МОУ «Лицей № 43
(естественно-технический)
Моделирование
Инерциальное моделирование
10 Б класс
Саранск
2014
Моделирование и его виды
Моделирование - это метод исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Возможности моделирования, то есть перенос результатов, полученных в ходе построена исследования модели, на оригинал, основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта. Моделирование как форма отражения действительности широко распространено, и достаточно полная классификация возможных видов моделирования крайне затруднительна, хотя бы в силу многозначности понятия «модель», широко используемого не только в науке и технике, но искусстве, и в повседневной жизни. Тем не менее, применительно к естественным и техническим наукам принято различать следующие виды моделирования:
- концептуальное моделирование, при котором совокупность уже известных фактов или представлений относительно исследуемого объекта или системы истолковывается с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или помощью естественного или искусственного языков; физическое (натурное) моделирование, при котором модель и моделируемый объект представляют собой реальные объекты или процессы единой или различной физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и в модели выполняются некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений; структурно-функциональное моделирование, при котором моделями являются схемы (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специальными правилами их объединения и преобразования; математическое (логико-математическое) моделирование, при котором моделирование, включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики; имитационное (компьютерное) моделирование, при котором логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера.
Разумеется, перечисленные выше виды моделирования не являются взаимоисключающими и могут применяться при исследовании сложных объектов либо одновременно, либо в некоторой комбинации. Кроме того, в некотором смысле концептуальное и, скажем, структурно-функциональное моделирование неразличимы между собой, так как блок-схемы, конечно же, являются специальными знаками с установленными операциями над ними.
Модель и ее свойства. Виды моделей
Модель - это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе, это упрощенное представление реального устройства или протекающих в нем процессов, явлений.
Основные свойства модели:
- конечность — модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны; упрощенность — модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения; приблизительность — действительность отображается моделью грубо, или приблизительно; адекватность моделируемой системе — модель должна успешно описывать моделируемую систему; наглядность, обозримость основных свойств и отношений; доступность и технологичность для исследования или воспроизведения; информативность — модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели) и давать возможность получить новую информацию; сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез); полнота — в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования; устойчивость — модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже та вначале является неустойчивой; замкнутость — модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений.
Модели по их назначению бывают трех видов:
- Познавательная модель — форма организации и представления знаний, средство соединения новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью. Прагматическая модель — средство организации практических действий, рабочего представления целей системы для ее управления. Реальность подгоняется под некоторую прагматическую модель. Это, как правило, прикладная модель. Инструментальная модель — средство построения, исследования и/или использования прагматических и/или познавательных моделей. Познавательные модели отражают существующие, а прагматические — хоть и не существующие, но желаемые и, возможно, исполнимые отношения и связи.
По уровню моделирования модели бывают:
- Эмпирическая — на основе эмпирических фактов, зависимостей; Теоретическая — на основе математических описаний; Смешанная или полуэмпирическая — использующая эмпирические зависимости и математические описания.
Имитационное (компьютерное) моделирование
Имитационное модель представляет собой программу, реализованную на компьютере, описывающую (моделирующую) функционирование элементов моделируемой системы, их связь между собой и внешней средой.
Имитационная модель является функциональной, так как она создается для получения характеристик моделируемого процесса, а не структуры, аналогичную размещению и связям элементов в моделируемом объекте.
Имитационная модель дает численное решение задачи, что не позволяет не посредственно усматривать функциональные связи между параметрами процесса, как это демонстрируют аналитические модели. Однако, выполнив серию экспериментов с моделью, направленно изменяя значения исследуемого фактора и выполнив обработку результатов, можно построить искомую связь между показателем эффективности системы и исследуемым фактором.
Имитационную модель, в отличии от аналитической модели, можно разработать с любой детализацией процесса или явления.
Как правило, имитационные модели создают для исследования процессов, на течение которых влияют различного рода случайности: отказы и сбои технических устройств, неточности измерений, рассеивание попаданий относительно точек прицеливания и многое другое. Следовательно, результат такого процесса случаен. В имитационной модели случайные факторы моделируются при помощи специально подобранных генераторов случайных величин, которые входят в современные системы имитационного моделирования. Для получения характеристик таких вероятностных операций имитационная модель многократно реализуется на компьютере. Полученный при этом ряд значений исследуемого параметра подвергается статистической обработке, в результате которой и определяются характеристики случайных показателей процесса - матожидание, дисперсия, закон распределения и т. п. Такие имитационные модели называют статистическими имитационными или статистическими.
Достоинства имитационного моделирования:
- позволяет решать более сложные задачи; дает возможность исследовать особенности функционирования реальной системы в разнообразных условиях, включающих критические, аварийные, в космосе и т. п. (поскольку имитационное моделирование представляет собой машинный аналог (имитацию) сложного процесса, машинный эксперимент с имитационной моделью); существенно сокращает стоимость и продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом, с физическим моделированием, то есть экономит ресурсы; позволяет включать результаты натурных испытаний компонентов реальной системы; позволяет достигать лучшие решения за счет гибкости и легкости варьирования структуры, алгоритмов и параметров; является единственным практически реализуемым методом для исследования сложных систем.
В качестве относительного недостатка имитационного моделирования отметим, что каждое решение носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам, значениям параметров — требуется многократное повторение имитационного эксперимента при вариации исходных данных. Несмотря на принципиальные различия, граница между цифровыми моделями во многом условна, так как все они используют математические модели и вычислительные процедуры. Другими словами, математические модели представляют одну из важнейших основ имитации.
Говоря об имитационном моделировании, необходимо указать на такую важную проблему, как искусственный интеллект. Речь идет об имитации различных процессов, присущих творческой деятельности человека. Дело не только в том, что элементы искусственного интеллекта необходимо включать в САПР для решения проектно-конструкторских задач. Развитие методов имитации существенно для развития теории и практики искусственного интеллекта как науки, так как основной задачей искусственного интеллекта является задача имитации метапроцедур — процедур универсального творческого характера, когда приходиться иметь дело со знаниями, а не только с данными. Другими словами без имитационного моделирования трудно познать метапроцедуры при решении интеллектуальных задач.
Практическое применение:
- анализ распространения загрязняющих веществ в атмосфере проектирование шумовых барьеров для борьбы с шумовым загрязнением конструирование транспортных средств полетные имитаторы для тренировки пилотов прогнозирование погоды эмуляция работы других электронных устройств прогнозирование цен на финансовых рынках исследование поведения зданий, конструкций и деталей под механической нагрузкой прогнозирование прочности конструкций и механизмов их разрушения проектирование производственных процессов, например химических стратегическое управление организацией исследование поведения гидравлических систем: нефтепроводов, водопровода моделирование роботов и автоматических манипуляторов моделирование сценарных вариантов развития городов моделирование транспортных систем конечно-элементное моделирование краш-тестов моделирование результатов пластических операций
Имитационное моделирование краш-теста методом конечных элементов:
История развития моделирования
Моделирование как познавательный приём неотделимо от развития знания. Практически во всех науках о природе, живой и неживой, об обществе, построение и использование моделей является мощным орудием познания. Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим способом их изучения часто является построение модели, отображающей какую-то грань реальности и потому многократно более простой, чем эта реальность, и исследование вначале этой модели.
Многовековой опыт развития науки доказал на практике плодотворность такого подхода.
Однако моделирование как специфическое средство и форма научного познания не является изобретением 19 или 20 века.
Достаточно указать на представления Демокpита и Эпикура об атомах, их форме, и способах соединения, об атомных вихрях и ливнях, объяснения физических свойств различных веществ с помощью представления о круглых и гладких или крючковатых частицах, сцепленных между собой. Эти представления являются прообразами современных моделей, отражающих ядеpно-электpонное строение атома вещества.
По существу, моделирование как форма отражения действительности зарождается в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Однако в отчётливой форме (хотя без употребления самого термина) моделирование начинает широко использоваться в эпоху Возрождения; Брунеллески, Микеланджело и другие итальянские архитекторы и скульпторы пользовались моделями проектируемых ими сооружений; в теоретических же работах Галилео Галилея и Леонардо да Винчи не только используются модели, но и выясняются пределы применимости метода моделирования.
И. Ньютон пользуется этим методом уже вполне осознанно, а в 19 веке трудно назвать область науки или её приложений, где моделирование не имело бы существенного значения; исключительно большую методологическую роль сыграли в этом отношении работы Кельвина, Дж. Максвелла, , и других физиков и химиков — именно эти науки стали, можно сказать, классическими «полигонами» метода моделирования.
20 век принес методу моделирования новые успехи, но одновременно поставил его перед серьезными испытаниями. С одной стороны, развивающийся математический аппарат обнаружил новые возможности и перспективы этого метода в раскрытии общих закономерностей и структурных особенностей систем различной физической природы, принадлежащих к разным уровням организации материи, формам движения. С другой же стороны, теория относительности и, в особенности, квантовая механика, указали на неабсолютный, относительный характер механических моделей, на трудности, связанные с моделированием.
Появление первых электронных вычислительных машин (Джон фон Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (Норберт Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости новых методов — как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях.
В конце 40-х годов в нашей стране кибернетика подвергалась массированным атакам. В литературе, в том числе и в учебных пособиях, утверждалось, что это реакционная лженаука, поставленная на службу империализму, которая пытается заменить мыслящего, борющегося человека машиной в быту и на производстве, используется для разработки электронного оружия и т. п.
Реабилитация кибернетики произошла благодаря стараниям ряда крупных ученых, прежде всего , отстаивавших правомерность и материалистичность кибернетического взгляда на мир. Вслед за учеными эту задачу взяли на себя профессиональные философы (Баженов, Бирюков, Новик, Жуков и другие). Это тем более важно подчеркнуть, так как многие направления в науке еще долго оставались под идеологическим запретом (например, генетика). Во время «оттепели» стала интенсивно развиваться и та область кибернетики, которая впоследствии была осознана как проблематика систем искусственного интеллекта.
Моделирование ныне приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе.
Многочисленные факты, свидетельствующие о широком применении метода моделирования в исследованиях, некоторые противоречия, которые при этом возникают, потребовали глубокого теоретического осмысления данного метода познания, поисков его места в теории познания.
Заключение
Будущее обещает нам поистине впечатляющие перспективы. Моделирование смело вошло в нашу жизнь. Оно затрагивает все области жизнедеятельности человека. Человечество в своей постоянно создает и использует модели окружающего мира. Модели позволяют представить в наглядной форме объекты и процессы(явления), недоступные для непосредственного восприятия. Модели играют чрезвычайно важную роль в проектировании и создании различных технических устройств, машин и механизмов, зданий и т. д. Развитие науки невозможно без создания теоретических моделей (теорий, законов, гипотез и пр.), отражающих строение, свойства и поведение реальных объектов. Моделирование - это метод познания. А познавая мир, человечество движется вперед, развивается. В этом и заключается жизнь.
Список литературы
№ | Название | Дата/Ссылка | Издательство | Авторы |
1 | Моделирование | https://ru. wikipedia. org/wiki/Моделирование | - | - |
2 | Компьютерное моделирование | 2010 | Интернет Университет Информационных технологий | , |
3 | Основы моделирования. Виды моделей | http://matmetod-popova. narod. ru/theme11.htm | - | - |
4 | Виды моделирования. Компьютерное моделирование | http://bourabai. ru/cm/bahvalov2.htm | - | - |
5 | Моделирование как метод научного исследования | 1965 | «Мысль» | |
6 | Логические основы метода моделирования | 1971 | «Мысль» | |
7 | История моделирования, как метода познания | http://www. eduneed. ru/ededs-520-1.html | - | - |
8 | Моделирование систем: учебно-практическое пособие | 2011 | Интернет Университет Информационных технологий | |
9 | Математическое моделирование технических систем | 2004 | Дизайн ПРО | |
10 | Компьютерное моделирование: учебное пособие | 2008 | Оренбург : ГОУ ОГУ | , |
