Математические модели дискретных устройств

Математические модели дискретных устройств [c.120]

Анализ дискретных устройств на функционально-логическом уровне требуется прежде всего при проектировании устройств вычислительной техники и цифровой автоматики. Здесь дополнительно к допущениям, принимаемым при анализе аналоговых устройств, используют дискретизацию сигналов, причем базовым является двузначное представление сигналов. Удобно этими двумя возможными значениями сигналов считать истину (иначе 1) и ложь (иначе 0), а сами сигналы рассматривать как булевы величины. Тогда для моделирования можно использовать аппарат математической логики. Находят применение также трех- и более значные модели. Смысл значений сигналов в многозначном моделировании и причины его применения будут пояснены далее на некоторых примерах. [c.120]

Так, в программах смешанного аналого-дискретного моделирования электронных устройств аналоговая часть моделируется с помощью программы анализа электронных схем, а дискретная часть - с помощью программы логического моделирования. Влияние аналоговой части на дискретную отображается в математических моделях путем преобразования непрерывных фазовых переменных в логические переменные в местах сопряжения частей модели, об- [c.279]

В четвертой главе изложены математические модели средств измерений (СИ) количественных величин. Главной особенностью средства измерения, отличающего его от других технических устройств, является способность воспроизводить единицу измеряемой величины. Разумеется, эту единицу величины СИ воспроизводят не идеально, а с некоторым отклонением (погрешностью) от единицы государственного эталона. Эта особенность отражается в математической модели СИ введением коэффициента чувствительности, значение которого равно обратному значению размера единицы величины, воспроизводимой этим средством измерения. Учет инерционных, диссипативных и иных свойств СИ осуществляется совокупностью взаимосвязанных линейных динамических математических моделей линейное дифференциальное уравнение, передаточная, весовая, переходная функции и частотная характеристика. Такое разнообразие динамических математических моделей СИ обеспечивает возможность разработки более простых алгоритмов расчета количественных характеристик погрешности результата измерения. Модель цифрового СИ представлена дискретной весовой функцией. [c.4]

Создание методики автоматического формирования математических моделей систем позволило автоматизировать процедуры анализа и верификации широкого класса технических объектов. Инвариантный характер этой методики обусловил разработку на ее основе методов и алгоритмов, реализованных во многих ПМК проектирования электронных, механических, гидравлических, теплоэнергетических устройств и систем. В данном параграфе рассмотрим основные положения методики формирования непрерывных ММС, а вопросы получения дискретных моделей будут изложены в гл. 4 и 5. [c.27]

Основной вопрос, который возникает при анализе результатов численного моделирования, состоит в том, насколько точно они соответствуют реальной картине течения. При численном решении задач аэрогидродинамики кинематические, динамические, геометрические законы подобия передаются в рамках используемой математической модели, каждая из которых имеет свои ограничения. Точность конечно-разностных методов во многом зависит от дискретного множества (сетки) и от того насколько адекватно сетка отражает картину течения. Возможности алгоритма связаны с методом решения задачи и зависят от класса ЭВМ быстродействия запоминающих устройств и др. Обычно считают, что лабораторные эксперименты правильно воспроизводят физическую картину течения кинематические, динамические и геометрические законы подобия. Из-за конструктивных ограничений результаты получаются в определенном диапазоне определяющих параметров, размеров модели. В этом отношении вычислительный эксперимент обладает преимуществами начальные данные, геометрия моделей, определяющие параметры задачи меняются быстро и легко изменением части программы. Лабораторный и вычислительный, эксперименты дополняют друг друга. Поэтому в рассмотренных задачах (главы III—VI) приведено сравнение экспериментальных и численных расчетов. [c.4]

Большое место в книге уделено алгоритмам параметрической идентификации, методам построения самооптимизирующихся цифровых адаптивных систем управления и вопросам их практического применения. Рассмотрены также некоторые проблемы реализации цифровых систем, в том числе фильтрации помех и учета характеристик исполнительных устройств. Читатель может сделать вывод, что в большинстве случаев синтез дискретных систем не отличается особой сложностью, если в распоряжении проектировщика имеются математические модели объектов управления, причем для построения моделей и расчета управляющих алгоритмов целесообразно использовать те же цифровые вычислители. Следует отметить, что разностные уравнения, описывающие функционирование дискретных систем, значительно проще с точки зрения их анализа и программной реализации, нежели дифференциальные уравнения, применяемые для описания непрерывных систем. [c.9]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...