2D и 3D моделирование
Понятие компьютерного моделирования. Рынок САПР на сегодняшний день. Области использования моделирования. Алгоритмы компьютерного моделирования. Двумерное и трехмерное моделирование. Причины перехода на трехмерное моделирование, средства моделирования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.12.2013 |
| Размер файла | 250,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Содержание
Введение
Глава 1. Общие сведения
1.1 Понятие компьютерного моделирования
1.2 Состояние рынка САПР на сегодняшний день
1.3 Области использования моделирования
1.4 Алгоритмы компьютерного моделирования
Глава 2. 2D и 3D моделирование
2.1 Двумерное моделирование
2.2 Трехмерное моделирование
2.3 Причины перехода на трехмерное моделирование
2.4 Программные средства моделирования
Заключение
Список использованной литературы
двумерное трехмерное моделирование
Введение
Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений.
Актуальность данной проблемы, ее недостаточная разработанность. Применение компьютеров в научных исследованиях является необходимым условием изучения сложных систем. Традиционная методология взаимосвязи теории и эксперимента должна быть дополнена принципами компьютерного моделирования. Эта новая эффективная процедура дает возможность целостного изучения поведения наиболее сложных систем как естественных, так и создаваемых для проверки теоретических гипотез.
Методами компьютерного моделирования пользуются специалисты практически всех отраслей и областей науки и техники - от истории до космонавтики, поскольку с их помощью можно прогнозировать и даже имитировать явления, события или проектируемые предметы в заранее заданных параметрах.
Необходимость приоритетного развития образования в настоящее время обусловлена научно-техническим прогрессом и глобальной технологизацией передовых стран мира. Уровень современного производства, науки и техники, а также социальные преобразования определяют заинтересованность общества в подготовке конкурентоспособного, высококвалифицированного, интеллектуального и инициативного специалиста с развитым творческим мышлением.
Целью исследования является теоретическое обоснование выбранной темы «компьютерное моделирование в различных отраслях науки».
В соответствии с объектом, предметом, целью нашего исследования были поставлены следующие задачи: уточнить понятия «модель», «компьютерное моделирование» и раскрыть их сущность; рассмотреть классификацию моделей; уточнить какое место занимает компьютерное моделирование в различных отраслях науки.
Глава 1. Общие сведения
1.1 Понятие компьютерного моделирования
Традиционно под моделированием на ЭВМ понималось лишь имитационное моделирование. Можно, однако, увидеть, что и при других видах моделирования компьютер может быть весьма полезен, за исключением разве физического моделирования, где компьютер вообще-то тоже может использоваться, но, скорее, для целей управления процессом моделирования. Например при математическом моделировании выполнение одного из основных этапов - построение математических моделей по экспериментальным данным - в настоящее время просто немыслимо без компьютера. В последние годы, благодаря развитию графического интерфейса и графических пакетов, широкое развитие получило компьютерное, структурно-функциональное моделирование, о котором подробно поговорим ниже. Положено начало использованию компьютера даже при концептуальном моделировании, где он используется, например, при построении систем искусственного интеллекта.
Таким образом, мы видим, что понятие «компьютерное моделирование» значительно шире традиционного понятия «моделирование на ЭВМ» и нуждается в уточнении, учитывающем сегодняшние реалии. Начнем с термина «компьютерная модель».
В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают:
условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т. д. и отображающий структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели такого вида мы будем называть структурно-функциональными;
отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов, воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных, как правило случайных, факторов. Такие модели мы будем далее называть имитационными моделями.
Компьютерное моделирование - метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.
Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов по имеющейся модели. Качественные выводы, получаемые по результатам анализа, позволяют обнаружить неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризирующих систему. Компьютерное моделирование для рождения новой информации использует любую информацию, которую можно актуализировать с помощью ЭВМ.
Основные функции компьютера при моделировании:
выполнять роль вспомогательного средства для решения задач, решаемых обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
выполнять роль средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
выполнять роль средства конструирования компьютерных обучающе - моделирующих сред;
выполнять роль средства моделирования для получения новых знаний;
выполнять роль «обучения» новых моделей (самообучающиеся модели).
Разновидностью компьютерного моделирования является вычислительный эксперимент.
Компьютерное моделирование, вычислительный эксперимент становится новым инструментом, методом научного познания, новой технологией также из-за возрастающей необходимости перехода от исследования линейных математических моделей систем.
Предметом компьютерного моделирования могут быть: экономическая деятельность фирмы или банка, промышленное предприятие, информационно-вычислительная сеть, технологический процесс, любой реальный объект или процесс, например процесс инфляции, и вообще - любая Сложная Система. Цели компьютерного моделирования могут быть различными, однако наиболее часто моделирование является, как уже отмечалось ранее, центральной процедурой системного анализа, причем под системным анализом мы далее понимаем совокупность методологических средств, используемых для подготовки и принятия решений экономического, организационного, социального или технического характера.
Компьютерная модель сложной системы должна по возможности отображать все основные факторы и взаимосвязи, характеризующие реальные ситуации, критерии и ограничения. Модель должна быть достаточно универсальной, чтобы по возможности описывать близкие по назначению объекты, и в то же время достаточно простой, чтобы позволить выполнить необходимые исследования с разумными затратами.
1.2 Состояние рынка САПР на сегодняшний день
За последние 7-8 лет промышленными предприятиями накоплен немалый опыт автоматизации локальных служб конструкторских и технологических подразделений. Несмотря на ограниченное применение средств САПР в реальной работе, результат очевиден: уровень владения новыми технологиями, знание различных прикладных систем, приобретенный реальный опыт работы плюс сотни (тысячи) разработанных чертежей, управляющих программ, моделей и т. п. Практически на каждом предприятии используются сети, ширится применение телекоммуникационных технологий (электронной почты, ИНТЕРНЕТ).
Системы автоматизированного проектирования (САПР) постепенно, но все же становятся обычным и привычным инструментом конструктора, технолога, расчетчика. Конкурировать иначе в условиях, когда сроки являются основным требованием заказчика, не представляется возможным. И хотя психологически руководителю отечественного промышленного предприятия трудно свыкнуться с мыслью, что дискеты с программами могут стоить дороже оборудования, это нисколько не удивительно, ибо интеллектуальный продукт является плодом многолетних научных, исследовательских и практических работ целого коллектива и колоссальных финансовых вложений. Надо осознать, что не только аппаратные, но и программные средства компьютеризации являются такими же важнейшими частями и ресурсами научно-производственного процесса, как персонал, сырье или электроэнергия.
Стремительно развивающаяся компьютерная индустрия и выход новейших операционных систем WINDOWS 98 и WINDOWS NT 4. 0 явно обозначили новый виток гонки информационных технологий. При этом WINDOWS не ограничивается красивым оформлением, это качественно новый уровень работы пользователя, архитектуры комплекса, тесная интеграция разнородных систем, встроенные сетевые возможности и многое другое.
1.3 Области использования моделирования
Моделирование широко применяется при решении различных задач, возникающих в сфере обработки данных. Эти задачи могут быть разбиты на следующие три категории:
1) Возникающие при выполнении работ по выбору; 2) Возникающие при выполнении работ по усовершенствованию; 3) Возникающие при выполнении работ по проектированию.
Работы по выбору связаны с проблемами, встречающимися при проектировании или покупке системы. Здесь и далее под оловом «система» обычно будет подразумеваться вычислительная система, хотя рассматриваемые здесь методы применимы и к другим системам массового обслуживания, например, к системам связи, транспортного обслуживания и т. д.
Эти проблемы включают выбор способа обработки информации, выбор вычислительной установки из имеющихся вариантов, выбор языка программирования, выбор пакета системных или прикладных программ. В общем случае работы по выбору могут быть определены как работы по выбору наиболее подходящее альтернативы для данного применения среди различных доступных вариантов при помощи некоторых критериев выбора: быстродействия, стоимости и т. д.
Работы по усовершенствованию сводятся к модификации существующих вариантов для усовершенствования их параметров. К ним относятся работы по настройке вычислительной системы (ВС), т. е. подбору ее параметров о целью приспособления к рабочей нагрузке. В эту же категорию входят работы по развитию ВС, состоящие в замене одного или нескольких аппаратных компонентов. Например, ВС может развиваться путем расширения оперативной памяти, добавления центрального процессора (ЦП) или замены его более высокопроизводительным. К другим типам модификации (настройке) относятся переупорядочение информации внутри одного или нескольких накопителей на магнитных дисках (НМД) или усовершенствование структуры связей между устройствами ввода-вывода и каналами.
При проведении работ по проектированию возникает необходимость в ответе на вопросы, появляющиеся при разработке вычислительных машин, их компонентов, операционных систем, программ и языков. Части, из которых будет состоять система, могут существовать, но могут и отсутствовать в принципе. В последнем случае они должны быть спроектированы и изготовлены. Синтез первоначальных вариантов системы и их корректировку выполняют разработчики. Но для корректировки и сравнения необходимо иметь возможность этих действий. Такую возможность дают средства моделирования.
Приведенная выше классификация является достаточно условное. Например, определение удовлетворительного размера оперативной памяти (ОП) может рассматриваться как задача выбора, если сопоставляемые альтернативные варианты отличаются размером памяти;
1.4 Алгоритмы компьютерного моделирования
В настоящее время практически все предметы, изучаемые в школе, используют понятие «алгоритм», заимствованное в Информатике. Информатика, в свою очередь, заимствовала это понятие из математики. Математическое «алгоритми» объединяет понятия «способ, правило, порядок выполнения действий». Информатика для определённости наделила алгоритм свойствами, благодаря которым понятие алгоритм приобретает динамический характер. Впоследствии выяснилось, что алгоритмы повсюду сопровождают и нашу жизнедеятельность, будучи спрятанными за словами: инструкция, план, рецепт, программа, правило, предписание…. Понятие алгоритм становится универсальным. Алгоритмы в школе на всех предметах даются ученику, как правило, в готовом виде. Ученик в этом случае, является «исполнителем» алгоритмов, занимает пассивную позицию обучаемого. И лишь один школьный предмет - Информатика призван обучать составлять алгоритмы для исполнителя. От ученика, в этом процессе требуется занять позицию обучающего - объяснить исполнителю как решить задачу. При этом важно, чтобы учебные исполнители умели выполнять лишь ограниченное число команд - минимум самых необходимых для данного исполнителя (исполнители с большим количеством команд, например LogoMir3, смещают акценты на изучение большого количества самих команд-возможностей исполнителя, уводят от цели обучения). Использование ограниченного набора средств при составлении алгоритма требует от обучающего ученика проявить творческую смекалку, талант, чтобы придумать оптимальный способ решения задачи. Но разве не этот процесс отражает решение наших жизненных ситуаций? Решение жизненных задач практически всегда не допускает вседозволенность!
Навыки составления алгоритмов призваны развивать у ученика творческий потенциал: находить знания необходимые для решения задачи, находить способы решения задачи, используя ограниченный набор средств, обосновать предложенное решение (решений может быть несколько) и взять на себя ответственность за принятое решение, не бояться ошибаться при поиске решения (ошибки допустимы на стадии разработки алгоритма, но абсолютно не допустимы в готовом алгоритме). Как правило, представление алгоритма решения задачи - самый трудоемкий и ответственный этап. Здесь осуществляется максимум формализации решаемой задачи - она (задача) пока еще представляется на понятном образном языке в виде блок-схемы, но уже может быть однозначно написана на языке програмирования. Но обучать составлять алгоритмы школьников старших классов трудно, в первую очередь, потому, что они не привыкли к такому виду деятельности в принципе. У них уже сформировалось мышление, они (в большинсте своем) привыкли пользоваться готовыми алгоритмами. Кстати и учитель информатики тоже далеко не сразу понимает особенность своего предмета - обучать технологии решения задач управления. На уроках информатики, например, обучая алгоритмизации, мы учим строить алгоритмы - линейные, разветвляющиеся, циклические с использованием данных простых либо структурированных. Мы, по традиции, также даём готовые алгоритмы, ставя целью написать программу решения задачи. Не обсуждаем эффективность алгоритма, не предлагая вариантов, как правило, мало уделяя внимания анализу результатов. И школьники совершенно не понимают, что от них хотят на уроке Информатики - компьютер, такой «всемогущий», с их точки зрения, вдруг становится таким «несмышленым», если писать для него программу. Естественно большая часть школьников начинает вполне обоснованно роптать: «Мне это не понадобится..., зачем мне надо знать, как он работает?... «. И действительно очень мало кому в будущем понадобится писать программы на языке программирования. В то же время приобретенные в школе навыки технологии решения задач управления понадобятся в жизни, так как решать жизненные задачи (а это всё задачи управления) - это наше постоянное занятие и мы делаем это пользуясь скорее своей интуицией и уж точно не технологией. О технологии решения своих жизненных задач, скорее, мы никогда не задумывались: это как ходить - мы не задумываемся об алгоритме переставления одной ноги за другой... Алгоритмы. Здесь надо сделать замечание. Уже давно сформировалась структурная методика построения алгоритмов (3, стр 140) из базовых алгоритмичесих конструкций: следование, ветвление, цикл (алгоритмические примитивы). Соединяяя эти конструкции по определенным правилам (следование, вложение) можно составить алгоритм любой сложности. То есть формализация составления алгоритмов доведена до совершенства: алфавит - алгоритмические примитивы, синтаксис - правила соединения: следование, вложение. Наша задача на уроках Информатики, в частности, освоить аксиомы формализации без нарушения синтаксиса. Но почему, почему так мало в учебниках примеров, написанных с соблюдением этих правил? Даже в «ЕГЭ Раздаточный материал тренировочных тестов 2008 г. «, задания «А6» алгоритмы в виде блок-схем представлены так, как они «видятся» автору. Эти алгоритмы очень сложно перевести на язык программиррования, т. к. для этих конструкций просто нет соответствующих команд. Но ведь алгоритм - это не самоцель, это лишь промежуточное звено между постановкой задачи и программой - план выполнения задачи исполнителем. Поэтому информатикам здесь просто необходимо соблюдать правила написания алгоритмов. Не надо забывать, что изначально очень простой и удобный BASIC «погиб» именно из-за «вседозволенности» - в нем появилось очень много команд, позволяющих реализовать множество фонтазий программиста-виртуоза. Информатика - это наука, хотя пока еще и формирующаяся. И здесь также применим принцип Оккама «не употребляй сущностей без надобности», который лежит в основе современного научного мышления. (7 стр. 25) Если этот принцип будет соблюдаться при написании учебников, инструкций и т. п. по Информатике, эта наука возможно и станет синтезирующей...
Глава 2. 2D и 3D моделирование
2.1 Двумерное моделирование
В результате 2D получают плоское изображение картинки в двух измерениях - по длине и высоте. По сути своей - фотографию. 3D-исследование позволяет увидеть трехмерное изображение, то есть по длине, высоте и глубине. Проще говоря, объемное. Можно даже записать на кассету целый видеофильм. Если привычный снимок УЗИ почти ни о чем не говорит будущей маме и родственникам - на нем видны лишь непонятные точки и линии, то в трехмерном изображении малыш выглядит таким, какой он есть на самом деле. А на «видео» можно проследить за его движениями, рассмотреть любые части тела, вплоть до махоньких пальчиков! Увидеть, как крошечный человек улыбается, плачет, зевает или «смущенно» прикрывает личико ручонками. Изображение передается на экран практически в on-line, с отставанием в несколько долей секунды.
2.2 Трехмерное моделирование
Речь пойдёт о традиционных методах 3D-моделирования, оставляя в стороне пакеты скульптурной трехмерной графики. Наиболее употребительный технический прием - это формирование модели из «примитива», простой геометрической фигуры, плоской или объёмной, которая, путём всевозможных трансформаций приобретает нужные моделлеру очертания.
Иногда 3D модель формируется из нескольких «примитивов», но тут есть свои нюансы: в частности, для текстурирования очень желательно, чтобы у такой модели не было невидимых, «внутренних» граней (или даже их фрагментов), а при стыковке нескольких примитивов подобное - не редкость.
Для борьбы с подобной «напастью» применяются булевы операции (booleans) (Рисунок 8). Если не вдаваться в избыточные подробности, то операция объединения (union) позволяет составить из двух соприкасающихся или пересекающихся объектов один, чья поверхность состоит из суммы поверхностей исходных объектов, за вычетом тех областей, где происходит пересечение.
Что касается деформаций в процессе трехмерного моделирования, то здесь ключевыми можно назвать экструдирование (extrude) отдельных элементов - вершин, рёбер и/или граней. Разделение (subdivide), при котором ребро или грань разбивается на несколько равных частей, и перемещение и вращение отдельных элементов, так что любой кубик можно закрутить в бараний рог, в самом буквальном смысле (Рисунок 9).
Есть и чуть более «экзотические» приёмы, такие, как «разрезание» одной или нескольких граней (или одного или нескольких рёбер) в произвольных местах (Loop Subdivide, Knife Subdivide и т. д., названия могут меняться от пакета к пакету).
Рис. 2. 1- Булевы операции
Рис. 2. 2 - Деформации
Задачу 3D-моделлера можно исчерпывающим образом сформулировать, перефразировав древнее изречение: главное - найти в трехмерном примитиве душу и «убрать всё лишнее».
Форму исходной фигуры, т. е. исходного примитива стоит выбирать, исходя из представлений о конечном облике планируемого 3D творения - это, в общем-то, совершенно очевидные вещи.
Но не на одних только примитивах свет клином сошёлся: помимо них есть смысл использовать при моделировании NURBS и/или кривые и поверхности Безье (Besier Curves, Besier Patches).
«Высшим пилотажем», хотя и не то, чтобы слишком сложно осваиваемым, можно назвать 3D-моделирование с помощью кривых (curves) и направляющих (path) (Рисунок 10).
Рис. 2. 3 - 3D моделирование с помощью кривых (curves) и направляющих (path)
Показательный пример - это формирование с помощью одной или нескольких кривых контура, вдоль которого потом выстраиваются другие геометрические фигуры. Например, шланг или изогнутый ствол дерева удобнее всего моделировать из множества окружностей, «нанизанных» на направляющую кривую.
Использование кривых и сплайнов позволяет добиться особой гладкости 3D модели, минимизируя заметность полигонов.
Очень полезно также при 3D моделировании использование всевозможных средств дубликации: расхожий пример - формирование винтовой лестницы (Рисунок 11). Вручную её собирать - долго и мучительно. Однако процесс вполне можно автоматизировать - разные 3D-пакеты предоставляют разные средства для этого.
Рис. 2. 4 - Средство дубликации
В любом случае, чем большим количеством инструментов из числа предоставляемых тем или иным пакетом владеет моделлер, тем проще дается 3D моделирование работать и тем больше времени он сэкономит.
2.3 Причины перехода на трехмерное моделирование
Как это не парадоксально звучит, но сами по себе трехмерные модели абсолютно бесполезны - для человека это всего лишь зрительный образ, а для компьютера - структурированная информация о положениях в пространстве и взаимосвязях точек, линий, поверхностей... Естественно, возникает закономерный вопрос: если инженеры достаточно хорошо справляются с двухмерными чертежами, зачем утруждать себя построением 3D моделей?
Компьютерно-интегрированное производство предусматривает, что дизайнер (проектировщик, конструктор) переносит из подсознания образ (виртуальную модель) будущего изделия в 3D CAD (Computer Aided Design) -- системы компьютерной поддержки проектирования. Основным назначением этих систем вначале их развития было оформление конструкторской документации. Кстати, такое понимание роли CAD в производстве кое-где осталось и в настоящее времени. Однако, это не совсем верно, поскольку в действительности, главный результат использования CAD -- трехмерная модель изделия, является основным источником начальной информации для других систем автоматизированного проектирования.
Чаще всего на машиностроительных предприятиях (и не только) решается круг производственных задач, наподобие:
анализа напряжений, перемещений, колебаний, теплопередачи...
подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ;
подготовка анимации сборок, реалистичных изображений изделия для презентаций, технической документации (инструкций по сборке) и т. п.
контроля качества изделий при помощи лазерных измерительных устройств или координатно-измерительных машин;
создания физических образцов методами быстрого прототипирования;
создание спецификаций, оценки стоимости, закупок и планирования ресурсов производства;
Эти задачи требуют от человека не творческого подхода, а лишь огромного количества рутинных арифметических вычислений. Следовательно, был разработан целый класс систем, которые, собственно и востребованы на предприятиях: поддержки инженерных решений CAE (Computer Aided Engineering) ; поддержки производства (Computer Aided Manufacturing) ; управления данными об изделии PDM (Product Data Management) ; планирование ресурсов ERP, управление отношениями с клиентами CRM и др. Практически все они в качестве исходных данных требуют 3D модель.
2.4 Программные средства моделирования
Развитие имитационного моделирования началось в 50-х годах. Сначала имитационные модели разрабатывали на языках типа FORTRAN. В 60-х годах появились и стали развиваться специализированные языки имитационного моделирования GPSS, SIMSCRIPT, GASP, SIMULA SLAM. Их применение позволило упростить процесс имитации систем. В 80-х годах стали разрабатывать имитационные системы (среды), содержащие интерфейс непрограммирующего пользователя, входные и выходные анализаторы, возможность анимации процесса имитационного моделирования. В наше время на рынке ПО для имитации предлагается более 50 мощных продуктов имитационного моделирования, таких как Arena, AutoMod, Ехtеnd, GPSSWorld и др.
Сейчас разработка методов имитационного моделирования находится в середине своего развития. Ведутся работы по совместному функционированию распределенных имитационных моделей, связи имитационных моделей через Интернет, универсализации моделей, расширению библиотек элементов моделей.
В литературе по моделированию встречаются такие названия как: пакеты, софт, имитационные системы, имитационные среды, языки имитационного моделирования, проблемно-ориентированные имитаторы, процедурно и объектно-ориентированные языки моделирования, проблемно-ориентированные информационно-вычислительные системы, системы автоматизированного моделирования, генераторы программ, модельно-ориентированные имитационные пакеты, пакеты имитационного моделирования для ПВЭМ и т. д.
Цель этой лекции не разбираться в названиях и не выдумывать свои, а показать положительные и отрицательные особенности некоторых наиболее распространенных программных средств имитационного моделирования и примерно классифицировать их.
Преследуя эту цель, предлагаю разделить все программное обеспечение для моделирования на 3 группы:
Универсальные языки;
Специализированные языки;
Имитационные среды.
Динамику системы описывают в виде последовательности уравнений с детерминированными -X и случайными ~X коэффициентами. Уравнения кодируют в терминах используемого языка и вводят программу в компьютер. Время моделирования разбивают на одинаковые шаги Dt. На каждом шаге Dt изменяют значения случайных коэффициентов, для которых по уравнениям рассчитывают изменения выходной величины ~Y (Dt). Каждый эксперимент представляет собой расчет уравнений с шагом Dt. В результате устанавливают связь выходных величин с входными величинами.
Динамику системы описывают уравнениями, которые кодируют в программу, затем проводят расчет уравнений и устанавливают связь выходных величин с входными.
Такой подход требует аналитического описания процессов с последующим переводом полученной системы уравнений в программу для ЭВМ. Поэтому разработка таких программ занимает нескольких человеко-месяцев труда специалистов по технологии, программированию и математике. Модель, содержит сотни (тысячи) команд, трудно поддается доработке (как правило, исправить или дополнить моделирующую программу может только тот, кто ее разрабатывал). Часто время разработки модели отстает от развития моделируемой системы производства и модель становиться ненужной.
Для имитационного моделирования универсальные языки применяют редко.
Заключение
Процесс построения модели называют моделированием. Все способы моделирования можно разделить на две большие группы. В одном случае моделью является предмет, воспроизводящий те или иные геометрические, физические и т. п. характеристики оригинала. Это - материальное (физическое) моделирование. Исследование таких моделей - реальные эксперименты с ними.
По иному происходит работа с информационными (идеальными) моделями, являющимися описаниями объектов - оригиналов с помощью схем, графиков, формул, чертежей и т. п. Одним из важнейших видов информационного моделирования является математическое - когда описания формулируются на языке математики. Соответственно, и исследование таких моделей ведется с использованием математических методов. Именно математическим моделированием вы пользуетесь при решении количественных задач на уроках физики и химии.
Математические модели, используемые при решении современных практических задач, настолько сложны, что исследовать их вручную практически невозможно. Приходится прибегать к помощи компьютера. Всякая модель создается для вполне определенной цели, и это в значительной степени определяет ее выбор. Поэтому первое, что необходимо сделать, - поставить задачу, т. е. определить вопросы, ответы на которые мы хотим получить, и необходимые для этого исходные данные.
Во-вторых, нужно выбрать среди законов, которым подчиняется моделируемая система, существенные для поиска ответов на поставленные вопросы. Возможно, придется выдвигать и какие-то предположения. Найденные закономерности следует представить в форме математических соотношений.
Наиболее сложным является имитационное моделирование, позволяющее исследовать сложные системы, прогнозировать будущее их состояние в зависимости от различных стратегий управления.
Моделирование, рассматриваемое в целом, представляет собой скорее искусство, чем сформировавшуюся науку с самостоятельным набором средств отображения явлений и процессов реального мира. Использование компьютерных моделей превращает компьютер в универсальную экспериментальную установку. В компьютерном эксперименте обеспечен полный контроль за всеми параметрами системы, компьютерный эксперимент дешев и безопасен, с помощью компьютера удается ставить «принципиально невозможные» эксперименты (геологические процессы, космология, экологические катастрофы и т. д.).
Список использованной литературы
Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Практикум. - М. : Высшая школа, 1999. - 224 с.
Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учебник для вузов. - М. : Высшая школа, 2001. - 320 с.
А. Чекмарев Средства визуального проектирования. BHV-СПб, 1998.
Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р Алгоритмы: построение и анализ. М., «МЦНМО», 1999.
Экштайн В. «Компьютерное моделирование взаимодействия частиц с поверхностью твердого тела. « М. 1995 г.
Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. - М. : Наука, 1978. - 400.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Значение компьютерного моделирования, прогнозирования событий, связанных с объектом моделирования. Совокупность взаимосвязанных элементов, важных для целей моделирования. Особенности моделирования, знакомство со средой программирования Турбо Паскаль.
курсовая работа [232,6 K], добавлен 17.05.2011Компьютерное моделирование - вид технологии. Анализ электрических процессов в цепях второго порядка с внешним воздействием с применением системы компьютерного моделирования. Численные методы аппроксимации и интерполяции и их реализация в Mathcad и Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.12.2013Теоретические основы моделирования систем в среде имитационного моделирования AnyLogic. Средства описания поведения объектов. Анимация поведения модели, пользовательский интерфейс. Модель системы обработки информации в среде компьютерного моделирования.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.05.2014Трехмерное моделирование: улучшение алгоритмов рендеринга и просчета трехмерных изображений. Обоснование выбора алгоритмов. Выбор языка программирования и среды разработки. Структура данных и программного комплекса. Системные требования для работы.
курсовая работа [263,8 K], добавлен 24.06.2009Основы систематизации языков имитационного моделирования, моделирование систем и языки программирования. Особенности использования алгоритмических языков, подходы к их разработке. Анализ характеристик и эффективности языков имитационного моделирования.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 15.03.2012Обзор средств компьютерного имитационного моделирования по созданию веб-приложения для визуализации имитационных моделей. Система имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab. Серверная, клиентская часть. Модель работы отдела банка и участка цеха.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 25.05.2015Понятие компьютерной модели и преимущества компьютерного моделирования. Процесс построения имитационной модели. История создания системы GPSS World. Анализ задачи по прохождению турникета на стадион посредством языка имитационного моделирования GPSS.
курсовая работа [291,3 K], добавлен 11.01.2012Понятие системы геометрического моделирования. Рассмотрение особенностей формирования изображения объекта с помощью трехмерного геометрического моделирования. Идея каркасного моделирования. Средства реализации каркасной технологии в Autodesk Inventor.
курсовая работа [623,9 K], добавлен 14.06.2015Три типа задач из области информационного моделирования. Элементы системного анализа, его уровни и содержание. Табличные информационные модели, их использование. Информационное моделирование и электронные таблицы. Моделирование знаний в курсе информатики.
презентация [227,2 K], добавлен 19.10.2014Расчет параметров моделирования в системе Fortran. Описание алгоритма и математической модели системы, их составляющих. Моделирование шума с заданной плотностью распределения вероятностей. Выполнение моделирования работы системы при входном сигнале N(t).
курсовая работа [896,3 K], добавлен 20.06.2012
