1 ФГАОУ ВПО Уральский федеральный университет им. первого Президента Россиии Б.Н. Ельцина

2 Кафедра «Автоматика и управление в технических системах» направление – Автоматизация и управление МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Лекция 2. Классификация видов моделирования систем. Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах Преподаватель: Трофимова Ольга Геннадиевна, доц., к.т.н.

3 Цель изучения материала: изучить классификацию видов моделирования систем, классификационные признаки. познакомится со средствами моделирования систем, обеспечением имитационного моделирования, достоинствами и недостатками имитационного моделирования, эффективностью машинного моделирования. Компетенций, формирующиеся в процессе знакомства с материалом: готовность учитывать современные тенденции развития информатики и вычислительной техники, компьютерных технологий в своей профессиональной деятельности; приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии.

4 Содержание лекции 3 Раздел 1. Основные понятия теории моделирования систем. Классификация видов моделирования систем. Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах. Средства моделирования систем. Обеспечение имитационного моделирования. Достоинства и недостатки имитационного моделирования. Эффективность машинного моделирования.

5 В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим, точно таким же. При моделировании абсолютное подобие невозможно, и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта. Классификация видов моделирования систем Классификационные признаки

6 По степени полноты подобия модели изучаемому объекту различают: - полные (подобие как во времени, так и в пространстве), - неполные (подобие либо во времени, либо в пространстве), - приближенные (некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем). В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделирования делятся на: - детерминированные и стохастические, - статические и динамические, - дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Классификация видов моделирования систем Классификационные признаки

7 Моделирование систем Детерминированное Стохастическое СтатическоеДинамическое Мысленное Дискретное Дискретно- непрерывное Реальное Непрерывное Классификация видов моделирования систем

8 Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т.е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий. Стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени. Динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Классификация видов моделирования систем

9 Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными. Непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах. Дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов. Классификация видов моделирования систем

10 В зависимости от формы представления объекта (системы) можно выделить мысленное и реальное моделирование. При мысленном моделировании невозможно физически создать модель или она практически нереализуема в заданном интервале времени. Мысленное моделирование может быть реализовано с помощью наглядного, символического и математического моделирования. При реальном моделировании исследуются различные характеристики на реальном объекте целиком либо на его части. Реальное моделирование делят на натурное и физическое. Классификация видов моделирования систем

11 Классификация видов моделирования систем

12 При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Наглядное моделирование разделяется на гипотетическое, аналоговое и макетирование. Мысленное моделирование

13 В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте. Данная гипотеза отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно- следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Мысленное наглядное моделирование

14 Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта. Мысленное наглядное моделирование

15 Мысленный макет или макетирование базируется на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Макетирование применяется в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования. Мысленное наглядное моделирование

16 Символическое моделирование – искусственный процесс создания логического объекта. Этот логический объект выражает основные свойства его отношений с помощью - определенной системы знаков, отображающих набор понятий, (знаковое моделирование) - символов из тезауруса – словаря, очищенного от неоднозначности (языковое моделирование). Мысленное моделирование

17 Мысленное моделирование Математическое моделирование – процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторой математической модели и исследование этой модели для получения характеристик объекта. Математическое моделирование делится на - аналитическое, - имитационное, - комбинированное.

18 При аналитическом моделировании свойства, процессы объекта описываются в виде функциональных соотношений (алгебраических, интегро- дифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий, которые решаются: - либо в общем виде, - либо при конкретных начальных данных (численными методами на ЭВМ), - либо качественно (например, оценка устойчивости решения). Мысленное математическое моделирование

19 При имитационном моделировании с помощью компьютера осуществляется: - синтез структуры, алгоритмов и параметров модели, - анализ результатов модели, - поиск оптимального варианта системы по некоторым критериям оценки эффективности. Когда результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели функционирования системы, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение с последующей статистической обработкой информации. Мысленное математическое моделирование

20 Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование систем объединяет достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы. Для некоторых подпроцессов при анализе и синтезе используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Мысленное математическое моделирование

21 При реальном моделировании исследуются различные характеристики на реальном объекте целиком либо на его части. Реальное моделирование делят на натурное и физическое. При реальном натурном моделировании исследования проводят на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Натурное моделирование подразделяется на - научный эксперимент, - комплексные испытания, - производственный эксперимент Реальное моделирование

22 Научный эксперимент характеризуется использованием средств автоматизации проведения активного эксперимента и обработки информации. При комплексных испытаниях вследствие повторения испытаний изделий выявляются общие закономерности о надежности этих изделий, о характеристиках качества и т.д., при этом в реально протекающий процесс вводятся критические ситуации и определяются границы устойчивости. Производственный эксперимент связан с обобщением опыта, накопленного в ходе производственного процесса. Реальное натурное моделирование

23 При реальном физическом моделировании исследования проводятся на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени, а также может просматриваться без учета времени. Например, так называемые замороженные процессы, которые фиксируются в некоторый момент времени. Реальное моделирование

24 Особое место в моделировании занимает кибернетическое моделирование. При таком моделировании отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам. Реальный объект рассматривают как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов. Исследуемая функция реального объекта формализуется в виде некоторых операторов связи между входом и выходом. Математический аппарат может отличаться от физической реализации процесса. Кибернетическое моделирование

25 При математическом моделировании используются три основных средства моделирования систем: - аналоговые вычислительные машины (АВМ), - электронные вычислительные машины (ЭВМ), - гибридные вычислительные комплексы (ГВК). АВМ используется при аналитическом моделировании для ускорения составления и расчета характеристик простой модели. Однако при использовании АВМ повышается погрешность, т.е. уменьшается точность результатов, которая дополнительно ограничена точностью приборов. Возможности и эффективность моделирования систем на вычислительных машинах. Средства моделирования систем

26 ЭВМ используется для расчета характеристик математической аналитической модели, а также и при имитационном моделировании. Современные ЭВМ можно разделить на две группы: - универсальные, предназначенные для выполнения расчетных работ, - управляющие, позволяющие проводить не только расчетные работы, но прежде всего приспособленные для управления объектами в реальном масштабе времени, а также и для имитационного моделирования. Средства моделирования систем

27 ГВК сочетает высокую скорость функционирования аналоговых средств и высокую точность расчетов на базе цифровых средств вычислительной техники. Аналоговая часть ускоряет получение конечных результатов, сохраняя некоторую наглядность протекания реального процесса. Цифровая часть позволяет осуществить контроль за реализацией модели, создать программы по обработке и хранению результатов моделирования, обеспечивает эффективный диалог исследователя с моделью. Средства моделирования систем

28 Имитационная система (ИС) реализуется на компьютере и позволяет исследовать имитационную модель. Имитационная модель задается в виде определенной совокупности отдельных блочных моделей и связей между ними. Блочные модели взаимодействуют в пространстве и времени при реализации процесса системы. Имитационная система характеризуется - набором переменных, с помощью которых удается управлять изучаемым процессом, - набором начальных условий с возможностью изменения условий (плана) проведения вычислительного эксперимента. Обеспечение имитационного моделирования

29 В ИС можно выделить три основные группы блоков: - блоки, характеризующие моделируемый процесс функционирования системы; - блоки, отражающие внешнюю среду и ее воздействие на реализуемый процесс; - блоки, играющие служебную вспомогательную роль, обеспечивая взаимодействие первых двух, а также выполняющие дополнительные функции по получению и обработке результатов моделирования. Обеспечение имитационного моделирования

30 Математическое обеспечение ИС: – совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, – совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку (ввод исходных данных), так и работу с моделью (имитация, вывод, обработка результатов). Программное обеспечение ИС: – совокупность программ: планирования эксперимента, имитационной модели, проведения эксперимента, обработки и интерпретации результатов, синхронизации процессов в модели (псевдопараллельное выполнение процессов в модели). Обеспечение имитационного моделирования

31 Информационное обеспечение ИС: – средства и технология организации и реорганизации базы данных моделирования, – методы логической и физической организации массивов, – формы документов, описывающих процесс моделирования и его результаты. Обеспечение имитационного моделирования

32 Техническое обеспечение ИС: – средства вычислительной техники, – средства связи и обмена между оператором и сетью, – средства ввода и вывода информации, – средства управления проведением эксперимента. Эргономическое обеспечение ИС: – совокупность научных и прикладных методик и методов, – нормативно-технических и организационно- методических документов, создающих оптимальные условия для высокопроизводительной деятельности человека во взаимодействии с моделирующим комплексом. Обеспечение имитационного моделирования

33 Достоинства имитационного моделирования : возможность исследовать особенности процесса функционирования системы в любых условиях; за счет применения компьютера сокращается продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом; результаты натурных испытаний реальной системы или ее частей можно использовать для проведения имитационного моделирования; гибкость варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы при поиске оптимального варианта; для сложных систем – это единственный практически реализуемый метод исследования системы. Достоинства и недостатки имитационного моделирования

34 Недостатки имитационного моделирования: для полного анализа характеристик процесса функционирования систем и поиска оптимального варианта требуется многократно воспроизводить имитационный эксперимент, варьируя исходные данные задачи; большие затраты машинного времени. Достоинства и недостатки имитационного моделирования

35 При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы. Эффективность – разность между какими-то показателями ценности результатов, полученных при эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание. Эффективность машинного моделирования

36 Эффективность имитационного моделирования оценим критериями: точностью и достоверностью результатов моделирования, временем построения и работы с моделью, затратой машинных ресурсов (время и память), стоимостью разработки и эксплуатации модели. Наилучшей оценкой эффективности является сравнение полученных результатов с реальными исследованиями. Эффективность машинного моделирования

37 С помощью статистического подхода с определенной степенью точности (в зависимости от числа реализаций эксперимента) получают усредненные характеристики поведения системы. Суммарные затраты машинного времени складываются из времени по вводу и выводу по каждому алгоритму моделирования, времени на проведение вычислительных операций, с учетом обращения к оперативной памяти и внешним устройствам, а также сложности каждого моделирующего алгоритма и планирования экспериментов. Эффективность машинного моделирования

38 Выводы и заключение по лекции: изучили классификацию видов моделирования систем, классификационные признаки. познакомились со средствами моделирования систем, изучили обеспечение имитационного моделирования, изучили достоинствами и недостатками имитационного моделирования, изучили эффективность машинного моделирования.

39 Перечень источников: 1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., с.: ил. 2. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем: Учебник для вузов. М.: Наука, с. 3. Введение в математическое моделирование: Учеб. пособие для вузов/ Под ред. П.В.Тарасова. М.: Интермет Инжиниринг, с. 4. Дружинина О.Г. Моделирование систем: учеб. пособие / О.Г. Дружинина. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ – УПИ, ч с. Список дополнительной литературы по теме: Дружинина О.Г. Преподавание дисциплины «Моделирование систем»: методическая разработка по дисциплине «Моделирование систем»/ О.Г. Дружинина. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, с.