Составители:
20
• анализ и интерпретация результатов моделирования.
Результаты комплексного моделирования используются как основа
для дальнейших исследований и разработок, в том числе дорогостоящих
натурных испытаний.
3.3.2. Основные методы решения задач моделирования
На этапе программной реализации модели и реализации плана экс-
периментов необходим выбор методов решения задач моделирования. При
этом используются три основные группы методов:
• графические – оценочные приближенные методы, основанные на
построении и анализе графиков;
• аналитические – решения, строго полученные в виде аналитиче-
ских выражений (пригодны для узкого круга задач);
• численные – основной инструмент для решения сложных мате-
матических задач, основанный на применении различных численных ме-
тодов.
Simulink – система моделирования, основанная на применении чис-
ленных методов, которые реализованы матричной системой MATLAB.
3.3.3. Погрешности моделирования
Аналитическое решение удается получить редко и чаще всего лишь
при упрощенной формулировке задачи моделирования в линейном при-
ближении. Основным средством моделирования является алгоритмический
подход, реализующий вычислительный эксперимент на ЭВМ или в наши
дни на персональном компьютере (ПК). Получаемое на ЭВМ решение
почти всегда содержит некоторую погрешность. Абсолютная погреш-
ность
ε = х – х
и
есть разность между приближенным х и точным, или идеальным, х
и
зна-
чениями результата, а относительная погрешность определяется как
Δ = ε/ х
и
.
Наличие погрешности решения обусловлено рядом причин. Пере-
числим основные источники погрешности.
1. Математическая модель является лишь приближенным описанием
реального процесса (погрешность модели).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- …
- следующая ›
- последняя »
