Моделирования, функции и цели моделирования, моделирование и научный эксперимент).

Модель физического или технического объекта, процесса или системы – это упрощенное их представление в форме отличной от формы их реального существования, сохраняющее с некоторой точностью те их свойства, характеристики и параметры, которые интересуют исследователя.

Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием.

Если результаты моделирования подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев.

Точность – степень соответствия. Физическое моделирование, при котором модель и моделируемый объект а) представляют собой реальные объекты или процессы в) единой или различной физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и в модели в) выполняются некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений.

Процесс моделирования – это весь процесс от постановки задачи до внедрения результатов моделирования.

Функции моделей:

Модель может применяться в качестве:

· средства осмысления действительности;

· средства общения;

· средства обучения и тренировки;

· инструмента прогнозирования;

· средства постановки экспериментов.

Цель моделирования понять и изучить качественную и количественную природу явления, отразить существенные для исследования черты явления (объекта, системы, процесса) в пригодной для использования в практической деятельности форме.

Моделирование часто сравнивается с альтернативным методом изучения действительности: методом научных экспериментов.

В сравнении с методом научного эксперимента достоинствами метода моделирования являются:

· универсальность,

· меньшая стоимость (как правило)

· меньшая продолжительность во времени (например, для экономических моделей).

Недостатками являются:

· трудности построения адекватной модели и оценки ее точности,

· сбор большого количества достоверной информации (в реальной системе они уже есть!!!),

· не целостность модели (любой объект это не просто сумма элементов, а система!!!)

Классификация моделей (по способу представления, назначению, степени соответствия объекту). Примеры моделей.

По способу представления объекта моделирования

· статические (например, поперечный разрез объекта) и динамические (временные ряды);

· детерминистские и стохастические;

· дискретные и непрерывные.

По назначению:

· Исследовательские (предпроектные) модели. Используются для изучения свойств реальных объектов и систем. Как правило, это модели инвариантные к реальному времени.

· Модели поддержки функционирования. Модели реального времени (real-time или hardware-in-loop модели) являющиеся составной частью реальной системы (используются либо для управления, либо для отладки). Например, построенные с помощью систем моделирования VisSim или MBTY и работающие в режиме управления реальным объектом, или же аналоговые системы управления. Модели оперативного управления ГАП.

По степени соответствия модели реальному объекту:

· Физически состоятельные – (истинные), – опирающиеся на те же физические законы, характеризующие объект моделирования в области их применимости.

· Аппроксимации – (ложные), – построенные на основе приближенных или эмпирических формул и гипотез, характеризующих объект (черный ящик – классический пример).

· Адекватные по точности – отображающие в области своей применимости с необходимой (заданной) точностью реальный объект.

Примеры: Полномасштабные модели: ЦНИИРТК – робот для снятия спутников с орбиты; Динамическая физическая модель: Опытный завод для изучения нового химического процесса, модель самолета (автомобиля) для испытания в аэродинамической трубе, модель дамбы (ВНИИ гидротехники).