Лекции проф.Демина А.В.

Дополнительная образовательная программа профессиональной подготовки/переподготовки - «Инновационный менеджмент»

«Управление научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими, научно-техническими, технологическими, техническими разработками и проектами»

Методология проектирования технических объектов (краткое изложение курса) Лекция 1. Введение

Современная жизнедеятельность человека не возможна без информационно-измерительных и управляющих систем, обеспечивающих решение таких задач как:

• мониторинг экологического состояния окружающей среды;

• дистанционное зондирование Земли;

• обеспечение производства и воспроизводства;

• обеспечение требуемой эффективности и качества военной и гражданской техники;

• обеспечение безопасности во всех сферах деятельности.

В этой связи под информационно-измерительной и управляющей системой будем понимать любую техническую систему, которая осуществляет сбор и анализ поступающей на её вход информации, параметрические измерения и вырабатывает управляющие воздействия.

Создание высокоточных и надежных информационно-измерительных и управляющих систем (ИУС) является многоэтапным и многофакторным процессом. Следует отметить, что научно-технические проблемы, возникающие при этом, требуют необходимости проведения большого объема теоретических и экспериментальных исследований, проектирования, производства и испытаний, максимально обеспечивающих создание ИУС, отвечающих реальным условиям их эксплуатации, что приводит к значительным срокам разработки. Основная трудность при проектировании ИУС заключается в том, что теоретически подобные системы являются симбиозом ряда областей наук, таких как физика, специальные разделы математики, теория систем, теория информации, физическая и прикладная оптика, теория управления, теория измерений и другие.

Выход из создавшегося положения лежит в области разработки методов и средств систем автоматизированного проектирования (САПР) в совокупности с проведением всех видов проводимых работ, позволяющих обеспечить принятие приемлемого решения с последующей его оптимизацией на каждом из этапов создания ИУС. Для достижения функциональной и параметрической оптимальности используются мощные компьютерные системы с развитым функциональным и общесистемным математическим обеспечением высокого уровня.

В настоящее время при разработке сложных систем особенно широкое применение находят методы и средства математического моделирования, которые по сравнению с методами натурного и полунатурного моделирования обладают явными преимуществами в плане ресурсных и временных затрат. Сущность методологии математического моделирования состоит в замене исходного объекта его «образом» - математической моделью и дальнейшем изучении этой модели с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов. Такой подход сочетает в себе достоинства как теории, так и эксперимента, поскольку предоставляет возможность относительно быстро и без существенных финансовых затрат исследовать свойства и поведение технической системы в любых теоретически реализуемых ситуаций вычислительной техникой. Вычислительные (компьютерные, симуляционные, имитационные) эксперименты с моделями объектов позволяют изучить, предсказать и скорректировать его свойства.

Прямой натурный эксперимент с объектом, как правило, продолжителен и дорог, а зачастую либо опасен, либо попросту невозможен, так как возможно, что этот объект существует в «единственном экземпляре» и цена ошибки и просчетов в обращении с ним недопустимо высока. Поэтому математическое моделирование является неизбежной со­ставляющей научно-технического прогресса.

Моделирование технической системы (объекта) представляет собой имитацию поведения её с использованием поведения другой системы, называемой имитатором либо в виде активируемых подсистем, либо в виде математических соотношений. Имитатор является упрощенной моделью реальной системы, но выполненный с возможностью изменения своих параметров, как на уровне подсистем, так и системы в целом. Целью проведения моделирования технической системы (ТС) является получение предварительных оценок её параметров, что позволяет существенно сократить трудозатраты как по поиску проектных решений, так и по аттестации реальной ТС. Основными требованиями, предъявляемыми при использовании методов математического моделирования, являются требования адекватности реальных и моделируемых процессов, причем степень ее зависит от вида решаемых задач, а также возможностей вычислительной техники (ВТ) и алгоритмического обеспечения.

Математическая модель исследуется теоретическими методами, что позволяет получать предварительную информацию о свойствах и параметрах объекта.

Сама постановка вопроса о математическом моделировании ТС порождает создание плана действий, который условно можно разбить на три этапа: модель — алгоритм — программа (триада моделирования, см. рис.1).

На первом этапе создается «эквивалент» объек­та, отражающий в математической форме важнейшие его свойства – законы, которым он подчиняется; связи, присущие составляющим его частям и элементам.

На втором этапе разрабатывается компьютерно-ориентированый алгоритм реализации модели на компьютере, при этом определяется последовательность вычислительных и логических операций, которые нужно произвести, чтобы найти искомые величины с заданной точностью. Выбранный компьютерно-ориентированый алгоритм (К_ОА) не должен искажать основные свойства модели, а, следовательно, и исходного объекта.

На третьем этапе создаётся программное обеспечение, «переводящее» модель и алгоритм на доступный компьютеру язык, т.е. можно считать, что программное обеспечение является «электронным» эквивалентом исследуемого объекта. Тем самым триада «модель-алгоритм-программа» сначала отлаживается и тестируется в «пробных» вычислитель­ных экспериментах, а после того как адекватность триады исходному объекту определена, начинается процесс моделирования. Тем не менее, следует отметить, что математическое моделирование возможно при обеспечении:

• четкой формулировки основных понятий, предположений и соотношений;

• априорной информации;

• апостериорного анализа адекватности используемых моделей;

• гарантированной точности вычислительных алгоритмов;

• разграничение математических и «житейских» определений.

Различным аспектам математического моделирования посвящено немало работ. Известно, что исследования сложных систем возможно с помощью двух типов математических моделей – это аналитические и имитационные. В дальнейшем мы определим понятие «математическая модель».

Основными требованиями, предъявляемыми при использовании методов математического моделирования, являются требования адекватности реальных и моделируемых процессов, причем степень ее зависит от вида решаемых задач, а также возможностей ЭВМ и алгоритмического обеспечения. Формализованная математическая модель функционирования системы, как правило, охватывает только основные, существенные закономерности, оставляя в стороне второстепенные, не подлежащие исследованию факторы.

Аналитические модели позволяют произвести наиболее полное исследование только в том случае, если получены явные аналитические зависимости, связывающие в полной мере «вход-выход» системы при известных начальных условиях, что возможно для сравнительно не сложных (простых) систем. Для сложных же систем, в которых явления в них происходящие многопараметрические и многообразные, что именно и имеет место в частности в ИУС, аналитическое моделирование не обеспечивает эффективных результатов, т.е. применяемые математические модели, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведения реальной системы. В этом случае для предсказания поведения необходим эксперимент, т.е. имитация на модели, а соответственно необходимо применить имитационное моделирование при заданных исходных данных, являющееся более универсальным инструментом исследования, возможности которого значительно расширены.

Метод математического имитационного моделирования позволяет осуществлять численное моделирование поведения подсистем ИУС и их взаимодействия с учетом возмущений различной природы в течение заданного или формируемого периода времени и не накладывает ограничения на сложность ИУС и может быть принят за основу как инструмент исследований. Процесс имитации на ЭВМ следует понимать и конст­руирование модели, и её испытание, и применение с целью изучения происходящих процессов и предсказания результатов.

Имитационное моделирование (ИМ), осуществляющееся посредством процессов-аналогов набором алгоритмов, реализуемых на не­котором языке моделирования с применением набора математических инструментальных и программных средств, позволяет выполнить целенаправленное исследование реальной сложной системы в режиме «имитации» с целью оптимизации её структуры и функциональных параметров. Тем самым имитационная модель - это специальный программно-аппаратный комплекс, имитирующий функционирование ИУС. При построении имитационной модели ИУС (ИМ_ИУС) надо исходить прежде всего из возможности вычисления функционала имитирующего различные реальные ситуации, задаваемые на множестве возможных реализаций процесса функционирования ИУС в реальных условиях с некоторым показателем эффективности .