![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Виды моделей
По способу отображения действительности различают три основных вида моделей - эвристические, физические и математические. Эвристические модели, как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведется словами естественного языка и, обычно, неоднозначно и субъективно. Эти модели неформализуемы, т. е. не описываются формально-логическими и математическими выражениями, хотя и рождаются на основе представления реальных процессов и явлений. Эвристическое моделирование - основное средство вырваться за рамки обыденного и устоявшегося. Но способность к такому моделированию зависит, прежде всего, от богатства фантазии человека, его опыта и эрудиции. Эвристические модели используются на начальных этапах проектирования (или других видов деятельности), когда сведения о разрабатываемом объекте еще скудны. На последующих этапах проектирования эти модели заменяются на более конкретные и точные. Физические модели - материальны, но могут отличаться от реального объекта или его части размерами, числом и материалом элементов. Выбор размеров ведется с соблюдением теории подобия. К физическим моделям относятся реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели. Физические модели подразделяются на объемные (модели и макеты) и плоские (тремплеты). Под моделью понимают изделие, являющееся упрощенным подобием исследуемого объекта. Под тремплетом понимают изделие, являющееся плоским масштабным отображением объекта в виде упрощенной ортогональной проекции или его контурным очертанием. Тремплеты вырезают из пленки, картона и т. п. и применяют при исследовании и проектировании зданий, установок, сооружений. Под макетом понимают изделие, собранное из моделей или тремплетов. Физическое моделирование - основа наших знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчетов. Такая модель позволяет охватить явление или процесс во всемих многообразии, наиболее адекватна и точна, но достаточно дорога, трудоемка и менее универсальна. В том или ином виде с физическими моделями работают на всех этапах проектирования. Математические модели - формализуемые, т. е. представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления (физические, психические, социальные и т. д.). Модели по форме представления могут быть: • аналитические, их решения ищутся в замкнутом виде, в виде функциональных зависимостей. Удобны, при анализе сущности описываемого явления или процесса, но отыскание их решений бывает весьма затруднено; • численные, их решения - дискретный ряд чисел (таблицы). Модели универсальны, удобны для решения сложных задач, но не наглядны и трудоемки при анализе и установлении взаимосвязей между параметрами. В настоящее время такие модели реализуют в виде программных комплексов - пакетов программ для расчета на компьютере. Программные комплексы бывают прикладные, привязанные к предметной области и конкретной системе, явлению, процессу, и общие, реализующие универсальные математические соотношения (например, расчет системы алгебраических уравнений). Построение математических моделей возможно следующими способами: • аналитическим путем, т. е. выводом из физических законов, математических аксиом или теорем; • экспериментальным путем, т. е. посредством обработки результатов эксперимента и подбора аппроксимирующих (приближенно совпадающих) зависимостей. Математические модели более универсальны, дешевы, позволяют поставить " чистый" эксперимент (т. е. в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного фактора при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или процесса. Математические модели - основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники. Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования - с целью проверки полученных данных и для уточнения самой модели. К промежуточным между эвристическими и математическими моделями можно отнести графические модели, представляющие различные изображения - схемы, графики, чертежи. Так, эскизу (упрощенному изображению) некоторого объекта в значительной степени присущи эвристические черты, а в чертеже уже конкретизируются внутренние и внешние связи моделируемого объекта. Промежуточными также являются и аналоговые модели. Они позволяют исследовать одни физические явления или математические выражения посредством изучения других физических явлений, имеющих аналогичные математические модели. Выбор типа модели зависит от объема и характера исходной информации о рассматриваемом объекте и возможностей проектировщика, исследователя. По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические (образные) - математические - физические (экспериментальные). Технические системы различаются по назначению, устройству и условиям функционирования. Следовательно, можно и нужно вносить соответствующие различия и в их модели. В зависимости от целей исследования выделяют следующие модели: • функциональные, предназначенные для изучения функционального назначения элементов системы, внутренних связей и связей с другими системами; • функционально-физические, предназначенные для изучения сущности и назначения физических явлений, используемых в системе, их взаимосвязей; • модели процессов и явлений, таких как кинематические, прочностные, динамические и другие, предназначенные для исследования тех или иных характеристик системы, обеспечивающих ее эффективное функционирование. Модели также подразделяют на простые и сложные, однородные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и динамические, вероятностные и детерминированные. Часто говорят о технической системе как простой или сложной, закрытой или открытой и т. п. В действительности же подразумевается не сама система, а возможный вид ее модели, акцентируется особенность ее устройства или условий работы. Четкого правила разделения систем на сложные и простые не существует. Обычно признаком сложных систем служит многообразие выполняемых функций, большое число составных частей, разветвленный характер связей, тесная взаимосвязь с внешней средой, наличие элементов случайности, изменчивость во времени и другие. Понятие сложности системы - субъективно и определяется необходимыми для ее исследования затратами времени и средств, потребным уровнем квалификации, т. е. зависит от конкретного случая и конкретного специалиста. Подразделение систем на однородные и неоднородные производится в соответствии с заранее выбранным признаком: используемые физические явления, материалы, формы и т. д. При этом одна и та же система при разных подходах может быть и однородной, и неоднородной. Так, велосипед - однородная механическая система, поскольку использует механические способы передачи движения, но неоднородная по типам материалов, из которых изготовлены отдельные части (резиновая шина, стальная рама, кожаное седло). Все системы взаимодействуют с внешней средой, обмениваются с нею сигналами, энергией, веществом. Системы относят к открытым, если их влиянием на окружающую среду или воздействием внешних условий на их состояние и качество функционирования пренебречь нельзя. В противном случае системы рассматривают как закрытые, изолированные. Динамические системы, в отличие от статических, находятся в постоянном развитии, их состояние и характеристики изменяются в процессе работы и с течением времени. Характеристики вероятностных (иными словами, стохастических) систем случайным образом распределяются в пространстве или меняются во времени. Это является следствием как случайно, о распределения свойств материалов, геометрических размеров и форм объекта, так и случайного характера воздействия на него внешних нагрузок и условий. Характеристики детерминированных систем заранее известны и точно предсказуемы. Знание этих особенностей облегчает процесс моделирования, так как позволяет выбрать вид модели, наилучшим образом соответствующей заданным условиям. Выбор модели того или иного вида основывается на выделении в системе существенных и отбрасывании второстепенных факторов и должен подтверждаться исследованиями или предшествующим опытом. Наиболее часто в процессе моделирования ориентируются на создание простой модели, поскольку это позволяет сэкономить время и средства на ее разработку. Однако повышение точности модели, как правило, связано с ростом ее сложности, так как необходимо учитывать большое число факторов и связей. Разумное сочетание простоты и потребной точности и указывает на предпочтительный вид модели.
|