ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Моделирование как метод динамических исследований из "Практика аналового моделирования динамических систем Справочное пособие " При современном развитии средств вычислительной техники ценность машинного моделирования в инженерных и научных исследованиях динамических систем определяется в первую очередь тем, что оно наилучшим образом помогает осмыслить связь между физической сущностью и математическим описанием процесса при его изучении. Машинные модели служат при этом своеобразным зеркалом , проверяющим гипотезы исследователя, позволяя наиболее гибко использовать его логику и интуицию. [c.5] При определении понятия модель подразумевается, что модель определенным образом изображает поведение объекта или процесса в натуре к служит для его изучения. При этом модель отражает те стороны явлений, которые существенны в данном исследовании, и одновременно дает возможность абстрагироваться от других сторон этих явлений, т. е. опускать несущественные факторы. Следует подчеркнуть, что модель всегда принципиально проще натуры, т. е. точных моделей натуры принципиально быть не может. [c.5] Моделирование состоит в выявлении основных свойств исследуемого процесса, построении моделей и их применении для прогнозирования поведения натуры. Критерием правильности моделирования является практика. [c.5] Ценность методов моделирования состоит в том, что они позволяют существенно сократить и облегчить натурный эксперимент, который часто дорог, сложен или связан с аварийными состояниями, и увеличить достоверность математического описания и расчетов. Моделью могут быть реальное техническое устройство и абстрактное математическое описание, отображающие натуру. Использование технических средств придает моделированию экспериментальный характер, а модельное математическое описание теоретически раскрывает характер явления. На пути от чистого эмпиризма до научного прогноза, основанного на аналитических исследованиях, имеется широкий спектр промежуточных методов, а именно методов моделирования от физического до машинного. Спектр методов моделирования схематически представлен на рис. В.1 и подробно описан в [38]. [c.5] В настоящее время для динамических исследований используются главным образом методы машинного моделирования на основе электронных вычислительных машин цифровых (ЦВМ), аналоговых (АВМ) и аналого-цифровых комплексов (АЦВК). [c.5] Частный случай полунатурного моделирования — тренажеры, где в натуру включается человек. [c.7] Указанные выше виды машинных моделей отражают способы реализации моделирующих устройств, г. е. технических средств представления натуры, в отличие от ее абстрактного представления в виде модельного математического описания, определяемого как математическая модель . [c.7] Чтобы избежать смешения понятий, укажем, что термином математическая модель в данной книге обозначается именно математическое описание, причем наиболее адекватное постановке задачи исследования, т е. отражающее именно те черты, которые важно учесть прн данном исследовании. [c.7] Математические модели можно подразделить на аналитические (построенные по физическим законам, раскрывающим сущность явлений) н имитационные, экспериментально-статистические (наиболее соответствующие набору экспериментальных данных, полученных в результате наблюдений за входными и выходными сигналами системы). [c.7] Место имитационных и аналитических моделей определяется степенью неполноты информации о моделируемом объекте Имитационные экспериментально-статистические модели служат для описания объекта как черного ящика по его внешним характеристикам. Наиболее полная аналитическая модель соответствует белому ящику . При моделировании чаще всего исследуют объекты типа серого ящика . Вследствие этого обоснование достоверности (верификация) математической модели и идентификация параметров моделируемых объектов являются неотъемлемыми этапами применения методов машинного моделиро-вання. [c.7] Искусство моделирования состоит также в том, чтобы с помощью наиболее простых моделей получить правильные результаты. Опытный специалист для понимания сути явления будет стараться свести систему к минимальному числу переменных, наиболее простому математи че-скбму описанию, адекватному поставленной задаче. Моделирование поэтому очень эффективно для постановки новых задач. Вследствие физической наглядности велика и плодотворна роль моделей в учебном процессе и в создании обучающих устройств-тренажеров. [c.8] Характеристики задач, решаемых при машинном моделировании, сведены в табл. В.1. Здесь известные факторы отмечены знаком -f , а неизвестные, искомые в задаче, — знаком . [c.8] Из табл. В.1 видно, что главной задачей моделирования является заДача индуктивная. [c.8] Сравнение цифровых и аналоговых методов машинного моделирования основано на принципиальных особенностях АВМ и ЦВМ. В АВМ решением динамической задачи является переходный электрический процесс, в ЦВМ — вычислительная процедура. [c.9] Основным преимуществом АВМ считают быстродействие и широкий диапазон частот, естественно связанные с параллельной переработкой информации в переходном электрическом процессе. [c.9] Решение многих динамических задач на ЦВМ может производиться только в темпе, замедленном по сравнению с реальным временем протекания явления. [c.9] В ряде практических приложений требуется работа вычислительной машины в реальном масштабе времени или даже в значительно более быстром темпе, позволяющем в малый интервал времени получить и сопоставить между собой множество решений. В этих случаях сказываются преимущества АВМ. Основное преимущество ЦВМ — точность — связано с тем, что машинные вычисления могут быть значительно точнее задания и измерения физических величин. [c.9] Однако в оценке преимуществ и недостатков при выборе метода машинного моделирования не должно быть категорических суждений. Следует иметь ввиду, например, увеличение быстродействия цифровых супер-ЭВМ на пути создания многопроцессорных вычислительных систем конвейерного и матричного типов [28]. Вместе с тем существенно возрастает и точность АВМ, которая ранее ограничивалась прежде всего за счет нелинейных и множительных блоков. Эта проблема решается прн сочетании аналоговых микропроцессоров с цифровыми системами табличного задания нелинейных функций. В пользу аналогового моделирования свидетельствуют и материалы, приведенные в В.2, показывающие, что точность моделирования нельзя отождествлять с точностью численных решений. [c.9] Выбор средств моделирования зависит от требуемого времени решения, точности результатов, эффективности использования затрачиваемого оборудования, квалификации персонала, а также в значительной мере связан с творческими наклонностями исследователя. Для многих исследователей подготовка задачи и вариация различных параметров в процессе работы при аналоговом моделировании оказываются более наглядными и легкими, чем при пользовании ЦВМ. Очень эффективна плавная перестройка аналоговых моделей по частоте при динамических исследованиях. Некоторые предпочитают ручную настройку и даже пайку электронных блоков работе с клавиатурой и программированию, отладке и доводке программ. Составление программы и проверка ее правильности ( доводка программы ) требуют определенной затраты труда и времени. Вместе с тем если программа хорошо отлажена, то моделирование на ЦВМ превращается в хорошо формализуемую, легко осуществляемую процедуру. Аналоговые модели занимают важное мёсто еще и потому, что их работа не связана с выбором вычислительных методов и не зависит от устойчивости и сходимости этих методов, как это имеет место при цифровом моделировании. [c.9] Вернуться к основной статье