Простейшие системы моделирования

Первые системы логического моделирования содержали в себе описания только примитивных вентилей, таких как И, И-НЕ, ИЛИ, ИЛИ-НЕ и др. Такие инструменты назывались простейшими системами моделирования. Позже некоторые системы стали поддерживать описания более сложных логических функций, таких как D-триггеры. В этом случае функция G4 = DFF, представленная на Рис. 8.2, реализуется с помощью собственного внутреннего описания. [c.122]

Простейшие системы моделирования 122 Простые ПЛУ 18, 37 Процедурный 266 [c.404]

Здесь и в дальнейшем в качестве примеров рассматриваются весьма простые системы. Это сделано для того, чтобы результаты статистического моделирования можно было проверить с помощью аналитических алгоритмов. [c.166]

С появлением первых ПЛИС в 1984 году по вполне естественным причинам их технологии проектирования были основаны на существующих схематических подходах проектирования заказных микросхем. Несомненно, сходство первых этапов проектирования заключалось в том, что программный блок описания схемотехнических изображений использовался для представления устройства в виде набора простейших логических вентилей и функций, а также для создания соответствующей таблицы соединений. Как и раньше, эта таблица использовалась системой моделирования для функциональной верификации устройства. [c.128]

Возможно, что наличие RTL-описания микропроцессора обеспечит самый простой вариант проверки, так как в этом случае все действия выполняются в системе логического моделирования. Одним из недостатков этого метода является то, что для реализации простейших задач микропроцессор выполняет огромное количество внутренних операций. Другими словами, работа системы моделирования будет чрезвычайно медленной. Читатель, вы будете безмерно счастливы, если удастся смоделировать 10...20 системных тактов за секунду реального времени. [c.208]

Таким образом, автоматизированное проектирование требует смещения акцентов в образовании инженера. Если вся система подготовки дизайнеров подчинена формированию изобретательского мышления, то подготовка инженера ориентирована в основном на разностороннюю аналитическую подготовку. Система образования инженера входит в противоречие с требованием формирования целостного мышления. Поэтому неудивительна изобретательская бесплодность основной массы выпускников вузов технического профиля [4]. Попытки дать студентам-старшекурсникам на занятиях по пространственно-графическому моделированию задачи с неопределенными и неполными условиями приводят к непониманию их смысла. Требуется специальная подготовка студентов к самой простой проблемно-ориентированной деятельности. [c.26]

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]

Для облегчения определения метрических соотношений на изображении такие модели было предложено делать на основе одного кубического модуля. Из непроизводного модуля производные элементы выполняются путем последовательной склейки , их друг с другом. Единая модульная система объектов выбрана с учетом простоты реализации их изображения на ЭВМ в интерактивном режиме. Удобство модульного комплекса заключается прежде всего в, возможности моделирования большого количества задач, значительно дифференцированных по своей трудности. Уже на этапе анализа можно реализовать несколько уровней сложности объекта. Наиболее простые детали соответствуют плоской структуре, сложные — трехмерной пространственной структуре первого и второго порядка (рис. 4.6.3). [c.172]

Использование ММ объекта в виде системы дифференциальных уравнений в частных производных возможно только для очень простых технических систем, и даже в этом случае порядок аппроксимирующей алгебраической системы уравнений при моделировании в трехмерном пространстве может достигать 10 и более. Поэтому при моделировании на макроуровне в технической системе выделяются достаточно крупные элементы, которые в дальнейшем рассматриваются в виде неделимой единицы. Непрерывной независимой переменной остается (в сравнении с моделированием на микроуровне) только время. Математической моделью технической системы на макроуровне будет система ОДУ. [c.66]

Как видно на примере даже простейшей СМО, для моделирования необходимо составление алгоритма, синхронизирующего события, происходящие в системе, и выявляющего события, которые должны быть очередными. Продвижение текущего модельного времени удобно выполнять с помощью событийного метода, заключающегося в составлении для всех генераторов заявок и обслуживающих аппаратов списка будущих событий (СБС). Момент наступления текущего события в СМО определяется минимальным значением момента времени из списка будущих событий. Кроме событий, непосредственно влияющих на работу системы, в СБС заносятся также моменты времени печати статистических сведений и окончания моделирования. [c.152]

Уравнения, определяющие оба поля, в безразмерном виде будут, очевидно, совершенно тождественны. Безразмерные граничные условия будут тождественны только в том случае, если ими непосредственно определяется поле искомой величины на границах системы, т. е. в случае, если тепловая задача поставлена в граничных условиях первого или второго родов. Электрическая аналогия является очень эффективным средством экспериментального исследования. Замещение исследуемого процесса его электрической аналогией, как правило, создает существенные преимущества. Электрическая модель с заданными геометрическими и физическими свойствами, а также режимные условия, обычно легко реализуются. Все необходимые измерения осуществляются сравнительно просто и с очень высокой степенью точности. Особенно важное значение электрическое моделирование приобретает при исследовании сложных нестационарных процессов. [c.138]

В универсальные программы анализа включены собственные средства построения геометрической модели изделия. Однако возможности геометрического моделирования этих пакетов намного слабее по сравнению с программными системами проектирования, так как с их помощью могут решаться задачи твердотельного моделирования сравнительно простых форм. [c.57]

Авторы публикации [48] отмечают общий недостаток этих классификаций, заключающийся в том, что моделирование неправомерно противопоставлять методам экстраполяции. Действительно, экстраполяция тенденций, как обязательное условие, предполагает построение адекватной математической модели. Однако при простой экстраполяции эта модель строится в системе координат прогнозируемый параметр — время , в то время как моделирование представляет собой создание некоторой логической или информационной 22 [c.22]

Первым этапом методики прогнозирования является разработка математических моделей агрегатов-источников БЭР и утилизационных установок для возможных стратегий перспективного развития. Математические модели технологических процессов строятся на основе данных статистического анализа или с использованием математических соотношений, вытекающих из физической природы процессов (уравнений материального, теплового баланса и т. п.). При этом простые аналитические модели позволяют вчерне разобраться в основных закономерностях явлений, а любое дальнейшее уточнение может быть получено статистическим моделированием. В этом заключается дуализм использования математических моделей технологических процессов, которые, с одной стороны, являются неотъемлемой частью всего комплекса методов принятия решений в условиях неопределенности, а с другой стороны, будучи использованы в качестве самостоятельных объектов исследования, эти модели позволяют получить ряд полезных результатов. Путем варьирования различных параметров (входных по отношению к моделируемому процессу) может быть оценен целый ряд функциональных зависимостей, а также получаемые при возмущениях на входе изменения параметров на выходе системы (к которым относятся, в частности, удельные показатели выхода и выработки энергии на базе БЭР). [c.269]

Под термином моделирование понимаются методы экспериментального исследования, основанные на замещении конкретного исследуемого объекта другим, ему подобным, называемым моделью. Моделирование применяется в тех случаях, когда целью исследований является изучение вполне конкретных закономерностей физического, химического, механического или какого-либо другого явления, развивающегося в системе с определенными геометрическими, физическими, химическими, механическими свойствами при конкретных режимных условиях. В простейшем случае модель воспроизводит изучаемое явление и сохраняет его физическую природу и геометрическое подобие, в более сложном — геометрическое подобие не обязательно, ко модель построена таким образом, что позволяет решить поставленную задачу. Примером могут служить электрические модели механических систем, где отсутствуют какие-либо видимые геометрические сходства, а моделирование осуществляется за счет тождественности уравнений, описывающих одинаковым образом явления, имеющие разную физическую природу. [c.5]

Вместе с тем встречаются случаи, когда влияние различных дополнительных факторов перекрывает влияние основных факторов. Трудно подыскать явления другой физической природы, в которых комплекс одновременно протекающих процессов был бы аналогичен комплексу процессов, протекающих в другой системе. Так, например, тепловые и упругие состояния подобных тел сравнительно просто моделируются с помощью электрических аналогий или мембранной аналогии. Это объясняется тем, что используются простые исходные зависимости. В случае исследования предельных состояний материалов при их разрушении этих зависимостей недостаточно, поскольку в отличие от уравнений упругости, однозначно связывающих деформацию с напряжениями, уравнения предельных состояний зависят от многих индивидуальных свойств, характерных для различных видов материалов, таких, как пластичность, зависимость прочности от вида напряженного состояния, объема материала, пористости, структуры и т. д. В таких случаях трудно подыскать явления другой физической природы, которые могли бы служить надежным аналогом, пригодным для исследования количественных закономерностей. Тогда моделирование приходится проводить с использованием явлений той же физической природы и часто не на модельных, а на реальных материалах. При этом представляется возможность исследования влияния на ход процесса небольшого количества факторов при сохранении подобия большинства параметров, характеризующих систему. [c.117]

Результатами решения этих задач являются сведения о динамических нагрузках в элементах и звеньях системы привода, о пиковых значениях токов, напряжений, давлений в двигателях и системах управления, т. е. о величинах, определяющих работоспособность и надежность систем сведения о точности воспроизведения заданных траекторий и положений рабочих органов сведения о временах протекания переходных процессов сведения о характере колебательных процессов и т. д. Для обработки результатов моделирования и получения на их основе простых соотношений, связывающих показатели динамического качества системы привода с конструктивными параметрами ее элементов, применяется аппарат вторичных математических моделей (ВММ). Для получения ВММ исходная математическая модель (ИММ), т. е. система уравнений движения объекта, исследуется на ЭВМ по определенному плану при различных сочетаниях параметров. Зафиксированные в машинных экспериментах результаты обрабатывают либо методами множественного регрессионного анализа, либо с помощью алгоритмов распознавания образов. В первом случае получают количественные соотношения, позволяющие определять динамические показатели системы в функции ее параметров. Во втором случае получают выражения для качественной оценки соответствия изучаемого объекта заданному комплексу технических требова- [c.95]

Выше рассмотрены схемы моделирования динамической характеристики двигателя в простейших случаях, когда переходные процессы в двигателе описываются системой линейных дифференциальных уравнений. Пределы применимости линеаризованных динамических характеристик рассмотрены в гл. I. [c.344]

Рис. 95. Моделирование динамических процессов машинного агрегата с простой разомкнутой цепной механической системой

Таким образом, исследование колебательных процессов даже в простейшем одноступенчатом редукторе сводится к интегрированию чрезвычайно громоздкой системы дифференциальных уравнений. Несмотря на то, что эти уравнения линейны, их аналитическое решение оказывается практически невозможным. Относительно сложно осуществить решение такой системы и на электронных моделирующих машинах. На рис. 7. 3 показана схема электронного моделирования упрощенного варианта рассматриваемой задачи [19]. Здесь были приняты серьезные допущения (относительные перемещения колес за счет поворота их дисков и прогиба валов распределялись как при статическом нагружении, не 244 [c.244]

Одновременно с этим следует отметить и недостатки метода светового моделирования. К ним относится прежде всего то обстоятельство, что на световой модели относительно просто можно задать светимость поверхности (соответствующую поверхностной плотности собственного излучения граничной поверхности исследуемой системы) и нельзя задать в явном виде объемные и поверхностные плотности результирующего излучения. Кроме того, при моделировании собственного излучения ослабляющей среды излучающие объемные зоны имитируются на модели с помощью излучения поверхности, ограничивающей моделируемую объемную зону [Л, 27, [c.298]

При этом вся сложность решения перекладывается на отыскание обобщенной резольвенты Г°(М, Р), определяемой рядом (7-68). Однако нахождение Г°(М, Р) между двумя любыми точками излучающей системы М н Р может быть осуществлено достаточно просто с помощью светового моделирования. [c.320]

Аналогичные вспомогательные модели могут быть построены и для других технических и организационных решений. Естественно, любая модель проще моделируемого ею процесса в силу того, что она отражает лишь те его стороны, которые наиболее важны для целей моделирования. Однако степень упрощения неодинакова для систем (или моделируемых процессов) различной сложности. На уровне простых систем модель и моделируемая система могут иметь аналогичную форму, т. е. [c.587]

Достаточно общие методы и теория математического моделирования таких сложных объектов, как тепловая схема, должны разрабатываться с применением современных мощных вычислительных устройств. В этом случае отпадает необходимость в сложной и кропотливой работе, связанной с компактным представлением информации в памяти ЭЦВМ. Применение универсальных машинных языков облегчает составление программ и делает их легко обозримыми. Появляется возможность разработки автоматических программирующих программ, которые позволят исследователю при расчете каждой конкретной схемы давать о ней информацию в простой и удобной форме. Кроме того, представляется возможным поручить машине поиск оптимального направления расчета общей системы уравнений и неравенств, соответствующих схеме, использовав при этом строгие математические приемы. [c.57]

Во-вторых, использование безразмерной формы записи дифференциальных уравнений и краевых условий позволяет сделать следующий шаг по пути обобщения явлений переноса для большой группы взаимосвязанных явлений переноса системы дифференциальных уравнений оказываются тождественными, а физический смысл соответствующих безразмерных коэффициентов аналогичным. Следовательно, создается возможность научно обосновать моделирование нестационарных взаимосвязанных процессов, т. е. исследовать и отрабатывать режимы сложных и дорогих процессов на основе изучения относительно более простых и дешевых аналогов. [c.113]

Поскольку при решении нелинейной задачи стационарной теплопроводности моделирование нелинейных граничных условий типа (IX.1) можно осуществить другими, более простыми средствами рассмотрение следящей системы не вызвано необходимостью, а ско рее носит иллюстративный характер, раскрывая возможности метода [c.123]

Моделирование воздушной системы охлаждения газотурбинной установки является задачей более простой, чем исследование распределения расходов пара в паровой турбине, так как в этом [c.232]

Наиболее просто системы массового обслуживания моделируются с помощью языков GPSS, BOSS. В ЭНИМСе при имитационном моделировании станочных систем используют язык GPSS [50]. С помощью этого языка можно реализовать блоки или агрегаты реальной системы в виде устройств обслуживания, емкости и очереди. Устройство обслуживания обеспечивает обработку одной заявки, например, транспортное устройство, перевозящее одну партию деталей или станочный модуль, обрабатывающий эту партию деталей емкости обрабатывают несколько заявок (автоматизированный склад, робототехнический комплекс, обрабатывающий несколько партий деталей). Исходные данные программы формируются в виде массивов данных, описывающих входные потоки заявок. Для расчета параметров станочных систем с учетом надежности используются потоки отказов. Работы по восстановлению оборудования учитываются с помощью устройств обслуживания отказов. Когда при поступлении очередной заявки устройства обслуживания и емкости оказываются занятыми обработкой предыдущей заявки, организуется очередь. После выполнения заявки очередь, в которую входила заявка, уменьшается на фиксированное целое число. [c.181]

Наиболее простая задача моделирования сил возникает при плоскопараллельном движении тела. Вклад в это движение вносят проекции локальных сил воздействия среды лишь на плоскость движения, Эта система плоская и приводится либо к одной результирующей силе либо к паре сил с результирующим моментом М, [c.14]

Давайте рассмотрим, что произойдет, если к входу логического вентиля (или более сложной функции) приложить короткий импульс. Под коротким мы будем подразумевать импульс, длительность которого меньше времени задержки прохождения сигнала через вентиль. Следует заметить, что первые логические элементы в основном использовались в простых микросхемах транзисторнотранзисторной логики (ТТ1), которые располагались на печатной плате. Эти микросхемы имели свойство поглощать (или отбрасывать) поступающие на них короткие импульсы, что и имитировали системы моделирования. Описания этих процессов стали называть моделью инерционной задержки. В качестве простого примера давайте рассмотрим два положительных импульса длительностью 8 пс и 4 пс, приложенных к буферному логическому элементу, у которого время задержки по фронту и по спаду в форме мин ном макс равно 6 пс (Рис. 19.6). [c.248]

Другая форма контроля временных параметров, известная как динамический временной анализ, или DTA — dynami timing analysis, в наши дни не очень-то популярна и упомянута здесь для полноты обзора рассматриваемых средств. Эта форма проверки основана на использовании системы событийного моделирования, и в процессе работы использует набор тестов. В отличие от стандартной системы событийного моделирования, которая использует одно из значений задержки, т. е. минимальное (мин), номинальное (ном) или максимальное (макс), для каждого пути прохождения сигнала, динамический анализатор работает с парой значений задержки, т. е. мин ном, ном макс или мин макс). Например, рассмотрим, как две системы моделирования оценят работу простого буферного вентиля (Рис. 19.14). [c.258]

В качестве простого примера применения динамической формальной верификации рассмотрим память типа FIFO (очередь вида первым пришёл, первым вышел ), в которой состояния заполнена и пустая могут считаться тупиковыми ситуациями. Для заполнения такой очереди потребуется много тактов, поэтому состояния заполнена можно достичь с помощью системы моделирования. Но точная оценка утверждений/свойств, связанных с этими тупиковыми ситуациями, например факт того, что в память FIFO невозможно записать какие-либо данные, пока не освободится место, лучше всего достигается с помощью статических методов. [c.268]

Язык моделирования должен иметь удобные синтак-сическне средства для быстрого и простого описания моделируемой системы. Формализованное описание моделируемой системы на языке моделирования позволяет выявить ряд свойств системы, которые трудно обнаружить без формализованного описания. [c.352]

При моделировании механических колебаний системы с любым числом степеней свободы вводится шесть масштабных коэффициентов и три индикатора тдобия, так же как и в случае системы с одной степенью свободы. Это объясняется тем, что сложные системы составляются из нескольких простых систем, которые подобны как в отдельности, так и в целом, если соблюдено подобие сопряжения простых систем и граничные условия. [c.227]

Разнообразие графиков процесса (рис. 5.1) показывает большую информационную емкость этой простейшей модели. Возможность непосредственного наблюдения за реакцией исследуемой системы на введенное внешнее воздействие является привлекательной чертой моделирования на аналоговых вычислительных машинах (АВМ), и не-сомненно, способствует развитию профессиональной интуиции у студентов. [c.203]

Метод исследования рычажных механизмов. Нил е описывается применение общей программы и решаются три примера для пояснения и подтверждения обоснованности результатов. Ввиду простоты геометрии, легко поддающейся моделированию, для первого примера выбран рычал<ный механизм, показанный на рис. 1, а. Но это не является строго необходимым, так как и сложные механизмы могут быть сведены к диаграммам линий-векторов достаточно простых форм. Топология механизма такова вращательная—шаровая—шаровая—спиральная (винтовая). Пользуясь системой изображения теоретических звеньев ири помощи единичных линий-векторов а и их вращающихся или скользящих осей при помощи единичных линий-векторов s, можно представить механизм как схему линий векторов, показанную на рис. 1, б. Чтобы нояснить способ изображения, те же самые линии-векторы на рис. 1, а показаны штриховыми линиями. В операциях кватернионов повсюду соблюдается общепринятое правило правой резьбы и удовлетворяются следующие равенства [c.287]

В целом результаты моделирования адаптивной системы прог-рам.много управления шаговыми двигателями манипуляционного робота свидетельствуют о ее эффективности и возможности простой нрограммно-аппаратной реализации на базе управляющих микроЭВМ или микропроцессоров. Введение элементов (алгоритмов) адаптации в систему программного управления расширяет функциональные возможности и повышает надежность роботов с шаговыми приводами. [c.158]

В настоящее время наибольшую сферу применения в управлении машиностроительными предприятиями (объединениями) имеют простейшие приложения методов статистического контроля качества, теории массового обслуживания, сетевого планирования и управления. В последние годы завоевывают популярность методы имитации производственных процессов — статистическое моделирование и системная динамика. Разработанный лауреатом Ленинской премии академиком Л. В. Канторовичем метод линейного программирования на деле оказался пригодным не только для непосредственного планирования и распределения ресурсов, но и для расчета экономических по казателей — нормативов эффективности ресурсов и планово-расчетных цен [23], Эти экономические индикаторы указывают производственным подразделениям направления наиболее эффективного с позиций народного хозяйства использования ограниченных ресурсов и дают возможность построения системы взаимных внутриобъединенческих расчетов, заинтересовывающих подразделения в выпуске нужной народному хозяйству продукции. [c.97]

Теоретической предпосылкой для теплового моделированин является наличие соответствующего математического описания исследуемого явления в виде системы уравнений и условий однозначности, Согласно третьей теореме подобия М. В. Кирпичева, явление в модели будет подобно исходному явлению, если оба они подчиняются одинаковым по физическому содержанию и форме дифференциальным уравнениям и одинаковым яо физическому содержанию и форме записи уравиениям, определяющим условия однозначности. Применительно к процессам конвективного теплообмена это означает, что рассматриваемые явления протекают в геометрически подобных системах, имеют подобное распределеняе скорости и температуры во входных сечениях геометрических системах, подобное распределение полей физических параметров в потоке жидкости. Кроме того, одноименные, определяющие критерии подобия для явления-модель и явления-образец должны быть численно одинаковыми. Перечисленные условия подобия являются необходимыми и достаточными. Практически точно удается осуществить не все перечисленные требования при моделировании явлений. Геометрическое подобие модели и образца и подобное распределение скоростей во входном сечении может быть выполнено относительно просто. Подобное распределение температуры в жидкости при входе в модель выполняется также достаточно легко, если задается постоянное распределение температуры м скорости при входе в модель. Наоборот, осуществление подобного распределения температуры в жидкости у поверхности нагрева в модели и образце является весьма трудной задачей, хотя и возможно путем применения различных способов обогрева поверхности. Для расчета средств обогрева поверхности нагрева необходимо выбрать перепад между температурами поверхности нагрева и омывающей ее жидкостью в модели. При развитом турбулентном движении указанный температурный перепад непосредственно в критерий подобия не входит. Поэтому опыты можно производить и при таком значении температурного напора, которое обеспечивает необходимую точность его измерения. [c.311]

Машинным (вычислительным) экспериментом наз. расчёт матем. модели явления, построенной на основе науч. гипотезы. Если в основу модели положена строгая теория, то машинньп] эксперимент оказывается просто расчётом. В тех же случаях, когда система становится настолько сложной, что невозможно учесть все связи, приходится создавать упрощённые модели системы и проводить машинный эксперимент. Он в любом случае пе может служить доказательством истинности модели, поскольку в его основу положена гипотеза, к-рую можно проворить только при сопоставлении результатов моделирования с экспериментами на реальном объекте. Однако роль маишнного эксперимента иногда очень важна, ибо в результате можно отбросить заведомо ложные варианты либо сравнить по те.м или иным критериям разл. варианты подлежащих исследованию процессов. [c.16]

Численное моделирование в М. д. м. С помощью адекватного метода вычислит, математики численно интегрируют ур-ния движения классич. механики для всех частиц системы при задайных потенциалах межчастичных взаимодействий, внеш. полях, связях, начальных и граничных условиях. В простейшем случае одно- [c.196]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...