укажите какие модели различают на практике

Виды моделирования и их класификация

В статье поговорим о видах моделирования. Их довольно много, и каждый имеет множество отличительных особенностей.

Моделирование

Прежде чем рассматривать виды моделирования процессов и явлений, поговорим об их общей классификации. Она очень сложна и запутанна в силу того, что само понятие «модель» имеет много значений в разных областях науки и техники. Классификация возможна с упором на разные основания. Так, она может происходить:

При этом надо понимать, что в этом вопросе никакая классификация не будет достаточно полной. Надо учитывать тот факт, что каких-то конкретных правил, по которым происходит распределение групп моделирования, нет. Чаще всего это опирается на практические, научные или языковые традиции. Гораздо чаще всё решают определенные задачи и условия в конкретном случае.

Классификация по характеру моделей

Виды методов моделирования довольно разнообразны, поэтому мы будем рассматривать не одну, а несколько классификаций. Главнейшая из них касается распределения по характеру моделей:

Предмет

В разрезе видов моделирования рассмотрим каждый из них отдельно. Техническое, или же предметное, моделирование используется при решении практических задач. Именно поэтому оно так популярно и востребовано. В его основе лежит анализ и теория подобий. Важное условие такого моделирования – это пропорциональность величин, которые характеризуют реальный объект по отношению к величинам модели. Наличие пропорциональной связи очень важно, так как оно позволяет варьировать полученные экспериментальные результаты для реального объекта путем умножения полученных значений на единый коэффициент.

Выражая коэффициенты подобия определенных величин через коэффициенты подобия других величин можно получить безразмерные комбинации для модели и реального предмета. Именно эти комбинации и являются критериями подобия.

Вторым необходимым условием предметного моделирования является полное равенство всех параметров модели и реального объекта. Однако не всегда удается достичь такого равенства. Именно поэтому на практике исследователи часто используют приближенное предметное моделирование, при котором равенство есть не среди всех элементов. Надо заметить, что определить и установить все критерии подобия крайне сложно, а иногда и вовсе невозможно.

Аналог

Используются специальные соотношения, которые позволяют находить зависимости между реальным объектом и его копией. При этом только в этом методе может использоваться не одна, а сразу несколько моделей. Однако аналоговое моделирование имеет два весомых недостатка. Первый заключается в том, что построение правильной модели требует много затрат финансовых и умственных. Второй недостаток состоит в том, что всё равно точность такого моделирования довольно низка.

Знаки

Виды объектов моделирования могут быть представлены в виде знаков или символов. В таком случае модель может быть представлена в виде различных схем, формул, чертежей и графиков. Разновидностью этого типа является математическое моделирования. Именно символы математики позволяют очень точно и подробно описать свойство, отношения и стороны различных предметов или объектов. При помощи уравнений исследователь выражает взаимосвязи, возникающие в результате функционирования изучаемого предмета.

Численное моделирование на ЭВМ, базой для которого является математика, используется в случаях слишком больших объемов вычислений, которые используются для исследования модели. Для этого создается специальная программа. В таком случае моделью является алгоритм.

Мысли

Многие могут удивиться, но существует мысленное моделирование. Не только виды математического моделирования наиболее трудные, как мы поймем ниже.

Такого моделирования в принципе не может быть, если нет условий для его физического существования. Оно бывает разным. Может быть наглядным или символическим. Давайте немного поговорим о наглядном мысленном моделировании. Это такой вид информационного моделирования, который носит гипотетический характер. То есть он используется в том случае, если реальных и фактических знаний об объекте не хватает для того, чтобы создать формальную модель.

Схожие элементы

Часто она похожа на аналоговое моделирование, когда используются аналогии на различных уровнях. Если объект слишком сложен, то используют разные аналоговые модели, которые отражают несколько или же одну сторону объекта. Также сюда входит макетирование, которое заключается в том, что некоторые процессы, происходящие в реальном объекте, могут просто не поддаваться физическому моделированию или предшествовать ему. Символическое моделирование является искусственным процессом по созданию объекта, который замещает реальный. Но сюда относят языковое моделирование, в основе которого лежит тезаурус. Это словарь, в котором нет никаких неоднозначностей, то есть каждому слову отвечает всего лишь одно понятие. Мы понимаем, что набор слов в тезаурусе все же ограничен. Ещё одним подвидом являются знаковые модели, когда исследователи используют условные обозначения и операции над ними. Таким образом можно составить конкретное описание объекта.

Модельный эксперимент

Модельный эксперимент проводят в том случае, когда прямой эксперимент по разным причинам невозможен или слишком затруднен. Для примера, он может быть просто экономически не выгоден. Суть модельного эксперимента в том, что исследуется не сам объект, а исключительно его модель. Обычно она материальная. Обычно после введения в эксперимент модели исследование усложняется.

Метод экстраполяции

Ученые занимаются подробными теоретическими исследованиями разных сторон объекта для того, чтобы обосновать соотношение между реальным объектом и искусственным, а потом экстраполировать полученные данные. Отметим, что метод экстраполяции заключается в том, что переносятся знания с одной предметной области на другую. То есть с той, которую мы знаем и изучаем, на ту, которая нам ещё неизвестна. Основная функция метода экстраполяции заключается в оптимизации самого процесса познания. К тому же сама процедура переноса знаний только на некоторую часть самостоятельна. В неё, кстати, входят такие методы, как аналогия, индукция, математика, моделирование, статистика.

Виды компьютерного моделирования

Отметим, что моделей очень много. В компьютерном моделировании используются в основном математические, имитационные и графические модели. Изучение их строится на трех этапах. На первом создается модель, на втором этапе она изучается, а на третьем на практике применяются полученные результаты исследования. Математические модели — это знаковые модели, которые могут в числовом соотношении описывать некоторые объекты или процессы. Графические модели — это визуальное представление объекта или процесса, которые настолько сложны, что описать их другим методом для нормального понимания невозможно. Имитационные модели позволяют наблюдать за аналогом какой модели, проводить на ней эксперименты, изменять параметры. Из-за того, что с каждым годом совершенствуется вычислительная техника и вовсю распространяются персональные компьютеры, перед моделированием возникают огромные перспективы развития. При помощи этого метода познания можно не только исследовать окружающий мир и различные процессы, но также заниматься изучением человеческого общества.

Особенности

Главной особенностью компьютерного моделирования является то, что для него очень важно определённое программное обеспечение. Его средствами собственно и осуществляется сам процесс. Программное обеспечение может быть универсальным или же специализированным. Универсальным обеспечением могут пользоваться практически все, оно находится в открытом доступе. Но иногда для эксперимента создаются специализированные программы, которые уникальны. Также компьютерное моделирование отличается тем, что здесь различные виды могут дополнять друг друга. Так, если математическая формула слишком сложная и длинная и не может быть представлена для достаточного понимания, то используют графические или имитационные модели. Отметим, что порой компьютерная визуализация может быть намного дешевле, чем воссоздание реального прототипа объекта. Если модели слишком сложны, а необходимо исследовать каждый элемент, то используют имитацию. Благодаря компьютеру можно воспроизвести определённый цикл временных событий и при помощи специальных программ обработать огромный массив информации. Здесь важно понимать, что компьютер — это мощнейший инструмент для создания и изучения моделей, но всё же он не может их придумывать. Это роль по-прежнему принадлежит человеку. Абстрактный анализ всегда выполняет человек.

Математическое моделирование

Мы рассмотрели виды моделей в моделировании для того, чтобы понимать, что это области очень разнообразна. Они могут быть представлены как сложнейшие формулы, так и как картинки. Чтобы немного подытожить, поговорим о видах математического моделирования. Оно может быть аналитическим, комбинированным или имитационным. Последний вид мы уже рассматривали выше, но немножко в другом контексте, однако останавливаться на нём не будем. Аналитическое моделирование характеризуется тем, что различные процессы описываются в виде функциональных соотношений, например, интегральных, алгебраических, дифференциальных и так далее. Также здесь очень важно логическое условие. При этом аналитическая модель может исследоваться не только аналитическими методами, но численными и качественными тоже. Комбинированное моделирование включает в себя элементы аналитического и имитационного. Это процесс, когда происходит одновременно анализ и синтез информации для объединения её во что-то комплексное. Перед построением комбинированной модели все составляющие разбиваются на подпроцессы. Многие из них заменяются аналитическими моделями. В тех случаях, когда это невозможно, используется имитационное моделирование.

Мы рассмотрели все возможные виды моделей в моделировании. Из этого мы поняли, какой это разнообразный и непростой процесс. В качестве примеров видов моделирования были рассмотрены наиболее распространённые явления.

Источник

Модель

Построение и исследование моделей, то есть моделирование, облегчает изучение имеющихся в реальном устройстве (процессе, …) свойств и закономерностей. Применяют для нужд познания (созерцания, анализа и синтеза).

Моделирование является обязательной частью исследований и разработок, неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку сложность любого материального объекта и окружающего его мира бесконечна вследствие неисчерпаемости материи и форм её взаимодействия внутри себя и с внешней средой.

Одни и те же устройства, процессы, явления и т. д. (далее — «системы») могут иметь много разных видов моделей. Как следствие, существует много названий моделей, большинство из которых отражает решение некоторой конкретной задачи. Ниже приведена классификация и дана характеристика наиболее общих видов моделей.

Содержание

Требования к моделям

Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:

Выбор модели и обеспечение точности моделирования считается одной из самых важных задач моделирования.

Точность моделей

Погрешности моделирования вызываются как объективными причинами, связанными с упрощением реальных систем, так и субъективными, обусловленными недостатком знаний и навыков, особенностями характера того или иного человека. Погрешности можно предотвратить, компенсировать или учесть. И всегда обязательна оценка правильности получаемых результатов. В технике быструю оценку точности модели часто проводят следующими способами:

Известно, что посредством грубых измерений, использования контрольно-измерительных приборов с низкой точностью или приближенных исходных данных невозможно получить точные результаты. С другой стороны, бессмысленно вести, например, расчет с точностью до грамма, если результат потом нужно округлять (скажем, указывать в формуляре) с точностью до ста грамм, или же определять среднюю величину точнее составляющих её значений, и т. д. Поэтому важно помнить о следующем:

Основные виды моделей

По способу отображения действительности различают три основных вида моделей — эвристические, натурные и математические.

Эвристические модели

Эвристические модели, как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведется словами естественного языка (например, вербальная информационная модель) и, обычно, неоднозначно и субъективно. Эти модели неформализуемы, то есть 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 используют на начальных этапах проектирования или других видов деятельности, когда сведения о разрабатываемой системе ещё скудны. На последующих этапах проектирования эти модели заменяют на более конкретные и точные.

Натурные модели

Отличительной чертой этих моделей является их подобие реальным системам (они материальны), а отличие состоит в размерах, числе и материале элементов и т. п. По принадлежности к предметной области модели подразделяют на следующие:

Физическое моделирование — основа наших знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчетов. Физическая модель позволяет охватить явление или процесс во всём их 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

Математические модели — формализуемые, то есть представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления (физические, психические, социальные и т. д.). По форме представления бывают:

Построение математических моделей возможно следующими способами (более подробно — см. Математическая модель):

Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент (то есть в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного параметра при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Математические модели — основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники.

Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования — с целью проверки получаемых данных и для уточнения самой модели. С другой стороны, любая формула — это разновидность модели и, следовательно, не является абсолютной истиной, а всего лишь этап на пути её познания.

Промежуточные виды моделей

К промежуточным видам моделей можно отнести:

Существует и другие виды «пограничных» моделей, например, экономико-математическая и т. д.

Выбор типа модели зависит от объема и характера исходной информации о рассматриваемом устройстве и возможностей инженера, исследователя. По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические (образные) — математические — натурные (экспериментальные).

Уровни моделей

Количество параметров, характеризующих поведение не только реальной системы, но и её модели, очень велико. Для упрощения процесса изучения реальных систем выделяют четыре уровня их моделей, различающиеся количеством и степенью важности учитываемых свойств и параметров. Это — функциональная, принципиальная, структурная и параметрическая модели.

Функциональная модель

Функциональная модель предназначена для изучения особенностей работы (функционирования) системы и её назначения во взаимосвязи с внутренними и внешними элементами.

Функция — самая существенная характеристика любой системы, отражает её предназначение, то, ради чего она была создана. Подобные модели оперируют, прежде всего, с функциональными параметрами. Графическим представлением этих моделей служат блок-схемы. Они отображают порядок действий, направленных на достижение заданных целей (т. н. ‘функциональная схема’). Функциональной моделью является абстрактная модель.

Модель принципа действия

Модель принципа действия (принципиальная модель, концептуальная модель) характеризует самые существенные (принципиальные) связи и свойства реальной системы. Это — основополагающие физические, биологические, химические, социальные и т. п. явления, обеспечивающие функционирование системы, или любые другие принципиальные положения, на которых базируется планируемая деятельность или исследуемый процесс. Стремятся к тому, чтобы количество учитываемых свойств и характеризующих их параметров было небольшим (оставляют наиболее важные), а обозримость модели — максимальной, так чтобы трудоемкость работы с моделью не отвлекала внимание от сущности исследуемых явлений. Как правило, описывающие подобные модели параметры — функциональные, а также физические характеристики процессов и явлений. Принципиальные исходные положения (методы, способы, направления и т. д.) лежат в основе любой деятельности или работы.

Так, принцип действия технической системы — это последовательность выполнения определенных действий, базирующихся на определенных физических явлениях (эффектах), которые обеспечивают требуемое функционирование этой системы. Примеры моделей принципа действия: фундаментальные и прикладные науки (например, принцип построения модели, исходные принципы решения задачи), общественная жизнь (например, принципы отбора кандидатов, оказания помощи), экономика (например, принципы налогообложения, исчисления прибыли), культура (например, художественные принципы).

Работа с моделями принципа действия позволяет определить перспективные направления разработки (например, механика или электротехника) и требования к возможным материалам (твердые или жидкие, металлические или неметаллические, магнитные или немагнитные и т. д.).

Правильный выбор принципиальных основ функционирования предопределяет жизнеспособность и эффективность разрабатываемого решения. Так, сколько бы ни совершенствовали конструкцию самолета с винтомоторным двигателем, он никогда не разовьет сверхзвуковую скорость, не говоря уже о полетах на больших высотах. Только использование другого физического принципа, например, реактивного движения и созданного на его основе реактивного двигателя, позволит преодолеть звуковой барьер.

Например, для технических моделей эти схемы отражают процесс преобразования вещества, как материальной основы устройства, посредством определенных энергетических воздействий с целью реализации потребных функций (функционально-физическая схема). На схеме виды и направления воздействия, например, изображаются стрелками, а объекты воздействия — прямоугольниками.

Структурная модель

Четкого определения структурной модели не существует. Так, под структурной моделью устройства могут подразумевать:

Под структурной моделью процесса обычно подразумевают характеризующую его последовательность и состав стадий и этапов работы, совокупность процедур и привлекаемых технических средств, взаимодействие участников процесса.

Например, — это могут быть упрощенное изображение звеньев механизма в виде стержней, плоских фигур (механика), прямоугольники с линиями со стрелками (теория автоматического управления, блок-схемы алгоритмов), план литературного произведения или законопроекта и т. д. Степень упрощения зависит от полноты исходных данных об исследуемом устройстве и потребной точности результатов. На практике виды структурных схем могут варьироваться от несложных небольших схем (минимальное число частей, простота форм их поверхностей) до близких к чертежу изображений (высокая степень подробности описания, сложность используемых форм поверхностей).

Возможно изображение структурной схемы в масштабе. Такую модель относят к структурно-параметрической. Её примером служит кинематическая схема механизма, на которой размеры упрощенно изображенных звеньев (длины линий-стержней, радиусы колес-окружностей и т. д.) нанесены в масштабе, что позволяет дать численную оценку некоторым исследуемым характеристикам.

Для повышения полноты восприятия на структурных схемах в символьном (буквенном, условными знаками) виде могут указывать параметры, характеризующие свойства отображаемых систем. Исследование таких схем позволяет установить соотношения (функциональные, геометрические и т. п.) между этими параметрами, то есть представить их взаимосвязь в виде равенств f (x₁, х₂, …) = 0, неравенств f (x₁, х₂, …) > 0 и в иных выражениях.

Параметрическая модель

Под параметрической моделью понимается математическая модель, позволяющая установить количественную связь между функциональными и вспомогательными параметрами системы. Графической интерпретацией такой модели в технике служит чертеж устройства или его частей с указанием численных значений параметров.

Классификация моделей

По целям исследований

В зависимости от целей исследования выделяют следующие модели:

По особенностям представления

С целью подчеркнуть отличительную особенность модели их подразделяют на простые и сложные, однородные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и динамические, вероятностные и детерминированные и т. д. Стоит отметить, что когда говорят, например, о техническом устройстве как простом или сложном, закрытом или открытом и т. п., в действительности подразумевают не само устройство, а возможный вид его модели, таким образом подчеркивая особенность состава или условий работы.

Знание этих особенностей облегчает процесс моделирования, так как позволяет выбрать вид модели, наилучшим образом соответствующей заданным условиям. Этот выбор 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, что позволяет сэкономить время и средства на её разработку. Однако повышение точности модели, как правило, связано с ростом её сложности, так как необходимо учитывать большое число факторов и связей. Разумное сочетание простоты и потребной точности и указывает на предпочтительный вид модели.

Источник

Понятие модели и моделирования

Сам по себе процесс моделирования в полной мере не формализован, большая роль в этом принадлежит опыту инженера. Но, тем не менее, рассматриваемый в теме процесс создания модели в виде шести этапов может стать основой для начинающих и с накоплением опыта может быть индивидуализирован.

1.1. Общее определение модели

Однако во многих случаях натурный эксперимент невозможен.

Например, наиболее полную оценку новому виду вооружения и способам его применения может дать война. Но не будет ли это слишком поздно?

Натурный эксперимент с новой конструкцией самолета может вызвать гибель экипажа.

Натурное исследование нового лекарства опасно для жизни человека.

Натурный эксперимент с элементами космических станций также может вызвать гибель людей.

Время подготовки натурного эксперимента и проведение мероприятий по обеспечению безопасности часто значительно превосходят время самого эксперимента. Многие испытания, близкие к граничным условиям, могут протекать настолько бурно, что возможны аварии и разрушения части или всего объекта.

Из сказанного следует, что натурный эксперимент необходим, но в то же время невозможен либо нецелесообразен.

Выход из этого противоречия есть и называется он » моделирование «.

Моделирование, в-третьих, это перенос полученных на модели сведений на оригинал или, иначе, приписывание свойств модели оригиналу. Чтобы такой перенос был оправдан, между моделью и оригиналом должно быть сходство, подобие.

Остановимся на основных целях моделирования.

Часто модель создается для применения в качестве средства обучения: модели-тренажеры, стенды, учения, деловые игры и т. п.

Гениальный полководец А. В. Суворов перед атакой крепости Измаил тренировал солдат на модели измаильской крепостной стены, построенной специально в тылу.

Наш знаменитый механик-самоучка И. П. Кулибин (1735-1818) создал модель одноарочного деревянного моста через р. Неву, а также ряд металлических моделей мостов. Они были полностью технически обоснованы и получили высокую оценку российскими академиками Л. Эйлером и Д. Бернулли. К сожалению, ни один из этих мостов не был построен.

1.2. Классификация моделей и моделирования

Каждая модель создается для конкретной цели и, следовательно, уникальна. Однако наличие общих черт позволяет сгруппировать все их многообразие в отдельные классы, что облегчает их разработку и изучение. В теории рассматривается много признаков классификации, и их количество не установилось. Тем не менее, наиболее актуальны следующие признаки классификации:

1.2.1. Классификация моделей и моделирования по признаку «характер моделируемой стороны объекта»

В соответствии с этим признаком модели могут быть:

Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого объекта. В этом случае моделируемый объект рассматривается как «черный ящик», имеющий входы и выходы. Физическая сущность объекта, природа протекающих в нем процессов, структура объекта остаются вне внимания исследователя, хотя бы потому, что неизвестны. При функциональном моделировании эксперимент состоит в наблюдении за выходом моделируемого объекта при искусственном или естественном изменении входных воздействий. По этим данным и строится модель поведения в виде некоторой математической функции.

1.2.2. Классификация моделей и моделирования по признаку «характер процессов, протекающих в объекте»

По этому признаку модели могут быть детерминированными или стохастическими, статическими или динамическими, дискретными или непрерывными или дискретно-непрерывными.

Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события.

Статические модели служат для описания состояния объекта в какой-либо момент времени.

Динамические модели отображают поведение объекта во времени.

Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными состояниями.

Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами.

Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя интересуют оба эти типа процессов.

Очевидно, конкретная модель может быть стохастической, статической, дискретной или какой-либо другой, в соответствии со связями, показанными на рис. 1.1.

Источник