Файл: Состав и свойства вычислительных систем, информационное и математическое обеспечение вычислительных систем. Устройство современных компьютеров.pdf

2.4 Методологическое, математическое и информационное обеспечение автоматизированных систем научных исследований (АСНИ)

В сложных специализированных вычислительных системах (бортовых компьютерах автомобилей, судов, ракет, самолетов, космических летательных аппаратов и т. п.) совокупность программного и информационного обеспечения называют математическим обеспечением. В настоящем разделе математическое обеспечение рассмотрено на примере автоматизации научных исследований.

По мере усложнения научных знаний на теоретической стадии разработки модели возникает необходимость использования все более нетривиального математического аппарата, активного использования компьютера с высокой вычислительной мощностью.

На стадии вычислительного эксперимента усложнение модели объекта ведет к росту количества потоков информации и требует, начиная с некоторого момента, создания.

Основные цели, ради достижения которых разрабатываются автоматизированные системы научных исследований:

• повышение качества и эффективности научно-исследовательской работы на базе формирования и детализации более точных и полных моделей исследуемых объектов;
• получение принципиально новых научных результатов, получение которых без использования автоматизированной системы научных исследований невозможно;
• уменьшение времени выполнения и трудоемкости научных исследований.

Автоматизированная система научно-технических исследований – это аппаратно-программный комплекс на основе современных средств вычислительной техники, который предназначен для получения, уточнения и апробации математических моделей исследуемых объектов, процессов, явлений.

Особенности, характерные для автоматизированной системы научных исследований:

• ведущая роль компьютерной техники и компьютерных устройств (ни одна автоматизированная система научных исследований не обходится без них);
• неразделимое единство аппаратных и программных средств;
• целевое назначение автоматизированной системы научных исследований, ее нацеленность на получение математических моделей в виде формул, таблиц, графиков и других структурированных видах.

Типовая структура автоматизированной системы научных исследований представлена на рисунке 12.

Рисунок - Типовая структура автоматизированной системы научных исследований

Конфигурации экспериментальных установок для выполнения научных исследований будут зависеть от области науки, в которой проводятся экспериментальные исследования. Тем не менее, можно выделить несколько основных функциональных частей, которые присутствуют во всех системах АСНИ.

---

Обязательным компонентом системы является экспериментальная установка с объектом, которая воспроизводит реальный исследуемый процесс или явление.

Такой экспериментальной установкой может быть аэродинамическая труба с моделью самолета, ускоритель элементарных частиц с мишенью и другие аналогичные устройства.

Пример лабораторной установки представлен на рисунке 14.

Рисунок – Экспериментальная установка для научных исследований

Моделируемый процесс необходимо воспроизводить в заданных условиях при определенных значениях параметров. Для формирования и поддержания этих параметров в объект добавляется система управления.

Например, для экспериментальной установки изучения фотоэффекта, представленной на рисунке 15, в качеству системы управления выступают:

• потенциометр для регулирования напряжения;
• двойной ключ для изменения полярности.

Рисунок – Схема экспериментальной установки для изучения фотоэффекта

Экспериментальный автоматизированный комплекс в обязательном порядке имеет измерительную систему. Для системы, представленной на рисунке 18, измерительная система состоит из электроизмерительных приборов для снятия вольтамперной характеристики:

• вольтметра;
• амперметра.

В процессе проведения научного моделирования и вычислительного эксперимента в роли измеряемых параметров выступают физические величины – температура, физические размеры, модули перемещения на плоскости и в пространстве, сила тока, напряжение, влажность, давление и аналогичные параметры.

Основными источниками информации о величине измеряемых параметров являются датчики. Основным назначением датчиков является- преобразование измеряемого значения в электрический сигнал.

При большом количестве датчиков в системе может быть использован коммутатор.

Пример лабораторного цифрового датчика силы тока и напряжения представлен на рисунке 16.

Рисунок – Датчик напряжения

Многие датчики передают сигналы в аналоговой форме. Так как обработку ин6формации выполняет компьютер – цифровое устройство, то необходим аналогово-цифровой преобразователь (АЦП).

Также в системе должны присутствовать усилители сигналов (масштабаторы), так как исходные сигналы могут быть как очень малы, так и очень велики для изучения.

---

Измерительные устройства, которые используются в автоматизированных системах научных исследований, обычно оснащены системой цифровой индикации, и представляют результаты научных исследований на выходе в цифровом виде.

Узел, переводящий информацию из аналоговой формы в цифровую, носит название аналого-цифрового преобразователя (АЦП).

Еще одним обязательным компонентом АСНИ является узел обработки, состоящий из процессора, запоминающего устройства и системы математического обеспечения. В качестве узла обработки выступает чаще всего компьютер, оснащенный также периферийными устройствами (устройствами ввода/ вывода).

К математическому обеспечению автоматизированных систем научных исследований относят часть методологического обеспечения, реализованного в виде методик и алгоритмов обработки измерительной информации, ее интерпретации, обобщения и отображения, а также алгоритмов управления ходом эксперимента.

Состав математического обеспечения системы научных исследований зависит от задач, поставленных исследователями.

Функциональная система АСНИ и виды ее обеспечения представлены на рисунке 17.

Рисунок - Функциональная схема автоматизированной системы научных исследований

В состав математического обеспечения входят:

• алгоритмы исследования достоверности полученных экспериментальных результатов, а также исключения ошибочных данных;
• алгоритмы интерполяции и аппроксимации экспериментальных данных функцион6альными уравнениями, уравнениями регрессии со статистическим обоснованием уравнений зависимостей;
• совокупность математических моделей для классификации и идентификации изучаемого явления;
• алгоритмы определения адекватности моделей;
• алгоритмы управления реализацией эксперимента согласно разработанным сценариям и т.д.

Среди математического обеспечения научных экспериментов есть алгоритмы, которые применяются универсально, независимо от направленности исследования. К таким алгоритмам, например, относятся алгоритмы отбраковки статистически недостоверных результатов, алгоритмы аппроксимации – например, метод наименьших квадратов.

Наряду с универсальными часто используются специальные алгоритмы, которые разрабатываются специально для научных исследований определенной направленности.

Результаты экспериментов, научных наблюдений регистрируются и аккумулируются в системе с целью их дальнейшего использования. Эти данные часто формируются в табличной форме. Для более наглядного представления информации часто данные представляются графически – диаграммы, графики, схемы. Для систематизации и структурирования архивной информации в автоматизированных системах научных исследований предусматривают специальное информационное обеспечение.

---

Информационные системы компонуются на базе компьютеров, имеющих внешнюю память большой емкости и имеющих высокую скорость обмена информацией с этими устройствами.

Программное обеспечение автоматизированной системы научных исследований, может быть определено при помощи общего подхода как совокупность программ, под управлением которого функционирует АСНИ и выполняются, в том числе, вычислительные эксперименты, и обработка экспериментальных данных, и структурирование результатов исследований, и их хранение в долговременной памяти.

В состав программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований входит системное программное обеспечение, роль которого состоит в координации работы узлов системы. Состав системного программного обеспечения АСНИ представлено на рисунке 18.

Рисунок – Системное программное обеспечение АСНИ

Системное программное обеспечение АСНИ должно быть достаточным для обеспечения эффективного взаимодействия специалистов, вычислительной системы и исследуемого процесса на всех уровнях.

К проблемному программному обеспечению АСНИ относят специализированные программы и совокупности программ, которые непосредственно реализуют основные функции системы научных исследований: получение, структурирование и обработка информации, полученной с объекта исследования, управление ходом эксперимента на объекте, моделирование процессов, явлений и их частей и его частей, оформление результатов проводимых исследований.

В проблемном программном обеспечении выделяют шесть групп программ с функциональным назначением для сбора информации, ее первичной и основной обработки, планирования эксперимента, управления экспериментом и моделирования процесса исследования.

Группы проблемного программного обеспечения представлены на рисунке 19.

Рисунок – Группы проблемного программного обеспечения АСНИ

Языками программирования научных исследований могут выступать как универсальные языки программирования высокого уровня – C++, C#, Phyton, Pascal, так и специальные языки математического моделирования и вычислительных экспериментов – MathCAD, MatLab и другие.

Математический пакет MatLab имеет развитые инструменты имитационного моделирования, механизмы разработки нейронных сетей, инструменты интеллектуального анализа, классификации и кластеризации данных и другие системы для научных исследований. Развитые графические возможности MatLab позволяют наглядно отобразить результаты научных исследований, в том числе в анимированной форме.

---

Примеры графического представления моделирования в MatLab представлены на рисунках 20 - 21.

Рисунок – Графическое моделирование в MatLab

Рисунок – График контрольной и тестовой группы нейронной сети

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполнение курсовой работы на тему «Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем» посвящено изучению устройства современного компьютера, различных видов его обеспечения и новейших моделей программного обеспечения, а также обеспечения информационного и математического.

Работа состоит из двух глав.

В первой главе рассмотрены теоретические вопросы появления и развития компьютерной техники, базовая архитектура электронно-вычислительных машин. На примере персонального компьютера рассмотрен состав аппаратного и программного обеспечения.

Представлены принципы магистрально-модульного построения компьютера и принцип открытой архитектуры.

Во второй главе представлена общая классификация программного обеспечения, представлены универсальные и специализированные виды программного обеспечения. Исследованы информационное обеспечение вычислительной системы как совокупность программного обеспечения и подготовленных данных, а также математическое обеспечение как совокупность программного и информационного обеспечения сложных специализированных систем.

Курсовая работа освещает вопросы информационного и математического обеспечения на примере формирования автоматизированных систем научных исследований, их базовую конфигурацию и состав АСНИ. В процессе выполнения работы научные исследования были рассмотрены как объект автоматизации, изучены основные особенности автоматизированных систем научных исследований, а также универсальные и специализированные инструменты реализации этих систем.

Задачи курсовой работы реализованы, цель достигнута.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем. Курс лекций / А.В. Богданов и др. - М.: Интернет-университет информационных технологий, 2014. - 522 c.
2. Афонин, В. В. Моделирование систем / В.В. Афонин, С.А. Федосин. - М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2016. - 190 c.
3. Виноградова Н.А. , Есюткин А.А., Филаретов Г.Ф.Автоматизированные системы научных исследований. Техническое обеспечение./ Под ред. В.А. Кабанова. М.: Высшая школа, 2015. -412с.
4. Гецци К. Основы инженерии программного обеспечения. - СПб.: БХВ-Петербург, 2015. - 832 c.
5. Дюваль М. Непрерывная интеграция. Улучшение качества программного обеспечения и снижение риска. - М.: Гостехиздат, 2016. – 240 c.
6. Иванов Д.Е. Жизненные стадии и циклы организации. - М.: Парта, 2015. - 75 с.
7. Инженерная логистика. Логистически - ориентированное управление жизненным циклом продукции. - М.: Горячая линия - Телеком, 2014. - 644 c.
8. Исаев Г. Информационные технологии. - М.: Омега-Л, 2014, 464 с.
9. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel 2000.: пер. с англ.: Уч. пос. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2016. – 480 с.: ил.
10. Карминский А.М., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса. – М.: Финансы и статистика, 2017. – 416 с.: ил.
11. Коберн А. Быстрая разработка программного обеспечения. - М.: ЛОРИ, 2013. - 336 c.
12. Кузьмичев Д.А., Радкевич И.А., Смирнов А.Д. Автоматизация экспериментальных исследований: Учеб. пособие. - М.: Наука, 2017. – 358 с.
13. Левенталь Л. Введение в микропроцессоры: Программное обеспечение, аппаратные средства и программирование. - Л.: Энергоатомиздат, 2014. – 464 c.
14. Левин А., Самоучитель работы на компьютере. 10‑е издание. – СПб.: Питер, 2018. – 616 с.
15. Маккарти Д. Правила разработки программного обеспечения. - М.: Русская Редакция, 2016. - 240 c.
16. Назаров С.В. Архитектуры и проектирование программных систем: монография. - М.: ИНФРА-М, 2017. - 413 с.
17. Рассел Д. Жизненный цикл программного обеспечения. - М.: Книга по Требованию, 2017. - 89 c.
18. Синицын С. В. Верификация программного обеспечения. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2017. - 368 c.
19. Системы автоматизированного проектирования. Кн. 2: Технические средства и операционные системы / Д.М. Жук., В.А. Мартынюк, П.А. Сомов; Под ред. И.П. Норенкова. Минск: Научная книга, 2014. – 451 с.
20. Таейр Т. Надежность программного обеспечения. - М.: СИНТЕЗ, 2015. - 323 c.

---