Объект моделирования

Большое внимание при моделировании уделяется выбору языковых средств. В настоящее время имеется большое число специализированных языков моделирования, поэтому для определения лучшего языка при конкретных приложениях возникают серьезные трудности. Выбор языка программирования для описания имитационных моделей в первую очередь определяется постановкой задачи, когда учитываются характеристики объекта моделирования, тип разрабатываемой модели, условия проведения эксперимента. [c.352]

Наконец, покрытия с реакционным образованием фаз — жидкой матричной пли пленочной, образующейся за счет контактно-эвтектического плавления или на поверхности частиц из продуктов окисления кислородом воздуха, и твердой дисперсной — являются сложнейшими объектами моделирования. [c.33]

Рассмотрим основные понятия, относящиеся к математическому моделированию объектов. Слово объект будем понимать в широком смысле как объект моделирования . Объекты могут быть статическими или динамическими в зависимости от их свойств и целей моделирования. [c.41]

Для того чтобы с помощью вычислительных машин найти реакцию системы Y(x), необходимо разработать алгоритм численного решения системы уравнений (6-1). Математическая модель и алгоритм решения тесно связаны. Численное решение основано на приближенном представлении операторных уравнений, составляющих математическую модель. Чем полнее и точнее описываются процессы в объекте моделирования, тем сложнее будут уравнения и алгоритм численного решения, тем больше объем исходной и перерабатываемой информации. При ограниченной производительности вычислительных машин приходится искать компромиссное решение между естественным стремлением к уточнению описания и возможностями реализации модели. Важное значение имеет при этом форма, в которой записаны уравнения и ищутся решения. Известно, что математически эквивалентные формы задания исходных уравнений приводят 5 67 [c.67]

Модель. Для изучения и выявления закономерностей процессов обработки деталей часто прибегают к их исследованию с помощью моделей, отражающих основные свойства объектов моделирования. Изучение свойств объекта моделирования с помощью анализа аналогичных свойств его модели представляет собой процесс моделирования. Различают физические и математические методы моделирования. Физическое моделирование предназначено для исследования натурных моделей подобия, воспроизводящих объект моделирования в меньшем масштабе. Математическое моделирование основано на том, что реальные процессы в объекте моделирования описывают определенными математическими соотношениями, устанавливающими связь между входными и выходными воздействиями. Математическое моделирование, сохраняя основные черты протекающих явлений, основано на упрощении и схематизации. Математические модели являются моделями неполной аналогии. [c.19]

Для успешного использования модели необходимо, чтобы она количественно и качественно верно описывала свойства объекта моделирования, т. е. она должна быть адекватна. [c.19]

Модели смешанного типа для решения технологических задач строят на основании описания физических процессов в объекте моделирования, однако ряд коэффициентов определяют экспериментально. [c.19]

Р > G и / , — максимальные значения соответствующих параметров объекта моделирования и модели. [c.233]

При отсутствии или весьма ограниченном объеме теоретических сведений о моделируемом объекте, когда неизвестен даже ориентировочный вид соотношений, описывающих его свойства, уравнения математического описания могут представлять собой систему эмпирических зависимостей, полученных в результате статистического обследования объекта. Модели обычно имеют вид корреляционных или регрессионных соотношений между входными и выходными параметрами. Вывод указанных соотношений возможен лишь при наличии действующего объекта, который допускает выполнение определенного объема экспериментальных исследований. Недостатком таких моделей является относительная узость области изменения их параметров, расширение которой связано с серьезным усложнением зависимостей. Разумеется, подобные модели не отражают физических свойств объекта моделирования, поэтому результаты, полученные для одного объекта, не могут быть распространены на другой, даже близкий по структуре. [c.54]

Испытания полигармонической вибрацией, широкополосной случайной вибрацией, узкополосной случайной вибрацией с переменной средней частотой спектра позволяют имитировать реальный вибрационный процесс [1, 2]. Не только общий характер, но и распределение искусственно воспроизводимых вибраций в пространстве и во времени должны соответствовать вибрациям при эксплуатации объекта. Моделирование эксплуатационных вибрационных состояний и выбор рациональных стратегий их воспроизведения в лабораторных условиях рассмотрены в следующей главе. Остальные главы посвящены способам осуществления, техническому и программному оснащению различных видов виброиспытаний. [c.421]

Инвариантность критериев подобия П21 Пз,. .., П5 для модели и натуры, которая следует из условий (2.18), равносильна требованию геометрического подобия объектов моделирования. [c.41]

Основной целью введения векторных единиц длины является расширение возможностей моделирования физических процессов и явлений. Вместе с тем использование данного приема приводит к отказу от геометрического подобия объектов и переходу к моделированию на основе аффинного соответствия модели и натуры. Этот результат может рассматриваться как следствие введения трех независимых единиц измерения длины (трех масштабов длины) для описания пространственных свойств объектов моделирования. [c.68]

В случае геометрического подобия объектов моделирования (ft,i == Q критерии (5.44) совпадают с соответствующими критериями подобия массивных тел. [c.104]

Модель. Для изучения и выявления закономерностей процессов изготовления деталей часто прибегают к их исследованию с помощью моделей, отражающих основные свойства объектов моделирования. Изучение свойств объекта моделирования с помощью анализа аналогичных свойств его модели представляет собой процесс моделирования. Различают физические и математические методы моделирования. [c.28]

Математическое моделирование основано на том, что реальные процессы в объекте моделирования описывают определенными математическими соотношениями, устанавливающими связь между входными и выходными воздействиями. Математическое моделирование, сохраняя основные черты протекающих явлений, основано на упрощении и схематизации. Математические модели являются моделями неполной аналогии. [c.28]

Каждый ЭПС описывается некоторым набором технологических характеристик X, определяющих возможность совместного использования с другим, то есть Э Х)и- Технологическая операция О/ выделяет в производственной среде множество ЭПС, необходимых для ее выполнения Of. Э , Э , с Э . Следовательно, объектами моделирования являются производственная среда и множество технологических операций. [c.413]

В качестве объекта моделирования рассмотрен резервуар с рабочим объемом 100 000 м , высотой борта 18 м и диаметром 94 м. Два ветровых кольца жесткости расположены на уровнях 13 и 17 м. Стенка резервуара имеет кусочно постоянную толщину 32 мм у основания и 12 мм у верхней кромки. Материал стенки борта резервуара — сталь с пределом текучести 415 МПа при 20 °С. [c.261]

Разработка условий подобия позволяет проводить физические исследования на моделях уменьшенных масштабов, что весьма желательно с экономической точки зрения, однако следует иметь в виду, что использование моделей малых размеров может привести к появлению у модели свойств, не присущих объекту моделирования. И, наоборот, некоторые свойства объекта при переходе к модели могут оказаться настолько ослабленными, что их проявление уже нельзя будет зарегистрировать. Типичным примером такого изменения свойств является изменение удельного влияния пристеночных эффектов в различных тепловых и смесительных аппаратах. Степень влияния этих эффектов на процессы, происходящие в объеме аппарата, пропорциональна отношению поверхности аппарата к его объему, т. е. обратно пропорциональна его размерам. С уменьшением размеров возможно существенное возрастание пристеночных эффектов и как следствие — изменение общих свойств аппарата. [c.43]

При моделировании строится модель исследуемого объекта. Моделирование — лишь вспомогательный метод в сочетании с другими методами. Метод моделирования основан на абстрагировании развития общих процессов и событий в будущем одновременно он позволяет прогнозировать конкретный объект на стенда.х, макетах, экспериментальных и опытных образцах. При прогнозировании на основе прошлого опыта и соответствующего выбора суждений стро- [c.36]

Лингвистическими величинами являются элементы естественного языка, используемые при описании объекта моделирования. Основные математические объекты в системе ИСТРА следующие 5 - множество V - вектор (упорядоченное множество определенной размерности) М.— матрица (подмножество декартова произведения двух упорядоченных множеств) О — граф К - отношение. [c.582]

Объекты моделирования следующие конструкция изделия конструирование, технологическая подготовка производства, производство, эксплуатация и ремонт изделия [c.584]

Математическое моделирование обеспечения ТКИ предусматривает разработку и комплексное применение математических моделей различных объектов, с которыми разработчик имеет дело во всех областях проявления ТКИ. Математические модели должны описывать структуру каждого объекта моделирования, состав его элементов и их взаимосвязи, количественные характеристики объекта. Для описания структуры моделируемого объекта используют структурные модели, а для расчета количественных характеристик [c.584]

Объекты моделирования при решении задач ТПП следующие изделия, подлежащие изготовлению производственная система, в которой планируется изготовление изделия технологические процессы изготовления. [c.613]

Для обеспечения принципа информационного единства при создании и развитии систем технологического назначения сбор, накопление, хранение и предоставление данных необходимо выполнять с помощью специализированных банков данных, организующих базы данных (БД) и базы знаний. Банки данных представляют собой совокупность БД, создаваемых и поддерживаемых системой управления баз данных (СУБД). Создание эффективных банков данных сопровождается на различных этапах моделированием БД, включающим разработку концептуальных, логических и физических моделей. Инструментальные средства создания информационного обеспечения, разработанные в соответствии с предлагаемой концепцией применения инструментальных систем, предназначены для формирования среды, обеспечивающей поддержку концептуальных и физических моделей БД. Логические модели создаются и поддерживаются инструментальными средствами математического моделирования. Инструментальные средства создания и обслуживания компонентов информационного обеспечения реализуют в форме инвариантных программно-методических комплексов, ориентированных не на объекты моделирования, а на типовые проектные процедуры процессов технологического проектирования. [c.614]

Абстрактные знания определяют топологию объектов моделирования, отражая главным образом структурные свойства объекта. Основной формой представления этих знаний являются математические модели и алгоритмы. Математические модели определяют состав элементов, свойства и параметры элементов, отношения элементов, свойств и параметров друг с другом и между собой. Алгоритмы отражают процедуры обработки моделей, оперирующие с элементами, свойства- [c.631]

Разновидности 79 Стенды - Разновидности 533 Степень свободы твердого тела 43 Структурно-параметрическая модель объекта моделирования 608-610 Стыки 29 [c.636]

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]

Аналоговые вычислительные машины используют принцип математической аналогии разных природных явлений, которые описываются одинаковыми математическими уравнениями. Обычно аналоговые вычислительные машины являются электронными. Аналоговая машина состоит из комплекта блоков, каждый из которых предназначается для выполнения определенной математической операции—умножения, интелрирования и т. д. Кроме того, ряд блоков (блоки нелинейности) служат для задания исходных характеристик объекта моделирования. Количество необходимых блоков зависит от сложности задачи. Поэтому обычно аналоговые машины выполняются специализированными, т. е. предназначенными для решения узкого класса задач. [c.17]

В результате масштабнБ1х преобразований уравнений (8.5) совместно с краевыми и начальными условиями (8.6), выполненных в соответствии с рекомендациями, данными в 3.2, 3.3, придем к условиям динамического подобия при аффинном соответствии объектов моделирования [c.177]

Элементами IDEF/1-модели являются различные производственные сведения, объединенные в базы данных, которые связаны друг с другом таким образом, чтобы обеспечить полноту описания объекта моделирования и всех его составляющих. По сути дела, информационная модель представляет собой описание структур баз данных. На самом нижнем уровне детализации функциональной модели мы определили связи субъектов функциональной модели, которые на стадии информационного моделирования могут быть полями баз данных. Связи функциональной модели более высокого уровня детализации могут обозначать базы определенных производственных данных. На еще более высоком уровне описания базы данных могут объединяться [c.275]

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]

Традиционные подходы к математическому моделированию для задач проектирования, управления и обучения персонала химикотехнологических процессов не всегда могут корректно смоделировать ту или иную ситуацию, поскольку не удается реализовывать адекватные механизмы функционирования объекта моделирования. [c.297]

Для анализа динамических систем используют имитационное динамическое моделирование. Динамическая имитационная модель отражает внутреннюю структуру моделируемого объекта, Аппарат этого вида моделирования позволяет имитировать при-чинно-следственные связи между элементами и динамику изменений каждого элемента или блока объекта моделирования. Имитационное динамическое моделирование можно использовать для моделирования нестационарных систем и объектов. В качестве примеров причинно-следственных связей между отдельными блоками можно указать контур положительной и отрицательной обратной связи. На базе диаграмм причинно-следственных связей между отдельными блоками можно указать контур положительной и отрицательной обратной связи. На базе диаграмм причинно-следственных связей строится диаграмма потоков и уровней, которая представляет собой графическое изображение имитационной динамической модели в виде уровней и связывающих их потоков. Уровень характеризует накопление потока (например, уровень числа рабочих, занятых на производстве, объем производства и т. д.). Поток входи г в уровень или выходит из него, вызывая изменение уровня. Потоки могут быть материальными и информационными. Поток измеряется темпом (скоростью). Число уровней определяет размерность имитационной динамической модели. Интервал времени, через который вычисляются все параметры модели, называют шагом моделирования. Программирование имитационных динамических моделей осуществляется с помощью специального языка DINAMO. [c.169]

После анализа типа устройств, составляющих объект моделирования, формируется его структурная схема. Структурная схема станочного модуля, в который входят промышлен]яый робот (ПР), три станка ( i, Сг, Сз), позиции загрузки (ПЗ) и выгрузки (ЯВ), показана на рис. 111. Устройствами обслуживания здесь являются промышленный робот, станки и наладчик (Я). Эти устройства показаны в виде пр5 моугольников, в которых слева направо указываются номер устройства, его обозначение и обозначения отказа [c.181]

Oj). Для отличия емкости от устройства обслуживания ее номер и обозначение бтказа указываются в треугольниках. Очереди также нумеруются и обозначаются в виде овалов. Далее составляется схема функционирования объекта моделирования. В этой схеме отражаются действия с устройствами обслуживания, емкостями и очередями. [c.182]

Для построения функциональной схемы ПМО, предназначенного для математического моделирования интегрированных бортовых систем навигации и наведения высокоманевренных ЛА, необходимо составить функциональную схему моделирования, содержащую все объекты моделирования с указанием их назначения и взаимодействия с другими объектами и внешней средой. Такая функциональная схема приведена на рис. 6.4. [c.205]

Гранулированные пористые. материалы моделируются либо как волокнистые, либо как гранулированные пористые материалы. В последнем случае гранулометрическая ко.мпозиция должна быть выбрана таким образом, чтобы размеры гранул были обратно пропорциональны корню квадратному из отношения частоты, используемой при моделпрованин, к частоте объекта моделирования. [c.63]

В силу сложности рассматриваемого объекта наука—образование-производство одним нз перспективных методов его исследования является метод моделирования с позиции системного подхода. В основе его применения лежит принцин сведения сложного к простому, замена сложного объекта сравнительно простой моделью с отражением таких его черт, которые представляют существенный интерес для решения задачи. Прн этом в ряде случаев можно обойтись без использования сложного математического аппарата. Одним из первых системный подход к разработке модели взаимосвязи науки, образования н практики применил Р. С. Шадури [2]. Разработанная им модель взаимосвязи науки, образования и практики имеет вид чашеобразного тела со слоистыми стенками снаружи — наука, внутри — практика,.а между ними — образование, которое призвано вооружать подрастающее поколение научными знаниями, а также методами их использования в практической деятельности. Модель построена в цилиндрической системе координат,.содержащей время в явном виде. Явное введение времени в качестве координатной оси позволило реализовать здесь принцип историзма в отображении развития объекта моделирования. Поэтому как система образования, так наука и практика представлены на модели в виде серий уровней. [c.197]

Эта информация и алгоритмы ее обработки являются содержанием структурнопараметрической модели (СПМ) объекта моделирования. [c.608]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...