ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 29.12.2024

Просмотров: 10132

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Министерство образования и науки Российской Федерации

Содержание

Введение

1. Современное состояние проблемы моделирования систем

1.1. Моделирование как метод научного познания. Философские аспекты моделирования

1.2. Использование моделирования при исследовании и проектировании систем

1.2.1. Особенности разработки систем

1.2.2. Особенности использования моделей

1.2.3. Перспективы развития методов и средств моделирования систем

2. Основные понятия теории моделирования систем

2.1. Принцип системного подхода в моделировании систем

2.1.1. Структура системы – совокупность связей между элементами системы

2.1.2. Экспериментальные исследования систем

2.2. Стадии разработки моделей

2.3. Понятие подобия

2.3.1. Общие положения

2.3.2. Основные понятия теории размерности

2.3.3. Примеры подобия

2.4. Общая характеристика проблемы моделирования систем

2.4.1. Объект моделирования.

2.4.2. Характеристики моделей систем

2.4.3. Цели моделирования систем

2.5. Классификация видов и методов моделирования систем

2.5.1. Классификационные признаки

2.5.2. Математическое моделирование.

2.6. Построение модели

2.7. Разработка вычислительного метода

2.8. Проверка (тестирование) модели

3. Математическое моделирование

3.1. Задачи и цели исследования математических моделей

3.2. Методология математического моделирования. Системный анализ

3.2.1. Понятие системы

3.2.2. Этапы системного анализа и декомпозиция

3.2.3. Экспертные оценки

3.3. Классификация математических моделей

3.4. Методы формализованного описания системы

3.4.1. Математическая модель по “входу-выходу”

3.4.2. Математическая модель в пространстве состояний

3.4.3. Описание линейных систем в пространстве состояний

3.4.4. Реализация систем в пространстве состояний

3.5. Методы построения математических моделей и их применение в сапр

3.5.1. Методы построения математических моделей

3.5.2. Математические модели с точки зрения сапр

3.5.4. Методика составления уравнений динамики элементов сау

3.6. Математические модели системы управления. Понятие об оптимальном управлении

4. Экспериментальное определение динамических характеристик объектов моделирования

4.1. Понятие о динамических характеристиках объектов

4.2. Определение динамических характеристик элементов систем по временным характеристикам

4.2.1. Определение статических характеристик

4.2.2. Определение динамических характеристик объектов с помощью периодических воздействий

4.4.1. Временные характеристики и их свойства

4.4.2. Определение характеристик апериодического звена

4.4.3. Определение характеристик колебательного звена

4.3. Формы описания динамических свойств объектов

4.4. Синтез пассивных двухполюсников и четырехполюсников

4.3.1. Разложение передаточной функции активного четырехполюсника

4.3.2. Способы синтеза двухполюсников

4.5. Экспериментальная отработка характеристик системы управления движущимся объектом

4.5.1. Общие положения

4.5.2. Алгоритмы обработки внешнетраекторных измерений

5. Динамические свойства воспринимающих элементов и датчиков

5.1. Основные определения и понятия

5.1.1. Понятие датчика

5.1.2. Классификация датчиков

5.2. Основные характеристики датчиков

5.2.1. Погрешности измерений

5.2.2. Чувствительность датчиков

5.2.3. Быстродействие датчика

5.3. Схемы формирования сигналов пассивных датчиков

5.3.1. Общие характеристики

5.4. Оптические датчики

5.4.1. Определения и основные зависимости

5.4.2. Фоторезисторы

5.4.3. Фотодиоды

5.4.4. Тепловые приемники излучения

5.4.5. Датчики изображения

5.4.6. Волоконная оптика

5.5. Датчики температуры

5.5.1. Методы измерения температуры

5.6. Датчики положения и перемещения

5.6.1. Методы определения положения и перемещения

5.6.2. Резисторные потенциометры

5.6.3. Индуктивные датчики

5.6.4. Емкостные датчики

5.6.5. Цифровые датчики

5.6.6. Датчики близости

5.7. Датчики деформации

5.7.1. Основные определения

5.7.2. Основные положения

5.8. Тахометрические датчики

5.8.1. Электродинамическая тахометрия

5.8.2. Импульсная тахометрия

5.8.3. Гирометры

5.9. Датчики ускорения, вибрации и удара

5.9.1. Общие положения

5.9.2. Принцип действия сейсмических датчиков

5.10. Датчики скорости, расхода и уровня жидкости

5.10.1. Элементарные понятия

5.10.2 Датчики и методы измерения скорости жидкости

5.10.3. Измерение расхода жидкости

5.10.4. Измерение и указание уровня жидкости

5.11. Датчики влажности

5.11.1. Определения

5.11.2. Гигрометры

5.12. Акустические датчики

5.12.1. Распространение плоской волны

5.12.2. Распространение трехмерной волны

5.12.3. Микрофоны

5.12.4. Измерение интенсивности

6. Основы технологии имитационного моделирования

6.1. Основные определения и понятия

6.2. Область применения и классификация имитационных моделей

6.3. Описание поведения системы

6.3.1. Общие положения.

6.3.2. Методика моделирования случайных факторов

6.3.3. Два подхода к моделированию случайных чисел

6.4. Оценка качества псевдослучайных чисел

6.5. Оценка качества имитационного моделирования

7. Методы испытаний систем управления и их применение в системах автоматизированного проектирования (сапр)

7.1. Полунатурное моделирование

7.1.1. Общие положения

7.1.2. Автоматизация испытаний на основе полунатурного моделирования

8. Анализ систем управления с эвм

8.1. Основные задачи

8.2. Особенности систем управления с эвм

8.2. Основные положения из теории дискретных линейных систем

8.2.1. Последовательности

8.2.2. Линейные системы с постоянными параметрами

8.2.3. Разностные уравнения

8.2.3.1. Решение разностных уравнений методом прямой подстановки

8.3. Расчет цифровых фильтров по фильтрам непрерывного времени

8.3.1 Методика синтеза цифровых фильтров. Общие положения

8.3.2 Методы дискретизации аналоговых фильтров

8.3.3. Геометрическая интерпретация методов расчета цифровых фильтров по фильтрам непрерывного времени

9. Моделирование свойств объектов с помощью системыMatLab

9.1. Введение

9.2. MatLab как научный калькулятор

9.2.1. Командное окно

9.2.2. Операции с числами

9.2.3. Простейшие операции с векторами и матрицами

9.2.4. Некоторые функции прикладной численной математики

9.2.5. Построение простейших графиков

9.3. Исследование линейных стационарных систем (лсс)

9.3.1. Классы пакета control.L

9.3.2. Ввод и преобразование моделей

Пример создания модели

9.3.3. Анализ системы

9.4. Моделирование динамических процессов с помощью подсистемы MatLab simulink

9.4.1. Краткие сведения о подсистеме MatLab simulink

9.4.2. Запуск подсистемы simulink

9.4.3. Создание модели

9.4.4. Некоторые основные приемы подготовки и редактирования модели

9.4.5. Установка параметров моделирования и его выполнение

9.2.2. Результат составления модели

Приложения п1. Динамические характеристики объектов моделирования

П2. Примеры составление функциональной и структурной схемы динамической системы

П2.1. Система управления угловой скорости вращения ротора двигателя при условии действия постоянного возмущения

П2.2. Система сопровождения цели

П2.3. Система автоматического наведения летательного аппарата на объект

П2.4. Система управления уровнем жидкости

П2.5. Система управления экономическими параметрами

Использованные источники

Основы теории и практики моделирования динамических систем

. (2.7)

Если модель в n раз меньше натуры, то и на модели деформации (перемещения) будут в n раз меньше, чем в натуре.

Рассмотрим первый случай, когда модель и реальное сооружение состоят из одного и того же материала.

В этом случае из приведенных выше определяющих параметров одинаковыми являются ,,.

Поэтому из второго выражения из (6) следует, для механического подобия необходимо выполнение

. (2.8)

Очевидно, что в условиях исследования обычно имеет место . Отсюда следует, что должно быть, т.е. модель должна совпадать с натурой и, следовательно, примоделирование невозможно, т.е. получаемые на модели результатамнельзя распространить на натуру.

Для этого необходимо изменить .

Этого можно добиться искусственным путем, если заставить модель вращаться с постоянной угловой скоростью Ω, поместив ее на так называемую центробежную машину (центрифугу, см. рисунок).

При достаточно малых размерах модели и большом радиусеr центробежные силы инерции элементов модели 2 можно считать параллельными.

Вращая вокруг вертикальной оси установку, получим, что в состоянии относительного равновесия модели (по отношению к центробежной машине) на модель будут действовать постоянные массовые силы, аналогичные силе тяжести, но только с другим ускорением . При этом из условия обеспечения соотношения (8) вытекает, что требуемая величинаобратно пропорциональна характерному линейному размеру модели:.


Выбором угловой скорости вращения установки Ω можно получить любые большие значения для ускорения

Рассмотрим второй случай, когда внешняя нагрузка велика, а собственный вес конструкции мал, что им можно пренебречь. В этом случае параметрнесуществен. Тогда условие подобия представляется только двумя критериями (см. (5) и (7)): () и.

Отсюда следует, что при моделировании с сохранением свойств материала внешние нагрузки необходимо изменять пропорционально квадрату линейных размеров: .

Из теории размерностей и подобия следует, что необходимым и достаточным условием подобия является постоянство числовых значений безразмерных комбинаций, образующих систему безразмерных величин, определяющих остальные параметры свойств объекта.

Эти безразмерные комбинации называются критериями подобия.

Пример.

Сила лобового сопротивления, действующего на тело при обтекании его газовым потоком, определяется зависимостью:

Q = cx q S,

где cx - коэффициент сопротивления;

q скоростной напор потока;

S – характерная площадь тела.

Коэффициент сопротивления тела cx зависит от 7 параметров

cx = cx(V, p, , , cp, c, L),

где V - скорость воздушного потока;

p – давление газа в потоке;

- плотность газа;

- вязкость;

cp, c - удельные теплоемкости газа;

L - характерный линейный размер тела.

Поскольку коэффициент cx является безразмерной величиной, то под знаком функции должны быть также безразмерные параметры.

Из общих соображений метода размерности следует, что 7 размерных аргументов функции cx можно свести к 3 аргументам, которые представляют собой безразмерные комбинации параметров V, p, , , cp, c, L, т.к. имеются 4 независимые единицы измерения – масса, длина, время и температура.


Эти безразмерные комбинации (критерии подобия) имеют вид:

- число Маха, (здесь а – скорость звука);

- число Рейнольдса;

  • показатель адиабаты.

Отсюда следует, что

cx = cx(M, Re, k).

Эти критерии имеют физический смысл.

Известно выражение

a2=dp/d,

где a – скорость звука;

p давление;

ρ - плотность.

Из приведенного выражения следует, что скорость звука можно рассматривать как параметр, зависящий от свойств сжимаемости, т.е. способности газа изменять плотность с изменением давления. Следовательно, число Маха M характеризует величину воздействия сжимаемости на течение газа.

Число Рейнольдса Re характеризует воздействие вязкости на движущийся газ.

Параметр k определяет особенности течения, обусловленные термодинамическими свойствами газа.


2.4. Общая характеристика проблемы моделирования систем

2.4.1. Объект моделирования.

Определение системы.

Система S – это целенаправленное множество взаимосвязанных элементов любой природы [17].

Внешняя среда E - это множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием.

В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между объектом S и внешней средой E.

Взависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и может иметь место различие взаимодействия этого объекта с внешней средой. Т.е. справедлива взаимосвязь:

При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования.

Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал или первую систему) создается модель (система-модель или вторая система) под поставленную проблему.

Таким образом, цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель M.

2.4.2. Характеристики моделей систем

Для моделирования систем характерно следующее.

  1. Цель функционирования, определяет степень целенаправленности:

  • одноцелевые модели (для решения одной задачи);

  • многоцелевые модели (для решения ряда сторон функционирования объекта).

  1. Сложность (модель может быть идентифицирована по целому ряду признаков).

  2. Целостность. Создаваемая модель является одной целостной системой S(M).

  3. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, достоверности исходной информации. Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимое для достижения заданного состояния системы.

  4. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели.

  5. Адаптивность. Свойство высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспосабливаться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействия внешней среды.

  6. Организационная структура систем моделирования – возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов.

  7. Управляемость модели – это обеспечение управления со стороны экспериментатора.

  8. Возможность развития модели. Необходимо предусмотреть возможность развития системы моделирования как по горизонтали в смысле расширения спектра изучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числа подсистем.


2.4.3. Цели моделирования систем

Одна из основных проблем при моделировании - это проблема целевого назначения.

Подобие процесса в модели реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели.

Цельзадача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.

Если цель моделирования ясна, то отсюда следует проблема построения модели. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация (или выдвинута гипотеза) относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта.

Если модель построена, то следующая проблема – работа с ней, т.е. реализация модели, основная задача которой – это минимизация времени получения конечных результатов и обеспечения их достоверности.

Для правильно построенной модели характерно то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования.

Таким образом, от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем:

  • идентификация реальных объектов;

  • построение модели и машинная реализация;

  • взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверка правильности полученных в ходе моделирования результатов;

  • выявление основных закономерностей.

И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Поэтому той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя, и ошибка исследователя может привести к ошибочным результатам моделирования.

Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляет собой творческий процесс и базируется на эвристике.