Simulare
Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de
versiunea revizuită pe 24 aprilie 2021; verificările necesită
9 modificări .
Modelare prin simulare ( ing. modelare prin simulare ) - o metodă de cercetare în care sistemul studiat este înlocuit cu un model care descrie sistemul real cu suficientă acuratețe (modelul construit descrie procesele așa cum ar avea loc în realitate), cu care se experimentează sunt efectuate pentru a obține informații despre acest sistem. Un astfel de model poate fi „jucat” în timp, atât pentru un test , cât și pentru un anumit set al acestora. În acest caz, rezultatele vor fi determinate de natura aleatorie a proceselor. Din aceste date se pot obține suficientestatistici sustenabile . Experimentarea cu un model se numește imitație (imitația este înțelegerea esenței unui fenomen fără a recurge la experimente pe un obiect real).
Definiție
Modelarea prin simulare este un caz special de modelare matematică . Există o clasă de obiecte pentru care, din diverse motive, nu au fost dezvoltate modele analitice, crearea unui model analitic este fundamental imposibilă, metode de rezolvare a modelului rezultat nu au fost dezvoltate sau soluțiile sunt instabile. În acest caz, modelul analitic este înlocuit cu un simulator sau model de simulare.
Spre deosebire de soluția analitică a ecuațiilor diferențiale, din care rezultă o formulă care indică clar care parametri afectează sistemul care se modelează și modul în care acești parametri sunt relaționați între ei, în urma simulării, se obține un set de numere care nu permite stabilirea o relație între parametri.
Modelarea prin simulare se numește uneori obținerea unor soluții numerice particulare ale problemei formulate pe baza soluțiilor analitice sau folosind metode numerice [1] .
Un model de simulare este o descriere logică și matematică a unui obiect care poate fi utilizată pentru experimentare pe un computer pentru a proiecta, analiza și evalua funcționarea unui obiect.
Aplicarea modelării prin simulare
Simularea este utilizată atunci când:
- este costisitor sau imposibil să experimentezi pe un obiect real;
- este imposibil de construit un model analitic: sistemul are timp, relații cauzale, consecințe, neliniarități, variabile stocastice (aleatoare);
- este necesar să se simuleze comportamentul sistemului în timp.
Scopul modelării prin simulare este de a reproduce comportamentul sistemului studiat pe baza rezultatelor analizei celor mai semnificative relaţii dintre elementele sale sau a dezvoltării unui simulator ( English simulation modeling ) al domeniului studiat pentru realizarea diverselor experimente . .
Tipuri de modelare de simulare
- Modelarea evenimentelor discrete este o abordare a modelării care își propune să facă abstracție de la natura continuă a evenimentelor și să ia în considerare doar evenimentele principale ale sistemului simulat, cum ar fi: „așteptare”, „procesare a comenzii”, „mișcare cu o sarcină”, „descărcare”. " si altii. Modelarea discretă a evenimentelor este cea mai dezvoltată și are o gamă largă de aplicații - de la sisteme de logistică și de așteptare până la sisteme de transport și producție. Acest tip de simulare este cel mai potrivit pentru modelarea proceselor de producție. Fondată de Jeffrey Gordon în anii 1960.
- Dinamica sistemului este o paradigmă de modelare în care diagramele grafice ale relațiilor cauzale și ale influențelor globale ale unor parametri asupra altora în timp sunt construite pentru sistemul studiat, iar apoi modelul creat pe baza acestor diagrame este simulat pe un computer. De fapt, acest tip de modelare, mai mult decât toate celelalte paradigme, ajută la înțelegerea esenței identificării continue a relațiilor cauză-efect dintre obiecte și fenomene. Cu ajutorul dinamicii sistemului se construiesc modele de procese de afaceri, de dezvoltare a orașului, modele de producție, dinamica populației, ecologie și dezvoltare epidemică. Metoda a fost fondată de Jay Forrester în anii 1950.
- Modelarea bazată pe agenți este o direcție relativ nouă (anii 1990-2000) în modelarea prin simulare, care este utilizată pentru a studia sistemele descentralizate, a căror dinamică nu este determinată de reguli și legi globale (ca în alte paradigme de modelare), ci invers, când aceste reguli și legi globale sunt rezultatul activității individuale a membrilor grupului. Scopul modelelor de agent este de a face o idee despre aceste reguli globale, comportamentul general al sistemului, pe baza ipotezelor despre individ, comportamentul particular al obiectelor sale active individuale și interacțiunea acestor obiecte în sistem. Un agent este o anumită entitate care are activitate, comportament autonom, poate lua decizii în conformitate cu un anumit set de reguli, poate interacționa cu mediul și poate schimba în mod independent.
Aplicații
Sisteme de simulare
Plătit
Gratuit
Gratuit
Implementarea modelării prin simulare
Pentru implementarea modelării prin simulare , sunt dezvoltați algoritmi pentru soluția numerică a ecuațiilor diferențiale. Ecuațiile diferențiale și sistemele lor pot fi rezolvate prin metode numerice [3] . Pe baza acestui fapt, pentru sistemele dinamice de ordin înalt cu multe intrări și ieșiri, precum și o structură complexă de conexiuni interne și un număr mare de perturbații introduse, metoda de simulare este practic singurul instrument de cercetare. Mai mult, metoda de simulare investighează de obicei un sistem în stare de funcționare, format dintr-un obiect reglat și un dispozitiv de control [4] .
Vezi și
limbaje de modelare:
Note
- ↑ Mucha V.S. Metode de calcul și algebră computerizată: manual-metodă. indemnizatie. — Ed. a II-a, corectată. si suplimentare - Minsk: BSUIR, 2010.- 148 p.: silt, ISBN 978-985-488-522-3 , UDC 519.6 (075.8), BBK 22.19ya73, M92
- ↑ Jmodelica (link în jos) . Preluat la 20 septembrie 2016. Arhivat din original la 10 iulie 2015. (nedefinit)
- ↑ Volodymyr B. Kopei, Oleh R. Onysko, Vitalii G. Panchuk. Modelarea acauzală orientată pe componente a sistemelor dinamice în limbajul Python pe exemplul modelului șirului tijei de ventuză // PeerJ Computer Science. — 28.10.2019. — Vol. 5 . —P.e227 . _ — ISSN 2376-5992 . - doi : 10.7717/peerj-cs.227 . Arhivat din original pe 10 februarie 2020.
- ↑ A. V. Andryushin, V. R. Sabanin, N. I. Smirnov. Management și inovație în ingineria energiei termice. - M: MPEI, 2011. - S. 57. - 392 p. - ISBN 978-5-38300539-2 .
- ↑ Jeandel A., Boudaud F. : Physical System Modeling Languages: from ALLAN to Modelica Arhivat 18 martie 2016 la Wayback Machine , Building Simulation'97, Conferința IBPSA, Praga, 8-10 septembrie 1997.
- ↑ Per Sahlin, MANUAL NMF. O introducere în formatul modelului neutru. NMF versiunea 3.02. noiembrie 1996 . Data accesului: 20 septembrie 2016. Arhivat din original pe 4 martie 2016. (nedefinit)
- ↑ ObjectMath . Preluat la 20 septembrie 2016. Arhivat din original la 21 mai 2016. (nedefinit)
- ↑ SE Mattsson, M. Andersson și KJ.Aström: Modelare și simulare orientată pe obiecte. În: Linkens, ed., CAD for Control Systems (Marcel Dekker, 1993) pp. 31-69.
- ↑ APJ Breunese și JF Broenink, Modelarea sistemelor mecatronice folosind limbajul Sidops+. În: Proceedings of ICBGM'97, 3rd International Conference on Bond Graph Modeling and Simulation, Phoenix, Arizona, 12-15 ianuarie 1997, SCS Publishing, San Diego, California, Simulation Series, Vol.29, No.1, ISBN 1 -56555-050-1. . Data accesului: 20 septembrie 2016. Arhivat din original pe 4 martie 2016. (nedefinit)
- ↑ Ernst T., Jähnichen S., Klose M .:
Modelarea sistemelor fizice orientate pe obiecte, Modelica și mediul de simulare Smile/M Arhivat la 22 martie 2016 la Wayback Machine . 15th IMACS World Congress on Scientific Computation, Modeling and Applied Mathematics, Berlin, 24-29 august 1997.
Literatură
- Hemdy A. Taha. Capitolul 18. Simulare // Introducere în Operations Research = Operations Research: An Introduction. - Ed. a VII-a. - M . : „Williams” , 2007. - S. 697 -737. — ISBN 0-13-032374-8 .
- Strogalev V. P., Tolkacheva I. O. Modelare prin simulare. - MSTU im. Bauman, 2008. - S. 697-737. - ISBN 978-5-7038-3021-5 .
Link -uri