WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |

- типы задач (в зависимости от того, что известно, а что - нет) различны по трудоемкости: наиболее трудны (ввиду неопределенности) "обратные задачи", в которых по известным следствиям требуется найти причины;

- процесс проектирования систем может рассматриваться как последовательное решение ряда задач в цепочке "все неизвестно" "все известно".

3.3. Этапы решения технических проблем Этапы решения технических проблем представлены во времени последовательно. Это лишь идеал, достижимый в простых и слабосвязанных системах. Для сложных систем все этапы взаимосвязаны. Искусство руководителя проекта в том, чтобы реальный процесс разработки не очень сильно отличался от идеальной последовательной схемы и уж, по крайней мере, фактически завершался в установленные сроки.

3.4. Управление процессом проектирования (деятельность руководства) Искусство руководителя по большому счету состоит в том, чтобы при высокой требовательности к подчиненным оставаться в рамках нормальных человеческих отношений.

Даже в системе из двух элементов могут иметь место различные способы взаимодействия (отношения) с точки зрения влияния на эффективность достижения собственных целей каждым из этих элементов (Рис. 3.2). Среди них есть симметричные (конфликт, сотрудничество) и несимметричные (эксплуатация). Понятно, что с ростом числа элементов в системе, количество возможных типов отношений комбинаторно возрастает. Все это в полной мере применимо к коллективу сотрудников. Руководителю важно уметь распознавать типы возникающих отношений и уметь прогнозировать и устранять нежелательные типы отношений. Хорошим стимулом для тяготения всех отношений в коллективе к типу "сотрудничество" является наличие общей значимой цели для всех членов коллектива. Руководитель должен стремиться создать такой климат в коллективе, чтобы эта общая доминирующая цель всех членов коллектива совпадала или стремилась к общей цели всего коллектива - достижение успеха в производственной деятельности.

1-й снижает Э2 1-й снижает Э2 1-й повышает Э1 2 1 2 1 2-й снижает Э1 2-й повышает Э1 2-й повышает ЭКонфликт Эксплуатация Сотрудничество Рис. 3.2. Способы взаимодействия в системе из двух элементов. Э1, Э2 - эффективность достижения своей цели 1-м и 2-м элементами 3.5. Стадия предпроектных исследований Эта стадия нужна не только для АСНИ, но и всякий раз, когда ставится цель создать нечто новое, но исходные требования неизвестны или известны очень поверхностно. Предпроектные исследования предназначены для снятия неопределенности путем непосредственного изучения конкретной области и обстановки применения будущей системы. В случае измерительных систем может потребоваться изучать конкретный объект, условия и цели измерения, существующие методики обработки результатов измерения и т.п.

Предпроектные исследования в большей мере могут потребоваться для узкоспециальных систем. Условия применения систем общего назначения или типовых обычно более определены, поэтому предпроектные исследования для них скорее всего не потребуются.

3.6. Стадия технического задания (ТЗ) 3.6.1. Структура ТЗ Дан общий "скелет" ТЗ как документа. В реальных ситуациях может довольно сильно отличаться от приведенной общей схемы. Такой общий "скелет" полезен начинающим разработчикам и может рассматриваться как некий шаблон (или "анкета"), в котором нужно заполнить пустые места. Потом можно подумать, как можно изменить и усовершенствовать. В качестве еще более общего "шаблона" ТЗ можно рекомендовать обратиться к ГОСТу 34.602-89 "Техническое задание на создание автоматизированной системы".

Этот ГОСТ регламентирует практически все аспекты технического задания на широкий класс автоматизированных систем, под которыми подразумеваются АСНИ, АСУ, САПР и другие типы автоматизированных систем.

3.6.2. Согласование ТЗ Сам процесс "согласования ТЗ" - итеративен и имеет весьма важное (с точки зрения технического прогресса) значение. Однако, главное - этот процесс, несмотря ни на что, должен вовремя завершиться.

3.6.3. Порядок проведения работ на стадии ТЗ В целом это (общий цикл) алгоритм численной дискретной многофакторной оптимизации. Однако указанная последовательность действий - это всего лишь редко достигаемый на практике идеал. Здесь сказывается и отсутствие полной исходной информации, и большая размерность пространства поиска (большое число факторов), и, зачастую, отсутствие четких числовых критериев или их слабая обусловленность. Выручает интуиция и опыт разработчика.

Следует обратить внимание на то, что ТЗ содержит "модель процесса проектирования" - это сроки и этапы выполнения работ, то есть достаточно подробный календарный план-график выполнения последующих проектных работ.

3.7. Стадия технического предложения Смысл реализации этого этапа - попытка "совместить несовместимое", а именно – желание иметь проект всей системы (чтобы показать осуществимость требований ТЗ), не выполняя фактического проектирования и в очень короткие сроки.

Способ решения - создание сильно упрощенной модели всей системы как целого в виде структурной схемы, алгоритмов, описания и т.п. и глобальный анализ всей системы на основе этой модели.

Для АСНИ характерны следующие виды работ на стадии технического предложения:

- информационный расчет;

- нагрузочный расчет;

- топологический расчет.

Более подробно об этом можно прочесть в [42] и в пособии [45].

Собственно говоря все то, о чем идет речь данном курсе "Основы САПР измерительных систем" в большей мере относится именно к этапу технического предложения.

Тема 4. ОСНОВНЫ ИМИТАЦИОННОГО (компьютерного) МОДЕЛИРОВАНИЯ 4.1. Основные понятия Существенное отличие использования модели вместо теории состоит в том, что наличие «дополнительности» и «множественности» проявления и объяснения не рассматривается как катастрофа или крах сложившейся теории и системы взглядов, а принимается как очередная ступенька на лестнице, ведущей к истине. Для правильного понимания таких основных системных понятий, как "субъект", "объект", "модель" и "среда", следует всегда иметь ввиду их возможные взаимодействия, как показано на Ошибка! Источник ссылки не найден.. Приведем несколько определений, каждое из которых отражает отдельные грани понятия "модель".

Моделирование – форма человеческой деятельности, направленная на построение, использование и совершенствование моделей.

Модель – некоторое вспомогательное средство, объект, который в определенной ситуации заменяет другой объект.

Модель является представлением объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от их реального существования.

Модель есть способ существования знаний. Знания выражаются на каком-то языке, а язык есть знаковая модель некоторой предметной области.

Модель – это некий объект-заменитель, который в определенных условиях и с определенной целью может заменять объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала, причем имеет существенные преимущества и удобства.

Модель (реляционная система)1: M = , где A – базовое множество;

R = {r1, r2,...} – множество отношений (произвольной арности) на A.

Цель – это образ желаемого будущего, то есть модель состояния, на реализацию которого направлена деятельность.

Именно такое понятие модели может служить удобной основой для формулирования более точного, формализованного определения понятия погрешности в задачах цифровой обработки сигналов и компьютерного моделирования (см. об этом подразд. 2.2.1. ).

СРЕДА СУБЪЕКТ ОБЪЕКТ МОДЕЛЬ Рис. 4.1. Отношение между Средой, Субъектом, Объектом и Моделью.

(Модель модели) Развитие понятия модели (Исторически и, по сути, в направлении возрастания уровня абстрактности) 1) Модель – это обязательно объект.

2) Модель – это объект искусственного происхождения с элементами условности (чертежи, карты, схемы).

3) Модель – это абстрактная математическая структура.

4) Модель – абстрактные представления любых знаний и представлений о мире.

4.2. Модели и их классификация Функции, которые может выполнять модель:

1. Осмысление действительности (модель – форма представления знаний).

2. Как средство общения (язык – модель).

3. Как средство обучения и тренажа.

4. Как средство прогнозирования.

5. Как средство постановки экспериментов и т.д.

Основные виды моделей Познавательные – прагматические Познавательная модель рассматривается как форма организации и представления знаний, средство соединения новых знаний с имеющимися (отражает существующее).

Прагматическая модель играет нормативную роль, роль образца, стандарта в созидательной деятельности (отражает желаемое). Например: образец выпускаемого изделия, фотомодель.

Статические – динамические Динамическая модель – отражает процессы изменения состояний системы, то есть функционирование во времени.

Статическая модель – мгновенный «срез» (состав, структура).

Абстрактные – конкретные (материальные): по способу воплощения Абстрактные (идеальные) – идеальные конструкции, построенные средствами мышления, сознания.

Материальные (реальные, вещественные) – в качестве модели выступает реальный объект.

Спектр моделей по уровню абстрактности:

Абстрактные (идеи) Математические Знаковые Компьютерные модели Деловые игры Аналоговые Масштабные Натурные Сам объект–оригинал Основные виды соответствия (подобия) модели и оригинала:

прямое, косвенное и условное Прямое подобие - Для материальных моделей Косвенное подобие -Для абстрактных моделей Условное подобие Прямое подобие (Рис. 4.2) – фотографии, масштабные модели (кораблей, самолетов), макеты (зданий, сооружений), шаблоны, выкройки.

Объект Модель Рис. 4.2. Прямое подобие Косвенное подобие (аналогии) (Рис. 4.3)– полное совпадение или близость абстрактных моделей двух объектов: объекта-модели и объектаоригинала.

Пример: электрический ток – магнитный поток – тепловой поток – поток жидкости (все они имеют одну и ту же математическую модель непрерывного потока).

Абстрактная модель Объект Модель Рис. 4.3. Косвенное подобие Условное подобие (кодирование) (Рис. 4.4) – соотношение на основе договорённости. Характерно для знаковых систем.

Пример: деньги (модель стоимости), карты, чертежи, удостоверение личности (модель владельца).

Кодированиедекодирование Объект Модель Рис. 4.4. Условное подобие Напомним основные теории, которые ассоциируются с условным подобием моделей Теория знаковых систем (семиотика). Изучает три типа отношений:

Синтаксис (отношение между знаками и конструкциями из них) – правила составления сложных конструкций из простых: слов из букв алфавита, предложений, фраз, текстов...

Семантика (отношение знак – смысл) – отношение между смыслом и правильными знаковыми конструкциями языка.

Прагматика (отношение между знаками и теми, кто их использует) – воспринятый смысл знаков, связь с действиями (реальностью).

Теория сигналов – изучает способы построения сигналов с заданными свойствами и способы их преобразования.

Теория кодирования – изучает свойства кодов и правила (алгоритмы) кодирования-декодирования. Рассматриваются два разных класса кодов: эффективные и помехоустойчивые.

Эффективные коды – обладают минимальной информационной избыточностью.

Помехоустойчивые коды – обладают способностью обнаруживать и исправлять ошибки.

4.3. Имитационное моделирование и его этапы Термин имитационное моделирование используется во многих ситуациях, однако в сфере компьютерного моделирования он имеет вполне конкретный смысл, который, однако трудно определить одной фразой. Часть возможной двусмысленности проистекает из особенностей перевода текстов с английского на русский и наоборот, обусловленными некорректностью перевода слово-в-слово: далеко не все слова в разных языках имеют смысловые поля строго соответствующие друг другу.

В сфере компьютерного моделирования русскому термину1 имитационное моделирование соответствует английский термин simulation, в то время как более общему термину моделирование в английском соответствует modelling. При переводах эти различия могут передаваться не только дословной подстановкой терминов, но и более сложными конструкциями. Например, название книги [46] Ф. Мартина "Моделирование на вычислительных машинах" в оригинале имеет вид: "Computer modelling and simulation". Перевод слово-в-слово: "Компьютерное моделирование и симуляция" представляется более полным и точным. С другой стороны, простая калька от "simulation" - симуляция (симулятор) имеет более узкий смысл, ранее ассоциировавшийся с медициной, а ныне – чаще с компьютерными играми. Поэтому дословный перевод невольно "нагружается" дополнительным смысловым оттенком, которого в оригинале нет. Об этом следует помнить.

Исторически первыми смыслом термина имитационное моделирование было моделирование на основе метода Монте-Карло (или метода статистических испытаний).

В настоящее время фактический смысл термина имитационное моделирование значительно расширился и с ним обычно связывают методологию изучения сложных систем на базе моделирования (как правило, компьютерного). Более точно под этим подразумевается экспериментальное (на модели) изучение макроповедения системы исходя из известного микроповедения ее элементов. При этом метод Монте-Карло является довольно характерным подходом к проведению таких "модельных" или "вычислительных" экспериментов, но далеко не единственным.

В отличие от общего математического моделирования (описания) объектов и явлений имитационное моделирование имеет смысл и дает наибольший эффект тогда, когда мы умеем решать прямую задачу, но не знаем, как достаточно просто и эффективно решать обратную за дачу. Именно такая ситуация весьма характерна для задач оптимального проектирования, многокритериальной оптимизации, принятия решений, прогнозирования и т.п.

Некоторые примеры:

1. Задана функция F(x), но в такой форме, что мы легко можем найти для конкретного x его образ x F(x), но общего аналитического описания не имеем. Это бывает, если F(x) получается в виде результатов эксперимента, задана в виде таблицы или в виде алгоритма ее вычисления. Требуется найти корни (минимумы, максимумы).

Мы здесь говорим именно о терминах, то есть о словах с более или менее четко определенным смыслом в некоторой профессиональной сфере.

2. Известен алгоритм (правило) обслуживания очереди и вероятностные характеристики потока заявок на входе. Нужно найти вероятностные характеристики очереди (среднюю длину, среднее время обслуживания, вероятность потери заявок, переполнения...). Это - стандартная задача теории массового обслуживания.

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.