Моделирование модели

В процессе построения концептуальной графической модели проектной проблемы осуществляются циклически два типа операций и соответствующих мыслительных процедур конвергенции и дивергенции. В результате дивергенции поисковая задача как бы раздвигается в своих границах, при таком режиме поиска привлекается информация со стороны, подробно анализируются внешние связи, отыскиваются системы со сколько-нибудь полезными характеристиками. Как правило, дивергенция — это основной процесс, связанный с анализом исходной проектной ситуации. Конвергенция (объединение информации в целостные структуры) предупреждает проектировщика от увлечения детализацией, не позволяет уйти от намеченной цели исследования. Главную роль для дизайнера в этом процессе играет метод графического моделирования. Модель в процессе поиска влияет и на дивергенцию, так как последняя осуществляется не простым изменением списка данных задачи, а трансформацией концептуальной модели, добавлением или изъятием определенных целостных блоков информации. [c.75]

Математическое моделирование систем массового обслуживания. Математическое моделирование систем массового обслуживания (СМО) может быть аналитическим и имитационным. При аналитическом моделировании модели СМО могут быть получены при использовании допущений, каждое из которых приводит к уменьшению степени их адекватности. Поэтому, несмотря на то, что аналитические модели очень экономичны, основным универсальным методом исследования СМО является имитационное моделирование. [c.151]

Для определения объемного напряженного состояния всегда необходимо прибегать к моделированию. Модели обычно изготовляются из эпоксидных смол (например, ЭД-6). Исследование напряжений проводится методом замораживания деформаций с последующей распиловкой [c.9]

Под взаимосвязанностью моделей понимается возможность формализованного обмена данными между ними с сохранением смыслового содержания информации. Исходя из прагматических соображений, единая система моделирования должна обеспечивать прозрачность, смысловую ясность и понятность всех данных, отношений и связей в моделях для пользователей системы адаптацию моделей применительно к различным средствам вычислительной техники адаптацию других методов моделирования, моделей и алгоритмов с целью включения их в данную систему моделирования. [c.17]

В алгоритмах смешанного (многоуровневого) моделирования модель БИС может одновременно содержать модели элементов и подсхем на всех уровнях детализации, поэтому информационное согласование уровней является одной из основных задач. В решении этой задачи можно выделить два подхода. [c.150]

При физическом моделировании модель воспроизводит изучаемый процесс (оригинал) с сохранением его физической природы. К этому классу моделей могут быть отнесены, например, модели гидротехнических сооружений в определенном масштабе, самолете (автомашины) в аэродинамической трубе и т. п. [c.90]

Наиболее интенсивно развивалась теория моделей анизотропных дискретных сред в связи с проблемой выявления трещиноватости пород. Этим моделям посвящена гл. 7 в настоящей главе анизотропные среды считаются сплошными. Следует подчеркнуть в обеих главах идет речь об одних и тех же горных породах, и совсем не обязательно геологические среды, рассматриваемые в этой главе как сплошные, должны быть менее пористы (трещиноваты, кавернозны и т. д.), чем те, которые рассматриваются в гл. 7 как дискретные среды. Разница совсем в другом в этой главе свойства породы аппроксимируются моделью, которая не содержит параметров дискретных сред - пористости, проницаемости, размера зерен, характера трещин и т. п. Словесно эти свойства вполне могут быть приписаны рассматриваемой модели, но без включения соответствующих параметров в формализм модели. Та же самая порода будет рассматриваться в гл. 7, если ей приписывается модель, содержащая эти параметры. Более того, если некая геологическая толща существенно анизотропна, то скорее всего к ней будут последовательно применены обе модели на этапе обработки (миграция, определение скоростей) - модель сплошной анизотропной среды, а на этапе интерпретации (определение фильтрационных свойств, связанных с трещиноватостью гидродинамическое моделирование) - модель дискретной анизотропной среды. [c.81]

В зависимости от содержания задачи, которая решается при помощи моделирования, модели экономических процессов можно классифицировать по различным признакам. По функциональному характеру моделируемых процессов (объектов) можно построить модели производственной программы строительной организации, обновления основных фондов предприятия (этапы и объем замены оборудования), распределение в пространстве и времени трудовых ресурсов, транспорта и др. [c.31]

Материальные модели разделяются на модели физические и математические, в связи с чем, говоря о работе с материальными моделями, мы различаем моделирование физическое и математическое. В случае физического моделирования модель воспроизводит изучаемое явление (оригинал, натуру) с сохранением его природы. В случае математического моделирования исследование состояний или Процессов осуществляется путем изучения аналогичных явлений, имеющих иное физическое содержание, но описываемых теми же математическими уравнениями. Примером математического моделирования является исследование движения грунтовых вод по методу электрогидродинамических аналогий (см. 18-11). [c.467]

При автоматизации технологического проектирования необходимо учитывать характер и взаимосвязь большого числа факторов, влияющих на построение технологического процесса и определяющих экономическую эффективность изготовления изделий и их качество. С этой целью проводят структурную и параметрическую оптимизацию технологических процессов и их моделирование на основе структурно-логических и функциональных моделей. [c.5]

Геометрическое моделирование включает решение позиционных и метрических задач на основе преобразования геометрических моделей. Элементарными геометрическими объектами в ММ являются точка, прямая, окружность, плоскость, кривая второго порядка, цилиндр, шар, пространственная кривая и т. д. [c.7]

Математические модели систем машин и станков служат для расчета производительности, надежности и экономической эффективности технологических систем в целом. В основном анализ качества таких систем выполняется с помощью их имитационного моделирования как система массового обслуживания. Составление имитационной модели производится по структурной схеме системы. [c.58]

Далее составляется схема сетевой имитационной модели (СИМ), где отражаются действия с устройствами обслуживания, емкостями и очередями. По СИМ составляется программа моделирования. [c.59]

Примечание. В случае простых компоновок РТК их анализ можно производить с помощью аналитических моделей массового обслуживания. В остальных случаях имитационное моделирование РТК является единственным методом исследования качества полученных проектных решений. [c.59]

Большинство моделей развития усталостных трещин [11, 12, 141, 336, 349, 351, 430] основываются на рассмотрении элементарных актов разрушения в бесконечно малых объемах материала (математических точках). При этом процесс развития разрушения представляется как непрерывный ряд последовательного разрушения точек, образующих траекторию трещины. Как указывалось в гл. 2, подобное моделирование процесса усталостного разрушения не позволяет объяснить имеющиеся экспериментальные результаты., [c.204]

В зависимости от вариантов структур изделия, технологической подготовки, производственной системы, системы эксплуатации и ремонта изделий при моделировании этих объектов используют табличные, сетевые или перестановочные структурные модели п.о ГОСТ 14.416—83. [c.127]

В САПР для каждого иерархического уровня сформулированы основные положения математического моделирования, выбран и развит соответствующий математический аппарат, получены типовые ММ элементов проектируемых объектов, формализованы методы получения и анализа математических моделей систем. Сложность задач проектирования и противоречивость требований высокой точности, полноты и малой трудоемкости анализа обусловливают целесообразность компромиссного удовлетворения этих требований с помощью соответствующего выбора моделей. Это обстоятельство приводит к расширению множества используемых моделей и развитию алгоритмов адаптивного моделирования. [c.143]

Модели в алгоритмической и аналитической формах называют соответственно алгоритмическими и аналитическими. Среди алгоритмических моделей важный класс составляют имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов в объекте при задании различных зависимостей входных воздействий от времени. Собственно имитацию названных процессов называют имитационным моделированием. Результат имитационного моделирования — зависимости фазовых переменных в избранных элементах системы от времени. Примерами имитационных моделей являются модели электронных схем в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений или модели систем массового обслуживания, предназначенные для имитации процессов прохождения заявок через систему. [c.147]

Перечисленные допущения характерны для функционального моделирования, широко используемого для анализа систем автоматического управления. Элементы (звенья) систем при функциональном моделировании делят на три группы 1) линейные безынерционные звенья для отображения таких функций, как повторение, инвертирование, чистое запаздывание, идеальное усиление, суммирование сигналов 2) нелинейные безынерционные звенья для отображения различных нелинейных преобразований сигналов (ограничение, детектирование, модуляция и т. п.) 3) линейные инерционные звенья для выполнения дифференцирования, интегрирования, фильтрации сигналов. Инерционные элементы представлены отношениями преобразованных по Лапласу или Фурье выходных и входных фазовых переменных. При анализе во временной области применяют преобразование Лапласа, модель инерционного элемента с одним входом и одним выходом есть передаточная функция, а при анализе в частотной области — преобразование Фурье, модель элемента есть выражения амплитудно-частотной и частотно-фазовой характеристик. При наличии нескольких входов и выходов ММ элемента представляется матрицей передаточных функций или частотных характеристик. [c.186]

Примером нелинейного элемента является амплитудный модулятор, для которого при функциональном моделировании используют модель в виде [c.187]

Допущения, принимаемые при функциональном моделировании, существенно упрощают алгоритмы получения математических моделей систем (ММС) из математических моделей элементов (ММЭ). Математическая модель системы представляет собой совокупность ММЭ, входящих в систему, при отождествлении переменных, относящихся к соединяемым входам и выходам. [c.187]

Двузначные и многозначные модели. Применение двузначного алфавита приводит к наиболее экономичным алгоритмам моделирования, однако двузначный алфавит ограничивает возможности анализа работоспособности схем. Поэтому чаще используют многозначное моделирование. [c.190]

Система уравнений (4.56) для последовательных /Схем имеет столько решений, сколько устойчивых состояний при заданном U имеет моделируемая схема. Как правило, для анализа синхронных моделей используют методы, позволяющие получить то решение, которое соответствует исходному значению вектора V и заданному входному набору и. Получение такого решения называют синхронным моделированием. [c.192]

Асинхронные модели обычно используют с двузначным или трехзначным представлением переменных. Трехзначное асинхронное моделирование позволяет учесть разбросы задержек распространения сигналов в элементах. Пусть в момент времени ti на вход элемента приходит сигнал, изменяющий состояние элемента с О на 1с задержкой ts, лежащей в интервале [ зтш, /этах]. Тогда в асинхронной модели элемента значение выходной переменной [c.194]

Математические модели функциональных схем цифровой РЭА на регистровом подуровне. Первая особенность ММ на регистровом подуровне связана с разнообразием типов функциональных узлов, рассматриваемых в качестве элементарных при моделировании. Разнообразие типов элементов влечет за собой разнообразие их математических моделей. В ММ элементов могут использоваться различные типы данных, в частности величины булевы, целые, вещественные. Эти величины могут быть скалярными и векторными. Введение векторных переменных позволяет лаконично описывать многоразрядные счетчики, регистры, их входные и выходные сигналы. С помощью вещественных величин и операций над ними, которые присущи алгоритмическим языкам общего назначения, можно описать разнообразные алгоритмы, реализуемые в функциональных узлах различной сложности. [c.195]

Для правильного моделирования объекта необходимо определить все свойства объекта и каждый раз подбирать абстрактную формальную модель, чтобы между объектом и его моделью можно было устанавливать различные виды изоморфизма. [c.216]

Многообразие применяемых методов. Анализ технических объектов в САПР основан на математическом моделировании, т. е. на исследовании проектируемых объектов путем оперирования их математическими моделями. [c.222]

Модели могут быть реализованы не только с помощью физических, но и с помощью абстрактных объектов.. К ним относятся, в частности, математические выражения, описывающие характеристики объекта, моделирования, модели в графических образах — графики, диаграммы, рисунки, блок-схемы алгоритмов и программ расчетов на. ЭВМ, Таким образом, мы П1 иходим к понятию штем ического моделирования в широком слысде-7 приближенному описанию наиболее существенных характеристик физического явления или процесса с помощью математической символики. Современная форма математического моделирования — эта моделирование на цифровых электронных вычислительных машинах (ЭВМ). [c.8]

При моделировании процессов функционирования интегрированной бортовой системы навигации и наведения беспилотного высокоманевренного ЛА на разных этапах могут использоваться несколько моделей гравитационного поля Земли, отличающиеся допущениями относительно формы и распределения масс в теле Земли [6.6]. В этой связи в ПМО реализована иерархическая цепочка классов, реализующая необходимые при моделировании модели геонотенцила. Базовым классом в данной иерархии является абстрактный класс TGraviModel, содержащий только лишь объявление единственного абстрактного метода Extra t, возвращающего значения компонент ускорения, обусловленного гравитационным притяжением Земли в зависимости от текущих координат точки. [c.216]

Используя моделирование и оптимизацию, можно определить наиболее точную модель системы, причем в предположении о линейности модели больше нет необходимости. Такой подход иллюстрирует рис. 2. Разницу между выходными сигналами системы и мрдели, для которой входным сигналом является входной сигнал системы, оценивают с помощью некоторого критерия. Для построения модели используют различные методы моделирования. Модель может содержать непрерывные, дискретные или логические элементы или любую их комбинацию. Для нахождения оптимальных параметров линейной или нелинейной модели со струк- [c.211]

Сплошные модели фундаментально отличаются от моделей, полученных другими способами, например каркасным или поверхностным моделированием. Модели, созданные с применением этих традиционных методов проектирования механической обработки, часто не содержат всей требуемой информации. Под информацией мы понимаем данные, относящиеся к физическим свойствам моделируемого объекта. Например, модель, построенная с использованием поверхностного моделирования, может не содержать информации, достаточной (с математической точки зрения) для вычисления массы конечного изделия. Конечно, массу можно подсчитать, зная объем объекта и плотность материала, из которого он должен быть сделан однако точное определеине 250 [c.250]

П1.8. При возникновении затруднений в объемном представлении изображений чертежа необходимо прибегать к моделированию геометричк.сих образов и пространства, используя как имеющиеся модели, так и подручные средства (например карандаш — в качестве прямой, кусок картона — в качестве плоскости, пластилин — для моделирования различных поверхностей и т. п.). [c.262]

Широкое внедрение в производство и образование электронно-вычистительной техники требуют внесения корректив как в содержание общеинженерных дисциплин, так и в методику их преподавания. Начертательная геометрия как учебная дисциплина должна способствовать глубокому усвоению учащимися ее сущности как науки, изучающей методы геометрического моделирования пространств различного числа измерений и структур, так как построение геометрических или математических моделей является одним из важных этапов автоматизированного проектирования и расчета современной техники, оптимизации технологических процессов, организации и управления производством. [c.6]

При миоговариантном анализе конструкций в основном используются статистические и имптациопные модели. Статистическое моделирование применяется при оценке погрешности позиционирования рабочих органов станков и машин с ЧПУ для формирования требований при проектировании приводов подач, а также для анализа компоновок автоматических линий. По результатам анализа определяются параметры надежности и произ- [c.63]

Величины bi могут колебаться от bimin до imax, что обусловливается видом ограничения, технологическими характеристиками используемого оборудования, материалом заготовки, требованиями к точности и качеству поверхностного слоя обрабатываемых деталей и т. д. Используя подход имитационного моделирования, находят отклонения от оптимальных параметров процесса и целевой функции, полученных по усредненным данным, значений этих же параметров и целевой функции, найденных при условии, что постоянные b в ограничениях модели принимают свои крайние значения. Таким образом, будет m (по числу ограничений) меняющихся факторов, каждый из которых имеет два уровня feimin и [c.80]

Большинство феноменологических моделей, описывающих процесс разрушения, в том числе усталостного, основываются на рассмотрении элементарного акта разрушения в бесконечно малом объеме материала [12, 38, 141, 282, 336, 349, 351]. Такой подход обязательно приводит к постулированию совпадения зон максимального повреждения и разрушения материала. При моделировании развития трещин в сплошной среде, где любой параметр НДС и повреждения относится к материальной точке, разрушение должно пройти через совокупность точек с максимальной повреждаемостью. В целом ряде случаев построенные на этой основе модели не позволяют объяснить существующие экспериментальные данные. Например, известно, что при смешанном нагружении тела с трещиной, описываемом совместным изменением КИН Ki и Ки, фактическое увеличение скорости развития трещины при росте отношения AKnl Ki оказывается существенно выше, чем это следует из НДС (и соответственно повреждения) в точках, через которые пройдет трещина [58]. В предельном случае при нагружении тела с трещиной только по типу II скорость роста определяется величиной максимальных деформаций, локализованных на продолжении трещины, а направление развития разрушения оказывается перпендику- [c.136]

Для описания структуры моделируемого объекта используют структурные модели, а для расчета количественных характеристик — количественные модели. Устанавливают следующий порядок разработки математических моделей отбор элементов объекта моделирования установление отношений между элементами объекта моделирования группирование элементов и отношений выбор класса типовых математических моделей разработка математических моделей отбор количественных характеристик объекта моделирования установление отнои ений между количественными характеристиками группирование количественных характеристик и отношений выбор класса типовых математических моделей разработка количественных моделей. [c.127]

При отсутствии вариантов структур объектов моделирования решеине задач обеспечения технологичности конструкции изделия ведут по табличным моделям. При наличии вариантов структур объектов моделирования по составу элементов автоматизированное решение задач обеспечения технологичности конструкции изделия ведут по сетевым моделям при наличии вариантов структур по составу и взаимосвязям элементов объектов моделирования автоматизированное решение задач обеспечения технологичности конструкции изделия производят по перестановочным моделям. [c.127]

На макроуровне используют математические модели, описывающие физическое состояние и процессы в сплошных средах. Для моделирования применяют аппарат уравнений математической физики. Примерами таких уравнений служат дифференциальные уравнения в частных производных—уравнения электродинамики, теплопроводности, упругости, газовой динамики. Эти уравнения описывают поля электрического потенциала и температуры в полупроводниковых кристаллах интегральных схем, напряженно-деформированное состояние деталей механических конструкций и т. п. К типичным фазовым переменным на микроуровне относятся электрические потенциалы, давления, температуры, концентрадии частиц, плотности токов, механические напряжения и деформации. Независимыми переменными являются время и пространственные координаты. В качестве операторов F и У в уравнениях (4.2) фигурируют дифференциальные и интегральные операторы. Уравнения (4.2), дополненные краевыми условиями, составляют ММ объектов на микроуровне. Анализ таких моделей сводится к решению краевых задач математической физики. [c.146]

Получение моделей элементов (моделирование элементов) в общем случае — процедура неформализованная. Основные решения, касающиеся выбора вида математических соотношений, характера используемых переменных и параметров, принимает проектировщик. В то же время такие операции, как расчет численных значений параметров модели, определение областей адекватности и другие, алгоритмизированы и решаются на ЭВМ. Поэтому моделирование элементов обычно выполняется специалистами конкретных технических областей с помощью традиционных средств экспериментальных исследований и средств САПР. [c.151]

Несмотря на эвристический характер многих операций моделирования имеется ряд положений и приемов, общих для получения моделей различных объектов. Достаточно общий характер имеют методика макромоделирования, математические методы планирования экспериментов, а также алгоритмы формализуемых операций расчета численных значений параметров и определения областей адекватности. [c.151]

Диалоговое моделирование. Наличие в методике макромоделирования эвристических и формальных операций обусловливает целесообразность разработки моделей элементов в диалоговом режиме работы с ЭВМ. Язык взаимодействия человека с ЭВМ должен позволять оперативный ввод исходной информации о структуре модели, об известных характеристиках и параметрах объекта, о плане экспериментов. Диалоговое моделирование должно иметь программное обеспечение, в котором реализованы алгоритмы статистической обработки результатов экспериментов, расчета выходных параметров эталонных моделей и создаваемых макромоделей, в том числе расчета параметров по методам планирования экспериментов и регрессионного анализа, алгоритмы методов поиска экстремума, расчета областей адекватности и др. Пользователь, разрабатывающий модель, может менять уравнения модели, задавать их в аналитической, схемной или табличной форме, обращаться к нужным подпрограммам и тем самым оценивать результаты предпринимаемых действий, приближаясь к получению модели с требуемыми свойствами. [c.154]

Математические модели аналоговой РЭА. Использование рассмотренных положений схемотехнического моделирования для проектирования сложной аналоговой РЭА на метауровне оказывается затруднительным из-за чрезмерно [c.185]

На функционально-логическом уровне необходим ряд положений, упрощающих модели устройств и тем самым позволяющих анализировать более сложные объекты по сравнению с объектами, анализируемыми на схемотехническом уровне. Часть используемых положений аналогична положениям, принимаемым для моделирования аналоговой РЭА. Во-первых, это положение о представлении состояний объектов с помощью однотипных фазовых переменных (обычно напряжений), называемых сигналами. Во-вторых, не учитывается влияние нагрузки на функционирование элементов-источников. В-третьих, принимается допущение об однонаправленности, т. е. о возможности передачи сигналов через элемент только в одном направлении — от входов к выходам. Дополнительно к этим положениям при моделировании цифровой РЭА принимается положение о дискретизации переменных, их значения могут принадлежать только заданному конечному множеству—алфавиту, например двоичному алфавиту 0,1 . [c.189]

Комбинирование моделей и методов — одновременное использование при решении конкретной задачи нескольких разнотипных моделей или методов анализа одинакового целевого назначения. Комбинирование может быть пространственным, если разнотипные модели или методы применяют в разных частях общей модели, или временным, если их применяют на разных этапах вычислительного процесса. Пространственное комбинирование является частным случаем диакоптического подхода, так как подразумевает разделение модели на части (фрагменты). Повышение эффективности при комбинировании моделей и методов основано на использовании наиболее подходящих моделей и методов для данного фрагмента и данного этапа вычислений. Пространственное комбинирование моделей, относящихся к разным иерархическим уровням, называют многоуровневым (или смешанным) моделированием. [c.226]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...