double arrow

Моделирование


В общенаучном модельном подходе, который дает методологиче­скую ориентировку и направленность в изучении объектов с акцентом на общенаучную категорию «модель» как принцип, руководящий об­щей стратегией исследования, был выделен ряд ключевых моментов:

1. Указаны ситуации, когда прямое манипулирование с оригина­лом крайне затруднено, неэффективно или вообще невозможно и по­этому необходим переход к моделированию.

2. Приведено понятие обобщенной модели (модели в общем смысле) с необходимыми характеристиками.

3. Указаны структура модели, условия ее адекватности задачам моделирования; формы представления моделей (концептуальных, знаковых и материальных); ограничения и допущения, вводимые в модель и др.

4. Для общей ориентировки в модельном подходе приведена опорная классификация моделей и моделирования по классам задач, классам объектов, по форме представления информации (виды мате­риальных и идеальных моделей) (См.: Модельный подход).

Выбранный модельный подход далее конкретизируется в методе и процессе моделирования.

Моделuрованuе (лат. - мера, величина, способ) - метод научно­го исследования, позволяющий на основе определенных познаватель­ных задач и теоретических установок создавать и изучать модели объекта (оригинала).

Изучая модель с помощью специфических методов, получают определенное знание о модели, которое затем переносят на объект­-оригинал. Основанием для переноса информации, полученной в результате исследования модели на оригинал, т.е. основанием для моде­лирования являются следующие условия:

1. В соответствии с условиями задачи модель воспроизводит важные, существенные признаки.

2. Модели способны замещать оригинал в определенных отно­шениях, т.е. в соответствии с их классификацией.

3. Полученная модельная информация допускает опытно­-экспериментальную проверку.

4. Разработаны четкие правила интерпретации - перехода от мо­дельной информации к информации об оригинале, или теория подо­бия.

5. Возможность использования логического вывода по аналогии.

Структура моделирования включает в себя следующие этапы:

1. Построение модели. Целью этого этапа является создание ус­ловий для полноценного замещения, оригинала объектом­-посредником, воспроизводящим его необходимые параметры. При построении модели исходного объекта часто происходит его упроще­ние и вводятся некоторые допущения, идеализирующие ситуацию. Допущения и базирующиеся на них понятия могут быть высокого уровня абстрагирования, как, например, при математическом модели­ровании. Исходные допущения должны быть осознанными и обосно­ванными, поскольку неверные допущения приводят к серьезным ис­кажениям при переносе информации на оригинал. В этой связи для принятой модели следует четко формулировать объем задач, которые будут решаться с ее помощью, а при необходимости - вводить кор­ректировки.

2. Исследование модели. Целью этого этапа является получение необходимой информации о модели. Изучение модели, имеющей эле­менты неизвестного, ведется с той глубиной и детализацией, которая требуется для решения конкретной познавательной задачи. При этом исследователь может осуществлять наблюдения за поведением модели, проводить модельные эксперименты, измерять и сравнивать статические и динамические параметры или качественно описывать функционирование модели языком данной науки. В этой связи исследование вербальных, знаковых моделей, особенно в историко-философских науках, приобретает повышенный интерес. Здесь рассматривают модели, отображающие конкретные события и процесс прошлого, и модели, имитирующие возможные и нереализованные прошлом явления, что, в конечном итоге, расширяет возможность понимания исторических процессов. С этой целью разрабатываются ме­тодологические критерии реальности виртуальных сценариев.

3. Перенос, экстраполяция результатов моделирования на объ­ект-оригинал, Опираясь на основания для моделирования и метод аналогии, к имеющимся знаниям об объекте добавляется информация, полученная после исследования модели. Приемлемость новых знаний оценивается, и, если их проверка не подтвердила ожидаемого соот­ветствия, модель корректируется и становится вновь Предметом ис­следования. Физические модели, где соответствие в значительной степени задается заранее, не подлежат корректировке в процессе экс­периментального исследования. Вместо этого ищут способ учесть ха­рактер различия между моделью и оригиналом. Для этой цели может понадобиться разработка теории, которая определяет систему правил переноса знаний с модели на оригинал.

В связи с расширением компьютеризации и усилением теорети­зации науки физическое моделирование теряет свое ведущее значе­ние, а актуальными становятся абстрактное, аналоговое и имитаци­онное моделирование. Специфику этих видов моделирования можно охарактеризовать (см., например: Методы исследования и организа­ция экспериментов. - Харьков, 2002. - С. 74-77) следующим образом:

Абстрактное моделирование основывается на возможности описания изучаемого явления (процесса) на языке некоторой научной теории, чаще всего на математическом. Вначале дают по возможности более четкое и однозначное описание того, что происходит, почему, при каких условиях возможен изучаемый процесс, т.е. строят инфор­мационную (описательную) модель процесса. Далее информационная модель переводится на математический язык - определяется логико­-математическая модель, которая и исследуется как функционирующее явление. Так, например, моделируя некоторую систему автоматиче­ского управления, выделяют основные признаки каждого из ее эле­ментов, не зависящие от особенностей конструкции, источников энергии и т.п. Эти признаки могут выражаться через константы, ско­рости и ускорения. Описав поведение каждого элемента Системы ал­гебраическими или дифференциальными уравнениями совместно с некоторыми ограничительными условиями, получают систему урав­нений, которая и представляет собой абстрактную модель. Такая мо­дель изоморфна (равна, подобна по форме) с конкретным классом ре­альных систем, которые, на первый взгляд, не имеют ничего общего между собой.

Аналоговое моделирование основывается на изоморфизме явле­ний, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями. Так, например, с по­мощью электронных вычислительных машин (ЭВМ) моделируют ди­намические процессы в системах разнообразной физической приро­ды, которые описываются теми же дифференциальными уравнения­ми, что и процессы в ЭВМ. Другим примером может служить изуче­ние гидродинамического процесса с помощью исследования электри­ческого поля. Оба эти явления описываются дифференциальным уравнением Лапласа в частных производных, решение которого обычными методами возможно только для частных случаев. Однако экспериментальное исследование электрического поля намного про­ще соответствующих исследований в гидродинамике.

Имитационное моделирование заключается в имитации на ком­пьютере структуры и процесса функционирования исследуемого объ­екта. Здесь отсутствует детальное описание элементов системы, а протекающие в них процессы имитируются в интегрированном виде, позволяющем определить лишь основные данные, необходимые для принятия решений на более высоком уровне. Для работы с имитационной моделью в качестве исходной информации используют не толь­ко теоретические и экспериментальные данные, но и интуитивные, неформальные сведения об изучаемом процессе. Эта информация может быть получена как заранее, так и в процессе исследования. По­этому неформальная (интуитивная) роль исследователя, работающего в режиме диалога с компьютером, в имитационном моделировании очень значительна.


Сейчас читают про: