ПРОИЗВОДСТВО
И Т Р
Раздел I
ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬСТВА И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Раздел II
СТРОИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ДЕВЕЛОПМЕНТ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Раздел III
ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПОДГОТОВКИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА
Раздел IV
МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
Раздел V
РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СТРОИТЕЛЬНОГО
ПРОИЗВОДСТВА
Раздел VI
ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ
РАЗДЕЛ VII
ОРГАНИЗАЦИЯ РЕКОНСТРУКТИВНЫХ РАБОТ
РАЗДЕЛ VIII
ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ И СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРЕДПРИЯТИЯМИ
РАЗДЕЛ IX
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА СТРОИТЕЛЬСТВА
РАЗДЕЛ X
СДАЧА И ПРИЁМКА В ЭКСПЛУАТАЦИЮ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ
› отзывы
› на объектах
› персонал
HONNEUR
сборка электрощитового оборудования
наш телефон: +7(926) ----------
Пн-Пт: с 9:00-19:00 Сб: 11:00-17:00
эл.почта: info@honneur.ru
г.Москва, Марьина роща 1-я Ямская улица, 10
Эффективная электротехническая
компания России
работаем с 2008 года
Сборка электрощитового
оборудования по типовым
и индивидуальным
схемам
более 1000 выполненных проектов
по всей России
Лучшие
кадровые
ресурсы
Высокий профессионализм сотрудников позволяет компании
динамично развиваться и успешно конкурировать
Обучение и
развитие
персонала
Мы поддерживаем сотрудников в
стремлении к профессиональному
и карьерному развитию
Ответственный
подход
Произведенные компанией электрощитовое
оборудование проверены временем
Лучшие
и надежные решения
для вашей отрасли
Мы предлагаем наиболее эффективные решения, в основе которых
передовой опыт и реализованные на практике технологии
› Содержание › 16.1 Модели сложных систем
Классификация видов моделирования может быть проведена по разным признакам. Один из вариантов классификации приведен на рис. 16.1.
Моделирование в соответствии с классификационным признаком полноты делятся на полное, неполное и приближенное. При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве. Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется. В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем. Теория подобия утверждает, что абсолютное подобие возможно лишь при замене одного объекта другим точно таким же. Поэтому при моделировании абсолютное подобие невозможно.
Классификация видов моделирования
В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются следующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статическое и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное.
Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий. Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события. Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое моделирование - для исследования объекта во времени. При этом оперируют аналоговыми (непрерывным), дискретными и смешанными моделями.
В зависимости от формы реализации носителя и сигнатуры моделирование классифицируется на мысленное и реальное. Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемые в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира). Мысленное моделирование реальных систем осуществляется в виде наглядного, символического и математического. Для представления функциональных, информационных и событийных моделей этого вида моделирования разработано значительное число средств и методов.
При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Примером таких моделей являются учебные плакаты, рисунки, схемы, диаграммы.
В основу гипотетического моделирования кладут гипотезу о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Этот вид моделирования используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. В случае достаточно простых объектов наивысшим уровнем является полная аналогия. С усложнением системы используются аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько (или только одну) сторон функционирования объекта. Макетирование применяют, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому модеm1рованию или могут предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте.
Символическое .моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов. В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора понятий исследуемой предметной области, причем этот набор должен быть фиксированным. Под тезаурусом понимается словарь, отражающий связи между словами или иными элементами данного языка, предназначенный для поиска слов по их смыслу.
Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять отдельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объединения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в отдельных символах дать описание какого-то реального объекта.
Математическое моделирование - это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В принципе для исследования характеристик любой системы математическими методами, включая и машинные, должна быть обязательно проведена формализация этого процесса, т.е. построена математическая модель. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта, от требуемой достоверности и от точности решения задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект с некоторой степенью приближения.
Для представления математических моделей могут использоваться различные формы записи. Основными являются инвариантная, аналитическая, алгоритмическая и схемная (графическая) формы моделирования.
Инвариантная форма - запись соотношений модели с помощью традиционного математического языка безотносительно к методу решения уравнений модели. Аналитическая форма - запись модели в виде результата решения исходных уравнений модели. Обычно модели в аналитической форме представляют собой явные выражения выходных параметров как функций входов и переменных состояния.
Для аналитического моделироваться характерно то, что, в основном, моделируется только функциональный аспект системы. При этом глобальные уравнения системы, описывающие закон (алгоритм) её функционирования, записываются в виде некоторых аналитических соотношений (алгебраических, интегро-дифференциальных, конечно-разностных и т.д.) или логических условий. Аналитическая модель исследуется несколькими методами:
- аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными состояния системы;
- численным, когда, не умея решать уравнения в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных (напомним, что такие модели называются цифровыми);
- качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость).
В настоящее время распространены компьютерные методы исследования характеристик процесса функционирования сложных систем. Для реализации математической модели необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм.
Алгоритмическая форма - запись соотношений модели и выбранного численного метода решения в форме алгоритма. Среди алгоритмических моделей важный класс составляют имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов при различных внешних воздействиях. Собственно имитацию названных процессов называют имитационным моделированием.
При имитационным моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени - поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и другие, которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование - наиболее эффективный метод исследования систем, а часто - и единственный практически доступный метод получения информации о поведения системы, особенно на этапе ее проектирования.
В имитационном моделировании различают метод статистических испытаний (Монте-Карло) и метод статистического моделирования.
Метод Монте-Карло - численный метод, применяемый для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадают с решениями аналитических задач. Метод состоит в многократном воспроизведении процессов, являющихся реализациями случайных величин и функций, с последующей обработкой информации методами математической статистики.
Если этот прием применяется для машинной имитации в целях исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, то такой метод называется ,методом статистического моделирования.
Метод имитационного моделирования применяется для оценки вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных её параметров. Имитационное моделирование может быть положено в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза систем, когда требуется создать систему с заданными характеристиками при определенных ограничениях.
Комбинированное (аналитико-имитационное) .моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей выполняют предварительную декомпозицию процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, в случае которых это возможно, используют аналитические модели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели. Такой подход дает возможность охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием аналитического или имитационного моделирования в отдельности.
Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследованием моделей, в которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов реальным процессам, происходящим в моделях. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию, рассматривают реальный объект как «черный ящик), имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Таким образом, в основе информационных (кибернетических) моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения модели в этом случае необходимо выделить исследуемую функцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходом и воспроизвести данную функцию на имитационной модели, причем на совершенно другом математическом языке и, естественно, при иной физической реализации процесса. Так, например, экспертные системы являются моделями лиц, принимающих решение.
Структурное моделирование системного анализа базируется на некоторых специфических особенностях структур определенного вида, которые используются как средство исследования систем или служат для разработки на их основе специфических подходов к моделированию с применением других методов формализованного представления систем (теоретико-множественных, лингвистических, кибернетических и т.д.). Развитием структурного моделирования является объектно-ориентированное моделирование.
Структурное моделирование системного анализа включает:
- методы сетевого модернизирования;
- сочетание методов структуризации с лингвистическими;
- структурный подход в направлении формализации построения и исследования структур разного типа (иерархических, матричных, произвольных графов) на основе теоретико-множественных представлений и понятия номинальной шкалы теории измерений.
При этом термин «структура модели> может применяться как к функциям, так и к элементам системы. Соответствующие структуры называются функциональными и морфологическими. Объектно-ориентированное моделирование объединяет структуры обоих типов в иерархию классов, включающих как элементы, так и функции.
Ситуационное моделирование опирается на модельную теорию мышления, в рамках которой можно описать основные механизмы регулирования процессов принятия решений. В центре модельной теории мышления лежит представление о формировании в структурах мозга информационной модели объекта и внешнего мира. Эта информация воспринимается человеком на базе уже имеющихся у него знаний и опыта. Целесообразное поведение человека строится путем формирования целевой ситуации и мысленного преобразования исходной ситуации в целевую. Основой построения модели является описание объекта в виде совокупности элементов, связанных между собой определенными отношениями, отображающими семантику предметной области. Модель объекта имеет многоуровневую структуру и представляет собой тот информационный контекст, на фоне которого протекают процессы управления. Чем богаче информационная модель объекта и выше возможности манипулирования ею, тем лучше и многообразнее качество принимаемых решений при управлении.
В случае реального моделирования используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования проводятся как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т.д.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но его возможности ограничены.
Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Такое моделирование подразделяется на научный эксперимент, комплексные испытания и производственный эксперимент.
Научный эксперимент характеризуется широким использованием средств автоматизации, применением весьма разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс проведения эксперимента. Одна из разновидностей эксперимента - комплексные испытания, в процессе которых вследствие повторения испытаний объектов в целом (или больших частей системы) выявляются общие закономерности о характеристиках качества, надежность этих объектов. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений. Наряду со специально организованными испытаниями возможна реализация натурного моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, т.е. можно говорить о производственном эксперименте. Здесь на базе теории подобия обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики. Необходимо помнить про отличие эксперимента от реального протекания процесса. Оно заключается в том, что в эксперименте могут появиться отдельные критические ситуации и определиться границы устойчивости процесса. В ходе эксперимента вводятся новые факторы и возмущающие воздействия в процесс функционирования объекта.
Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и модельном (псевдореальном) масштабах времени или рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные>> процессы, фиксируемые в некоторый момент времени.
› Содержание › 16.2 Классификация видов моделирования систем
ООО «HONNEUR»
127018, г.Москва, м. Марьина роща,
1-я Ямская улица, 10
Электронная почта:
info@honneur.ru
© 2008—2023, ООО «HONNEUR»