1.7Основные задачи исследования сложных систем

Важнейшими являются задачи синтеза, т.е. нахождения структуры и параметров системы по заданным свойствам и задачи анализа, когда по известной структуре и параметрам изучается поведение системы.

Задачи синтеза

Синтез - порождение функций и структур, необходимых и достаточных для получения системы.

Выявляя функции системы, определяют абстрактную систему, о которой известно только то, что она будет делать. Этот этап называется абстрактным синтезом.

Этап порождения структуры реализующей функции - структурный синтез.

Задачи анализа

Анализ - процесс определения свойств системы.

Типичная задача анализа: пусть известны функции и характеристики элементов, входящих в состав системы и задана ее структура, нужно определить функции и характеристики самой системы.

Показатели, характеризующие свойства системы можно определить:

1) обработкой результатов натурного эксперимента;

2) в результате математического или физического моделирования процессов работы системы.

Изучать объект в натуре целесообразно при следующих условиях:

1) система может работать в режимах, соответствующих цели эксперимента;

2) всю нужную информацию можно зафиксировать без чрезмерных расходов на запись и датчики;

3) фиксация и статистическая обработка может быть выполнена в сроки, удовлетворяющие экспериментатора;

4) экспериментальные режимы работы не ведут к аварии.

Обычно изучают модели объектов.

1.8Этапы анализа

1. Выявление причинно-следственных связей объекта и построение его концептуальной модели.

2. На базе концептуальной модели строят математическую модель, выявляя количественные соотношения между характеристиками и параметрами (обычно в виде функциональных зависимостей). Количественные отношения конкретизируют концептуальные связи и позволяют полностью определить модель.

Если построены зависимости, описывающие объект, то можно определить

предельные и экстремальные значения определенных характеристик, взаимосвязь между ними.

3. Проверка достоверности модели путем сравнения расчетных и реальных характеристик системы и если нужно - уточнение пункта 2.

1.9Виды моделирования систем

Один из простых фактов: точное моделирование достигается при замене одного объекта другим, точно таким же.

При моделировании стремятся, чтобы модель хорошо отражала не все стороны, а только те, которые нужно использовать.

В зависимости от характера процессов в системе, виды моделирования делят на:

• стохастические и детерминированные;

• статические и динамические;

• дискретные, непрерывные и смешанные.

В зависимости от формы представления объекта выделяют:

реальное и мысленное моделирование.

Мысленное делят на собственно математическое и моделирование на ЭВМ.

Моделирование с помощью ЭВМ бывает аналитическое и имитационное.

Аналитическое основано на решении системы уравнений и вычислениях по формулам.

Имитационное моделирование воспроизводит работу системы во времени; причем на ЭВМ имитируют элементарные явления процесса с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Имитационное моделирование позволяет учитывать дискретные и непрерывные элементы, нелинейности, случайные воздействия.

Недостаток имитационного моделирования.

Если система работает при случайных воздействиях, то для получения статистических характеристик нужно многократное и довольно длительное моделирование.

Методы имитационного моделирования позволяют строить довольно сложные системы, включая оценки вариантов структуры системы, анализ эффективности различных алгоритмов управления системой, влияние изменения различных параметров системы.