Ns hЭкзаменационный билет № 1

1. Модель, моделирование. Примеры наиболее ярких моделей. Основные принципы построения моделей

Модель – это упрощенное представление процесса или системы, сохраняющая с некоторой точностью те их свойства, характеристики и параметры, которые интересуют исследователя.

Модели строятся с целью изучения:

• Свойств;

• Характеристик;

• Прогнозирования поведения проектируемых и реальных систем, исследовать которые непосредственно нецелесообразно или невозможно по каким-либо причинам.

Моделирование – исследование объектов познания на их моделях

Примеры: рисунки, манекен, глобус, самолет, двигатель

2) Система формирования математических моделей tcwin

Программа позволяет описать экспериментальные данные при помощи нескольких сотен математических моделей. Выбор лучшей модели можно проводить с помощью нескольких критериев. После запуска программы на экране появляется окно с изображением лавного меню. Для ввода исходных данных с помощью клавиатуры следует выбрать пункт Edit (Редактирование). Далее пункт Table Curve Editor. На экране появится окно редактора в виде электронной таблицы, в которую можно внести 1500-2000 эмпирических точек.

Для ввода или редактирования нужно установить курсор в соответствующую ячейку таблицы. В любую ячейку можно записать константу, которая содержит до 80 символов. В первую ячейку вводят переменную x, во вторую y, в третью колонку вводят вес, который показывает ценность каждой точки, по умолчанию единица.

3)Решение. Находим: x_i=21, y_i=46,3, x_i²=91, x_iy_i=179,1.

Записываем уравнения (8) и (9)

91a+21b=179,1, 21a+6b=46,3, отсюда находим a=0,98 b=4,3.

Экзаменационный билет № 2

1)Классификация моделей

1. По способу реализации модели можно разделить на:

1. Физические – воспринимаемые органами чувств человека:

• Масштабные – это уменьшенные или увеличенные копии (дом, самолет, корабль и т. д.);

• Аналоговые – они бывают механические, гидравлические, электронные и

т. д. (системная плата, детали автомобиля и т. д.);

• Виртуальные – отображаемые на мониторе в графической и цифровой формах, в т. ч. модели, созданные с помощью специализированных программ (MathCAD), некоторые электронные игры (автогонки), модель пылесоса в специализированной программе;

• Макеты (муляжи) в т. ч. детские игрушки.

2. Математические – воспринимаемые умом, интеллектом человека:

• Аналитические – набор формул (нахождение площади, решение уравнений);

• Алгоритмические – задаются с помощью алгоритма, связывающего выходные и внутренние сигналы модели с входным.

2. По степени соответствия модели реальному объекту:

1. Адекватные по точности – отображающие в области своей применимости с заданной точностью реальный объект (двигатель, модель станции «Мир»);

2. Физически состоятельные (истинные) – описывающие и опирающиеся на физические законы, характеризующие объект управления в области применимости (модель Земли, солнечная система, модель невесомости и т. д.);

3. Модель аппроксимации (ложные) – построенные на основе приближенных или эмпирических формул, характеризующие объект (вычисление интеграла).

3. По назначению (по способности работать в реальном времени):

1. Модели инвариантные к реальному времени – используются для изучения свойств реальных объектов и систем;

2. Модели реального времени – являются составной частью реальной системы, используются для управления ею или для отладки (создание модели падения камня, изучение с разных позиций (скорость, высота), в разное время с помощью специализированной программы).

4. По степени точности решателя:

1. Графические модели – степень точности: 10-5%;

2. Аналоговые модели – степень точности: 1…0,01%;

3. Компьютерные модели, рассчитываемые процессором с плавающей точкой – степень точности: 0,00…0,01%;

4. Компьютерные модели, рассчитываемые процессором с фиксированной точкой – степень точности: 10…0,01%.

5. По типу графов:

1. Модели на основе направленных графов (модели специализированных программ);

2. Модели на основе ненаправленных графов (Модели в программе Electronic Work Beanch).

6. По виду направленного графа:

1. Модели с последовательным графом;

2. Модели с параллельным графом;

3. На основе одного из двух универсальных графов;

4. С графами. специфика которых учитывает эффект квантования параметров;

5. Модели с матричными графами.

7. По степени сложности модели могут характеризоваться:

1. Порядком ее системы управления;

2. Степенью вложенности блоков, т. е. количеством иерархических уровней;

3. Количеством иерархических подчиненных субмоделей.

8. По реализуемости модель может быть:

1. Реализуемой;

2. Нереализуемой.

2) Дискретно-событийное моделирование - это вид имитационного моделирования. В дискретно-событийном моделировании функционирование системы представляется как хронологическая последовательность событий. Событие происходит в определенный момент времени и знаменует собой изменение состояния системы.

Компоненты системы дискретно-событийного моделирования

Кроме переменных, определяющих состояние системы, и логики, определяющий, что произойдет в ответ на какое-то событие, система дискретно-событийного моделирования содержит следующие компоненты:

Система моделирования поддерживает по крайней мере один список событий моделирования.Однопоточные системы моделирования, основанные на мгновенных событиях, имеют только одно текущее событие. В то время как многопоточные системы моделирования и системы моделирования, поддерживающие интервальные события, могут иметь несколько текущих событий. В обоих случаях имеются серьезные проблемы с синхронизацией между текущими событиями.