Классификация видов моделирования систем
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Мурманский арктический государственный университет» в г. Апатиты
ДОКЛАД
по дисциплине «Основы научно-исследовательской работы»
на тему: Основные понятия и теория моделирование систем
Выполнил студент 2 курса
группы 2 БЭЭ-ЭиА(3и8)
Шляхтицев Л.С.
Апатиты
2020
Содержание
Введение.......................................................................................................... 3
Моделирование.............................................................................................. 4
Аксиомы моделирования........................................................................... 10
Характеристики моделей систем............................................................... 10
Цели и проблемы моделирования систем................................................ 13
Методы моделирования систем................................................................. 15
Заключение................................................................................................... 20
Список использованной литературы....................................................... 21
Введение
При проведении современных научных исследований широко применяется моделирование. Оно занимает важное место в проведении научных исследований, когда изучаемый объект настолько сложен, что использование простых методов затруднено.
|
|
|
Модель (modus – мера, масштаб, способ действия) – упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Модель отражает существенные особенности изучаемого объекта, процесса или явления. В моделях отражаются глубинные закономерности, установленные в результате целенаправленных исследований.
Моделирование – метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей реальных объектов, процессов, явлений. При моделировании осуществляется замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний.
Система - это совокупность связанных элементов, объединенных в одно целое для достижения определенной цели (например, логический элемент, триггер, счетчик, процессор). Другими словами, любой объект любой сложности можно рассматривать как систему.
Моделирование
Основной смысл моделирования заключается в том, чтобы по результатам опытов с моделями можно было дать необходимые ответы о характере моделируемого объекта, процесса или явления в реальных условиях. В настоящее время моделирование во всех науках является одним из научных методов исследования процессов и явлений.
|
|
|
Использование моделей необходимо для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструированных объектов. Моделирование является одним из категорий познания. Моделирование используется при любом методе научного исследования – как при теоретическом, так и при экспериментальном исследовании. Физическое моделирование – замена изучения некоторого объекта или явления экспериментальным исследованием его модели. Любой эксперимент, производимый для исследования тех или иных закономерностей изучаемого явления или для проверки правильности найденных теоретическим путем результатов, по существу представляет собой моделирование. Моделирование бывает предметным, математическим, физическим, логическим и т. д. Физическое моделирование проводится на моделях, которые вещественно адекватны исследуемому объекту и отличаются только масштабом. Применение количественных методов исследования связано с математическим моделированием, осуществляемым на моделях, физическая природа которых отлична от физической природы изучаемого объекта, но сходна с ним в математических соотношениях.
|
|
|
В технике модели используются при проектировании и сооружении различных объектов для определения на соответствующих моделях тех или иных свойств, характеристик как объекта в целом, так и отдельных его частей. К моделированию прибегают не только из экономических соображений, но и потому что натурные испытания бывает невозможно осуществить, когда слишком велики (или малы) размеры натурного объекта или другие его характеристики.
При теоретических исследованиях математическая формулировка задачи представляется в виде чисел, геометрических форм, функций, систем уравнений и т. п. Для применения количественных методов исследования в любой области всегда требуется какая-томатематическая модель, которая представляет собой систему математических соотношений – формул, функций, описывающих те или иные свойства изучаемого объекта, явления, процесса.
Первым этапом математического моделирования является постановка задачи, определение объекта и целей исследования. Затем задаются критерии (признаков) оценки объектов. При построении модели реальное явление неизбежно упрощается, схематизируется, и эта схема описывается с помощью того или другого математического аппарата. Чем удачнее будет подобрана математическая модель, тем адекватнее она будет отражать исследуемый процесс. Создание математической модели требует глубокого знания не только математики, но и сущности моделируемых явлений. Использование методов теоретических исследований позволяет решать поставленные задачи с наименьшими затратами труда и средств. Кроме того, теория позволяет объединять знания о явлении или объекте в систему и повышает уровень его объективности.
|
|
|
Подведем итог, моделирование нудно для:
- проведение на модели экспериментов, которые невозможно или сложно провести на реальном объекте (что предоставляет возможность получения новых знаний об объекте), например, при изучении явлений, протекающих в течение десятков лет, либо удаленных в пространстве.
- ускорение, удешевление, упрощение и любое другое усовершенствование процесса исследования, достигаемого за счет работы с более простым объектом, чем исходный, то есть с моделью. С другой стороны, упрощение действительности в некоторых случаях является недостатком моделирования, и полученные результаты часто теряют практическую ценность.
Моделирование оправдано в качестве предварительного этапа исследования, позволяющего принять более обоснованное решение для проведения реального эксперимента.
Для классификации моделей используются разные основания. Общая классификация моделей включает более десяти основных признаков. С развитием прикладных математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.
I По предметной области модели можно классифицировать на физические, экономические, статистические, экологические и т.д.
II По способу представления во времени модели можно классифицировать на:
- статические модели – модели, в которых предоставлена информация об одном состоянии системы, неизменном во времени;
- динамические модели – модели, в которых предоставлена информация о состояниях системы и процессах смены состояний во времени.
III По способу представления модели можно классифицировать на натурные и информационные.
Предметные (или натурные, материальные) модели воспроизводят геометрические, физические и другие свойства объектов в материальной форме.
Информационные модели отражают знания человека об объекте и представляют объекты и процессы в образной или знаковой форме.
Другими словами, если материальная модель объекта – это его физическое подобие, то информационная модель объекта – это его описание.
Построению информационной модели предшествует системный анализ, задача которого: из всего множества элементов реального объекта, его свойств и связей выделить те, которые являются существенными для целей моделирования.
Просматривается следующий порядок этапов перехода от реального объекта к информационной модели, т.е. следующие этапы информационного моделирования:
Реальный объект → Системный анализ → Система данных, существенных для моделирования → Информационная модель
Вербальные модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности.
Классификация видов моделирования систем
Как известно, классификация – это разделение объектов на группы, имеющие один или несколько общих признаков. В зависимости от признака классификации одни и те же модели могут быть отнесены к разным классам.
В качестве одного из первых признаков классификации видов моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется
как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. Классификация видов моделирования может быть проведена по разным основаниям. Один из вариантов классификации приведен на рисунке
Аксиомы теории моделирования
Любая дисциплина базируется на некотором наборе аксиом, которые принимаются "на веру" и не требуют доказательств. Есть такие аксиомы и в курсе моделирования. Познакомимся с основными из них.
Аксиома 1. Модель не существует сама по себе, а выступает в тандеме с некоторым материальным объектом, который она представляет (замещает) в процессе его изучения или проектирования.
Аксиома 2. Для естественных материальных объектов модель вторична, то есть появляется как следствие изучения и описания этого объекта (например, модель солнечной системы). Для искусственных материальных объектов (создаваемых человеком или техникой) модель первична, так как предшествует появлению самого объекта (например, модель самолета, модель двигателя).
Аксиома 3. Модель всегда проще объекта. Она отражает только некоторые его свойства, а не представляет объект "во всем великолепии". Для одного объекта строится целый ряд моделей, отражающих его поведение или свойства с разных сторон или с разной степенью детальности. При бесконечном повышении качества модели она приближается к самому объекту.
Аксиома 4. Модель должна быть подобна тому объекту, который она замещает, то есть модель в определенном смысле является копией, аналогом объекта. Если в исследуемых ситуациях модель ведет себя так же, как и моделируемый объект, или это расхождение невелико и устраивает исследователя, то говорят, что модель адекватна оригиналу. Адекватность - это воспроизведение моделью с необходимой полнотой и точностью всех свойств объекта, существенных для целей данного исследования.
Аксиома 5. Построение модели не самоцель. Она строится для того, чтобы можно было экспериментировать не с самим объектом, а с более удобным для этих целей его представителем, называемым моделью. Экспериментирование с моделью, "игра" позволяют добыть информацию о поведении и свойствах исследуемого объекта, не подвергая его опытам. Тут обнаруживается "великая сила моделирования": сложный, длительный, дорогой (а иногда и просто невозможный) физический эксперимент с реальным объектом заменяется более простым, быстрым и дешевым экспериментом с его моделью. С моделью можно экспериментировать сколько угодно и как угодно, помещая ее в любые условия, не опасаясь катастрофических последствий опыта (пограничные и предельные испытания). При проектировании новых технических объектов моделирование (то есть построение и последующее испытание модели) позволяет выявить работоспособность и качество работы проектируемого объекта до его физического воплощения. Конечно, за все приобретения надо расплачиваться: платой за простоту, скорость и дешевизну модельного эксперимента является некоторая потеря точности и надежности получаемых результатов. Следует, правда, заметить, что эти потери поддаются контролю со стороны разработчика модели.
Дата добавления: 2020-12-22; просмотров: 259; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!