Базові поняття моделювання (визначення моделі, адекватність та точність, процес

Базові поняття моделювання (визначення моделі, адекватність та точність, процес

Моделування, функції та цілі моделювання, моделювання та науковий експеримент).

Модель фізичного чи технічного об'єкта, процесу чи системи – це спрощене їх уявлення у формі відмінної від форми їхнього реального існування, що зберігає з деякою точністю ті їхні властивості, характеристики та параметри, які цікавлять дослідника.

Заміщення одного об'єкта іншим для одержання інформації про найважливіші властивості об'єкта-оригіналу за допомогою об'єкта-моделі називаєтьсямоделюванням.

Якщо результати моделювання підтверджуються і можуть бути основою прогнозування процесів, які у досліджуваних об'єктах, то говорять, що модель адекватна об'єкту. При цьомуадекватність моделі залежить від мети моделювання та прийнятих критеріїв.

Точність - ступінь відповідності. Фізичне моделювання, при якому модель і об'єкт, що моделюється, а) являють собою реальні об'єкти або процеси в) єдиної або різної фізичної природи, причому між процесами в об'єкті-оригіналі і в моделі в) виконуються деякі співвідношення подібності, що випливають зі схожості фізичних явищ.

Процес моделювання - це весь процес від постановки задачі до впровадження результатів моделювання.

Функції моделей:

Модель може застосовуватися як:

• засоби осмислення дійсності;
• засоби навчання та тренування;
• засоби постановки експериментів.

Мета моделювання зрозуміти та вивчити якісну та кількісну природу явища, відобразити суттєві для дослідження риси явища (об'єкта, системи, процесу) у придатній длявикористання у практичній діяльності формі.

Моделювання часто порівнюється з альтернативним методом вивчення дійсності: методом наукових експериментів.

У порівнянні з методом наукового експериментуперевагами методу моделювання є:

• менша вартість (як правило)
• менша тривалість часу (наприклад, для економічних моделей).

Недоліками є:

• проблеми побудови адекватної моделі та оцінки її точності,
• збирання великої кількості достовірної інформації (у реальній системі вони вже є.),
• не цілісність моделі (будь-який об'єкт це не просто сума елементів, а система.)

Класифікація моделей (за способом подання, призначенням, ступенем відповідності об'єкту). Приклади моделей.

За способом представлення об'єкта моделювання

• статичні (наприклад, поперечний розріз об'єкта) та динамічні (тимчасові ряди);
• детерміністські та стохастичні;
• дискретні та безперервні.
• Дослідницькі (передпроектні) моделі. Використовуються для вивчення властивостей реальних об'єктів та систем. Як правило, це інваріантні моделі до реального часу.
• Моделі підтримки функціонування. Моделі реального часу (real-time або hardware-in-loop моделі) є складовою реальної системи (використовуються або для управління, або для налагодження). Наприклад, побудовані за допомогою систем моделювання VisSim або MBTY і працюють у режимі управління реальним об'єктом, або аналогові системи управління. Моделі оперативного керування ГАП.

За рівнем відповідності моделі реальному об'єкту:

• Фізично заможні – (справжні), – які спираються ті ж фізичні закони,характеризують об'єкт моделювання у сфері їх застосування.
• Апроксимації - (хибні), - побудовані на основі наближених або емпіричних формул і гіпотез, що характеризують об'єкт (чорний ящик - класичний приклад).
• Адекватні за точністю – реальні об'єкти, що відображають в області своєї застосовності з необхідною (заданою) точністю.

Приклади: Повномасштабні моделі: ЦНДІРТК - робот для зняття супутників з орбіти; Динамічна фізична модель: Досвідчений завод для вивчення нового хімічного процесу, модель літака (автомобіля) для випробування в аеродинамічній трубі, модель греблі (ВНДІ гідротехніки).

СОМОД технологія.

На відміну від SADT ця технологія поки що мало відома і практично не апробована. Тим не менш, я хочу трохи розповісти про неї, оскільки вона: 1) представляє інтерес, як у науковому, так і в практичному плані; 2) ця технологія розвивається у нас в ІІ на прикладі низки проектів

• Головне для будь-якої технології моделювання – ще наукова та практична апробація. Чому SADT набула такого широкого поширення – сотні та тисячі проектів успішно виконані в різних сферах. Апробація даної технології поки невелика: a) ряд проектів медичної сфери (Аналіз статистики та виявлення факторів, що впливають на розвиток бронхіальної астми), b) металургії (Іжорський завод) c) машинобудування (Білгород машинобудівний завод). Проект не доведений до кінця d) В даний час два проекти - Адміралтейські верфі, ФСБ (проблеми попередження злочинності по регіонах України). e) Крім того, цією технологією зацікавилися співробітники SBS щодо його використання при впровадженні продуктів SAP R /3 на українських та зарубіжних підприємствах.
• Суть технології (на відміну традиційного підходу): a)Розробка функціональної моделі; b) Розробка моделі даних. Виділення групи суттєвих факторів (100…1000 параметрів); c) Збір та обробка емпіричних даних (за кілька років); d) Формування закономірностей поведінки досліджуваної системи (без застосування етапу імітаційного моделювання). Тобто. в даному випадку відсутній алгоритмічний опис системи та власне експеримент.
• При реалізації етапів використовується досить складна методологія (математична статистика, логіка тощо).

Слабкі інструментальні засоби (відсутність бази даних, переважно орієнтація на MS Excel – зараз розробляється розширена оболонка фахівцями SBS).

Класифікація систем.

Підводним каменем у класифікації систем є проблема мети. Коли ми говорили про машини, все було дуже просто, але, говорячи про тваринну, екологічну систему, ми торкаємося складної філософської проблеми доцільності життя, існування тих чи інших систем. Для їхнього поділу всі системи ділять:

1.Природні системи та штучні за походженням. Багато дослідників за цією ознакою навіть не визнають за людиною право називатися системою. Інші вчені вважають за мету невідомої і все-таки відносять природні об'єкти до систем.

Визначимо класифікуючі ознаки та види технічних систем :

1. Характер взаємовідносин про середовище	Відкриті системи (безперервний обмін), Закриті системи (епізодична зв'язок)
2. Причинна обумовленість	Детерміновані, Стохастичні
3. За призначенням	Стійкі Пошукові Цілеспрямовані
4. Ступінь підпорядкованості	Прості системи (кожен з кожним) Ієрархічні системи(існує супідрядність)
5. По відношенню до часу	Статичні Динамічні
6. За ступенем складності	Прості системи (мало елементів

---