- •Введение
- •Глава 1. Моделирование случайных величин
- •1.1.1. Понятия модели и моделирования
- •1.1.2. Основной цикл познания при моделировании
- •1.1.3. Математическое моделирование
- •1.1.3.1. Математическое описание сложных систем
- •1.1.3.2. Методы математического моделирования
- •1.1.3.3. Имитационное моделирование
- •1.1.3.4. Принципы построения алгоритмов имитационного моделирования
- •1.1.3.5. Характерные особенности имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.6. Статистическое моделирование
- •1.1.3.7. Понятие о вероятностном физическом моделировании
- •1.1.3.8. Достоинства метода имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.9. Недостатки метода имитационного моделирования
- •1.2. Структура имитационной модели. Технологии построения.
- •1.2.1. Этапы разработки имитационной модели
- •1.2.2. Элементы и структура имитационной модели
- •1.2.3. Технология построения и функционирования.
- •1.3. Генерирование равномерно распределенных на интервале [0,1] случайных чисел. Проверка качества генераторов случайных чисел
- •1.3.1. О приближенных случайных числах
- •Физические датчики случайных величин
- •О проверке физических датчиков случайных чисел
- •Метод псевдослучайных чисел
- •Алгоритмы получения псевдослучаных чисел
- •Алгоритмы порядка r
- •Метод возмущений
- •Генератор Лемера
- •Проверка качества формируемой последовательности псевдослучайных чисел
- •1.4. Методы генерирования случайных событий, дискретных и непрерывных случайных величин, многомерных случайных величин, усеченных случайных величин.
- •1.4.1. Моделирование дискретных случайных величин
- •1.4.2. Моделирование семейства биномиальных распределений
- •1.4.3. Моделирование непрерывных случайных величин Метод обратных функций
- •Метод суперпозиций
- •Моделирование многомерных случайных величин
- •Моделирование n-мерной точки с зависимыми координатами
- •Метод отбора
- •Применение метода отбора. Моделирование усеченных распределений
- •Метод Неймана
- •Выбор равномерно распределенных точек в сложных областях
- •1.5. Методы генерирования наиболее часто встречающихся на практике распределений.
- •1.5.1. Моделирование распределения Эрланга
- •1.5.2. Приближенное моделирование нормально распределенных случайных величин
- •1.5.3. Методы генерирования цепей и процессов Маркова.
- •1.5.4. Метод генерирования процессов Маркова с дискретным множеством состояний.
- •1.5.5. Метод генерирования процессов Маркова с дискретно-непрерывным множеством состояний.
- •Глава 2. Моделирование информационных систем железнодорожного транспорта
- •2.1. Формирование реализаций случайных потоков
- •Однородных событий.
- •2.1.1. Входящие потоки
- •2.1.2. Формирование произвольных случайных потоков однородных событий
- •2.2. Введение марковских процессов при моделировании систем массового обслуживания при произвольных распределениях основных случайных величин.
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания
- •2.3.1. Распределение длины очереди
- •2.3.2. Время отклика и время ожидания
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания
- •2.4.1. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчете времени ожидания
- •2.4.2. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчета распределения числа требований в системе.
- •2.5. Моделирование сетей массового обслуживания,
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования
- •3.1. Постановка задачи по оценке точности результатов моделирования. Характеристики точности результатов моделирования Оценка точности результатов аналитического моделирования
- •3.1.1. Постановка задачи по оценке точности результатов
- •3.1.2. Классификация входных случайных величин
- •3.1.3. Смещение и дисперсия оценки выходного показателя
- •3.2. Оценка точности результатов имитационного
- •3.2.1. Оценка смещения
- •3.2.2. Оценка составляющей дисперсии за счет неточности входных параметров
- •3.2.3. Оценка частных производных от показателя эффективности сложной системы на ее математической модели
- •3.3. Оценка точности результатов статистического
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования двухпутного железнодорожного участка для определения минимального расчетного межпоездного интервала
- •4.1. Постановка задачи
- •4.1.1. Актуальность разработки модели
- •4.1.2. Постановка задачи по разработке модели.
- •4.2.2. Кусочно-непрерывный марковский процесс, описывающий функционирование двухпутного железнодорожного участка
- •4.3. Алгоритм смены состояний кусочно-непрерывного процесса, функционирования железнодорожного участка во времени
- •4.4. Уравнения движения поезда
- •4.5. Программная реализация алгоритма математической модели функционирования двухпутного ж.Д. Участка
- •4.6. Оценка точности линеаризованных решений дифференциальных уравнений движения поезда
- •4.7. Результаты моделирования
- •4.7.1. Описание объекта моделирования и исходные данные
- •4.8. Результаты моделирования для обычных грузовых поездов
- •4.9. Результаты моделирования для поездов повышенной длины и массы
- •4.10. Результаты расчета точности решений линеаризованных уравнений движения поезда
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем» для студентов 4 курса по кафедре «асу» по направлениям
- •Оглавление
- •Глава 1
- •Глава 2. Моделирование информационных систем
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания………………………………………………………………...52
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания..55
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования…………………...63
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем»
4.4. Уравнения движения поезда
Вышеуказанная система уравнений, описывающая движение поезда
= ( , = ( (1)
имеет конкретный вид в зависимости от вида движения [ ].
I. Торможение описывается следующей системой уравнений
; (2)
(3)
где - постоянные коэффициенты для заданного поезда, профиля пути и климатических условий.
II. Период разгона поезда делится на две фазы:
Разгон на пусковых позициях контроллера машиниста;
Разгон на ходовой характеристике локомотива.
В зависимости от скорости движения и типа локомотива каждая фаза описывается своей системой уравнений:
а) для первой фазы:
, ; (4)
, ; (5)
б) для второй фазы:
, ; (6)
, , (7)
где - зависимость силы тяги от скорости на пусковых позициях контроллера машиниста;
- зависимость силы тяги от скорости на ходовой характеристике локомотива;
- постоянные коэффициенты для заданного поезда, профиля пути и климатических условий.
Коэффициенты в уравнениях (2-3) для режима торможения:
2 10 ; (8)
2 10 ; (9)
. (10)
Коэффициенты в уравнениях (4), (6) для режима тяги
+ 120 ; (11)
; (12)
, (13)
где
- вес локомотива,
- вес вагонов,
- коэффициент, учитывающий воздействие ветра, определяется по ПТР,
- коэффициент, учитывающий воздействие температуры наружного воздуха, определяется по ПТР,
= 1 - , - доля вагонов в составе на роликовых подшипниках,
- величина спрямленного уклона: для режима торможения «+» - подъем, «-» - спуск; для режима тяги «+» - спуск, «-» - подъем, %;
- количество осей в поезде;
- нагрузка на ось.
В проведенных расчетах принято:
Средство тяги – электровоз ВЛ10; разгон осуществляется на позиции;
= 184 тс; = , = ,
= 53365 10 , = -3,70481, = 0,01503, К = 2,1 тс, = 0,4, = 0,
= 0, = 5, = 100, = 0,28 + .
Непосредственно решаются те дифференциальные уравнения, которые могут быть решены аналитически, решение остальных находится с помощью численных методов.
4.5. Программная реализация алгоритма математической модели функционирования двухпутного ж.Д. Участка
Алгоритм был реализован в виде программы.
Исходными данными являются: длины блок-участков, информация о профиле пути, исходное распределение поездов на участке, таблицы 4.1, 4.2, 4.3, описывающие движение поезда. Для задания весов и длин поездов было получено их распределение для данного участка железной дороги, которое также задается в качестве исходных данных.
Помимо основного блока, вычисляющего на каждом шаге работы алгоритма новое состояние процесса , программа содержит блок решения систем дифференциальных уравнений движения поезда, блок обработки таблиц переходов по фазам обслуживания, таймер модельного времени.
В программе существует специальный блок, позволяющий через заданный интервал времени, если это возможно, пускать на участок новый поезд. Все параметры этого поезда разыгрываются в соответствии с заданным распределением. Если первый блок-участок занят и поезд не может начать движение по участку, он становится в очередь и будет пущен как только освободится первый блок-участок. Таким образом, задавая различный временной интервал между поездами, алгоритм позволяет получить интервалы между поездами на выходе участка, количество поездов, прошедших по участку за заданное время моделирования, а также статистические характеристики этих случайных величин, а именно, оценки математических ожиданий и дисперсий.
Программа может работать в двух режимах. В режиме А интервалы между поездами на входе постоянные и задаются в качестве исходных данных. В режиме Б блок создания нового поезда вводит очередной поезд в момент переключения светофора первого блок-участка с красного сигнала на желтый.