воздействии на ОУ необходимо в модели учесть действительные изменения, происшедшие в объекте, и внешние возмущения, на основе которых рассчитывается управление. Это требование оперативности, т. е. необходимость работы такой модели в РМВ, часто ведет к отказу от сложных и точных моделей, к разработке специальных, так называемых робастных, алгоритмов построения моделей, использование которых в СУ обычно ведет к поставленной цели
Появление идентификации в начале 60-х годов было связано с острой необходимостью разработки методов построения именно информационных моделей ОУ. Отсутствие таких моделей сдерживало процесс автоматизации этих объектов, использования ЭВМ в контуре управления. Объекты оказались неподготовленными к внедрению вычислительной техники из-за отсутствия их математического описания, их информационных моделей. Построение информационной модели методами идентификации должно быть направлено на ликвидацию этого разрыва и разработку методов оперативного получения модели ОУ. При этом методы идентификации должны предусматривать использование ЭВМ для решения задач построения информационной модели.
Характерные черты эволюционных моделей систем.
Невозможность ограничиться только одной универсальной моделью связана с тем, что, с одной стороны, перед этими моделями ставятся различные цели, а с другой стороны, они описывают процессы, протекающие в различных масштабах времени, причем степень полноты модели, ее соответствие реальному объекту зависят от целей, для которых эта модель используется.
Модели первого типа имеют в основном гносеологический характер, от них требуется тесная связь с методами той конкретной области знаний, для которой они строятся. Модели такого типа являются достаточно «инерционными» в своем развитии, так как отражают эволюцию в конкретной области знаний. Такие модели будем называть эволюционными.
Эволюционный подход наиболее приемлем для разработки небольших программных систем (до 100 000 строк кода) и систем среднего размера (до 500 000 строк кода) с относительно коротким сроком жизни.