Файл: Состав и свойства вычислительных систем. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем (Состав и свойства вычислительной системы).pdf

Улучшить экономичность по затратам оперативной памяти можно путем использования внешней памяти. Однако частые обмены данными между оперативной памятью и внешней могут привести к недопустимому росту Tм. Поэтому при больших объемах программ и массивов обрабатываемой информации целесообразно использовать МО, допускающее построение оверлейных программных структур и реализующее принципы диакоптической обработки информации.

Математическое моделирование объектов и устройств автоматизации

Моделирование – это исследование объекта путем создания его модели и оперирования ею с целью получения полезной информации об объекте [30]. При математическом моделировании исследуется математическая модель (ММ) объекта.

Математической моделью (ММ) технического объекта называется совокупность математических объектов (чисел, скалярных переменных, векторов, матриц, графов и т. п.) и связывающих их отношений, отражающая свойства моделируемого технического объекта, интересующие инженера - проектировщика [34].

Классификация математических моделей [41]:

1) По характеру отображаемых свойств объекта ММ делятся на структурные и функциональные.

Структурные ММ предназначены для отображения структурных свойств объекта. Различают структурные ММ топологические и геометрические.

- В топологических ММ отображаются состав и взаимосвязи элементов. Их чаще всего применяют для описания объектов, состоящих из большого числа элементов, при решении задач привязки конструктивных элементов к определенным пространственным позициям (например, задачи компоновки оборудования, размещения деталей, трассировки соединений) или к относительным моментам времени (например, при разработке расписаний, технологических процессов). Топологические модели могут иметь форму графов, таблиц (матриц), списков и т.п.

- В геометрических ММ отображаются свойства объектов, в них дополнительно к сведениям о взаимном расположении элементов содержатся сведения о форме деталей [21]. Геометрические ММ могут выражаться совокупностью уравнений линий и поверхностей; совокупностью алгебраических соотношений, описывающих области, составляющие тело объекта; графами и списками, отображающими конструкции из типовых конструктивных элементов, и т.п. Геометрические ММ применяют при решении задач конструирования в машиностроении, приборостроении, радиоэлектронике, для оформления конструкторской документации, при задании исходных данных на разработку технологических процессов изготовления деталей.

---

Функциональные ММ предназначены для отображения физических или информационных процессов, протекающих в объекте при его функционировании или изготовлении [38]. Обычно функциональные ММ представляют собой системы уравнений, связывающих фазовые переменные, внутренние, внешние и выходные параметры.

2) По степени детализации описания в пределах каждого иерархического уровня выделяют полные ММ и макромодели [1].

Полная модель - эта модель, в которой фигурируют фазовые переменные, характеризующие состояния всех имеющихся межэлементных связей (т.е. состояние всех элементов проектируемого объекта) [36].

Макромодель - ММ, которая отображает состояние значительно меньшего числа межэлементных связей, что соответствует описанию объекта с расширенным выбором элементов.

3) По способу представления свойств объекта функциональные ММ делятся на аналитические и алгоритмические.

Аналитические ММ - это явные выражения выходных параметров как функции входных и внутренних параметров. Алгоритмические ММ выражают связи выходных параметров с параметрами внутренними и внешними в форме алгоритма.

Методика получения математических моделей элементов и устройств автоматизации. Использование принципов блочно-иерархического подхода к проектированию структур математических моделей проектируемых объектов позволяет формализовать процесс их написания [1]. Количество иерархических уровней при моделировании определяется сложностью проектируемых объектов и возможностью разработки инструментов. Однако иерархические уровни большинства предметных областей можно отнести к одному из трех обобщенных уровней: микро-, макро- и метауровни. На каждом уровне иерархического проектирования различаются понятия математических моделей системы (MMS) и элемента (MME) системы.

В общем случае процедура получения математических моделей элементов и устройств включает в себя следующие операции:

Выбор свойств объекта, которые должны быть отражены в модели [21]. Этот выбор основан на анализе возможных применений модели и определяет степень универсальности ММ.

Сбор исходной информации о выбранных свойствах объекта [34]. Источниками информации могут быть опыт и знания инженера, разрабатывающего модели, научно-техническая литература, в первую очередь справочники, описания прототипов - доступные ММ для элементов, схожих по свойствам с предметом, результаты экспериментальных измерений параметров и т.д.

Синтез структуры ММ. Структура ММ - общий вид математических соотношений модели без конкретизации числовых значений фигурирующих в них параметров [21]. Структура модели может быть представлена также в графической форме, например в виде эквивалентной схемы или графа. Синтез структуры - наиболее ответственная и с наибольшим трудом подлежащая формализации операция.

---

В зависимости от места в иерархии описания математические модели делятся на ММ, относящиеся к микро-, макро- и метауровням [41].

Особенностью ММ на микроуровне является отражение физических процессов, происходящих в непрерывном пространстве и времени. Типичные ММ на микроуровне являются уравнениями в частных производных (PDE). В них независимыми переменными являются пространственные координаты и время. Используя эти уравнения, вычисляются поля механических напряжений и деформаций, электрических потенциалов и напряжений, давлений и температур и т. Д. Возможности использования MM в PDE ограничены отдельными деталями; попытки проанализировать процессы в многокомпонентных средах, сборочных единицах и электронных схемах не могут быть успешными из-за чрезмерного увеличения стоимости компьютерного времени и памяти.

На макроуровне используют укрупненную дискретизацию пространства по функциональному признаку, что приводит к представлению ММ на этом уровне в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений

В этих уравнениях независимой переменной является время t, а вектор зависимых переменных состоит из фазовых переменных, характеризующих состояние увеличенных элементов дискретизированного пространства. Такими переменными являются силы и скорости в механических системах, напряжения и токи в электрических системах, давление и расход жидкостей и газов в гидравлических и пневматических системах и т.д.

Системы ODE - это универсальные модели на макроуровне, подходящие для анализа как динамических, так и стационарных объектов. Модели для стационарных состояний также могут быть представлены в виде систем алгебраических уравнений [21]. Порядок системы уравнений зависит от количества выбранных элементов объекта. Если порядок системы приближается к 10000, то работа с моделью становится затруднительной, и поэтому необходимо перейти к представлениям на метауровне.

На мета-уровне довольно сложные наборы частей взяты как элементы. Метауровень характеризуется широким разнообразием типов используемых ММ. Для многих объектов MM на метауровне по-прежнему представлены системами ODE. Однако, поскольку элементы внутренней фазовой переменной не описаны в моделях, и появляются только фазовые переменные, которые относятся к взаимосвязям элементов, расширенное представление элементов на метауровне означает, что MM имеет приемлемый размер для значительно более сложных объектов, чем измерение ММ на макроуровне.

---

Одним из наиболее распространенных подходов к анализу объектов на метауровне является функциональное моделирование, разработанное для анализа систем автоматического управления. Другим достаточно общего подхода к анализу объектов на метауровне являясь их представлением моделями систем массового обслуживания (QS) [11].

Модели СМО применимы во всех тех случаях, когда исследуемый объект предназначен для обслуживания многих заявок, поступающих в СМО в нерегулярные моменты времени [38]. Особенностью моделей СМО является наличие в них элементов двух различных типов: обслуживающих аппаратов, иначе называемых ресурсами, и заявок, называемых также транзактами.

Выводы к главе 3:

Разработка математического обеспечения – это этап в создании программного обеспечения, от которого в наибольшей степени зависит работоспособность и эффективность программного обеспечения в целом. На его основе решаются все проблемы в программном обеспечении: постановка задачи, организация вычислительного процесса и общение человека - компьютера, анализ, синтез, техническое проектирование и т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В курсовой работе рассмотрены вычислительные системы, информационное и математическое обеспечение.

Вычислительные системы являются совокупностью компонентов. К компонентам относится аппаратная и программная части. Эти части взаимодействуют между собой на различных уровнях. Аппаратная часть выполнена на электронных элементах, программная часть управляет аппаратной через последовательность команд.

Основные свойства вычислительных систем: масштабируемость, универсальность, надежность, живучесть, эффективность.

Информационное обеспечение служит для представления и эффективного распространения информации. Процесс создания информационного обеспечения состоит из нескольких этапов. Для эффективной работы необходимо учитывать методы получения, хранения, поиска, обработки данных и выдачи их пользователю.

Математическое обеспечение – это методы, модели, проектируемые объекты и алгоритмы в совокупности. Оно является важным этапом в создании программного обеспечения. Математическое обеспечение должно соответствовать требованиям: универсальность, алгоритмическая надежность, точность, экономичность.

Таким образом, выполнены все задачи, поставленные в данной курсовой работы: определен состав и свойства вычислительных систем, рассмотрено и аппаратное, и программное обеспечение; определены принципы работы информационного и математического обеспечения.

---

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Автоматизация проектирования систем и средств управления: Учеб. пособие / А.Ф. Иванько, М.А. Иванько, В.Г. Сидоренко, Г.Б. Фалк. – М.: МГУП, 2001. – с.68-148.
2. Аппаратное обеспечение вычислительных систем: Учеб. пособие / Цай Д., Файзрахманова Р.– М.: Фолиант, 2019. – с.55-60.
3. Архитектура вычислительных систем: Учеб. пособие. 2-e изд., перераб. и доп. – M.: МГТУ им. H.Э. Баумана, 2008. – с.49-55, 500-510.
4. Белокопытов А. Компьютерные технологии обработки информации. –М.: Альянс, 2017. – с.100-117.
5. Бройдо В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. – СПб.: Питер, 2012. – с.340-344.
6. Волкова В. Информационная система: к вопросу определения понятия. – М.: Глобус, 2017. – с.15-18.
7. Воройский Ф.С. Систематизированный толковый словарь по информатике. – М.: Либерия, 1998. – с.190-204.
8. Вычислительные методы, алгоритмы и аппаратурно-программный инструментарий параллельного моделирования природных процессов под ред. Хорошевского В.Г./ Курносов М.Г., Хорошевский В.Г., Мамойленко С.Н. – Новосибирск: Сибирское отделение РАН, 2012. – с.40-42.
9. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учеб. пособие / Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. – М.: БЭК, 2019. – с.65-66.
10. Гергель В.П. Высокопроизводительные вычисления для многоядерных многопроцессорных систем. / Н. Новгород.: Издательство Нижегородского госуниверситета, 2010. – с.148-155.
11. Гереева Т.Р. Системный подход к формированию информационного обеспечения стратегического управления предприятием АПК // Экономика и бизнес. – 2009. – №7. – с.20.
12. Гладких А.А. Базовые принципы информационной безопасности вычислительных систем. – М.: КноРУС, 2009. – с.130-136.
13. ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии (ИТ). Словарь // Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии – 2017 г. - №1189. – 42с.
14. Гузаиров Р.М., Кладов В.Е., Сенцова А.Ю. Использование методов системного анализа для решения проблемы обеспечения безопасности современных информационных систем // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2011. – №5. – с.8.
15. Деревяшко В.В. Влияние фактора старения информации на ее ценность для организации. – Ростов: РИНХ, 2010. – с.28-50.
16. Дмитриев Ю.К. Самодиагностика модульных вычислительных систем. – СПб.: Питер, 1993. – с.20-22.
17. Житников В.П., Заико Н.А. Комплексный подход к оценке погрешностей в задаче численного анализа данных // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2009. – №5. – с.13-17.
18. Информационные системы / Логвинова Е. И., Персианов В. В. – М.: Альянс, 2016. – с.10-24.
19. Информационные технологии в юридической деятельности / Волков Ю., Ниесов В., Стрельцов А. – М.: КноРУС, 2019. – с.15.
20. Казиев В.М. Введение в системный анализ и моделирование. – М.: Альянс, 2011. – с.40-41.
21. Компьютерное моделирование / Паничев В., Соловьев Н. – М.: Technology & Engineering, 2017. – с.12-18.
22. Косяков М.С. Введение в распределенные вычисления. – СПб.: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет инфор-мационных технологий, механики и оптики, 2014. – с.10-18.
23. Кузнецов С. Информационные технологии – М.: Альянс, 2018. – с.50-55.
24. Куняев Н.Н. Конфиденциальное делопроизводство и защищенный электронный документооборот. – М.: Академия, 2016. – с.15-33.
25. Липаев В.В. Тестирование компонентов и комплексов программ. – М.: Альянс, 2015. – с.60-71.
26. Матяш С. А. Информационные технологии управления – М.: Аспект Пресс, 2015. – с.260-270.
27. Минченко Л.В., Яковлева Н.П. Проблема коммуникаций при обработке информационных // НИУ ИТМО. – 2015. – №1. – с.10-12.
28. Могилев А.В. Средства информатизации. Телекоммуникационные технологии. – М.: Дело, 2009. – с.86-90.
29. Надежность и безотказность как в Google / Бейер Б., Джоунс К., Петофф Д., Мерфи Р. – М.: ДМК Пресс, 2020. – с.115.
30. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. пособие / А. Н. Болдин А.Н., Задиранов А.Н. – М.: Московский государственный индустриальный университет, 2009. – с.11-16.
31. Основы информационных технологий: Учеб. пособие / Мосягин А., Нечаев Д., Чекмарев Ю. – М.: Фолиант, 2017. – с.69-78.
32. Основы распределенной обработки информации / Никифоров А., Прокопенко А., Царев Р., М.: Парабеллум, 2019. – с.100-150.
33. Петцольд Ч. Код: тайный язык информатики. – М.: Фолиант, 2018. – с.277-289.
34. Построение математических моделей и систем автоматизированного проектирования подъемно-транспортных и строительно-дорожных машин: Учеб. пособие / Евтюков С.А., Замараев И.В., Овчаров А.А. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, 2011. – с.12.
35. Программные и аппаратные средства информатики / Князьков А., Прокопенко А., Царев Р. – М.: Парабеллум, 2019. – с.40-48.
36. Рябошапко Б. Архитектура ЭВМ с элементами моделирования в LabVIEW. – Ростов н/Д.: Южный Федеральный Университет, 2019. – с.60-63.
37. Сабаева Т.А. Разработка алгоритмов для решения задач на ЭВМ. – Н. Новгород.: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2015. – с.16.
38. Саликаев Ю.Р. Математические модели и САПР электронных приборов и устройств. – Томск: ТУСУР, 2018. – с.15-20.
39. Салмин С. Информационное обеспечение процессов управления. – М.: Дело, 2017. – с.55-62, с.190-199.
40. Симкин А. Подход к комплексному применению методологий систематизации требований. – М.: Дело, 2017. – с.50-61.
41. Синчуков А.В. Современная классификация математических моделей // Инновационная наука. – 2016. – №4. – с.8-9.
42. Системное и прикладное программное обеспечение / Иванова Н., Маняхина В. – М.: ДМК Пресс, 2017. – с.10-15.
43. Скрипкин К. Экономическая эффективность информационных систем в России. – М.: Фолиант, 2017. – с.41-48.
44. Современная компьютерная безопасность: теорет. основы, практ. аспекты: Учеб. пособие / Щербаков А.Ю. – М.: Книжный Мир, 2009. – с.19-20.
45. Современные операционные системы. 4-е изд. / Таненбаум Э.С., Бос Х. – М.: Парабеллум, 2018., с.350-400.
46. Старовойтов А.А. Настройка аппаратных средств в Linux. – М.: Парабеллум, 2006. – с.22-30.
47. Харрис Д.М., Харрис С.Л. Цифровая схемотехника и архитектура компьютера. – М.: ДМК Пресс, 2017. – с.700-735.
48. Чекмарев Ю. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. – М.: Фолиант, 2015. – с.54-80.
49. Черкесов Г.Н. Надежность аппаратно-программных комплексов: Учеб. пособие. – СПб.: Питер, 2005. – с.100-109.
50. Ческидов В.В. Обоснование сети инженерно-геологических исследований с распределенной плотностью как математическое обеспечение САПР // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2012. – №1. – с.27-28.
51. Шубинский И.Б. Функциональная надежность информационных систем. // Журнал «Надежность. – 2012. – №3. – с.80-89.

---