2015-10-14
278
1) Отнесение всех нематериальных моделей к информационным многие авторы [7], [8] считают не вполне оправданным. Такой подход переносит информационную природу познания на суть используемых моделей. При этом любая модель является информационной. Видимо, по этой причине за пределами курса «Информатики» «информационными» называют модели, описывающие только информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации).
2) Единой общепризнанной классификации моделей нет. В зависимости от изучаемых процессов и цели моделирования могут использоваться различные способы классификации моделей. Наиболее часто применяемые приведены в таблице 5.4 [34].
Таблица 5.4 – Классификация видов моделей
| Способы классификации | По цели использования | По наличию воздействий на систему | По отношению ко времени | По возможности реализации | По области применения |
| Виды моделей | 1. Научный эксперимент (цель – новые данные). 2. Комплексные испытания и производственный эксперимент (цель – высокая достоверность данных). 3. Оптимизационные модели (цель – нахождение оптимальных показателей). | 1.Детерминированные (нет случайных воздействий). 2. Стохастические (есть случайные воздействия). | 1. Статические (опиисывают систему в определенный момент). 2. Динамические (рассматривают поведение системы во времени): а) дискретные (время разбито разбито на интервалы), б) непрерывные. | 1. Мысленные (для систем, которые трудно моделировать реально): а) наглядные (в которых моделируемые процессы протекают наглядно), ба) символические (модель – логический объект), в) математические (система математических объектов). 2. Реальные (модель – реальный объект): а) натурные, б) физические (сохранена природа явления, физическое подобие). 3. Информационные (компьютерные) | 1. Универсальные (для многих систем). 2. Специализированные (для исследования конкретной системы). |
Используются, также, следующие понятия:
|
|
|
Натурное моделирование – это специально поставленные исследования на реальном объекте (на натуре) при специально созданных или подобранных условиях с последующей обработкой результатов на основе теории подобия. В натурном моделировании модель всегда имеет визуальную схожесть с оригиналом.
Натурное моделирование подразделяется на научный эксперимент, комплексные испытания и производственный эксперимент.
Для научного эксперимента характерно широкое использование средств автоматизации и обработки информации, возможность вмешательства человека в процесс проведения эксперимента.
|
|
|
Одна из разновидностей эксперимента – комплексные испытания, в процессе которых в результате повторения испытаний объектов в целом (или больших частей системы) выявляются общие закономерности в характеристиках качества, надежности этих объектов. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений.
Наряду со специально организованными испытаниями возможна реализация натурного моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, что называют производственным экспериментом. При этом, используя теорию подобия, обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики.
Отличие эксперимента от реально протекающего процесса заключается в том, что при эксперименте могут появляться критические ситуации и определяться границы устойчивости процесса.
При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени – поведение системы. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получать сведения о состоянии процесса в заданные моменты времени, и в результате оценивать характеристики системы. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия, наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов. Используются для решения сложных задач.
Термин «черный ящик» используется для обозначения системы, механизм работы которой неизвестен или неважен в рамках данной задачи. Такие системы обычно имеют «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. Состояние выхода функционально зависит от состояния входа. Модель «черный ящик» позволяет изучать поведение системы, то есть ее реакции на внешние воздействия, без учета внутреннего устройства системы.
