3.3. Классификация видов моделирования
Рис. 3.3. Классификация видов моделирования
При физическом моделировании используется сама система, либо подобная ей в виде макета, например, летательный аппарат в аэродинамической трубе.
Математическое моделирование есть процесс установления соответствия реальной системе S математической модели M и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики реальной системы.
При аналитическом моделировании процессы функционирования элементов записываются в виде математических соотношений (алгебраических, интегральных, дифференциальных, логических и др.).
Аналитическая модель может быть исследована методами:
аналитическими (устанавливаются явные зависимости, получаются, в основном, аналитические решения);
численными (получаются приближенные решения);
Компьютерное математическое моделирование формулируется в виде алгоритма (программы для ЭВМ), что позволяет проводить над моделью вычислительные эксперименты.
Численное моделирование использует методы вычислительной математики.
Статистическое моделирование использует обработку данных о системе с целью получения статистических характеристик системы.
Имитационное моделирование воспроизводит на ЭВМ (имитирует) процесс функционирования исследуемой системы, соблюдая логическую и временную последовательность протекания процессов, что позволяет узнать данные о состоянии системы или отдельных ее элементов в определенные моменты времени.
Применение математического моделирования позволяет исследовать объекты, реальные эксперименты над которыми затруднены или невозможны.
Экономический эффект при математическом моделировании состоит в том, что затраты на проектирование систем в среднем сокращаются в 50 раз.
3.4. Компьютерное моделирование
Компьютерное моделирование от постановки задачи до получения результатов проходит следующие этапы:
Постановка задачи:
формулировка задачи;
определение цели и приоритетов моделирования;
сбор информации о системе, объекте моделирования;
описание данных (их структуры, диапазона, источника и т.д.).
Пред модельный анализ:
анализ существующих аналогов и подсистем;
анализ технических средств моделирования:
ЭВМ;
периферии.
Анализ программного обеспечения:
языков программирования;
пакетов прикладных программ;
инструментальных сред.
Анализ математического обеспечения:
моделей;
методов;
алгоритмов.
Анализ задачи (модели):
разработка структур данных;
разработка входных и выходных спецификаций, форм представления
данных;
проектирование структуры и состава модели (подмоделей).
Исследование модели:
выбор методов исследования подмоделей;
выбор, адаптация или разработка алгоритмов;
сборка модели в целом из подмоделей;
идентификация модели при необходимости;
формулировка используемых критериев адекватности, устойчивости и
чувствительности модели.
Программирование (проектирование программы):
выбор метода тестирования и тестов (контрольных примеров);
кодирование на языке программирования (написание команд);
комментирование программы.
Тестирование и отладка:
синтаксическая отладка;
семантическая отладка (отладка логической структуры);
тестовые расчеты, анализ результатов тестирования;
оптимизация программы;
Оценка моделирования:
оценка средств моделирования;
оценка адекватности моделирования;
оценка чувствительности модели;
оценка устойчивости модели;
документирование;
описание задачи, целей;
описание модели, метода, алгоритма;
описание среды реализации;
описание возможностей и ограничений;
описание входных и выходных форматов, спецификаций;
описание тестирования;
создание инструкций для пользователя.
Сопровождение:
анализ применения, периодичности использования, количества
пользователей, типа использования (диалоговый, автономный и др.),
анализ отказов во время использования модели;
обслуживание модели, алгоритма, программы и их эксплуатация;
расширение возможностей: включение новых функций или изменение
режимов моделирования, в том числе и под модифицированную среду;
нахождение, исправление скрытых ошибок в программе.
Использование модели.