5. Испытание ИМ

Включает два аспекта:

1)                необходимо убедиться в правильности динамики развития алгоритма моделирования компонентов ИМ (верификация);

2)                определить совпадение с заданной точностью векторов характеристик поведения объекта моделирования и ИМ (адекватность).

При отсутствии адекватности проводят калибровку ИМ ("подправляют" характеристики алгоритмов компонентов модели). Наличие ошибок во взаимодействии компонентов ИМ возвращает исследователя к этапу создания ИМ на бумаге. Возможно, что в ходе формализации исследователь слишком упростил процессы и исключил из рассмотрения ряд важных сторон функционирования СС, что привело к неадекватности ИМ. В этом случае исследователь должен вернуться к этапу формализации СС. В тех случаях, когда выбор способа формализации оказался неудачным, исследователю необходимо повторить этап составления концептуальной модели с учётом новой информации и появившегося опыта. Наконец, когда у исследователя оказалось недостаточно информации об объекте, он слишком упростил моделируемые явления, исключил из рассмотрения важные стороны функционирования СС и т.д., то необходимо вернуться к этапу составления содержательного описания СС и уточнить его с учётом результатов испытания предыдущей ИМ СС.

6. Исследование свойств ИМ

На данном этапе решаются так называемые тактические проблемы постановки ИЭ: оцениваются точность имитации явлений, необходимый объем выборки, длина реализация прогона ИМ, устойчивость результатов моделирования, чувствительность критериев качества к изменению параметров ИМ, стационарность режима моделирования и др.. Получить эти оценки в ряде случаев бывает весьма сложно, однако без успешных результатов этой работы доверия к ИМ не будет. Точность имитации явлений обычно представляет собой оценку влияния стохастических элементов на функционирование ИМ СС. Устойчивость результатов моделирования характеризуется сходимостью контролируемого отклика моделирования к определённой величине при изменениях параметров модели СС. Стационарность режима моделирования характеризует собой некоторое установившееся равновесие процессов в модели СС, когда дальнейшая имитация бессмысленна, поскольку новой информации из ИМ исследователь не получит и продолжение имитации приведёт к увеличению затрат машинного времени. Поэтому необходимо разработать процедуру проверки момента достижения стационарного режима имитации. Чувствительность ИМ представляется величиной минимального приращения выбранного критерия качества, вычисляемого по статистикам моделирования, при последовательном варьировании параметров моделирования на всём диапазоне их изменения.

7. Эксплуатация ИМ

Исследователь СС, выяснив условия и найдя характеристики, при которых должен выполняться имитационный эксперимент, переходит к решению стратегических задач – расчету выборочных средних значений (дисперсии и моментов более высокого порядка) откликов модели и различных зависимостей на их основе.

Этап эксплуатации ИМ начинается с составления плана эксперимента, позволяющего исследователю получить максимум информации при минимальных усилиях на вычисление. Составляется статистическое обоснование плана эксперимента. Планирование эксперимента представляет собой процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. Стремятся минимизировать общее число опытов на ИМ с одновременным варьированием всеми переменными. Выбирают такую стратегию ИЭ, которая позволяет принимать обоснованную стратегию с помощью процедур принятия решений после каждой серии экспериментов на ИМ.

8. Анализ результатов моделирования

Данный этап завершает технологическую цепочку этапов создания и использования ИМ. Получив результаты моделирования, исследователь приступает к интерпретации результатов. Возможно, что в ходе интерпретации результатов исследователь установил наличие ошибок либо при создании модели, либо при формализации объекта моделирования. В этих случаях осуществляется возврат на этап построения описания ИМ или на составление концептуальной модели СС соответственно. Результатом этапа интерпретации данных ИЭ являются рекомендации по проектированию или модификации СС. На их основе исследователи приступают к принятию решений. На интерпретацию результатов ИЭ оказывают существенное влияние изобразительные возможности средств моделирования на ЭВМ. При анализе результатов ИЭ рекомендуется использовать пакеты OLAP (On-Line Analytical Processing), включающие текстовый процессор, средства статистической обработки и графической презентации данных, принятия решений.

В конечном итоге после выполнения всех перечисленных выше итерационных этапов имитации исследователь либо окажется удовлетворённым результатами моделирования и будет их учитывать при проектировании СС, либо забракует проектируемую систему и сформулирует техническое задание на разработку новой архитектуры СС.

1.6 Представление динамики модели при имитационном моделировании

Будем характеризовать каждый компонент Ki сложной системы множеством состояний zi (переменных, содержащих информацию, необходимую для прогноза будущей динамики элемента). В каждом элементе Ki в результате выполнения функциональных действий происходят события eij. Время наступления события tij и его содержание полностью определяется состоянием zi элемента Ki. Для каждого Ki введем понятие локального времени ti. В сложной системе все ti изменяются одновременно, однако характер этих изменений различен и определяется последовательностью временных интервалов tij. При построении ИМ СС функциональные действия аппроксимируются некоторыми алгоритмами aij при неизменном значении ti, а затем уже отображается изменение ti на величину tij, инициируя таким образом появление события eij. Пару (aij, tij) назовем активностью и обозначим aij.

Если СС состоит из одного элемента K1, то динамика ее ИМ представляла бы собой последовательную смену событий e1j на временной оси t1 посредством реализации активностей a1j (рис.1).

Рисунок 1.1 — Динамика поведения элемента СС.

Чтобы обеспечить имитацию модели СС, состоящей более, чем из одного элемента, вводят глобальную переменную t0 , называемую модельным временем. Опишем динамику такой модели следующим образом.

Пусть в начальный момент времени t0 = 0 определены состав элементов и структура системы S0 . Для каждого элемента Ki известны состояния zi и времена ti0 наступления событий ei0. Введем переменные  и положим ti = tim с таким номером m, что выполняется условие ti,m-1≤t0<tim. Найдем величину T0=min{ti}, равную времени до наступления самого раннего события и пусть i0=argT0 (возможной неоднозначностью номера i0 пренебрежем). В момент времени T0 в элементе происходит событие , содержание которого задается состоянием .В этот момент осуществляется взаимодействие элементов модели, в результате чего формируется новый состав элементов и структура системы S1. Реакцией наступления события  является корректировка модельного времени (t0=T0) и реализация активности , т.е. выполнение алгоритма  и модификация локальной временной координаты (ti0=ti0i00). Далее вновь определяется время T1 наступления самого раннего события  в компоненте , корректируется модельное время (t0=T1) и реализуется активность  и т.д. (см. рис. 2)

Моменты T0, T1, T2, ... смены состава элементов и/или их состояний будем называть особыми. Переходы, происходящие в эти моменты, полностью определяют динамику модели. Поэтому при машинной имитации достаточно воспроизводить лишь эти изменения (в общем случае случайные).

Различают два типа ИМ, связанных со способом формализации реальных процессов функционирования СС. В моделях одного типа события eij отражают фактические события, происходящие в системе. В этом случае динамика ИМ по существу повторяет динамику СС, т.е. переход от одного события к другому. Говорят, что такая ИМ носит событийный (дискретный) характер.

В моделях другого типа события вводят искусственно вследствие необходимости представить некоторый непрерывный процесс в дискретной ЭВМ. Характерным примером является любой численный метод интегрирования дифференциальных уравнений. В подобных методах особые моменты определяются шагом интегрирования. Эти методы называются пошаговыми. При их использовании динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов.

Вследствие последовательного характера обработки информации в однопроцессорном компьютере параллельные процессы, происходящие в СС, преобразуются в ИМ с помощью вышеприведенного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса, а алгоритм называется алгоритмом организации квазипараллелизма в ИМ. Противоречие между параллельностью модельных процессов и последовательным характером квазипараллельного процесса является коренной причиной их неполного соответствия.

Рисунок 1.2 — Динамика взаимодействия элементов СС.



Информация о работе «Имитационная модель автоматизированного участка обработки деталей»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 84715
Количество таблиц: 1
Количество изображений: 5

Похожие работы

Скачать
98051
44
0

... 2-3 Поиск литературы 7 1 7 2-4 Разработка модели разветвленной СМО 6 1 6 3 Поиск литературы завершен 3-6 Изучение литературы по теории массового обслуживания 10 1 10 4 Модель разработана 4-5 Разработка алгоритма программы 10 1 10 5 Алгоритм программы разработан 5-7 Выбор среды программиро-вания и создание программы 30 1 ...

Скачать
75558
1
29

... воздуха на входе и активное сопло приводит к некоторому расширению зоны максимального съема (до 35-55°), что имеет существенное значение при обработке криволинейных поверхностей. 6. КАЧЕСТВО ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ПОСЛЕ СТРУЙНОЙ ГИДРОАБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ   Состояние поверх костного слоя после механических и физико-механических методов обработки характеризуется в основном параметрами шероховатости, ...

Скачать
36236
5
10

... и каналов, а также механизма обслуживания используется алгоритмы генерирования случайных последовательностей. В ходе выполнения курсовой работы разработана модель системы обслуживания робототехнического комплекса производства деталей ЭВА. На данной модели возможно проанализировать эффективность СМО при различных дисциплинах очереди: в порядке поступления заявок (бесприоритетное обслуживание), с ...

Скачать
99420
0
4

... называемые правила бизнеса) реализуются прикладными программами на клиентских установках (RDA-модель) или на сервере приложений (AS-модель). 2. Автоматизированные системы сбора, хранения и анализа информации Автоматизированные информационные системы (АИС) относятся к классу сложных систем, как правило, не столько в связи с большой физической размерностью, сколько в связи с многозначностью ...

0 комментариев


Наверх