Bilgisayar simülasyonu mu yoksa fiziksel test mi, hangisi daha iyi? Bilgisayar modelleme

Modelleme kelimesinin tanımıyla başlayalım.

Modelleme, bir model oluşturma ve kullanma sürecidir. Model, çalışma sürecinde orijinal nesnenin yerini alan ve bu çalışma için önemli olan özelliklerini koruyan maddi veya soyut bir nesne olarak anlaşılmaktadır.

Bir biliş yöntemi olarak bilgisayar modellemesi matematiksel modellemeye dayanmaktadır. Matematiksel model, incelenen nesnenin veya olgunun temel özelliklerini yansıtan bir matematiksel ilişkiler sistemidir (formüller, denklemler, eşitsizlikler ve işaret mantıksal ifadeleri).

Belirli hesaplamalar için bir matematiksel modeli kullanmadan kullanmak çok nadiren mümkündür. bilgisayar Bilimi kaçınılmaz olarak bir bilgisayar modelinin oluşturulmasını gerektirir.

Süreci düşünün bilgisayar simülasyonu Detaylarda.

2.2. Bilgisayar modellemeye giriş

Bilgisayar modelleme bunlardan biridir. etkili yöntemler karmaşık sistemleri incelemek. Bilgisayar modelleri, gerçek deneylerin finansal veya fiziksel engeller nedeniyle zor olduğu veya öngörülemeyen sonuçlar verebileceği durumlarda, hesaplamalı deneyler yapabilme yetenekleri nedeniyle çalışmak daha kolay ve kullanışlıdır. Bilgisayar modellerinin mantığı, incelenen orijinal nesnenin (veya tüm nesne sınıfının) özelliklerini belirleyen ana faktörleri tanımlamayı, özellikle simüle edilmiş fiziksel sistemin parametrelerindeki değişikliklere tepkisini araştırmayı ve başlangıç koşulları.

Bilgisayar simülasyonu yeni yöntem Bilimsel araştırma aşağıdakilere dayanmaktadır:

1. İncelenen süreçleri tanımlamak için matematiksel modellerin oluşturulması;

2. En son sürümü kullanma bilgisayarlar Yüksek hıza sahip (saniyede milyonlarca işlem) ve bir kişiyle diyalog kurabilen.

Ayırt etmek analitik Ve taklit modelleme. Analitik modellemede, gerçek bir nesnenin matematiksel (soyut) modelleri cebirsel, diferansiyel ve diğer denklemlerin yanı sıra kesin çözümlerine yol açan kesin bir hesaplama prosedürünün uygulanmasını içeren modeller şeklinde incelenir. Simülasyon modellemede matematiksel modeller, sıralı yürütme yoluyla incelenen sistemin işleyişini yeniden üreten bir algoritma biçiminde incelenir. Büyük bir sayı temel işlemler.

2.3. Bir bilgisayar modeli oluşturma

Bir bilgisayar modelinin oluşturulması, olgunun belirli doğasından veya incelenen orijinal nesneden soyutlamaya dayanır ve iki aşamadan oluşur - önce niteliksel, sonra niceliksel bir modelin oluşturulması. Öte yandan bilgisayar modelleme, simülasyon sonuçlarını analiz etmek, yorumlamak ve incelenen nesnenin gerçek davranışıyla karşılaştırmak ve gerekirse daha da iyileştirmek olan bir bilgisayarda bir dizi hesaplamalı deney yapmaktan oluşur. modeli vb.

Bu yüzden, Bilgisayar modellemenin ana aşamaları şunları içerir:

1. Sorunun açıklaması, modelleme nesnesinin tanımı:

Açık bu aşama bir bilgi koleksiyonu, sorunun formülasyonu, hedeflerin tanımı, sonuçların sunum şekli, verilerin açıklaması var.

2. Sistemin analizi ve incelenmesi:

sistem analizi, nesnenin anlamlı açıklaması, geliştirme bilgi modeli, teknik analiz ve yazılım araçları, veri yapılarının geliştirilmesi, geliştirilmesi matematiksel model.

3. Biçimlendirme, yani matematiksel bir modele geçiş, bir algoritmanın oluşturulması:

algoritma tasarlama yöntemi seçimi, algoritma yazma biçimi seçimi, test yöntemi seçimi, algoritma tasarımı.

4. Programlama:

modelleme için programlama dili veya uygulama ortamı seçimi, veri düzenleme yöntemlerinin açıklanması, seçilen programlama dilinde (veya uygulama ortamında) algoritma yazımı.

5. Bir dizi hesaplamalı deneyin gerçekleştirilmesi:

sözdiziminin, anlambilimin ve mantıksal yapının hatalarının ayıklanması, test hesaplamaları ve test sonuçlarının analizi, programın sonlandırılması.

6. Sonuçların analizi ve yorumlanması:

Gerekiyorsa programın veya modelin revizyonu.

Modelleri oluşturmanıza ve incelemenize olanak tanıyan birçok yazılım paketi ve ortamı vardır:

Grafik ortamları

Metin editörleri

Programlama ortamları

E-tablolar

Matematik paketleri

HTML editörleri

2.4. Hesaplamalı deney

Deney, bir nesne veya modelle gerçekleştirilen bir deneydir. Deneysel numunenin bu eylemlere nasıl tepki vereceğini belirlemek için bazı eylemlerin gerçekleştirilmesinden oluşur. Hesaplamalı bir deney, resmileştirilmiş bir model kullanılarak yapılan hesaplamaları içerir.

Matematiksel olanı uygulayan bir bilgisayar modeli kullanmak, gerçek bir nesneyle deney yapmaya benzer, ancak bir nesneyle gerçek bir deney yerine, onun modeliyle hesaplamalı bir deney gerçekleştirilir. Hesaplamalı bir deney sonucunda modelin başlangıç parametrelerinin belirli bir değer kümesinin ayarlanmasıyla, istenen parametrelerin belirli bir değer kümesi elde edilir, nesnelerin veya süreçlerin özellikleri incelenir ve bunlar bulunan. optimal parametreler ve çalışma modları, modeli iyileştirin. Örneğin, belirli bir sürecin gidişatını tanımlayan bir denklem varsa, bu denklemin katsayılarını, başlangıç ve sınır koşullarını değiştirerek nesnenin bu durumda nasıl davranacağını araştırmak mümkündür. Ayrıca bir nesnenin davranışını tahmin etmek de mümkündür. çeşitli koşullar. Bir nesnenin davranışını yeni bir başlangıç verileri kümesiyle incelemek için yeni bir hesaplamalı deney yapmak gerekir.

Matematiksel modelin ve gerçek nesnenin, sürecin veya sistemin yeterliliğini kontrol etmek için, bilgisayardaki araştırmanın sonuçları, deneysel tam ölçekli bir örnek üzerinde yapılan deneyin sonuçlarıyla karşılaştırılır. Doğrulamanın sonuçları matematiksel modeli düzeltmek için kullanılır veya oluşturulan matematiksel modelin tasarıma veya çalışmaya uygulanabilirliği sorunu çözülür. verilen nesneler, süreçler veya sistemler.

Hesaplamalı deney, pahalı, tam ölçekli bir deneyin bilgisayar hesaplamalarıyla değiştirilmesini mümkün kılar. Kısa sürede ve önemli malzeme maliyetleri olmadan, tasarlanan nesne veya sürecin çeşitli çalışma modları için çok sayıda seçeneğin incelenmesini sağlar; bu, karmaşık sistemlerin geliştirilmesi ve bunların tanıtılması için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. üretime geçiyoruz.

2.5. Çeşitli ortamlarda modelleme

2.5.1. Programlama ortamında simülasyon

Programlama ortamında modelleme, bilgisayar simülasyonunun ana aşamalarını içerir. Bir bilgi modeli ve algoritma oluşturma aşamasında, hangi niceliklerin girdi parametresi, hangilerinin sonuç olduğunu belirlemek ve bu niceliklerin türünü belirlemek gerekir. Gerektiğinde seçilen programlama dilinde yazılmış akış şeması şeklinde bir algoritma derlenir. Daha sonra hesaplamalı bir deney gerçekleştirilir. Bunu yapmak için programı indirmeniz gerekir. Veri deposu bilgisayar ve çalıştırın. Bir bilgisayar deneyi mutlaka, problemi çözmenin tüm aşamalarının (matematiksel model, algoritma, program) düzeltilebileceği temelinde elde edilen sonuçların bir analizini içerir. En önemli aşamalardan biri algoritmanın ve programın test edilmesidir.

Bir programda hata ayıklama (İngilizce hata ayıklama (hata ayıklama) terimi, 1945'te ortaya çıkan "hataları yakalamak" anlamına gelir) elektrik devreleriİlk Mark-1 bilgisayarlarından birine güve çarptı ve binlerce röleden birini bloke etti), hesaplamalı bir deneyin sonuçlarına dayanarak programdaki hataları bulma ve ortadan kaldırma sürecidir. Hata ayıklama yerelleştirme ve ortadan kaldırmadır sözdizimi hataları ve bariz kodlama hataları.

Modern yazılım sistemleri hata ayıklama, hata ayıklayıcı adı verilen özel yazılım araçları kullanılarak gerçekleştirilir.

Test, programın bir bütün olarak veya bileşenlerinin doğru çalıştığının doğrulanmasıdır. Test sürecinde, bariz hatalar içermeyen programın çalışabilirliği kontrol edilir.

Programda ne kadar dikkatli hata ayıklanırsa ayıklansın, işe uygunluğunu belirlemedeki belirleyici adım, programın test sistemi üzerinde yürütülmesinin sonuçlarına göre kontrol edilmesidir. Seçilen test giriş verileri sistemi için her durumda doğru sonuçlar elde edilirse, bir programın doğru olduğu kabul edilebilir.

2.5.2. Elektronik tablolarda modelleme

Elektronik tablolarda modelleme, farklı alanlardaki çok geniş bir görev sınıfını kapsar. konu alanları. Elektronik tablolar, hesaplama ve yeniden hesaplama konusunda zaman alan çalışmaları hızlı bir şekilde gerçekleştirmenize olanak tanıyan evrensel bir araçtır niceliksel özellikler nesne. Elektronik tablolar kullanarak modelleme yaparken, sorunu çözmeye yönelik algoritma, bir hesaplama arayüzü geliştirme ihtiyacının arkasına saklanarak bir miktar dönüştürülür. Hücreler arasındaki ilişkilerde, hesaplamalı formüllerde veri hatalarının ortadan kaldırılması da dahil olmak üzere hata ayıklama aşaması kaydedilir. Ek görevler de ortaya çıkıyor: ekranda sunumun rahatlığı üzerinde çalışın ve alınan verilerin kağıda çıkarılması gerekiyorsa bunların sayfalara yerleştirilmesi üzerinde çalışın.

Elektronik tablolarda modelleme işlemi aşağıdakilere göre gerçekleştirilir: genel şema: Hedefler belirlenir, özellikler ve ilişkiler belirlenir ve bir matematiksel model derlenir. Modelin özellikleri mutlaka amaca göre belirlenir: ilk (modelin davranışını etkileyen), orta ve sonuç olarak elde edilmesi gerekenler. Bazen nesnenin temsili diyagramlar ve çizimlerle desteklenir.

Hesaplama sonuçlarının başlangıç verilerine bağımlılığını görsel olarak göstermek için diyagramlar ve grafikler kullanılır.

Testlerde kesin veya yaklaşık sonucun bilindiği belirli bir veri seti kullanılır. Deney, modelleme hedeflerini karşılayan başlangıç verilerinin sunulmasından oluşur. Modelin analizi, hesaplamaların modelleme hedeflerini nasıl karşıladığını bulmayı mümkün kılacaktır.

2.5.3. DBMS ortamında modelleme

Bir DBMS ortamında modelleme genellikle aşağıdaki hedeflere sahiptir:

Bilgilerin saklanması ve zamanında düzenlenmesi;

Verilerin bazı özelliklere göre sıralanması;

Çeşitli veri seçim kriterlerinin oluşturulması;

Seçilen bilgilerin uygun sunumu.

Model geliştirme sürecinde, gelecekteki veri tabanının yapısı ilk verilere dayanarak oluşturulur. Açıklanan özellikler ve türleri bir tabloda özetlenmiştir. Tablo sütunlarının sayısı, nesne parametrelerinin (tablo alanları) sayısına göre belirlenir. Satır sayısı (tablo girişleri), aynı türden tanımlanan nesnelerin satır sayısına karşılık gelir. Gerçek bir veritabanında bir değil, birbirine bağlı birkaç tablo bulunabilir. Bu tablolar bazı sistemlerde yer alan nesneleri açıklamaktadır. Veritabanı yapısını tanımlayıp ayarladıktan sonra bilgisayar ortamı doldurmaya devam edin.

Deney sırasında veriler sıralanır, aranır, filtrelenir ve hesaplama alanları oluşturulur.

Bilgisayar bilgi paneli, bilgilerin basılı form raporlarında görüntülenmesi için çeşitli ekran formları ve formlar oluşturma olanağı sağlar. Her rapor belirli bir deneyin amacına uygun bilgiler içerir. Nihai hesaplama alanlarının eklenmesiyle bilgileri verilen kriterlere göre herhangi bir sırayla gruplamanıza olanak tanır.

Elde edilen sonuçlar planlananlara uymuyorsa, veri sıralama ve arama koşullarını değiştirerek ek deneyler yapabilirsiniz. Veritabanını değiştirmeye ihtiyaç varsa yapısını ayarlayabilirsiniz: alanları değiştirin, ekleyin ve silin. Sonuç yeni bir modeldir.

2.6. Bilgisayar modeli kullanma

Yeni bir yöntem olarak bilgisayar simülasyonu ve hesaplamalı deney bilimsel araştırma Matematiksel modellerin yapımında kullanılan matematiksel aparatların geliştirilmesine yönelik kuvvetler, aşağıdakilerin kullanılmasına izin verir: matematiksel yöntemler Matematiksel modelleri iyileştirin, karmaşıklaştırın. Hesaplamalı bir deney yürütmek için en umut verici olanı, nükleer enerji santralleri için reaktörlerin tasarlanması, barajların ve hidroelektrik santrallerin, manyetohidrodinamik enerji dönüştürücülerin tasarlanması gibi zamanımızın önemli bilimsel, teknik ve sosyo-ekonomik sorunlarını çözmek için kullanılmasıdır. ekonomi - endüstri, bölge, ülke vb. için dengeli bir plan hazırlamak.

Tam ölçekli bir deneyin insan hayatı ve sağlığı için tehlikeli olduğu bazı süreçlerde, mümkün olan tek şey hesaplamalı deneydir (termonükleer füzyon, uzay araştırmaları, kimya ve diğer endüstrilerin tasarımı ve araştırması).

2.7. Çözüm

Sonuç olarak, bilgisayar simülasyonu ve hesaplamalı deneyin "matematiksel olmayan" bir nesnenin çalışmasını çözüme indirgemeyi mümkün kıldığı vurgulanabilir. matematik problemi. Bu, iyi geliştirilmiş bir araç kullanma olasılığını açar. matematiksel aparat güçlü ile birleştirilmiş bilgisayar Teknolojisi. Bu, gerçek dünyanın yasalarının bilgisi ve bunların pratikte kullanılması için matematik ve bilgisayarların kullanılmasının temelidir.

3. Kullanılmış literatürün listesi

1. S. N. Kolupaeva. Matematiksel ve bilgisayar modelleme. Öğretici. - Tomsk, Okul Üniversitesi, 2008. - 208s.

2. A.V. Mogilev, N.I. Pak, E.K. Khenner. Bilgisayar Bilimi. Öğretici. - M .: Merkez "Akademi", 2000. - 816'lar.

3. D. A. Poselov. Bilgisayar Bilimi. Ansiklopedik Sözlük. - M .: Pedagoji-Basın, 1994. 648s.

4. "Açık Sistemler" yayınevinin resmi sitesi. İnternet Bilgi Teknolojileri Üniversitesi. - Giriş türü: http://www.intuit.ru/. Erişim tarihi: 5 Ekim 2010

Hiç şüphe yok ki çeşitli bilgisayar simülasyonları fiziksel süreçler teknik ürün geliştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırırken, geliştiricilere test modellerinin montajında büyük miktarda para tasarrufu sağladı. Modernin yardımıyla işlem gücü ve yazılım mühendisleri, karmaşık sistemlerin ayrı ayrı bileşenlerinin ve düzeneklerinin çalışmasını simüle edebilir; bu, yeni bir ürünün piyasaya sürülmesinden önce gerekli olan fiziksel test miktarını azaltacaktır. Ayrıca üreticiler, ürünün fiziksel testinin bitmesini beklemek yerine, CAD simülasyonları sonrasında geliştirme maliyetlerini hesaplayabiliyor.

Günümüz endüstrisi, yeni ürünleri piyasaya sürerken ürün geliştirme süresi ve geliştirme maliyeti gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Otomotiv ve havacılık endüstrilerinde CAD modelleme olmadan yapmak neredeyse imkansızdır, çünkü modelleme, geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olur; bu da onlar için çok önemlidir. modern pazar. Tarihsel olarak modernin ortaya çıkışı bilgi işlem sistemleriÇeşitli etkiler altında nesnelerin dinamik özelliklerini simüle edebilen cihazlar, fiziksel test standlarının modernizasyonunun yanı sıra test yöntemlerinin geliştirilmesini de gölgede bıraktı. Çoğu kuruluş simülasyonu tercih etme eğilimindedir çünkü geliştirme için en az yatırımı ve en az zamanı gerektirir. Ancak bazı çalışmalarda bir ürünün yalnızca fiziksel testinin yapılması süreci doğru cevap verebilmektedir. Elektronik modeller ve fiziksel testler arasında daha yakın etkileşim olmadığında, birçok kuruluş geliştirme için bilgisayar modellerine aşırı derecede bağımlı hale gelebilir ve bu da yanlış kullanıldığında daha sonra pahalı ekipmanlarda beklenmedik arızalara yol açabilir.

Otomotiv endüstrisinde, modern otomobillerin tasarımları çok daha karmaşık hale geldikçe ve bilgisayar simülasyon sistemleri önemli ölçüde geliştikçe bilgisayar simülasyonu ayrılmaz bir parça haline geliyor. Ancak ne yazık ki birçok üretici bilgisayar simülasyonlarının sonuçlarına dayanarak ürünlerin fiziksel testlerini minimuma indiriyor.

Fiziksel test süreçleri, tekniklerin geliştirilmesinde bilgisayar simülasyonlarının hızına yetişememiştir. Test mühendisleri genellikle bir ürün üzerinde gerekli minimum testleri gerçekleştirmeye çalışırlar. Sonuç olarak, daha güvenilir sonuçlar veya bunların doğrulanması için testlerin daha sık tekrarlanması gerekir. Fiziksel testler olmadan yalnızca bilgisayar simülasyonuna güvenmek gelecekte çok ciddi sonuçlara yol açabilir, çünkü dinamik özellikleri hesaplama sürecinin temelindeki ürünün matematiksel modeli belirli varsayımlarla oluşturulur ve gerçek işÜrün, monitörde görüntülenenden biraz farklı davranabilir.

Bilgisayar simülasyonu, ekipmanın fiziksel testiyle simbiyotik bir ilişkiye sahiptir ve bu, (bilgisayar modelinden farklı olarak) deneysel verilerin elde edilmesine olanak tanır. Bu nedenle, bilgisayar teknolojisinin yeteneklerindeki bu kadar artışla birlikte, bitmiş cihazlar için test teknolojilerindeki gecikmeler, deneysel numunelerde gereksiz tasarruflara ve ardından bitmiş ürünlerde sorunlara yol açabilir. Modellerin doğruluğu doğrudan modelin çeşitli koşullardaki davranışına (matematiksel açıklama) ilişkin girdi verilerine bağlıdır.

Elbette model öğeleri hepsini içeremez olası seçenekler ve belirli bileşenlerin davranışına ilişkin koşullar, çünkü hesaplamaların karmaşıklığı ve matematiksel modelin hantallığı çok büyük hale gelecektir. Matematiksel modeli basitleştirmek için, mekanizmanın işleyişi üzerinde önemli bir etkisinin “olmaması gerektiği” yönünde bazı varsayımlar yapılmıştır. Ancak ne yazık ki gerçek her zaman çok daha ağırdır. Örneğin, malzemede mikro çatlaklar olması veya havanın aniden değişmesi durumunda, yapıda tamamen farklı bir yük dağılımına yol açabilecek bir matematiksel model, cihazın nasıl davranacağını hesaplayamayacaktır. Deneysel veriler ve hesaplanan veriler sıklıkla birbirinden farklıdır. Ve bunun hatırlanması gerekiyor.

Ekipmanın fiziksel testi yönünde önemli bir artı daha var. Matematiksel modelleri derlerken mühendislere kusurları gösterme yeteneği, aynı zamanda yeni olguları keşfetme ve eski hesaplama yöntemlerini geliştirme konusunda iyi bir fırsat sağlar. Sonuçta, değişkenleri bir matematiksel formüle yönlendirirseniz sonucun formüle değil değişkenlere bağlı olacağını kabul etmelisiniz. Formül her zaman sabit kalacaktır ve yalnızca gerçek bir fiziksel test onu tamamlayabilir veya değiştirebilir.

Modern endüstrinin tüm dallarında yeni malzemelerin ortaya çıkışı, ek sorunlar Bilgisayar simülasyonu için. Mühendisler zamanla test edilmiş malzemeleri kullanmaya devam edip bunları geliştirseydi matematiksel açıklamalar o zaman evet, modelleme sorunları çok daha az olurdu. Ancak yeni malzemelerin ortaya çıkışı, hatasız Bu malzemelerle bitmiş ürünlerin fiziksel testlerini yapın. Ancak piyasada giderek daha fazla yeni ürünler ortaya çıkıyor ve büyüme eğilimi yalnızca artıyor.

Örneğin kompozit malzemeler, iyi mukavemet/ağırlık oranları nedeniyle havacılık ve otomotiv endüstrilerinde hızla benimsenmiştir. Bilgisayar simülasyonunun temel sorunlarından biri, modelin, alüminyum, çelik, plastik ve bu endüstride uzun süredir kullanılan diğer malzemelerle karşılaştırıldığında belirli bir performans eksikliği çeken bir malzemenin davranışını doğru bir şekilde tahmin edememesidir. .

Kompozit malzemeler için bilgisayar modellerinin geçerliliğinin doğrulanması tasarım aşamasında kritik öneme sahiptir. Hesaplamaların ardından gerçek parça üzerine test tezgahı monte edilmesi gerekmektedir. Gerinim ve yük dağılımını ölçmek için fiziksel testler gerçekleştirirken mühendisler, bir bilgisayar modeli kullanılarak belirlenen kritik noktalara odaklanır. Gerinim ölçerler kritik noktalar hakkında bilgi toplamak için kullanılır. Bu süreç yalnızca test sürecinde boşluklar yaratabilecek beklenen sorunlar için izlenebilir. Kapsamlı bir araştırma olmadan modelin gerçekliği doğrulanabilir, ancak gerçekte durum böyle olmayacaktır.

Yavaş yavaş geçerliliğini yitiren ölçüm teknolojilerinde de bir sorun vardır; örneğin gerinim ölçerler ve termokupllar gerekli ölçüm aralığının tamamının kapsanmasına izin vermez. Çoğunlukla, geleneksel sensörler yalnızca istenilen miktarı ölçebilmektedir. ayrı bölümler Olan bitenin özüne derinlemesine nüfuz etmenize izin vermeden. Sonuç olarak bilim insanları, güvenlik açıklarını gösteren ve test uzmanlarını test edilen sistemin bir veya diğer düğümlerine daha fazla dikkat etmeye zorlayan önceden modellenmiş süreçlere güvenmeye zorlanır. Ama her zaman olduğu gibi bir şey var. Bu yaklaşım, halihazırda test edilmiş ve iyi çalışılmış malzemeler için uygundur, ancak yeni malzemeler içeren tasarımlar için zararlı olabilir. Bu nedenle tüm sektörlerdeki tasarım mühendisleri, eski ölçüm yöntemlerini mümkün olduğunca güncellemeye çalıştığı gibi, eski sensör ve yöntemlerden daha detaylı ölçümlere olanak sağlayacak yenilerini de tanıtmaya çalışmaktadır.

Gerinim ölçer teknolojisi onlarca yıl önceki icadından bu yana çok az değişti. gibi daha yeni teknolojiler tam alan gücünü ve sıcaklığını ölçebilmektedir. Yalnızca kritik noktalarda bilgi toplayabilen eski gerinim ölçer teknolojilerinin aksine, fiber optik sensörler sürekli gerinim ve sıcaklık verilerini toplayabilir. Bu teknolojiler, mühendislerin incelenen yapının kritik noktalardaki ve bunlar arasındaki davranışını gözlemlemesine olanak tanıdığından, fiziksel testler yapılırken çok daha faydalıdır.

Örneğin, vulkanizasyon süreçlerini daha iyi anlamak için, kesinti sırasında kompozit malzemelerin içine fiber optik sensörler yerleştirilebilir. Örneğin ortak bir dezavantaj, malzemenin katmanlarından birinde içerideki kırışmaya neden olan kırışma işlemi olabilir. mekanik stres. Bu süreçler hala çok az anlaşılmıştır ve kompozit malzemelerin içindeki gerilim ve gerinim hakkında çok az bilgi bulunmaktadır, bu da onlara bilgisayar simülasyonlarının uygulanmasını neredeyse imkansız hale getirmektedir.

Eski gerinim ölçer teknolojisi, kompozit malzemelerdeki artık gerilimi tespit etme konusunda oldukça yeteneklidir, ancak yalnızca gerinim alanı yüzeye ulaştığında ve sensör tam olarak doğru yere yerleştirildiğinde. Öte yandan fiber optik gibi uzaysal olarak sürekli ölçüm teknolojileri, kritik noktalardaki ve bunlar arasındaki tüm alan şiddeti verilerini ölçebilmektedir. Daha önce fiber optik sensörlerin dahili süreçleri incelemek için kompozit malzemelere yerleştirilebileceğinden de bahsedilmişti.

Ürün tüm testlerden geçip tüketicilere ulaştırılmaya başlandığında geliştirme süreci tamamlanmış sayılır. Ancak ileri teknoloji, üreticilere ürünlerine ilişkin ilk raporları, kullanıcılar tarafından işletmeye başladıktan hemen sonra alma olanağı sağlamaktadır. Kural olarak, seri ürünün piyasaya sürülmesinden hemen sonra modernizasyon çalışmaları başlar.

Bilgisayar modelleri ve fiziksel testler el ele gider. Birbirleri olmadan var olamazlar. Daha fazla gelişme teknoloji, bu tasarım araçları arasında maksimum etkileşimi gerektirir. Fiziksel araştırma verilerinin tanıtımına yönelik yatırımlar başlangıçta büyük yatırımlar gerektirir, ancak "geri dönüş" de memnun edecektir. Ancak ne yazık ki çoğu geliştirici burada ve şimdi kar elde etmeye çalışıyor ve faydaları kural olarak çok daha büyük olan uzun vadeli beklentileri hiç umursamıyor.

Ürünleri için uzun vadeli bir geleceği güvence altına almak isteyenler, daha yenilikçi ve sağlam ürün test tekniklerini ve fiber optik ölçümleri gibi unsurları benimsemeye çalışacaklar. Gelecekte bilgisayar modelleme ve fiziksel test teknolojilerini birleştirmek, birbirlerini tamamladıkları için daha da güçlenecektir.

astrofizik, mekanik, kimya, biyoloji, ekonomi, sosyoloji, meteoroloji, diğer bilimler ve uygulamalı görevler Radyo elektroniği, makine mühendisliği, otomotiv endüstrisi vb. çeşitli alanlarda. Bilgisayar modelleri, modellenen nesne hakkında yeni bilgiler elde etmek veya analitik çalışma için fazla karmaşık olan sistemlerin davranışına yaklaşmak için kullanılır.

Bilgisayar modellemenin ana aşamaları şunları içerir:

Analitik ve simülasyon modelleme var. Analitik modellemede, gerçek bir nesnenin matematiksel (soyut) modelleri cebirsel, diferansiyel ve diğer denklemler biçiminde incelenir ve bunların kesin çözümüne yol açan kesin bir hesaplama prosedürünün uygulanması sağlanır. Simülasyon modellemede matematiksel modeller, çok sayıda temel işlemi sırayla gerçekleştirerek, incelenen sistemin işleyişini yeniden üreten bir algoritma (algoritmalar) biçiminde incelenir.

Pratik kullanım

Bilgisayar modellemesi aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevler için kullanılır:

kirleticilerin atmosferdeki dağılımının analizi
Gürültü kirliliğiyle mücadele için gürültü bariyerleri tasarlamak
araç yapımı
pilot eğitimi için uçuş simülatörleri
hava Durumu tahmini
diğer elektronik cihazların emülasyonu
Finansal piyasalarda fiyat tahmini
binaların, yapıların ve parçaların mekanik yük altındaki davranışlarının incelenmesi
yapıların gücünü ve yıkım mekanizmalarını tahmin etmek
tasarım üretim süreçleri kimyasal gibi
organizasyonun stratejik yönetimi
hidrolik sistemlerin davranışının incelenmesi: petrol boru hatları, su boru hatları
robotların ve otomatik manipülatörlerin modellenmesi
kentsel gelişim için modelleme senaryo seçenekleri
taşıma sistemi modellemesi
çarpışma testi simülasyonu
plastik cerrahi sonuçlarının modellenmesi

Bilgisayar modellerinin farklı uygulama alanları, onların yardımıyla elde edilen sonuçların güvenilirliği konusunda farklı gereksinimler getirmektedir. Binaların ve uçak parçalarının modellenmesi yüksek derecede doğruluk ve aslına uygunluk gerektirirken, şehirlerin ve sosyo-ekonomik sistemlerin evrimine ilişkin modeller yaklaşık veya niteliksel sonuçlar elde etmek için kullanılır.

Bilgisayar simülasyon algoritmaları

Bileşen devre yöntemi
Durum değişkenleri yöntemi

Ayrıca bakınız

Bağlantılar

Wikimedia Vakfı. 2010.

Diğer sözlüklerde "Bilgisayar modelleme" nin ne olduğunu görün:

BİLGİSAYAR MODELLEME- Kelimenin tam anlamıyla, bir şeyi modellemek için bilgisayar kullanmak. Genellikle bir kişinin düşüncesi veya davranışı modellenir. Yani, bilgisayarı, nasıl ilerlediğine benzer şekilde hareket edecek şekilde programlamak için girişimlerde bulunuluyor ... ... Sözlük psikolojide

Bilgi nesnelerinin çalışmasının modellerine göre modellenmesi; Bu olayların açıklamalarını elde etmek ve ilgilenilen olayları tahmin etmek için gerçek hayattaki nesnelerin, süreçlerin veya olayların modellerini oluşturmak ve incelemek ... ... Vikipedi

Bilgisayarlı görme, nesneleri algılayabilen, takip edebilen ve sınıflandırabilen makineler oluşturmaya yönelik bir teori ve teknolojidir. Bilimsel bir disiplin olarak Bilgisayar görüşü yapay sistemler yaratma teorisi ve teknolojisini ifade eder, ... ... Vikipedi

Sosyal modelleme- sosyal olguların ve süreçlerin özelliklerini diğer nesneler üzerinde yeniden üreterek, yani bu amaç için özel olarak oluşturulmuş modeller kullanarak bilimsel olarak biliş yöntemi. M. s.'ye duyulan ihtiyaç. artması nedeniyle Son zamanlarda gereklilik... ... sosyolojik referans kitabı

Modern Evrende simüle edilen hacmin 15 Mpc/saat kalınlığındaki kesiti (kırmızıya kayma z=0). Karanlık maddenin yoğunluğu iyi bir şekilde gösteriliyor ... Vikipedi

M., bir kişinin ideal olarak gerçek bir durummuş gibi davranması gereken doğal durumların bir taklididir. Modelin avantajı, konunun tehlikelerle karşılaşmadan duruma tepki vermesini sağlamasıdır... ... Psikolojik Ansiklopedi

"Yazılım" buraya yönlendirir. Görmek ayrıca başka anlamlar da var. Yazılım (telaffuz yazılımı önerilmez, daha doğrusu tavsiye edilmez) donanımla birlikte bilginin en önemli bileşenidir ... Wikipedia

Modelleme- (askeri), hakkında bilgi elde etmek için bir nesnenin (fenomen, sistem, süreç) analogunu (modelini) oluşturup inceleyerek teorik veya teknik olarak incelenmesine yönelik bir yöntem. gerçek sistem. M. fiziksel, mantıksal, matematiksel olabilir ... ... Sınır Sözlüğü

Bilgisayar simülasyonu karmaşık sistemleri incelemek için etkili yöntemlerden biridir. Bilgisayar modellerinin sözde gerçekleştirme yetenekleri nedeniyle incelenmesi daha kolay ve daha uygundur. gerçek deneylerin olduğu durumlarda hesaplamalı deneyler ... ... Vikipedi

Modelleme dünyayı tanımanın yollarından biridir.

Modelleme kavramı oldukça karmaşıktır; çok çeşitli modelleme yöntemlerini içerir: doğal modeller oluşturmaktan (gerçek nesnelerin küçültülmüş veya büyütülmüş kopyaları) matematiksel formüller çıkarmaya kadar.

Çeşitli fenomenler ve süreçler için uygundur Farklı yollar araştırma ve bilgi amaçlı modelleme.

Simülasyon sonucu ortaya çıkan nesneye denir modeli. Bunun mutlaka gerçek bir nesne olmadığı açık olmalıdır. Olabilir Matematik formülü, grafiksel gösterim vb. Bununla birlikte, çalışma ve davranış tanımında orijinalin yerini alabilir.

Model orijinalin tam bir kopyası olsa da çoğu zaman bu çalışma için önemli olan bazı unsurlar modellerde yeniden yaratılır ve geri kalanı ihmal edilir. Bu modeli basitleştirir. Ama öte yandan, bir model yaratmak için - Tam kopya orijinal kesinlikle gerçekçi olmayan bir görevdir. Örneğin bir nesnenin uzay koşullarındaki davranışı modelleniyorsa. Modelin gerçek dünyayı tanımlamanın belirli bir yolu olduğunu söyleyebiliriz.

Modelleme üç aşamadan geçer:

Model oluşturma.
Model çalışması.
Araştırma sonuçlarının uygulamaya uygulanması ve/veya teorik sonuçların formüle edilmesi.

Birçok modelleme türü vardır. İşte model türlerine bazı örnekler:

Matematiksel modeller. Bu ikonik modeller belirli sayısal oranları tanımlar.

Grafik modelleri. Başka yollarla tanımlanması kişiye net bir anlayış kazandırmayacak kadar karmaşık olan nesnelerin görsel temsili. Burada modelin görünürlüğü ön plana çıkıyor.

simülasyon modelleri. Model sisteminin elemanlarının davranışlarındaki değişimi gözlemlemeye, modelin bazı parametrelerini değiştirerek deneyler yapmaya olanak tanırlar.

Modelin oluşturulmasında farklı alanlardan uzmanlar çalışabilir, çünkü modellemede disiplinler arası bağlantıların rolü oldukça büyüktür.

Bilgisayar simülasyonunun özellikleri

Bilgisayar teknolojisinin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması kişisel bilgisayarlarİnsan toplumu da dahil olmak üzere çevredeki dünyanın süreçlerini ve olaylarını modellemek için büyük umutlar açtı.

Bilgisayar simülasyonu bir dereceye kadar yukarıda anlatılan simülasyonla aynıdır ancak bilgisayar teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilir.

Bilgisayar modellemesi için belirli yazılımlara sahip olmak önemlidir.

burada yazılım bilgisayar modellemesinin gerçekleştirilebileceği, hem oldukça evrensel olabilir (örneğin sıradan metin hem de GPU'lar) ve çok uzmanlaşmıştır, yalnızca belirli bir modelleme türü için tasarlanmıştır.

Matematiksel modelleme için sıklıkla bilgisayarlar kullanılır. Burada sayısal işlemlerin gerçekleştirilmesindeki rolleri çok değerlidir, problemin analizi ise genellikle kişinin omuzlarına düşer.

Genellikle bilgisayar simülasyonlarında Farklı türde Simülasyonlar birbirini tamamlıyor. Yani matematiksel formül çok karmaşıksa ve anlattığı süreçler hakkında net bir fikir vermiyorsa o zaman grafik ve simülasyon modelleri imdada yetişir. Bilgisayarda renderleme, doğal modeller oluşturmaktan çok daha ucuz olabilir.

Gelmesiyle birlikte güçlü bilgisayarlarçizimler, diyagramlar, grafikler oluşturmak için mühendislik sistemlerine dayalı grafik modellemeyi yaymak.

Dil iletişim ve biliş amacıyla kullanılan bir işaret sistemidir.

Diller ikiye ayrılabilir doğal Ve yapay.

Doğal (sıradan, konuşma dili) diller kendiliğinden ve zamanla oluşur. Yapay diller insanlar tarafından özel amaçlarla veya belirli insan grupları için (matematik dili, denizcilik dili, programlama dilleri vb.) oluşturulur. Karakteristik özelliği, kelime dağarcığının kesin tanımı, ifadelerin ve yapıların oluşumuna ilişkin kurallardır (kesinlikle resmileştirilmiş). Doğal dillerde kısmen resmileştirilmiştir. Her dil aşağıdakilerle karakterize edilir: kullanılan karakter kümesi;

Dil yapılarının bu işaretlerinin oluşum kuralı;

Dil yapılarının kullanımına ilişkin bir dizi sözdizimsel, anlamsal ve pragmatik kurallar.

Alfabe bir dilde kullanılan sıralı bir karakter kümesidir.

Bilgisayar biliminde öncelikle bilgisayar kullanılarak oluşturulabilen ve incelenebilen modellerle ilgileniyoruz. Bir bilgisayarın yardımıyla birçok nesneyi oluşturabilir ve keşfedebilirsiniz: metinler, grafikler, tablolar, çizelgeler vb. Bilgisayar teknolojileri modelleme süreci üzerinde giderek artan bir etki yarattığından bilgisayar modellemesi şu şekilde düşünülebilir: özel bir bilgi modelleme türü.

Son yıllardaki gelişmeler sayesinde GUI ve grafik paketleri, bilgisayar, yapısal ve fonksiyonel modelleme geniş bir gelişme göstermiştir. Simülasyon bilgisayar modellemesinin özü, simüle edilen sistemin mevcut modele göre işleyişinin niceliksel ve niteliksel sonuçlarının elde edilmesinde yatmaktadır. Model analizinin sonuçlarından elde edilen nitel sonuçlar, daha önce bilinmeyen özellikleri keşfetmemize olanak tanır Kompleks sistem: yapısı, gelişim dinamikleri, istikrarı, bütünlüğü vb. Niceliksel sonuçlar esas olarak bazı geleceği tahmin etme veya sistemi karakterize eden parametrelerin geçmiş değerlerini açıklama niteliğindedir.

Bilgisayar modellemenin konusu şunlar olabilir: bir firmanın veya bankanın ekonomik faaliyeti, bir sanayi kuruluşu, bir bilgi ve bilgisayar ağı, teknolojik süreç, enflasyon süreci vb.

Bilgisayar modellemenin amaçları farklı olabilir, ancak çoğu zaman ekonomik, sosyal, organizasyonel veya teknik nitelikte kararlar almak ve hazırlamak için kullanılabilecek verileri elde etmektir. Bilgisayarı, örneğin bina sistemlerinde kullanıldığı kavramsal modellemede bile kullanmaya başladım yapay zeka. Böylece "bilgisayar modelleme" kavramının geleneksel "bilgisayar modelleme" kavramından çok daha geniş olduğunu ve günümüz gerçekleri dikkate alınarak açıklığa kavuşturulması gerektiğini görüyoruz.

Terim ile başlayalım "bilgisayar modeli". İÇİNDEşu anda altında bilgisayar modeli en yaygın olarak anlaşılan:

§ birbirine bağlı bilgisayar tabloları, akış şemaları, diyagramlar, grafikler, çizimler, animasyon parçaları, hiper metinler vb. kullanılarak açıklanan ve nesnenin öğeleri arasındaki yapı ve ilişkileri gösteren bir nesnenin veya bazı nesneler (veya süreçler) sisteminin koşullu görüntüsü. Bu tür bilgisayar modellerine yapısal-işlevsel diyeceğiz;

§ ayrı bir program, bir dizi program, bir dizi hesaplama ve sonuçlarının grafiksel gösterimini kullanarak, bir nesnenin, bir nesne sisteminin işleyiş süreçlerini yeniden üretmeye (simüle etmeye) olanak tanıyan bir yazılım paketi. çeşitli (genellikle rastgele) faktörlerin nesne üzerindeki etkisi. Bu tür modellere simülasyon modelleri adını vereceğiz.

Bilgisayar modelleme - karmaşık bir sistemin bilgisayar modelinin kullanımına dayalı olarak analiz veya sentez problemini çözmek için bir yöntem.

Bilgisayar modellemenin özü, mevcut modelden niceliksel ve niteliksel sonuçların elde edilmesinde yatmaktadır. Analiz sonuçlarından elde edilen nitel sonuçlar, karmaşık bir sistemin önceden bilinmeyen özelliklerinin keşfedilmesini mümkün kılar: yapısı, gelişim dinamikleri, istikrarı, bütünlüğü vb. Nicel sonuçlar esas olarak bazı geleceği tahmin etme veya geçmiş değerleri açıklama niteliğindedir Sistemi karakterize eden değişkenler.

Yeni bilgilerin doğuşu için bilgisayar modellemesi, bilgisayar yardımıyla güncellenebilen her türlü bilgiyi kullanır.

Bir nesnenin veya nesneler sisteminin bilgisayardaki davranışını inceleme süreci aşağıdakilere ayrılabilir: sonraki adımlar:

Bir içerik modeli oluşturmak;

Matematiksel bir model oluşturmak;

Bir bilgi modeli ve algoritması oluşturmak;

Bir programlama dilinde algoritma kodlama;

Bilgisayar deneyi.

Kontrol soruları

1. Model nedir?

2. Modeller ne için kullanılır?

3. Simülasyon nedir?

4. Modeller nasıl sınıflandırılır?