Методы логического моделирования

Методы логического моделирования [c.124]

При вычислении я qT ) даже для небольшого числа J требуется очень большой объем вычислительной работы (сотни тысяч и миллионы логических и арифметических операций). Без существенного риска ошибки в выводах вместо сплошного вычисления вероятностей для всевозможных qY можно воспользоваться методом статистического моделирования, пользуясь соотношениями (6.9), (6.10), (6.11), определив для 500—1000 последовательностей в (6.10) значения Vi в соответствии [c.126]

Методы функционального моделирования, например, с успехом могут быть использованы при создании систем обеспечения качества продукции (см. далее). В этом слз ае в качестве функциональной модели могут быть описаны функции системы обеспечения качества продукции, регламентированных стандартами ISO серии 9000. Разработанная функциональная модель позволяет выявить логические ошибки, допущенные при построении системы обеспечения качества, уточнить распределение полномочий и ответственности, автоматически генерировать отчетные документы по структуре системы. Функциональная модель системы качества продукции описывает сеть процессов обеспечения качества продукции и их интерфейсы, связанные с ними обязанности, полномочия, процедуры и ресурсы, распределение обязанностей и полномочий подразделений и персонала предприятия. При моделировании системы качества также используются информационные модели. [c.11]

Необходимость сначала пройти этап математического моделирования, а затем уже строить теорию консолидации дисперсных систем, диктуется несколькими обстоятельствами. В принципе, можно было бы сразу, используя представления теории фракталов, рассчитать контактное сечение брикета (прессовки), а также распределение в нем плотности, давления и других характеристик. В этом случае адекватность теории проверялась бы традиционным способом путем сопоставления с известными из эксперимента значениями этих характеристик. Но вместе с тем в теории консолидации существует довольно развитая система структурных представлений, которые получены главным образом логически.м путем, поскольку для их непосредственного наблюдения требуются очень тонкие и кропотливые эксперименты. В этом плане математическое моделирование представляет самостоятельный интерес. Необходимо также отметить, что методы математического моделирования на ЭВМ, в теории консолидации вообще и в теории прессования в частности, практически не применялись, Имеющиеся единичные работы посвящены частным технологическим вопросам, таким, например, как подбор параметров диаграммы прессования для конкретного изделия или профиля. [c.60]

В кузнечно-штамповочном машиностроении машины проектируются на разных уровнях, но наиболее распространенным методом является моделирование. При проведении его надо помнить, что моделировать следует не размеры деталей, а процессы, явления, которые происходят в тех нли иных механизмах и их элементах. Для облегчения работы изобретателя созданы специальные руководства, которые вводят в действия изобретателя логическую последовательность и тем сужают поле поиска. [c.555]

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]

Для синхронного моделирования (решения систем логических уравнений) используются итерационные методы простой итерации и Зейделя. [c.251]

Большие значения Гм обусловливают применение для анализа тестов наиболее экономичных методов моделирования логических и функциональных схем. Обычно используют параллельное синхронное трехзначное моделирование. Трехзначный алфавит целесообразен для отбраковки входных векторов Xft, приводящих к состязаниям сигналов в блоке, из-за которых результаты применения теста могут стать неопределенными. [c.259]

Другое направление сокращения времени на проверку корректности решений, принимаемых при функционально-логическом проектировании, связано с методами формальной верификации. В этих методах вместо многократного моделирования схемы при различных тестовых воздействиях выполняют сопоставление проект- [c.132]

Прогнозирование отличается от расчета системы тем, что решается вероятностная задача, в которой поведение сложной системы в будущем определяется лишь с той или иной степенью достоверности и оценивается вероятность ее нахождения в определенном состоянии при различных условиях эксплуатации. Применительно к надежности задача прогнозирования сводится в основном к предсказанию вероятности безотказной работы изделия Я (О в зависимости от возможных режимов работы и условий эксплуатации. Качество прогноза в большой степени зависит от источника информации о надежности отдельных элементов и о процессах потери ими работоспособности (см. гл. 4, п. 5). Для прогнозирования в общем случае применяются разнообразные методы с использованием моделирования, аналитических расчетов , статистической информации, экспертных оценок, метода аналогий, теоретико-информационного и логического анализа и др. [c.209]

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]

На основании принципов построения моделей все методы моделирования Г. М. Добров классифицирует следующим образом [18] Г) логические модели — [c.100]

Метод экстраполяции динамических рядов исходит из допущения, что зависимости, существовавшие в прошлом, сохраняются в будущем. Этот метод может дать правильные результаты только в том случае, когда характер взаимосвязей между экономическими, социальными, техническими и политическими факторами не меняется. Метод экспертных оценок применяется в тех случаях, когда отсутствует необходимая информация или невозможно дать количественную оценку влияния всех факторов на изменение уровня качества. Логические и математические модели — весьма эффективное средство прогнозирования, но для их применения необходима обширная информация о структуре системы, о закономерностях ее развития. Моделирование основано, по существу, на использовании динамической аналогии. Но для конструирования аналоговой системы нужно изучить свойства и взаимосвязи исследуемого объекта. К сожалению, зачастую знания о процессах формирования уровня качества продукции бывают весьма ограниченными, и исследователь вынужден начинать изучение со сбора и обработки первичной информации, построения динамических рядов, группировок, определения факторов, действующих на динамику уровня качества. [c.52]

В гл. IX изложены основные положения метода комбинированных схем, в основе которого лежит создание гибридных систем, состоящих из пассивных моделей и блоков, которые работают по принципу электронного моделирования. При этом основное поле исследуемого явления моделируется на пассивной модели, а электронные блоки служат для выполнения некоторых логических операций и задания дополнительных токов в отдельные точки модели. [c.136]

Другое направление сокращения времени на проверку корректности решений, принимаемых при функционально-логическом проектировании, связано с методами формальной верификации. В этих методах вместо многократного моделирования схемы при различных тестовых воздействиях выполняют сопоставление проектного решения с некоторым эталоном методами, развиваемыми в теории дедуктивных систем. [c.227]

Для исследования коррозии и ее влияния на техническое состояние аппаратурных элементов химико-технологической системы удобно использовать детерминированные по методу описания модели, т. е. модели, заданные логическими, алгебраическими или дифференциальными уравнениями, либо их решениями в виде функций времени и экспериментальными данными испытаний. Целью моделирования в этом случае служит либо итог коррозии (/, Ат, АР, Да и др.), либо изучение кинетики процесса. В технике под скоростью коррозии часто понимают среднюю скорость коррозионного процесса Уср [c.174]

Отыскание точек 1 и 5 передаточной характеристики не представляет труда и потребует, как правило, двукратного анализа статического состояния логической схемы. Число попыток на отыскание точек 6 и 7 передаточной характеристики определяется отношением ширины активной зоны передаточной характеристики к логическому перепаду напряжения на выходе схемы и расположения активной зоны на передаточной характеристике. Это отношение зависит от типа логической схемы и для большинства схем находится в пределах 0,021- 0,14. Следовательно, для отыскания точек 6 и 7 потребуется не более шести попыток, если применить метод половинного деления входного напряжения, при котором каждое последующее значение входного напряжения при моделировании отыскивается по закону [c.109]

В задачах прогнозирования конструкционных материалов важное место занимают методы информационного моделирования. Начальным этапом разработки прогноза логически следует считать стадию ретроспек-230 [c.230]

Применение этих методов к моделированию логических схем удобно проиллюстрировать на гфимере схемы триггера (см. рис. 3.14). В табл. 3.8 представлены значения перел енных модели в исходном состоянии и после каждой итерации в соответствии с методом простых итераций. В исходном состоянии задают начальные (можно произвольные) значения промежуточных и выходных переменных, в данном примере это значения переменных В, Q, Р, А, соответствующие предыдущему состоянию триггера. Новое состояние триггера должно соответствовать указанным в таблице изменившимся значениям входных сигналов Л, S и С. Вычисления заканчиваются, если на очередной итерации изменений переменных нет, что и наблюдается в данном примере на четвертой итерации. [c.124]

Стохастические модели прогнозируют (рис. 10.5) коррозию химико-технологической системы на основе совокупности статистических данных о процессе в условиях эксплуатации. Чем обширнее информация о характере влияния отдельных факторов и больше число аппаратов и коммуникаций химико-технологической системы учтено при анализе, тем точнее будут полученные результаты. Очевидна и сложность реализации схемы прогностического моделирования стохастических методов по сравнению с детерминированными методами. Трудности моделирования коррозионного прогноза стохастическим методом заключаются не только в получении обширной информации о влиянии внешних и внутренних параметров химико-технологической системы на скорость и итог коррозии, в анализе и обработке данных, но и в том, что практически невозможно проследить логическую причинную связь явлений, объективно су-ществуюшую при коррозионном изменении состояния металла. Достоверность результатов прогноза стохастических объектов уменьшается из-за снижения точности прогноза с увеличением времени от предсказания до момента сравнения и корректировки коррозионного прогноза. В меньшей степени этот недостаток присущ регрессивным моделям, полученным с использованием методов планирования эксперимента. [c.185]

Развитие кибернетики и ее методов машинного-моделирования открывает новые возможности в исследовании принципиально сложных процессов, позволяет ставить вопрос о создании алгоритмизированных теорий, в которых аксиоматические и логические построения сочетаются с алгоритмизацией и имитацией отдельных актов общего процесса. Имитационное моделирование на ЭВМ соединяет основные черты двух фундаментальных методов познания экспериментально-наблюдательного и абстрактно-логического, делает возможным проведение экспериментов над абстрактными моделями [224,225]. [c.18]

Поскольку модель ситуации потребления многоярусна и динамична, т.е. может быть ориентирована на воспроизведение разных процессов и действий потребителей во времени, соответственно сложными и многообразными являются и методы построения такой модели, которыми пользуются дизайнеры и эксперты Общая логическая структура модели строится с использованием логико-аналитического метода. Воспроизведение ценностных отношений требует сценарного моделирования процессов поведения и интересов потребителей. Культурно-художественный анализ ситуации потребления требует использования методов художественного моделирования. [c.119]

Методы решения логических уравнений. Анализ переходных процессов в логических схемах выполняют с помо-щь 0 асинхронных моделей (4.56), т. е. на основе асинхронного моделирования. К началу очередного такта ti известны значения векторов внутренних V/= U]<, V2i, Vni) и входных Ui переменных. Подставляя V и U,- в правую часть выражений (4.57), получаем новые значения которые примут внутренние переменные в моменты времени где ТА — внутренняя задержка распространения сигнала Vk в соответствующем элементе схемы. Далее переходим к следующему такту, в котором вычисления по (4.57) повторяются со значениями векторов V и U, соответствующими новому моменту времени (напомним, что время измеряется в количестве тактов). Асинхронное моделирование называют потактовым. [c.250]

Повышение эффективности моделирования логических и функциональных схем. Для повышения эффективности решения уравнений методом Зейделя целесообразно использовать диакоптический подход, в рамках которого итерации выполняются отдельно по фрагментам логической схемы. Введем следующие понятия составной элемент — множество контуров обратной связи, имеющих попарно общие связи фрагмент логической схемы — составной элемент или комбинационная схема, состоящая из взаимосвязанных логических элементов, не вошедших в составные элементы. [c.252]

Математические модели называют функциональными, если они отражают процессы, протекающие в объекте при его функционировании, или структурными, если они отражают топологические или геометрические свойства объекта. Типичными функциональными моделями на микроуровне являются дифференциальные уравнения в частных производных с заданными краевыми условиями. Для их решения в САПР применяют методы конечных разностей или конечных элементов. Функциональные модели на макроуровне представляют собой обыкновенные дуфференциальные уравнения. Наибольшее распространение для их решения получили неявные или комбинированные методы численного интегрирования. Для моделирования на метауровне наравне с обыкновенными дифференциальными уравнениями используют модели массового обслуживания и логические уравнения. [c.80]

Дальнейшее ветвление вариантов происходит за счет возможностей многовариантного построения вычислительных алгоритмов для реализации одних и тех же моделей и методов. Совокупность вычислительных алгоритмов с учетом логических связей между ними и разделения процедур между человеком и машиной можно рассматривать как конечную функциональную (имитационную) модель автоматизированного ПП, готовую к реализации в САПР. Нарастание числа вариантов по мере перехода от семантических моделей к математическим и информационным, а затем к алгоритмическим требует сравнительного анализа этих вариантов и выбора наилучшего. Однако разработка формального аппарата многовариантного синтеза логико-вычислительных алгоритмов ПП для САПР находится в начальной стадии. Отдельные результаты теоретического плана еш,е не привели к созданию и внедрению в инженерную практику формальной методологии синтеза ПП в САПР. Поэтому этап моделирования ПП, очень важный для разработки САПР и их подсистем, все еще выполняется неформально на основе H Ky Vea и опыта проектировщиков ЭМП и разработчиков САПР. [c.118]

Экспериментальный подход использует статистические методы численного анализа ограничений при различных фиксированных входных величинах. Так, например, можно осуществить упорядоченный или случайный перебор точек в допустимом множестве Dz. Если считать, что N — полное число перебираемых точек, а Nj — число точек, в которых нарушается ограничение Hj, то отношение NjIN будет характеризовать вероятность нарушения данного ограничения. При малой вероятности нарущения ограничение можно считать несущественным. Несмотря на логическую простоту, возможности экспериментального подхода также сильно ограничены из-за большой размерности задачи. Поэтому разработку достаточно универсальных, формализованных методов выделения существенных ограничений можно также отнести к числу нерешенных проблем расчетного моделирования ЭМП. [c.123]

Следовательно, синергетика логически связана с теорией нелинейных колебаний и волн, которая ыожет служить общей теорией структур в неравновесных средах. В связи с этим и методы, используемые при изучении нелинейных колебаний и волн, могут применяться и для описания структур в неравновесных средах. Примеры применения теории нелинейных колебаний при математическом моделировании диссипативных систем в окрестностях точки бифуркации даны в [13, 14]. [c.253]

Различают три группы методов прогнозирования общенаучные, интернаучные и частнонаучные. К первой группе относят логические и эвристические средства прогнозирования, применяемые к любым объектам наблюдение и эксперимент, морфологический анализ и синтез, воображение и предположение, индукция и дедукция, аналогия, классификация, генетический метод и т. п. Во вторую группу включают методы, применяемые к объектам более чем одной науки методы экстраполяции и интерполяции, моделирования, ассоциаций, проб и ошибок, математической статистики, теории вероятностей, матричные методы, метод Дельфы, метод ПАТТЕРН и др. В третью группу объединяют специфические методы, основанные на закономерностях или эмпирических формулах какой-либо одной науки. Всего классифицировано более 100 методов прогнозирования. [c.6]

В Дальневосточном политехническом институте и Пензенском заводе-втузе были проведены теоретические исследования математических методов диагностического тестирования логических схем, разработать алгоритмы и программы динамического тестирования и математического моделирования типовых неисиравностей логических схем, а также математические основы динамического диагностирования объектов с регулярной и нерегулярной структурой. Практической реализацией проведенных исследований явились пакеты прикладных программ диагностического тестнроваипя цифровых вычислительных и управляющих устройств. [c.5]

В последние два-три десятилетия внимание исследователей в различных областях науки и техники обращено на использование методологии имитационного моделирования на ЭВМ [1]. В связи с этим интенсивное развитие получают методы планирования математических (машинных) экспериментов на ЭВМ [2]. Это обусловлено мнон еством причин, среди которых, по-видимому, главными являются следующие планирование эксперимента вносит определенную логическую упорядоченность в сам процесс исследования, что в свою очередь позволяет уже на предварительной стадии проектирования (исследовательской) получать наряду с высокими абсолютными результатами представления [c.12]

Метод моделирования основан на изучении внутренней лотки развития объекта прогнозирования, априорном построении моделей, более или менее адекватно отражающих исследуемые технические явления. Эти модели используются затем для прогнозирования развития таких явлений в будущем. В настоящее время распространены логические, математические и информационные модели. Среди методов моделирования с количественной оценкой параметров развития можно отметить математические, к которым относятся статистиковероятностные, экономико-математические и функциональноиерархические методы. [c.16]

Для сокращения времени анализа используют событийный метод. В этом методе событием назьшают изменение любой переменной модели. Собьггий-ное моделирование основано на следующем правиле обращение к модели логического элемента происходит только в том случае, если на входах этого элемента произошло событие, В сложных логических схемах на каждом такте синхронизации обычно происходит переключение всего лишь 2... 3 % логических элементов, и соответственно в событийном методе в несколько раз уменьшаются вычислительные затраты по сравнению с пошаговым моделированием. [c.124]

Математическое моделирование является наиболее совершенным и эффективным методом моделирования, открывая путь для применения современные мощных методов математического анализа, вычислительной математики и программирования при исследовании и оптимизации тевдо-. логических процессов. [c.8]

Использование цифровых вычислительных устройств для анализа, синтеза и моделирования волновых полей служит альтернативой аналоговым методам, в том числе методам физической голографии. Оно обещает реализацию преимуществ, присущих цифровой технике обработки сигналов высокой точности и абсолютной воспроизводимости обработки, простоты изменения параметров и самого алгоритма обработки, возможности реализации сложных нел1шейных и логических преобразований, доступности результатов и простоты вмешательства на любой стадии обработки. Цифровые методы особенно естественны, если требуется получение количественных результатов. [c.4]

Несколько слов уместно сказать здесь об одном общем методе исследования задач механики жидкости и газа, который, правда, насчитывает уже большую историю, но получил наиболее плодотворные применения на 306 протяжении последней четверти века. Это —метод подобия и размерности. Истоки его уходят в XIX в. (и даже в XVIII и XVII вв.). Но тогда он не являлся общим инструментом научного исследования, а лишь использовался в качестве вспомогательного средства в вопросах моделирования. Логические и математические основы метода были подвергнуты серьезному анализу в начале XX в., когда он получил трактовку, близкую к современной. [c.306]

Для старта моделирования вызывается метод Dolt реализующий непосредственно саму задачу моделирования. В данном методе в цикле организован вызов основных выполняемых методов объектов структуры моделирования в последовательности, определяемой целевой задачей моделирования. Помимо этого, здесь же размещаются вычислительные и логические блоки, формализующие специфику задачи моделирования. Так, например, в случае решения задачи моделирования управляемого движения ЛА на каждом шаге моделирования, имитирующем функционирование всех подсистем, для текущего момента времени F urTime происходит следующее. [c.246]

Книга освещает современное состояние нового важного технического направления — автоматической диагностики неисправностей цифровых ЭВМ. В ней рассмотрены различные методы синтеза тестов и вопросы моделирования отказов в логических схемах вычислительных машин. Подробно описана структура программы Последовательный анализатор , генерирующей тесты, а также методы обнаружения неисправностей при помощи специальных диагностических словарей. Книга служит хорошим дополнением к монографии Ф. Селлерса и др. Методы обнаружения ошибок в работе ЭЦВМ , выпущенной в русском переводе ( Мир , 1971). Предназначена для инже-неров-программистов, занятых проектированием тестов для дискретных схем автоматики и вычислительной техники, специалистов по ЭЦВМ. Может быть использована в качестве учебного пособия для студентов технических вузов. [c.208]

АБД участвует в логическом проектировании транзакций межузлового обновления, чтобы упростить решение проблем синхронизации. Для получения оптимального решения может потребоваться применить методы моделирования. Здесь СССД оказывает вполне определенную помощь, предоставляя и метаданные для проектирования баз данных, и соответствующие сведения об узлах. [c.246]

Другой аспект, по которому можно сопоставить два рассматриваемых метода, это различие в способе хранения модели в базе данных. В С8С-методе модель хранится в виде комбинации данных и логических процедур (булева модель). При этом требуется меньше памяти, но большим оказывается объем вычислений для воспроизведения модели и ее изображения. В противоположность этому система с В-представлением хранит точное описание границ модели. Здесь нужно больше памяти, но не требуется почти никаких вычислений для воссоздания изображения. Относительным достоинством систем с В-представлением является сравнительная простота преобразования граничного представления в соответствующую каркасную модель и обратно. Причина такой простоты заключается в том, что описание границ подобно описанию каркасной модели, а это облегчает преобразование моделей из одной формы в другую. Указанное достоинство делает недавно израбо-танные системы объемного моделирования с В-представлением сов- [c.147]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...