- •1. Понятие технологической системы, ее свойства
- •2. Схема управляемой технологической системы
- •3. Пример управляемой тех. Системы производства см
- •4. Схема частично управляемой и не управляемой тех. Системы
- •5. Пример частично управляемой и не управляемой тех. Системы
- •6. Входные параметры тех. Системы производства см. Примеры, уровни
- •7. Выходные параметры тех. Системы производства см. Примеры, уровни
- •8. Виды возмущающих воздействий на технологическую систему и их учет
- •9. Общая классификация систем. Пример
- •10. Системный анализ. Задачи, способы
- •11. Общие положения стратегии системного анализа
- •12. Применение блочного принципа системного анализа на примере процесса строительной технологии
- •13. Основные типы мат. Мод.
- •16. Высшая ступень иерархической структуры птс
- •17. Исследование птс как объектов управления
- •18. Чувствительность систем
- •19. Управляемость системы
- •20. Наблюдаемость системы
- •21. Устойчивость системы
- •22. Помехозащищенность системы
- •23. Эмерджентность птс
- •24. Интерэктность птс
- •25. Детерминированные процессы. Примеры
- •26. Стохастические процессы. Примеры
- •27. Основные положения теории информации: информационная энтропия
- •28. Основные положения теории информации: св-ва информационной энтропии
- •29. Основные положения теории информации: количество информации
- •30. Передача сигналов в технологических системах: ступенчатое возмущение
- •31. Передача сигналов в технологических системах: импульсное возмущение
- •32. Передача сигналов в технологических системах: синусоидальное возмущение
- •33. Основные типы звеньев тех. Системы: безинерционное и инерционное звено
- •34. Основные типы звеньев тех. Системы: дифференцирующее и интегрирующее
- •35. Основные типы звеньев тех. Системы: чистого запаздывания и колебательное
- •Помехи в технологических системах.
- •Обратная связь в технологических процессах.
- •Моделирование как метод исследования систем. Основные виды моделирования.
- •Виды математических моделей. Классификация моделей по степени точности.
- •Классификация математических моделей по степени соответствия реальному объекту, способности работать в реальном времени.
- •Основные принципы моделирования: информационной точности.
- •Основные принципы моделирования: параметризации.
- •Основные принципы моделирования: агрегирования.
- •Основные принципы моделирования: осуществимости.
- •Основные принципы моделирования: рационального использования факторного пространства.
- •Основные принципы моделирования: принцип множественности.
- •Основные этапы и способы построения моделей.
- •Статистические модели процессов. Понятие активный эксперимент.
- •Статистические модели процессов. Понятие пассивный эксперимент.
- •Эволюционное планирование эксперимента в производственных условиях. Смысл, план эксперимента.
- •Понятие фаза и цикл при эволюционном планировании эксперимента.
- •Графические зависимости и критерии при эволюционном планировании эксперимента в производственных условиях.
- •Оценка опытных данных по g-критерию Кохрена.
- •Области применимости регрессионного анализа.
- •Понятие полнофакторного эксперимента и дробной реплики от него. Применимость планов, их виды.
- •Виды математических моделей используемых при регрессионном анализе.
- •Области применимости дисперсионного анализа.
- •Планирование эксперимента при дисперсионном анализе.
- •Виды математических моделей используемых при дисперсионном анализе.
- •Оценка адекватности по f-критерию Фишера. Проведение вычислительного эксперимента.
- •Основы теории подобия. Виды подобия.
- •Критерии подобия. Применимость, примеры.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: модель идеального вытеснения.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: модель идеального смешивания.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: диффузионная модель.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: ячеечная модель.
- •Типовые модели структуры потоков в аппаратах: комбинированная модель.
- •Состав, структура и свойства нейронных сетей. Биологическая аналогия.
- •Алгоритм моделирования сложных объектов и систем с помощью нейронных сетей.(70)
- •Применение нейронных сетей для прогнозирования поведения системы в будущем.(71)
- •Имитационные модели. Этапы построения модели.(85)
- •Основные элементы системы управления. Способы продвижения модельного времени.(90)
- •Построение моделирующего алгоритма системы управления запасами по принципу Δt.
- •Построение моделирующего алгоритма системы управления по принципу особых состояний.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: группировка, применение относительных и средних величин.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: сравнение, метод цепных подставок.
- •Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: метод аналогий, экспертные оценки.
- •Моделирование и анализ организационной структуры предприятия при создании системы управления.
- •Структурная схема имитационной модели тп сборного железобетона с изменяемыми критериями управления. Основные информационные потоки.(86)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Организация работ.(72)
- •Регистрационные методы оценки стабильности технологических процессов.(73)
- •Статистические методы оценки стабильности технологических процессов.(74)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Контрольные карты.(79)
- •Оценка стабильности технологических процессов. Диаграммы Парето.(80)
Построение моделирующего алгоритма системы управления по принципу особых состояний.
В соответствии с этим принципом, функционирование системы рассматривается как совокупность взаимосвязанных процессов, протекающих параллельно во времени, при чем каждый из процессов представляет собой некоторый поток событий. Каждому отдельному событию соответствует изменение состояния системы, и, в свою очередь, событие определяется как особое состояние системы.
1- блок задания общих условий;
2- блок задания частных вариантов для данных условий;
3- блок определения очередного изменения состояния системы в зависимости от входных характеристик
4- блок определяющий окончание наступления критического состояния системы
5- блок обеспечивающий переход к одному из блоков d1, di в соответствии с уровнем соответствующего процесса
6- блок выполняющий операции по завершению одного цикла
Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: группировка, применение относительных и средних величин.
1) Группировка как метод основан на отборе явлений и процессов по определенным признакам и предполагает их классификацию. Множество единиц объекта наблюдения расчленяется на однородные группы по основаниям группировки, которые могут быть количественными или качественными.
2) Применение относительных и средних величин – по этому методу активно используется выявление относительных величин, их простые, средние арифметические, средние гармонические, геометрические и квадратические значения. Главным требованием применения средних величин явл качественная однородность совокупности данных для которого они исчисляются. Важным средством для этого явл группировка.
Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: сравнение, метод цепных подставок.
1) Сравнение – это способ конкретного анализа связанный с сопоставлением однородных величин для выявления существующего различия (сравнение с лучшими в данной отрасли и т.д.)
2) Метод цепных подставок – позволяет выявить влияние отдельных факторов на конечную величину показателя, при условии что связь между ними имеет выраженный функциональный характер.
Специальные методы применяемые при имитационном моделировании: метод аналогий, экспертные оценки.
1) Метод применения аналогий – использование принципа сходства между отдельными объектами. Используется аксиома: если предметы сходны в одних определенных признаках, то они могут быть сходны и в других.
2) Метод экспертных оценок – применяется при наличии сложных систем, когда их оценка и анализ не могут быть выполнены на основе точных расчетов или когда выполнение подобных расчетов нецелесообразно в связи с их низкой эффективностью.
Моделирование и анализ организационной структуры предприятия при создании системы управления.
Структурная схема имитационной модели тп сборного железобетона с изменяемыми критериями управления. Основные информационные потоки.(86)
Структурная схема имитационной модели ТП сборного железобетона с изменяемыми критериями управления:
1 . Блок задания исходных данных, параметров ТП и начальных условий производства;
2. Блок проверки исходных данных;
3. Блок предварительной обработки данных и инициализации переменных, массивов, структур и т.д.;
4. Блок моделирования управляемого ТП (сборного железобетона);
5. Блок обработки представления информации;
6. Блок моделирования склада исходных компонентов;
7. Блок моделирования склада выполняемой продукции;
8. Блоки моделирования функциональных связей.