Примерырешенияинженерныхинаучныхзадачметодомимитационногомоделирования.

1)Виртуальнаямодельоптимальнойрасстановкитехнологическогооборудованиявцехе

2)Анимация3D-моделиоперационнойсборкидвигателяспошаговойсимуляциейдействийсборщикадляихформализацииипоследующейавтоматизации

3)Примерыинжиниринговойпроработкиспециальныхстаночныхприспособлений«поддеталь»вCAD/CAMсредевиртуальнойсимуляции

4)ВизуализацияоптимальныхтраекториймногопроходногосложноконтурногоформообразованияисистемыбазированиявысокотехнологичныхдеталейвCAD/CAM-средеприформированиипрограммСЧПУ

5)ПространственноемоделированиевсредеСATIAвзаимодействийинструментаизаготовкинамногокоординатномстанкедляавтоматизированногоформированияуправляющихпрограммСЧПУ

6)3D-симуляциядвиженийстаночныхузловпримногоосевомформообразованиидляверификациипрограммСЧПУобработкисложнопрофильныхдеталейтипа«импеллер»и«прессформа»ипредотвращениянесанкционированныхстолкновений.

34Имитационныеэксперименты.ЯзыкимитационногомоделированияGPSS-возможности,структура.Примерырешенияинженерныхинаучныхзадачметодомимитационногомоделирования.

GPSS(GeneralPurposeSimulationSystem)–общецелеваясистемамоделированиясложныхсистем,разработаннаяДжеффриГордоном.

Этокомплексныймоделирующийинструмент,охватывающийобластикакдискретного,такинепрерывногокомпьютерногомоделирования,обладающийвысочайшимуровнеминтерактивностиивизуальногопредставленияинформации.

Особенности:

-Дляработыссистемойиспользуетсяпрограмма–мастер,котораяпозволяетдостаточнопростосоздавать,компилироватьизапускатьмоделинавыполнение.

-Функцииипараметрымодели–типизированы,имогутбытьследующихбазовыхтипов:целый,вещественный,строковыйилогический.

-СистемаGPSS,ориентировананадискретно-событийноемоделированиесистеммассовогообслуживания.Представлениежизнимоделикакдвижениявовременизаявок,перемещающихсявмоделииобслуживающихсявустройствахоченьестественнодлямногихзадачимитационногомоделирования.

-Автоматическийсборстатистики.

ИмитационнаямодельвGPSSпредставляетсобойпоследовательностьтекстовыхстрок,каждаяизкоторыхопределяетправиласоздания,перемещения,задержкииудаленияобъектов.

Объектамимогутбытьтранзакты(элементарнаяединицасистемы),блоки(путидвижениятранзактов)ит.д.Всего14типов.

Инымисловами,модельсистемысостоитизпоследовательностиуправляющихиисполняемыхвыражений.Исполняемыевыражения,называемыеблоками,описываютлогикупотокатранзакцийвходемоделирования.

Главноеменюсодержитследующиевкладки:FileConvertEditHelp.

ВовкладкеFile,можнополучитьдоступкоткрытиюсохраненноймодели,сохранитьилисохранитькакмодель,изменитьшрифтивыйти.

ВовкладкеConvert,можноконвертироватьмодельвexeфайл,чтобыиспользоватьегокаксамостоятельнуюмодель.

ВовкладкеEdit,находятсястандартныефункциидлялюбогоприложенияWindows,вставитьобъект,удалитьобъект,найти/заменитьтекст,выделить,поискошибкиит.д.

ВкладкаHelpпредставляетсобойпомощьанглоязычномупользователю.

+написатьвэтомвопросе,врамкахвозможностиGPSS,–цельим.моделииз21.

Цельимитационногомоделированиясостоитввоспроизведенииповеденияисследуемойсистемынаосноверезультатованализанаиболеесущественныхвзаимосвязеймеждуееэлементамиилидругимисловами—разработкесимулятораисследуемойпредметнойобластидляпроведенияразличныхэкспериментов.

Примерырешениязадач.

Решениезадачпроисходитвнесколькоэтапов:

Содержательноеописаниеобъектамоделирования

Например,2кассы,работаюткруглосуточно,кассыимеют4перерыва,каждыйпо30мин.Потокпосетителейвкассыобразовандвумяпотоками.

Посетители1-готипаобслуживаютсятольковслучае,когдавочерединетпосетителей2-готипа.Посетители2-готипа(ветераныит.д.)приобслуживанииимеютболеевысокийприоритет.Интервалывременимеждупоступлениемпосетителейвкассуимеютэкспоненциальноераспределениесосреднимзначениемµ1–дляпосетителей1-готипа,µ2–дляпосетителей2-готипа.Поступающие

посетителизанимаютлюбуюизсвободныхкассилиприсоединяютсякочереди,котораянатекущиймоментявляетсякратчайшей.Послеобслуживанияпосетительуходитизкассы.Времяобслуживанияпосетителейзависитоттипаприобретаемогобилета(напоездапригородногоилидальнегоследования)иимеетравномерноераспределениенаотрезках[a1,b1]и[a2,b2]соответственно.Заявкинапригородныеперевозкисоставляютвсреднемαпроцентоввобщеймассезаявок.

Исходныеданные:µ₁=4мин,µ₂=25мин,a₁=4мин,b₁=1мин,

a₂=6мин,b₂=2мин,α=60%.

Цельюмоделированияявляетсяопределение:

•характеристиккачестваобслуживанияпосетителей,вчастности,среднихдлиночередей;среднеговремениобслуживанияодногопосетителя;

•эффективногорасписаниятехнологическихперерывов;

•оптимальногоколичествакасс.

Построениеконцептуальноймоделибилетнойкассы

Элементамиисследуемойсистемыявляютсяпотокипосетителейпервогоивтороготипов,двекассыидвеочереди.Строитсяблок-схема,описывающаяработукасс.

Формализациифункционированиябилетнойкассы

Дляформализациибилетнойкассыиспользуемдватипаэлементов:обслуживающиеустройстваиочереди.Каждомупоступающемупосетителюсоответствуетсвойтранзакт.Строитсяблок–схемаформализациикассыпритранзактномспособеимитации.

Построениеимитационноймоделинаязыкемоделирования

НеобходимонабратьтекстИМнаGPSSWorld.

5)Испытаниеимитационноймоделизаключаетсяв:

-верификации,т.епроверкесоответствияалгоритмафункционированиямоделизамыслу;

-проверкеадекватности.

ИсследованиесвойствИМ

Вслучаепримерасбил.кассамиэтотпунктпропущен,т.к:

· алгоритмыфункционированияИМужеверифицированы;

· поставленныецелимоделированиянекасаютсясвойствИМ

Планированиеимитационногоэксперимента

Анализрезультатов

Спомощьютакихпоказателейкакпоступилопосетителей,обслуженопосетителей,коэффициентзагрузки,максимальнаядлинаочереди,средняядлинаочереди,среднеевремяожиданияможносделатьнеобходимыевыводыобэффективностиработыбилетныхкасс.

Элементытеориипланированияэкспериментов.Методыпланированияэксперимента,методыоптимизации,методыэкспертногоанализа.

Подэкспериментомпонимаетсясовокупностьоперацийсовершаемыхнадобъектомисследованиясцельюполученияинформацииобегосвойствах.

Важнейшейзадачейметодовобработкиполученнойвходеэкспериментаинформацииявляетсязадачапостроенияматематическоймоделиизучаемогоявления,процесса,объекта.

Другойзадачейобработкиполученнойвходеэкспериментаинформацииявляетсязадачаоптимизации,т.е.нахождениятакойкомбинациивлияющихнезависимыхпеременных,прикоторойвыбранныйпоказательоптимальностипринимаетэкстремальноезначение.

Опыт–этоотдельнаяэкспериментальнаячасть.

Планэксперимента–совокупностьданных,определяющихчисло,условияипорядокпроведенияопытов.

Планированиеэксперимента–выборпланаэксперимента,удовлетворяющегозаданнымтребованиям,совокупностьдействийнаправленныхнаразработкустратегии

экспериментирования.

Цельпланированияэксперимента–нахождениетакихусловийиправилпроведенияопытов,прикоторыхудаетсяполучитьнадежнуюидостовернуюинформациюобобъектеснаименьшейзатратойтруда,атакжепредставитьэтуинформациювкомпактнойиудобнойформесколичественнойоценкойточности.

Методыпланированияэксперимента:

•планированиеотсеивающегоэксперимента,основноезначениекотороговыделениеизвсейсовокупностифакторовгруппысущественныхфакторов,подлежащихдальнейшемудетальномуизучению;

•планированиеэкспериментадлядисперсионногоанализа,т.е.составлениеплановдляобъектовскачественнымифакторами;

•планированиерегрессионногоэксперимента,позволяющегополучатьрегрессионныемодели(полиномиальныеииные);

•планированиеэкстремальногоэксперимента,вкоторомглавнаязадача–экспериментальнаяоптимизацияобъектаисследования;

•планированиеприизучениидинамическихпроцессовит.д.

Вцеломможновыделитьдвегруппыэкспертныхоценок:индивидуальныеиколлективные:

Индивидуальныеэкспертныеметодыиспользуютприпрогнозированиивотносительноузкихобластяхнаукиипрактики.Ониоснованынаиспользованиимненийэкспертов,независимыхдруготдруга.-Методгирляндиассоциаций

-Методвекторовпредпочтений

-Методфокальныхобъектов

-Методсреднейточки

-Методлотерей

Коллективныеэкспертныеоценкиприменяют,припрогнозированииобъектовипроцессов,имеющихмеждисциплинарныйхарактер.Коллективныеметодыявляютсянаиболееэффективнымисточкизрениядостижениямаксимальнойобъективностиэкспертнойоценки,посколькупредполагаютиспользованиеширокогоипредставительногокругаспециалистов.Вцеломметодыорганизацииколлективнойгенерацииидейможноразделитьнанескольковидов:

• «Мозговойштурм»

• Методикасудов

• Метод«черногоящика

• Методэвристическогопрогнозирования

• Синектическийметод.

• «МетодДельфи».

Параметроптимизации–этопризнак,покоторомумыхотимоптимизироватьпроцесс.Ондолженбытьколичественным,задаватьсячислом.Множествозначений,которыеможетприниматьпараметроптимизации,называетсяобластьюегоопределения.Областиопределениямогутбытьнепрерывнымиидискретными,ограниченнымиинеограниченными.

Параметрамоптимизацииприсваиваютсяоценки–ранги.

Такимобразом,параметроптимизациидолженбыть:

–эффективнымсточкизрениядостиженияцели;

–универсальным;

–количественнымивыражатьсяоднимчислом;

–статистическиэффективным;

–имеющимфизическийсмысл,простымилегковычисляемым.

36Системыподдержкипринятиярешений.Пакетыприкладныхпрограмм.

СППРпринципиальноотличаетсяоттрадиционныхсистеманалогичногоназначениятем,чтоонаориентировананаконкретногопользователя,наегознания,егоопытиинтуицию,егосистемуценностей.Восновусистемыположенопризнаниетогофакта,чтопроцесспринятиярешенийноситсубъективныйхарактер.Подэтимпонимаетсяследующее:есливоднойитойжеинформационнойсредеразличныепользователипринимаютодинаковыерешения,тотакиерешениябудемназыватьобъективными,т.к.онинезависятотиндивидуальныхособенностейихпринимающеголица;напротив,еслиразныепользователи,обладающиеодинаковойинформацией,будутприниматьнесовпадающиемеждусобойрешения,тотакиерешенияусловимсясчитатьсубъективными,т.е.зависящимиотличностипользователя.

Таккакссистемоймогутработатьразныепользователи,вбазезнанийсистемыхранятсяфункцииихпредпочтений,чтопозволяетвсхожихзадачахсопоставлятьрешенияразличныхпользователей.Эторавносильнополучениюэкспертныхсужденийбезнепосредственногоучастияэкспертов.Однако,еслипользовательтогохочет,егоФПможетбытьнедоступнойдлядругихлиц.

ОднимиздостоинствсистемыСППРявляетсятакжето,чтоонанетребуетотпользователяникакойспециальнойподготовки.Достаточноминимальныхнавыковобщенияскомпьютером.

Пакетыприкладныхпрограмм

Этокомплексвзаимосвязанныхпрограммдлярешениязадачопределенногокласса.ВыделяютсяследующиевидыППП:

–проблемно-ориентированные.Используютсядлятехпроблемныхобластей,вкоторыхвозможнатипизацияфункцийуправления,структурданныхиалгоритмовобработки.Например,этоПППавтоматизациибухучета,финансовойдеятельности,управленияперсоналомит.д.;

–автоматизациипроектирования(илиСАПР).Используютсявработеконструкторовитехнологов,связанныхсразработкойчертежей,схем,диаграмм;

–общегоназначения.Поддерживаюткомпьютерныетехнологииконечныхпользователейивключаюттекстовыеитабличныепроцессоры,графическиередакторы,системы–управлениябазамиданных(СУБД);

–офисные.Обеспечиваюторганизационноеуправлениедеятельностьюофиса.Включаюторганайзеры(записныеителефонныекнижки,календари,презентацииит.д.),средствараспознаваниятекста;

–настольныеиздательскиесистемы–болеефункциональномощныетекстовыепроцессоры;

–системыискусственногоинтеллекта.Используютвработенекоторыепринципыобработкиинформации,свойственныечеловеку.Включаютинформационныесистемы,поддерживающиедиалогнаестественномязыке;экспертныесистемы,позволяющиедаватьрекомендациипользователювразличныхситуациях;интеллектуальныепакетыприкладныхпрограмм,позволяющиерешатьприкладныезадачибезпрограммирования.
СППР–этоинтерактивнаяавтоматизированнаясистема,котораяпомогаетпользователю(ЛПР)использоватьданныеимоделидляидентификацииирешениязадачипринятиярешений.

СППРобладаетследующимичетырьмяосновнымихарактеристиками:

1) СППРиспользуетиданные,имодели;

2) СППРпредназначеныдляпомощименеджерамвпринятиирешенийдляслабоструктурированныхинеструктурированныхзадач;

3) Ониподдерживают,анезаменяют,выработкурешенийменеджерами;

4) ЦельСППР–улучшениеэффективностирешений.

Пакетыприкладныхпрограмм:

Классическаяавтоматизированнаясистемауправления(АСУ)включаетвсебя:системусбораинформации,базуданных,системуобработкиианализаинформации,системуформированиявыходнойинформации.

Подтермином«интегрирующаясистемауправленияпредприятием»подразумеваютпрограммноеобеспечение,интегрирующеевсеключевыепроцессыдеятельностиучреждениявединуюкомпьютернуюсистему.Ожидаемымжелаемымрезультатомявляетсяпростаявобращениисистема,упрощающаяпринятиерешений,уменьшающаярасходыи,вцелом,позволяющаяболееэффект-ноуправлятьпроизводством.

Длятогочтобыуправлениювыйтинакачественноновыйуровеньиоказатьсянастыкеинформационныхтехнологий,инновацийибизнеса,реальнопоучаствоватьвтехизменениях,откоторыхзависитдальнейшаяжизньиразвитие.Можнорекомендоватькрассмотрениюслед.ОсновныеАСУ:

1) ERP–система–системапланированияресурсовпредприятия–корпоративнаяинформационнаясистема,предназначеннаядляавтоматизацииучетаиуправления.Внедрение«тяжелых»ERP-систем,связанопреждевсегосоценкойипланированиемвфинансовойсфере.ЭтопродуктыSAP,Oracle,EBS,JDEdwatds.

Некоторыеспециалистыотносятсюдасистему1С«Галактика».

2) CRM–системауправлениявзаимодействиемсклиентами.ПредназначенадляцелейавтоматизациисCRM-стратегиейучреждениядляулучшенияобслуживанияклиентовпутемсохраненияинформацииоклиентахиисториейвзаимоотношенийсклиентами,установлениеиулучшениебизнес-процедурнаосновесохраненнойинформацииипоследующейоценкеихэффективности.

37Экспертныесистемы.Оболочкидляпостроенияэкспертныхсистем.Поисковая,диагностическая,интерпретирующаясистемы.Пакетыприкладныхпрограмм.

Экспертныесистемы(ЭС)-этонаборпрограммилипрограммноеобеспечение,котороевыполняетфункцииэкспертаприрешениикакой-либозадачивобластиегокомпетенции.ЭСвпроцессесвоейработыоперируетсознаниями.Знанияопредметнойобласти,необходимыедляработыЭС,определеннымобразомформализованыипредставленывпамятиЭВМввидебазызнаний,котораяможетизменятьсяидополнятьсявпроцессеразвитиясистемы.

ГлавноедостоинствоЭС-возможностьнакапливатьзнания,сохранятьихдлительноевремя,обновлятьитемсамымобеспечиватьотносительнуюнезависимостьконкретнойорганизацииотналичиявнейквалифицированныхспециалистов.

Основнымикомпонентамиэкспертнойсистемыявляются: 1 базазнаний–знанияэкспертов,представленныевнекоторойстандартнойформе; 2 механизмвывода–программныесредства,обеспечивающиепоискрешенийнаосновебазызнаний; 3 подсистемаобъяснения–программныесредства,обеспечивающиеобъяснениепроцессавыводарешения; 4 интерфейспользователя

Кинструментальнымпрограммамприменяемымприпроектированииэкспертныхсистемотносятсяоболочкиэкспертныхсистем(илипустыеэкспертныесистемы),тоестьсистемы,несодержащиезнанийниокакойпредметнойобласти(EMYCIN,ЭКО,ЭКСПЕРТ,EXSYSRuleBook,ExpertSystemCreatorидр.)

Подоболочкамипонимают"пустые"версиисуществующихэкспертныхсистем,т.е.готовыеэкспертныесистемыбезбазызнаний.ПримеромтакойоболочкиможетслужитьEMYCIN,котораяпредставляетсобойнезаполненнуюэкспертнуюсистемуMYCIN(диагностич-яс-ма).Достоинствооболочеквтом,чтоонивообщенетребуютработыпрограммистовдлясозданияготовойэкспертнойсистемы.Требуютсятолькоспециалистывпредметнойобластидлязаполнениябазызнаний.

Диагностическиесистемыиспользуютсядляустановлениясвязимеждунаруше-ниямидеятельностиорганизмаиихвозможнымипричинами.НаиболееизвестнадиагностическаясистемаMYCIN,котораяпредназначенадлядиагностикиинаблюдениязасостояниембольногоприменингитеибактериальныхинфекциях..Внастоящеевремяэтасистемаставитдиагнознауровневрача-специалиста.Онаимеетрасширеннуюбазузнаний,благодарячемуможетприменятьсяивдругихобластяхмедицины.

Диагностикаитерапиясужениякоронарныхсосудов–системаANGY.ДиагностикаошибокваппаратуреиматематическомобеспеченииЭВМ–CRIB.

Интерпретирующиесистемыобладаютспособностьюполучатьопределенныезаключениянаосноверезультатовнаблюдения.СистемаPROSPECTOR,однаизнаиболееизвестныхсистеминтерпретирующеготипа,объединяетзнаниядевятиэкспертов.Используясочетаниядевятиметодовэкспертизы,системеудалосьобнаружитьзалежирудыстоимостьювмиллиондолларов,причемналичиеэтихзалежейнепредполагалниодиниздевятиэкспертов.Другаяинтерпретирующаясистема-HASP/SIAP.Онаопределяетместоположениеитипысудоввтихомокеанеподаннымакустическихсистемслежения.ОпределениеосновныхтиповсвойствличностипорезультатампсиходиагностическоготестированияпроизводятсистемаАВАНТЕСТ.

WolframAlpha—этопоисковаясистема,интеллектуальный«вычислительныйдви-жокзнаний».Системавычисляетответ,основываясьнасобственнойбазезнаний,котораясодержитданныеоматематике,физике,астрономии,химии,биологии,медицине,истории,географии,политике,музыке,кинематографии,атакжеинформациюобизвестныхлюдяхиинтернет-сайтах.Онспособенпереводитьданныемеждуразличнымиединицамиизмерения,системамисчисления,подбиратьобщуюформулупоследовательности,находитьвозможныезамкнутыеформыдляприближенныхдробныхчисел,вычислятьсуммы,пределы,интегралы,решатьуравненияисистемыуравнений,производитьоперациисматрицами,определятьсвойствачиселигеометрическихфигур.