ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Моделирование может заключаться в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определен-
ными соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной систе-
мы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а
не результатом непосредственного изучения поступающей информации.
Отметим, что с точки зрения философии
моделирование
– эффективное средство познания природы. Процесс модели-
рования предполагает наличие
объекта
(
системы
)
исследования
;
исследователя
, перед которым поставлена конкретная зада-
ча;
модели
, создаваемой для получения информации о системе и необходимой для решения поставленной задачи. Причем по
отношению к модели исследователь является, по сути дела, экспериментатором, только в данном случае эксперимент прово-
дится не с реальной системой, а с ее моделью. Такой эксперимент для инженера есть инструмент непосредственного реше-
ния организационно-технических задач.
Следует заметить, что любой эксперимент может иметь существенное значение в конкретной области науки только при
специальной обработке и обобщении его результатов. Единичный эксперимент никогда не может быть решающим для под-
тверждения гипотезы, проверки теории. Поэтому инженеры (исследователи и практики) должны быть знакомы с элементами
современной методологии теории познания и, в частности, не должны забывать основного положения материалистической
философии, что именно экспериментальное исследование, опыт, практика являются критерием истины.
Одна из проблем современной науки и техники – разработка и внедрение в практику проектирования новейших методов
исследования характеристик сложных ТС. При проектировании таких систем возникают многочисленные задачи, требую-
щие проведения структурного и параметрического синтеза, оценки количественных и качественных закономерностей про-
цессов функционирования сложных систем и их подсистем.
Рассматриваемые в учебном пособии технологические процессы адсорбции, тепло- и массообменные процессы регене-
рации воздуха в ИДА относятся к классу сложных систем, исследование и оптимизация которых в настоящее время невоз-
можны без использования различных видов и математических схем моделирования. При моделировании необходимо учиты-
вать следующие особенности: сложность структуры и стохастичность связей между элементами, неоднозначность алгорит-
мов поведения при различных условиях, большое количество параметров и переменных, неполноту и недетерминирован-
ность (неопределенность) исходной информации, разнообразие и вероятностный характер воздействий внешней среды и т.д.
Ограниченность возможностей экспериментального исследования сложных систем делает актуальной разработку методики
их моделирования, которая позволила бы в соответствующей форме представить процессы функционирования исследуемых
или проектируемых систем, оценить их характеристики.
Выбор метода моделирования и необходимая детализация моделей существенно зависят от этапа разработки сложной
системы. На этапах разработки технического задания и рабочего проекта модели отдельных подсистем детализируются, и
моделирование служит для решения конкретных задач проектирования, т.е. выбора оптимального варианта из множества
допустимых по определенному критерию при заданных ограничениях.
Целевое назначение моделирования на этапе эксплуатации сложных систем – это рассмотрение возможных ситуаций
для принятия обоснованных и перспективных решений по управлению объектом. Моделирование (имитацию) также широко
применяют при обучении и тренировке персонала автоматизированных систем управления, вычислительных комплексов и
сетей, информационных систем в различных сферах. В этом случае моделирование носит характер деловых игр. Модель,
реализуемая обычно на ЭВМ, воспроизводит поведение управляемого объекта и внешней среды, а люди в определенные мо-
менты времени принимают решения по управлению объектом.
С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все
большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные дисциплины, автоматизируются элементы
умственного труда. Особое значение при создании реальных систем имеют математические методы анализа и синтеза, целый
ряд открытий базируется на чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным
критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе
на фундаменте практических знаний.
Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального
изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования.
Эксперимент
был и остается одним из основных и
существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный процесс и упро-
стить его экспериментальное изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование оз-
начало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время
появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математиче-
ских (вычислительных) экспериментов.
Разработка моделей выполняется для решения каких-либо проблем или задач, стоящих перед исследователем. В зави-
симости от характера задачи к модели предъявляются определенные требования, прежде всего, это пригодность модели для
решения соответствующей задачи по форме, точности, быстродействию, диапазону изменения переменных, уровень форма-
лизации и т.д. Во многих исследовательских задачах модель служит источником информации при выполнении вычислений
для получения конечного результата, а созданные математические модели являются своего рода хранилищем и носителем
информации о связях между переменными, характером их изменения, свойствах системы (процесса, явления) и т.д.
Наиболее часто исследователю приходится иметь дело со следующими классами задач, которые решаются с использова-
нием моделей:
− проектирование различного рода сложных систем;
− оптимизация и оптимальное управление сложными системами;
− исследование свойств систем, процессов, материалов;
− прогнозирование поведения систем и процессов;
− реинжиниринг организации;
− планирование деятельности и ресурсов;
− принятие различного рода управленческих решений;
− проблемы изучения и использования искусственного интеллекта.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- …
- следующая ›
- последняя »
